Доказательная медицина: поиск научно-обоснованной информации

Практическое применение российскими врачами данных о клинических исследованиях, опубликованных в зарубежных источниках, часто бывает ограничено недостаточным знанием иностранных языков. Вместе с тем, возможность использования бесплатных интернет-сервисов автоматического перевода, например в системе Google, существенно повышает доступность таких данных для клиницистов и позволяет проводить лечебно-диагностическую работу, основываясь на принципах доказательной медицины.

В предлагаемой статье авторы дают рекомендации по оптимизации поиска информации в специализированных англоязычных базах данных.

В. В. Власов,
д-р мед. наук, проф., вице-президент Общества специалистов доказательной медицины,

О. Ю. Реброва,
д-р мед. наук, председатель Московского отделения Общества специалистов доказательной медицины

г. Москва

Источник: Журнал "Заместитель главного врача: лечебная работа и медицинская экспертиза. 2010. № 2."

Источники научной информации могут быть классифицированы как первичные - оригинальные статьи об исследованиях, вторичные - базы данных, содержащие информацию о первичных источниках, и аналитические - источники, обобщающие результаты исследований, оцененных по качеству.
Рассмотрим подробнее первые два типа источников¹.

Первичные источники

На русском языке издается относительно мало научных периодических изданий. Так, в международном регистре ISSN в 2008 году было зарегистрировано всего 20 611 русскоязычных научных журналов различной направленности (из них российских - 16 125). Для сравнения: в том же году было зарегистрировано 499 958 изданий на английском языке.
Тем не менее, главной, на наш взгляд, проблемой остается не недостаточное количество русскоязычных журналов, а качество публикаций в них. Сложившаяся практика такова, что авторы стремятся опубликовать результаты наиболее интересных исследований в самых авторитетных, в основном англоязычных, журналах. Таким образом, на долю всех других изданий остаются статьи, не попавшие в сотню престижных международных журналов.
Кроме того, выпуск медицинской литературы часто зависит от рекламодателей - производителей лекарственных средств и медицинского оборудования. Это может приводить к публикации материалов, преувеличивающих достоинства определенного лекарственного средства (или оборудования) или умалчивающих о его недостатках, что, в конечном счете, ведет к формированию у читателя искаженного представления о сравнительных характеристиках лекарственных средств и медицинского оборудования. Особенно в этом плане опасны бесплатно распространяемые, а потому широко доступные врачам издания.
К счастью, в последнее время многие, в т.ч. первоклассные, журналы публикуют свои статьи в Интернет в бесплатном доступе. Это связано, в т.ч., с тем, что правительства ряда стран, финансирующие биомедицинские исследования, требуют от ученых размещать в открытом доступе отчеты о проведенных на государственные средства исследованиях. Даже в тех случаях, когда статьи публикуются не полностью, можно ознакомиться с рефератами, доступными в основных базах данных.

Вторичные источники

Исторически самые старые вторичные информационные источники - каталоги библиотек. В медицинских науках среди них первое место занимает Index Medicus, издаваемый Национальной медицинской библиотекой США (NLM, www.nlm.nih.gov), являющийся непревзойденным лидером в развитии информационных услуг.
В течение последних 20 лет Index Medicus изменялся вместе с развитием электронных технологий. В результате бренд Index Medicus уже меньше известен, чем его электронная версия - база данных MEDLINE.
MEDLINE доступна в интернете с помощью различных специализированных поисковых систем, наиболее используемой из которых является PubMed (www.pubmed.org). Другие системы, например OVID (www.ovid.com), помимо доступа к MEDLINE предоставляют подписчикам доступ к другим базам данных (например EMBASE) и довольно большой коллекции журналов и книг.
Остановимся более подробно на инструментах поиска в базе данных MEDLINE. 

MEDLINE и инструменты поиска

Способ поиска зависит от того, для каких целей нужна информация.
При выполнении научной работы главное - найти всю релевантную (относящуюся к запросу) литературу, для чего нужна высокая чувствительность поиска. При этом обнаруживается множество статей, имеющих лишь косвенное отношение к изучаемой проблеме.
При поиске ответа на клинически важный вопрос такая низкая точность результата неприемлема - у врача нет времени изучать массу статей, отсеивая ненужное. Повышение точности нужно даже ценой снижения чувствительности поиска. 

Предметный указатель MeSH

Основа поиска в MEDLINE - индексация статей, выполняемая библиографами Национальной медицинской библиотеки США. Каждой журнальной статье, в зависимости от ее содержания (объекта, состояния или болезни, пола пациентов, возраста обследуемых, применяемого лекарственного средства, используемого диагностического прибора и т.д.), присваивается несколько "меток". Такими "метками" являются рубрики предметного указателя MeSH².
MeSH - это стандарт индексации медицинских статей, сохраняющих преемственность. Рубрикация его тщательно разработана, доступна в алфавитном расположении рубрик и в виде дерева классификации.
Так, термин "pneumonia" можно найти по алфавиту, а внутри этого раздела увидеть постоянную структуру, например Blood, Complication, Diagnosis, Diet Therapy, Drug Therapy, Epidemiology, Enzymology, Ethnology, Etiology и т.д.
Обращение к MeSH необходимо, поскольку очень важно найти правильную главную рубрику. Перейдя в интерфейс MeSH, нужно ввести термин, который наилучшим образом описывает состояние, которое нас интересует, например "pneumonia", после чего можно увидеть список рубрик, в которые входит наш термин. В случае с пневмонией в списке 29 вложений: "Pneumonia", "Pneumonia of Swine, Mycoplasmal", "Murine pneumonia virus" и т.д.
Каждое вложение сопровождается определением и датой появления термина в MeSH. Например, понятие "Pneumonia, Ventilator-Associated" (пневмония, связанная с пребыванием на искусственной вентиляции легких) введено в 2007 г., "Pneumonia, Mycoplasma" (микоплазменная пневмония) - в 1980 г., "Pneumonia Aspiration" (аспирационная пневмония) - в 1966 г.
Для перехода к списку статей необходимо пройти по ссылке "Links", расположенной справа от вхождения. Так, статей, которые мы находим по запросу "pneumonia" в MeSH, более 61 тыс. (к моменту, когда Вы будете проводить поиск, это число увеличится!). Для того чтобы найти нужную информацию, необходимо сузить поиск. 

Логические операторы

Для уточнения поиска используется технология логических операторов ("булева логика"), для иллюстрации которой продолжим пример с пневмонией.
Уточним, что пневмония возникла у пациента, проходящего радиотерапию. Если нас интересует именно  пневмония в сочетании (связи) с радиотерапией, то это может позволить уточнить результаты поиска.
Таким образом, поиск а PubMed на "pneumonia[mh]" (где [mh] обозначает поиск статей, помеченных рубрикой "pneumonia") дает 61 512 статей. Поиск на "radiotherapy[mh]" дает 110 664 статьи.
Если нас интересует пневмония в связи с радиотерапией, то нам нужно использовать оператор AND. Соответственно, "pneumonia[mh] AND radiotherapy[mh]" дает только 374 статьи.
Если бы мы хотели исключить из статей о пневмонии те, где упоминается радиотерапия, путем запроса "pneumonia[mh] NOT radiotherapy[mh]", то мы получили бы 61 138.
Оператор AND - "сильный", т.е. он "притягивает" соединяемые единицы сильнее других. Например, запрос "bronchitis OR pneumonia AND antibiotics" даст все статьи по бронхитам плюс по антибиотикотерапии пневмонии. Чтобы получить статьи по антибиотикотерапии пневмонии и бронхитов, надо использовать инструмент скобок: "(bronchitis OR pneumonia) AND antibiotics".

Ключевые слова

Любое слово из названия статьи и ее реферата тоже может быть использовано для поиска.
Например, мы можем статьи по пневмонии искать просто по слову "pneumonia". Результат - 92 731 - существенно больше, чем дал поиск по рубрике MeSH ("pneumonia[mh]"). Это происходит потому, что в ряде статей, не посвященных пневмонии, в реферате может упоминаться пневмония, например, как возможное осложнение. Такие статьи не помечены рубрикой "pneumonia" и не могут быть найдены по запросу "pneumonia[mh]".
Именно так строится стратегия поиска информации: если нужно расширить поиск, повысить его чувствительность, то используют не только рубрики MeSH, но и ключевые слова из всех полей библиографической записи.
Если нужно ускорить поиск, сконцентрировать его, то используют узкие рубрики MeSH, такие как "pneumonia, aspiration[mh]". Такой запрос принесет в десятки раз меньше находок - 4 570. Тем не менее, и такое количество статей слишком велико для анализа. Даже если мы ограничим поиск литературы по аспирационной пневмонии в глубину 1990 годом ("pneumonia, aspiration[mh] AND 1990:2007[dp]", где [dp] указывает на дату публикации), все равно источников слишком много.
В доказательной медицине проблема решается относительно просто - из общей массы публикаций отбираются лишь те, в которых сообщается о доказательных исследованиях. Таких исследований немного, и их проще анализировать. Для того чтобы при минимальной предварительной подготовке и затратах времени проводить такой поиск, разработаны формы "Клинических запросов" (Clinical queries).

Клинические запросы

Система клинических запросов была разработана одним из создателей концепции доказательной медицины Р. Б. Хэйнсом (R. B. Haynes) с коллегами из Университета МакМастера (Канада). Этот инструмент доступен с главной страницы PubMed.
На странице клинических запросов наиболее полезны два первых инструмента: Search by Clinical Study Category (Поиск по категории клинического исследования) и Find Systematic Reviews (Поиск систематических обзоров).
Рассмотрим поиск по категории клинического исследования. Данный поиск позволяет вписать название проблемы, выбрать категорию (этиология, диагностика, лечение, прогноз, прогностический алгоритм) и обозначить предпочтение поиска - широкий (чувствительный) - "broad, sensitive search" или узкий (специфичный) - "narrow, specific search". Используем пример с пневмонией.
Введем "pneumonia" и выберем "therapy", оптимизация поиска "specific": 2288 находок. Изменяем оптимизацию поиска на широкий ("broad"): 34 268. Как видим, разница огромна. Почему? Заглянем в таблицу используемых "фильтров". 

Фильтры методологических исследований в клинических запросах MEDLINE по лечению

При узком (специфичном) поиске обнаруживается только 93% релевантных статей, зато из нерелевантных статей будут отброшены 97%. В последней колонке таблицы видно, как это достигается. Используются два специфичных запроса:

• randomized controlled trial[Publication Type]. Этим выбираются статьи с результатами рандомизируемых контролируемых испытаний (далее - РКИ), помеченные как "тип публикации РКИ" библиографами.
• тот же запрос собирается из трех отдельных слов в названии или реферате статьи: randomized AND controlled AND trial.

Эти два запроса объединены оператором OR. Среди найденного примерно половина будут методически важные, доказательные статьи, сообщающие о результатах РКИ - исследований самых важных для оценки эффектов лечебных вмешательств. Если бы использовалась только первая часть запроса (randomized controlled trial[Publication Type]), для пневмонии было бы найдено 1536 статей. Применение дополнительно второй части ((randomized[Title/Abstract] AND controlled[Title/Abstract] AND trial[Title/Abstract])) с помощью оператора OR добавляет еще 63 статьи.
На сайте NLM предоставлена возможность проводить поиск и иными способами, в т.ч. на русском языке (http://babelmesh.nlm.nih.gov/index_rus.php). Однако поиск на русском языке лишен возможностей какой бы то ни было настройки и все равно приносит результаты на английском.

Детальный поиск в MEDLINE

Для реализации оценивающей (детальной) практики доказательной медицины необходимо освоение детального поиска в MEDLINE.
Такой поиск основывается на правильно сформированном клиническом вопросе PICOT³, т.е. состоит из компонентов, соответствующих пациенту (состоянию), вмешательству, исходу. Полученные материалы затем анализируются с учетом сравниваемых вмешательств и времени наступления исхода. С самого начала освоения поиска в MEDLINE нужно проводить поиск с использованием схемы PIcOT+M. Мы добавляем элемент +М для обозначения методологического фильтра, описанного в предыдущем разделе.
Естественно, схему проще понять, применяя ее к определенной клинической проблеме.
В каждом элементе поиска (P, I, O, M) нужно добиться сочетания максимальной чувствительности поиска и необходимой степени специфичности. Например, применительно к диагнозу (P, пациент) нужно идти от стандартного названия болезни к ее обозначению в рубриках MeSH (они часто различаются), а затем пополнять список возможными вариантами названия болезни, что существует применительно почти ко всем болезням. Объединенные оператором OR такие элементы запроса обеспечивают максимальную чувствительность поиска применительно к болезням (состоянию). Затем таким же образом составляется максимально чувствительный запрос применительно к вмешательству: стандартное название вмешательства, например, непатентованное название лекарственного средства объединяется через OR с синонимами - торговыми названиями.
Объединение оператором AND запросов "по диагнозу" и "по вмешательству" дает обычно довольно большой список исследований, который далее нужно сокращать. Для этого используется запрос с учетом исходов состояния (О) и методологический фильтр (М). Запрос по исходам может быть неэффективным, поскольку сведения даже о важных исходах могут быть явным и стандартным образом не отражаться в названии, реферате, статье или в ее кодах-рубриках MeSH. В результате такой поиск приносит обычно очень мало результатов. Поэтому на первое место выходит методологический фильтр. Соответственно, поиск от формулировки запроса PICOT+M обычно сокращается до PI+M. Этим обеспечивается его большая чувствительность.
Поиск исследований с учетом методологии - краеугольный камень здания доказательной медицины. При наличии исследований по актуальному вопросу выбор из них только тех, которые по своей методологии являются доказательными, - самое важное и, одновременно, самое сложное. Поскольку методология исследований различается применительно к разным вопросам - диагностике, лечению и профилактике, прогнозу, причинности - различается и выбор доказательных исследований. Фильтрация результатов поиска по диагнозу и вмешательству с помощью методологических критериев будет рассмотрена в последующих статьях.

1. ^ Использование аналитической информации будет рассмотрено в следующей статье.
2. ^ MeSH - Medical Subjects Headings (англ.) - предметные медицинские рубрики. MeSH всегда доступен на странице PubMed. В Государственной центральной научной медицинской библиотеке (ГЦНМБ) выполнен перевод MeSH на русский. Однако, качество этого перевода невысоко, и он во многом устарел.
3. ^ Подробнее об этом см.: Власов В.В. Реброва О.Ю. Доказательная медицина: формулировка актуального клинического вопроса, иерархия доказательств, источники информации. Заместитель главного врача: лечебная работа и медицинская экспертиза. 2010. № 1.