 |
|
Слишком мелкомасштабные исследования
Исследование малого масштаба может быть проведено, если предполагается, что проверяемое лекарство спасает жизни пациентов при состояниях, ведущих к неминуемой смерти. Однако для обнаружения незначительных различий между двумя препаратами нужно провести более масштабное исследование. И потребуется провести уж совсем большую проверку, чтобы убедиться, что два лекарства одинаково эффективны.
Большинство людей думает, что знают точно одну вещь об исследовании: большое количество участников обеспечивает более надежные показатели. Это правда, однако количество участников не единственный значимый фактор. Польза от многочисленности в том, что при большой выборке уравновешиваются случайные колебания в спектре параметров испытуемых. Если ученый проводит небольшое исследование чрезвычайно действенного препарата для улучшения умственной концентрации в двух группах по 10 человек в каждой и если хотя бы один человек из одной группы погуляет на вечеринке за день до проведения теста на концентрацию, то его плохие показатели испортят все высокие результаты остальных участников. Если в исследовании участвует больше людей, такого рода отклонения уравновешиваются за счет большого количества проверяемых.
Стоит помнить, что иногда малое исследование может быть оправданным, так как размер группы участников зависит от множества факторов. Например, если ученый имеет дело с болезнью, вызывающей у человека смерть в течение суток, а у него есть лекарство, которое, по его словам, может излечить эту болезнь немедленно, не нужно набирать много людей, чтобы показать действенность препарата. Если же различия, которые вы пытаетесь обнаружить между двумя группами, принимающими разные средства, очень тонкие, тогда вам нужно больше участников, чтобы определить эту незначительную разницу по сравнению с естественным фоном каждодневных непредвиденных изменений в состоянии всех индивидов из вашего исследования.
Иногда можно увидеть публикации о проведении подозрительно большого числа малых исследований, организованных для проверки только одного лекарства. Когда такое происходит, резонно предположить, что это своего рода маркетинговое мероприятие, устроенное с целью публикации серии статей, а не истинные научные изыскания. Вскоре вы познакомитесь с еще несколькими маркетинговыми приемами в разделе «Исследования с целью продвижения лекарства».
Во всем этом скрыта еще и очень интересная методологическая проблема. Когда вы планируете провести исследование для определения различий в показателях двух групп пациентов, принимающих различные лекарства, вы делаете так называемый расчет мощностей. С его помощью можно сказать, сколько пациентов вам понадобится для проверки, если вероятность обнаружить 20 %-ю разницу в количестве летальных исходов у пациентов из разных групп при данной ожидаемой частоте смертей у ваших участников составит 80 %. Если исследование проведено и не обнаружено никакой разницы в количестве смертей в группах пациентов, принимавших разные препараты, это значит, что вы не нашли фактов, подтверждающих преимущества одного лечения перед другим.
Это не то же самое, что показать равноценность двух разных препаратов друг другу. Если вы хотите показать, что два лечения эквивалентны, тогда по ряду сложных технических причин (мне нужно где-то провести границу) вам нужно гораздо большее число участников.
Люди об этом часто забывают. Например, исследование INSIGHT было организовано, чтобы проверить, действительно ли нифедипин лучше, чем коамилозид, при лечении высокого кровяного давления. Никаких фактов, подтверждающих это, найдено не было. В то же время в научной статье утверждалось, будто бы эти два лекарства идентичны друг другу, хотя на самом деле это было неправдой.18 Десятки врачей и ученых прислали письма с указанием на ошибку.