REKLAMA
REKLAMA

Medycyna musi być oparta na faktach

Często w rozmowie z lekarzami słyszę od nich, że preferują użycie jednego leku zamiast drugiego z powodu większej skuteczności. Na moje pytanie czym poparte są ich przekonania i co znaczy "większa skuteczność" wspominają o danych przytoczonych przez przedstawicieli firm farmaceutycznych. Jednak każde dane muszę być przedstawione we właściwym kontekście i po właściwym opracowaniu. Nieznajomość EBM potrafi bowiem sprawić, że możemy uwierzyć w produkt, za którym nic nie stoi.

Medycyna oparta na dowodach naukowych

Evidence-based medicine, w skrócie EBM, czyli medycyna oparta na dowodach naukowych to korzystanie w postępowaniu klinicznym z wiarygodnych dowodów naukowych dotyczących skuteczności i bezpieczeństwa terapii. Dowodów takich dostarczają wyniki badań eksperymentalnych oraz badań obserwacyjnych.

Hierarchia badań naukowych

Kliniczne badania naukowe można uszeregować pod względem wiarygodności ich wyników od najbardziej do najmniej wiarygodnych (wraz ze schodzeniem na niższy poziom zwiększa się ryzyko, że zaobserwowany efekt istotnie odbiega od rzeczywiście istniejącego):

  • metaanalizy badań z randomizacją (metaanalysis);
  • badania z randomizacją (randomised controlled trial – RCT);
  • badania eksperymentalne z grupą kontrolną bez randomizacji;
  • badania kohortowe (cohort study);
  • badania kliniczno-kontrolne (case-controlled study);
  • badania przekrojowe (cross sectional study);
  • opis przypadku (case report) lub serii przypadków (case series).

Prezentacja wyników

Jak pokazuje powyższe zestawienie, metaanalizy powinny być dla nas najcenniejszym i priorytetowym źródłem informacji. W zależności od rodzaju ocenianych zmiennych wyniki metaanalizy przedstawia się przy użyciu różnych wielkości:

REKLAMA
REKLAMA
  • w przypadku zmiennych dychotomicznych (takich jak np. zgon lub ustąpienie objawów depresji) najczęściej oblicza się wartość ryzyka względnego (relative risk – RR), ilorazu szans (odds ratio – OR) lub korzyści względnej (relative benefit) – RB; rzadziej korzysta się z wartości bezwzględnych: bezwzględnego zmniejszenia ryzyka (absolute risk reduction – ARR) lub number needed to treat (NNT);
  • w przypadku zmiennych ciągłych (np. zmiany masy ciała lub zmiany nasilenia objawów chromania przestankowego) stosuje się średnią ważoną różnic (weighted mean difference – WMD) lub standaryzowaną średnią różnic (standardized mean difference – SMD)

Algorytm PICO

Warto każdorazowo mieć w pamięci hierarchię dowodów naukowych, gdy próbujemy odpowiedzieć sobie na pytanie o skuteczność danego leku. W kontekście samych pytań, należy je jednak umieć prawidłowo sformułować. W całej metodologii badań naukowych istnieje pojęcie algorytmu PICO, który pozwala sformułować pełne i wyczerpujące pytanie kliniczne. Poszczególne litery akronimu oznaczają składowe tworzonego przez nas problemu badawczego:

  • P: rozpoznanie choroby (patient’s diagnosis) lub populacja włączona do badania (population);
  • I: interwencja lub leczenie zastosowane w grupie badanej (intervention);
  • C: interwencja lub leczenie zastosowane w grupie kontrolnej (comparison or control intervention);
  • O: punkt końcowy badania (outcome)

Rzetelność przedstawianych danych

Dlaczego tak ważne jest, by znać podstawy Evidence Based Medicine? Lekarzom z mojego oddziału próbowałem wyjaśnić to na poniższym przykładzie. W pewnym badaniu klinicznym (źródło na końcu artykułu) proces randomizacji 405 pacjentów do grupy leczonej ciprofloksacyną (205 pacjentów) lub imipenemem (200 pacjentów) przeprowadzono prawidłowo.  Autorzy podali, że wyleczonych zostało 92 ze 144 (64%) pacjentów otrzymujących ciprofloksacynę i 90 ze 162 (56%) pacjentów z grupy imipenemu. Jednak los 99 pacjentów (61 z grupy ciprofloksacyny i 38 z grupy imipenemu) był – na podstawie danych zawartych w publikacji – nieznany. Jaki z tego płynie wniosek? Wszyscy pacjenci włączeni do badania powinni zostać opisani po jego zakończeniu i zanalizowani w swojej pierwotnej grupie . Co jeśli owe 99 osób wykazało wyleczenie tylko po jednym z badanych leków? Nagle szala zwycięstwa diametralnie mogła by się przechylić na korzyść przeciwnika.

Historia EBM w Polsce

EBM wprowadzono w Polsce pod koniec lat 90. dzięki warsztatom prowadzonym przez Prof. Romana Jaeschke i Prof. Gordona Guyatta z McMaster University (Hamilton, Ontario, Canada). Koncepcje te wspierała i popularyzowała Medycyna Praktyczna (Wydawnictwo) oraz Centrum Monitorowania Jakości w Ochronie Zdrowia (CMJ). Związana z tym działalność obejmowała prowadzenie kursów EBM dla lekarzy i innych przedstawicieli opieki zdrowotnej, publikację polskiej wersji „Users’ guide to the medical literature” (przygotowanej przez Prof. Romana Jaeschke, Prof. Deborah Cook oraz Prof. Gordona Guyatta), jak również promowanie wykorzystywania w codziennej praktyce wyników badań klinicznych oraz przeglądów systematycznych. Wspierano również przygotowywanie wytycznych praktyki klinicznej i raportów dotyczących oceny technologii medycznych (HTA) jako elementów składowych podejścia opartego na EBM.

Jak się widzą, tak Cię oceniają…

Na koniec chciałbym przytoczyć wyniki pewnego eksperymentu, który pokazuje, jak łatwo jest manipulować pacjentem, lekarzem czy farmaceutą, przedstawiając wyniki efektywności swojego produktu w odpowiedni sposób.

Respondentów zapytano o najskuteczniejszą z trzech przytoczonych terapii leczenia:

  • program A, który eliminuje 33% ryzyka śmierci z powodu raka sutka (RRR)
  • program B, który zapobiega śmierci z powodu raka sutka jednej na 1600 kobiet poddanych rocznie mammografii przez 7 lat (NNT)
  • program C, który zwiększa szansę, że kobieta nie umrze w ciągu następnych 7 lat z powodu raka sutka, z 99,82% do 99,88% (ARR)

W brytyjskim eksperymencie udowodniono, że przedstawienie wyników za pomocą RRR (program A) uzyskuje się najlepszy wskaźnik pozornej efektywności, najniższy zaś, gdy do publiki próbujemy trafić za pomocą wskaźnika ARR (program C). Tylko niektórzy z nich zauważyli, że programy A, B i C w rzeczywistości reprezentują wyniki tego samego badania, w którym:

  • ryzyko wystąpienia raka sutka zmalało z 0,18% do 0,12% (bezwzględna różnica ryzyka [ARR] = 0,06%),
  • szansa, że kobieta nie umrze w ciągu następnych 7 lat z powodu raka sutka, wzrosła z 99,82% do 99,88%,
  • wyeliminowano 33% ryzyka śmierci z powodu raka sutka (0,06%/0,18% = 33% – względne zmniejszenie ryzyka [RRR]),
  • coroczne badanie około 1600 kobiet przez 7 lat zapobiegło jednemu zgonowi z tego powodu (NNT = 1600 przez około 7 lat, czyli wykonanie 11 000 mammografii zapobiegło 1 zgonowi).

„Tylko niektórzy z nich zauważyli, że programy A, B i C w rzeczywistości reprezentują wyniki tego samego badania. Co ciekawsze, wśród osób, które zauważyły identyczność powyższych wyników, nie było lekarzy!”

Kwestia przedstawienia wyników może wpływać na podjętą decyzję terapeutyczną. Z praktyki na oddziale wynika, że to farmaceuci wykazują dużą większą świadomość, płynącą ze znajomości EBM, dlatego tak ważne jest, aby być ogniwem, który swoją wiedzą zapobiegnie zbyt pochopnej decyzji lekarzy.

 

Źródła: Fink M.P., Snydman D.R., Niederman M.S., et al.: Treatment of severe pneumonia in hospitalized patients: results of a multicenter, randomized, double–blind trial comparing intravenous ciprofloxacin with imipenem–cilastatin. Antimicrob. Agents Chemother., 1994; 38: 547–557

http://poland.cochrane.org/pl/ebm-w-polsce-%E2%80%93-jak-si%C4%99-zacz%C4%99%C5%82o

http://poland.cochrane.org/pl/jak-interpretowa%C4%87-przegl%C4%85dy-systematyczne

REKLAMA
REKLAMA

Wojtek Chudziński

Absolwent Wydziału Farmaceutycznego Uniwersytetu Medycznego im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu oraz Studium Podyplomowego Badań Klinicznych i Biomedycznych Badań Naukowych UMP w Poznaniu. Farmaceuta kliniczny i szpitalny, redaktor AptekaSzpitalna.pl, redaktor Mgr.farm.

Jak oceniasz artykuł?

Twoja ocena: Jeszcze nie oceniłeś/aś artykułu

Udostępnij tekst w mediach społecznościowych

0 komentarzy - napisz pierwszy Komentujesz jako gość [ lub zarejestruj]