Как блогеры, не зная медицинской статистики, превращает отсутствие доказательств в «доказательство» бесполезности или даже вреда статинов и снижения холестерина.
Например, блогер утверждает, что снижение уровня холестерина не является надёжным способом уменьшить сердечно-сосудистый риск и что сама концепция необходимости снижать холестерин низкой плотности (ЛПНП) сильно преувеличена. В подтверждение она приводит два исследования — Minnesota Coronary Experiment (MCE) и ALLHAT-LLT — и делает из них следующие выводы: хотя холестерин в интервенционных группах действительно снижался, это якобы не приводило к снижению смертности ни от всех причин, ни от сердечно-сосудистых заболеваний; в отдельных подгруппах, особенно у пожилых, низкий холестерин даже ассоциировался с большей смертностью; следовательно, «дело может быть не в холестерине», а рекомендации по его снижению и применение статинов — ошибочны.
Такие рассуждения звучат убедительно для неспециалистов, но на деле показывают непонимание основ медицинской статистики. Автор смешивает понятия «отсутствие доказательств» и «доказательство отсутствия эффекта» и игнорирует ключевые параметры достоверности исследований — статистическую мощность, вероятность ошибок первого и второго рода и ограничения дизайна.
Если рассмотреть упомянутые исследования с позиции медицинской статистики, становится очевидно, что выводы блогера основаны на неверном прочтении данных. Minnesota Coronary Experiment (MCE) - это исследование, в котором не было показано статистически значимого эффекта по конечным клиническим исходам. Однако отсутствие статистической значимости не означает отсутствия эффекта. Вероятность ошибки второго рода (β-ошибки, то есть пропуска реального эффекта) в MCE была крайне высока: выборка и число событий были слишком малы, чтобы заметить даже умеренное снижение смертности. При такой мощности — около 30–40 % для различий порядка 10 % — исследование изначально не позволяло сделать достоверный вывод ни «за», ни «против» гипотезы. Делать из этого вывод о неэффективности снижения холестерина методологически некорректно. Это типичная подмена понятий, когда статистическая неопределённость выдаётся за «отсутствие эффекта».
ALLHAT-LLT - ещё один пример некорректной интерпретации. В ходе наблюдения часть врачей в группе «обычного ухода» самостоятельно начали назначать статины — чаще всего правастатин или симвастатин — своим пациентам, если видели высокий холестерин или появлялись новые рекомендации. По данным публикации в JAMA (2002), к концу исследования около трети участников контрольной группы уже принимали статины, а примерно шестая часть пациентов из группы правастатина, наоборот, прекратила его приём. “By year 6 of the study, only 70.3% of patients in the treatment group were still taking the protocol-specified 40 mg of pravastatin, whereas 28.5% of the usual care group was receiving a lipid-lowering drug (26.1% received a statin).” (JAMA, 2002; 288:3042–3044).
К шестому году и «контрольная», и «лечебная» группы фактически принимали одно и то же — статины. Разница между ними по уровню холестерина стала минимальной, эффект терапии попросту «размылся». В таких условиях ожидать различий в смертности было статистически бессмысленно: когда обе группы получают почти одинаковое лечение, ни одно исследование не покажет разницы в исходах — потому что её просто не может быть.
Таким образом, блогер не опровергает пользу снижения холестерина — он просто приводит исследования, которые не обладали достаточной статистической мощностью, чтобы эту пользу достоверно показать. В доказательной медицине важно не только что именно нашли, но и могло ли исследование вообще это показать. Игнорирование этого принципа — и есть главная ошибка подобных «разоблачений».
https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/01.ATV.9.1.129
https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/195615