Смертность при инфаркте может зависеть от пола врача

Смертность снижалась, если врач лечил пациента своего пола. При этом смертность значительно повышалась, если женщину с инфарктом курировал врач-мужчина.

2018-08-20 22:00:00

Врачи, женщины, мужчины, реанимация
Изображение: Reader's Digest

Изначально взаимоотношения врача и пациента формировались в рамках патерналистской модели общения. Патернализм в медицине предполагает, что последнее слово в выборе метода лечения всегда остается за врачом, а пациент должен лишь следовать его указаниям. Однако сегодня наиболее эффективной и прогрессивной моделью взаимоотношений врача и пациента признается взаимодействие по типу партнерства, когда ответственность за принятие различных решений и выбора метода лечения врач разделяет с пациентом. Одной из основных задач становится установление доверительных отношений, а также подробное и доступное пациенту объяснение возможных стратегий лечения.

На взаимоотношения врача и пациента влияет множество факторов, в том числе и пол. Недавно это подтвердила группа ученых из Гарварда. Они проанализировали данные 600 тыс. пациентов, госпитализированных во Флориде в период с 1990 по 2010 г. База данных содержала полную информацию о пациентах, а также имя и фамилию лечащего их врача, по которым определялся пол.

Результаты работы опубликованы в журнале PNAS. Обобщенный анализ показал, что при соответствии пола врача и пациента вероятность смерти снижалась на 5,6%. При этом смертность была в значительной степени обусловлена случаями, когда женщин лечили врачи-мужчины. В случае, если врачом пациентки с инфарктом миокарда оказывалась женщина, вероятность смерти больной снижалась втрое. Наилучших результатов в лечении женщин врачи-мужчины достигали, если работали с большим количеством коллег-женщин или раньше уже лечили многих пациенток.

Несколько ранее в журнале JAMA Internal Medicine также было опубликовано исследование, показавшее возможность влияния пола врача на исходы лечения пациентов. Впрочем, нельзя исключить и возможности систематической ошибки, происходящей при анализе данных.