Защо повечето лекарства НЕ помагат на повечето пациенти? + обяснение

Featured Video Play Icon

Гледайте Част 2 ТУК.


Днес ще ви обясня един наглед парадоксален факт и неочакваните изводи от него.

Вероятно много от вас първоначално няма да се съгласят, но истината е, че повечето лекарства не помагат на повечето пациенти. И едва ли може да се сетите за точната причина за това. Обяснението изисква познания по медицинска статистика, които, за съжаление, дори повечето лекари не притежават, защото точно това НЕ се изучава в медицинските университети. Въпреки огромното практическо значение, интерпретацията на резултати от клинични проучвания е оставена извън основната програма по медицина. Единствено четенето на допълнителна литература може да ни даде тези важни знания.

Обясненията, които следват, ще са представени по възможно най-разбираем начин и в края на клипа ще знаете кои лекарства действат, кои не и защо това е така.

В основата на съвременната медицина стоят т.нар. рандомизирани, двойно-слепи, плацебо-контролирани проучвания. На разбираем език това означава, че определен брой пациенти, имащи дадено заболяване, се разделят на 2 групи – едната група получава изследваното лекарство, а другата – плацебо (най-често таблетка, наподобяваща по външен вид лекарството, но несъдържаща активно вещество). Важно е да се подчертае, че пациентите попадат в двете групи на случаен принцип (рандомизация), така че нито те, нито лекарите знаят дали конкретен пациент е попаднал в групата с плацебо или в групата с активно лекарство. В края на проучването получените данни се събират и анализират статистически.

Резултатите от клиничните проучвания често са трудни за разбиране. Отново подчертавам, че това умение не се изгражда в българските медицински университети и изисква допълнителни усилия за усвояване.

За по-лесно представяне на ефективността и ползите от дадено лекарство, учените използват изключително важен показател, наречен Number needed to treat (NNT). На български това се превежда като „брой, необходим за лекуване“, но навсякъде се употребява английското съкращение NNT, което и аз ще използвам  до края на клипа. Първо ще обясня какво представлява NNT и защо е важно да се знае, а след това как се изчислява  и как се използва в медицинската практика.

А сега внимавайте.

NNT за дадено лекарство е броят хора, които трябва да използват лекарството, за да има полза само за 1 от тях. NNT се движи между 1 и безкрайност. Идеалната стойност на NNT e 1, което означава, че абсолютно всеки, който използва лекарството, ще има търсената полза от него. Но в реалността това далеч не е така. Стойностите на NNT варират в широки граници, което зависи от вида на лекарството и заболяването, за което то е предназначено. Колкото по-висока стойност има NNT, толкова по-ниска е ефективността на лекарството.

Например, ако NNT е 10, това означава, че 10 човека трябва да приемат лекарството, за да има полза само за 1 от тях. Останалите 9 няма да спечелят нищо от лечението като дори може да имат странични ефекти. И проблемът е, че ние няма как предварително да знаем точно кой от тези 10 човека ще има полза – т.е. трябва да лекуваме всички 10, за да има полза само за 1 от тях.

Познаването на показателя NNT ни позволява да вземем правилните решения в определен контекст. Дори съществува международно обединение от лекари, които създават т.нар. NNT група и сайта към нея http://www.thennt.com, където има подробна информация по въпроса. В сайта са посочени стойностите на NNT за определени видове лечения при различни заболявания.

Да обобщим дотук – стойностите на NNT ни показват колко ефективно е дадено лекарство за определено заболяване, в определен контекст. NNT ни позволява да вземем правилните решения, включително икономически решения,например за реимбурсацията на дадено лекарство от държавата.

Но как се изчислява NNT?

NNT може да се изчисли само за лекарства, които са преминали рандомизирани, плацебо-контролирани, двойно-сляпи проучвания.

Използва се формулата:

Формула за изчисляване на NNT

където ARR (Absolute Risk Reduction) е разликата в резултатите, получени от групата с активно лекарство и групата с плацебо.

Изчисляването на NNT може да се разбере най-лесно чрез пример.

Да кажем, че ново лекарство за дадено заболяване е ефективно при 25% от лекуваните пациенти, а плацебото е ефективно само при 5% от хората в другата група. Разликата между двата резултата е 25%-5% = 20%, което е Absolute Risk Reduction.

Съответно NNT е 1/20% = 5. Това означава, че трябва да лекуваме 5 пациенти с това ново лекарство, за да има полза само за 1 от тях. Останалите 4 няма да имат полза от лечението.

NNT НЕ може да се изчисли, ако нямаме 2 получени резултата – един от група с активно лечение и втори от група с плацебо.

За много алтернативни лечения въобще няма провеждани рандомизирани, двойно-слепи, плацебо-контролирани проучвания или пък резултатите от тях са категорични, че алтернативното лечение е аналогично на плацебо. Съответно не трябва с лека ръка да се доверяваме на недоказани методики, които ежедневно ни заобикалят.

Как трябва да интерпретираме резултатите?

Коя стойност на NNT показва ефективно лекарство и коя – безполезно? Отговорът е – зависи… Зависи от много неща като например вид и тежест на заболяването, начин и честота на приложение на лекарство, цена на лекарството и не на последно място – наличие на странични ефекти. В едни случаи NNT стойност 20 може да е чудесна, а в други – напълно незадоволителна.

Ето няколко конкретни примера за NNT, взети от сайта http://www.thennt.com:

  • Прием на лекарства за високо кръвно в продължение на 5 години – NNT за предотвратяване на 1 смъртен случай – 125;
    NNT за предотвратяване на 1 инсулт – 67; NNT за предотвратяване на 1 инфаркт – 100.
  • Употреба на антибиотик при пациент с цироза и кървене от варици на хранопровода – за предотвратяване на 1 смъртен случай – NNT 22

Между другото, подобни изчисления може да се приложат и за определяне честотата на страничните ефекти на дадено лекарство. В този случаи се определяме показател, наречен Number needed to harm (NNH) – „брой, необходим да навреди“, т.е. колко пациенти трябва да приемат дадено лекарството, за да прояви даден страничен ефект при 1 от тях.

В заключение

Повечето пациенти нямат полза от повечето лекарства. Често трябва да лекуваме голям брой пациенти, за да постигнем полза само за един от тях. Подчертавам, че ние няма как предварително да знаем кой точно пациент ще има полза от лечението, за да го приложим само на него. Налага се да лекуваме мнозинството, за да помогнем на малцинството. Някои лекари дори говорят за „медицинска лотария“, в която много участват, но малко печелят. Въпреки това аз не искам да използвам този термин, защото медицината на доказателствата е най-доброто, с което разполагаме досега, нещо като демокрацията…

Това са суровите закони на медицинската статистика.

Повечето лекари не познават или не разбират значението на показателя NNT. Интерпретацията на резултатите от клинични проучвания е сложна и изисква допълнителни подготовка и знания. Затова внимавайте на кого поверявате лечението си.

Аз съм д-р Стефан Митев от Българско рационално общество.

До нови срещи.


Гледайте Част 2 ТУК.

Вашият коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани с *

Интернет бюлетин

Въведете Email
ОК