Помните такой анекдот: мальчик спрашивает папу, почему в Библии и Авраам еврей, и Моисей еврей, и Давид еврей. А отец ему отвечает: "Время, сынок, было такое. Все были евреями". Я вспомнил это вот к чему. Когда началась пандемия коронавируса, все вокруг вдруг стали вирусологами. В крайнем случае - микробиологами. Крутых специалистов по инфекционным болезням и эпидемиологов никто слушать не хотел, ведь каждый второй в соцсетях легко анализировал "медицинские статьи". Пандемия давно закончилась, но знатоков медицинских тем не становится меньше. В этой статье я расскажу вам, как научиться правильно читать "медицинские статьи".
На самом деле это довольно несложно. Надо отучиться шесть лет в мединституте, много читать, потом проработать по специальности еще лет десять-двенадцать, продолжать читать и думать над тем, что читаешь. И тогда есть некоторый шанс, что большинство статей вы будете понимать.
Это не зазнайство. Это реальность. Чинить машину гораздо проще, чем чинить человека. При этом сколько среди нас умельцев, которые могут поменять масло или тормозные колодки своими руками? Тысячная доля процента? А из этой тысячной сколько могут отладить какую-нибудь электронную фигнюшку внутри БМВ пятой серии? То-то.
Это не снобизм. Ваш покорный слуга долго учился. Но и он четко понимает, что не во всех областях медицины его эрудиции хватает, чтобы легко анализировать любые статьи. И не любые тоже. И название этого текста - обман. Научить вас читать медицинские статьи я не могу. Я могу только объяснить, как примерно оно работает, но все равно останутся нюансы, которые от неспециалиста ускользнут. И все же давайте попробуем.
Итак, все медицинские статьи… ну вы в курсе, что они публикуются в журналах или на сайтах. И сайты или журналы в медицине, как в любой другой науке, читаются и на них ссылаются. Отсюда умные люди разработали умные индексы вроде индекса цитирования, или импакт-фактора, которые как бы говорят нам, насколько научное сообщество интересуется тем, что написано в этом журнале.
Есть несколько разновидностей индексов, все они не лишены недостатков, но в принципе общая тенденция такова: чем выше индекс цитирования, или импакт-фактор, тем более значим для профессионалов журнал. Поэтому такие издания, как The Lancet ("Ланцет") или British Medical Journal (The BMJ, "Британский медицинский журнал"), считаются более авторитетными, чем, условно говоря, "Лечебное дело Кызыл-Орды". И, соответственно, статья, опубликованная в New England Journal of Medicine, будет более весомой, чем работа из, опять-таки условно говоря, "Кубанского научного медицинского вестника".
У всяких таких индексов цитирования есть свои недостатки. Например, один солидный журнал напечатал совершенно "серьезное" исследование, сравнивающее шансы на выживание при прыжке из самолета с парашютом или без парашюта. Обе группы показали стопроцентное выживание, правда самолет стоял на земле и высота прыжка равнялась одному метру. Вывод был такой: парашют не увеличивает шансы выжить в опытной группе по сравнению с контрольной. Понятно, что это шутка. Понятно, что научная ценность ее равна нулю. Но цитировать ее будут. Из-за абсурдности. И индекс будет пристойный.
Теперь перенесемся на сто лет назад в книгу "Собачье сердце" и посмотрим на профессора Преображенского. Который, без сомнений, светило науки и изрекает реально мудрые вещи через слово. В те далекие времена слово профессора с мировым именем имело вес железобетона, и перебить его можно было только словом другого профессора. Однако много воды утекло, и мнение профессора имеет значение, но совсем не такое. Мы, доктора, занялись тем, что называется "доказательная медицина", и авторитетные точки зрения обладают ценностью весьма ограниченной. Нет, разумеется, в тех ситуациях, когда прибегнуть к доказательной медицине по той или иной причине невозможно, мы продолжаем прислушиваться к авторитетам. Но тогда, и только тогда. И теперь фраза "профессор Преображенский считает, что лучшее средство от синусита - полоскание носовых пазух раствором поваренной соли" уступает в значимости "Двойное слепое исследование эффективности полоскания носовых пазух раствором поваренной соли подтвердило…".
Итак, какие бывают статьи?
Мы оставим в стороне два типа статей, о которых по разным причинам я говорить не буду.
Первый - это исследования на клетках и животных. Однозначно и бесспорно, что они важны и полезны. Иначе бы их не делали. Но не все, что можно безопасно для человека впихнуть в крысу или в летучую мышь, можно так же безопасно впихнуть в самого человека. И не все, что происходит с клетками в лабораторной чашке в термостате или в белой мышке, автоматически и без изменений можно перенести на нас.
Второй - это экспертные мнения. И тут есть некая ловушка. Потому, что "ну кто они, эти эксперты…". Иногда действительно да. Кто они? В бытность коронавируса мне попалось на глаза письмо многих сот врачей из одной благополучной европейской страны. Врачи писали о несомненном и однозначном вреде ношения масок. Это письмо попало ко мне не само собой, потому что такой бред я по доброй воле не читаю. Прилетело оно от одного друга, который сильно письмом проникся и маску носить не хотел. Поэтому пришлось не только прочитать, но и написать аргументированный (другу) ответ, почему это бред.
С другой стороны, есть вещи, которые не исследованы, а доказательная медицина… молчит, ибо ей сказать нечего. Просто тема не изучена достаточно. Вот в этом случае приходят на помощь эксперты, которые имеют большой опыт и перелопачивают кучи литературы. И они пишут то, что считают правильным, и цена этому - экспертное мнение, которое может, разумеется, быть неточным, неполным или ошибочным, но вероятность этого куда ниже, чем если выскажется дядя Вася с дивана у телевизора. Или ваш покорный слуга. Дело в том, что для моего друга что 666 врачей из европейской страны, что Американская ассоциация анестезиологов - почти одно и то же. Он воспримет сказанное теми и другими специалистами за нечто ценное. А нормальный доктор, прочитав первый текст, удивится, зачем тратил на него время. А прочитав рекомендации Американской ассоциации анестезиологов, даже с учетом моментов, в которых нет доказательных данных и в которых реально серьезные специалисты говорят, что, их мнению, надо делать, мы прислушиваемся, задумываемся и в 99% случаев соглашаемся.
Итак, вернемся к статьям, какие они бывают. Здесь не будет полного перечня всех возможных вариантов, но будет описание наиболее распространенных обитателей страниц медицинских журналов.
Самая низкая ступень в цепочке научных статей - это так называемые case reports (на русском это будет что-то вроде "клинический разбор"). Вот, например, пришел к нам пациент с синдромом Незнайцмана-Непонимайцмана на операцию по удалению аппендицита. До сих пор в мировой литературе таких случаев описано четыре с половиной, вот и мы поделимся нашим опытом. Это реально важно. Особенно если речь идет о действительно редких проблемах, на которых статистики не сделаешь. Важно, чтобы люди, которые с такой проблемой не сталкивались, получили информацию о чужом полезном для них опыте. (Но это примерно как "моя тетя тоже принимала статины, а потом умерла" - а мне надо решить, принимать ли их, или, может, я умру, как и тетя. Почему так? Да потому, что на течение наркоза и операции, как в данном примере, влияет так много факторов, кроме обычной удачи, что я молчу. Но то, как поступили другие специалисты с этой новой и странной для меня ситуацией, как минимум дает поводы подумать.)
Ретроспективные исследования. Мы ставим вопрос, например, влияет ли на смертность пациентов в течение 30 дней после операции по коррекции перелома шейки бедра тип наркоза (общий или спинальный). И берем статистику по нашей больнице, а лучше по нескольким больницам региона, отбраковываем заведомо сомнительное (например, пациентов, которые начали под спинальной анестезией, но не сложилось - и перешли на общую). Тщательно проверяем статистику и говорим: ага. У нас было 5000 пациентов на общем наркозе и 45.000 на спинальной. И смертность была одинаковой. Ура, разницы нет.
Но погодите радоваться. Во-первых, сравнение групп, когда одна почти в десять раз больше другой, это не очень удачный вариант, хотя статистика умеет с этим справляться. Во-вторых, иногда такие группы бывают неоднородны. По возрасту, по полу, по заболеваниям, по лекарствам и по сотне других причин. Если мы берем разные больницы, то там есть разные хирурги, и, например, среднее время операции в больнице города Урюпинска - 160 минут, а в Китеже - 35. Влияет это на смертность? Попробуйте сказать, что нет. А какие железяки вставляют ортопеды в Урюпинске - такие же, как в Китеже? А техника у них та же? А средняя кровопотеря? А, может, в Китеже нет мест в реанимации для некоторых больных потому, что там на 600 обычных коек 6 мест, а в Урюпинске на те же 600 их 25? И таких параметров вагон.
Да, разумеется, часть из них можно правильно обсчитать, нейтрализовать и привести к чему-то разумному. А часть можно просто не заметить. Я специально вам взял пример из моей работы - анестезиолога. Почему? Да потому, что возьмите, например, температуру тела пациента. В статье про нее не упоминается потому, что ее писали ортопеды. Этот фактор не учитывался и не рассчитывался. А в операционной холодно. Человек во время наркоза и операции не умеет регулировать температуру. Гипотермия - серьезная проблема и тащит за собой ворох осложнений. А вот анестезиолог читает это и смеется злодейским смехом (про себя, конечно), поскольку любому анестезиологу понятно про гипотермию. И он, анестезиолог, скажет сразу: "Вот вам, ребята, и объяснение".
Это был просто пример. Неучтенный фактор, который влияет на трактовку результатов. В ретроспективных исследованиях от таких вещей избавиться очень тяжело. Плюс, разумеется, есть субъективный момент. К примеру, доктор Твердолобов не признает спинальную анестезию. И всем подряд лепит общую. А еще он не очень пунктуален и антибиотики дает, когда ему вздумается, а не до начала операции. И этот доктор такой трудяга, что дает общий наркоз на каждый десятый перелом шейки бедра. Поэтому в исследовании и выходит, что "общая анестезия сопряжена с более высоким риском инфекции", а вовсе не то, что доктор Твердолобов - идиот.
Дальше идут перспективные исследования. То есть такие, при которых мы смотрим не назад, а вперед. И планируем все наперед. Перспективное исследование позволяет спланировать все так, чтобы было как можно меньше "дыр". И авторы исследования вначале строят очень четкий алгоритм. Каких пациентов брать, каких не брать, как лечить, как интерпретировать результаты. Лучше всего, если перспективное исследование делается так называемым двойным слепым методом, то есть когда, например, мы проверяем эффект лекарства, и ни пациент, ни врач, который его ведет, не знают, получает пациент лекарство или пустышку.
Да, да, разумеется, прежде чем получить разрешение на такие исследования, надо пройти специальную комиссию, которая серьезно заинтересована в том, чтобы не пропустить опасные предложения. И такие комиссии есть в каждой больнице (они называются Хельсинкскими - по названию международного закона, регулирующего опыты с участием людей. - Прим. ред.). И когда в любую больницу в Израиле приходит условный профессор Преображенский с мировым именем, там предложение профессора проверяют заново. И тоже могут не пропустить. Потому что, если с пациентом что-нибудь случится, то случится оно в нашей больнице и нам расхлебывать. И еще в каждом исследовании, которое делают правильно, двойным слепым методом, есть моменты, на которых полагается остановиться и вывести пациента из эксперимента, чтобы не причинить ему вреда. Но мы немного отвлеклись.
Двойное слепое исследование придумано именно для того, чтобы убрать всякие влияния вроде доктора Твердолобова, который всем без разбору шарашит общую анестезию. Плюс убрать субъективное влияние исследователя и испытуемого. Потому что, если мы проверяем, например, лекарство для контроля артериального давления, то мы хоть что-то можем измерить в цифрах, хотя и здесь есть для субъективного где разгуляться.
Волшебное слово "контролируемое исследование" очень важно. Оно говорит, что есть опытная группа и контрольная. Ведь если бы контрольной группы не было, то складывались бы такие ситуации. Допустим, мы провели тысяче пациентов бариатрические операции (по уменьшению желудка. - Прим. ред.), и через пять лет среди них осталось в живых девятьсот. Это хорошо? Или плохо? Никто в здравом уме не ответит на этот вопрос, потому что не с чем сравнивать. Может, без бариатрии выжило бы шестьсот. А может, девятьсот девяносто девять.
Теперь есть еще одно волшебное слово - "рандомизированный". Вот что оно означает. Если мы сравниваем две группы пациентов, давая одной лекарство, а другой - пустышку (плацебо), мы должны уметь сказать и доказать, что обе группы одинаковы. По возрасту, полу, весу, социальному статусу и тысяче других параметров. Ну, представьте себе, если бы мы проверяли препарат на двух группах, где в одной сплошь здоровые спортсмены, а в экспериментальной один больнее другого. Понятно, что сравнение будет неадекватным.
Если в описании статьи нет слова "рандомизированный", то это даже не как сумочка "Шанель", которую сшили в гараже в Глухоманьске. Это заведомо исследование с невысокой ценностью. Я недавно читал одно исследование по частоте побочных эффектов прививок от коронавируса в одной отдельно взятой стране. Не в Израиле и не в России. И все было хорошо, но прививались люди с высоким социоэкономическим статусом. Что автоматически означает, что уровень здоровья среди привитых и непривитых неодинаков. И рандомизация - она… ну не то, чтобы никуда не годилась, но и не совсем правильная.
А теперь я расскажу еще об одном типе исследований. Они называются мета-анализ.
На каком-то этапе ученые медики уперлись в стену. То есть мы можем, например, взять и сделать перспективное двойное слепое исследование на 5000 пациентов. Это большие деньги и много работы. А на десять тысяч? А на двадцать? Можно было опереться на так называемые обзорные статьи, когда серьезный исследователь или группа исследователей изучали всю известную литературу по теме, а потом писали обзор со ссылками на источники в таких симпатичных квадратных скобочках [ и ], а ссылок бывало сотни, так что можете себе представить, какую титаническую работу надо было провести ради полутора десятков страниц в обзоре. И тут появились статистические методы, позволившие проводить так называемый мета-анализ, то есть взять разные статьи по одной проблеме, отдать их очень сложным статистическим программам и получить результат, который будет достаточно достоверным.
Придумал мета-анализ математик Пирсон больше ста лет назад, а первые работы в медицине появились в сороковые годы, но с созданием быстрых компьютеров он стал реально возможным. Поэтому, когда мы видим в названии статьи слово "мета-анализ", то мы сразу знаем, что там много данных и серьезная работа. И вы никогда не увидите в авторах мета-анализа одного человека. Там будет много народу. Потому что это работа серьезная.
Вы можете воскликнуть: спасибо, доктор, теперь и я разбираюсь в медицинских статьях! Но не спешите. То, что я написал, это очень поверхностный текст для любознательных людей, желающих понять, что же это такое - медицинская статья, какие виды их бывают и что значат некоторые странные слова. Для того, чтобы разбираться по-настоящему, надо (извините, но все же напишу это непопулярное в наше время всеобщей грамотности всех и во всем) долго учиться и много изучать. А без этого, увы, никак.