Верить — не верить? Или Как читать научные статьи по косметологии

  Автор:
  Комментарии отключены

Анна Марголина, к.б.н.
Введение

По мере того как косметические средства становятся все более сильнодействующими, а косметология все ближе подходит к медицине, для косметологов все более актуальной становится проблема анализа информации, которую предоставляют им профессиональные косметологические издания. Насколько она достоверна? Как отличить научную публикацию от псевдонаучной, фальсифицированной или рекламной? В какой мере можно использовать чужой опыт и рассчитывать на воспроизводимость результатов?

Реклама и публицистика

Что касается рекламных статей, то тут все понятно. Выбор косметики по рекламным статьям подобен выбору партнера по брачному объявлению, он во многом интуитивен и эмоционален, поэтому никакие рекомендации не застрахуют вас от ошибок. Достоверность же публицистической (популярной) статьи, написанной независимым автором, определяется тем, насколько хорошо он разбирается в вопросе, о котором пишет, и какими источниками информации он пользовался при подготовке статьи. Учитывая растущее число журналистов, которые пишут на медико-биологические темы, безжалостно коверкая научные термины, мы бы посоветовали читателям не применять на практике рекомендации, взятые из популярной статьи, не проверив содержащуюся в ней информацию. Для профессионала популярная статья в лучшем случае может послужить ориентиром для более подробного и специализированного поиска. Во многих публицистических статьях довольно просто определить наличие рекламного подтекста, особенно если в них упоминаются конкретные косметические продукты или фирмы.

Разумеется, больше доверия вызывают научные статьи, содержащие описания клинических и лабораторных экспериментов. Неудивительно, что публикации подобного рода становятся весьма привлекательной формой рекламы косметических препаратов - это солидно, престижно и, кроме того, выглядит убедительнее, чем прямая реклама. К сожалению, помимо собственно научных статей, читателям (и редакторам) профессиональных косметических журналов часто приходится иметь дело с псевдонаучными или "так называемыми научными" статьями.

По неизвестным науке причинам
ошибки неизменно смещают результаты исследования
в пользу предлагаемого автором метода.

Стентон Гланц. "Медико-биологическая статистика"

Научный или псевдонаучный?

Представим, что фирме А надо продвинуть на косметический рынок чудодейственный препарат, который мы условно назовем антистарил. После долгих раздумий руководство принимает решение сделать научную публикацию. Далее возможны варианты:

  1. Вообще не проводить испытания, отдавшись свободному творчеству. Такая публикация, скорее всего, будет выглядеть следующим образом:
    • По данным ученых (неизвестно, каких), препарат антистарил увлажняет и разглаживает кожу, приводит к исчезновению мелких морщин, значительно уменьшает глубину крупных морщин...
    • Клинические исследования (не указывается, где и кем проведенные) показали, что антистарил обладает выраженным омолаживающим действием, хорошо переносится, не вызывает аллергических реакций...
  2. Опубликовать выдержки из сертификационных протоколов. Здесь уже могут упоминаться учреждения, где проводились испытания, а также описываться методика проведения эксперимента. Определить статьи, написанные на основе сертификационных протоколов, довольно легко, если знать название учреждений, которые имеют право проводить сертификацию. Если в статье не указано, где проводились испытания, то, скорее всего, мы имеем дело с п. 1.
  3. Заказать исследования какой-нибудь независимой научно-исследовательской лаборатории. Здесь у фирмы очень велико искушение заказать не только исследования, но и результат, а у ученых - оправдать ожидания заказчика.
  4. Разыскать все доступные научные публикации, посвященные главному действующему ингредиенту антистарила, и написать обзорную статью. Достоверность такого обзора можно проверить только при наличии ссылок. В любом случае, практическая ценность обзора определяется квалификацией составителей. Читая научный обзор, следует обратить внимание, насколько грамотно используется специальная терминология и какие публикации приведены в качестве первоисточников. Искажение и неверное употребление терминов, а также ссылки на популярную литературу сильно подрывают доверие к компетентности автора.

Если читатель получает рекламную статью (см. п. 1), которой для убедительности придали немного наукообразия, то во всех остальных случаях статья может выглядеть вполне научной. Однако даже в научной статье может содержаться как достоверная, так и недостоверная (ошибочная или фальсифицированная) информация. В этом стоит разобраться подробнее.

Доказательная медицина и Кокрановское сотрудничество

Первым человеком, задумавшим помочь врачам разобраться в потоке научных публикаций, был английский эпидемиолог Арчи Кокран (Archy Cochrane). Он обозначил критерии достоверности исследований, а также основные причины ошибочных результатов и выводов, которые, увы, нередки в научном мире [1]. В сущности, Кокран усовершенствовал мета-анализ - метод статистического обобщения результатов исследований по одной теме, выполненных разными экспериментаторами. Из попытки дать врачам практические рекомендации на основе анализа достоверных клинических исследований родилось новое направление - Evidence Based Medicine (доказательная медицина). Последователи Арчи Кок-рана в 1992 г. организовали Кокрановское сотрудничество, филиал которого с 1999 г. существует и в России.

Кокрановское сотрудничество - это международное сообщество исследователей, поставивших своей целью отыскивать и обобщать результаты всех когда-либо проведенных рандомизированных (т. е. тех, где испытуемых отбирали методом случайной выборки) контролируемых клинических испытаний. Основано оно недавно, но уже имеет 15 международных центров, координирующих работу ученых разных стран. Главным результатом деятельности Кокрановского сотрудничества является Кокрановская библиотека - база данных, содержащая информацию обо всех достоверных исследованиях, которые проводились по данной теме (испытания лекарств, методов лечения и т. д.), а также систематические обзоры (что-то вроде диссертаций на заданную тему). Кокрановская библиотека выходит в электронном формате (в том числе на лазерных дисках и в виде рассылки по подписке). Располагая такой базой данных, врач может быстро проверить, насколько информация, содержащаяся в научной статье, соответствует мировому опыту - проводились ли аналогичные исследования и, если да, то какие результаты были получены [2].

К сожалению, в косметологии ничего подобного пока не создано, однако критерии достоверного клинического исследования могут быть весьма полезными при чтении научных статей и по этой тематике.

Откуда берутся ошибки

В медицине ученые обычно имеют дело с качественными признаками, которые необходимо оценить количественно. Например, можно написать, что после применения данного препарата состояние больных значительно улучшилось (или, в случае косметического средства, уменьшилась глубина морщин, повысился тургор кожи и т.д.). Но это будет качественное описание, уместное разве что в истории болезни, а не на страницах научного журнала. Для того чтобы написать научную статью, необходимо количественно оценить эффективность лекарства [3]. При количественной оценке результата возможны ошибки, которые разделяют на систематические и случайные.

Случайная ошибка - отклонение результата отдельного наблюдения или измерения от его истинного значения, обусловленное исключительно случайностью.

Систематическая ошибка - это систематическое (неслучайное) отклонение результатов от истинных значений.

Чтобы понять природу случайной ошибки, представим себе, что мы подкидываем монетку, и смотрим, что выпадет - "орел" или "решка". Оба исхода равновероятны, однако если мы подкинем монетку 10 раз, вполне возможно, что "решка" выпадет 7 раз, а "орел" - только 3. Означает ли это, что "решка" всегда выпадает примерно в 2,5 раза чаще, чем "орел"? Конечно же, нет - чем больше будет число опытов, тем ближе частота выпадения "орла" или "решки" будет приближаться к 50%. Точно так же различия в опытной и контрольной группе пациентов могут быть обусловлены чистой случайностью (часть больных выздоровела благодаря лекарству, а часть просто выздоровела). Чтобы избежать случайных ошибок, эксперимент проводят на как можно большем числе испытуемых и повторяют его несколько раз. Для того чтобы учесть влияние случайности, и узнать, насколько результат достоверен, применяют методы статистической обработки данных.

Вопрос бессмысленного жонглирования терминами медицинской статистики, часто встречающегося на страницах медицинских журналов, - тема особая. Желающих подробнее разобраться в проблеме статистического анализа медико-биологических экспериментов, мы отсылаем к книге "Медико-биологическая статистика" Стентона Гланца (М: Практика, 1999), а также рекомендуем посетить сайты www.doctor.ru и http://www.biometrica.tomsk.ru/.

Однако остаются еще систематические ошибки, избежать которых гораздо сложнее. Систематические ошибки могут быть обусловлены:

  1. эффектом плацебо;
  2. нарушением правил отбора пациентов;
  3. неудачно выбранным методом оценки результатов (субъективная оценка всегда дает завышенный результат по сравнению с данными прибора);
  4. неправильно проведенным статистическим анализом.

Эффект плацебо - самая распространенная систематическая ошибка, которая может завышать эффективность лекарства на 40% (вера пациента в новое средство способна творить чудеса) [4]. Иногда свой вклад вносят сопутствующие факторы (например, массаж при нанесении крема), влияние которых учесть затруднительно.

Итак, недостаточно провести эксперимент и получить какие-то результаты, надо еще доказать их достоверность (то есть насколько эти результаты справедливы для данной группы испытуемых) и обобщаемостъ (будет ли препарат действовать таким же образом на любого человека).

Достоверность и обобщаемость, или что делать с ошибками

Достоверное исследование - это исследование, в котором возможность возникновения систематических и случайных ошибок сведена к минимуму

А вот обобщаемостъ любого эксперимента почти всегда можно оспаривать. Все исследования проводятся на выборках- небольшой части популяции. Какую бы большую выборку мы ни сделали, она всегда будет меньше популяции. И всегда найдется человек, который спросит, можно ли данные, полученные на пациентах больницы А, переносить на пациентов больницы В? Для того чтобы повысить обобщаемость эксперимента, его повторяют в разных исследовательских центрах и клиниках, на разных выборках.

Для сведения к минимуму систематических ошибок проводят рандомизированное исследование (от англ, random - случайный, произвольный), в котором группы испытуемых подбираются случайным образом [5]. На практике рандомизацию осуществить не так просто - исследователь, убежденный в силе нового средства, может быть недостаточно корректен при составлении опытных групп, в которые могут попасть заранее позитивно настроенные люди, желающие принять участие в эксперименте, сотрудники фирмы, родственники и т. д. Иногда для повышения достоверности проводят широкомасштабные исследования, в которых участвуют пациенты разных клиник или жители разных городов.

Следующий способ уменьшения вероятности систематических ошибок- плацебо-контроль. Например, опытная группа получает крем с активным веществом X, контрольная - плацебо (основу крема, не содержащую активного вещества X, но неотличимую от исследуемого образца по потребительским свойствам). Если же в качестве опытного образца используется крем А (мыло, шампунь, гель и т.д.), а в качестве контроля - крем В (неизвестного состава), можно говорить не о "проверке эффективности крема А", а только о сравнении кремов А и В.

При испытании наружных препаратов (например, косметики) можно опытный и контрольный образец наносить на различные участки кожи одного и того же человека - например, на правую руку всех испытуемых наносится крем А, а на левую - плацебо. Исследования, в которых были проведены контрольные эксперименты, называются контролируемыми. Отсутствие же контроля полностью обесценивает результаты экспериментов, и в этом случае описание их может быть сведено к следующей формуле: "Группа из N человек применяла антистарил Z раз в день в течение Y недель. Все испытуемые отметили существенное уменьшение глубины морщин, повышение упругости кожи и т. д."

Для того чтобы максимально уменьшить влияние на результаты "человеческого фактора", исследования проводят двойным слепым методом. В этом случае ни пациенты, ни врачи не знают, какая группа получает плацебо, а какая - исследуемый препарат. Обычно это осуществляется следующим образом - на баночки с препаратом и плацебо наносится маркировка, смысл которой раскрывается только в конце эксперимента. Лишь после того как все результаты измерены и записаны, баночки рассекречиваются [6].

Конечно, существует еще такая разновидность систематической ошибки, как ошибка измерения, от которой тоже надо избавляться. Для этого измерения проводят разными способами. При этом учитывается:

  1. субъективная оценка самого пациента;
  2. оценка специалиста, проводящего эксперимент (иногда еще и независимого эксперта);
  3. оценка объективными (аппаратными) методами (при исследовании косметических средств это могут быть фотографии "до" и "после", гистологические исследования, различные биофизические методы).
Заключение

Итак, косметологу, который держит в руках описание клинических испытаний нового препарата или пытается разобраться в достоверности первоисточников, на основании которых был написан научный обзор, полезно оценить, к какой из ниже перечисленных категорий можно отнести изучаемый материал:

  1. рандомизированное широкомасштабное исследование, проведенное двойным слепым методом;
  2. рандомизированное исследование, проведенное двойным слепым методом (выборка должна быть достаточно большой);
  3. рандомизированное контролируемое испытание;
  4. прочие исследования.

Достоверность и обобщаемость результатов этих исследований убывает от вершины списка к его концу. Конечно, рандомизированное широкомасштабное исследование, проведенное двойным слепым методом, дает самые достоверные результаты, однако провести такое исследование под силу лишь очень крупным компаниям. Вплоть до рандомизированного контролируемого испытания (п. 3) достоверность остается достаточно высокой (при правильном выборе контроля, методики измерения и способа статистической обработки данных). Все остальные исследования, несомненно, имеют определенную практическую ценность (так же, как имеет практическую ценность личный опыт любого врача). Однако, используя эти данные, специалистам придется руководствоваться принципом "верю - не верю" до тех пор, пока собственный практический опыт не подтвердит их или не опровергнет.

Список литературы
  1. Hart JT. Cochrane Lecture 1997. What evidence do we need for evidence based medicine? J Epidemiol Community Health 1997; 51(6): 623-629.
  2. Ghosh A, Robbins K, Kelly J. The Cochrane Library: a resource for current reviews of clinical evidence. Minn Med 2000; 83(7): 43-45.
  3. Dingwall R, Murphy E, Watson P, Greatbatch D, Parker S. Catching goldfish: quality in qualitative research. J Health Serv Res Policy 1998; 3(3): 167-172.
  4. Jacobs JP, Szpunar С A, Warner ML. Use of topical minoxidil therapy for androgenetic alopecia in women. Int.J. Dermatol. 1993; 32(10): 758-762.
  5. Schulz KF. Subverting randomization in controlled trials. JAMA 1995; 274(18): 1456-1458.
  6. Глапц С. Медико-биологическая статистика. М: Практика, 1999

Источник: http://www.vrach-kosmetolog.ru

Интересная статья? Поделитесь ею пожалуйста с другими:
Школа лидерства. Путь к успеху.