Постараюсь все-таки защитить термин "статистическая" медцина. Как вы мето отметили
Статистика есть в том числе
Цитата:
|
3. Научный метод количественных исследований в нек-рых областях знания
|
Ранее к качестве иллюстрации было предложено исследование DCCT, которое явилось отправной точкой в развитии диабетологии в 90-е. В качестве одной из слабых сторон исследования упоминалось (в том числе мной) отсутствии оценки показателей качества жизни. На это мной был получен аргумент, что качество жизни это не количественная величина, хотя многие в том числе и ваш покорный слуга в своей дисертации как раз использовал количесвенные оценки качества жизни (QALY) и даже расчитывал стоимость QALY GAINED. Следовательно современные исследователи не привыкли работать с качественными величинами (хотя социология как раз во многом построена на качественных исследованиях).
Рассмотрим следующие цитаты:
Цитата:
|
Здесь уже было невозможно обойтись просто открытыми неконтролируемыми исследованиями - и возникла необходимость рандомизации и ослепления - т.е. медицина стала , по ВАшей версии , статистической . Она ( рандомизация ) же понадобилась и когда возникла необходимость в сравнении с достинексом( в США - каберголином ) , норпролаком ( квинаголидом )
|
Значит необходимость в статистических испытаниях возникает только при слабом терапевтическом эффекте. Так давайте говорить об этом прямо. Если препарат не работает или работает плохо, то нужно потратить кучу денег для того, чтобы доказать его эффективность
Цитата:
|
Сторонники EBM не говорят, что мир не познаваем. Они говорят, что мы недостаточно хорошо знаем биологию человека, чтобы делать надежные предсказания.
|
Значит лучше нужно изучать биологию человека. Максвэл то достаточно хорошо знал физику, чтобы предсказать магнитные волны (которые многие из нас даже представить себе не могут кроме как в виде старой картинки магнитных и экетрических полукругов). Эйнштейн "изобрел" черные дыры за 100 лет до их обнаружения. Господин, который провел 20 лет в научных поисках и выявил ген, приводящий к развитию рака молочной железы в 100% случаев выходит знал биологию и смог синтезировать новое знание.
Цитата:
|
Просто чем слабее действие препарата, тем больше нужен масштаб испытаний, чтобы не впасть в заблуждение. Заметить, что один бета-блокер эффективнее другого аж на 6% "на глаз", "интуитивно" -- невозможно.
|
А нужно? Во что выливаются эти 6%? Приведу простой пример. Предположим частота развития нестабильной станокардии в первый год после инфаркта совтавляет 5%. Один Б блокер позволяет снизить риск развития этого осложнения на 20%(relative risk reduction), второй на 26% (RRR). Рассчитайте мне пожалуйста, сколько нужно человек пролечить для того, чтобы предотвратить одну конечную точку (NNT)? А сколько будет NNH (number needed to harm) если учесть, что к 15 проценов случаев лечения Б-блоками развивается импотенция а в 10 бронхоспазм. Как вам задачка?
(ответ: NNT= 300! ничего себе улучшение, 299 человек будут принимать новый препарат совершенно бесполезно.)
Сторонники EBM могут возразить, так вот это и есть доказательная медицина в действии - нет это чистой воды статистика. Стоило ли тратить деньги на доказательство, не лучше ли их потратить на изобретение препарата с NNT=1 или 2 для лечения малярии? А? Кстати не мешало бы посчитать мощность этого исследования для получения ошибки первого типа хотя бы меньше 5 процентов. Задачка для студентов и будущих исследователей.