Замахнусь сегодня на сложную тему — доказательную медицину (Evidence Based Medicine, она же EBM).
⠀
Почему не стоит следовать советам соседки или сына маминой подруги, даже если им помогает лечение мухоморами?
⠀
Потому что подходы к диагностике и лечению эволюционировали. Раньше можно было верить всему, но уже 20 лет миром медицины правит EBM.
⠀
Попробую объяснить степени достоверности EBM, чему верят врачи, а чему нет.
⠀
Сравню спираль эволюции жизни и пирамиду доказательной медицины.
⠀
На дне, на уровне морских губок лежит мнение экспертов о лекарстве или лечении. Авторские методы профессора Х или разработки кафедры Y — древние времена.
⠀
Рекомендации типа «соседке помогло», «Степан вон вылечился», «сын троюдного брата принимал эти таблетки и уже 5 лет здоров» по уровню доверия еще ниже, на уровне бактерий.
⠀
На следующем витке развития появились рыбы. А в доказательной медицине ученые стали анализировать серии похожих случаев и получать более точные данные об эффективности и безопасности.
⠀
Еще позже рыбы вышли на сушу, а люди научились проводить когортные исследования. Не будем о них, сложно.
⠀
Дальше — больше. Рандомизируемые контролируемые исследования (РКИ). Это как появление млекопитающих. Рандомизацией называют разделение испытуемых на две группы случайным образом. Одих лечат настоящим лекарством, а других — мелом. Ни пациент, ни врач не знают, какая группа что принимает. А потом анализируют результаты и сравнивают эффекты. Всё позволяет получать точные данные, которым можно доверять. Доказал препарат Х свою эффективность в таком исследовании — велкам в практику врача.
⠀
Венец эволюции у нас вроде человек. А в EBM — мета-анализ. Ученые собирают в кучу исследования аналогичной структуры и тщательно изучают результаты. И таким данным доверия больше всего.
⠀
Увы, не всегда результат мета-анализа можно использовать у конкретного пациента. Но лучшего пока не придумано, спираль развития медицины медленно движется дальше.
⠀
А пока каждый сам выбирает, чьи рекомендации ему ближе — соседские или проверенные на тысячах людей в правильных исследованиях.
⠀