Читать книгу Модицина². Апология - Никита Жуков - Страница 11

«Bias» (баес), оно же смещение, или систематические ошибки – это собственно то, с чем должна бороться доказательная медицина благодаря РКИ и метаанализам. Исследование с хорошим дизайном, большой выборкой, внятно составленным протоколом, адекватно выбранными измеряемыми исходами и полностью публикуемыми результатами (включая сообщения о прошлой и нынешней заинтересованности участников) приближает долю таких ошибок к нулю.

Все баесы не перечислить, их количество стремится к бесконечности:

• Ошибки репрезентативности («selecting bias») – возникают из-за неправильных выборок и устраняются лишь грамотным подбором критериев включения и рандомизацией.

• Пациентское смещение («reporting bias») – сообщаемое человеком улучшение, которого на самом деле нет, но очень хочется показать, ведь он же лечится и тратит деньги/время. Не обязательно умышленное, сам факт участия в эксперименте влияет на самочувствие испытуемого, это называется хоторнским эффектом.

• Ошибки регистрации («bias of an estimator» или «positive bias») – исследователям тоже приятно, когда их лечение работает, и не важно, что больной мнется с ответом – интерпретируем как «помогло».

• Заинтересованность («funding bias») – в объемах спонсорских денег или собственном тщеславии исследователя.

Конечно, даже учитывая все это и получив высококачественный результат, приходится брать во внимание немодифицируемые, неспецифические и не зависящие от работы факторы: например, то, что заболевания имеют ограниченный период пиковой выраженности симптомов, которые и без лечения снизятся – многие болезни (например, БАР) цикличны или вообще саморазрешающиеся (что удобно для разработки «противопростудных» препаратов – за время наблюдения все пациенты гарантированно выздоровеют). При использовании второй группы контроля (которая даже плацебо не получает, а просто стоит в очереди на лечение) там тоже можно найти улучшение.