2.2.6.1. Thu thập số liệu và xử lý
Nhập số liệu bằng phần mềm MS Exel 2016. Xử lý số liệu bằng phần mềm thống kê y học SPSS 20.0. Vẽ biểu đồ ROC và Kaplan-Meier bằng phần mềm Medcal 20.0.
2.2.6.2. Phân tích số liệu
- Với các biến định tính: mô tả theo bảng tần số (n) và tỷ lệ phần trăm (%). Kiểm định Chi bình phương để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm.
- Với các biến định lượng:
+ Nếu phân phối chuẩn sẽ trình bày dưới dạng giá trị trung bình và độ lệch chuẩn. So sánh 2 nhóm bằng kiểm định Student t và từ 3 nhóm trở lên bằng phân tích ANOVA.
+ Nếu phân phối không chuẩn sẽ trình bày bằng giá trị trung vị và khoảng tứ phân vị (bách phân vị 25% và 75%), trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất (min) và giá trị lớn nhất (max) trong một số trường hợp. So sánh 2 nhóm bằng kiểm định WilcoxonMann Whitney U và từ 3 nhóm trở lên bằng kiểm định phi tham số Kruskall-Wallis.
- Sử dụng hệ số Pearson r để đánh giá mối tương quan giữa các biến định lượng. Mức độ tương quan r đánh giá như sau:
+ r (+) là tương quan thuận; r (–) là tương quan nghịch. + [ r ] > 0,7 : Tương quan rất chặt chẽ.
+ [ r ] = 0,5 - 0,7 : Tương quan khá chặt chẽ. + [ r ] = 0,3 - 0,5 : Tương quan vừa.
+ [ r ] < 0,3 : Tương quan yếu
- Phân tích đường cong ROC và diện tích dưới đường cong (AUC) để xác định giá trị trong chẩn đoán các dấu ấn tim mạch.
- Điểm “cut-off” (cắt) H-FABP trong chẩn đoán và trong tiên lượng tử vong và các biến cố tim mạch được xác định thông qua chỉ số Youden J. Jmax = (Se+Sp) -1.
Bảng 2.8. Giá trị của một xét nghiệm chẩn đoán dựa vào AUC Diện tích dưới đường cong (AUC) Giá trị chẩn đoán
>0,90 Rất tốt (Excellent)
0,80 – 0,90 Tốt (Good)
0,70 – 0,80 Trung bình (Fair)
0,60 - 0,70 Không tốt (Poor)
0,50 – 0,60 Không có giá trị (Fail)
* Nguồn: Li F (2018) [79]
So sánh giá trị chẩn đoán của H-FABP với các dấu ấn CK-MB và Hs- TnT bằng Se, Sp, PPV, NPV tương ứng.
Bảng 2.9. Độ nhạy, độ đặc hiệu ứng với điểm cắt đường cong ROC
Điểm cắt µ0 Nhóm bệnh Nhóm chứng
Nồng độ dấu ấn > µ0 a b
Nồng độ dấu ấn ≤ µ0 c d
* Nguồn: Li F (2018) [79]
+ Độ nhạy (Sensitivity – Se) = a/(a+c)
+ Giá trị dự báo dương tính (Positive Predicted Value -PPV ) = a/(a+b)
+ Giá trị dự báo âm tính (Negative Predicted Value- NPV ) = d/(c+d)
+ Tỉ số khả dĩ dương (Likelihood ratio), LR(+)= Se/1-Sp
+ Tỉ số khả dĩ âm (Likelihood ratio), LR(-)= 1-Se/Sp
- So sánh giữa các nhóm có biến cố và không có biến cố trong thời gian nằm viện dựa vào các thuật toán thống kê. Sử dụng đường cong ROC giữa nhóm tử vong và nhóm không tử vong nội viện, qua đó tìm điểm “cut-off” có ý nghĩa tiên lượng đến nguy cơ tử vong trong quá trình nằm viện của bệnh nhân thông qua chỉ số OR.
- Phân tích sống sót theo thời gian Kaplan-Meier đối với các bệnh nhân xuất viện, gặp các biến cố tim mạch trong thời gian theo dõi là 30 ngày sau NMCT cấp ST chênh lên để tìm hiểu giá trị H-FABP có ý nghĩa trong tiên lượng – thông qua kiểm định Logrank, phân tích hồi quy Cox để tính toán giá trị HR (Hazard ratio).