Cách đọc một nghiên cứu khoa học theo phong cách sinh viên (phần 3)

Nội dung bài viết thuộc chuỗi bài Cách đọc bài báo khoa học theo phong cách sinh viên

Bạn Đang Xem: Hazard Ratio (HR) hay Tỉ số rủi ro là gì

Đọc lại phần 1:

Cách đọc một nghiên cứu khoa học theo phong cách sinh viên (phần 1)

Đọc lại phần 2:

Xem Thêm : Even though, even so, even if: Cách dùng & Phân biệt

Cách đọc một nghiên cứu khoa học theo phong cách sinh viên (phần 2)

Hazard Ratio (HR) – Tỉ số rủi ro

Thương Library sẽ diễn giải HR dựa trên một ví dụ và phân tích ví dụ đó để tụi mình cùng biết phương pháp đọc – hiểu vấn đề khi gặp chỉ số này.

Nội dung bài viết được tham khảo nhiều nguồn tài liệu khác nhau và có trích dẫn các nguồn tài liệu tham khảo ở cuối bài.

Đặt vấn đề:

Thử tưởng tượng, các nhà nghiên cứu đang tiến hành một nghiên cứu tình cờ, có đối chứng (RCT) để tìm hiểu hiệu quả của một trị liệu mới nhằm cải thiện tỉ lệ sống còn của những bệnh nhân suy tim. Tổng số 105 bệnh nhân được phân nhóm tình cờ vào trong những nhóm điều trị và tổng số 106 bệnh nhân được phân nhóm tình cờ vào nhóm chứng.

Tìm hiểu thêm về RCT tại nội dung bài viết:

Xem Thêm : Even though, even so, even if: Cách dùng & Phân biệt

Cách đọc một nghiên cứu khoa học theo phong cách sinh viên (phần 2)

Kết quả chính của thử nghiệm ngày có thể được tóm tắt như sau “ Sau 1500 ngày theo dõi, tỉ số rủi ro cho tử vong ở trong nhóm điều trị là 0,38 với độ tin cậy 95% (CI), 0.28 đến 0.53; pvàlt;0.0001)

Từ đó, tác giả đã trình bày những số lượng tại đây bằng phương pháp tổng hợp những kết quả chính sau:

Bạn muốn định hình bài báo này một cách khách quan. Tuy nhiên, bạn lại không hiểu được kết quả chính của nó và tự nêu lên những vướng mắc:

1. Hazard Ratio (Tỉ số rủi ro) là gì? Khoảng chừng tin cậy 95% mà các tác giả nói tới là gì? Bạn cũng có thể giảng giải thông tin này ra làm sao?
2. Tôi có thể đọc hình ảnh này ra làm sao? Những phát hiện chính mà tôi có thể học được từ hình này là gì?
3. Tôi có thể chuyền tải những thông tin này tới bệnh nhân của tôi ra làm sao nhỉ?

Trong nội dung bài viết này, chúng ta có thể tìm thấy đáp án như sau:

Câu 1: Harzard Ratio (Tỉ số rủi ro) là gì?

• Harzard ratio (HR) là thước đo tác động của một can thiệp khi đối chiếu với một kết quả (kết cuộc) được quan tâm theo thời kì. HR được văn bản báo cáo khá phổ thông trong kiểu phân tích thời kì – sự kiện hoặc phân trò vè tồn tại hoặc phân trò vè sống còn (ví dụ như khi chúng ta quan tâm tới việc mất bao lâu thì một sự kiện đặc trưng/ kết cuộc xẩy ra)

Kết cuộc/Kết quả được nhắc tới ở đây có thể là một kết cuộc tiêu cực/biến cố bất lợi (thời kì từ khi điều trị/phẫu thuật đến khi tử vong/tái phát) hoặc một kết cuộc tích cực (ví dụ thời kì được chữa khỏi/xuất viện/chữa lành hoặc khỏi bệnh)

Như tên gọi, HR là tỉ số của 2 Hazard

HR = Nguy cơ ở trong nhóm can thiệp : Nguy cơ ở trong nhóm chứng

Hazard đại diện thay mặt cho một một sự kiện tức thời, có tức là xác suất mà một thành viên sẽ trải qua một sự kiện (ví dụ: tử vong – tái phát) tại một thời khắc cụ thể sau thời điểm can thiệp, giả sử rằng thành viên này đã sống sót đến thời khắc cụ thể này mà không trải qua bất kỳ biến cố nào.

Suy diễn về tỉ số nguy cơ (Hazard Ratio)

Bởi vì Hazard Ratio là tỉ số, do đó, chỉ số HR có thể được diễn giải cơ bản như sau (các số 0.5;1;2 phía tại đây chỉ mang tính đại diện thay mặt cho 3 trường hợp khác nhau)

HR = 0.5: ở bất kỳ thời khắc nào, nhóm điều trị có nguy cơ xẩy ra biến cố thấp gấp hai (50%) so với nhóm chứng.

HR= 1, ở bất kỳ thời khắc nào, tỉ lệ gặp biến cố là như nhau ở cả hai nhóm

Xem Thêm : Tìm hiểu nhạc Trẻ: V-pop, K-pop, J-pop, Hip Hop

HR=2, ở bất kỳ thời khắc nào, nhóm điều trí có nguy cơ xẩy ra biến cố cao gấp gấp hai so với nhóm chứng

• Khoảng chừng tin cậy (CI) là phạm vi giá trị có khả năng gồm có giá trị thực và được dùng làm đo lường và thống kê độ xác thực của ước tính nghiên cứu. khoảng tầm tin cậy có thể là 90%, 95% hoặc 99%. Chẳng hạn, với khoảng tầm tin cậy 95% tức là trong 95% trường hợp tái diễn, ta tin tưởng rằng giá trị thực của kết quả (RR, OR, HR, RRR, NNT,…) nằm trong khoảng tầm sai số được cho phép.
• Vận dụng điều này vào kết quả nghiên cứu

Trong kết quả, các tác giả văn bản báo cáo rằng tỷ lệ nguy cơ tử vong với phương pháp điều trị mới = 0,38 (KTC 95%, 0,28-0,53; Phường <0,0001). Điều đó tức là gì?

Bệnh nhân trong nhóm điều trị mới tại bất kỳ thời khắc nào trong thời kì nghiên cứu có nguy cơ tử vong thấp hơn 62% so với bệnh nhân trong nhóm đối chứng và chúng tôi tin tưởng 95% rằng giá trị thực nằm trong khoảng tầm 47% -72%. (tức là chúng tôi vững chắc 95% rằng bệnh nhân trong nhóm điều trị mới có nguy cơ tử vong thấp hơn từ 47% đến 72% so với bệnh nhân trong nhóm chứng).

Câu 2: Tôi có thể đọc hình ảnh này ra làm sao? Những phát hiện chính mà tôi có thể học được từ hình này là gì?

Đường cong Kaplan-Meier (hoặc Đường cong tồn tại)

Đường cong Kaplan-Meier: là một phương pháp đồ họa để hiển thị tài liệu sống sót hoặc phân tích thời kì dẫn đến việc kiện (tức là tỷ lệ sống sót so với thời kì) và thường được vẽ dưới dạng hàm bước (a step function)

• Các trục ngang thể hiện thời khắc theo dõi xuất phát từ khi tuyển bệnh trong những khi trục dọc thể hiện xác suất ước tính sống còn.
• Mỗi bước đi xuống trong các dòng đại diện thay mặt cho một sự kiện (kết quả quan tâm, ví dụ: tử vong) mà một bệnh nhân trong nhóm tương ứng đó trải qua, trong những khi mỗi dấu dọc nhỏ đại diện thay mặt cho một quan sát được kiểm duyệt (tức là một bệnh nhân không trải qua sự kiện quan tâm bởi lần theo dõi cuối cùng. Điều này còn có thể do mất thời kì theo dõi, thời kì nghiên cứu kết thúc mà không có sự kiện hoặc do bệnh nhân tử vong do nguyên nhân không liên quan).
• Số lượng bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh trong các khoảng tầm thời kì đều đặn được hiển thị ở dưới cùng của hình. Cùng với thời kì, ít người còn sót lại gặp rủi ro hơn.
• Biểu đồ này cũng được cho phép bạn phát hiện sự tiến triển của tình trạng (ví dụ như tử vong sớm sau phẫu thuật hoặc một tác dụng phụ nghiêm trọng do thuốc gây ra), bởi sự hiện hữu của tỷ lệ sống sót đột ngột tụt giảm tại một thời khắc cụ thể.

Một cách ngắn gọn, hazard là tốc độ (slope) của đường trình diễn sống còn. Như vậy, hazard phản ánh tốc độ tử vong của bệnh nhân1. Trong ví dụ trên, ở bất kỳ thời khắc nào, độ dốc của nhóm điều trị đều chỉ bằng 0.38 độ dốc nhóm chứng. Và lúc này, số lượng 0.38 đây chính là tỉ số rủi ro.

Câu 3: Tôi có thể truyền tải những thông tin này tới bệnh nhân của tôi ra làm sao nhỉ?

Giảng giải về số lượng này

Kết quả của biểu đồ này còn có thể được truyền đạt theo nhiều phương pháp khác nhau:

• Thời kì sống thêm trung bình: một nửa số bệnh nhân trong nhóm điều trị đã sống sót trong 2246 ngày (tỷ lệ sống sót trung bình) so với 906 ngày ở nhóm đối chứng.
• Sự khác biệt về thời kì sống thêm : Trung bình, bệnh nhân trong nhóm can thiệp sống sót lâu hơn 1340 ngày so với bệnh nhân trong nhóm chứng (2246 – 906 ngày).
• Tỷ lệ sống sót tại một thời khắc cụ thể: khoảng tầm 45% bệnh nhân trong nhóm điều trị đã sống sót trong 10 năm (3650 ngày, tức là tỷ lệ sống sót 10 năm). Một cách khác để nói điều này là khoảng tầm 45% bệnh nhân trong nhóm điều trị đang không trải qua kết quả quan tâm (ví dụ: tử vong) sau 10 năm theo dõi.

Tỷ số rủi ro ( Hazard Ratios) so với Tỷ số nguy cơ (Risk ratio)

Tỷ số rủi ro thường được hiểu là tỷ số nguy cơ (hoặc nguy cơ tương đối), nhưng chúng rất khác nhau về mặt kỹ thuật. Tuy nhiên, nếu điều đó giúp đỡ bạn hiểu được tỷ số rủi ro thì cũng không sao. Nhưng hãy nhớ rằng HR không phải là RR.

Một trong những điểm khác biệt vị trí trung tâm tỷ số rủi ro và tỷ số nguy cơ là tỷ số nguy cơ (RR) không quan tâm đến thời kì của việc kiện mà chỉ quan tâm đến sự xuất hiện của việc kiện vào thời điểm cuối nghiên cứu (tức là chúng có xẩy ra hay là không: tổng số sự kiện vào thời điểm cuối thời kỳ nghiên cứu). Trái lại, tỷ số rủi ro (HR) không chỉ tính đến tổng số sự kiện mà còn tính đến thời kì của mỗi sự kiện.

References & Further Reading

1. Nguyễn Văn Tuấn (2020). Y khoa thực chứng, Nhà xuất bản tổng hơp Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh.
2. Loai Albarqouni (2016), Tutorial about Hazard Ratios, Student for Best Evidence, last access at August 1st 2021

< https://s4be.cochrane.org/blog/2016/04/05/tutorial-hazard-ratios />

1. Altman D.G., Bland J.M. Time to sự kiện (survival) data. BMJ 1998; 317:468

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/9703534/

1. Bland J.M., Altman D.G. Survival probabilities (the Kaplan-Meier method). BMJ 1998;317:1572

1. Spruance S.L., Reid J.E., Grace M., Samore M. Hazard ratio in clinical trials. Antimicrob Agents Chemother 2004; 48: 2787-2792.

https://journals.asm.org/doi/full/10.1128/AAC.48.8.2787-2792.2004

1. Sedgwick Phường. How to read a Kaplan-Meier survival plot. BMJ 2014; 349: g5608

1. Sedgwick Phường. Hazards and hazard ratios. BMJ 2012; 345: e5980