hirdetés
hirdetés
2019. szeptember. 17., kedd - Zsófia.
hirdetés

20. A tű foka

Gyakori megállapítás orvosi szakcikkekben: „X kezelés ezt okozta.” Vajon végiggondolják-e szerzők és olvasók, hogy milyen nehéz ezt a rövid mondatot értelmezni? Olyan, mint a Páskándi-vers címe, A mű oka: a tű foka – azt hiszem, a gyógyulás oka is a tű foka.

Nincs viszonyítási alap

A kezelés hatását általában a kezelési csoportok átlagai közti különbséggel azonosítják. Ez rendben is van abból a szempontból, hogy az átlagok közti különbség jól becsülhető paraméter, ráadásul sok előnyös matematikai tulajdonsága van, amelyeknek köszönhetően a konfidenciaintervalluma (CI) is könnyen kiszámítható. Jellemezhetné a kezeléshatást például a mediánok közti különbség vagy az átlagok hányadosa, legfeljebb a CI becslése lenne kicsit bonyolultabb. De nem változtatna a lényegen: azon, hogy az így meghatározott eltérést nem egyedül a kezelés okozta. A kezelésnek tulajdonítható „tiszta” hatás – ha mérni tudnánk – ugyancsak két érték összehasonlításából származna: a kezelés végén mért értéknek ahhoz a hipotetikus értékhez való viszonyításából, amit akkor mértek volna, ha ugyanazt a beteget nem kezelik. Csakhogy ezt a kezelésmentes értéket, amely „valódi” viszonyítási alap lehetne, nem tudjuk becsülni.

A klinikai vizsgálatokban kontrollként működő placebocsoport – a szokásos viszonyítási alap – egyrészt már a kezelés megkezdése előtt sem egyforma a kezelt csoporttal, másrészt nem a kezelésmentes állapotot tükrözi (a placebohatás fogalma éppen ezt jelzi). Tévhit az, hogy a véletlen besorolás teljesen egyforma kezelési csoportokat eredményez – ez csak „aszimptotikusan” igaz, vagyis olyan nagy betegszámoknál, amilyeneket klinikai vizsgálatokban ritkán érnek el.

Többféle placebohatás

Tovább bonyolítja a kérdést, hogy a placebohatások sem egyformák. Nemcsak betegségenként különböznek, mint azt régebben gondolták, hanem gyógyszerformánként és földrajzi helytől függően is – és itt most csak azokat a tényezőket említettük, amelyek hatását már klinikai vizsgálatok során bizonyították. Néha előfordul, hogy egyazon klinikai vizsgálatban kétféle placebocsoport is van. Ilyen klinikai vizsgálatból derült ki például az, hogy a placebo injekció általában nagyobb hatású, mint a placebo tabletta. Egy nemrég közölt eredmény (BMJ 2006, 391–397) pedig azt mutatja, hogy a placebo akupunktúratű szúrása jobban enyhíti a fájdalmat, mint a tabletta. A klinikai vizsgálat kezdetén és végén mért különbségek tehát még a placebocsoportban sem tulajdoníthatóak egyértelműen csak a placebónak. Valamilyen placebohatás akkor is fellép, ha a tablettaszedés, injekció, álszúrás vagy éppenséggel álműtét elmarad (kiválthatja például az orvos vagy nővér gondoskodása). Sőt, placebo-mellékhatást is észlelnek, és a többfajta placebo mellékhatásprofilja eltérő.

Látens változók

Milyen statisztikai módszer választhatna szét egymástól ennyiféle tényezőt? Egyesek már „a humán vizsgálatok Heisenberg-elvéről” beszélnek, arról, hogy a hatás mérésére irányuló vizsgálatok maguk módosítják a mérni kívánt hatást. Hiszen az is bebizonyosodott, hogy a vizsgálat véletlen besorolásos, vak mivolta negatívan hat a gyógyulásra. A nyílt vizsgálatban placebót szedő betegek jó része gyorsabban gyógyul, mint azok, akik nem tudják biztosan, hogy placebót kapnak-e.

Hagyományos statisztikai módszerekkel nem állapítható tehát meg ok-okozati összefüggés. Mostanában egyre gyakrabban alkalmazzák az – eddig inkább a pszichológiában népszerű – ún. látens változókat. Ennek a többváltozós módszernek a lényege, hogy a „megfigyelt, exogén” – és véletlen hibával terhelt – változók több nem mérhető, ún. endogén, látens változótól függnek, a változók közt pedig strukturális összefüggések (egyenletek) vannak. Az egyenletek együtthatói és a véletlen hibák varianciái bonyolult matematikai algoritmusokkal becsülhetők. Így szétválaszthatóak olyan hatások, amelyeket közvetlenül nem lehet mérni, például a gyógyszeres kezelés során mért változás felbontható az

  • a. gyógyszerhatás plusz
  • b. szubjektív tényezők plusz
  • c. spontán gyógyulás plusz véletlen hiba

összegre, ahol az a együttható tükrözi a „tiszta” gyógyszerhatást.

Ilyen elemzést azonban kizárólag ok-okozati összefüggések feltárására végeznek, felfedező kutatásként, nem pedig a gyógyszerek hatékonyságának bizonyítására, mert egy-egy modell túl sok ellenőrizhetetlen feltételezést igényel annak érdekében, hogy az összes együttható meghatározható legyen. Marad tehát a hatások összességének becslése, s a gyógyulás oka: a tű foka.

Singer Júlia
a szerző cikkei

(forrás: Medical Tribune)
hirdetés
Olvasói vélemény: 0,0 / 10
Értékelés:
A cikk értékeléséhez, kérjük először jelentkezzen be!
hirdetés
hirdetés

Könyveink