Ваши ожидания, окружающая обстановка, отношения с врачом – все это влияет на эффективность вашего лечения, а значит, ваши выборы и мысли, с ними связанные, могут помочь получить лучший эффект.

Возвращаясь к исследованиям эффективности, чтобы отделить эффект плацебо от собственно эффекта лекарства, необходимы как минимум две группы для сравнения. Первая получает плацебо, вторая – настоящее лечение. В идеале есть и третья группа, за которой просто наблюдают во время эксперимента – без лекарств и без плацебо. Конечно, не лечить совсем при наличии показаний противоречит медицинской этике. Но, в зависимости от заболевания, это могут быть люди, которые стоят в листе ожидания операции, или пациенты, получающие стандартную терапию. Как вы уже догадались, третья группа нужна, чтобы ошибочно не приписать лечебный эффект тем, кто выздоровел бы и сам без всякой помощи.

Схематично результаты такого анализа будут выглядеть так [35].

Рисунок 22. Результаты эффективности антидепрессантов в трех группах

Исследования с участием трех групп показательны в отношении антидепрессантов. Ирвинг Керш, профессор Гарвардской медицинской школы и автор книги The Emperor’s New Drugs: Exploding the Antidepressant Myth, и его ассистент Гай Сапирштейн сравнили эффект лечения антидепрессантами в трех группах [36]. Оказалось, что 25 % эффективного действия антидепрессантов объяснялось естественным ходом восстановления, 50 % приходились на плацебо, только 25 % были вызваны действующими химическими веществами, то есть реальным эффектом антидепрессанта. Эти результаты привели к длительным обсуждениям целесообразности назначения антидепрессантов, но последующие исследования подтвердили: соотношение эффекта плацебо и реального эффекта лечения зависят от тяжести заболевания [37]. Поэтому в случаях тяжелой депрессии антидепрессанты являются обязательным компонентом лечения, тогда как в легких и начальных стадиях – опционным.

1.4 Когда незнание – сила

Теперь, когда мы понимаем, какое влияние могут оказать ожидания врача и пациента на результаты исследования, становится очевидным: рандомизация методом конвертов, предложенная доктором Хиллом, помогала не только с минимизацией разницы в характеристиках между группами, но и с субъективной оценкой эффективности как для исследователей, так и для участников. Например, врачи и пациенты могут предвзято оценить эффект в конце исследования, особенно при оценке таких субъективных показателей, как общее самочувствие или выраженность кашля.

Даже тщательно спланированное исследование может быть напрасным, если исследователи, оценивающие исходы, знают, к какой группе относится пациент.

Поэтому в дополнение к рандомизации в испытании стрептомицина Хилл позаботился и о том, чтобы эксперты, оценивающие рентгеновские снимки пациента до и после лечения, не знали, какое лечение тот получал.

Скрыть распределение групп можно и с помощью дополнительных помощников, которые в тайне от пациентов и врачей распределяют лекарства. Именно так поступила группа британских ученых, которая в 1943 году изучала эффект патулина в качестве лекарства от простуды. В эксперименте медсестра в специально отведенной комнате в строгом последовательном порядке распределяла, кому из пациентов достанется лекарство, а кому – плацебо. Записывала в журнал, кто что получил, убирала бирку с бутылочки с таблетками и передавала пациенту. После он посещал врача, который не имел доступа к записям медсестры. Эксперимент оказался и неудачным, так как эффект лечения не отличался от плацебо, и в то же время удачным, так как убедил других врачей применять строгий протокол сокрытия назначения.

Важно и то, знают ли сами пациенты, что за ними наблюдают. В истории известен так называемый Хоторнский эффект. В 1920–1930‐х годах на заводе компании «Вестерн Электрик», где собирали электрические реле, руководство интересовалось, как разнообразные улучшения условий работы влияют на производительность труда. Улучшения вводились постепенно, и параллельно отмечался рост производительности. Затем условия работы сознательно ухудшали, чтобы понять, отсутствие какого фактора оказывает на результат наибольшее влияние. И тут обнаружилась удивительная вещь: при ухудшении условий труда производительность не падала! Оказалось, дело в том, что сотрудницы «Вестерн Электрик» знали, что участвуют в эксперименте и за ними наблюдают. Ощущение причастности к важной деятельности придавало дополнительный стимул, который оказался сильнее ухудшающихся условий работы и в конечном счете привел к ошибочным результатам.

В идеале ни врач, ни больной, ни исследователь, проводящий анализ показателей, не должны знать, кто принимает лекарство, а кто – плацебо.

Исследование, в котором лечащий врач и исследователь знают, кто относится к тестовой группе, а кто – к контрольной, но этого не знают пациенты или сами участники, называется простым слепым. Если о распределении на группы не знают ни участники, ни лечащий врач, а только внешний контролер – такое исследование называется двойным слепым. Сам процесс сокрытия распределения – ослеплением [10].

Если ослепление не проводилось или проводилось неправильно и участники узнали, в какой группе находятся, это отразится на результатах. Пациенты группы лечения могут получить лучший результат, поскольку будут верить, что получают многообещающее новое лечение. А участники контрольной группы, наоборот, зная, что получают пустышки, с большей вероятностью не будут соблюдать рекомендации, обратятся за дополнительным лечением и покинут исследование. По результатам анализа 250 исследований, отсутствие ослепления дает на 17 % более выраженный эффект в сравнении с двойными слепыми [17]. Конечно, эта цифра зависит и от заболевания, и от методов его оценки. Навряд ли в случае с моряками, больными цингой, ослепление сыграло бы большую роль, но в исследованиях, когда эффект оценивается субъективно, как, например, в случае с оценкой рентгенологами снимков легких, или когда оценивается боль или самочувствие, разница может быть значительной.

Не во всех исследованиях возможно провести полноценное сокрытие, например, когда вмешательство очевидно для участников и/или лиц, осуществляющих вмешательство. Например, в случае оценки влияния физических упражнений пациенты точно будут знать, делают они упражнения или нет. Или в случае с операциями или хирургическим вмешательством хирург точно знает, что он делает. В таких случаях ученые стараются уменьшить вероятность, что информация о распределении групп повлияет на результаты. Например, лечение в соответствии со строгим протоколом помогает снизить риск, что, даже если врач узнает о том, к какой группе относится пациент, это не повлияет на лечение. Или если лекарство обладает каким-то заметным и отличительным побочным эффектом (например, металлический привкус или изменение запаха мочи), то вместо плацебо могут выбрать препарат с аналогичным побочным эффектом, но другим основным эффектом. Разберем пример, как ученые обеспечили сокрытие групп в исследовании диеты.

В 2021 году в престижном журнале BMJ вышло исследование Национального института США по проблемам старения: как диеты с различным содержанием полиненасыщенных омега‐3 и омега‐6 жирных кислот влияют на приступы и течение мигрени [4]. В последние годы эффект этих жирных кислот активно изучается при различных заболеваниях.