Vai trò của Đo lường & liên hệ với Kế hoạch phân tích trong nghiên cứu y học
Tuần rồi Nhi có tham gia sinh hoạt Journal Club với một nhóm bạn thuộc ngành Sản khoa, các bạn phân tích một bái báo trên tờ AJOG: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32283071/; Nhi nhận thấy bài báo này có một điểm thú vị, đó là phương thức đo lường mà tác giả sử dụng.
Nghiên cứu này đặt ra một khó khăn về mặt kỹ thuật, khi đối tượng cần khảo sát – xuất huyết âm đạo là một triệu chứng có tính chất “riêng tư, nhạy cảm”, phát sinh ngẫu nhiên, không hằng định về thời gian nên gần như không thể ghi nhận một cách khách quan, định lượng và chính xác. Tác giả đã thực hiện việc đo lường triệu chứng đó một cách sáng tạo, cho phép chuyển hiện tượng ngẫu nhiên thành thông tin có thể khai thác được trong bài toán thống kê. Việc đo lường gồm 4 cấp độ:
Cấp độ thứ nhất: dữ liệu thô, có hình thức nhật ký theo dõi hằng ngày, do bệnh nhân tự đánh giá. Xuất huyết âm đạo, được khảo sát bằng một thang đo biểu kiến 6 bậc giá trị.
Cấp độ thứ 2: dữ liệu tóm tắt; Từ dữ liệu thô, triệu chứng xuất huyết lại được khảo sát về 4 phương diện: Thời điểm/giai đoạn, tần suất/chu kì, cường độ và độ dài.
Cấp độ thứ 3: mô thức (pattern): Diễn tiến của xuất huyết được chuyển thành 8 mô thức, dựa vào tất cả tổ hợp có thể giữa 2 trạng thái: Có/không và 3 khoảng thời gian : 2-4, 4-6 và 6-8 tuần;
Cấp độ thứ 4: Dữ liệu rút gọn và cục bộ; Ở cấp độ này, chỉ còn 1 biến nhị phân Xuất huyết, được xét riêng cho giai đoạn 6-8 tuần.
Đây chỉ là 1 thí dụ điển hình về tầm quan trọng của phương pháp đo lường và những thách thức về kỹ thuật mà bác sĩ phải cân nhắc khi làm nghiên cứu khoa học.
Trong bất cứ thí nghiệm khoa học nào, câu hỏi đầu tiên sau khi có giả thuyết nghiên cứu, đó là ta đo lường các thực thể/đối tượng/khái niệm trong bài toán bằng cách nào ? Đây là một câu hỏi không đơn giản. Thí dụ trong chuyên ngành tâm lý học, có những khái niệm tưởng chừng không thể nào đo, đếm được, thí dụ: sự Lạc quan, Yêu thương, hạnh phúc…
May mắn hơn cho ngành Y khoa, chúng ta thường làm việc với những thực thể hữu hình và cơ học, tuy nhiên cùng một thực thể bệnh lý, có nhiều cách đo lường khác nhau, mang lại thông tin khác nhau về tính chuyên biệt, trực tiếp hay gián tiếp, về thang đo (định lượng liên tục, thứ bậc hay rời rạc, hoặc định tính nhị phân), tính khách quan/chủ quan, yếu tố thời gian (thời điểm, diễn tiến, độ dài…), độ chính xác (kỹ thuật đo, sai số phép đo…). Cách đo lường sẽ quyết định nhiều thứ sau đó khi phân tích dữ liệu, thí dụ đặc tính phân bố/quy luật phân bố của biến, công cụ thống kê phù hợp…, và ảnh hưởng đến kết quả/kết luận sau cùng.
Thí dụ: để đo lường độ nặng của bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính, ta có thể định lượng tế bào viêm, đo chức năng hô hấp, đếm số đợt kịch phát, tần suất sử dụng thuốc, số cơn ho trong 1 ngày, hay dùng chẩn đoán hình ảnh để định lượng thể tích phổi, mức độ tổn thương phế nang…
Trong nghiên cứu y học, việc lựa chọn phép đo lường cần xét nhiều yếu tố, thí dụ: Tính chủ quan hay khách quan (thí dụ đánh giá mức độ ho do bệnh nhân tự khai báo, hay dùng một máy đếm cơn ho tại nhà ?), phép đo quy ước, tiêu chuẩn (thí dụ chẩn đoán hình ảnh, nội soi phế quản, sinh thiết… là những tiêu chuẩn vàng cho một số bệnh lý hô hấp), điều kiện trang thiết bị mà cơ sở, phòng thí nghiệm cho phép (nếu không có máy móc và kỹ thuật viên, ta chỉ có thể dùng những phương tiện có sẵn), tính chuyên biệt (ta sẽ dùng marker đặc hiệu cho bệnh lý đó, hay 1 marker gián tiếp ?).
Với sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật, càng ngày bác sĩ càng có cơ hội đo lường nhiều triệu chứng một cách định lượng, khách quan, dài hạn và từ xa. Thí dụ cảm biến gia tốc actigraphy có thể định lượng mức độ rối loạn vận động của bệnh nhân Parkinson; Smartwatch có thể khảo sát cường độ vận động cơ thể/nhịp tim, huyết áp của bệnh nhân tìm mạch ở thời gian thực và kéo dài. Trong dịch Covid vừa qua, nhiều xét nghiệm y khoa tại bệnh viện đã bị trì hoãn nhưng được thay thế bằng hình thức telemonitoring, xét nghiệm từ xa và tại nhà.
Có sự tương tác 2 chiều giữa phép đo lường và bài toán thống kê, phương pháp thống kê. Trong một số trường hợp, nghiên cứu sinh buộc phải khảo sát đối tượng một cách định tính hoặc định tính hóa biến định lượng, nếu ngay từ đầu đã xác định kết cục của bài toán là biến nhị phân, mô hình tiên lượng/phân loại (hoặc, nếu họ chỉ biết dùng 1 công cụ duy nhất là kiểm định Chi-squared).
Thí dụ trong bài báo trên, có thể thấy ngay cả khi có nhật kí theo dõi (thông tin định tính dạng chuỗi), tác giả vẫn bị trở ngại vì trong kho công cụ thống kê quy ước, không có công cụ nào cho phép xử lý chuỗi dữ liệu định tính !, do đó họ mới phải thích nghi và tạo ra khái niệm “mô thức diễn tiến”, hoặc dùng thông tin tóm lược. Tuy không hoàn toàn chính xác, nhưng đó là giải pháp duy nhất.
Nếu tác giả có ý định dùng các công cụ hiện đại như Sequence analysis, Hidden Markov model, LSTM model thì kế hoạch đặt ra sẽ khác.
Thông điệp cuối cùng, đó là ngay từ khi bắt đầu ý tưởng nghiên cứu, các bạn cần cân nhắc nhiều yếu tố để chọn phương pháp đo lường phù hợp, ưu tiên những phép đo chính xác, khách quan và định lượng.
Mặt khác, vai trò của chuyên viên thống kê rất quan trọng, hãy tư vấn họ để biết nên chọn cách đo lường nào – điều này có vẻ kì cục nhưng sự thực là đôi khi họ biết câu trả lời rõ hơn cả bạn.
Cuối cùng, bạn cần biết cách xoay sở thích nghi với hoàn cảnh và giới hạn để tìm ra giải pháp sáng tạo, tối ưu cho vấn đề.
Nguồn: Lê Ngọc Khả Nhi
# nghiên cứu y học
