Somente analisando resulta usando um método estatístico que considere diversos factores imediatamente -- por exemplo, risco total do cardíaco de ataque, um pouco do que apenas factores de risco individuais tais como a idade -- os pesquisadores poderão verdadeiramente ver como os riscos e os benefícios de um tratamento variam do paciente ao paciente, o estudo sugerem.
Este tipo da análise, chamado análise multivariable ou risco-estratificada, exigiria um "knowhow" mais estatístico. Mas poderia salvar vidas e dinheiro, e permite que os pacientes pesem os riscos verdadeiros e os benefícios de um tratamento a sua saúde antes de começar o tratamento.
“A Maioria de estudos sublinham actualmente o risco médio e o benefício médio encontrou no estudo, mas o participante experimental médio pôde obter muito menos benefício do que a média, ou mesmo seja prejudicado,” diz o autor principal Rodney Hayward, M.D. “Se 9 povos estão em uma sala com Bill Gates, o valor líquido médio dos povos na sala será diverso bilhão dólares mesmo se todos mais na sala está no débito sério.
“Similarmente, em um ensaio clínico, se um grupo pequeno de pacientes obtem muito uma grande quantidade de benefício, o tratamento pode ter o benefício médio mesmo quando a maioria de povos na experimentação não receberam nenhum benefício e alguns são prejudicados,” ele diz. “Nós acreditamos que nosso estudo demonstra claramente que a maneira que actual os tratamentos médicos são avaliados é inadequada detectar este problema, que este problema não é raro, e que encarregar da análise risco-estratificada tem o potencial diminuir o risco de promover tratamentos desperdiçadors e inseguros.” Hayward dirige o Centro do VA para a Gestão da Prática e os Resultados Pesquisam e são um professor de medicina e da saúde pública no U-M.
No papel, ele e seus dados reais actuais dos colegas dos estudos clínicos, e modelos hipotéticos da simulação. Igualmente relatam o que encontraram em uma revisão dos papéis nos jornais médicos principais, que mostraram que somente 4 por cento dos ensaios clínicos usados risco-estratificaram a análise.
Entre os tratamentos que devem ter sido estudados com análise risco-estratificada, mostram, são o tPA coágulo-rebentando da droga. Um estudo do major 1993 mostrou que os pacientes do cardíaco de ataque que o receberam eram muito menos prováveis morrer do que aqueles que obtiveram uma outra droga.
Mas quando o colega David M. Kent de Hayward, M.D., M.Sc., agora na Universidade dos Topetes, analisou os dados deste estudo em uma maneira risco-estratificada, encontrou diferenças principais na eficácia do tPA. De facto, sua análise mostra que 25 por cento dos pacientes no estudo original esclareceram mais de 60 por cento de todo o benefício no estudo inteiro. Entrementes, a metade dos pacientes recebeu quase nenhum benefício -- e alguns tiveram tal risco elevado de sangramento do cérebro do tPA que havia um dano líquido.
“Uma análise risco-estratificada pode igualmente encontrar que nós estamos subestimando os benefícios de um tratamento,” diz Hayward. Por exemplo, um estudo principal do tPA para o tratamento do curso não mostrou nenhum benefício entre qualquer grupo de pacientes tratados entre três e cinco horas após o começo de seu curso. Mas Kent e outro mostrados pela análise risco-estratificada que muitos pacientes que tiveram um de baixo-risco do sangramento do cérebro receberam certamente o benefício significativo do tPA mesmo três a cinco horas após um curso.
Estes exemplos do real-mundo estão entre aqueles descritos no papel novo ao lado das simulações estatísticas que ilustram mais como os resultados experimentais da “média” podem ser enganadores.
“Um tratamento que diminua o risco de curso por 25 por cento terá um benefício 100 vezes mais absoluto para alguém com esse no risco 10 de ter um curso do que para alguém com esse no risco 1.000,” nota Timothy Hofer, M.D., M.Sc., um professor adjunto do U-M e da pesquisa do VA o cientista que trabalhou nos modelos estatísticos da simulação para o estudo. “De facto, se esse tratamento igualmente prejudica mesmo um em 1.000 povos devido aos eventos adversos medicamentação-relacionados sérios, dá-lo que o tratamento à pessoa de baixo-risco você prejudicará quatro povos para cada uma pessoa ajuda.”
Do “a estratificação Risco de resultados do estudo igualmente fornecerá a melhor informação para ajudar doutores a falar com seus pacientes aproximadamente mesmo se um determinado tratamento é direito para eles, considerando suas circunstâncias individuais,” diz Hayward. Poderia igualmente salvar dólares dos cuidados médicos diminuindo o uso excessivo dos tratamentos médicos, que se tornaram cada vez mais caros. “É bastante possível que uma proporção substancial de custos dos cuidados médicos do fugitivo está relacionada aos advogados que usam os benefícios médios dos tratamentos para promover o uso destes tratamentos a um grande número povos que recebem pouco benefício deles.”
Naturalmente, para tornar a análise risco-estratificada possível, é importante ter bons modelos, ou as ferramentas estatísticas, que levam em consideração os factores subjacentes que podem fazer alguém determinados doenças ou incidentes mais ou menos inclinados da saúde. Por exemplo, a fim dizer se uma droga nova aumenta o risco de cardíaco de ataque, os pesquisadores precisariam de usar um modelo que calculasse o risco da linha de base de cardíaco de ataque que considera factores de risco múltiplos, tais como a idade, a história de fumo, colesterol, antecedentes familiares, pressão sanguínea, diabetes, após problemas coração-relacionados, e outros factores.