Stomatologia oparta na faktach (cz. 2)

Dlaczego musimy zadać sobie tyle trudu, aby zaufać wynikom naszej obserwacji, czy dane leczenie jest korzystne dla pacjenta, czy dany lek działa i nie ma poważnych skutków ubocznych? Wiedza oparta na obserwacji jednostkowych przypadków jest obarczona błędami.

Foto: pixabay.com

Aby uczynić medycynę bardziej bezpieczną, a wyniki wiarygodnymi, potrzebujemy wyeliminować z naszych obserwacji tak zwane czynniki zakłócające (confounding factors) – które działają jednocześnie na zjawisko, które obserwujemy i które działają jednocześnie na obserwowane zjawisko i mogą wpłynąć na wyniki naszej obserwacji, niezależnie od badanego aspektu.

I tak przykładowo testujemy nowy lakier do zębów z substancją chroniącą przed próchnicą, nadwrażliwością i erozją szkliwa. Jeśli grupę badaną będą stanowić studenci stomatologii, a grupa kontrolna pacjentów będzie rekrutowana spośród pracowników okolicznej fabryki, to fakt, iż grupy te różnią się wiekiem oraz wiedzą na temat zapobiegania próchnicy i erozji zębów, może istotnie wpłynąć na wynik obserwacji.

Może się zdarzyć, że testowany lakier nie zmniejsza ryzyka próchnicy, lecz inne czynniki powodują, że w obserwowanej grupie znajdujemy mniej próchnicy. Powyższy przykład obrazuje, iż nierównowaga czynników zakłócających w porównywanych grupach wypacza obserwację – gdyby w żadnej z grup nie stosować leczenia, to i tak moglibyśmy zaobserwować różnicę w występowaniu określonego stanu klinicznego [1].

Aby zminimalizować wpływ czynników zakłócających na naszą obserwację, musimy przydzielać pacjentów do grupy badawczej i kontrolnej, opierając się na kompletnym przypadku – najczęściej losując kartkę z nazwą grupy lub korzystając z programu komputerowego – co nazywamy procesem randomizacji pacjentów do grup – od angielskiego słowa „random” – przypadkowy. Jeśli dokonalibyśmy randomizacji pacjentów w badaniu naszego lakieru – istnieje małe prawdopodobieństwo, że w jednej grupie znaleźli się tylko studenci stomatologii, a w drugiej pracownicy fabryki.

Możemy jednak tę ewentualność całkowicie wykluczyć, włączając do badania większą liczbę pacjentów. Jeśli w badaniu lakieru będzie uczestniczyło czterech pacjentów – dwóch studentów, dwóch pracowników fabryki – to może się zdarzyć, że przypadkowo wylosujemy ich przydział do grup tak, że studenci będą stanowili jedną, a pracownicy drugą grupę.

Jeśli do badania zrekrutujemy 100 studentów i 100 pracowników fabryki – to z rachunku prawdopodobieństwa wynika, że jest niemożliwe, aby studenci i pracownicy nie byli przemieszani w grupach. Drugim ważnym aspektem prowadzenia randomizowanych badań klinicznych jest sprawdzenie, czy wnioski o funkcjonowaniu danego systemu biologicznego, na którym opiera się działanie nowego leku lub interwencji medycznej, nie są obarczone błędem.

Organizm ludzki jest bardzo złożonym mechanizmem – rozumowanie, że tak jak w sztucznych warunkach laboratorium substancja A będzie metabolizowana do substancji B, nie jest zawsze prawdą, ponieważ w skutek innych procesów może przemienić się w substancję C. Doskonałym przykładem na to jest historia witaminy E. Jest to szeroko dostępna substancja antyoksydacyjna, zmiatająca wole rodniki, które są szkodliwe dla naszego organizmu, szczególnie dla układu sercowo-naczyniowego.

Dlatego sformułowano hipotezę, iż wysoka suplementacja pacjentów witaminą E powinna mieć ochronny skutek i zapobiegać rozwojowi chorób sercowo-naczyniowych. Rozumowanie to było tak oczywiste, iż przez długi okres nie prowadzono żadnego badania klinicznego, potwierdzającego korzystny wpływ witaminy E na układ sercowo-naczyniowy. Z czasem duże badania kliniczne (HOPE, SPACE) pokazały brak ochrony, a nawet znamienny wzrost śmiertelności w grupie pacjentów suplementowanych wysokimi dawkami witaminy E [2].

Po głębszej analizie wykazano, iż witamina E przekształca się pod wpływem działania wolnych rodników w bardzo aktywny rodnik tokoferolowy, który dodatkowo zwiększa stres oksydacyjny w naszym organizmie, zamiast go zmniejszać. Hipoteza, która wydawała się oczywista w teorii, dzięki EBD została zweryfikowana jako błędna. Rozumiemy więc konieczność poszukiwania „dowodów” w naszej pracy klinicysty. Jednak problemem jest, na których danych się oprzeć, które badania są lepszej, a które gorszej jakości.

I tu znowu przychodzi nam z pomocą evidence based medicine, opisująca hierarchię ważności badań, ze względu na sposób ich prowadzenia. Jak wcześniej pisałam, najsilniejsze dowody pochodzą z randomizowanych badań klinicznych prowadzonych na dużej liczbie pacjentów, aby zminimalizować działanie czynników zakłócających. Jeśli takie badania nie są dostępne, możemy się oprzeć na badaniach obserwacyjnych: kohortowych lub kliniczno-kontrolnych. W wypadku braku tego rodzaju analiz, pozostają nam opisy przypadków i opinie ekspertów w danej dziedzinie [3].

W stomatologii ciągle borykamy się z małą liczbą randomizowanych badań klinicznych. Wynika to z wielu aspektów naszej dziedziny: leczenie przebiega zazwyczaj w małych, rozsianych, prywatnych ośrodkach, badania kliniczne w stomatologii są w niewielkim stopniu finansowane z wydatków na służbę zdrowia, ale również z braku aktywności samych stomatologów w uczestniczeniu czy organizowaniu badań klinicznych.

Dlatego musimy uświadomić sobie, że rozwój stomatologii opartej na faktach jest w naszych rękach. Tylko stomatolodzy mogą postawić istotne dla nas klinicznie pytania, a następnie zebrać wiarygodne dane, które mogłyby jednoznacznie na nie odpowiedzieć.  Nikt nas w tej drodze do prawdy nie zastąpi ani nie wyręczy. Można się jednak zastanowić, nawet jeśli rzesze stomatologów ruszą do pracy i przeprowadzą wiele żmudnych badań klinicznych odpowiadających na istotne pytania i dylematy każdego klinicysty, kto z nas ma czas po długim dniu ciężkiej pracy, spędzać godziny, przeszukując medyczne bazy danych, ocenić jakość dostępnych artykułów i wyników, po czym wysuwać ostateczne konkluzje?

Na to również stomatologia oparta na faktach znalazła rozwiązanie. Istnieją instytucje, które zatrudniają ekspertów z dziedziny badań klinicznych, aby śledzili publikowaną literaturę i sporządzali opracowania wyników w dostępny dla nas sposób – przykładem takim jest Cochrane Database of Systematic Reviews. Działają specjalnie zaprojektowane dla klinicystów wyszukiwarki, które w dostępny sposób selekcjonują i pokazują dane na temat interesującego nas zagadnienia klinicznego, np. TRIP (turning research into practice).

Opracowania wyników są też dostępne w poświęconych EBD czasopismach stomatologicznych, np. „Evidence Based Dentistry”. Na terenie Polski zaczynają się rozwijać podobne inicjatywy, jak program „Choosing Wisely”, które w oparciu o dostępne badania kliniczne i zespoły ekspertów próbuje stworzyć pierwsze ogólnopolskie rekomendacje postępowania klinicznego. Jak widzimy, stomatologia oparta na faktach rozwija się dynamicznie i wnosi wiele pozytywnych aspektów do naszej pracy klinicznej.

Co więcej, w przeciwieństwie do opinii wielu, nie jest to dziedzina, która odciąga nas od człowieczeństwa naszego pacjenta, zmieniając naszą pracę w algorytm danych, ale pożyteczne narzędzie, pomocne w diagnostyce i leczeniu. Dodatkowo, nie jest to narzędzie czasochłonne, ze względu na dostępność skrótowych opracowań najnowszych wyników. W chwili obecnej najważniejsze jest otwarcie się samych stomatologów na tę dziedzinę, aby zrozumieć konieczność jej rozwoju oraz korzystać z jej dobrodziejstw.

Marta Cześnikiewicz-Guzik
Kierownik Zakładu Profilaktyki i Stomatologii Eksperymentalnej, Instytut Stomatologii UJ CM

Przypisy:

  1. Gajewski P., J.R., Brożek J., Podstawy EBD. 2008. 1(1).
  2. Lonn, E., et al., Effect long-term vitamin E supplementation on cardiovascular events and cancer: a randomized controlled trial. JAMA, 2005. 293(11): p. 1338-47.s of
  3. Brignardello-Petersen, R., et al., A practical approach to evidence-based dentistry: understanding and applying the principles of EBD. J Am Dent Assoc, 2014. 145(11): p. 1105-7.

Pierwsza część artykułu tutaj.

Powiązane aktualności

Skomentuj

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.