Мета анализ в медицине

Мета анализ в медицине

Сведения о фармакотерапии обычно суммируются в описательных обзорах, главным недостатком которых является возможность формирования неадекватных представлений о достоинствах и недостатках того или иного метода лечения. Чтобы свести до минимума подобные искажения, используют научно-систематизированный подход, названный мета-анализом. Высокую степень доказанности имеют данные, полученные в результате мета-анализа, проведенного на основе многоцентровых плацебо-контролируемых рандомизированных исследований. Мета-анализ включает в себя 6 этапов, фиксирующихся в протоколе, как и в любом научном исследовании:

  • * определение основной цели анализа;
  • * выбор способов оценки результатов;
  • * систематизированный поиск информации;
  • * обобщение количественной информации;
  • * анализ ее с помощью статистических методов;
  • * интерпретация результатов.

Цель систематизированного обзора должна быть ясно определена, например, останавливает ли мазь ацикловира развитие герпетических повреждений? Второстепенными вопросами могут быть следующие: уменьшает ли мазь продолжительность сохранения герпетической сыпи или опасность инфицирования? Хотя в целом эффективность ацикловира при герпетических инфекциях не вызывает сомнений, однако однозначно ответить на поставленные вопросы по отдельности сложно. Конечно, при мета-анализе могут быть поставлены не только основные, но и несколько второстепенных (вторичных) целей.

Определение меры клинического результата — одна из наиболее трудных задач при планировании мета-анализа. Что, например, понимать под тяжестью герпетической инфекции при лечении мазью с ацикловиром? Следует ли оценивать ее по объективным (площадь поражений) или субъективным (зуд, боль) параметрам? Как они соотносятся с общей оценкой? Лучше ли выбрать одну общую оценку? В дерматологии предпочтение обычно отдают мнению самого больного, хотя в некоторых исследованиях выраженность зуда оценивалась врачом. При анализе результатов лечения хронических заболеваний важно пренебречь непосредственным эффектом и попытаться оценить менее заметные но, вероятно, более важные аспекты терапии, в частности ее влияние на качество жизни больных. Причем необходимо проверить информативность методов оценки качества жизни. Этот процесс трудоемкий и дорогой, но результаты, полученные с помощью непроверенных методов, вряд ли, будут иметь практическое значение.

В некоторых случаях достоверно оценить результат фармакотерапии сложно. К примеру, чтобы выявить снижение частоты костных переломов у больных остеопорозом, необходимы длительные исследования профилактических лекарственных средств. В подобной ситуации возникает искушение использовать т.н. “суррогатные” критерии эффективности, например, показатели обмена или плотности костной ткани. Но считать их динамику показателем эффективности лечения можно лишь в том случае, если она позволяет надежно прогнозировать реальные клинические результаты лечения.

Поиск информации для мета-анализа требует опыта. При отсутствии систематизированного подхода многие важные исследования могут быть пропущены. Даже при тщательном компьютерном поиске не всегда удается обнаружить нужные исследования из-за плохого индексирования. По этой причине компьютерный отбор следует дополнять “ручным” поиском испытаний, изучением списков литературы в статьях и запросами исследователей и производителей лекарственных веществ, работающих в соответствующей области.

Высший уровень достоверности обеспечивают рандомизированные контролируемые исследования, но в определенных случаях, например, при анализе нежелательных эффектов более информативны ретроспективные (случай-контроль) или проспективные (когортные) наблюдательные исследования. Тем не менее, многие мета-аналитики считают, что в качестве доказательств можно использовать только результаты рандомизированных контролируемых исследовании. В любом случае решение о включении статьи в мета-анализ принимают только на основании заранее определенных критериев.

Следует отметить, что недавние противоречивые заявления об опасности применения комбинированных контрацептивов основывались только на результатах исследований “случай-контроль”, но чисто технически c помощью рандомизированных контролируемых исследований очень трудно установить причину таких редких нежелательных явлений, как венозные тромбозы и эмболии у молодых женщин.

Протокол исследования и критерии оценки результатов лечения определяют характер получаемой количественной информации. При мета-анализе могут возникнуть проблемы, связанные с необходимостью повторной оценки результатов. Например, может быть принято решение включать в анализ исследования длительностью 6 мес., а в отчетах об испытаниях срок их указывается как “более 3 мес.”.

Обобщение данных должно всегда включать в себя критическую оценку сравниваемых исследований. Иногда обобщение результатов оказывается невозможным из-за малочисленности исследований, их несопоставимости друг с другом или плохого изложения. Невозможно, например, объединить исследования псориаза, в которых использованы объективные (индекс тяжести заболевания и площадь поражения) и субъективные (аналоговая шкала) показатели тяжести болезни. В некоторых случаях отдельные достаточно надежные испытания могут качественно отличаться от множества других, что также не позволяет объединить их результаты для статистического анализа. В этой ситуации разумной альтернативой мета-анализу может быть «синтез лучшего доказательства», который используют также при отсутствии надежных исследований. В таких случаях проводят тщательный анализ доступных исследований и определяют, достаточно ли неискаженной информации для приемлемых заключений. В последующем сделанные выводы должны быть проверены в рандомизированном контролируемом исследовании.

Мета-анализ проводят для того, чтобы обобщить имеющуюся информацию и распространить ее в понятном для читателей виде. К сожалению, часто приходится использовать довольно трудные для интерпретации статистические показатели типа отношения шансов или риска (odds ratio). В таких случаях на помощь приходят графические изображения. Существуют альтернативные подходы к интерпретации данных; одним из наиболее полезных критериев является число больных, которых необходимо пролечить, чтобы получить один благоприятный результат или предупредить один неблагоприятный исход. Его вычисляют как частное 1 и абсолютного снижения риска. Например, в клиническом исследовании лечение А привело к выздоровлению у 30% больных, а лечение Б — у 10%. Следовательно, абсолютное снижение риска составляет 30 — 10 = 20% (или 0,2), а указанный показатель равняется 1/0,2 = 5. Иными словами, чтобы вылечить еще одного больного (в сравнении с лечением Б), лечение А должно быть проведено еще у 5 больных.



Источник: studwood.ru


Добавить комментарий