Ответ на комментарий к статье о бесполезных лекарствах
Michael Yakovis, 06 октября 2010, 12:09:
В случае с Арбидолом вы ссылаетесь на китайское исследование 2004 года.
«Согласно третьему исследованию, проведенному в 2004 году в Китае, 232 пациентам с простудными симптомами арбидол не помогал».
Вот китайское исследование Арбидола 2004 года.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15266832
Вот результаты:
In PPi population, the cumulative alleviation proportion of Arbidol group was significantly higher than that of placebo group. The median duration of illness was 72.0 hours (95% confident interval (CI) 66.00-78.00 hours) in Arbidol group and 96.0 hours (95% CI 87.46-104.54 hours) in placebo group. The median area under the curve (AUC) of decreased total score were significantly higher in Arbidol group than in placebo group, which were 780.00 and 684.00 score-hours respectively. For PP population, similar results were seen. Adverse events reported were similar in Arbidol group and in placebo group. The main adverse events were gastrointestial symptoms and increased transaminase.
Вы же говорите, что «не помогал». Прокомментируйте, пожалуйста.
Ответ профессора Василия Власова, эпидемиолога и президента Общества специалистов доказательной медицины
Спасибо продвинутому читателю за интерес и мудреный вопрос. Ответ таков.
К китайским исследованиям вообще надо относиться с большой осторожностью. Показано: что бы китайцы ни исследовали, они всегда получают положительные результаты. Почти в 100% случаев.
По этому конкретному исследованию могу сказать вот что. Читатель приводит кусочек реферата, да еще по-английски. Всей статьи мы не имеем, к тому же она на китайском... Известно, что в реферате исследование всегда представляется лучше, чем оно выглядит в статье (а в статье — лучше, чем на самом деле). Поэтому читаем внимательно то, что есть.
Кто-то легкомысленно поверит в то, что действительно эффект арбидола был обнаружен. Но давайте разберемся: набирали добровольцев
Внимание — это первый трюк. Такой анализ — завершивших исследование по плану, а не всех включенных (ITT-анализ) — обычно приводит к завышению измеряемой эффективности вмешательства, в приличных журналах статьи с таким анализом последние 20 лет почти и не публикуют. Причина? «Выбывшие» пациенты — это обычно не случайные люди. Например, в этом исследовании выбыли преимущественно участники в группе арбидола (11 против 1 в группе плацебо), и это могли быть люди с тяжелой болезнью, которых в общем-то малотоксичный арбидол добил ударом по печени. После того, как тяжелые выбыли, у оставшихся получается хороший результат.
По лабораторным тестам, проведенным по завершении исследования, из 210 выделили группу в 125 чел, которые переболели именно гриппом (59 Arbidol, 66 placebo). Приводятся данные ТОЛЬКО по этим людям, болевшим гриппом. Якобы, болезнь у них протекала легче и завершалась быстрее на арбидоле (72,00 часа при
Второй трюк: авторы сначала описали РР группу, и читатель может подумать, что ему представляют результаты анализа в РР-группе (дефектные сами по себе, как указано выше). Ан нет! Представляются данные только о лицах, у которых нашли нарастание антител к вирусу гриппа.
Итого: в исследование набрали 232 человека, а данные представляют о 125. Утверждение «для PP-участников были получены подобные результаты» примем на веру. Только вот почему-то авторы его не привели. Почему? Ясен пень — потому, что эти результаты (подобные) были бы хуже, может быть, даже статистически незначимые. А врачам и больным хотелось бы не РР-анализ, а результаты ITT-анализа. Так его авторы даже и не обещали.
Итого: исследование выглядит правдоподобно настолько, что можно поверить, что оно действительно проводилось, однако его результаты подвергнуты манипуляциям, ставящим под сомнение все результаты. Для здоровых (пока) скептиков добавлю: посмотрите, в конце концов сравнивали исходы у 59 и 66 человек. На таком количестве людей исследования разрешенных к использованию лекарств для распространенных болезней — нонсенс. Должны быть по крайней мере сотни участников. Еще для скептиков: есть статистическая значимость (вычислительная оценка вероятности того, что эффект лекарства действительно существует) и есть размер эффекта. Для поверхностного читателя на первом месте статистическая значимость: «О! P<0,05!» (такое значение статистического уровня значимости (p-уровня) свидетельствует: вероятность того, что найденная в выборке зависимость лишь случайна, ниже 5%. — Правила жизни). Но присмотритесь. Нам сообщают, что у принимавших арбидол больных гриппом длительность болезни сократилась всего на сутки. Т.е. даже после всех мыслимых манипуляций и достижения формальной статистической значимости, результат (если он вообще есть) клинически ничтожен.
Ваш Василий Власов.