Доказова медицина: відмінності між версіями

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку
Інтерактивний перегляд історії
(Переглянути усі неперевірені зміни)
[неперевірена версія][неперевірена версія]
← Попереднє редагуванняНаступне редагування →
Вилучено вміст Додано вміст
ВізуальнийВікірозмітка
Script: додавання шаблонів впорядкування
Оптимізовано.
Рядок 1: Рядок 1:
[[Файл:Research design and evidence.svg|альт=Пірамідальна ієрархія достовірності наукових даних в доказовій медицині|міні|Піраміда рівней доказовості наукових даних в доказовій медицині]]
{{Переписати вступ|дата=березень 2023}}
'''Доказова медицина'''&nbsp;— це підхід до [[Охорона здоров'я|охорони здоров’я]], який наголошує на використанні найкращих наявних [[Наука|наукових]] [[Дані|даних]] для прийняття клінічних рішень і надання найефективнішої допомоги [[Пацієнт|пацієнтам]] на науковій основі.<ref>{{Cite news|title=Evidence-based practice: Knowledge, attitudes, implementation, facilitators, and barriers among community nurses—systematic review|url=https://journals.lww.com/10.1097/MD.0000000000017209|work=Medicine|date=2019-09|accessdate=2023-03-15|issn=0025-7974|pmc=PMC6775415|pmid=31574830|doi=10.1097/MD.0000000000017209|pages=e17209|volume=98|issue=39|language=en|first=Shu|last=Li|first2=Meijuan|last2=Cao|first3=Xuejiao|last3=Zhu}}</ref>
[[Файл:Baccio (Bartolommeo) del Bianco Humorous Allegory of Medicine.jpg|міні|праворуч|{{нп|Луїджі Лаціо де Б'янко||en|Luigi Baccio del Bianco}} (1604—1657). Гумористична Алегорія медицини|400пкс]]
'''Доказова медицина'''&nbsp;— [[Наука|науково]] обґрунтована [[Медицина|медична]] практика, що передбачає апелювання в [[Діагностика (медицина)|діагностиці]], [[Лікування|лікуванні]] й [[Профілактика|профілактиці]] [[Хвороба|хвороб]] [[Людина|людини]] до медичних технологій і лікувальних засобів, ефективність яких доведено клінічними дослідженнями високої достовірності.<ref>[http://www.pharmencyclopedia.com.ua/article/2565/dokazova-medicina Доказова медицина] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160310164250/http://www.pharmencyclopedia.com.ua/article/2565/dokazova-medicina |date=10 березня 2016 }} // [[Фармацевтична енциклопедія]]</ref><ref>{{Cite web|title=Медицина|url=https://esu.com.ua/article-65485|website=Енциклопедія Сучасної України|accessdate=2023-03-02}}</ref>


Доказова медицина об’єднує клінічний досвід, цінності й переваги пацієнтів, а також найкращі доступні [[Наукові докази|докази]] систематичних [[Наукове дослідження|досліджень]] з метою покращення [[Результат|результатів]] [[лікування]] пацієнтів.<ref>{{Cite news|title=Principles of evidence based medicine|url=https://adc.bmj.com/lookup/doi/10.1136/adc.2005.071761|work=Archives of Disease in Childhood|date=2005-08-01|accessdate=2023-03-15|issn=0003-9888|pmc=PMC1720507|pmid=16040884|doi=10.1136/adc.2005.071761|pages=837–840|volume=90|issue=8|language=en|first=A K|last=Akobeng}}</ref>
Доказова медицина передбачає використання в щоденній [[Медицина|медичній практиці]] медичних технологій і лікарських препаратів, ефективність яких доведена у фармакоепідеміологічних дослідженнях із застосуванням математичних оцінок імовірності успіху й ризику<ref>[http://www.pharmencyclopedia.com.ua/article/2565/dokazova-medicina Доказова медицина] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160310164250/http://www.pharmencyclopedia.com.ua/article/2565/dokazova-medicina |date=10 березня 2016 }} // [[Фармацевтична енциклопедія]]</ref>.


== Історія ==
''Принципи доказовості'' покликані зменшити надмірний вплив штучно культивованого інформаційного простору з надмірною рекламою сучасного ринку лікарських засобів та послуг: зменшується агресивний вплив сучасного фармакологічного ринку з неумисно або умисно створеними малоефективними або неефективними фармакологічними препаратами, ефективність яких часто обґрунтована такими ж замовними фіктивними науковими дослідженнями, з іншого боку відсіюються застарілі догми та традиції лікування, ефективність яких незначна. Принцип доказовості в свою чергу має здешевити ринок медичних послуг та зменшити ймовірність [[Лікарська помилка|лікарських помилок]]&nbsp;— у принцип дії доказової медицини закладена ідея створення набору правил (протоколів), за якими окреслюється типові протоколи лікування, правила та покази типових [[Діагностичний тест|діагностичних процедур]] та методів підтвердження діагнозу.
Коріння доказової медицини можна простежити до роботи [[Арчібальд Кокрейн|Арчі Кокрейна]], який у [[1970-ті|1970-х]] роках виступав за використання систематичних оглядів клінічних випробувань як засобу покращення охорони здоров’я.<ref>{{Cite news|title=Archie Cochrane and His Vision for Evidence-Based Medicine|url=https://journals.lww.com/plasreconsurg/Abstract/2009/09000/Archie_Cochrane_and_His_Vision_for_Evidence_Based.39.aspx|work=Plastic and Reconstructive Surgery|date=2009-09|accessdate=2023-03-15|issn=0032-1052|pmc=PMC2746659|pmid=19730323|doi=10.1097/PRS.0b013e3181b03928|pages=982|volume=124|issue=3|language=en-US|first=Hriday M.|last=Shah|first2=Kevin C.|last2=Chung}}</ref><ref>{{Cite news|title=Archibald Cochrane (1909-1988): the father of evidence-based medicine|url=https://academic.oup.com/icvts/article-lookup/doi/10.1093/icvts/ivt451|work=Interactive CardioVascular and Thoracic Surgery|date=2014-01-01|accessdate=2023-03-15|issn=1569-9293|pmc=PMC3867052|pmid=24140816|doi=10.1093/icvts/ivt451|pages=121–124|volume=18|issue=1|language=en|first=A.|last=Stavrou|first2=D.|last2=Challoumas|first3=G.|last3=Dimitrakakis}}</ref> Проте лише в [[1990-ті|1990-х]] роках доказова медицина виокремилась в окремий підхід до охорони здоров’я.<ref>{{Cite news|title=History of evidence-based medicine|url=http://www.indianjurol.com/text.asp?2011/27/4/487/91438|work=Indian Journal of Urology|date=2011|accessdate=2023-03-15|issn=0970-1591|pmc=PMC3263217|pmid=22279315|doi=10.4103/0970-1591.91438|pages=487|volume=27|issue=4|language=en|first=RogerL|last=Sur|first2=Philipp|last2=Dahm}}</ref><ref>{{Cite news|title=History and Development of Evidence-based Medicine|url=https://doi.org/10.1007/s00268-005-7910-1|work=World Journal of Surgery|date=2005-05-01|accessdate=2023-03-15|issn=1432-2323|doi=10.1007/s00268-005-7910-1|pages=547–553|volume=29|issue=5|language=en|first=Jeffrey A.|last=Claridge|first2=Timothy C.|last2=Fabian}}</ref>


У [[1992]] році Робоча група з доказової медицини під керівництвом Гордона Гаятта ввела термін «доказова медицина» та визначила його як «''сумлінне, чітке та розумне використання найкращих поточних доказів у прийнятті рішень щодо догляду за окремими пацієнтами»''.<ref>{{Cite news|title=What is evidence-based medicine?|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0889852902000154|work=Endocrinology and Metabolism Clinics of North America|date=2002-09-01|accessdate=2023-03-15|issn=0889-8529|doi=10.1016/S0889-8529(02)00015-4|pages=521–526|volume=31|issue=3|language=en|first=Victor M|last=Montori|first2=Gordon H|last2=Guyatt}}</ref>
== Огляд ==
Доказова медицина зародилася наприкінці 1980-х років як концепція нового клінічного мислення. Її можна визначити як новітню технологію збору, [[аналіз]]у, [[синтез]]у та застосування наукової медичної інформації, яка дозволяє приймати оптимальні клінічні рішення, як з погляду допомоги хворому, так і з погляду економічної ефективності. Це розділ медицини, який базується на доведеннях, передбачає пошук, порівняння, узагальнення та широке поширення доказів, з метою використання в інтересах хворого.


З моменту появи в 1990-х роках доказова медицина продовжує розвиватися. Однією з важливих подій стало зростання [[Кокранівська співпраця|Кокранівської співпраці]], міжнародної мережі дослідників, які проводять і поширюють систематичні огляди втручань у сфері охорони здоров’я.<ref>{{Cite news|title=The origins, evolution, and future of The Cochrane Database of Systematic Reviews|url=https://www.cambridge.org/core/journals/international-journal-of-technology-assessment-in-health-care/article/origins-evolution-and-future-of-the-cochrane-database-of-systematic-reviews/EAAEE14A1E622E25F1B5D6E27FCC8B86|work=International Journal of Technology Assessment in Health Care|date=2009-07|accessdate=2023-03-15|issn=1471-6348|doi=10.1017/S026646230909062X|pages=182–195|volume=25|issue=S1|language=en|first=Mark|last=Starr|first2=Iain|last2=Chalmers|first3=Mike|last3=Clarke|first4=Andrew D.|last4=Oxman}}</ref> Іншою подією стало все більш широке використання клінічних практичних рекомендацій, заснованих на доказах, які надають клініцистам рекомендації на основі найкращих наявних доказів.<ref>{{Cite news|title=Evaluation and adaptation of clinical practice guidelines|url=https://ebn.bmj.com/content/8/3/68|work=Evidence-Based Nursing|date=2005-07-01|accessdate=2023-03-15|issn=1367-6539|pmid=16021701|doi=10.1136/ebn.8.3.68|pages=68–72|volume=8|issue=3|language=en|first=Ian D.|last=Graham|first2=Margaret B.|last2=Harrison}}</ref>
Переважна кількість вітчизняних наукових статей не входять в огляди науково-доказової практики через недостатню чистоту експерименту. Відповідно, достовірні і недостовірні медичні дослідження можна (і потрібно!) відрізняти одне від одного.


Загалом доказова медицина справила значний вплив на охорону здоров’я, сприяючи покращенню якості медичної допомоги та зменшенню витрат. Однак вона також зіткнулася з [[Критика|критикою]] та викликами, як розглянуті в наступних розділах.
Постає питання: що означає термін «достовірне дослідження»? В такому дослідженні зведені до мінімуму систематичні і випадкові помилки. Що являють собою ці помилки?
{{Дослівна копія|Цей розділ|url=http://irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?C21COM=2&I21DBN=UJRN&P21DBN=UJRN&IMAGE_FILE_DOWNLOAD=1&Image_file_name=PDF/Ppog_2013_1_30.pdf|дата=25 жовтня 2016}}
Спробуємо дати на це відповідь:
* ''Систематична помилка''&nbsp;— одержання спотворених результатів, які систематично відрізняються від справжніх величин. Виникає при неправильному вимірюванні, обробці і при неправильному доборі матеріалу.
* ''Випадкова помилка''&nbsp;— відхилення результату окремого спостереження або вимірювання від його дійсного значення, обумовлене виключно випадковістю.


== Принципи доказової медицини ==
== Як уникнути помилок? ==
Практика доказової медицини базується на кількох ключових принципах, якими керуються лікарі під час прийняття рішень. Ці принципи включають<ref>{{Cite news|title=Principles of evidence based medicine|url=https://adc.bmj.com/content/90/8/837|work=Archives of Disease in Childhood|date=2005-08-01|accessdate=2023-03-15|issn=0003-9888|pmid=16040884|doi=10.1136/adc.2005.071761|pages=837–840|volume=90|issue=8|language=en|first=A. K.|last=Akobeng}}</ref>:
[[Файл:Bloodletting1.jpg|міні|праворуч|Кровопускання було одним із основних [[Середньовічна медицина|методів лікування у середньовіччі]].]]
Щоб уникнути систематичних помилок, застосовують спеціальні методи відбору матеріалу (найкраще&nbsp;— проводити [[Рандомізація|рандомізацію]]).


* '''Формулювання клінічних запитань''': щоб практикувати доказову медицину, клініцисти повинні спочатку сформулювати чіткі та цілеспрямовані [[питання]] щодо клінічної [[Проблема|проблеми]], яку вони намагаються вирішити. Ці питання мають бути сформульовані таким чином, щоб уможливити систематичний пошук відповідних [[Наукові докази|доказів]].
Щоб уникнути випадкових помилок, слід правильно застосовувати біометричні методи і використовувати контрольні групи випробовуваних.
* '''Пошук доказів''': після того, як клінічні питання були сформульовані, клініцисти повинні знайти найкращі наявні докази, щоб відповісти на ці запитання. Це передбачає використання стратегій систематичного пошуку для виявлення відповідних досліджень та інших джерел доказів.
* '''Критична оцінка доказів''': після визначення доказів клініцисти повинні критично оцінити їх, щоб визначити їх [[якість]] і [[релевантність]]. Це передбачає оцінку плану дослідження, розміру [[Вибірка|вибірки]], [[Статистичні методи|статистичних методів]] та інших факторів, які можуть вплинути на [[достовірність]] доказів.
* '''Інтеграція доказів у клінічну практику''': нарешті, клініцисти повинні інтегрувати найкращі наявні докази у свої клінічні рішення, беручи до уваги [[Цінність|цінності]] та переваги пацієнта, а також свій власний клінічний досвід.


Дотримуючись цих ключових принципів, клініцисти можуть практикувати доказову медицину систематично та ретельно, використовуючи найкращі наявні докази для прийняття рішень та покращення результатів для пацієнтів.
Доказова медицина дозволила скласти ієрархію доказовості різних типів досліджень. Ступінь доказовості різних типів клінічних досліджень (в порядку зменшення):
* [[Рандомізоване контрольоване дослідження|рандомізовані контрольовані дослідження]] ([[Клінічне випробування|клінічні випробування]]);
* когортні дослідження;
* одномоментні дослідження;
* дослідження випадок-контроль;
* опис серії випадків;
* описи окремих випадків.


== Рівні доказовості ==
Рандомізованим клінічним випробуванням скоро виповниться 65 років. Першим було випробування стрептоміцину<ref>MRC Streptomicin Trial // BMJ.&nbsp;— 1948.&nbsp;— OCT.</ref>.
Ієрархія доказів є широко визнаною основою для оцінки якості доказів у сфері охорони здоров’я. Хоч і досі йдуть дискусії про структуру ієрархії, зазвичай, вона представлена ​​у вигляді піраміди з найвищою якістю доказів у верхній частині та найнижчої якості у нижній частині. Рівні доказів, від найвищого до найнижчого, такі<ref>{{Cite news|title=New evidence pyramid|url=https://ebm.bmj.com/content/21/4/125|work=BMJ Evidence-Based Medicine|date=2016-08-01|accessdate=2023-03-15|issn=2515-446X|pmc=PMC4975798|pmid=27339128|doi=10.1136/ebmed-2016-110401|pages=125–127|volume=21|issue=4|language=en|first=M. Hassan|last=Murad|first2=Noor|last2=Asi|first3=Mouaz|last3=Alsawas|first4=Fares|last4=Alahdab}}</ref><ref>{{Cite news|title=Measuring inconsistency in meta-analyses|url=https://www.bmj.com/content/327/7414/557|work=BMJ|date=2003-09-04|accessdate=2023-03-15|issn=0959-8138|pmc=PMC192859|pmid=12958120|doi=10.1136/bmj.327.7414.557|pages=557–560|volume=327|issue=7414|language=en|first=Julian P. T.|last=Higgins|first2=Simon G.|last2=Thompson|first3=Jonathan J.|last3=Deeks|first4=Douglas G.|last4=Altman}}</ref>:


# [[Систематичний огляд|Систематичні огляди]] та [[Метааналіз|мета-аналізи]]: це вичерпні огляди існуючої [[Наукова література|наукової літератури]] з певної теми, які використовують суворі методи для синтезу з результатів багатьох досліджень. Систематичні огляди та мета-аналізи вважаються доказами найвищої якості, оскільки вони забезпечують найбільш надійну та повну оцінку наявних доказів.
== Чому так важливо слідувати принципам науково-доказової практики? ==
# [[Рандомізоване контрольоване дослідження|Рандомізовані контрольовані дослідження]] (РКВ): це експериментальні дослідження, у яких [[Учасник дослідження|учасники]] у довільному порядку діляться на групи, в одній з яких проводиться досліджуване втручання, а в іншій ([[Контрольна група|контрольній групі]]) застосовуються стандартні методики або [[плацебо]]. РКД вважаються золотим стандартом для оцінки ефективності медичних втручань.
Методично недосконалі дослідження спотворюють результат: У випробуваннях, де метод сліпого контролю був неадекватний, ефект лікування був на 41&nbsp;% більше (KF Schulz c співавт. JAMA 1995; 273:408-12).
# [[Когортне дослідження|Когортні дослідження]]: це обсерваційні дослідження, під час яких протягом певного часу спостерігають за групою осіб із певною характеристикою або впливом, щоб визначити частоту виникнення цікавого результату. Когортні дослідження можуть надати переконливі докази причинно-наслідкових зв’язків між впливом та результатами.
# Дослідження типу «випадок-контроль»: це обсерваційні дослідження, у яких осіб із певним результатом порівнюють із контрольною групою без результату, щоб визначити зв’язок між результатом і конкретним впливом. Дослідження типу «випадок-контроль» корисні для вивчення рідкісних наслідків або впливу, але зазвичай вважаються менш надійними, ніж когортні дослідження.
# Серії випадків і звіти про випадки: це описові дослідження, в яких повідомляють про окремі випадки конкретного захворювання або лікування. Хоча серії випадків і звіти про випадки можуть надати цінну інформацію про рідкісні або незвичайні захворювання або методики їх лікування, вони вважаються доказами найнижчої якості, оскільки вони не включають групу порівняння і можуть мати упередженість.


Розуміючи ієрархію доказів, сильні та слабкі сторони різних типів досліджень, клініцисти можуть краще оцінювати якість доказів і приймати обґрунтовані рішення щодо догляду за пацієнтами.
Випробування низької якості завищують ефект лікування на 34&nbsp;% (D. Moher зі співавт. Lancet 1998; 352:751-56).


Варто зазначити, що методично недосконалі дослідження спотворюють результат: В одному дослідженні якості досліджень, в яких метод сліпого контролю був неадекватний, ефект лікування був на 41% більше.<ref>{{Cite news|title=Empirical evidence of bias. Dimensions of methodological quality associated with estimates of treatment effects in controlled trials|url=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7823387/|work=JAMA|date=1995-02-01|accessdate=2023-03-15|issn=0098-7484|pmid=7823387|doi=10.1001/jama.273.5.408|pages=408–412|volume=273|issue=5|first=K. F.|last=Schulz|first2=I.|last2=Chalmers|first3=R. J.|last3=Hayes|first4=D. G.|last4=Altman}}</ref> Випробування низької якості можуть завищувати ефект лікування на 34%.<ref>{{Cite news|title=Does quality of reports of randomised trials affect estimates of intervention efficacy reported in meta-analyses?|url=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/9746022/|work=Lancet (London, England)|date=1998-08-22|accessdate=2023-03-15|issn=0140-6736|pmid=9746022|doi=10.1016/S0140-6736(98)01085-X|pages=609–613|volume=352|issue=9128|first=D.|last=Moher|first2=B.|last2=Pham|first3=A.|last3=Jones|first4=D. J.|last4=Cook|first5=A. R.|last5=Jadad|first6=M.|last6=Moher|first7=P.|last7=Tugwell|first8=T. P.|last8=Klassen}}</ref> Ще одне дослідження показало, що відсутність рандомізації або її невірне проведення може призводити до переоцінки ефекту до 150%, або до його недооцінки на 90%.<ref>{{Cite news|title=The unpredictability paradox: review of empirical comparisons of randomised and non-randomised clinical trials|url=https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC28700/|work=BMJ : British Medical Journal|date=1998-10-31|accessdate=2023-03-15|issn=0959-8138|pmid=9794851|pages=1185–1190|volume=317|issue=7167|first=Regina|last=Kunz|first2=Andrew D|last2=Oxman}}</ref>
Відсутність рандомізації або її невірне проведення призводить до переоцінки ефекту до 150&nbsp;%, або до його недооцінки на 90&nbsp;% (R. Kunz, A. Oxman. BMJ 1998; 317:1185-90).


== Обмеження та виклики доказової медицини ==
Науково-доказова [[медицина]]:
Хоча доказова медицина має багато переваг, вона також має деякі обмеження та проблеми, які слід враховувати. До них належать<ref>{{Cite news|title=Achievements and Limitations of Evidence-Based Medicine|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0735109716331370|work=Journal of the American College of Cardiology|date=2016-07-12|accessdate=2023-03-15|issn=0735-1097|doi=10.1016/j.jacc.2016.03.600|pages=204–213|volume=68|issue=2|language=en|first=Desmond J.|last=Sheridan|first2=Desmond G.|last2=Julian}}</ref><ref>{{Cite news|title=The Limitations of Evidence-Based Medicine: Applying Population-Based Recommendations to Individual Patients|url=https://journalofethics.ama-assn.org/article/limitations-evidence-based-medicine-applying-population-based-recommendations-individual-patients/2011-01|work=AMA Journal of Ethics|date=2011-01-01|accessdate=2023-03-15|issn=2376-6980|doi=10.1001/virtualmentor.2011.13.1.jdsc1-1101|pages=26–30|volume=13|issue=1|first=Joshua J.|last=Goldman|first2=Tiffany L.|last2=Shih}}</ref>:
* відповідає на чітко сформульоване клінічне питання
* висновки базуються на результатах пошуку всіх доступних джерел інформації різними мовами
* аналізує достовірність досліджень, оцінюючи надійність збору та обробки клінічної інформації
* узагальнює тільки достовірні дані
* регулярно оновлюється по мірі отримання нових результатів випробувань


* '''Обмеження наявних доказів''': незважаючи на зростаючу кількість доказів щодо багатьох втручань у сфері охорони здоров’я, все ще є багато сфер охорони здоров’я, де докази обмежені або суперечливі. Це може ускладнити для клініцистів прийняття рішень на основі доказів, особливо у випадках, коли немає чітких вказівок або стандартів лікування.
[[Систематичний огляд]] доказової медицини дозволяє зробити висновок про те, чи:
* '''Різноманітність груп пацієнтів''': доказова медицина базується на найкращих наявних доказах, але ці докази не завжди можуть бути застосовні до всіх груп пацієнтів. Пацієнти можуть відрізнятися за віком, статтю, етнічною приналежністю, супутніми захворюваннями та іншими факторами, які можуть впливати на ефективність лікування. Тому клініцисти повинні використовувати своє клінічне судження, щоб застосувати докази до окремих пацієнтів.
* дане втручання безсумнівно ефективне і його необхідно застосовувати;
* '''Проблеми впровадження''': доказова медицина потребує суттєвих змін у клінічній практиці: від покладання на інтуїцію та клінічний досвід до використання найкращих наявних доказів для прийняття рішень. Це може бути складним для клініцистів, які можуть бути стійкими до змін (''див.'' [[Нейропластичність]]) або не мати необхідної підготовки чи ресурсів для впровадження практики, заснованої на доказах.
* втручання неефективне і його не слід застосовувати;
* '''Обмеження методів дослідження''': хоча рандомізовані контрольовані дослідження вважаються золотим стандартом для оцінки ефективності втручань, вони не завжди можуть бути здійсненними або етичними. Інші дослідницькі методи, такі як обсерваційні дослідження, можуть бути схильні до упереджень або змішуючих факторів, які можуть вплинути на достовірність доказів.
* втручання завдає шкоди і його слід заборонити;
* '''Конфлікти інтересів'''. Індустрія охорони здоров’я — це багатомільярдна [[індустрія]], і [[Конфлікт інтересів|конфлікти інтересів]] можуть виникати, коли дослідники, клініцисти чи організації охорони здоров’я мають фінансові зв’язки з [[Фармацевтична промисловість|фармацевтичними]] [[Комерційна організація|компаніями]] чи іншими зацікавленими сторонами. Це може вплинути на дизайн, проведення та інтерпретацію досліджень і може підірвати цілісність доказової медицини.
* користь чи шкода не доведені і потрібні подальші дослідження.


Усвідомлюючи ці обмеження та проблеми, клініцисти можуть працювати над їх подоланням і гарантувати, що доказова медицина використовується найбільш ефективним і етичним способом.
Науково-доказова медицина розвінчала масу міфів: те, що значилося очевидним і непорушним, і кочувало з підручника в підручник у вигляді класичних прикладів, виявлялося неочевидним, непридатним і навіть шкідливим. Інші міфи ще народжуються або чекають свого розвінчання …


== Майбутнє доказової медицини ==
Найчастіше, рішення щодо стратегії ведення пацієнта приймається виходячи з позицій:
[[Майбутнє]] доказової медицини, ймовірно, буде сформовано декількома тенденціями та розробками. До них належать:
* нещодавно був подібний випадок;
* так написано в підручнику;
* так всі роблять;
* я чув що… ;
* так вимагає шеф.


* '''Використання [[Великі дані|великих даних]] і [[Штучний інтелект|штучного інтелекту]]''': прогрес у технологіях і аналітиці даних дозволяє збирати й аналізувати великі обсяги даних про охорону здоров’я. Ці дані можна використовувати для виявлення [[Закономірність|закономірностей]] і [[Тенденція|тенденцій]], а також для розробки більш [[Персоналізована медицина|персоналізованих]] і цілеспрямованих методів лікування на основі індивідуальних характеристик пацієнта.<ref>{{Cite news|title=Big data in healthcare: management, analysis and future prospects|url=https://doi.org/10.1186/s40537-019-0217-0|work=Journal of Big Data|date=2019-06-19|accessdate=2023-03-15|issn=2196-1115|doi=10.1186/s40537-019-0217-0|pages=54|volume=6|issue=1|first=Sabyasachi|last=Dash|first2=Sushil Kumar|last2=Shakyawar|first3=Mohit|last3=Sharma|first4=Sandeep|last4=Kaushik}}</ref><ref>{{Cite news|title=Applications of Artificial Intelligence and Big Data Analytics in m-Health: A Healthcare System Perspective|url=https://www.hindawi.com/journals/jhe/2020/8894694/|work=Journal of Healthcare Engineering|date=2020-09-01|accessdate=2023-03-15|issn=2040-2295|pmc=PMC7481991|pmid=32952992|doi=10.1155/2020/8894694|pages=e8894694|volume=2020|language=en|first=Z. Faizal|last=Khan|first2=Sultan Refa|last2=Alotaibi}}</ref><ref>{{Cite news|title=Transforming healthcare with big data analytics and artificial intelligence: A systematic mapping study|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1532046419302308|work=Journal of Biomedical Informatics|date=2019-12-01|accessdate=2023-03-15|issn=1532-0464|doi=10.1016/j.jbi.2019.103311|pages=103311|volume=100|language=en|first=Nishita|last=Mehta|first2=Anil|last2=Pandit|first3=Sharvari|last3=Shukla}}</ref><ref>{{Cite news|title=How can big data analytics be used for healthcare organization management? Literary framework and future research from a systematic review|url=https://doi.org/10.1186/s12913-022-08167-z|work=BMC Health Services Research|date=2022-06-22|accessdate=2023-03-15|issn=1472-6963|pmc=PMC9213639|pmid=35733192|doi=10.1186/s12913-022-08167-z|pages=809|volume=22|issue=1|first=Nicola|last=Cozzoli|first2=Fiorella Pia|last2=Salvatore|first3=Nicola|last3=Faccilongo|first4=Michele|last4=Milone}}</ref>
'''Рішення, прийняті з подібних мотивів, є помилковими.'''
* '''Інтеграція цінностей і уподобань пацієнтів'''. Доказова медицина традиційно зосереджується на найкращих доступних доказах, але зростає визнання важливості врахування цінностей і уподобань пацієнтів у процесі прийняття клінічних рішень. Це може підвищити задоволеність пацієнтів і прихильність до лікування, а також може призвести до кращих результатів для здоров’я.<ref>{{Cite news|title=Improving Health Care by Understanding Patient Preferences: The Role of Computer Technology|url=https://academic.oup.com/jamia/article-lookup/doi/10.1136/jamia.1998.0050257|work=Journal of the American Medical Informatics Association|date=1998-05-01|accessdate=2023-03-15|issn=1067-5027|pmc=PMC61299|pmid=9609495|doi=10.1136/jamia.1998.0050257|pages=257–262|volume=5|issue=3|language=en|first=P. F.|last=Brennan|first2=I.|last2=Strombom}}</ref><ref>{{Cite news|title=Incorporating patient and family preferences into evidence-based medicine|url=https://bmcmedinformdecismak.biomedcentral.com/articles/10.1186/1472-6947-13-S3-S6|work=BMC Medical Informatics and Decision Making|date=2013-12|accessdate=2023-03-15|issn=1472-6947|pmc=PMC4029304|pmid=24565268|doi=10.1186/1472-6947-13-S3-S6|pages=S6|volume=13|issue=S3|language=en|first=Laura A|last=Siminoff}}</ref>
* '''Акцент на імплементаційній науці''' – це галузь, яка зосереджена на вивченні методів і стратегій впровадження практики, заснованої на фактичних даних, у реальних умовах. Розуміючи бар’єри та фактори, що сприяють реалізації, клініцисти можуть працювати над тим, щоб доказова медицина використовувалася ефективно та результативно.<ref>{{Cite news|title=An introduction to implementation science for the non-specialist|url=https://doi.org/10.1186/s40359-015-0089-9|work=BMC Psychology|date=2015-09-16|accessdate=2023-03-15|issn=2050-7283|pmc=PMC4573926|pmid=26376626|doi=10.1186/s40359-015-0089-9|pages=32|volume=3|issue=1|first=Mark S.|last=Bauer|first2=Laura|last2=Damschroder|first3=Hildi|last3=Hagedorn|first4=Jeffrey|last4=Smith|first5=Amy M.|last5=Kilbourne}}</ref><ref>{{Cite news|title=Barriers and facilitators to implementing evidence-based guidelines in long-term care: a qualitative evidence synthesis|url=https://doi.org/10.1186/s13012-021-01140-0|work=Implementation Science|date=2021-07-09|accessdate=2023-03-15|issn=1748-5908|pmc=PMC8267230|pmid=34243789|doi=10.1186/s13012-021-01140-0|pages=70|volume=16|issue=1|first=Caitlin|last=McArthur|first2=Yuxin|last2=Bai|first3=Patricia|last3=Hewston|first4=Lora|last4=Giangregorio|first5=Sharon|last5=Straus|first6=Alexandra|last6=Papaioannou}}</ref>
* '''Співпраця та міждисциплінарні підходи''': Доказова медицина вимагає співпраці між клініцистами, дослідниками та іншими зацікавленими сторонами. Міждисциплінарні підходи, які об’єднують знання з багатьох дисциплін, можуть привести до більш комплексних та інноваційних рішень проблем охорони здоров’я.<ref>{{Cite news|title=Interdisciplinary evidence-based practice: Moving from silos to synergy|url=https://www.nursingoutlook.org/article/S0029-6554(10)00385-4/fulltext|work=Nursing Outlook|date=2010-11-01|accessdate=2023-03-15|issn=0029-6554|pmc=PMC2998190|pmid=21074648|doi=10.1016/j.outlook.2010.09.001|pages=309–317|volume=58|issue=6|language=English|first=Robin P.|last=Newhouse|first2=Bonnie|last2=Spring}}</ref><ref>{{Cite news|title=Collaboration in Health Care|url=https://www.jmirs.org/article/S1939-8654(16)30117-5/fulltext|work=Journal of Medical Imaging and Radiation Sciences|date=2017-06-01|accessdate=2023-03-15|issn=1939-8654|pmid=31047370|doi=10.1016/j.jmir.2017.02.071|pages=207–216|volume=48|issue=2|language=English|first=Lyndon|last=Morley|first2=Angela|last2=Cashell}}</ref><ref>{{Cite news|title=Collaborative and partnership research for improvement of health and social services: researcher’s experiences from 20 projects|url=https://doi.org/10.1186/s12961-018-0322-0|work=Health Research Policy and Systems|date=2018-05-30|accessdate=2023-03-15|issn=1478-4505|pmc=PMC5975592|pmid=29843735|doi=10.1186/s12961-018-0322-0|pages=46|volume=16|issue=1|first=M. E.|last=Nyström|first2=J.|last2=Karltun|first3=C.|last3=Keller|first4=B.|last4=Andersson Gäre}}</ref><ref>{{Cite news|title=Interdisciplinary research unlocking innovative solutions in healthcare|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016649722200058X|work=Technovation|date=2023-02-01|accessdate=2023-03-15|issn=0166-4972|doi=10.1016/j.technovation.2022.102511|pages=102511|volume=120|language=en|first=Dominique|last=Lepore|first2=Koustabh|last2=Dolui|first3=Oleksandr|last3=Tomashchuk|first4=Heereen|last4=Shim|first5=Chetanya|last5=Puri|first6=Yuan|last6=Li|first7=Nuoya|last7=Chen|first8=Francesca|last8=Spigarelli}}</ref>
* '''Більший акцент на профілактиці''': медицина, що ґрунтується на доказах, традиційно зосереджена на лікуванні хвороби після її виникнення, але зростає визнання важливості профілактики для покращення здоров’я населення. Підходи до профілактики, засновані на фактичних даних, такі як програми вакцинації та зміни способу життя, можуть допомогти зменшити тягар хвороби та покращити результати для здоров’я.<ref>{{Cite book
|url=https://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0006/283695/Promoting-Health-Preventing-Disease-Economic-Case.pdf
|title=Promoting health, preventing disease : the economic case
|last=McDaid
|first=David
|last2=Sassi
|first2=F.
|last3=Merkur
|first3=Sherry
|date=2015
|publisher=The World Health Organization
|location=Berkshire
|isbn=978-0-335-26227-4
|oclc=931778663
}}</ref><ref>{{Cite book
|url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-08191-0_14
|title=Prevention, Prediction, Personalization, and Participation as Key Components in Future Health
|last=Barbazzeni
|first=Beatrice
|last2=Friebe
|first2=Michael
|date=2022
|editor-last=Friebe
|editor-first=Michael
|series=Novel Innovation Design for the Future of Health: Entrepreneurial Concepts for Patient Empowerment and Health Democratization
|publisher=Springer International Publishing
|location=Cham
|pages=147–152
|language=en
|doi=10.1007/978-3-031-08191-0_14
|isbn=978-3-031-08191-0
}}</ref><ref>{{Cite news|title=Medicine of the future: How and who is going to treat us?|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0016328723000010|work=Futures|date=2023-02-01|accessdate=2023-03-15|issn=0016-3287|doi=10.1016/j.futures.2023.103097|pages=103097|volume=146|language=en|first=Julia|last=Kulkova|first2=Ignat|last2=Kulkov|first3=Rene|last3=Rohrbeck|first4=Shasha|last4=Lu|first5=Ahmed|last5=Khwaja|first6=Heikki|last6=Karjaluoto|first7=Joel|last7=Mero}}</ref><ref>{{Cite news|title=Medicine of the future: How and who is going to treat us?|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0016328723000010|work=Futures|date=2023-02-01|accessdate=2023-03-15|issn=0016-3287|doi=10.1016/j.futures.2023.103097|pages=103097|volume=146|language=en|first=Julia|last=Kulkova|first2=Ignat|last2=Kulkov|first3=Rene|last3=Rohrbeck|first4=Shasha|last4=Lu|first5=Ahmed|last5=Khwaja|first6=Heikki|last6=Karjaluoto|first7=Joel|last7=Mero}}</ref><ref>{{Cite news|title=Big data analytics for preventive medicine|url=https://doi.org/10.1007/s00521-019-04095-y|work=Neural Computing and Applications|date=2020-05-01|accessdate=2023-03-15|issn=1433-3058|pmc=PMC7088441|pmid=32205918|doi=10.1007/s00521-019-04095-y|pages=4417–4451|volume=32|issue=9|language=en|first=Muhammad Imran|last=Razzak|first2=Muhammad|last2=Imran|first3=Guandong|last3=Xu}}</ref>


Враховуючи ці тенденції та розробки, клініцисти можуть продовжувати вдосконалювати практику доказової медицини та гарантувати, що пацієнти отримають найкращу можливу допомогу на основі найкращих наявних доказів.
Однак на щастя є спеціалізовані систематичні огляди, які фільтрують весь потік інформації і надають лікарю відомості про ефективність певних методик на конкретному етапі.

Лікар, використовуючи клінічні огляди з науково-доказової практики, використовує у своїй роботі лише ті методики, ефективність яких доведена. Він не розпорошується, витрачаючи час та сили пацієнта на непотрібні процедури, які не принесуть бажаного ефекту.

В світі медицини найбільшим авторитетом користується Кокранівська бібліотека.

Багато авторитетних статей представлено на ресурсі The National Center for Biotechnology Information.


== Див. також ==
== Див. також ==
* [[Кокранівська співпраця]]
* [[Кокранівська співпраця]]
* [[Біостатистика]]

* [[Систематичний огляд]]
== Примітки ==
* [[Метааналіз|Мета-аналіз]]
{{reflist}}
* [[Рандомізоване контрольоване дослідження]]

* [[Персоналізована медицина]]
== Література ==
* [[Великі дані]]
* [http://www.pharmencyclopedia.com.ua/article/1822/baza-danix-dokazovoi-medicini База даних доказової медицини] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160310165341/http://www.pharmencyclopedia.com.ua/article/1822/baza-danix-dokazovoi-medicini |date=10 березня 2016 }} // [[Фармацевтична енциклопедія]]


== Посилання ==
== Посилання ==
* {{стаття|url= http://m-l.com.ua/?aid=37|автор=Нетяженко В. З.|посилання_на_автора=Нетяженко Василь Захарович|title= Доказова медицина. Кому та що потрібно доводити? |author= |date=|work= |publisher= |accessdate=| language =|archiveurl=http://www.webcitation.org/6ILPS4W1Q|archivedate=2013-07-24}}
* {{стаття|url= http://krok.rv.ua/rekomendaczії/rekomendaczії-dlya-speczіalіstіv/EBP_rehab_dla_specialistiv.html |title= Звідки брати достовірну інформацію щодо реабілітації після інсульту |author= |date=|work= |publisher= |accessdate=| language =|archiveurl=http://www.webcitation.org/6ILPKa5Zl|archivedate=2013-07-24}}
* {{стаття|url= http://www.thecochranelibrary.com/view/0/index.html |title= The Cochrane Library is a collection of six databases that contain different types of high-quality, independent evidence to inform healthcare decision-making, and a seventh database that provides information about groups in The Cochrane Collaboration |author= |date=|work= |publisher= |accessdate=| language =|archiveurl=http://www.webcitation.org/6ILPLpXYN|archivedate=2013-07-24}}
* {{стаття|url= http://www.ncbi.nlm.nih.gov./pubmed/ |title= US National Library of Medicine, National Institutes of Health |author= |date=|work= |publisher= |accessdate=| language =|archiveurl=http://www.webcitation.org/6ILPU6hJH|archivedate=2013-07-24}}


* Рейтинги кращих світових наукових журналів за категоріями: [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2724 внутрішня медицина], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2746 хірургія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2729 акушерство та гінекологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2735 педіатрія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2808 неврологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2705 кардіологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2740 пульмонологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2715 гастроентерологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2732 ортопедія та спортивна медицина], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2703 анестезіологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2711 реаніматологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2742 реабілітація], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2720 гематологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2741 радіологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2745 ревматологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2725 інфекційні хвороби], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2403 імунологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2730 онкологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2736 клінічна фармакологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2731 офтальмологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2733 оториноларингологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2743 репродуктивна медицина], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=1310 ендокринологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2916 нутриціологія та дієтологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=3501 стоматологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2738 психіатрія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=3203 клінічна психологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2716 клінічна генетика], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2727 нефрологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2708 дерматологія], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2909 геронтологія] та [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=1302 старіння], [https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=2707 комплементарна та альтернативна медицина] та [https://www.scimagojr.com/journalrank.php багато інших].
* [https://www.cochranelibrary.com/ Кокранівська бібліотека (англ.)] — колекція баз даних з медицини та інших медичних спеціальностей.
* [https://scholar.google.com/ Google Scholar або Google Академія] — вільна доступна пошукова система, яка індексує повний текст наукових публікацій всіх форматів і дисциплін.
* [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ PubMed] — електронна база даних медичних і біологічних публікацій, в якій викладені абстракти публікацій англійською мовою ([[Національна медична бібліотека США]]).
* [https://elicit.org/ Elicit] — пошуковий асистент, який мовні моделі штучного інтелекту (GPT-3), для показу релевантних досліджень документи та резюме ключової інформації.


== Література ==
{{medicine-stub}}
* Внутрішня медицина. Підручник для студентів закладів вищої освіти III-IV рівня акредитації та лікарів післядипломної освіти на основі рекомендацій доказової медицини / Денесюк В.І., Денесюк О.В.; за ред. В.М. Коваленка. – К.: МОРІОН, 2019. – 960 с.
{{rq|
* Методологія доказової медицини: підручник (ВНЗ ІV р. а.) / В.Ф. Москаленко, І.Є. Булах, О.Г. Пузанова. — Видавництво Всеукраїнське спеціалізоване видавництво «Медицина», 2014. ISBN 978-617-505-277-8
{{вікіфікувати|дата=березень 2013}}
{{стиль|дата=жовтень 2015}}
{{мало виносок|дата=листопад 2022}}
}}


== Примітки ==
{{reflist}}{{Перспективні технології|біомед=так}}
[[Категорія:Розділи медицини|*]]
[[Категорія:Розділи медицини|*]]
[[Категорія:Доказова медицина| ]]
[[Категорія:Доказова медицина| ]]

Версія за 18:44, 15 березня 2023

Пірамідальна ієрархія достовірності наукових даних в доказовій медицині
Піраміда рівней доказовості наукових даних в доказовій медицині

Доказова медицина — це підхід до охорони здоров’я, який наголошує на використанні найкращих наявних наукових даних для прийняття клінічних рішень і надання найефективнішої допомоги пацієнтам на науковій основі.[1]

Доказова медицина об’єднує клінічний досвід, цінності й переваги пацієнтів, а також найкращі доступні докази систематичних досліджень з метою покращення результатів лікування пацієнтів.[2]

Історія

Коріння доказової медицини можна простежити до роботи Арчі Кокрейна, який у 1970-х роках виступав за використання систематичних оглядів клінічних випробувань як засобу покращення охорони здоров’я.[3][4] Проте лише в 1990-х роках доказова медицина виокремилась в окремий підхід до охорони здоров’я.[5][6]

У 1992 році Робоча група з доказової медицини під керівництвом Гордона Гаятта ввела термін «доказова медицина» та визначила його як «сумлінне, чітке та розумне використання найкращих поточних доказів у прийнятті рішень щодо догляду за окремими пацієнтами».[7]

З моменту появи в 1990-х роках доказова медицина продовжує розвиватися. Однією з важливих подій стало зростання Кокранівської співпраці, міжнародної мережі дослідників, які проводять і поширюють систематичні огляди втручань у сфері охорони здоров’я.[8] Іншою подією стало все більш широке використання клінічних практичних рекомендацій, заснованих на доказах, які надають клініцистам рекомендації на основі найкращих наявних доказів.[9]

Загалом доказова медицина справила значний вплив на охорону здоров’я, сприяючи покращенню якості медичної допомоги та зменшенню витрат. Однак вона також зіткнулася з критикою та викликами, як розглянуті в наступних розділах.

Принципи доказової медицини

Практика доказової медицини базується на кількох ключових принципах, якими керуються лікарі під час прийняття рішень. Ці принципи включають[10]:

  • Формулювання клінічних запитань: щоб практикувати доказову медицину, клініцисти повинні спочатку сформулювати чіткі та цілеспрямовані питання щодо клінічної проблеми, яку вони намагаються вирішити. Ці питання мають бути сформульовані таким чином, щоб уможливити систематичний пошук відповідних доказів.
  • Пошук доказів: після того, як клінічні питання були сформульовані, клініцисти повинні знайти найкращі наявні докази, щоб відповісти на ці запитання. Це передбачає використання стратегій систематичного пошуку для виявлення відповідних досліджень та інших джерел доказів.
  • Критична оцінка доказів: після визначення доказів клініцисти повинні критично оцінити їх, щоб визначити їх якість і релевантність. Це передбачає оцінку плану дослідження, розміру вибірки, статистичних методів та інших факторів, які можуть вплинути на достовірність доказів.
  • Інтеграція доказів у клінічну практику: нарешті, клініцисти повинні інтегрувати найкращі наявні докази у свої клінічні рішення, беручи до уваги цінності та переваги пацієнта, а також свій власний клінічний досвід.

Дотримуючись цих ключових принципів, клініцисти можуть практикувати доказову медицину систематично та ретельно, використовуючи найкращі наявні докази для прийняття рішень та покращення результатів для пацієнтів.

Рівні доказовості

Ієрархія доказів є широко визнаною основою для оцінки якості доказів у сфері охорони здоров’я. Хоч і досі йдуть дискусії про структуру ієрархії, зазвичай, вона представлена ​​у вигляді піраміди з найвищою якістю доказів у верхній частині та найнижчої якості у нижній частині. Рівні доказів, від найвищого до найнижчого, такі[11][12]:

  1. Систематичні огляди та мета-аналізи: це вичерпні огляди існуючої наукової літератури з певної теми, які використовують суворі методи для синтезу з результатів багатьох досліджень. Систематичні огляди та мета-аналізи вважаються доказами найвищої якості, оскільки вони забезпечують найбільш надійну та повну оцінку наявних доказів.
  2. Рандомізовані контрольовані дослідження (РКВ): це експериментальні дослідження, у яких учасники у довільному порядку діляться на групи, в одній з яких проводиться досліджуване втручання, а в іншій (контрольній групі) застосовуються стандартні методики або плацебо. РКД вважаються золотим стандартом для оцінки ефективності медичних втручань.
  3. Когортні дослідження: це обсерваційні дослідження, під час яких протягом певного часу спостерігають за групою осіб із певною характеристикою або впливом, щоб визначити частоту виникнення цікавого результату. Когортні дослідження можуть надати переконливі докази причинно-наслідкових зв’язків між впливом та результатами.
  4. Дослідження типу «випадок-контроль»: це обсерваційні дослідження, у яких осіб із певним результатом порівнюють із контрольною групою без результату, щоб визначити зв’язок між результатом і конкретним впливом. Дослідження типу «випадок-контроль» корисні для вивчення рідкісних наслідків або впливу, але зазвичай вважаються менш надійними, ніж когортні дослідження.
  5. Серії випадків і звіти про випадки: це описові дослідження, в яких повідомляють про окремі випадки конкретного захворювання або лікування. Хоча серії випадків і звіти про випадки можуть надати цінну інформацію про рідкісні або незвичайні захворювання або методики їх лікування, вони вважаються доказами найнижчої якості, оскільки вони не включають групу порівняння і можуть мати упередженість.

Розуміючи ієрархію доказів, сильні та слабкі сторони різних типів досліджень, клініцисти можуть краще оцінювати якість доказів і приймати обґрунтовані рішення щодо догляду за пацієнтами.

Варто зазначити, що методично недосконалі дослідження спотворюють результат: В одному дослідженні якості досліджень, в яких метод сліпого контролю був неадекватний, ефект лікування був на 41% більше.[13] Випробування низької якості можуть завищувати ефект лікування на 34%.[14] Ще одне дослідження показало, що відсутність рандомізації або її невірне проведення може призводити до переоцінки ефекту до 150%, або до його недооцінки на 90%.[15]

Обмеження та виклики доказової медицини

Хоча доказова медицина має багато переваг, вона також має деякі обмеження та проблеми, які слід враховувати. До них належать[16][17]:

  • Обмеження наявних доказів: незважаючи на зростаючу кількість доказів щодо багатьох втручань у сфері охорони здоров’я, все ще є багато сфер охорони здоров’я, де докази обмежені або суперечливі. Це може ускладнити для клініцистів прийняття рішень на основі доказів, особливо у випадках, коли немає чітких вказівок або стандартів лікування.
  • Різноманітність груп пацієнтів: доказова медицина базується на найкращих наявних доказах, але ці докази не завжди можуть бути застосовні до всіх груп пацієнтів. Пацієнти можуть відрізнятися за віком, статтю, етнічною приналежністю, супутніми захворюваннями та іншими факторами, які можуть впливати на ефективність лікування. Тому клініцисти повинні використовувати своє клінічне судження, щоб застосувати докази до окремих пацієнтів.
  • Проблеми впровадження: доказова медицина потребує суттєвих змін у клінічній практиці: від покладання на інтуїцію та клінічний досвід до використання найкращих наявних доказів для прийняття рішень. Це може бути складним для клініцистів, які можуть бути стійкими до змін (див. Нейропластичність) або не мати необхідної підготовки чи ресурсів для впровадження практики, заснованої на доказах.
  • Обмеження методів дослідження: хоча рандомізовані контрольовані дослідження вважаються золотим стандартом для оцінки ефективності втручань, вони не завжди можуть бути здійсненними або етичними. Інші дослідницькі методи, такі як обсерваційні дослідження, можуть бути схильні до упереджень або змішуючих факторів, які можуть вплинути на достовірність доказів.
  • Конфлікти інтересів. Індустрія охорони здоров’я — це багатомільярдна індустрія, і конфлікти інтересів можуть виникати, коли дослідники, клініцисти чи організації охорони здоров’я мають фінансові зв’язки з фармацевтичними компаніями чи іншими зацікавленими сторонами. Це може вплинути на дизайн, проведення та інтерпретацію досліджень і може підірвати цілісність доказової медицини.

Усвідомлюючи ці обмеження та проблеми, клініцисти можуть працювати над їх подоланням і гарантувати, що доказова медицина використовується найбільш ефективним і етичним способом.

Майбутнє доказової медицини

Майбутнє доказової медицини, ймовірно, буде сформовано декількома тенденціями та розробками. До них належать:

  • Використання великих даних і штучного інтелекту: прогрес у технологіях і аналітиці даних дозволяє збирати й аналізувати великі обсяги даних про охорону здоров’я. Ці дані можна використовувати для виявлення закономірностей і тенденцій, а також для розробки більш персоналізованих і цілеспрямованих методів лікування на основі індивідуальних характеристик пацієнта.[18][19][20][21]
  • Інтеграція цінностей і уподобань пацієнтів. Доказова медицина традиційно зосереджується на найкращих доступних доказах, але зростає визнання важливості врахування цінностей і уподобань пацієнтів у процесі прийняття клінічних рішень. Це може підвищити задоволеність пацієнтів і прихильність до лікування, а також може призвести до кращих результатів для здоров’я.[22][23]
  • Акцент на імплементаційній науці – це галузь, яка зосереджена на вивченні методів і стратегій впровадження практики, заснованої на фактичних даних, у реальних умовах. Розуміючи бар’єри та фактори, що сприяють реалізації, клініцисти можуть працювати над тим, щоб доказова медицина використовувалася ефективно та результативно.[24][25]
  • Співпраця та міждисциплінарні підходи: Доказова медицина вимагає співпраці між клініцистами, дослідниками та іншими зацікавленими сторонами. Міждисциплінарні підходи, які об’єднують знання з багатьох дисциплін, можуть привести до більш комплексних та інноваційних рішень проблем охорони здоров’я.[26][27][28][29]
  • Більший акцент на профілактиці: медицина, що ґрунтується на доказах, традиційно зосереджена на лікуванні хвороби після її виникнення, але зростає визнання важливості профілактики для покращення здоров’я населення. Підходи до профілактики, засновані на фактичних даних, такі як програми вакцинації та зміни способу життя, можуть допомогти зменшити тягар хвороби та покращити результати для здоров’я.[30][31][32][33][34]

Враховуючи ці тенденції та розробки, клініцисти можуть продовжувати вдосконалювати практику доказової медицини та гарантувати, що пацієнти отримають найкращу можливу допомогу на основі найкращих наявних доказів.

Див. також

Посилання

Література

  • Внутрішня медицина. Підручник для студентів закладів вищої освіти III-IV рівня акредитації та лікарів післядипломної освіти на основі рекомендацій доказової медицини / Денесюк В.І., Денесюк О.В.; за ред. В.М. Коваленка. – К.: МОРІОН, 2019. – 960 с.
  • Методологія доказової медицини: підручник (ВНЗ ІV р. а.) / В.Ф. Москаленко, І.Є. Булах, О.Г. Пузанова. — Видавництво Всеукраїнське спеціалізоване видавництво «Медицина», 2014. ISBN 978-617-505-277-8

Примітки

  1. ↑ Li, Shu; Cao, Meijuan; Zhu, Xuejiao (2019-09). Evidence-based practice: Knowledge, attitudes, implementation, facilitators, and barriers among community nurses—systematic review. Medicine (англ.). Т. 98, № 39. с. e17209. doi:10.1097/MD.0000000000017209. ISSN 0025-7974. PMC 6775415. PMID 31574830. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  2. ↑ Akobeng, A K (1 серпня 2005). Principles of evidence based medicine. Archives of Disease in Childhood (англ.). Т. 90, № 8. с. 837—840. doi:10.1136/adc.2005.071761. ISSN 0003-9888. PMC 1720507. PMID 16040884. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  3. ↑ Shah, Hriday M.; Chung, Kevin C. (2009-09). Archie Cochrane and His Vision for Evidence-Based Medicine. Plastic and Reconstructive Surgery (амер.). Т. 124, № 3. с. 982. doi:10.1097/PRS.0b013e3181b03928. ISSN 0032-1052. PMC 2746659. PMID 19730323. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  4. ↑ Stavrou, A.; Challoumas, D.; Dimitrakakis, G. (1 січня 2014). Archibald Cochrane (1909-1988): the father of evidence-based medicine. Interactive CardioVascular and Thoracic Surgery (англ.). Т. 18, № 1. с. 121—124. doi:10.1093/icvts/ivt451. ISSN 1569-9293. PMC 3867052. PMID 24140816. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  5. ↑ Sur, RogerL; Dahm, Philipp (2011). History of evidence-based medicine. Indian Journal of Urology (англ.). Т. 27, № 4. с. 487. doi:10.4103/0970-1591.91438. ISSN 0970-1591. PMC 3263217. PMID 22279315. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання) Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  6. ↑ Claridge, Jeffrey A.; Fabian, Timothy C. (1 травня 2005). History and Development of Evidence-based Medicine. World Journal of Surgery (англ.). Т. 29, № 5. с. 547—553. doi:10.1007/s00268-005-7910-1. ISSN 1432-2323. Процитовано 15 березня 2023.
  7. ↑ Montori, Victor M; Guyatt, Gordon H (1 вересня 2002). What is evidence-based medicine?. Endocrinology and Metabolism Clinics of North America (англ.). Т. 31, № 3. с. 521—526. doi:10.1016/S0889-8529(02)00015-4. ISSN 0889-8529. Процитовано 15 березня 2023.
  8. ↑ Starr, Mark; Chalmers, Iain; Clarke, Mike; Oxman, Andrew D. (2009-07). The origins, evolution, and future of The Cochrane Database of Systematic Reviews. International Journal of Technology Assessment in Health Care (англ.). Т. 25, № S1. с. 182—195. doi:10.1017/S026646230909062X. ISSN 1471-6348. Процитовано 15 березня 2023.
  9. ↑ Graham, Ian D.; Harrison, Margaret B. (1 липня 2005). Evaluation and adaptation of clinical practice guidelines. Evidence-Based Nursing (англ.). Т. 8, № 3. с. 68—72. doi:10.1136/ebn.8.3.68. ISSN 1367-6539. PMID 16021701. Процитовано 15 березня 2023.
  10. ↑ Akobeng, A. K. (1 серпня 2005). Principles of evidence based medicine. Archives of Disease in Childhood (англ.). Т. 90, № 8. с. 837—840. doi:10.1136/adc.2005.071761. ISSN 0003-9888. PMID 16040884. Процитовано 15 березня 2023.
  11. ↑ Murad, M. Hassan; Asi, Noor; Alsawas, Mouaz; Alahdab, Fares (1 серпня 2016). New evidence pyramid. BMJ Evidence-Based Medicine (англ.). Т. 21, № 4. с. 125—127. doi:10.1136/ebmed-2016-110401. ISSN 2515-446X. PMC 4975798. PMID 27339128. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  12. ↑ Higgins, Julian P. T.; Thompson, Simon G.; Deeks, Jonathan J.; Altman, Douglas G. (4 вересня 2003). Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ (англ.). Т. 327, № 7414. с. 557—560. doi:10.1136/bmj.327.7414.557. ISSN 0959-8138. PMC 192859. PMID 12958120. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  13. ↑ Schulz, K. F.; Chalmers, I.; Hayes, R. J.; Altman, D. G. (1 лютого 1995). Empirical evidence of bias. Dimensions of methodological quality associated with estimates of treatment effects in controlled trials. JAMA. Т. 273, № 5. с. 408—412. doi:10.1001/jama.273.5.408. ISSN 0098-7484. PMID 7823387. Процитовано 15 березня 2023.
  14. ↑ Moher, D.; Pham, B.; Jones, A.; Cook, D. J.; Jadad, A. R.; Moher, M.; Tugwell, P.; Klassen, T. P. (22 серпня 1998). Does quality of reports of randomised trials affect estimates of intervention efficacy reported in meta-analyses?. Lancet (London, England). Т. 352, № 9128. с. 609—613. doi:10.1016/S0140-6736(98)01085-X. ISSN 0140-6736. PMID 9746022. Процитовано 15 березня 2023.
  15. ↑ Kunz, Regina; Oxman, Andrew D (31 жовтня 1998). The unpredictability paradox: review of empirical comparisons of randomised and non-randomised clinical trials. BMJ : British Medical Journal. Т. 317, № 7167. с. 1185—1190. ISSN 0959-8138. PMID 9794851. Процитовано 15 березня 2023.
  16. ↑ Sheridan, Desmond J.; Julian, Desmond G. (12 липня 2016). Achievements and Limitations of Evidence-Based Medicine. Journal of the American College of Cardiology (англ.). Т. 68, № 2. с. 204—213. doi:10.1016/j.jacc.2016.03.600. ISSN 0735-1097. Процитовано 15 березня 2023.
  17. ↑ Goldman, Joshua J.; Shih, Tiffany L. (1 січня 2011). The Limitations of Evidence-Based Medicine: Applying Population-Based Recommendations to Individual Patients. AMA Journal of Ethics. Т. 13, № 1. с. 26—30. doi:10.1001/virtualmentor.2011.13.1.jdsc1-1101. ISSN 2376-6980. Процитовано 15 березня 2023.
  18. ↑ Dash, Sabyasachi; Shakyawar, Sushil Kumar; Sharma, Mohit; Kaushik, Sandeep (19 червня 2019). Big data in healthcare: management, analysis and future prospects. Journal of Big Data. Т. 6, № 1. с. 54. doi:10.1186/s40537-019-0217-0. ISSN 2196-1115. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  19. ↑ Khan, Z. Faizal; Alotaibi, Sultan Refa (1 вересня 2020). Applications of Artificial Intelligence and Big Data Analytics in m-Health: A Healthcare System Perspective. Journal of Healthcare Engineering (англ.). Т. 2020. с. e8894694. doi:10.1155/2020/8894694. ISSN 2040-2295. PMC 7481991. PMID 32952992. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання) Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  20. ↑ Mehta, Nishita; Pandit, Anil; Shukla, Sharvari (1 грудня 2019). Transforming healthcare with big data analytics and artificial intelligence: A systematic mapping study. Journal of Biomedical Informatics (англ.). Т. 100. с. 103311. doi:10.1016/j.jbi.2019.103311. ISSN 1532-0464. Процитовано 15 березня 2023.
  21. ↑ Cozzoli, Nicola; Salvatore, Fiorella Pia; Faccilongo, Nicola; Milone, Michele (22 червня 2022). How can big data analytics be used for healthcare organization management? Literary framework and future research from a systematic review. BMC Health Services Research. Т. 22, № 1. с. 809. doi:10.1186/s12913-022-08167-z. ISSN 1472-6963. PMC 9213639. PMID 35733192. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання) Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  22. ↑ Brennan, P. F.; Strombom, I. (1 травня 1998). Improving Health Care by Understanding Patient Preferences: The Role of Computer Technology. Journal of the American Medical Informatics Association (англ.). Т. 5, № 3. с. 257—262. doi:10.1136/jamia.1998.0050257. ISSN 1067-5027. PMC 61299. PMID 9609495. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  23. ↑ Siminoff, Laura A (2013-12). Incorporating patient and family preferences into evidence-based medicine. BMC Medical Informatics and Decision Making (англ.). Т. 13, № S3. с. S6. doi:10.1186/1472-6947-13-S3-S6. ISSN 1472-6947. PMC 4029304. PMID 24565268. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання) Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  24. ↑ Bauer, Mark S.; Damschroder, Laura; Hagedorn, Hildi; Smith, Jeffrey; Kilbourne, Amy M. (16 вересня 2015). An introduction to implementation science for the non-specialist. BMC Psychology. Т. 3, № 1. с. 32. doi:10.1186/s40359-015-0089-9. ISSN 2050-7283. PMC 4573926. PMID 26376626. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання) Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  25. ↑ McArthur, Caitlin; Bai, Yuxin; Hewston, Patricia; Giangregorio, Lora; Straus, Sharon; Papaioannou, Alexandra (9 липня 2021). Barriers and facilitators to implementing evidence-based guidelines in long-term care: a qualitative evidence synthesis. Implementation Science. Т. 16, № 1. с. 70. doi:10.1186/s13012-021-01140-0. ISSN 1748-5908. PMC 8267230. PMID 34243789. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання) Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  26. ↑ Newhouse, Robin P.; Spring, Bonnie (1 листопада 2010). Interdisciplinary evidence-based practice: Moving from silos to synergy. Nursing Outlook (English) . Т. 58, № 6. с. 309—317. doi:10.1016/j.outlook.2010.09.001. ISSN 0029-6554. PMC 2998190. PMID 21074648. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  27. ↑ Morley, Lyndon; Cashell, Angela (1 червня 2017). Collaboration in Health Care. Journal of Medical Imaging and Radiation Sciences (English) . Т. 48, № 2. с. 207—216. doi:10.1016/j.jmir.2017.02.071. ISSN 1939-8654. PMID 31047370. Процитовано 15 березня 2023.
  28. ↑ Nyström, M. E.; Karltun, J.; Keller, C.; Andersson Gäre, B. (30 травня 2018). Collaborative and partnership research for improvement of health and social services: researcher’s experiences from 20 projects. Health Research Policy and Systems. Т. 16, № 1. с. 46. doi:10.1186/s12961-018-0322-0. ISSN 1478-4505. PMC 5975592. PMID 29843735. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання) Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  29. ↑ Lepore, Dominique; Dolui, Koustabh; Tomashchuk, Oleksandr; Shim, Heereen; Puri, Chetanya; Li, Yuan; Chen, Nuoya; Spigarelli, Francesca (1 лютого 2023). Interdisciplinary research unlocking innovative solutions in healthcare. Technovation (англ.). Т. 120. с. 102511. doi:10.1016/j.technovation.2022.102511. ISSN 0166-4972. Процитовано 15 березня 2023.
  30. ↑ McDaid, David; Sassi, F.; Merkur, Sherry (2015). Promoting health, preventing disease : the economic case (PDF). Berkshire: The World Health Organization. ISBN 978-0-335-26227-4. OCLC 931778663.
  31. ↑ Barbazzeni, Beatrice; Friebe, Michael (2022). Friebe, Michael (ред.). Prevention, Prediction, Personalization, and Participation as Key Components in Future Health. Novel Innovation Design for the Future of Health: Entrepreneurial Concepts for Patient Empowerment and Health Democratization (англ.). Cham: Springer International Publishing. с. 147—152. doi:10.1007/978-3-031-08191-0_14. ISBN 978-3-031-08191-0.
  32. ↑ Kulkova, Julia; Kulkov, Ignat; Rohrbeck, Rene; Lu, Shasha; Khwaja, Ahmed; Karjaluoto, Heikki; Mero, Joel (1 лютого 2023). Medicine of the future: How and who is going to treat us?. Futures (англ.). Т. 146. с. 103097. doi:10.1016/j.futures.2023.103097. ISSN 0016-3287. Процитовано 15 березня 2023.
  33. ↑ Kulkova, Julia; Kulkov, Ignat; Rohrbeck, Rene; Lu, Shasha; Khwaja, Ahmed; Karjaluoto, Heikki; Mero, Joel (1 лютого 2023). Medicine of the future: How and who is going to treat us?. Futures (англ.). Т. 146. с. 103097. doi:10.1016/j.futures.2023.103097. ISSN 0016-3287. Процитовано 15 березня 2023.
  34. ↑ Razzak, Muhammad Imran; Imran, Muhammad; Xu, Guandong (1 травня 2020). Big data analytics for preventive medicine. Neural Computing and Applications (англ.). Т. 32, № 9. с. 4417—4451. doi:10.1007/s00521-019-04095-y. ISSN 1433-3058. PMC 7088441. PMID 32205918. Процитовано 15 березня 2023.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
Галузі
Біомедицина
Отримано з https://uk.wikipedia.org/w/index.php?title=Доказова_медицина&oldid=38885243