Lâm sàng thống kê: Bài 10. Đánh giá độ tin cậy của đo lường - Nguyễn Văn Tuấn

Đo lường hay nói nôm na là "cân, đo, đong, đếm" , đóng một vai trò cực ký quan trọng trong nghiên cứu khoa học nói chung và y khoa nói riêng. Trước một vấn đề y học, chúng ta cần phải định lượng để biết được quy mô của vấn đề.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Lâm sàng thống kê: Bài 10. Đánh giá độ tin cậy của đo lường - Nguyễn Văn Tuấn Lâm sàng th ng kê ánh giá tin c y c a o lư ng Nguy n Văn Tu n B n -- ngư i ang c bài này -- th làm m t thí nghi m nh : tìm vài ng nghi p (hay sinh viên), và c m i “tình nguy n viên”, o huy t áp hai l n, và kho ng cách hai l n có th là 10 phút. C nhiên, b n ch ng ng c nhiên n u th y huy t áp r t khác nhau gi a các tình nguy n viên. Nhưng i u quan tr ng hơn, có l b n s th y m i tình nguy n viên, huy t áp l n th nh t không gi ng như huy t áp o l n th hai. ây chúng ta (bây gi tôi nói “chúng ta” – b n và tôi) có hai ngu n dao ng: ngu n th nh t là khác bi t v huy t áp gi a các i tư ng (thu t ng th ng kê h c g i là between-subject variation), và ngu n th hai là khác bi t m i i tư ng (còn g i là within-subject variation). T i sao có s khác bi t gi a các i tư ng? Lí do ch c có nhi u, ch ng h n như di truy n, l i s ng, tu i, tr ng lư ng, chi u cao, v.v… Trong bài này tôi s không bàn n các lí do này. Nhưng câu h i áng quan tâm hơn là t i sao có s khác bi t trong m i i tư ng? Nên nh ây, chúng ta không có can thi p gì c và th i gian o lư ng ch cách nhau có 10 phút hay ng n hơn. Vì th , lí do cho s khác bi t gi a hai o lư ng m i i tư ng ph n nh tin c y (thu t ng ti ng Anh là reliability hay reproducibility) c a phương ti n o lư ng. V n t ra là làm sao ánh giá, hay nói chính xác hơn, là nh lư ng tin c y? Bài vi t này s hư ng d n các b n m t vài phương pháp phân tích tin c y c a m t phương ti n o lư ng. o lư ng, hay nói nôm na là “cân, o, ong, m”, óng m t vai trò c c kì quan tr ng trong nghiên c u khoa h c nói chung và y khoa nói riêng. Trư c m t v n y h c, chúng ta c n ph i nh lư ng bi t ư c qui mô c a v n , bi t ư c m i liên h gi a các y u t trong v n . N u không có o lư ng và không có thông tin v qui mô cũng như m i liên h , cái “khoa h c tính” c a nghiên c u s r t th p. Do ó, có th nói không ngoa r ng không có o lư ng cũng có nghĩa là không có khoa h c. Nhưng b t c phương pháp o lư ng nào cũng có m t s sai sót. N u chi u cao c a cơ th hay cân n ng c a m t i tư ng ư c o nhi u l n (cách nhau kho ng vài phút) do m t nhân viên y t , chúng ta s th y s dao ng v o lư ng c a i tư ng ó, và ó chính là sai s o lư ng (measurement error). Sai s này có th xu t phát t nh ng y u t khách quan và ng u nhiên mà chúng ta không ki m soát ư c: ch ng h n như ngư i o lư ng o hai v trí khác, hay i tư ng thay i th ng, hay ơn gi n là phương ti n o lư ng có sai s , v.v… Tóm l i, ó là nh ng sai s o lư ng hoàn toàn Chương trình hu n luy n y khoa – YKHOA.NET Training – Nguy n Văn Tu n 1 ng u nhiên. Các phương pháp o lư ng sinh hóa như cholesterol, hormones, lư ng glucose, v.v… cũng có nhi u sai s , không ch do phương pháp assay mà còn do dao ng cách phân tích máu. Do ó, m t nhu c u h t s c quan tr ng trư c khi nghiên c u là ph i xác nh ư c tin c y c a o lư ng bao nhiêu. N u b nh vi n m i thi t l p m t máy quang tuy n, m i l p m t h th ng phân tích sinh hóa, v.v… thì vi c u tiên là ph i làm nghiên c u ánh giá tin c y c a máy. Không bi t tin c y, chúng ta r t d dàng ch n oán sai, và th m chí có th d n n i u tr sai. I. M t ví d c th : IGF-I c th hóa v n , tôi s l y m t ví d như sau. Phân tích n ng IGF-I (insulin-like growth factor-I) trong máu có th cho chúng ta bi t v n ng viên có “ăn gian” (t c có s d ng các ch t hóa h c b t h p pháp) trong thi u hay không. Do ó, ư c tính tin c y c a o lư ng r t quan tr ng vì nó có th nh hư ng n s nghi p c a v n ng viên. Tôi và ng nghi p o n ng hormone IGF-I 20 v n ng viên; m i ngư i ư c l y máu 2 l n, cách nhau kho ng 12 gi , và o IGF-I hai l n. K t qu o lư ng có th trình bày trong b ng s li u sau ây: B ng 1. N ng IGF-I ( o hai l n) 20 i tư ng kh e m nh 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 179 142 200 145 162 138 190 100 90 102 123 113 124 122 78 64 156 143 156 146 169 145 179 137 111 124 118 168 127 122 104 80 17 18 19 20 116 149 133 73 104 150 116 89 S trung bình c a l n o lư ng th nh t là 127.1 và l n th hai là 132.2, t c không khác nhau bao nhiêu, nhưng l ch chu n l n th nh t là 37.6 và gi m xu ng 27.2 trong l n o lư ng th 2, m t hi n tư ng thú v ! N u ch nhìn qua s trung bình, chúng ta th y không có khác nhau áng k gi a hai l n o lư ng. Nhưng ó có th là m t nh n xét sai l m, b i vì không th l y s trung bình t ng th ánh giá tin c y cho m i cá nhân! ây là lo i sai l m mà ngư i ta hay g i là ecological fallacy (tôi chưa bi t d ch thu t ng này như th nào!) Chương trình hu n luy n y khoa – YKHOA.NET Training ...