Результаты испытаний оцениваются в двух аспектах. Во-первых, может ли лечение быть эффективным при идеальных условиях? Во-вторых, является ли оно эффективным при реальных обстоятельствах?
Вопрос о том, эффективно ли лечение в принципе, относится к проблеме идеальной эффективности. Идеально эффективное лечение обеспечивает желаемый эффект у тех больных, которые его получают. Идеальная эффективность определяется путем ограничения участвующих в исследовании пациентов лишь теми, кто будет полностью соблюдать медицинские предписания.

С другой стороны, лечение является реально эффективным, если приносит пользу в реальной ситуации. Для определения реальной эффективности пациентам предлагают схему лечения, допуская, что они будут либо следовать ей, либо нарушать ее, как это обычно происходит на практике. Лишь в немногих клинических испытаниях ставят вопрос о реальной эффективности. Отчасти это обусловлено риском, что результаты окажутся неубедительными. Обнаруженная в исследовании неэффективность лечения может быть следствием того, что оно в принципе неэффективно, что пациенты не соблюдали схему лечения или и тем и другим вместе взятым.

Применение результатов испытаний к конкретному больному

Клинические испытания включают в себя данные наблюдений за многими отличающимися друг от друга больными и дают усредненное описание того, что с ними происходит. Как получить более точные оценки для конкретного больного? Существует два пути: изучение подгрупп и изучение отдельных больных с помощью строгих научных методов, подобных тем, которые используются в рандомизированных испытаниях.
В английском языке для обозначения этих двух концепций применяются соответственно термины efficacy и effects eness.

Подгруппы

Главный результат клинических испытаний представляет собой описание наиболее важных исходов для каждой из основных групп воздействия. Но весьма заманчиво также провести более детальный анализ результатов, не ограничиваясь рамками общих выводов. Для этого рассматриваются подгруппы пациентов с особыми характеристиками или исходами. Однако в таких случаях возникает риск ошибочных заключений, что следует учитывать при анализе данных в подгруппах.
Одна из опасностей при изучении подгрупп состоит в повышенном шансе обнаружения в подгруппе эффектов, не существующих на самом деле. Этот эффект возникает из-за того, что множественные сравнения повышают шансы ложноположительных результатов в большей степени, чем это оценивается по значению р для каждого сравнения в отдельности. Некоторые общие соображения, полезные при решении вопроса о реальности обнаруженных различий между подгруппами.
Вторая опасность состоит в возможности ложноотрицательного вывода. Изучение подгрупп в клиническом испытании (пациентов с определенными характеристиками или особыми исходами) резко уменьшает объем данных, так что часто невозможно сделать
обоснованные заключения. Тем не менее искушение заняться анализом в подгруппах присутствует, и некоторая предварительная информация для такого анализа может быть собрана.
Пример. Исследование здоровья врачей — рандомизированное контролируемое испытание было проведено для выяснения того, снижает ли ежедневный прием аспирина смертность от сердечно-сосудистых заболеваний у практически здоровых врачей-мужчин. Исследование было остановлено преждевременно, поскольку смертность среди врачей оказалась гораздо ниже, чем предполагалось исходно. Другая причина прекращения исследования — меньшее число случаев инфаркта миокарда в группе принимавших аспирин по сравнению с контролем. Авторы полагали, что хотя им и не удалось получить ответа на основной вопрос исследования, влияние ежедневного приема аспирина на частоту возникновения инфаркта миокарда было подлинным, поскольку оно биологически объяснимо, обнаружено также в других исследованиях и, наконец, поскольку шансы ложноположительного вывода были оценены как очень низкие (1 на 10000). С другой стороны, авторы наблюдали небольшое увеличение риска развития инсульта в экспериментальной группе. Но они не могли быть уверены в реальности этого эффекта, так как испытуемых с подобным исходом оказалось слишком мало. Таким образом, в исследовании, которое не могло ответить на главный поставленный вопрос, авторы оценили свои наблюдения в подгруппах как достоверные, опираясь на общую информацию, имеющуюся по данному вопросу.
Оценка реальной эффективности лечения для конкретных больных
Лечение, эффективное в среднем для группы пациентов, может оказаться безуспешным у конкретных больных. Результаты достоверного клинического испытания служат достаточным основанием, чтобы начать лечение конкретного больного, но для продолжения лечения более важен опыт наблюдения за этим больным. Следовательно, прежде чем приступить к выполнению программы лечения, полезно задать себе следующие вопросы:
• Известно ли, что это лечение эффективно в идеальных условиях для любых больных?
• Эффективно ли лечение для моего пациента?
Задавая эти вопросы, а не просто руководствуясь результатами испытаний, можно обезопасить себя от неудачного выбора лечения или упрямого непризнания плохих результатов.