Y HỌC LÂM SÀNGMang tinh hoa Y học đến giường bệnh

Thống kê Sinh học Cơ bản và Lâm sàng, Ấn bản thứ 5. Chương 12: Các phương pháp Y học dựa trên bằng chứng và Phân tích Quyết định

44 phút đọc

Thống kê Sinh học Cơ bản và Lâm sàng, Ấn bản thứ 5 – Basic & Clinical Biostatistics, 5e
Tác giả: Susan White – Nhà xuất bản McGraw-Hill Medical – Biên dịch: Ths.Bs. Lê Đình Sáng


Chương 12: Các phương pháp Y học dựa trên bằng chứng và Phân tích Quyết định
Methods of Evidence-Based Medicine and Decision Analysis

NHỮNG KHÁI NIỆM CHÍNH

  1. Việc lựa chọn quy trình chẩn đoán phù hợp phụ thuộc một phần vào chỉ số nghi ngờ (index of suspicion) của bác sĩ lâm sàng.
  2. Mô hình ngưỡng (threshold model) để xét nghiệm bao gồm hai điểm quyết định: khi chỉ số nghi ngờ đủ cao để chỉ định một quy trình chẩn đoán, và khi chỉ số nghi ngờ cao đến mức kết quả từ một quy trình sẽ không ảnh hưởng đến các hành động tiếp theo.
  3. Hai thành phần của việc đánh giá các quy trình chẩn đoán là độ nhạy (sensitivity) và độ đặc hiệu (specificity).
  4. Độ nhạy là khả năng của một quy trình phát hiện ra một bệnh nếu bệnh đó có tồn tại.
  5. Độ đặc hiệu là khả năng của một quy trình cho kết quả âm tính nếu không có bệnh.
  6. Có hai sai lầm có thể xảy ra: kết quả dương tính giả (false-positive) xảy ra khi quy trình cho kết quả dương tính nhưng không có bệnh; kết quả âm tính giả (false-negative) xảy ra khi quy trình cho kết quả âm tính nhưng có bệnh.
  7. Độ nhạy và độ đặc hiệu phải được kết hợp với chỉ số nghi ngờ của bác sĩ lâm sàng để diễn giải đúng một quy trình.
  8. Phương pháp bảng 2×2 cung cấp một cách đơn giản để sử dụng độ nhạy và độ đặc hiệu nhằm xác định cách diễn giải quy trình chẩn đoán sau khi nó được thực hiện.
  9. Sau khi độ nhạy và độ đặc hiệu được áp dụng vào chỉ số nghi ngờ của bác sĩ lâm sàng, có thể tìm ra xác suất có bệnh dựa trên một xét nghiệm dương tính và xác suất không có bệnh với một xét nghiệm âm tính. Chúng lần lượt là giá trị dự báo (predictive values) của một xét nghiệm dương tính và âm tính.
  10. Tỷ số khả dĩ (likelihood ratio) là tỷ số giữa dương tính thật và dương tính giả; nó được sử dụng với tỷ lệ chênh trước xét nghiệm của một bệnh (thay vì xác suất trước xét nghiệm) để xác định tỷ lệ chênh sau khi xét nghiệm được thực hiện.
  11. Một cây quyết định (decision tree) có thể được sử dụng để tìm các giá trị dự báo.
  12. Định lý Bayes (Bayes’ theorem) cho biết xác suất của một kết cục, với điều kiện một kết cục khác đã xảy ra. Đây là một cách khác để tính toán các giá trị dự báo.
  13. Một xét nghiệm nhạy là tốt nhất để loại trừ (rule out) một bệnh; một xét nghiệm đặc hiệu được sử dụng để khẳng định (rule in) một bệnh.
  14. Đường cong ROC (receiver operating characteristic) được sử dụng cho các quy trình chẩn đoán cho kết quả là một con số, thay vì chỉ đơn giản là dương tính và âm tính.
  15. Phân tích quyết định (Decision analysis), thường sử dụng cây quyết định, là một cách tối ưu để mô hình hóa các cách tiếp cận chẩn đoán hoặc quản lý.
  16. Các kết cục cho phân tích quyết định có thể là chi phí, số năm sống được điều chỉnh theo chất lượng, hoặc các mức hữu dụng (utilities) chủ quan đo lường cách bệnh nhân đánh giá các kết cục khác nhau.
  17. Quyết định tối ưu từ một cây quyết định có thể được phân tích để tìm hiểu xem quyết định đó nhạy cảm (sensitive) như thế nào với các giả định khác nhau về xác suất, chi phí, v.v.
  18. Phân tích quyết định có thể được sử dụng để so sánh hai hoặc nhiều cách tiếp cận thay thế để chẩn đoán hoặc quản lý (hoặc cả hai).
  19. Phân tích quyết định có thể được sử dụng để so sánh thời điểm thực hiện xét nghiệm chẩn đoán.
  20. Các bài báo khoa học không nên công bố các giá trị dự báo mà không nhắc nhở độc giả rằng những giá trị này phụ thuộc vào tỷ lệ hiện mắc (prevalence) hoặc chỉ số nghi ngờ.

VẤN ĐỀ TÌNH HUỐNG

VẤN ĐỀ TÌNH HUỐNG 1

Một người đàn ông 57 tuổi đến khám với tiền sử đau thắt lưng. Cơn đau có tính chất âm ỉ, kéo dài khi nghỉ ngơi, và trở nên tồi tệ hơn khi cúi và nâng vật nặng. Cơn đau ngày càng nặng hơn, và trong 6 tuần qua đã làm ông thức giấc vào ban đêm. Trong vòng 10 ngày qua, ông đã nhận thấy tê ở mông và đùi phải và yếu ở chi dưới phải. Ông phủ nhận sốt, nhưng có chán ăn nhẹ và sụt 10 pound (khoảng 4,5 kg) trong khoảng thời gian 4 tháng. Ông không có tiền sử đau thắt lưng trước đó và sức khỏe nói chung tốt. Khám thực thể cho thấy nhiệt độ , đau khi ấn ở cột sống thắt lưng dưới, giảm cảm giác ở mặt lưng và mặt bên của bàn chân phải, và yếu khi lật ngoài cổ chân phải. Các phản xạ gân sâu bình thường.

Dựa trên việc xem xét y văn, tiền sử và khám thực thể của bệnh nhân, bạn nghi ngờ người đàn ông này có 20% đến 30% khả năng bị ung thư cột sống. Bạn phải quyết định xem có nên chỉ định tốc độ lắng hồng cầu (ESR) hay chỉ định trực tiếp các nghiên cứu hình ảnh, chẳng hạn như MRI cột sống thắt lưng. Joines và cộng sự (2001) đã so sánh một số chiến lược để chẩn đoán ung thư ở bệnh nhân đau thắt lưng. Những kết quả này sau đó đã được Deyo và cộng sự (2014) đánh giá lại và xác nhận. Họ đã báo cáo độ nhạy và độ đặc hiệu cho các quy trình chẩn đoán khác nhau, bao gồm ESR ≥ 20 mm/h và một số nghiên cứu hình ảnh. Họ báo cáo độ nhạy là 78% và độ đặc hiệu là 67% cho ESR ≥ 20 mm/h và độ nhạy và độ đặc hiệu là 95% cho MRI cột sống thắt lưng. Họ đã phát triển một số chiến lược chẩn đoán, hoặc cây quyết định, để điều tra khả năng ung thư ở bệnh nhân ngoại trú chăm sóc ban đầu bị đau thắt lưng và xác định chi phí cho mỗi chiến lược chẩn đoán bằng cách sử dụng dữ liệu từ các khoản bồi hoàn của Medicare năm 2000. Các chiến lược được sắp xếp theo thứ tự chi phí cho mỗi bệnh nhân và được so sánh với số ca ung thư được tìm thấy trên 1.000 bệnh nhân. Chúng tôi sử dụng thông tin từ nghiên cứu của họ để minh họa độ nhạy và độ đặc hiệu của một quy trình chẩn đoán và một lần nữa để minh họa việc sử dụng cây quyết định để so sánh các chiến lược.

VẤN ĐỀ TÌNH HUỐNG 2

Abraham và cộng sự (2017) đã nghiên cứu các phương pháp khám thần kinh khác nhau để xác định phương pháp nào có thể hiệu quả hơn trong việc phát hiện bệnh đa dây thần kinh. Họ đã đánh giá 312 bệnh nhân để xác định độ nhạy và độ đặc hiệu của các xét nghiệm. Dữ liệu tóm tắt một số phát hiện của họ được đưa ra trong phần có tiêu đề “Đo lường độ chính xác của các quy trình chẩn đoán”. Chúng tôi sử dụng một số phát hiện này để minh họa độ nhạy và độ đặc hiệu.

VẤN ĐỀ TÌNH HUỐNG 3

Dabi và cộng sự (2017) đã xác nhận một mô hình có thể được sử dụng để dự đoán sinh non. Họ đã phân tích sâu hơn mô hình để xác định một ngưỡng cắt tối ưu cho các điểm số thu được từ mô hình. Họ đã sử dụng đường cong ROC và biểu đồ nomogram để đánh giá mô hình.

VẤN ĐỀ TÌNH HUỐNG 4

🔒

Vui lòng đăng nhập để xem toàn bộ nội dung

Tài khoản thành viên cho phép tiếp cận đầy đủ mọi nội dung sẵn có trên website yhoclamsang.net, "Uptodate phiên bản tiếng Việt" cập nhật 24/7, sẵn sàng mọi lúc, mọi nơi.

Chưa có tài khoản? Chọn đăng ký để thanh toán và nhận thông tin đăng nhập qua email.
Hỗ trợ: Hotline 0888.016.016

ĐĂNG NHẬP THÀNH VIÊN

Tiếp tục với tài khoản của bạn

Chỉ cần đăng nhập để tiếp tục đọc đầy đủ bài viết.

Trang Chủ