Soltanto analizzando risulta facendo uso di un metodo statistico che considera parecchi fattori immediatamente -- per esempio, rischio globale di attacco di cuore, piuttosto che appena i diversi fattori di rischio quale l'età -- i ricercatori vero potranno vedere come i rischi ed i vantaggi di trattamento variano dal paziente al paziente, lo studio suggerisce.
Questo genere di analisi, chiamato l'analisi a più variabili o rischio-stratificata, richiederebbe il knowhow più statistico. Ma potrebbe risparmiare le vite e la moneta e che permette che i pazienti pesino i rischi veri ed i vantaggi di un trattamento alla loro salubrità prima di iniziare il trattamento.
“La Maggior Parte dei studi corrente sottolineano il rischio medio ed il vantaggio medio ha trovato nello studio, ma il partecipante di prova medio potrebbe ottenere molto meno vantaggio che la media, o persino sia danneggiato,„ dice l'autore principale Rodney Hayward, M.D. “Se 9 persone sono in una stanza con Bill Gates, il valore netto medio della gente nella stanza sarà di parecchio miliardo dollari anche se tutti gli altri nella stanza è nel debito serio.
“Similmente, in un test clinico, se un piccolo gruppo di pazienti ottiene molto un gran numero di vantaggio, il trattamento può avere vantaggio medio anche quando la maggior parte della gente nella prova non ha ricevuto vantaggio ed alcuni sono danneggiati,„ lui dice. “Crediamo che il nostro studio dimostri chiaramente che il modo corrente i trattamenti medici sono valutati è insufficiente individuare questo problema, che questo problema non è raro e che affidare l'analisi in mandato rischio-stratificata ha il potenziale di fare diminuire il rischio di promozione dei trattamenti dispendiosi e pericolosi.„ Hayward dirige il Centro di VA per la Gestione di Pratica ed i Risultati Ricercano che e che è il professor di medicina e di salute pubblica al U-M.
Nel documento, lui ed i suoi dati reali attuali dei colleghi dagli studi clinici e modelli ipotetici di simulazione. Egualmente riferiscono che cosa hanno trovato in un esame dei documenti in pubblicazioni mediche importanti, che hanno indicato che soltanto 4 per cento dei test clinici usati rischio-hanno stratificato l'analisi.
Fra i trattamenti che dovrebbero essere studiati con l'analisi rischio-stratificata, mostrano, sono il tPA grumo-rompentesi della droga. Uno studio di maggiore 1993 ha indicato che i pazienti di attacco di cuore che lo hanno ricevuto erano molto meno probabili morire che coloro che ha ottenuto un'altra droga.
Ma quando il collega David il M. Risonanza, M.D., M.Sc di Hayward., ora alla Tufts University, ha analizzato i dati da questo studio in un modo rischio-stratificato, ha trovato le differenze principali nell'efficacia di tPA. Infatti, la sua analisi indica che 25 per cento dei pazienti nello studio originale hanno rappresentato più di 60 per cento di tutto il vantaggio nell'intero studio. Nel Frattempo, la metà dei pazienti ha ricevuto poco o nessun vantaggio -- ed alcuni hanno avuti così ad alto rischio di spurgo del cervello dal tPA che c'era danno netto.
“Un'analisi rischio-stratificata può anche trovare che stiamo sottovalutando i vantaggi di un trattamento,„ dice Hayward. Per esempio, uno studio importante su tPA per il trattamento del colpo non ha mostrato vantaggio fra qualsiasi gruppo di pazienti curati fra tre e cinque ore dopo l'inizio del loro colpo. Ma Risonanza ed altre indicate da analisi rischio-stratificata che molti pazienti che hanno avuti un a basso rischio di spurgo del cervello effettivamente hanno ricevuto il vantaggio significativo da tPA anche tre - cinque ore dopo un colpo.
Questi esempi nell'ambiente sono fra quelli descritti nel nuovo documento accanto alle simulazioni statistiche che ulteriormente illustrano come i risultati di prova “di media„ possono essere ingannevoli.
“Un trattamento che fa diminuire il rischio di colpo da 25 per cento avrà vantaggio 100 volte più assoluto per qualcuno con quello nel rischio 10 di avere un colpo che per qualcuno con quello nel rischio 1.000,„ nota Timothy Hofer, M.D., M.Sc., un professore associato di U-M e ricercatore di VA che ha lavorato ai modelli statistici di simulazione per lo studio. “Infatti, se quel trattamento egualmente nuoce anche ad uno in 1,000 persone dovuto gli eventi avversi in relazione con il farmaco seri, darlo che il trattamento alla persona a basso rischio voi nocerà a quattro genti per ogni una persona aiuta.„
“La stratificazione di Rischio dei risultati di studio egualmente fornirà migliori informazioni per aiutare medici a parlare con i loro pazienti circa indipendentemente da fatto che un determinato trattamento è giusto per loro, tenendo conto delle loro diverse circostanze,„ dice Hayward. Potrebbe anche salvare i dollari di sanità diminuendo esagera dei trattamenti medici, che sono diventato sempre più costosi. “È molto possibile che una proporzione sostanziale di spese sanitarie di instabilità sia collegata con gli avvocati che usando i vantaggi medii dei trattamenti per promuovere l'uso di questi trattamenti a tantissima gente che riceve poco vantaggio da loro.„
Naturalmente, per permettere l'analisi rischio-stratificata, è importante avere i buoni modelli, o strumenti statistici, che considerano i fattori di fondo che possono fare qualcuno aa determinati malattie o incidenti più o meno inclini di salubrità. Per esempio, per dire se una nuova droga aumenta il rischio di attacco di cuore, i ricercatori dovrebbero usare un modello che calcola il rischio del riferimento di attacco di cuore che considera i fattori di rischio multipli, quali l'età, il tabagismo, il colesterolo, la storia della famiglia, la pressione sanguigna, il diabete, dopo i problemi in relazione con il cuore ed altri fattori.