Nur indem das Analysieren, resultiert unter Verwendung einer statistischen Methode, die einige Faktoren sofort betrachtet -- zum Beispiel Gesamtherzinfarktgefahr, eher als gerade einzelne Gefahrenfaktoren wie Alter -- sind Forscher wirklich in der Lage, zu sehen, wie die Gefahren und der Nutzen einer Behandlung von Patienten zu Patienten schwankt, die Studie vorschlägt.
Diese Art der Analyse, genannt multivariabel oder Gefahr-geschichtete Analyse, würde statistischeres Know-how benötigen. Aber sie könnte die Leben und Geld sparen und erlaubt Patienten, die wahren Gefahren und den Nutzen einer Behandlung zu ihrer Gesundheit zu wiegen, bevor sie Behandlung begannen.
„Die Meisten Studien heben aktuell die durchschnittliche Gefahr hervor und durchschnittlicher Nutzen fand in der Studie, aber der durchschnittliche Probeteilnehmer erhielte möglicherweise viel weniger Nutzen als Durchschnitt, oder sogar seien geschädigt Sie,“ sagt führenden Autor Rodney Hayward, M.D. „, Wenn 9 Menschen in einem Raum mit Bill Gates sind, das durchschnittliche Eigenkapital von Leuten im Raum ist einiges Milliarde Dollar, selbst wenn jeder sonst im Raum in der ernsten Schuld ist.
„Ähnlich, in einer klinischen Studie, wenn eine kleine Gruppe Patienten eine sehr große Menge des Nutzens erhält, kann die Behandlung durchschnittlichen Nutzen haben, selbst wenn die meisten Leute im Versuch keinen Nutzen empfingen und einige geschädigt werden,“ er sagt. „Wir glauben, dass unsere Studie offenbar zeigt, dass die aktuelle Methode, die ärztliche Behandlungen ausgewertet werden, unzulänglich ist, dieses Problem zu entdecken, dass dieses Problem nicht selten ist und dass das Beauftragen der Gefahr-geschichteten Analyse das Potenzial hat, die Gefahr der Förderung von kostspieligen und unsicheren Behandlungen zu verringern.“ Hayward verweist die VA-Mitte für Praxis-Management und Ergebnisse Erforschen und sind ein Professor der Medizin und ein öffentliches Gesundheitswesen an U-M.
Im Papier, er und seine anwesenden wirklichen Daten der Kollegen von den klinischen Studien und hypothetische Simulationsbaumuster. Sie berichten auch, über was sie in einer Zusammenfassung von Papieren in den bedeutenden medizinischen Zapfen fanden, die zeigten, dass nur 4 Prozent klinische Studien Gefahr-geschichtete Analyse verwendeten.
Unter den Behandlungen, die mit Gefahr-geschichteter Analyse studiert worden sein sollten, stellen sie dar, sind das Klumpen-sprengende Droge tPA. Eine Studie Majors 1993 zeigte, dass Herzinfarktpatienten, die sie empfingen, viel weniger wahrscheinlich waren als die zu sterben, die eine andere Droge erhielten.
Aber, als Haywards Kollege David M. Kent, M.D., M.Sc., jetzt an der Büschel-Universität, die Daten von dieser Studie auf eine Gefahr-geschichtete Art analysierte, fand er wesentliche Unterschiede in der Wirksamkeit von tPA. Tatsächlich zeigt seine Analyse, dass 25 Prozent der Patienten in der ursprünglichen Studie mehr als 60 Prozent des ganzes Nutzens in der gesamten Studie ausmachten. Unterdessen empfing Hälfte Patient wenig oder keinen Nutzen -- und einige hatten solch ein hohes Risiko des Gehirnblutens vom tPA, dass es Nettoschaden gab.
„Eine Gefahr-geschichtete Analyse kann auch finden, dass wir den Nutzen einer Behandlung unterschätzen,“ sagt Hayward. Zum Beispiel zeigte eine Großstudie von tPA für Vektorbehandlung keinen Nutzen unter irgendeiner Gruppe Patienten, die zwischen drei und fünf Stunden nach dem Anfang ihres Vektors behandelt wurden. Aber Kent und andere durch Gefahr-geschichtete Analyse gezeigt, dass viele Patienten, die ein mit geringem Risiko des Gehirnblutens hatten, tatsächlich beträchtlichen Nutzen vom tPA sogar drei bis fünf Stunden nach einem Vektor empfingen.
Diese realistischen Beispiele gehören zu denen, die im neuen Papier neben statistischen Simulationen beschrieben werden, die weiter darstellen, wie „Durchschnitts“ Probeergebnisse irreführend sein können.
„Eine Behandlung, die Schlaganfallrisiko durch 25 Prozent verringert, hat 100mal absoluteren Nutzen für jemand mit dem in Gefahr 10 des Habens eines Vektors als für jemand mit dem in Gefahr 1.000,“ beachtet Timothy Hofer, M.D., M.Sc., ein U-Maußerordentlicher professor und VA-Forschung Wissenschaftler, der an den statistischen Simulationsbaumustern für die Studie arbeitete. „Tatsächlich, wenn diese Behandlung auch ein sogar in den 1,000 Menschen wegen der ernsten Medikation-bedingten unerwünschten Zwischenfälle schädigt, hilft das Geben, dass Behandlung zur mit geringem Risiko Person Sie vier Leute für jedes Person schädigt, es.“
„Risikostratifikation von Studienergebnissen liefert auch bessere Informationen, um Doktoren zu helfen, mit ihren Patienten ungefähr zu sprechen, ob eine bestimmte Behandlung für sie recht ist, in Betracht ihrer einzelnen Umstände,“ sagt Hayward. Sie könnte Gesundheitswesendollar durch abnehmende Überbeanspruchung von ärztlichen Behandlungen auch sichern, die in zunehmendem Maße teuer geworden sind. „Es ist absolut möglich, dass ein erheblicher Anteil der Durchgehengesundheitswesenkosten mit den Anwälten zusammenhängt, die durchschnittlichen Nutzen von Behandlungen verwenden, um Gebrauch von diesen Behandlungen zu vielen Leuten zu fördern, die empfangen wenig Nutzen von ihnen.“
Selbstverständlich um Gefahr-geschichtete Analyse zu ermöglichen, ist es wichtig, gute Baumuster oder statistische Hilfsmittel zu haben, die die zugrunde liegenden Faktoren berücksichtigen, die jemand mehr oder weniger anfällig machen können für bestimmte Krankheiten oder Gesundheitsvorfälle. Zum Beispiel um mitzuteilen, ob eine neue Droge die Gefahr des Herzinfarkts erhöht, würden Forscher ein Baumuster verwenden müssen, das die Grundliniengefahr des Herzinfarkts mehrfache Gefahrenfaktoren, wie Alter, rauchende Geschichte, Cholesterin, Familiengeschichte, Blutdruck, Diabetes betrachtend, hinter Inner-bedingten Problemen und anderen Faktoren berechnet.