Igra slučajnosti ne smije se zanemariti

Ključna poruka

  • Igra slučajnosti mora se uzeti u obzir tako što će se procijeniti pouzdanost i zatim ugraditi u kvalitetu i kvantitetu dostupnih dokaza

Uvod: Igra slučajnosti i zakon velikih brojeva

Vjerodostojni dokazi o učincima liječenja oslanjaju se na sprječavanje pristranosti (i rješavanje pristranosti u istraživanjima u kojima nisu spriječene). Kada te značajke nisu ugrađene u objektivnu provjeru, nijedna manipulacija rezultata istraživanja ne može riješiti probleme koji će ostati, kao ni njihove opasne – i ponekad smrtonosne – posljedice (pogledajte 1. i 2. poglavlje). Čak i kada su mjere koje se poduzmu za smanjenje pristranosti uspješne, čovjeka još uvijek može zavarati igra slučajnosti.

Svima je jasno da ako se novčić ponavljano baca, nije uopće rijetkost vidjeti „nizove“ od pet ili više glava ili pisama, jedan iza drugog. I svakom je jasno da se, što se novčić više baca, povećava vjerojatnost da će u konačnici biti jednak broj glava i pisama.

Kada se uspoređuju dva načina liječenja, bilo kakve razlike u rezultatima jednostavno mogu biti posljedica ove igre slučajnosti. Recimo da 40% bolesnika umre nakon terapije A, u usporedbi sa 60% sličnih bolesnika koji umru nakon primanja terapije B. Tablica 1 pokazuje što se može očekivati kada 10 bolesnika primi svaki od tih dvaju načina liječenja. Razlika u broju smrti između dviju terapija izražava se kao „omjer rizika“ (engl. risk ratio). Omjer rizika u ovom slučaju jest 0,67.

 

Terapija A Terapija B Omjer rizika
Broj umrlih 4 6 (4:6 =) 0.67
Od (ukupan broj) 10 10
Tablica 1. Omogućuje li ovo malo istraživanje pouzdanu procjenu razlike između terapije A i terapije B?

 

Je li razumno na temelju tih malih brojeva zaključiti da je terapija A bolja od terapije B? Vjerojatno nije. Neki ljudi mogu imati bolje ishode u jednoj skupini u odnosu na drugu jednostavno zbog slučajnosti. Kada bi se usporedba ponovila u drugim malim skupinama pacijenata, broj umrlih u svakoj skupini mogao bi se obrnuti (6 naspram 4) ili ispasti isti (5 naspram 5) ili pokazati neki drugi omjer – samo zbog slučajnosti.

Međutim, što biste očekivali kada bi isti udio bolesnika u svakoj terapijskoj skupini (40% i 60%) umro nakon što bi 100 bolesnika primilo svaki od ovih oblika liječenja (tablica 2)? Iako je mjera razlike (omjer rizika) potpuno jednaka (0,67) kao u usporedbi prikazanoj u tablici 1, ipak je 40 smrti uspoređeno sa 60 smrti daleko impresivnija razlika nego 4 u usporedbi sa 6 i manja je vjerojatnost da odražava igru slučajnosti.

 

Tablica 2. Omogućuje li ovo istraživanje umjerene veličine pouzdanu procjenu razlike između terapije A i terapije B?
Terapija A Terapija B Omjer rizika
Broj umrlih 40 60 (40:60 =) 0.67
Od (ukupan broj) 100 100

 

Stoga, da bi se izbjegle zabune koje nastaju zbog igre slučajnosti tijekom uspoređivanja učinaka liječenja, zaključci se moraju temeljiti na proučavanju dovoljno velikog broja bolesnika koji umru ili im se stanje pogorša, poboljša ili ostane jednako. To se ponekad zove „zakonom velikih brojeva“.