Гиппократ не рад. Путеводитель в мире медицинских исследований - Ирина Игоревна Бодэ

Nikiphorou и её коллеги поставили цель изучить уровни витамина D и их связь с состоянием здоровья пациентов с ревматическими заболеваниями[54]. Учёные проводили исследование в крупной клинике в Финляндии. Всего было включено 3203 пациента. Дальше исследователям нужно описать свою выборку: возраст пациентов был от 15 до 91 года, средний возраст – 54 года, 68 % пациентов составили женщины. Также исследователи оценили распространённость различных ревматических заболеваний в выборке, например заболевания соединительной ткани встречали у 213 пациентов. Далее у пациентов оценивался уровень витамина D. Можно было сделать вывод о распространённости дефицита витамина, а также оценить степень тяжести этого дефицита. Так, у 17.8 % пациентов наблюдался дефицит, при этом у 1.6 % – тяжёлый дефицит (<25 нмоль/л). Более высокий уровень витамина связали с более старшим возрастом, более низким показателем индекса массы тела[8] и регулярными физическими упражнениями (p < 0.001).

Это исследование показало, что у большинства людей из исследуемой выборки в Финляндии был оптимальный уровень витамина D. При этом сами исследователи отметили, что повышение уровня витамина с возрастом – это парадокс, так как в принципе следует ожидать более низкого потребления витамина, меньшего всасывания в кишечники и снижения способности организма преобразовывать молекулу в её активную форму в коже. Авторы заметили, что этот феномен может быть объяснён тем, что вот, мол, какой у нас хороший скрининг, как все хорошо принимают добавки. Поэтому у нас и нет дефицита у большинства пациентов в популяции. Но опять же – это всего лишь предположение, учёные довольно сдержанны в своих формулировках и стараются обычно не делать голословных утверждений.

Случай? Контроль!

Ещё чуть выше в иерархии доказательств стоят исследования случай-контроль. Тут нам нужно вспомнить о таком понятии, как фактор риска. Фактор риска – это какое-то свойство или особенность организма или какое-либо воздействие на него, что в итоге повышает вероятность развития болезни или травмы. Например, если ходить по стройке без каски, то вероятность получить серьёзную травму головы выше, чем если каску надеть. Другой пример – курение, которое повышает риск развития рака лёгких.

Тут нужно, к слову, отметить, что по определению вероятность повышается. То есть она изначально может быть не нулевой. Например, если человек всё же надел каску, но так случилось, что серьёзную травму головы он всё же получил; или если человек не курил, но раком лёгких всё равно заболел. Это не какая-то мифическая карма, просто вероятность не была равна нулю.

Это тоже обсервационное исследование. Пациенты обследуются исследователем, но воздействия на них не оказывается. Потенциальная связь фактора риска с заболеванием изучается путём сравнения больных и здоровых пациентов на основании того, как часто представлен какой-то фактор или признак (или уровни этого признака или фактора) в каждой из групп пациентов.

Например, возьмём снова курение и рак лёгких. В исследовании, которое показывает, что люди, которые курят (фактор), с большей вероятностью заболеют раком лёгких (исход/результат), «случаями» назывались бы люди с раком лёгких, а «контролями» – люди без рака лёгких. При этом часть пациентов из каждой группы будут курильщиками. Тогда если курильщиков окажется больше в группе с раком лёгких, чем в группе без рака лёгких, можно будет сказать, что наша изначальная гипотеза была верна. При этом однозначно утверждать, что одно является следствием другого, всё ещё нельзя. Для этого требуется дальнейшее изучение.

Такие исследования могут быть ретроспективными. Это значит, что анализ основывается на архивных данных или опросах участников, то есть это обзор уже имеющихся данных. Конечно, из такого дизайна сразу могут вытекать все возможные плюсы и минусы. Так, эти исследования довольно простые, дешёвые и быстрые. Но из-за особенностей дизайна такие исследования чаще позволяют выдвинуть гипотезу для дальнейшего анализа, а не проверить её.

Ещё одна проблема исследований случай-контроль – возникновение систематических ошибок при наборе участников и при проведении анализа данных. Исследователю нужно как можно конкретнее определить критерии включения и невключения. От этого зависит то, насколько точно он сможет определить возможное (!) влияние фактора риска на развитие или течение заболевания. Участники из контрольной группы не всегда должны обладать богатырским здоровьем. Например, это могут быть пациенты с тем же заболеванием, что в группе «случаев», но с более лёгкой степенью тяжести. Но вот этот момент, – чем именно отличаются «случаи» от «контролей», – должен быть определён абсолютно точно.

Ещё один недостаток – сложно получить достоверность информации о степени воздействия фактора риска на пациента с течением времени. Например, в прошлом году пациент выкуривал в день полпачки сигарет (если пациент вообще правильно помнит, сколько он выкуривал), а в позапрошлом – две. В этом же году пациент выкуривает чуть меньше пачки сигарет в день. Этот фактор риска мы можем, в принципе, количественно как-то оценить. А что делать, например, с количеством полученного ультрафиолета? Мы можем оценить количество солнечных дней в году или месяце, но конкретных данных о воздействии этого фактора на пациента мы не получим. Ну и, конечно, надо помнить, что лишь тот факт, что событие произошло после воздействия фактора риска, не означает, что событие произошло вследствие его воздействия.

Приведу пример исследования случай-контроль. Перед тем как мы перейдём непосредственно к самому исследованию, надо бы, наверно, сказать, что все статьи, которые я буду приводить в этом разделе, не надо расценивать как руководство к действию или способ лечения или профилактики. Это просто примеры, не говоря о том, что некоторые данные могут быть «сырыми», непроверенными по сто раз, не прошедшими сотни контролей, и так далее по списку.

Рак поджелудочной железы – это довольно печальное заболевание. По разным