Thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên [Randomized controlled trial: RCT] là một loại phương pháp thử nghiệm khoa học, nhằm mục đích giảm thiểu các sai số khi đánh giá hiệu quả của thuốc thử nghiệm hoặc phương pháp điều trị mới. Các đối tượng tham gia thử nghiệm được phân bổ ngẫu nhiên thành 2 hoặc nhiều nhóm để so sánh. Nhóm chứng là nhóm nhận thuốc thử nghiệm hoặc liệu pháp mới cần được đánh giá. Trong khi đó, nhóm còn lại được gọi là nhóm đối chứng, được nhận phương pháp điều trị thay thế, có thể là giả dược [Placebo] tá dược [Vehicle] hoặc thuốc đối chứng [Comparator].
Thử nghiệm có thể tiến hành theo phương pháp mù [mù đơn hoặc mù đôi], có nghĩa là các thông tin người tham gia, sử dụng thuốc thử nghiệm hoặc liệu pháp nào, sẽ không được công bố cho đến sau khi thử nghiệm hoàn tất.
Rct Là Gì – Thử Nghiệm Lâm Sàng Ngẫu Nhiên [Rct]
Tính tính năng, đạo đức nghiên cứu và điều tra, tiết kiệm ngân sách và chi phí giá thành giá thành, khoảng tầm chừng thời khắc triển khai triển khai and đo lường và thống kê và giám sát cỡ mẫu là các sự việc cần ghi nhớ để xây dựng những thử nghiệm lâm sàng. Content nội dung bài viết này nhấn mạnh vấn đề sự việc những sự việc đo lường và thống kê để ước tính nhu cầu cỡ mẫu, đề cập cụ thể về triết lý and quy trình tiến độ đo lường và thống kê và giám sát cỡ mẫu trong thử nghiệm đối chứng bất cứ. Content nội dung bài viết cũng nhấn mạnh vấn đề sự việc rằng trước hết những nhà nghiên cứu và điều tra nên lưu ý đến kỹ xây dựng nghiên cứu và điều tra, tiếp nối chọn lựa phương thức thức thức tính cỡ mẫu phù hợp. Bài Viết: Rct là gì Reviews Thử nghiệm đối chứng bất cứ [RCT] được nhìn nhận như thể tiêu chí vàng để review những can thiệp hoặc lưu ý chú ý quan tâm sức khỏe thể chất. Nếu với nghiên cứu và điều tra quan sát, việc lấy mẫu bất cứ là phương thức thức thức tính năng để cân đối những nhân tố gây nhiễu giữa những nhóm điều trị and chúng rất có chức năng sa thải tác động của khá nhiều biến gây nhiễu. Lúc các nhà nghiên cứu và điều tra muốn xây dựng thử nghiệm lâm sàng, sự việc cần lưu ý đến chính yếu là phải biết có bao nhiêu đối tượng người dùng khách hàng quý khách tham gia rất có chức năng đưa vào mẫu nghiên cứu và điều tra để dành được những tính năng có chân thành và ý nghĩa tinh tế cho nghiên cứu và điều tra đó. Ngay cả những nghiên cứu và điều tra đc thực hiên một phương thức thức thức tỷ mỷ nhất cũng sẽ có thể thất bại để vấn đáp khúc mắc nghiên cứu và điều tra nếu cỡ mẫu của nghiên cứu và điều tra đó là quá nhỏ dại. Mặt còn sót lại, một nghiên cứu và điều tra với cỡ mẫu to sẽ khó triển khai triển khai and gây tiêu thụ tiêu tốn lãng phí. Phương châm của sự việc việc ước tính cỡ mẫu là đo lường và thống kê và giám sát một trong những lượng đối tượng người dùng khách hàng quý khách nghiên cứu và điều tra phù hợp cho một xây dựng nghiên cứu và điều tra gì đấy. [1] Bốn khái niệm đo lường và thống kê về đo lường và thống kê và giám sát cỡ mẫu trong xây dựng thử nghiệm đối chứng bất cứ [RCT] [2]Giả thiết không and những giả thiết thay thế sửa chữa [The null hypothesis và alternative hypothesis]. Trong kiểm định giả thiết đo lường và thống kê, giả thiết không đặt ra ở mức kiểm định chân thành và ý nghĩa tinh tế gì đấy and nó thường đi mặc dù vậy mặc dù vậy với cùng một giả thiết thay thế sửa chữa. Giả thiết chưa được đặt ra với kim chỉ nam có chức năng sẽ ảnh hưởng bác bỏ, chính vì thế nếu các bạn rất thích so sánh hai can thiệp, thì giả thiết không được nhìn nhận là “không sinh tồn sự độc đáo” ngược lại, giả thiết thay thế sửa chữa là “có sự độc đáo”. Tuy nhiên, không có khả năng bác bỏ giả thiết không không sinh tồn nghĩa là ‘điều đó là sự thực’, mà nó chỉ có nghĩa rằng tất cả chúng ta không sinh tồn đủ vật chứng để bác bỏ giả thiết không. Xem Ngay: Whm Là Gì – Tìm Hiểu Sự Khác Nhau Giữa Whm And Cpanel Sai số loại I [α/ type I error] Theo thuật ngữ đo lường và thống kê truyền thống lâu đời, sai số loại I thường ảnh hưởng tác động tác động đến giả thiết không. Theo quan điểm triết lý Phần Trăm, không sống sót cái gọi là “tính năng của bản thân là đúng”, mà chỉ sống sót bao nhiêu sai số tôi đã bận bịu phải. tỷ lệ bận bịu phải sai số loại I [bác bỏ giả thiết không khi điều đó là sự thật] đc gọi là alpha [α]. Ví dụ, tất cả chúng ta tiên định mức chân thành và ý nghĩa tinh tế đo lường và thống kê α=0.05, một Ngân sách chi tiêu p=0.03 đc phát giác trong test kiểm định hai phía. Hai kỹ năng và kiến thức so với sự độc đáo chân thành và ý nghĩa tinh tế này rất có chức năng sống sót đồng thời [giả định rằng tổng thể những sai số khác đã đc kiểm soát điều hành và điều hành quản lý]. Lý do đầu tiên đó là sự độc đáo có thực đang sinh sống và thao tác làm việc giữa hai can thiệp; and lý do đầu tuần đó là vấn đề độc đáo đó là do tình cờ hay bất cứ, nhưng chỉ có 3% thời cơ để sự độc đáo này xảy ra tình cờ hay bất cứ. Vì vậy, nếu Ngân sách chi tiêu p càng tiếp cận với Ngân sách chi tiêu ‘0’ thì thời cơ của sự việc độc đáo xảy ra do tình cờ hay bất cứ là cực thấp. Ngược lại, test kiểm định hai phía thường đc triển khai triển khai để so sánh với test kiểm định 1 phía yên cầu cỡ mẫu bé thêm hơn. Sai số loại I thường đặt là 0.05 cho kiểm định hai phía, không hẳn cho tổng thể những nghiên cứu và điều tra, nhưng so với một trong những nghiên thì điều đó là ngoại lệ. Xem Ngay: Dimsum Là Gì – Món ăn Trứ Danh Của Quảng đông Sai số loại II [β/ type II error] Như đã màn biểu diễn, giả thiết không ảnh hưởng tác động tác động đến sai số loại I, giả thiết thay thế sửa chữa ảnh hưởng tác động tác động đến sai số loại II khi tất cả chúng ta không có khả năng bác bỏ giả thiết không. Vấn đề đó thường suy ra từ lực mẫu nghiên cứu và điều tra [power = 1-β]: tỷ lệ bác bỏ giả thiết không khi nó thất bại. Bình thường, lực mẫu nghiên cứu và điều tra thường đc chấp thuận với Ngân sách chi tiêu 80%, nếu lực mẫu nghiên cứu và điều tra cao không chỉ có vậy sẽ cần nhiều mẫu nghiên cứu và điều tra hơn. Rõ ràng đây đủ của content nội dung bài viết rất có chức năng tải về ở đây sample_size_in_rctvn1.doc Thể Loại: San sẻ Kiến Thức Cộng Đồng
Xem Ngay: Minitab Là Gì - Minitab Là Phần Mền Máy Tính Giúp Người
Bài Viết: Rct Là Gì – Thử Nghiệm Lâm Sàng Ngẫu Nhiên [Rct] Thể Loại: LÀ GÌ Nguồn Blog là gì: //hethongbokhoe.com Rct Là Gì – Thử Nghiệm Lâm Sàng Ngẫu Nhiên [Rct]
Mô hình nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên [randomized controlled clinical trial – hay viết tắt là RCT] là một phương pháp hữu hiệu nhất và khách quan nhất để đánh giá hiệu quả và an toàn của một thuộc điều trị.
Nguyễn Văn Tuấn Giáo sư y khoaViện Nghiên cứu Y khoa GarvanTrường lâm sàng St Vincents Đại học New South Wales, Sydney, Australia
Mô hình nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên [randomized controlled clinical trial – hay viết tắt là RCT] là một phương pháp hữu hiệu nhất và khách quan nhất để đánh giá hiệu quả và an toàn của một thuộc điều trị. Gọi là “controlled” bởi vì bệnh nhân được tuyển chọn theo những tiêu chuẩn khách quan đã được định trước, và bệnh nhân được được theo dõi và chăm sóc trong một môi trường được kiểm soát chặt chẽ và có hệ thống. Gọi là “randomized” bởi vì bệnh nhân được phân chia thành hai hay nhiều nhóm một cách hoàn toàn ngẫu nhiên, không chịu sự tác động của bác sĩ và bệnh nhân.
Phân chia ngẫu nhiên hay “ngẫu nhiên hóa” là một phương pháp phân nhóm bệnh nhân hữu hiệu nhất, và nếu phương pháp ngẫu nhiên hóa được thực hiện tốt, thì các nhóm bệnh nhân đều có những chỉ số lâm sàng lúc ban đầu tương đương nhau. Vì các đặc tính nhân trắc và lâm sàng của các nhóm bệnh nhân tương đương nhau ngay từ lúc ban đầu, cho nên những kết quả thu thập được sau một thời gian can thiệp chỉ có thể do phương pháp can thiệp đem lại. Chính vì đặc tính quan trọng này mà kết quả của nghiên cứu RCT cho phép nhà nghiên cứu phát biểu về nguyên nhân và hệ quả [cause-effect inference].
Cần nói thêm rằng đối với các nghiên cứu cắt ngang, nghiên cứu bệnh chứng, hay thậm chí nghiên cứu theo thời gian, nhà nghiên cứu không thể phát biểu về nguyên nhân và hệ quả được, bởi vì kết quả có thể chịu sự chi phối của các yếu tố trung gian mà nhà nghiên cứu không thể kiểm soát được. Chính vì thế mà theo nguyên lí của y học thực chứng, kết quả từ nghiên cứu RCT có giá trị khoa học cao nhất so với các mô hình nghiên cứu khác.
Thông thường, một nghiên cứu theo mô hình RCT thường có hai nhóm đối tượng: nhóm chứng [control, hay có khi còn gọi là nhóm placebo] và nhóm can thiệp. Chẳng hạn như nghiên cứu HOPE [Heart Outcomes Prevention Evaluation], các nhà nghiên cứu tuyển chọn 9297 bệnh nhân được xem là có nguy cơ cao, những người có triệu chứng liên quan đến mạch máu hoặc tiểu đường và có ít nhất là một yếu tố nguy cơ liên quan đến bệnh tim mạch. Sau đó, họ ngẫu nhiên chia bệnh nhân thành 2 nhóm: nhóm chứng gồm 4652 bệnh nhân, và nhóm can thiệp gồm 4645 bệnh nhân được điều trị bằng thuốc ramipril [10 mg/ngày]. Đặc điểm lâm sàng trước khi điều trị [Bảng 1] tương đương giữa hai nhóm bệnh nhân.
Bạn đang xem: Randomized controlled trial là gì
Bảng 1. Đặc điểm lâm sàng trước khi điều trị của các đối tượng trong công trình nghiên cứu HOPE | ||
Biến | Ramipril | Nhóm chứng |
Tuổi a | 66 [7] | 66 [7] |
Body mass indexa | 28 [4] | 28 [4] |
Nữ giới b | 1279 [27.5] | 1201 [25.8] |
Tiền sử bệnh động mạch vành b | 3691 [79.5] | 3786 [81.4] |
| MI b | 2410 [51.9] | 2482 [53.4] |
| Đau thắc ngực ổn định [Stable angina pectoris] b | 2544 [54.8] | 2618 [56.3] |
| Đau thắc ngực không ổn định Unstable angina pectoris b | 1179 [25.4] | 1188 [25.5] |
Tai biến mạch máu não b | 500 [10.8] | 513 [11.0] |
Cao huyết áp b | 2212 [47.6] | 2143 [46.1] |
Tiểu đường b | 1808 [38.9] | 1769 [38.0] |
Chú thích a Số ngoài ngoặc là trung bình, số trong ngoặc là độ lệch chuẩn b Số ngoài ngoặc là số bệnh nhân, số trong ngoặc là phần trăm |
Đo lường hiệu quả của thuốc
Để đo lường hiệu quả của thuốc [hay một thuật điều trị], cần có 2 thông số nghiên cứu: chỉ tiêu lâm sàng [clinical outcome, cũng có khi gọi là endpoint] và chỉ số thống kê. Chỉ tiêu lâm sàng là một biến số phản ảnh tác động của thuốc đến một quần thể bệnh nhân. Trong nghiên cứu RCT, người ta phân biệt chỉ tiêu lâm sàng chính [primary outcome] và chỉ tiêu lâm sàng phụ [secondary outcome]. Chỉ số thống kê đo lường mức độ thay đổi của chỉ tiêu lâm sàng.
Chẳng hạn như trong nghiên cứu HOPE, chỉ tiêu lâm sàng chính để đánh giá hiệu quả của thuốc là tần số bệnh nhồi máu cơ tim [MI], tai biến mạch máu não [stroke], hoặc tử vong từ các nguyên nhân liên quan đến bệnh tim mạch [CV death]. Chỉ tiêu lâm sàng phụ là tỉ lệ tử vong từ bất cứ nguyên nhân nào. Các chỉ tiêu lâm sàng này được ghi nhận trong 5 năm.
Để đo lường các chỉ tiêu lâm sàng này, các nhà nghiên cứu sử một một số chỉ số thống kê. Những chỉ số này có thể tóm lược trong hai nhóm: chỉ số phản ảnh nguy cơ tương đối, và chỉ số phản ảnh nguy cơ tuyệt đối. Các chỉ số tương đối là relative risk [tỉ số nguy cơ], hazard ratio, và odds ratio. Các chỉ số tuyệt đối bao gồm risk difference và quan trọng nhất có lẽ là NNT [number needed to treat] mà tôi sẽ giải thích dưới đây.
Giảm nguy cơ tuyệt đối [absolute risk reduction]. Nguy cơ [risk] mắc bệnh là xác suất một cá nhân mắc bệnh trong một thời gian phơi nhiễm nhất định trong một quần thể cụ thể. Chẳng hạn như trong nghiên cứu hiệu quả Ramipril trên, nguy cơ bị tai biến, nhồi máu cơ tim và tử vong vì bệnh tim mạch trong nhóm chứng là 14% trong vòng 5. Do đó, nguy cơ, nói cho cùng trong văn cảnh chúng ta đang bàn, là một tỉ lệ, hay xác suất có điều kiện. Điều kiện ở đây là thời gian và đối tượng.
Tạm kí hiệu nguy cơ là p. Nhưng ở đây, chúng ta có hai nhóm, cho nên chúng ta cần một kí hiệu khác để chỉ nhóm: p1 là nguy cơ mắc bệnh trong nhóm điều trị, p0 là nguy cơ mắc bệnh trong nhóm không điều trị [tức nhóm chứng]. Giảm nguy cơ tuyệt đối [sẽ viết tắt là ARR – absolute risk reduction] được định nghĩa như là độ khác biệt nguy cơ giữa hai nhóm bệnh nhân:
ARR = p0 – p1
Giảm nguy cơ tương đối [relative risk reduction]. Với hai nguy cơ, chúng ta có thể dễ dàng ước tính nguy cơ tương đối [relative risk – RR]:
Chú ý ở đây, chúng ta đặt nguy cơ của nhóm điều trị [p1] lên tử số. Do đó, nếu RR 1, nguy cơ mắc bệnh trong nhóm điều trị cao hơn nhóm chứng [thuốc gây thêm tác hại]; và RR = 0 có nghĩa là cả hai nhóm có nguy cơ như nhau [tức thuốc không có hiệu quả].
Bởi vì 1 là “chuẩn”, cho nên nếu chúng ta lấy 1 trừ cho RR, chúng ta có một chỉ số mới: đó là giảm nguy cơ tương đối [relative risk reduction hay RRR]:
RRR = 1 – RR
NNT. Số người cần điều trị [number needed to treat]. Chỉ số RR hay RRR phản ảnh hiệu quả lâm sàng cho quần thể. Vấn đề và cũng là khiếm khuyết lớn nhất của RR là hai nguy cơ rất khác nhau nhưng có thể cho ra cùng một RR, và vấn đề này thường gây hiểu lầm. Có thể xem xét hai trường hợp giả sau đây để minh họa cho phát biểu trên:
Một nghiên cứu hiệu quả thuốc A cho thấy nguy cơ mắc bệnh ở bệnh nhân nhóm 1 và nhóm 2 là 0.01 và 0.02 [tức 1% và 2%]. Tỉ số nguy cơ, do đó, bằng: RR = 0.01 / 0.02 = 0.5.Một nghiên cứu khác cũng có hai nhóm, nhưng lần này, nguy cơ mắc bệnh trong cộng đồng tăng 10 lần so với nghiên cứu trên, với tỉ lệ mắc bệnh ở hai nhóm là 0.10 và 0.20 [10% và 20%]. Tỉ số nguy cơ vẫn RR = 0.5.Qua ví dụ trên, chúng ta có thể thấy hai loại thuốc có cùng RR không hẳn có nghĩa là có hiệu quả như nhau, vì chúng ta không biết nguy cơ tuyệt đối là bao nhiêu. Chỉ số RR rất thông dụng trong các báo cáo nghiên cứu y khoa, nhưng cũng từng được phê bình rất nhiều lần. Tuy nhiên, vì tính đơn giản của nó, nên chỉ số RR vẫn thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả của một thuật điều trị.
Như nói trên, RR là một đo lường mang tính quần thể, chứ không phải cá nhân. Khi nói RR = 0.4 hay thuốc giảm nguy cơ mắc bệnh 60% là nói đến hiệu quả của thuốc cho một quần thể, bởi vì cả tử số và mẫu số của RR như chúng ta thấy là tỉ lệ, mà tỉ lệ phản ảnh quần thể.
Nhưng người thầy thuốc thì lại đối phó với một trường hợp cá thể. Nói cách khác, chúng ta cần một chỉ số để có thể truyền đạt hiệu quả của thuốc cho một cá nhân. Sau nhiều năm suy nghĩ, các nhà nghiên cứu Canada đề ra một chỉ số mới có tên là number needed to treat [NNT] . Có lẽ nên dịch sang tiếng Việt là “Số người cần được điều trị“, nhưng để thống nhất với y văn quốc tế, tôi sẽ viết tắt là NNT để bạn đọc khỏi ngỡ ngàng khi theo dõi các báo cáo y học quốc tế. Chỉ số này chỉ đơn giản là hàm số của hai nguy cơ tuyệt đối p0 và p1:
Ý nghĩa của NNT là gì? Phần lớn y văn, như trang web của Tập san British Medical Journal [//www.bmj.com/cgi/content/full/319/7223/1492], định nghĩa rằng “The number of patients who need to be treated to prevent one additional event” [số bệnh nhân cần được điều trị để ngăn một ca bệnh]. Nhưng định nghĩa đó … sai! Thật ra, NNT là số bệnh nhân cần được điều trị để giảm một ca bệnh. Chú ý, tôi dùng chữ giảm [reduce] chứ không phải ngăn ngừa
[prevent] như nhiều bài báo trong y văn sử dụng sai.
Nhìn qua công thức trên chúng ta thấy nếu p0 = p1 hay RR = 1 thì NNT là số vô định [vì không thể chia cho 0]. Nói cách khác, nếu không có hiệu quả lâm sàng thì NNT là vô định. Nếu độ khác biệt giữa p0 và p1 [phần mẫu số] càng cao thì NNT càng thấp; và ngược lại, nếu độ khác biệt càng thấp thì NNT càng cao. Điều này có nghĩa là nếu nguy cơ mắc bệnh cao, và nếu hiệu quả của thuốc cao [giảm nguy cơ mắc bệnh nhiều], thì chúng ta chỉ cần điều trị một số ít bệnh nhân để giảm một trường hợp mắc bệnh.
So sánh các chỉ số đo lường hiệu quả lâm sàng
Bây giờ chúng ta thử áp dụng các chỉ số vừa trình bày để diễn giải kết quả của nghiên cứu HOPE. Kết quả chính sau 5 năm theo dõi và điều trị có thể tóm lược trong Bảng 2 sau đây.
Bảng 2. Kết quả điều trị sau 5 năm [nghiên cứu HOPE] | |||
Chỉ tiêu lâm sàng chính | Ramipril [n = 4645] 1 | Nhóm chứng [n = 4652] 1 | RR [khoảng tin cậy 95%] 2 |
MI, stroke, CV death | 651 [14.0] | 826 [17.8] | 0.78 [0.70, 0.86] |
| Tử vong [CV death] | 282 [6.1] | 377 [8.1] | 0.74 [0.64, 0.87] |
| MI | 459 [9.9] | 570 [12.3] | 0.80 [0.70, 0.90] |
| Stroke | 156 [3.4] | 226 [4.9] | 0.68 [0.56, 0.84] |
Tử vong từ tất cả nguyên nhân b | 482 [10.4] | 569 [12.2] | 0.84 [0.75, 0.95] |
Chú thích: 1Số ngoài ngoặc là số bệnh nhân, số trong ngoặc là phần trăm; 2RR [tỉ số nguy cơ] và số trong ngoặc là khoảng tin cậy 95%. Khi khoảng tin cậy 95% không bao gồm 1 có nghĩa là các chỉ số trên có ý nghĩa thống kê. |
Như trình bày trong bảng số liệu trên, nguy cơ [hay tỉ lệ] nhồi máu cơ tim, tai biến và tử vong vì bệnh tim trong nhóm chứng là 17.8% trong vòng 5 năm; nhưng trong nhóm được điều trị là 14%. Nói cách khác, thuốc Ramipril giảm nguy cơ tuyệt đối khoảng 4% [lấy 17.8 trừ cho 14].
Tỉ số nguy cơ [RR] được tính bằng cách lấy tỉ lệ của nhóm điều trị chia cho tỉ lệ của nhóm chứng. Chẳng hạn như RR cho nhồi máu cơ tim, tai biến và tử vong vì bệnh tim là RR = 14 / 17.8 = 0.78. Nói cách khác, nguy cơ bệnh và tử vong trong nhóm được điều trị bằng Ramipril bằng 78% so với nhóm không được điều trị. Diễn giải thực tế hơn, Rampiril giảm nguy cơ bệnh và tử vong 22%.
Xem thêm: Cách Vào Boot Máy Tính Là Gì ? Chức Năng Của Usb Boot Chức Năng Của Usb Boot
Nhưng vì nghiên cứu được thực hiện trên một quần thể, nên chúng ta không biết nếu nghiên cứu được lặp lại trên một hay nhiều quần thể khác thì nguy cơ sẽ giảm bao nhiêu. Một cách để trả lời câu hỏi trên là chúng ta làm những nghiên cứu lí thuyết, mà theo đó nghiên cứu HOPE được lặp lại hàng trăm, ngàn lần. Cứ mỗi lần lặp lại, chúng ta tính RR, và do đó chúng ta có hàng trăm, hàng ngàn RR. Khoảng dao động 95% của các RR này được trình bày trong ngặc đơn của bảng số liệu trên. Chẳng hạn như nguy cơ nhồi máu cơ tim giảm 20%, và nếu nghiên cứu được lặp lại 100 lần, chúng ta có thể kì vọng rằng Ramipril giảm nguy cơ bệnh từ 10% đến 30% [RR dao động từ 0.70 đến 0.90].
Dưới một số giả định, chúng ta cũng có thể diễn dịch kết quả trên rằng xác suất mà Ramipril giảm nguy cơ nhồi máu cơ tim từ 10% đến 30% là 0.95. Đó là ý nghĩa của khoảng tin cậy 95% [hay 95% confidence interval].
Nhưng RR là một chỉ số mang tính quần thể, rất khó diễn giải và truyền đạt cho bệnh nhân. Một chỉ số khác có tính thực tế hơn và có thể truyền đạt cho bệnh nhân dễ hiểu hơn là NNT. Bảng 3 sau đây trình bày hiệu quả của Ramipril tính theo NNT.
Bảng 3. Kết quả điều trị sau 5 năm [nghiên cứu HOPE] tính theo NNT | |||
Chỉ tiêu lâm sàng chính | Ramipril [n = 4645] 1 | Nhóm chứng [n = 4652] 1 | NNT [số bệnh nhân cần điều trị để giảm 1 ca bệnh] |
MI, stroke, CV death | 651 [14.0] | 826 [17.8] | 26 |
| Tử vong [CV death] | 282 [6.1] | 377 [8.1] | 50 |
| MI | 459 [9.9] | 570 [12.3] | 42 |
| Stroke | 156 [3.4] | 226 [4.9] | 67 |
Tử vong từ tất cả nguyên nhân b | 482 [10.4] | 569 [12.2] | 56 |
Chú thích: 1Số ngoài ngoặc là số bệnh nhân, số trong ngoặc là phần trăm; 2RR [tỉ số nguy cơ] và số trong ngoặc là khoảng tin cậy 95%. |
Chúng ta có thế lấy chỉ tiêu nhồi máu cơ tim để minh họa. Nguy cơ nhồi máu cơ trong nhóm Ramipril là 9.9%, và nhóm chứng là 12.3%. Do đó, Ramipril giảm ~2.3%. Và NNT được tính bằng cách lấy 1 chia chi 0.023 [tức 2.3%]: NNT = 1 / 0.023 = 42. Nói cách khác, tính trung bình, chúng ta phải điều trị 42 bệnh nhân để giảm một ca nhồi máu cơ tim.
Diễn giải một cách đầy đủ và dài hơn thì NNT có nghĩa như sau: Giả dụ chúng ta có 1000 bệnh nhân. Trong số này, 877 người sẽ không bị bệnh nhồi máu cơ tim [vì tỉ lệ mắc bệnh trong nhóm chứng là 12.3%]. 100 người còn lại sẽ mắc bệnh dù được điều trị với Rampiril [vì tỉ lệ mắc bệnh trong nhóm Rampipril là 9.9%, nhưng tôi lấy chẵn 10%]. Số còn lại 23 người sẽ không mắc bệnh. Như vậy, trong số 1000 người được điều trị, chúng ta ngăn ngừa được 23 bệnh nhân khỏi bệnh – trong vòng 5 năm. [Cũng có thể nói trong 100 người được điều trị, Rampiril sẽ ngừa được 2 ca bệnh nhồi máu cơ tim].
Theo tôi, đó là cách diễn giải dễ hiểu nhất để cho bệnh nhân hiểu được hiệu quả của thuốc. Nhưng rất tiếc không sách giáo khoa nào mô tả như thế, và càng tiếc hơn khi phần lớn y văn đều mô tả hiệu quả lâm sàng qua tỉ số nguy cơ. Chẳng hạn như trong ví dụ trên, các nhà sản xuất thuốc sẽ nói [và đã nói] rằng statin giảm nguy cơ nhồi máu cơ tim 31%. Con số 31% thoạt đầu nghe rất ấn tượng, nhưng nếu đặt nó vào bối cảnh của một cá nhân bệnh nhân thì hoàn toàn … vô nghĩa. Nó vô nghĩa bởi vì một cá nhân thì không có mẫu số, nhưng RR lại là một phân số! Nó vô nghĩa vì RR áp dụng cho một quần thể, còn bệnh nhân là một cá nhân.
Như tôi vừa trình bày trong các công thức đến , NNT phụ thuộc vào hai chỉ số nguy cơ p0 và p1, nhưng RR cũng phụ thuộc vào hai chỉ số này, cho nên rất dễ dàng để tìm mối liên hệ giữa NNT và RR. Có thể chứng minh rằng, nếu chúng ta biết p0 và RR, thì NNT sẽ là:
Nhìn qua công thức trên chúng ta dễ dàng thấy khi RR càng thấp [tức hiệu quả lâm sàng càng cao] thì số NNT càng thấp, tức số bệnh nhân cần được điều trị ít hơn để giảm thiểu một ca bệnh. Chẳng hạn như nếu tỉ lệ mắc bệnh ngoài cộng đồng là 10% [p0 = 0.1] và qua y văn chúng ta biết rằng thuốc A có hiệu quả lâm sàng giảm nguy cơ bệnh với RR = 0.5, chúng ta có thể ước tính NNT qua công thức trên như sau:
Bảng số liệu và biểu đồ sau đây sẽ tính NNT cho một số nguy cơ và các giá trị RR:
Bảng 4. Số bệnh nhân cần điều trị tính cho nguy cơ bệnh từ 1% đến 20% và tỉ số nguy cơ tương đối từ 0.1 đến 0.9 | ||||||
RR | p0 = 0.01 | p0 = 0.02 | p0 = 0.05 | p0 = 0.10 | p0 = 0.15 | p0 = 0.20 |
0.9 | 111 | 56 | 22 | 11 | 7 | 6 |
0.8 | 125 | 63 | 25 | 13 | 8 | 6 |
0.7 | 143 | 71 | 29 | 14 | 10 | 7 |
0.6 | 167 | 83 | 33 | 17 | 11 | 8 |
0.5 | 200 | 100 | 40 | 20 | 13 | 10 |
0.4 | 250 | 125 | 50 | 25 | 17 | 13 |
0.3 | 333 | 167 | 67 | 33 | 22 | 17 |
0.2 | 500 | 250 | 100 | 50 | 33 | 25 |
0.1 | 1000 | 500 | 200 | 100 | 67 | 50 |
Tóm lại, trong ba chỉ số hiệu quả lâm sàng của một thuật điều trị — giảm nguy cơ tuyệt đối ARR, giảm nguy cơ tương đối RRR, và số bệnh nhân cần điều trị NNT — thì NNT là chỉ số có ý nghĩa nhất và cần được sử dụng rộng rãi để truyền đạt thông tin y khoa đến bệnh nhân. Không có một chỉ số lâm sàng nào hoàn hảo. Ngay cả NNT cũng có vài khiếm khuyết kĩ thuật của nó , nhưng cái ưu điểm của nó là chỉ số này cho chúng ta một thông tin cần thiết cho người bệnh. Người thầy thuốc quan tâm đến một cá nhân, và y học đang tiến dần từ quần thể đến cá nhân, do đó NNT sẽ trở thành một chỉ số lâm sàng quan trọng trong tương lai.
Để tạm kết thúc bài này, tôi muốn kể các bạn một câu chuyện khá tương quan giữa điều trị và … cướp ngân hàng. Trong những người cướp ngân hàng nổi tiếng vào thập niên 1940s bên Mĩ, Willy Sutton là một nhân vật đặc biệt. Khi ông ta bị bắt và được hỏi tại sao ông ta cứ nhắm vào ngân hàng mà cướp, ông ta thản nhiên nói “vì tiền nằm ở đó” . Đương nhiên! Tuy nhiên, trong chẩn đoán y khoa và điều trị bệnh, hàm ý câu nói đó rất quan trọng. Nói chính xác hơn là thế này: nếu muốn đem lại lợi ích tối đa cho bệnh nhân, cần phải tìm bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh cao. Biểu đồ 1 “dạy” cho chúng ta điều này. Bệnh nhân có nguy cơ cao, điều trị sẽ đem lại lợi ích lớn chẳng những cho cá nhân mà còn cho cộng đồng. NNT giúp cho chúng ta chọn lựa này.
Thuật ngữ Anh – Việt dùng trong bài
Absolute risk | Nguy cơ tuyệt đối |
Absolute risk reduction | Giảm nguy cơ tuyệt đối |
NNT | Số bệnh nhân cần điều trị |
Randomized controlled trial | Nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên |
Relative risk | Tỉ số nguy cơ |
Relative risk reduction | Giảm nguy cơ tương đối |
Tài liệu tham khảo
1. The Heart Outcomes Prevention Evaluation Study Investigators. Effects of an agiotensin converting enzyme inhibitor, ramipril on cardiovascular events in high-risk patients. New Engl J Med 2000; 342:145-53
2. Laupacis A, Sackett DL, Roberts RS. An assessment of clinically useful measures of the consequences of treatment. N Engl J Med 1988;318:1728-33.
3. Wu LA, Kottke TE. Number needed to treat: caveat emptor. J Clin Epidemiol 2001; 54:111-116.
5. Chỉ số NNT đã được phân tích và ước tính cho một số bệnh và thuật điều trị. Website của Đại học Toronto có một bảng tóm lược khá thú vị mà tôi trình bày dưới đây [tiếng Anh] để bạn đọc tham khảo:
//www.cebm.utoronto.ca/glossary/nntsPrint.htm
Trong bảng này có vài kí hiệu chú ý: CER là nguy cơ [tỉ lệ] trong nhóm chứng, EER là nguy cơ mắc bệnh trong nhóm đươc điều trị.