Что собой представляет систематический обзор публикаций и чем он отличается от литературного обзора? Например, какой-то врач решил исследовать имеющиеся публикации на интересующую его тему и написать свою статью или книгу. В обзор литературы он может включить результаты исследований, независимо от метода и качества их выполнения, а также со статистической обработкой данных и без нее. Другими словами, подбор статей и других публикаций может затрагивать личные предпочтения врача.
Систематический обзор начинается с подбора качественных исследований, а личные предпочтения врача или статиста при этом устраняются. Например, исследователя интересует вопрос влияния какого-то фактора на исход какого-то заболевания. Проведя поиск публикаций через доступные ему библиотеки, он обнаружил, что существует несколько сот публикаций на интересующую его тему. Одни данные показывают положительную связь, другие отрицательную, третьи — противоречивую. Как узнать, какие данные являются самыми достоверными? Для этого необходимо оценить качество проведения исследований и проанализировать критерии выборки, методы сбора и анализа показателей, их статистическую обработку.
При изучении текста публикаций исследователь приходит к выводу, что, например, возрастные группы в разных исследованиях были разными, что для оценки связи причины и следствия использовались разные показатели, что такая оценка требует контрольной группы, а ее не было, и т. д. В итоге, просмотрев все эти публикации, исследователь может остановиться только на нескольких, которые проведены по требованиям доказательной медицины.
Систематические обзоры публикаций обычно проводит целая группа специалистов — это врачи, ученые, биостатистики, математики и другие. Из нескольких десятков тысяч публикаций после просмотра их содержания для анализа оставляют несколько десятков. Затем после более детального анализа и учета многих критериев публикаций остается еще в несколько раз меньше, иногда остаются единичные публикации. Фактически подготовка материала для систематического обзора и мета-анализа является чрезвычайно кропотливой поисково-аналитической работой и требует знания и понимания международных стандартов проведения клинических исследований, основ статистического анализа, а нередко специализации в какой-то отрасли медицины.
После выбора самых качественных публикаций полученные данные нескольких исследований сводятся в одно целое, и проводится их мета-анализ — глубокий статистический анализ, который увеличивает статистическую надежность, может обобщить несколько исследований, обнаружить ошибки в систематизации, объяснить разнообразие данных. Статистический анализ проводят с помощью специальных компьютерных программ, которые значительно облегчают проведение различных математических расчетов и устраняют многие ошибки, которые могут быть вызваны влиянием разнообразных факторов.
Нередко систематическое ревью и мета-анализ могут привести к заключению, что имеющихся данных разных исследований недостаточно для выводов, потому что их достоверность низкая, с учетом данных статистической обработки, даже если было проведено уже несколько сот и даже тысяч исследований на выбранную тему. Это означает, что требуется проведение новых клинических исследований, но по правилам доказательной медицины.
Интересно, что систематические обзоры и мета-анализ сотен тысяч публикаций, накопившихся за последнее столетие, опровергли многие утверждения, пошатнули многие догмы, вынудили ученых и врачей посмотреть на многие методы диагностики и лечения по-новому, принять факты неэффективности многих лекарственных препаратов и схем лечения. Они стали тем революционным толчком, который изменил медицину, соединив научные данные с практикой и позволив врачам оказывать помощь эффективнее.
1.4. Когда научная информация считается достоверной
При рассмотрении различных методов научно-клинических исследований, становится понятным, что не все данные таких исследований могут быть достоверными. Значит ли, что результаты, полученные при наблюдении заболеваний или побочных эффектов терапии, имеют меньшую значимость и достоверность, чем результаты крупных рандомизированных исследований? Нет, такие результаты тоже могут быть точными и достоверными — это зависит от того, насколько устранены погрешности в проведении наблюдений, сбора данных и их анализе.
История медицины знает множество примеров, когда крупные рандомизированные исследования закрывались преждевременно, потому что они проводились не по правилам доказательной медицины или же появлялись новые данные о вреде исследуемого лекарственного препарата или прибора.