Проспективные исследования реальной клинической практики: стратегическое наблюдение в мире данных реальной клинической практики

Автор: Габидуллина Асия, независимый дата-менеджер
Редактор: Гольдина Татьяна, к.б.н., соучредитель ООО «Про РВЕ Солюшнс», руководитель Сообщества ПроИРКП (ProRWE Community)
Дата публикации: 06 апреля 2026 г
Резюме
В отличие от «архивного поиска» в ретроспективных исследованиях, проспективные исследования реальной клинической практики (ИРКП) строятся на принципе «спланированного наблюдения». Данные собираются целенаправленно и вперед во времени, что позволяет получить более качественные и надежные доказательства для ответов на сложные вопросы о долгосрочной эффективности, безопасности и экономической целесообразности лечения в реальных условиях. В статье рассматриваются методология, ключевые дизайны, управление данными.​
Содержание
1. Введение
2. Проспективные ИРКП: стратегия для будущих решений
3. Заключение
4. Источники для углубленного изучения
5. Список литературы / Ссылки
1. Введение
Ключевым фактором, определяющим надежность получаемых доказательств, является дизайн исследования во временной перспективе. FDA в Framework for FDA’s Real-World Evidence Program (декабрь 2018) четко разграничивает: «Наблюдательные исследования могут быть проспективными или ретроспективными, в зависимости от того, собираются ли данные специально для исследования или получаются из ранее существовавших источников» [1]. Данное определение является фундаментальным и применимо ко всем ИРКП независимо от источника данных.
Главный критерий проспективного подхода заключается в том, что протокол исследования, план сбора данных и формы наблюдения утверждаются до включения первого пациента в исследование. Это превращает исследование из пассивного анализа «случившегося» в активный процесс наблюдения за «происходящим». Так, фармацевтическая компания, запуская новый препарат на рынок, может инициировать проспективное когортное исследование, например, пострегистрационное исследование безопасности (ПРИБ, Post-Authorization Safety Study, PASS) для целенаправленного наблюдения за тысячами пациентов в реальных условиях в течение нескольких лет, чтобы выявить редкие или отсроченные побочные реакции [2]. EMA и FDA требуют таких исследований для оценки профилей безопасности, включая приверженность терапии и коморбидность В данной статье мы сосредоточимся на проспективном подходе: разберем его уникальные дизайны, преимущества, тонкости управления данными.
2. Проспективные ИРКП: стратегия для будущих решений
Дизайны проспективных исследований: от наблюдения до эксперимента
Проспективные ИРКП не однородны, могут быть как неинтервенционными, так и интервенционными (клиническими). Очень подробное описание дизайнов ИРКП приведено в статье Новодержкиной Е.А. и Гольдиной Т.А. «Исследования рутинной практики: проблемы терминологии и классификации» [3]. Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) в своем финальном руководстве 2024 года подчеркивает, клинические исследования с использованием данных реальной клинической практики (ДРКП, Real World Data, RWD) включают «все дизайны исследований, включая, но не ограничиваясь: интервенционные исследования, где лечение назначается по протоколу, и неинтервенционные исследования, где лечение определяется в ходе рутинной клинической помощи» [4, 5].
Неинтервенционные проспективные ИРКП
  • Когортное исследования. Классический и самый распространенный дизайн. Группа пациентов (когорта) с определенным признаком (например, впервые установленный диагноз фибрилляции предсердий) набирается и наблюдается в течение длительного времени. Сбор данных осуществляют в соответствии с заранее разработанными планами исследований, которые позволяют лучше контролировать качество данных Цель — описать естественное течение болезни, оценить долгосрочные исходы, частоту осложнений или эффективность стандартных вмешательств в практике. Сюда же относятся проспективные регистры заболеваний (онкологические, кардиологические, орфанные), которые становятся мощнейшими источниками данных при условии, что они созданы с исследовательскими целями.
  • Исследования на основе регистров. Регистр пациентов, изначально созданный с различными целями, включая исследовательские, и стандартизированным протоколом сбора данных — мощнейший инструмент. Данные в него вносятся систематически и проспективно. Пример — международный регистр MSBase для рассеянного склероза, который служит базой для множества аналитических работ [6].
  • Кросс-секционное исследование (cross-sectional). Это «моментальный снимок» популяции в определенный момент времени. Может быть как проспективным (плановое обследование определенной группы), так и ретроспективным (анализ данных ежегодной диспансеризации).
Интервенционные (клинические) проспективные ИРКП
  • Прагматические клинические исследование (Pragmatic Clinical Trials, PCT). Это гибрид, сочетающий строгость рандомизации с условиями рутинной клинической практики. Здесь сохраняется ключевой элемент эксперимента — случайное распределение пациентов в группы (например, новая терапия vs стандарт). Однако все остальное максимально приближено к реальности: широкие критерии включения, участие обычных лечебных учреждений, минимальное вмешательство в работу врача, оценка значимых для пациента исходов (например, частота госпитализаций). Пример: Знаменитое исследование получения данных из ИРКП Salford Lung Study по Хронической Обструктивной Болезни Лёгких(ХОБЛ) и астме, где тысячи пациентов из первичного звена здравоохранения были рандомизированы прямо в условиях своей поликлиники [7].
  • Клинические исследования с внешним контролем. Иногда проведение рандомизации невозможно или неэтично (например, при лечении тяжелых онкологических заболеваний). Тогда эффективность новой терапии в проспективно наблюдаемой когорте сравнивают не с данными пациентов, полученными вне этого исследования. В проспективном дизайне могут быть использованы ДРКП из электронных медицинских карт. В случае исторического контроля происходит сравнение с ДРКП пациентов, которые лечились в прошлом (до начала текущего исследования) стандартными методами) дизайн будет ретроспективным. Это сложный с методологической точки зрения дизайн, требующий тщательного статистического выравнивания групп.
Управление данными в проспективных неинтервенционных исследованиях
Данные в НИ имеют множество ограничений: высокую частоту пропусков и неполных траекторий наблюдения, вариабельное качество записи исходной информации, отсутствие стандартизации форматов и кодировок, систематические смещения отбора и наблюдения, а также ошибки при переносе и интеграции данных из различных источников [8]. Поэтому в настоящем разделе особенное внимание уделяется именно управлению данными в проспективных неинтервенционных исследованиях (НИ).
Таблица 1. Управление данными в проспективных НИ
Примеры из практики управления данными
Выбывание центров в многоцентровом НИ: В одном из проспективных неинтервенционных исследований к работе изначально было привлечено около 100 центров, однако к концу наблюдения активно данные вводили порядка 70 центров. Основными причинами были длительная занятость врача-исследователя, перегрузка текущей клинической работой и фактическое прекращение ввода данных. Регулярный мониторинг активности центров (число включённых пациентов, частота и своевременность визитов, пропуски по ключевым полям) позволял своевременно выявлять такие ситуации, проводить адресную коммуникацию и, при отсутствии улучшений, фиксировать решение об исключении центра из анализа с соответствующим описанием в документации.
Обнаружение дублирования записей и первичных документов: В другом неинтервенционном исследовании централизованный мониторинг базы и загруженных обезличенных первичных документов выявил случаи дублирования: одни и те же сканы лабораторных отчётов и выписок использовались для нескольких пациентов, а в ИРК создавались дополнительные записи, чтобы формально достигнуть плановых показателей по набору. Сопоставление дат, структур записей и файлов первичных документов позволило идентифицировать проблему, после чего данные соответствующего центра были подробно пересмотрены, часть записей исключена из анализа, а центр выведен из исследования. Все шаги и аргументация были зафиксированы в планах и отчётах по управлению данными, что обеспечило прозрачность решений для спонсора и потенциальных внешних проверок. Именно в подходах к управлению данными (Data Management) лежит фундаментальная разница между проспективными и ретроспективными исследованиями.
3. Заключение
С точки зрения ДРКП и управления данными проспективные ИРКП — это стратегический инструмент, требующий значительных ресурсов и времени, но дающий взамен высоконадежные доказательства. ДРКП обладают значительными ограничениями, которые обязательно должны быть учтены на всех этапах исследования, начиная с планирования работы с данными до подготовки базы данных к закрытию. Проспективные ИРКП позволяют построить мост между ограниченными условиями клинических исследований и сложным миром рутинной клинической практики, позволяя принимать более обоснованные решения о лечении здесь и сейчас, основываясь на данных, собранных для будущего.
4. Источники для углубленного изучения
FDA. Framework for FDA’s Real-World Evidence Program. 2018. https://www.fda.gov/media/120060/download
EMA. Guideline on registry-based studies. 2021. https://www.ema.europa.eu/en/documents/scientific-guideline/guideline-registry-based-studies_en.pdf
ISPOR. Real-World Evidence. https://www.ispor.org/strategic-initiatives/real-world-evidence
Salford Lung Study. Official Website. https://salfordlungstudy.co.uk/
ICH E8(R1) «Общие принципы клинических исследований» (2021): ICH E8(R1) General Considerations for Clinical Studies
Рекомендация Коллегии Евразийской экономической комиссии от 10 июня 2025 г. №15 «О Руководстве по общим вопросам использования данных реальной клинической практики в рамках обращения лекарственного препарата». https://www.alta.ru/tamdoc/25rk0015/
5. Список литературы / Ссылки
  1. FDA. Framework for FDA’s Real-World Evidence Program. 2018.https://www.fda.gov/media/120060/download.
  2. EMA Q&A_2025,https://gmp-auditor.gmp-compliance.org/news/news-detail/revised-q-as-for-centralised-procedures-post-authorisation.html.
  3. Новодережкина Е.А., Гольдина Т.А. Исследования рутинной практики: проблемы терминологии и классификации. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2023;45(1):50-62.
  4. FDA. Real-World Data: Assessing Electronic Health Records and Medical Claims Data to Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products Guidance for Industry. 2024. URL:https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/real-world-data-assessing-electronic-health-records-and-medical-claims-data-support-regulatory.
  5. FDA. Considerations for the Use of Real-World Data and Real-World Evidence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products. 2024. URL:https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/considerations-use-real-world-data-and-real-world-evidence-support-regulatory-decision-making-drug.
  6. MSBase: международный онлайн-реестр и платформа для совместных исследований результатов лечения рассеянного склероза. Х. Буцкуэвен 1, Дж. Чепмен , Э Кристиано , F Grand'Maison , М. Хоффманн , Г. Искьердо , Д. Джолли , Л. Каппос , Т. Лейст , Д. Пёлау , В. Ривера , М. Трояно , Ф. Верхёль , Дж. П. Малковски PMID: 17263005. DOI: 10.1177/1352458506070775.
  7. New JP, Bakerly ND, Leather D, Woodcock A. Obtaining real-world evidence: the Salford Lung Study. Thorax. 2014 Dec;69(12):1152-4. doi: 10.1136/thoraxjnl-2014-205259. Epub 2014 Mar 6. Erratum in: Thorax. 2015 Oct;70(10):1008. doi: 10.1136/thoraxjnl-2014-205259corr1. PMID: 24603195; PMCID: PMC4251297.
  8. Исследования реальной клинической практики: оценка технологий здравоохранения и клинические рекомендации / Под ред. В. В. Омельяновского. – М.: Наука, 2024. – 179 с. – ISBN 978-5-02-041101-2
  9. Солодовников А.Г., Сорокина Е.Ю., Гольдина Т.А. Данные рутинной практики (real-world data): от планирования к анализу. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2020;(3):9‑16.
Made on
Tilda