Коллеги, небольшой лонгрид за медицинскую статистику.
Обратной стороны практики в эпоху evidence-based medicine являются непрекращающаяся нативная реклама, коммерческие лекции и временами слишком уж явный конфликт интересов в клинических исследованиях.
В связи с этим, для принятия информированных решений необходимо разбираться в основных понятиях статистического анализа. Ну или хотя бы для того, чтобы понимать, как именно вас будут пытаться обмануть.
Рассмотрим несколько базовых вопросов.
Один из первых моментов, который необходимо отметить для себя при оценке результатов интересующего вас исследования, - являются ли полученные результаты клинически значимыми?
Если статья опубликована в более-менее рецензируемом журнале, то можно предположить, что заветное p-value <0.05 вы в ней найдете.
Но всегда ли статистическая значимость равносильна клинической?
Однозначно нет.
Простейший пример. Допустим, в гипотетическое исследование нового антигипертензивного препарата вошло 15 тысяч пациентов. С таким объемом выборки снижение уровня систолического АД по сравнению с контрольной группой на 0.5 мм рт.ст. уже может носить статистически достоверный характер.
Будет ли этот эффект значимым клинически? Вопрос дискуссионный.
Одним из способов подмены понятий статистической и клинической значимости является использования относительного риска вместо абсолютного.
Гипотетический пример.
Допустим, изучается влияния приема антигипергликемического препарата у пациентов с сахарным диабетом тип 2 на частоту ампутаций. В группе плацебо абсолютный риск ампутаций составил 4%, а у пациентов, принимающих изучаемый препарат, - 3%.
Можно представить данные исследования следующим образом: «Прием препарата снижает абсолютный риск ампутаций на 1%».
Но, скорее всего, на релизе вы бы услышали, что исследуемый препарат снижает риск развития ампутаций на 25% по сравнению со стандартным лечением.
Можно здесь привести и конкретный пример.
В The New England Journal of Medicine в 2013 году была опубликована очень известная статья, авторами которой было показано, что в рамках первичной профилактики Средиземноморская диета снижает риск развития кардио-васкулярных событий на 30% [95% ДИ, 0.54 to 0.92].
А теперь давайте посчитаем для интереса абсолютные риски. В группе контроля (n=2450) было зарегистрировано 109 кардио-васкулярных исходов, т.е. у 4.4%.
В группе пациентов (n=2543) со Средиземноморской диетой, включавшей оливковое масло, частота исходов – 96, т.е. у 3.7%.
Является ли снижение частоты кардио-васкулярных событий с 4.4% до 3.7% клинически значимым? Возможно, но смотрится не так эффектно, как указанные в релизе исследования 30%, не правда ли?
Еще следует отметить, что также важно оценить number need to treat (NNT). Особенно, если мы сравниваем между собой различные опции лечения.
Думаю, уже сложно найти коллег, которые не слышали про EMPA-REG OUTCOME и снижение MACE на на 38%?
А давайте посмотрим на абсолютные цифры в группе эмпаглифлозина vs контроль: 10.5% vs. 12.1% (p=0.04). Расчётный показатель NNT в данном случае составил 63 пациентов за 3.1 года для предотвращения одного кардио-васкулярного события.
Насколько это клинически значимо?
Для сравнения интересно было бы это соотнести с результатами CANVAS. Но красиво это сделать сложно, поскольку данные по канаглифлозину исходно даны в пациенто-годах, что, кстати, часто тоже является статистической уловкой.
По MACE группа канаглофлозина по сравнению с контролем: 26.9 vs. 31.5 на 1000 пациенто-лет.
Если попытаться посчитать, то NNT в данном случае получается примерно 220 пациентов в год. Насколько это хуже или лучше эмпаглифлозина? Напрямую соотнести нельзя, но могу сказать прямо, что в контексте канаглифлозина я точно еще никого не спас.
На сегодня, пожалуй, занимательной статистики хватит.
Надеюсь, в следующий раз когда вы будете вовлечены в дискуссию по результатам клинических исследований, баттлы по фактам вести вам будет легче.
#ЗанимательнаяЭндокринология #Статистика #ДоказательнаяМедицина
Обратной стороны практики в эпоху evidence-based medicine являются непрекращающаяся нативная реклама, коммерческие лекции и временами слишком уж явный конфликт интересов в клинических исследованиях.
В связи с этим, для принятия информированных решений необходимо разбираться в основных понятиях статистического анализа. Ну или хотя бы для того, чтобы понимать, как именно вас будут пытаться обмануть.
Рассмотрим несколько базовых вопросов.
Один из первых моментов, который необходимо отметить для себя при оценке результатов интересующего вас исследования, - являются ли полученные результаты клинически значимыми?
Если статья опубликована в более-менее рецензируемом журнале, то можно предположить, что заветное p-value <0.05 вы в ней найдете.
Но всегда ли статистическая значимость равносильна клинической?
Однозначно нет.
Простейший пример. Допустим, в гипотетическое исследование нового антигипертензивного препарата вошло 15 тысяч пациентов. С таким объемом выборки снижение уровня систолического АД по сравнению с контрольной группой на 0.5 мм рт.ст. уже может носить статистически достоверный характер.
Будет ли этот эффект значимым клинически? Вопрос дискуссионный.
Одним из способов подмены понятий статистической и клинической значимости является использования относительного риска вместо абсолютного.
Гипотетический пример.
Допустим, изучается влияния приема антигипергликемического препарата у пациентов с сахарным диабетом тип 2 на частоту ампутаций. В группе плацебо абсолютный риск ампутаций составил 4%, а у пациентов, принимающих изучаемый препарат, - 3%.
Можно представить данные исследования следующим образом: «Прием препарата снижает абсолютный риск ампутаций на 1%».
Но, скорее всего, на релизе вы бы услышали, что исследуемый препарат снижает риск развития ампутаций на 25% по сравнению со стандартным лечением.
Можно здесь привести и конкретный пример.
В The New England Journal of Medicine в 2013 году была опубликована очень известная статья, авторами которой было показано, что в рамках первичной профилактики Средиземноморская диета снижает риск развития кардио-васкулярных событий на 30% [95% ДИ, 0.54 to 0.92].
А теперь давайте посчитаем для интереса абсолютные риски. В группе контроля (n=2450) было зарегистрировано 109 кардио-васкулярных исходов, т.е. у 4.4%.
В группе пациентов (n=2543) со Средиземноморской диетой, включавшей оливковое масло, частота исходов – 96, т.е. у 3.7%.
Является ли снижение частоты кардио-васкулярных событий с 4.4% до 3.7% клинически значимым? Возможно, но смотрится не так эффектно, как указанные в релизе исследования 30%, не правда ли?
Еще следует отметить, что также важно оценить number need to treat (NNT). Особенно, если мы сравниваем между собой различные опции лечения.
Думаю, уже сложно найти коллег, которые не слышали про EMPA-REG OUTCOME и снижение MACE на на 38%?
А давайте посмотрим на абсолютные цифры в группе эмпаглифлозина vs контроль: 10.5% vs. 12.1% (p=0.04). Расчётный показатель NNT в данном случае составил 63 пациентов за 3.1 года для предотвращения одного кардио-васкулярного события.
Насколько это клинически значимо?
Для сравнения интересно было бы это соотнести с результатами CANVAS. Но красиво это сделать сложно, поскольку данные по канаглифлозину исходно даны в пациенто-годах, что, кстати, часто тоже является статистической уловкой.
По MACE группа канаглофлозина по сравнению с контролем: 26.9 vs. 31.5 на 1000 пациенто-лет.
Если попытаться посчитать, то NNT в данном случае получается примерно 220 пациентов в год. Насколько это хуже или лучше эмпаглифлозина? Напрямую соотнести нельзя, но могу сказать прямо, что в контексте канаглифлозина я точно еще никого не спас.
На сегодня, пожалуй, занимательной статистики хватит.
Надеюсь, в следующий раз когда вы будете вовлечены в дискуссию по результатам клинических исследований, баттлы по фактам вести вам будет легче.
#ЗанимательнаяЭндокринология #Статистика #ДоказательнаяМедицина