Почему - Саманта Клейнберг (2017)

О том, как определить применимость результатов некоего исследования к конкретному пациенту или группе населения, написано немало[293]. Как правило, нам не приходится принимать решения в идеальном мире выборочного эксперимента, где пациенты страдают только одним заболеванием, и в большинстве случаев нет возможности ждать, пока кто-то проведет исследование, соответствующее нужному сценарию. Это справедливо и для врачей, определяющих программу лечения пациентов и пытающихся понять, в какой степени отчеты об испытаниях применимы к конкретному случаю. Проблема с ВКЭ состоит в том, что он подтверждает: лечение может вызвать определенное следствие только у отдельной группы населения. Другая же группа может не обладать свойствами, обеспечивающими эффективность воздействия.

Например, если, согласно ВКЭ, лекарство А лучше лекарства B, а другое исследование утверждает, что B лучше C, мы, вероятно, сделаем допущение, что А также лучше С. В одном обзоре нейролептических препаратов описаны как раз подобные случаи, но при этом выборочные эксперименты подтвердили, что C лучше А[294].

Откуда появляются такие аномальные заключения?

Многие испытания спонсируются производителями тестируемых медикаментов, однако противоречивые результаты возникают вне зависимости от того, кто оплачивает эксперимент. Даже если отчетные данные абсолютно правдивы и никто ничего не подтасовывает, с учетом огромного множества решений, которые необходимо принимать при проведении испытаний, возможность смещения результатов в пользу какого-либо исхода по-прежнему остается. Выбирая конкретную дозировку, критерии отбора, меры результатов и виды статистических тестов, можно смещать выводы в пользу определенного лекарства, когда оно очевидным образом будет смотреться лучше остальных.

Как мы увидим в главе 9, чтобы действительно знать, что полученный вывод можно применить к другой выборке, нужно быть уверенными, что свойства, определяющие эффективность причины, присутствуют в обеих выборках и что вторая не обладает характеристиками, отрицательно влияющими на причину. Но это достаточно обременительно, поскольку мы часто не знаем, что в точности необходимо для эффективного действия причины.

К примеру, мы проводим рандомизацию людей по различным видам офисных кресел, чтобы выяснить, действительно ли сидение на физиомячах[295] помогает сбросить вес по сравнению с обычными креслами. В этом эксперименте физиомячи приводят к статистически значимой потере веса за шесть месяцев; но, если испробовать их на другой группе людей, эффект окажется нулевым. Такое может случиться, если люди из первой выборки решат, что сидеть на мячах неудобно, или будут с них постоянно падать, поэтому им придется либо стоять, либо прохаживаться в течение дня гораздо чаще. А люди из второй выборки будут использовать мячи как кресла, то есть сидеть на месте. Реальное вмешательство – это нечто (а не мяч), побуждающее людей чаще вставать, хотя в рамках эксперимента его выявить нельзя.

Точно так же метод реализации вмешательства в контролируемых условиях может не отражать реальности. Некоторые лекарства необходимо принимать каждый день в одно и то же время, и в реальных условиях их эффективность может оказаться ниже, чем в условиях эксперимента, если пациенты – участники исследования с большей вероятностью склонны следовать инструкциям.