Bài giảng Thống kê y học - Bài 1: Thống kê và vai trò của thống kê trong y học

Bài giảng Thống kê y học - Bài 1: Thống kê và vai trò của thống kê trong y học giới thiệu những tình huống không cần dùng đến thống kê, các tình huống trong đó thống kê là quan trọng, tại sao 2 nhóm tình huống này là khác nhau, tại sao thống kê cần thiết cho y khoa và y tế công cộng. Mời các bạn cùng tham khảo.

THỐNG KÊ VÀ VAI TRÒ CỦA THỐNG KÊ TRONG Y HỌC Thống kê là khoa học về việc thu thập, phân tích và lí giải số liệu Những quan sát trên sinh viên đều xác nhận rằng thống kê “Thống kê là một mơn học   bị  sinh viên ghét nhất” 1. Một nhà thống kê y học nổi tiếng  cũng chỉ  có thể  tự  an  ủi   rằng: "sinh viên y khoa có thể khơng thích thống kê, nhưng nếu là bác sĩ, họ sẽ thích"2  Tại sao sinh viên y khoa khơng nhận thức được rằng thống kê là quan trọng như  các  người thầy của họ?  Bởi vì trong các tình huống đơn giản, thống kê có vẻ như khơng cần thiết bởi vì chúng  ta có thể hiểu rõ mà khơng cần thống kê. Nhưng với nghề nghiệp là bác sĩ hay chun   viên y tế cơng cộng, tình huống sẽ phức tạp hơn, thống kê trở thành một cơng cụ then  chốt. Như vậy khi nào thống kê là hữu ích và nó có thể làm gì cho bạn Những tình khơng cần dùng đến thống kê Hãy nhớ  lại các thực nghiệm được tiến hành tại trường phổ  thơng? Trong vật lí, các  học sinh ghi nhận chu kì dao động của con lắc với các chiều dài con lắc khác nhau và  so sánh kết quả và như vậy là đủ để có thể  kết luận về mối liên quan giữa chiều dài   và chu kì con lắc. Thống kê khơng cần thiết trong trường hợp này Trong bài thực tập về hố học, khi thả  miếng kim loại Natri vào nước, phản ứng sẽ  xẩy ra mãnh liệt. Phản ứng này có thể được thực hiện lập đi lập lại rất nhiều lần và  cho kết quả  hằng định. Chúng ta có thể  rút ra kết luận là kim loại Natri phản  ứng  mạnh và tức thời với nước mà khơng cần phải viện dẫn thống kê Điều này cũng tương tự trong cuộc sống hàng ngày: nếu bạn sử dụng máy chiếu qua   đầu và khơng biết phải bật máy bằng nút nào bạn có thể cắm điện cho máy chiếu và   kiểm tra từng nút cho đến khi bật sáng được máy chiếu. Trong các tình huống đơn   giản, thống kê dường như khơng cần thiết Thống kê có thể làm gì ?  Cho phép tóm tắt và trình bày một cách dễ hiểu các thơng tin bằng số Kiểm định một giả  thuyết – thí dụ  sử  dụng điều trị  hormone thay thế  có làm giảm  nguy cơ nhồi máu cơ tim ở phụ nữ mãn kinh hay khơng  ­ và cho phép  đo lường mức  độ chắc chắn của kết luận So sánh thơng tin từ  các nhóm khác nhau – thí dụ, so sánh kết cuộc từ nhóm sử  dụng   dược phẩm có hoạt tính và nhóm sử dụng dược phẩm đối chứng Tiên đốn được khả năng một biến cố xảy ra đối với mọt bệnh nhân cụ  thể  ­ thí dụ,   tử vong trong vòng 5 năm – và ước lượng được mức độ chính xác của tiên đốn  Các tình thống kê quan trọng Xem xét một thí dụ  khác. Một cơng ty muốn bán bảo hiểm nhân thọ  cho các khách  hàng của mình và cơng ty đó phải  ước lượng càng chính xác càng tốt xác suất khách  hàng đó bị  tử  vong hay bị  tai nạn trong các khoảng thời gian tiếp theo và các khoản  phải đền bù tương  ứng. Nếu cơng ty  ước lượng q thấp, tiền đền bù sẽ  vượt q  khoản phí bảo hiểm thu được. Nếu cơng ty ước lượng q cao, cơng ty sẽ khơng thể  cạnh tranh với các cơng ty bảo hiểm khác. Cơng ty phải thiết lập phí bảo hiểm khác  nhau cho các khách hàng, người có nguy cơ  thấp phải đóng phí bảo hiểm thấp bởi vì   nếu khơng những người có nguy cơ  thấp sẽ  khơng mua bảo hiểm hoặc sẽ  mua bảo   hiểm ở các cơng ty khác Những làm thế nào một cơng ty bảo hiểm ước lượng được xác suất bị tử vong hay tai   nạn của khách hàng tốt hơn chính bản thân người khách hàng trong khi người này biết   rõ về bản thân mình hơn ai hết Bởi vì từ thống kê quốc gia, các cơng ty bảo hiểm có thể  biết được nhóm người nào,   theo giới tính, tuổi, tình trạng sức khoẻ hiện tại, nghề nghiệp, v.v dễ bị các nguy cơ  bệnh tật và tai nạn. Nhưng để  so sánh nguy cơ  bệnh tật và tử  vong   nam và nữ,  khơng đơn giản như  thực nghiệm so sánh chu kì của con lắc dài và ngắn, khơng thể so   sánh tử  vong 1000 người nam và 1000 người nữ bởi vì khơng thể  nào  tìm được một  nhóm người đàn ơng và đàn bà có cùng phân bố  về  tuổi, tình trạng sức khoẻ, nghề  nghiệp; Bởi vì có thể  là chính sự  khác biệt của các yếu tố  này chứ  khơng phải bản  thân giới tính sẽ chịu trách nhiệm cho sự khác biệt về về nguy cơ tử vong và bệnh tật Điều đáng mừng là thống kê có thể xét đến các sự khác biệt và ước lượng được nguy   tử  vong và bệnh tật của các đối tượng. Ngồi ra nếu nguy cơ  tử  vong   nam cao   hơn  ở nữ, nó có thể  giúp chúng ta quyết định sự  khác biệt về nguy cơ này có phải là   do tình cờ (chance) hay khơng. Tình cơ là tác động của các yếu tố khơng rõ,  do chúng   ta khơng có thơng tin,  ảnh hưởng đến nguy cơ  tử  vong như  yếu tố  di truyền, mơi   trường, thói quen vệ sinh, tính khí. Thống kê do đó có thể ước lượng khả năng sự khác  biệt này là do cơ hội và nghĩa là thống kê có thể cho biết mức độ khơng chắc chắn của  ước lượng Khi nào thống kê có thể có ích?  Nhưng biến cố khơng lường trước được – thí dụ việc mắc bệnh Thơng tin có được từ nghiên cứu trên một số lớn đối tượng  Những yếu tố có liên quan khơng dễ dàng được kiểm sốt Những yếu tố có liên quan là chưa rõ Nếu một người bác sĩ ước lượng nguy cơ tử  vong và bệnh tật dựa trên kinh nghiệm   của mình chứ khơng dựa trên thống kê ít nhất có ba vấn đề. Thứ nhất, người bác sĩ đó    biết được một số  giới hạn các bệnh nhân. Thứ  hai, người bác sĩ khơng thể  đánh   giá các thơng tin một cách khách quan: người bác sĩ sẽ chỉ có thể  biết được thơng tin   về hiệu quả điều trị nếu kết quả điều trị tốt và người bệnh trở lại và sẽ mất thơng tin   nếu bệnh nhân bỏ  cuộc, bác sĩ sẽ  nhớ các trường hợp bệnh đặc biệt hơn các trường   hợp bệnh thơng thường. Thứ ba, nếu có một phác đồ điều trị có thể thay đổi nguy cơ  tử vong và bệnh tật, với kinh nghiệm người bác sĩ khơng thể biết điều trị này có phải   thực sự  là có hiệu quả  hay khơng hay  ảnh hưởng này là do tác động của các yếu tố  khác như tuổi, giới, dinh dưỡng Tại nhóm tình khác Các biến cố trong nhóm đầu tiền hầu như hồn tồn có thể tiên liệu trước. Chu kì dao  động của con lắc là một hằng số bất kể biên độ  dao động. Natri ln ln phản ứng   rất mãnh liệt với nước. Trong các tình huống đơn giản, để có câu trả lời chỉ cần kinh  nghiệm là đủ. Trong nhóm tình huống thứ hai, các biến cố khó tiên liệu hơn và mặc dù   người nam có nguy cơ  tử  vong  cao hơn người nữ nhưng có nhiều yếu tố  khác cũng   quan trọng Các biến cố  trong nhóm thứ  nhất dễ  dàng đo lường và kiểm sốt bởi vì nó chỉ  phụ  thuộc vào một số  các yếu tố  ­ trọng lượng và độ  dài của con lắc. Nguy cơ   tử  vong   phụ  thuộc vào rất nhiều yếu tố, một vài yếu tố  khơng thể  đo lường được được và   hầu hết các yếu tố này đều khơng thể kiểm sốt Các biến cố trong nhóm thứ hai khó tiên liệu hơn. Một người phụ nữ trung niên, khơng   mắc bệnh mạn tính vẫn có thể  bị chết trong năm tiếp theo nhưng một người đàn ơng  lớn tuổi hơn bị  cao huyết áp có thể  lại vẫn sống. Chúng ta khơng thể  dựa vào kinh  nghiệm của một số  người.Dù vậy, thống kê với một số  lớn người có thể  cung cấp   thơng tin giúp ước lượng nguy cơ tử vong   Tại sao thống kê cho thơng tin đúng đắn hơn kinh nghiệm Thơng tin từ nhiều bệnh nhân Có thơng tin chính xác hơn và khách quan hơn Giảm thiểu sai lệch – thí dụ  những bệnh nhân bỏ  cuộc hay những yếu tố  tình cảm   khơng ảnh hưởng đến kết luận Phương pháp phân tích giúp chúng ta rút ra ý nghĩa của các thơng tin phức tạp Tại thống kê cần thiết cho y khoa y tế cơng cộng? Các chun viên y tế cơng cộng tham gia vào cơng việc phòng bệnh, chẩn đốn một số  bệnh tật cũng như  cho lời khun cho người dân tiên lượng của các biến cố. Bác sĩ  cũng phải tham gia vào việc phòng bệnh, chẩn đốn, điều trị  cho bệnh nhân. Những   thơng tin cần thiết cho những hoạt động này là: Phòng bệnh: Bệnh tật do ngun nhân gì? Chẩn đốn: Bệnh nhân có những triệu chứng và dấu hiệu gì của bênh Điều trị: Điều trị nào là có hiệu quả cho một bệnh nhất định và có hiệu quả cho bệnh   nhân nào Tư  vấn: Một bệnh nhân bị  một bệnh nào đó (như  nhiễm HIV) sẽ  có khả  năng mắc   phải những bệnh lí gì trong 5 năm tới Những thơng tin này phụ thuộc rất nhiều vào nhiều yếu tố và phần lớn những yếu tố  này khơng tiên đốn được, thí dụ  bệnh có thể  gây ra bởi yếu tố  mơi trường, bởi tác   nhân vi sinh vật (vi khuẩn, virus), các yếu tố bệnh nhân (di truyền, hành vi vệ sinh, các  yếu tố xã hội).  Tương tự các triệu chứng, dấu hiệu bệnh tật, đáp ứng với điều trị và   diễn tiến tự nhiên của bệnh phụ thuộc vào nhiều biến số Thống kê rõ ràng là rất cần thiết. Tuy nhiên do thống kê là một cơng cụ hết sức mạnh   mẽ  nên nó đã bị  rất nhiều người lạm dụng trong khi họ  chưa được huấn luyện một  cách đầy đủ. Một bác sĩ hay một chun viên y tế  cơng cộng tương lai cần phải tìm  hiểu thấu đáo về  thống kê khi sử  dụng nó để  tránh bị  xếp vào cùng loại với những   người nói dối và những người nói dối trơ  tráo như  theo cách nhìn nhận của nhà văn   Mark Twain (“lies, damned lies, and statistics”) Tài liệu tham khảo 1. Sinclair S. Making doctors: an institutional apprenticeship. Oxford: Berg, 1997.  2. Bland JM. Medical students  may not like statistics,  but as doctors they will. BMJ  1998;316:1674. http://bmj.com/cgi/content/full/316/7145/1674   ...  dàng đo lường và kiểm sốt bởi vì nó chỉ  phụ  thuộc vào một số  các y u tố  ­ trọng lượng và độ  dài của con lắc. Nguy cơ   tử  vong   phụ  thuộc vào rất nhiều y u tố, một vài y u tố  khơng thể... hợp bệnh thơng thường. Thứ ba, nếu có một phác đồ điều trị có thể thay đổi nguy cơ  tử vong và bệnh tật, với kinh nghiệm người bác sĩ khơng thể biết điều trị n y có phải   thực sự  là có hiệu quả  hay khơng hay  ảnh hưởng n y là do tác động của các y u tố ... thân giới tính sẽ chịu trách nhiệm cho sự khác biệt về về nguy cơ tử vong và bệnh tật Điều đáng mừng là thống kê có thể xét đến các sự khác biệt và ước lượng được nguy   tử  vong và bệnh tật của các đối tượng. Ngồi ra nếu nguy cơ  tử  vong