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 пренебречь
