Мой регион:
Войти через:

Российский гомеопатический журнал

Том 4, выпуск 3 · Октябрь 2020 · ISSN 2541-8696




Совокупность клинического опыта гомеопатической поддержки при COVID-19, информационный бюллетень 13



  • Абстракт
  • Статья
  • Литература

Совокупность клинического опыта гомеопатической поддержки при COVID-19, информационный бюллетень 13

Байесовский* анализ симптомов, 12 выпуск

Информационный бюллетень

LMHI 16 июля 2020 г.

Этот информационный бюллетень получил новое название, потому что другие участники проекта закончили свою часть работы. Полученные ими данные будут обсуждаться в приложении к информационному бюллетеню. Результаты «Байесовского анализа симптомов» применяются с целью создания новых рубрик реперториума для лечения COVID-19, с применением байесовской статистики. Ожидается пересечение рубрик, потому что высококачественные данные позволяют улучшить количественный анализ. В этом выпуске мы имеем дело с надежностью и воспроизводимостью, которые также тесно связанны с качеством. 

Картина COVID-19 в настоящее время меняется по нескольким параметрам. Во-первых, эпидемия сокращается в Европе, но ухудшается ситуация в Индии, с более чем десятью тысячами новых случаев каждый день, количество которых продолжает расти. Во-вторых, правительство Индии признает гомеопатию и способствует сотрудничеству между гомеопатами и врачами конвенциональной медицины. В-третьих, гомеопатическое сообщество теперь впервые может разработать протокол лечения нового заболевания основываясь на систематическом сборе данных и статистическом анализе этих данных, результатом чего явилось приложение, содержащее прописанный алгоритм. Эта уникальная возможность показать практикующим гомеопатам, что гомеопатия- прозрачный, систематический и воспроизводимый метод. До сих пор наши оппоненты зачастую характеризовали нас как ненадежных ученых, но теперь мы можем лечить пациента вместе с обычным врачом и показать, как мы прописываем гомеопатическое лекарство.

 

Алгоритм назначения 

В предыдущем информационном бюллетене мы показали, что анализируя в приложении мини-реперторий более-менее типичные симптомы мы получаем те же результаты, как и в привычных нам историях болезни. Однако приложение не использует всю информацию, которую мы можем получить из нашей базы данных. Существуют также симптомы, которые встречаются реже, но дают убедительное подтверждение конкретным препаратам, таким как:

* Для arsenicum: беспокойство; жажда маленькими глотками; снижение аппетита

* Для bryonia: отвращение к движению / лежать спокойно; хочет, чтобы его оставили в покое; жажда больших количеств

* Для gelsemium: не может держать глаза открытыми; озноб в спине; непроизвольное мочеиспускание от кашля

Общим для этих симптомов является то, что они встречаются у меньшего числа пациентов, но очень специфичны для конкретных средств. Во многих случаях, вместе с общими симптомами в приложении мы можем получить прозрачный и определенный рецепт, даже если приложение может дать только "усредненные показания".

На рис. 1 показано, что лечение некоторых пациентов может быть несложным, если приложение указывает “весомые показания " для конкретного лекарства. Весомые показания даются, если комбинированный коэффициент подобия (LR) всех симптомов равен 10 или выше. Предположим, что предварительная вероятность того, что одно из лекарств, включенных в приложение, будет работать, составляет 10%, тогда LR = 10 приведет к апостериорной* вероятности выше 50%. Резюмируя байесовский расчет получаем: априорная вероятность = 0,1 / 0,9; апостериорная вероятность = 10 x предыдущие вероятности = 1 / 0,9 = 1,11; апостериорная вероятность = вероятность / (1 + вероятность) = 1,11 / 2,11 = 0,526. Наш тест приложения, описанный в предыдущем информационном бюллетене, показал, что оно дало правильную рекомендацию в 11 из 18 случаев.

 


 

Рис. 1: алгоритм назначения в случаях COVID-19 препаратов, входящих в регламент (на данный момент ars, bry и gel)

 

Конечно, если опытный практикующий врач-гомеопат распознает у конкретного пациента очень специфический симптом (не в приложении), указывающий на средство, которое не может быть рекомендовано приложением, суждение практикующего врача должно преобладать. Приложение, однако, составляет свою гомеопатическую рекомендацию, основанную на математическом принципе. Главная трудность в гомеопатической практике заключается в большом разнообразии симптомов и распознавании закономерностей в этих симптомах.

 

Лечение и причинно-следственная связь 

Пример: в разгар голландской эпидемии COVID-19 мой сосед посетил оживленный торговый центр. После у него поднялась температура, начался озноб, головная боль и сильная слабость. В Нидерландах не удалось пройти тест на COVID-19, но, исходя из симптомов, я прописал Gelsemium C30. Лекарство пришло на следующий день. Однако, пациенту стало уже намного лучше еще до того, как было принято лекарство.

 

Эффект плацебо сильно недооценивается, и это часто демонстрируется в рандомизированных контролируемых исследованиях (РКИ). Кокрэйновский анализ РКИ эффективности оксикодона - одного из сильнейших обезболивающих - при невропатической боли показал умеренное улучшение по сравнению с реальным лекарством у 44% пациентов.1 Однако у 27% пациентов, принимавших плацебо, было такое же улучшение. По-видимому, на практике эффект плацебо составляет более половины эффекта, как в случае со многими лекарствами. Помимо эффекта плацебо, имеет место также спонтанное выздоровление, как мы видим в большинстве случаев COVID-19.2

 

Я не могу сказать, исцелился ли мой сосед с помощью эффекта плацебо или выздоровел самопроизвольно, но я бы точно не стал утверждать, что Gel вылечили этого пациента. Поступить так для обычного доктора будет вне всяких сомнений причиной потери доверия. Более того, он не стал бы спрашивать моего совета в лечении пациентов с COVID-19. Доверие к любому практикующему гомеопату было бы серьезно подорвано, если бы он заявил, что каждый пациент с легкой формой COVID-19 был вылечен его лекарством.

 

И ещё более пагубным был бы эффект ложного приписывания положительной причинно-следственной связи к эффективности нашего приложения. Сильной стороной этого приложения является то, что оно основано на точных LR-оценках общих симптомов. Таких LR-пересечений часто бывает немного, скажем, около 2, но комбинация четырех симптомов с LR = 2 даст комбинированный LR-эффект = 2x2x2x2 = 16.

 

Предположим, что для лекарства A симптом с LR = 2 преобладает у тех 20%, кто хорошо реагирует на лекарство, тогда как распространенность того же симптома у остальной части населения составляет 10%. Как бы это повлияло на LR, если бы половина нашей предположительно восприимчивой популяции была вылечена эффектом плацебо или бы выздоровела спонтанно? Эта вторая половина населения фактически будет иметь такую же распространенность симптома, как и остальная часть населения, то есть 10%. В результате распространенность в нашей популяции лиц, предположительно ответивших на лекарство «А», становится 15%, а LR = 1,5, как показано на рисунке 2. Четыре симптома с LR = 1,5 дадут комбинированный LR = 1,5x1,5x1. 0,5x1,5 = 5,06. Тогда рекомендация приложения будет не «Весомое показание к лекарству А», а «Незначительное показание к лекарству А».

 


Рис. 2 Влияние ложноположительного результата лечения на расчет LR

 

Если мы признаем, а мы должны признать, что около половины случаев выздоровления наших пациентов не вызваны назначенными лекарствами, становится очевидным, что рассчитанные LRs занижены. Однако мы не должны фаталистически предполагать, что никогда не сможем узнать, какая часть наших пациентов выздоровеет от лекарства, поскольку мы можем наблюдать изменения в процессе исцеления, указывающие на повышенную вероятность того, что лекарство действительно вызвало излечение, например:

 

• Развитие ситуации, которая кажется типичной для реакции на прием гомеопатического средства: вскоре после первой дозы препарата у пациента наблюдается психическое и / или функциональное улучшение, например, он начинает делать то, что он не мог до того, как было дано лекарство. После этого мы наблюдаем улучшение по другим показателям. 

• Через некоторое время улучшение прекращается и возобновляется после повторного приема средства. 

Эти признаки причинно-следственной связи являются частью модифицированных критериев Наранхо и будут объяснены далее в одном из наших информационных бюллетеней о качественных исследованиях3. Конечно в этих наблюдениях много субъективности и врачи, как правило, слишком оптимистично оценивают влияние своей терапии. Ни один практикующий врач не может избежать предвзятости, но, если вы думаете, что всем вашим пациентам стало лучше благодаря вашему лечению, вы определенно предвзяты! Тщательно описывая процесс выздоровления можно выбрать 50-70% ваших случаев, которые с большей вероятностью наступили благодаря действию лекарства. Такой выбор случаев генерирует более высокие LR, и это дает лучшую результативность алгоритма, основанного на этих LR.

 

Доверие и взаимодействие

 

В течение долгого времени медицинское научное сообщество верило в дихотомию в исследованиях: рандомизированные контролируемые исследования были надежными, в то время как отдельные случаи или серии случаев были ненадежными. Как следствие, рандомизированное контролируемое исследование было признано намного лучше, чем обсервационное исследование, поскольку считалось единственным способом оценки причинно-следственной связи. Это мнение изменилось с начала века, поскольку РКИ оказалось гораздо более предвзятым, чем ожидалось.4 С другой стороны, растет понимание того, что мы можем учиться на собственном опыте.5 Наблюдаемые исследования стали более важными, особенно в индивидуализированной медицине.6 

Сейчас мы находимся в уникальной ситуации, когда можем показать коллегам конвенциональной медицины, как мы учимся на собственном опыте и демонстрируем прозрачность нашего метода. В то же время мы должны показать нашим коллегам аллопатам, что мы хорошо осведомлены о предвзятости, эффектах плацебо и спонтанном выздоровлении. Об этом может свидетельствовать тщательный отбор случаев, которые используются для расчетов LR, что в то же время улучшит наши результаты.

 В таблице 1 показано текущее состояние базы данных, лежащей в основе приложения мини-репертория. С учетом приведенной выше информации вы можете заподозрить, что многие из нижних значений LR преуменьшены. Однако вы также можете видеть некоторые высокие значения LR, например, для «тяжести век» у гельземиума, «жажда большого количества воды» у брионии, «озноба» и «непроизвольного мочеиспускания от кашля» у гельземиума. Здесь произошло обратное: предвзятость подтверждения приводит к завышению LR.

 

Предвзятость подтверждения, скорее всего, произойдет по основным симптомам. "Тяжесть век" является основным симптомом для гельземиума, и поэтому практикующие врачи будут отдавать предпочтение этому лекарству, если этот симптом присутствует. Может также случиться, что гомеопат-практик с большей вероятностью будет наблюдать тяжесть век, когда он думает о гельземиуме, отсекая другие наблюдаемые симптомы. Эти основные симптомы не используются в приложении, потому что они слишком сильно повлияют на результат.

 

Вывод 

Эффекты плацебо и спонтанное выздоровление сильно недооценивают в качестве причин излечения. Ложное приписывание случаев исцеления лекарствами вызывает как недооценку ЛР в общих симптомах, так и переоценку ЛР в основных симптомах. Описание случая заболевания должно быть дополнено описанием реакций на лекарство, которые указывают или не указывают на причинно-следственную связь между назначенным лекарством и улучшением. Описание всех случаев так, как будто препарат вызвал излечение подрывает доверие к гомеопатии.

 

Таблица 1: количество симптомов и итоговые расчеты LR для ars, bry, gel и phos. Состояние на 18-06-2020.

 

 

Симптомы

всего

ars

LRars

bry

LRbry

gels

LRgels

phos

LRphos

n=

272

49

76

36

16

утомляемость

152

33

1.26

34

0.74

31

1.68

10

1.13

Сухой кашель

123

18

0.78

44

1.44

15

0.91

9

1.26

Высокая температура

106

19

0.99

31

1.07

15

1.08

10

1.67

Боль в мышцах/костях

99

25

1.54

30

1.12

9

0.66

4

0.67

Головная боль

97

13

0.70

34

1.39

18

1.49

5

0.87

Боль в горле

82

20

1.47

24

1.07

10

0.91

3

0.61

одышка

72

6

0.41

21

1.06

7

0.71

9

2.29

озноб

70

9

0.67

19

0.96

23

3.21

3

0.72

Дискомфорт в груди

65

8

0.64

18

0.99

8

0.92

8

2.25

тревога

58

28

4.25

9

0.47

3

0.36

4

1.19

понос

50

14

1.77

12

0.81

7

1.07

5

1.78

жажда

47

17

2.58

22

2.27

2

0.29

2

0.71

кашель

44

12

1.71

13

1.08

3

0.48

2

0.76

Потеря вкуса/обоняния

51

5

0.49

13

0.88

1

0.13

4

1.36

Сухость языка/горла

54

16

1.92

23

1.91

3

0.39

Боль в груди

27

3

0.57

11

1.77

3

0.82

3

2.00

Отсутствие жажды

27

1

0.18

6

0.74

9

3.28

3

2.00

тошнота

20

7

2.45

4

0.64

3

1.16

1

0.84

Боль в груди < кашель

18

1

0.27

10

3.22

5

2.52

2

2.00

Боль в спине

17

1

0.28

11

4.73

1

0.41

1

1.00

Продуктивный кашель

16

4

1.52

2

0.37

1

0.44

4

5.33

Тяжесть век

15

2

0.40

13

42.61

кашель < разговор

13

2

0.83

6

2.21

потливость

13

2

0.83

4

1.15

2

1.19

1

1.33

Холод в спине

13

4

1.15

9

14.75

Желание холодных напитков

12

5

1.84

1

0.60

3

5.33

кашель < сильная потливость

11

2

1.01

8

6.88

> открытый воздух

11

1

0.46

4

1.47

1

0.66

Жажда большого количества воды

11

10

25.79

Желание теплого питья

11

3

1.71

4

1.47

1

0.66

Желание свежего воздуха

10

1

0.51

5

2.58

1

0.73

беспокойство

10

7

10.62

2

0.64

Горький вкус

10

3

1.95

2

0.64

1

0.73

Отсутствие аппетита

10

10

3.50

3

0.98

1

0.73

Непроизвольное мочеиспускание при кашле

9

2

0.74

7

22.94

 

На данный момент препарат фосфор (phos) является первым кандидатом на добавление в приложение, но мы хотели бы иметь больше случаев для большей точности результата.

 

Резюме данных для описания кейсов

Мы подытоживаем минимально необходимые данные для этого проекта. У нас уже было:

- Степень тяжести заболевания COVID-19: легкая - средняя - тяжелая - критическая

- Подтвержден ли COVID-19?

- Препарат с указанием даты первого приема

- Количество часов до начала улучшения и / или до отсутствия лихорадки

- По возможности не менее 3-5 симптомов, характерных для данного случая

- Пневмония на рентгене или компьютерной томографии

 

Также проверить:

 

- Количество дней между возникновением первых симптомов и ухудшением состояния

- Прострация / истощение; в каком месте находится слабость

- Страх / беспокойство

- Спутанность сознания

- беспокойство

- Лихорадка, озноб или озноб, чередующиеся с лихорадкой

- жажда

- боль; где

- сухой или влажный кашель

- одышка

- Боль в горле

- потеря вкуса и / или запаха

- понос

 

Команда исследовательского проекта гомеопатической клинической базы данных LMHI-ECH COVID-19: Lex Rutten, Bernardo Merizalde, Robbert van Haselen, Raj Kumar Manchanda, Ashley Ross, Gustavo Cataldi, Altunay Agaoglu, Tiziana di Giampietro, Lefteris Tapakis, Theodore Lilas, Peter Gold, Frederik Schroyens, José Eizayaga

 

* Суть такого анализа в возможности определения более точной вероятности наступления какого-либо события ввиду появления новых обстоятельств. 

*Апостериорная вероятность – это условная вероятность события при некотором условии, рассматриваемая в противоположность его априорной вероятности.

[1] Gaskell H, Derry S, Stannard C, Moore RA. Oxycodone for neuropathic pain in adults. Cochrane Database Syst Rev. 2016;2016(7). doi:10.1002/14651858.CD010692.pub3

[2] https://www.ecdc.europa.eu/en/covid-19/latest-evidence/epidemiology. Accessed 20-06-2020

[3] Lamba, Chetna Deep; Gupta, Vishwa Kumar; Haselen, Robbert Van; Rutten, Lex; Mahajan, Nidhi; Molla, Abdul Motin; Singhal R. Evaluation of the Modi fi ed Naranjo Criteria for Assessing Causal Attribution of Clinical Outcome to Homeopathic Intervention as Presented in Case Reports. Homeopathy. 2020. doi:10.1055/s-0040-1701251

[4] Ioannidis JPA. Why most published research findings are false. PLoS Med. 2005;2(8):e124. doi:10.1371/journal.pmed.0020124

[5] Vandenbroucke JP. In Defense of Case Reports and Case Series. Ann Intern Med. 2001;134(4):330. doi:10.7326/0003-4819-134-4-200102200-00017

[6] Croft P, Altman DG, Deeks JJ, et al. The science of clinical practice: disease diagnosis or patient prognosis? Evidence about “what is likely to happen” should shape clinical practice. BMC Med. 2015;13:1-8. doi:10.1186/s12916-014-0265-4



← Весь выпуск