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.

Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Thống kê y học - Bài 1: Thống kê và vai trò của thống kê trong y học 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 môn 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 không thích thống kê, nhưng nếu là bác sĩ, họ sẽ thích2  Tại sao sinh viên y khoa không 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 không cần thiết bởi vì chúng  ta có thể hiểu rõ mà không cần thống kê. Nhưng với nghề nghiệp là bác sĩ hay chuyên   viên y tế công cộng, tình huống sẽ phức tạp hơn, thống kê trở thành một công cụ then  chốt. Như vậy khi nào thống kê là hữu ích và nó có thể làm gì cho bạn. 1. Những tình huống không cần dùng đến thống kê Hãy nhớ  lại các thực nghiệm được tiến hành tại trường phổ  thông? 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 không cần thiết trong trường hợp này. Trong bài thực tập về hoá 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 không 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 không 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 không cần thiết. Thống kê có thể làm gì ?  Cho phép tóm tắt và trình bày một cách dễ hiểu các thông 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 không  ­ và cho phép  đo lường mức  độ chắc chắn của kết luận. So sánh thông 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 đoán 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 đoán  2. Các tình huống trong đó thống kê là quan trọng Xem xét một thí dụ  khác. Một công ty muốn bán bảo hiểm nhân thọ  cho các khách  hàng của mình và công 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 công ty  ước lượng quá thấp, tiền đền bù sẽ  vượt quá  khoản phí bảo hiểm thu được. Nếu công ty ước lượng quá cao, công ty sẽ không thể  cạnh tranh với các công ty bảo hiểm khác. Công 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 không những người có nguy cơ  thấp sẽ  không mua bảo hiểm hoặc sẽ  mua bảo   hiểm ở các công ty khác. Những làm thế nào một công 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 công 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  ở  nam và nữ,  không đơn giản như  thực nghiệm so sánh chu kì của con lắc dài và ngắn, không thể so   sánh tử  vong 1000 người nam và 1000 người nữ bởi vì không thể  nào  tìm được một  nhóm người đàn ông 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  không 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  cơ  tử  vong và bệnh tật của các đối tượng. Ngoài ra nếu nguy cơ  tử  vong  ở  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 không. Tình cơ là tác động của các yếu tố không rõ,  do chúng   ta không có thông tin,  ảnh hưởng đến nguy cơ  tử  vong như  yếu tố  di truyền, môi   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 không chắc chắn của  ước lượng. Khi nào thống kê có thể có ích?  Nhưng biến cố không lường trước được – thí dụ việc mắc bệnh Thông tin có được từ nghiên cứu trên một số lớn đối tượng  Những yếu tố có liên quan không dễ dàng được kiểm soát Những yếu tố có ...