Вся правда о лекарствах. Мировой заговор фармкомпаний - Бен Голдакр

3

Составление простого списка исследований важно и по другим причинам, включая ту, которую называют «двойная публикация». Британский анестезиолог Мартин Трамер сделал обзор эффективности для препарата от тошноты ондансетрона и заметил, что многие данные воспроизводятся. При более близком изучении оказалось, что многие исследования проводились в разных местах, а потом результаты по ним комбинировались и сводились в одном из центров по проведению исследований.81 Однако результаты по многим отдельным пациентам переписывались снова и снова, комбинировались с другими данными в разных научных статьях. Данные, представлявшие лекарство в лучшем виде, дублировались чаще, чем те, которые выглядели менее впечатляющими. В целом все это вело к завышению эффективности лекарства на 23 %.

4

Если читателю интересно, то данная проблема была освещена в моей предыдущей книге «Обман в науке».

5

Для некоторых описание может показаться слишком сложным, но я его все же приведу. Вот как было выведено правило n/3, если вас интересует статистика. Например, вы съели несвежего цыпленка недельной давности. Вероятность того, что вы умрете, составляет 0,2, поэтому вероятность остаться в живых — 0,8, то есть 1–0,2. Если у нас два случая — я съел несвежего цыпленка дважды, — тогда вероятность не умереть меньше и составляет 0,8 x 0,8 или 0,64, поэтому шансы наступления моей скорой смерти возрастают с каждый съеденным несвежим цыпленком. Если я съем тухлого цыпленка n раз, вероятность того, что я не умру — 0,8^n, или, возвращаясь к уравнению, откуда было взято значение 0,8, — (1–0,2)^n, или в общем — (1 — риск)^n. Теперь давайте посмотрим в телескоп с другого конца. Мы хотим знать максимально возможный риск свершения события, которое равноценно отсутствию какого-либо события, после n наблюдений (или съеденных несвежих цыплят) с максимальной погрешностью 5 %. Если попытаться выразить то же самое при помощи уравнения, то можно сказать, что (1 — риск)^n = 0,05, или, поскольку нам интересен не (1 — риск), а (1 — максимальный риск), лучше написать так: (1 — максимальный риск)^n = 0,05. Теперь нам нужно перестроить уравнение, чтобы узнать максимальный риск при известном n. Вычисления будут следующими: 1 — максимальный риск = 0,05^(n/1), и для n выше 30 он приблизительно такой же, как и 1 — максимальный риск = 1 — (n/3). Мы уже подошли к цели: уберите по минусу с обеих сторон и получите максимальный риск = n/3. Возможно, проведенные вычисления выглядят сложнее, чем обычный урок математики в исполнении известной телеведущей Кэрол Фордерман, однако считать таким образом более полезно. «Я никогда не встречал хорошего южноафриканца» — расистская песня о расистах. Теперь вы знаете, что надо спросить: «А скольких ты встретил в своей жизни?»

6

Для тех, кого очень интересует данный вопрос, могу привести подробности. Международное общество по выпуску лекарственных бюллетеней, в которое входят ученые и фармацевты, выпускающие информативные сводные обзоры данных для врачей, на протяжении пяти лет проводило кампанию для получения доступа к так называемому «Сигналу», вестнику ВОЗ, в котором приводился отчет по вопросам безопасности лекарств, возникавшим после анализа первоначальных, необработанных данных историй болезней. ВОЗ постоянно отказывала в предоставлении доступа, настаивая, что только национальные ведомства здравоохранения могут видеть такие документы, однако в 2012 году организация изменила свое мнение и теперь планирует расширить возможности независимых групп. К сожалению, на этом сага не заканчивается. У фармацевтических компаний по-прежнему есть право раньше всех остальных ознакомиться с черновиком документа, «прочитать его и сделать комментарии к нему» до публикации. «Сигнал» — просто издание, где приводятся результаты исследований, а не отдельные истории болезней индивидуальных пациентов, хранящиеся в так называемой VigiBase, которая продолжает оставаться закрытой для исследователей. К данным пациентов из США и Великобритании получить доступ проще, а вот в Евросоюзе, как и следовало ожидать, подобного рода информацию получить сложно. Вы можете найти больше информации в пресс-релизе ISDB и на сайте.37

7

Было ли это ошибкой? Сами по себе «нормы прозрачности» слабы и запутанны: например, они не дают крайних сроков для отчетности. ЕМА выразило жесткий протест, когда отчет организации HAI был опубликован в 2010 году. Вы ошибаетесь, говорилось там: группы пациентов говорят нам о своем спонсировании, они не говорят об этом народу, так же как и мы. Я думаю, будет честным сказать о том, что это является показательным для подхода ЕМА к прозрачности в более широком смысле этого слова. Единственным, что заставило эти организации заявить о своем спонсировании, был призыв организации HAI и ее вопросы об этом. Это свидетельствует о силе замешательства как инструменте государственной политики.

8

Еще одной причиной является то, что судебные дела создают прецеденты, и в будущем в случае обвинения компании, ее будет гораздо проще побороть. Из-за этого компании улаживают всё до того, как дело попадет в суд, когда есть мнение, что результат может оказаться против компании — это означает, что они контролируют юридический общественный дискурс, а также научный общественный дискурс. Статья на эту тему, названная «Почему обманщики выигрывают», является самой цитируемой в юридической академии.79

9

В «Британском медицинском журнале», чтобы взять всего три примера за последние несколько месяцев, вы бы могли прочитать передовицу на тему корпоративного криминала в фармацевтике2, или продолжительный анализ от именитого профессора, занимающегося диабетом, о том, были ли несколько исследований инсулина «маркетингом» или все-таки исследованиями3, или статью, где доказывают, что мы побуждаем компании разрабатывать новые лекарства, имеющие очень малое количество новых преимуществ4, и так далее. В марте 2013 года было выпущено превосходное подведение итогов вреду, наносимому пациентам благодаря нашей сверхдоверчивости к суррогатным результатам — больше, чем к результатам, которые являет нам жизнь, таким результатам, как смерть — клинического исследования.5 Проблема испытаний, сравнивающих новые лекарства с безнадежными старыми средствами для получения впечатляющих результатов, продолжает широко обсуждаться учеными как онлайн6, так и в научной литературе7. Эта практика важна: она порождает неинформативные факты, но также подвергает участников испытания ненужному вредному воздействию. В одной передовице, за которой шло исследование по этой теме, было недвусмысленно сказано: «В 56 из 63 испытаний, в которых задействованы больные с острым ревматоидным артритом, потенциально действенные варианты лечения были скрыты от 9224 из 13095 пациентов в произвольно выбранных контрольных группах. Почему? Потому что известно, что плацебо неэффективно использовать для контроля». Заголовок этой передовицы необычайно прямо говорил о воздействии на уход за пациентами: «Наши руки в крови: увидим зло в неподобающих сравнениях». Официальным ответом Английской ассоциации фармацевтической промышленности было то, что индустрия регулируется надлежащим образом.8 Все остальные милостиво продолжили информативную дискуссию об устранимых дефектах в структуре и анализе клинических испытаний.

Остается проблема слишком мелких и кратких испытаний лекарств. В статье от марта 2013 года в журнале PLoS Medicine дается безжалостная статистика. Репрезентативный образец включал 200 недавно утвержденных лекарств, каждое из них до утверждения в среднем опробовалось всего на 1708 людях, а каждое из пяти лекарств при долгосрочном применении не смогло соответствовать рекомендованной инструкции.9 Эти инструкции, если выразиться ясно, сами по себе слабы, и требуется, чтобы при применении лекарств отслеживались 300 человек более полугода: поскольку эффективность по долгосрочным результатам попросту неадекватна.

Помимо этого пациенты продолжают страдать от элементарного отсутствия некоторых научных работ: статья, опубликованная в августе 2013 года, поясняет, что для половины всех рекомендаций в современной основной инструкции по кардиологии уровень информативности имеет оценку «С»10. Это поразительно мало для одной из крупнейших специализаций в медицине.

В июле 2013 года команда, ведущая сайт ClinicalTrials.gov, опубликовала влиятельную статью-мнение в журнале Annals о вреде, приносимом неослабевающей проблемой с испытаниями: их изначальные результаты перевираются.11 В статье, написанной на один месяц раньше, рассматривали испытания в хирургии, и выяснилось, что половина не была зарегистрирована до начала, тогда как половина всех первичных результатов была переиначена, пропущена или изменена.12