Рандомизированное клиническое испытание – наиболее надежный метод оценки эффектов лечения. Но мы слишком легко верим результатам этих экспериментов, если клиническое испытание было «слепым» и основной результат сопровождается достоверной величиной значения P.

Тревожнее всего, что все лекарства приносят вред, при этом многие из них вообще неэффективны. Поэтому мы добросовестно вредим огромному числу пациентов, поскольку рандомизированные исследования не всегда дают понять, какие из лекарств не работают.

На этом фоне легко понять, почему компании, которые показали, что их лекарство действует на определенную болезнь, в дальнейшем могут тестировать его при совершенно не связанных с этим заболеваниях и находить, что оно также работает и при них. Нарушение «ослепления» является основной причиной, почему гораздо легче изобретать новые заболевания, чем новые лекарства^{7, 8}. Легко показать определенный эффект на простой или чуть более сложной шкале, которая, в довершение всего, может иметь малое клиническое значение, а дальше пусть маркетинговая машина делает остальное.

Однажды один из членов моего гольф-клуба, старше меня по возрасту, признался, что не уверен в эффективности своих таблеток от деменции. Он хотел знать, прекратить ли их принимать, и просил моего совета. Я редко даю советы пациентам, не являясь их врачом и специалистом в конкретной области и не имея представления об их анамнезе. Однако он также сказал, что его беспокоят побочные эффекты лекарства и высокая цена. Учитывая, что эффект лекарств от деменции совсем не впечатляет, а клинические испытания, спонсированные фармой, имели весьма субъективные результаты, а также помня о многих других смещениях в подобных испытаниях, я сделал исключение из правила. Сказал, что не советую больше принимать это лекарство. Правда, он был довольно дементным и вряд ли последовал моему совету, скорее всего, он скоро забыл об этом разговоре.

Невозможность стопроцентного «ослепления» должна сделать врачей гораздо более осторожными; они должны внимательно наблюдать, думать дважды, прежде чем назначать лекарства, четко прописывать в дневниках, какой именно результат хотят получить и когда, и, конечно, не забывать отменить препарат, если эффект не достигнут.

Осознать, что совсем немногим лекарства приносят пользу, поможет ЧБНЛ (число больных, которых необходимо лечить, NNT – number needed to treat). Это величина, обратная разности рисков. Так, если мы считаем, что 60 процентам пациентов, получающих антидепрессант, и 50 процентам, получающим плацебо, станет лучше, – ЧБНЛ составит 1/(60% – 50%) = 10.

Это означает, что только одному из 10 пациентов, которых мы лечим антидепрессантом, он принесет пользу. Если принять, что любой возможный эффект плацебо настолько мал, что мы можем им пренебречь³, то более того, это означает, что для остальных девяти пациентов не имело никакого значения, получили они препарат или нет, кроме его побочных эффектов и стоимости. Даже если мы не примем результаты, которые показали, что плацебо в целом довольно неэффективны, все равно доказано, что очень немногие пациенты получают пользу от антидепрессанта. На самом деле все гораздо хуже, не только из-за отсутствия эффективного «ослепления», но и потому, что разница в 10% взята из клинических испытаний, проводимых промышленностью, которые были тщательно просчитаны и тестировали только тех пациентов, которые с наибольшей вероятностью реагировали на лекарства (смотрите главу 16, стр. 285)⁹. В реальной практике ЧБНЛ намного выше, чем 10.

Если же идет речь о профилактике, то ЧБНЛ становится значительно больше. Статины – очень популярный тип лекарств, так как они снижают уровень холестерина. Клиническое испытание 1994 года показало, что из 30 пациентов с очень высоким риском коронарного приступа, получавших симвастатин в течение 5 лет, помогал он только одному¹⁰. При этом в 1990-х, когда он был еще патентованным препаратом, симвастатин очень дорого стоил. Я проанализировал таблицу 1 в статье, которая описывала пациентов, включенных в исследование. Хотя 80% испытуемых уже перенесли сердечный приступ, только одна треть получала аспирин, хотя доказано, что аспирин буквально спасает жизни. Более того, четверть из них были курильщиками! Выходит, мы могли бы спасти много жизней очень дешево, напоминая врачам, что пациенты должны получать аспирин, а также что их нужно уговорить бросить курить. Доказано, что даже краткие беседы с врачом влияют на курильщиков¹¹.

Когда данные восьми клинических испытаний были объединены в Кокрейновском обзоре, исследователи обнаружили, что статины уменьшали общую смертность на 16%¹². Звучит эффектно, и это хороший пример того, как промышленность рекламирует хорошие результаты. Однако это ровным счетом ничего не говорит о пользе профилактики, так как мы не знаем уровень смертности среди тех, кто не принимал статины. Авторы сообщили, что 2,8% участников клинических испытаний умерли (обратите внимание, что я не называю здоровых людей пациентами, так как они ими не являются). Чего в этом обзоре не хватало, так это ЧБНЛ. Снижение на 16% от частоты 2,8% дает частоту 2,35%, и ЧБНЛ составляет 1/(2,8%–2,35%) = 222.

Чтобы понять, что означает этот результат, нужно тщательно прочитать весь обзор. Получается, что средний возраст участников составил 57 лет и, для начала, они были не совсем здоровы. Некоторые исследования включали только пациентов с диабетом, гипертонией или повышенным уровнем липидов, а некоторые в дополнение к этому – пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Более того, доля курильщиков колебалась от 10% до 44% в клинических испытаниях, которые приводили такие данные. Также необходимо знать, как долго принимать статины, чтобы они принесли пользу, поэтому большинство исследований длились несколько лет. Наконец, то, на что я всегда обращаю внимание: финансировались ли испытания фармацевтической промышленностью или шли за счет государственных средств? Ведь многие испытания фармы так никогда и не публикуются, если результаты неутешительны. Только одно из испытаний, представивших данные о смертности от всех причин, финансировалось государством. Мне представляется, и авторы обзора подтвердили это в обсуждениях, что снижение общей смертности на 16% сильно преувеличено. Например, проводилось большое финансированное государством клиническое испытание ALLHAT-LLT, которое не было включено в обзор, потому что более 10% пациентов имели сердечно-сосудистые заболевания. Это исследование не обнаружило никакого снижения смертности, а отношение риска составляло 0,99 (95%, доверительный интервал от 0,89 до 1,11, что означает, что мы на 95% уверены, что истинный эффект лежит где-то между 11-процентным снижением общей смертности и ее 11-процентным увеличением).

Авторы призвали с осторожностью примененять статины для первичной профилактики, аргументируя это тем, что некоторые клинические испытания были остановлены слишком рано, когда показанная польза была большой, и что во многих случаях налицо было выборочное представление результатов. Они также отметили, что многие испытания не сообщили о каких-либо побочных эффектах, хотя их не могло не быть. К сожалению, резюме этого обзора, которое и читают большинство людей, дает другое впечатление. В нем отмечено, что произошло снижение общей смертности и при этом не было четких доказательств какого-либо вреда, причиненного статинами, воздействия на качество жизни или повышения мышечной боли.

Эта информация ненадежна. Статины вызвают боль в мышцах и слабость, и я вновь приведу пример из гольф-клуба. Один из моих коллег, ученый-физик, признался мне, что ему нужно принимать статин всю оставшуюся жизнь, потому что у него был сердечный приступ. Это его серьезно беспокоило, поскольку боль в мышцах затрудняла ходьбу на расстояние в 18 лунок. Он также отметил, что все его знакомые, принимавшие статины, также страдали от мышечной боли или слабости, или от того и другого. Он почитал медицинскую литературу и недоумевал, почему всего несколько испытуемых сообщили о боли в мышцах. Тогда я рассказал, что занимаюсь медицинскими исследованиями, и он спросил, в чем причина такого огромного несоответствия между тем, что пациенты испытывали, и тем, что говорила литература. Я рассказал, как масштабно фармацевтическая промышленность манипулирует испытаниями, когда речь идет о вреде препаратов. Он совсем не удивился.