Phương pháp ước tính cỡ mẫu nghiên cứu y học chuẩn nhất (Nguyễn Văn Tuấn)

Phng pháp c tính c mu

cho mt nghiên cu y hc

Nguyn Vn Tun

Mt công trình nghiên cu thưng da vào mt mu (sample). Mt trong nhng

câu hi quan trng nht trưc khi tin hành nghiên cu là cn bao nhiêu mu hay bao

nhiêu i tưng cho nghiên cu. “i tưng”  ây là ơn v cn bn ca mt nghiên

cu, là s bnh nhân hay s tình nguyn viên. c tính s lưng i tưng cn thit cho

mt công trình nghiên cu óng vai trò cc kì quan trng, vì nó có th là yu t quyt

nh s thành công hay tht bi ca nghiên cu. Nu s lưng i tưng không  thì kt

lun rút ra t công trình nghiên cu không có  chính xác cao, thm chí không th kt

lun gì ưc. Ngưc li, nu s lưng i tưng quá nhiu hơn s cn thit thì tài

nguyên, tin bc và thi gian s b hao phí. Do ó, vn  then cht trưc khi nghiên cu

là phi ưc tính cho ưc mt s i tưng va  cho m!c tiêu ca nghiên cu. S

lưng i tưng “va ” tùy thuc vào loi hình nghiên cu và hai thông s chính:

• Phương pháp thit k nghiên cu và tiêu chí lâm sàng (outcome measure).

• H s nh hưng (effect size);

• Sai lm mà nhà nghiên cu chp nhn, c! th là sai lm loi I và II (power);

Không bit [hay chưa quyt nh] ưc thit k nghiên cu và không có s liu v

hai thông s trên thì không th nào ưc tính c" mu. Kinh nghim ca ngưi vit cho

thy rt nhiu ngưi khi tin hành nghiên cu thưng không có ý nim gì v các s liu

này, cho nên khi n tham vn các chuyên gia v thng kê hc, h ch# nhn câu tr li:

“không th tính ưc”! Trong bài này tôi s bàn qua hai thông s trên và trình bày mt

s ví d! nghiên cu lâm sàng c! th v ưc tính c" mu.

1. Thit k nghiên cu và tiêu chí lâm sàng

1.1 Thit k nghiên cu

Thông tin th nht trong qui trình ưc tính c" mu là th loi nghiên cu, bi vì

yu t này có nh hưng n phương pháp phân tích thng kê và vì th phương pháp ưc

tính c" mu. Có th phân bit các th loi nghiên cu này da vào hai tiêu chí: thi gian

và $c tính. V thi gian, các nghiên cu thu thp d liu ti mt thi im hin ti

(present) ưc gi là cross-sectional study (nghiên cu tiêu biu mt thi im); các

nghiên cu có nh hưng theo dõi tình trng sc khe ca i tưng trong mt thi gian,

tc thu thp d liu tng i tưng nhiu ln (hin ti và tương lai) ưc gi là

prospective (hay longitudinal) study (nghiên cu theo thi gian); và các nghiên cu ưc

tin hành hin ti nhưng có nh hưng tìm hiu quá kh (past) ưc gi là retrospective

study.

Nghiên cu ti mt thi im hay cross-sectional study (ưc dch theo ngh%a en

là “nghiên cu c&t ngang”). ây là mt thit k mà các nhà nghiên cu chn mt qun

th mt cách ngu nhiên nhưng tiêu biu cho mt cng 'ng, ti mt thi im nào ó.

Nói cách khác, nhà nghiên cu thu thp d liu ch# mt ln duy nht ca các i tưng

ngay ti thi im ó (hin ti). M!c ích chính ca các nghiên cu này là tìm hiu t# l

hin hành (prevalence) ca mt bnh nào ó, hay tìm hiu mi tương quan gia mt yu

t nguy cơ và mt bnh.

Nghiên cu i chng hay case-control study. Trong các nghiên cu này, m!c

ích chính là tìm hiu mi liên h gia mt (hay nhiu) yu t nguy cơ (risk factors) và

mt bnh rt c! th.  tin hành nghiên cu này, nhà nghiên cúu b&t u b(ng mt

nhóm bnh nhân và mt nhóm i tưng không bnh (i chng), và “i ngưc thi

gian” tìm hiu nhng yu t nguy cơ mà c hai nhóm phơi nhim trong quá kh.

Nghiên cu xuôi thi gian (longitudinal studies hay prospective study). Ngưc

li vi nghiên cu i chng (trưng hp nhà nghiên cu bit ai m&c bnh và ai không

m&c bnh), vi các nghiên cu theo thi gian nhà nghiên cu b&t u b(ng mt nhóm

không m&c bnh, và theo dõi mt thi gian sau  quan sát ai m&c bnh hay không m&c

bnh trong thi gian ó. Ngưc li vi nghiên cu i chng (trưng hp nhà nghiên

cu i ngưc v quá kh  tìm hiu ai b phơi nhim yu t nguy cơ), vi các nghiên

cu theo thi gian, nhà nghiên cu bit ngay t lúc ban u ai b phơi nhim hay không

phơi nhim yu t nguy cơ. M!c ích ca các nghiên cu xuôi thi gian thưng là ưc

tính t# l phát sinh (incidence) bnh trong mt thi gian (iu này khác vi m!c ích ca

nghiên cu ti mt thi im là ưc tính t# l hin hành – tc prevalence – ca bnh).

Ngoài ra, các nghiên cu theo thi gian còn cho phép nhà nghiên cu tìm hiu mi liên

h gia mt hay nhiu yu t nguy cơ và nguy cơ phát sinh bnh tt. Khác vi nghiên

cu cross-section ch# ghi nhn s kin ti mt thi im, các nghiên cu longitudinal

phi theo dõi i tưng trong mt thi gian có th là nhiu nm tháng.

1.2 Tiêu chí lâm sàng

Sau khi ã xác nh th loi nghiên cu, nhà nghiên cu cn phi quyt nh chn

mt tiêu chí lâm sàng chính (primary outcome measure)  cn c vào ó mà ưc tính c"

mu. Quyt nh chn tiêu chí lâm sàng là mt quyt nh va mang tính lâm sàng, va

mang tính khoa hc. Bi vì m!c tiêu ti hu ca nghiên cu y khoa là em li li ích cho

bnh nhân hay cng 'ng, cho nên tiêu chí ưc chn phi có ý ngh%a thc t i vi

bnh nhân. Ch)ng hn như trong vic th*m nh hiu qu ca các phương pháp truy tìm

ung thư, thì t# l phát hin ung thư và iu tr không phi là tiêu chí có ý ngh%a thc t,

nhưng t# l t+ vong và thi gian sng sót sau khi truy tìm ung thư mi là tiêu chí có ý

ngh%a lâm sàng và thc t. M$c khác, tiêu chí phi áp ng các tiêu chu*n khoa hc v

 tin cy và  chính xác. Nu mt nghiên cu có m!c tiêu tìm hiu hiu qu ca mt

loi thuc phòng chng bnh xơ va ng mch, thì  cholesterol trong máu không th

ưc xem là tiêu chí có ý ngh%a lâm sàng, dù nó áp ng yêu cu khoa hc tính. Do ó,

vic chn mt tiêu chí lâm sàng cho nghiên cu cn phi cân nh&c rt c*n thn.

Quyt nh chn tiêu chí lâm sàng là mt quyt nh quan trng, bi vì nó có nh

hưng n c" mu rt ln. Ch)ng hn như trong các nghiên cu loãng xương, các nhà

nghiên cu có th so sánh mt  xương hay t# l gãy xương gia hai nhóm can thip 

bit hiu qu ca thuc. Nu chn mt  xương làm tiêu chí lâm sàng thì s lưng c"

mu có th s là con s vài trm bnh nhân, nhưng nu chn t# l gãy xương con s c"

mu có th lên n vài ch!c ngàn i tưng.

2. Khái nim v “h s nh hưng” (effect size)

H s nh hưng, nói mt cách ơn gin, là mt ch# s v  nh hưng ca mt

thut can thip. Vì phn nh mc  khác bit, h s nh hưng cho phép chúng ta tránh

khi cách din dch gii hn bi ngôn ng nh phân (như “có hay không có nh

hưng?”), và tp trung vào mt cách din dch mang tính khoa hc hơn (như “mc 

nh hưng cao hay thp c" nào?”) Ba trưng hp ơn gin sau ây s minh ha cho khái

nim v h s nh hưng:

Trng hp 1: Trong mt nghiên cu g'm 50 bnh nhân cao huyt áp ưc iu

tr b(ng mt thuc trong nhóm beta-blocker. Trưc khi iu tr, huyt áp tâm thu (SBP)

trung bình cho c nhóm là 140 mmHg và  lch chu*n là 22 mmHg. Sau khi iu tr,

huyt áp tâm thu gim xung còn 125 mmHg.

Trng hp 2: Mt nghiên cu khác th*m nh hiu qu ca mt thuc chng

loãng xương trong nhóm bisphosphonate. Nghiên cu ưc tin hành trên 50 bnh nhân.

Trưc khi iu tr, mt  xương  c, xương ùi (femoral neck bone mineral density, vit

t&t là BMD) trung bình là 0.68 g/cm2 vi  lch chu*n 0.12 g/cm2. Sau 6 tháng iu tr,

BMD trung bình cho c nhóm tng lên 0.72 g/cm2 vi  lch chu*n 0.13 g/cm2.

Trng hp 3: Mt nghiên cu bnh – chng (case-control study) nh(m th*m

nh nh hưng ca thói quen hút thuc lá n  glucose trong máu. Nhóm hút thuc lá

g'm 30 ngưi có  glucose trung bình là 130 mg/dL vi  lch chu*n 35 mg/dL.

Nhóm không hút thuc lá g'm 70 ngưi có  glucose trung bình là 110 mg/dL vi 

lch chu*n 50 mg/dL.

Trong trưng hp 1, chúng ta có th ưc tính mc  nh hưng b(ng cách ly

huyt áp sau khi iu tr tr cho huyt áp trưc khi iu tr: d1 = 125 – 140 = -15 mmHg.

Tương t, nh hưng ca thuc bisphosphonate cho trưng hp 2 là d2 = 0.72 – 0.68 =

0.04 g/cm2. Và trưng hp 3,  nh hưng ca hút thuc lá có th ưc tính b(ng d3 =

130 – 110 = 20 mg/dL.

Khó khn trong cách ưc tính  nh hưng trên ây là không th so sánh trc

tip ưc  nh hưng, bi vì ơn v o lưng khác nhau. Và, quan trng hơn na, 

dao ng (phn nh b(ng  lch chu*n) gia 3 trưng hp c-ng rt khác nhau. Phương

pháp so sánh trc tip nh hưng lí tưng là hoán chuyn sao cho c ba trưng hp có

cùng mt ơn v o lưng.  t ưc m!c ích này, cách ơn gin nht là ly  nh

hưng chia cho  lch chu*n. T# s này có tên ting Anh là effect size (có khi còn gi là

standardized difference) mà tôi tm dch là h s nh hưng. Công thc chung cho ưc

tính h s nh hưng (s vit t&t b(ng ES) là:

1 0

x x

−

= [1]

Trong ó:

•

là s trung bình ca nhóm can thip;

•

là s trung bình ca nhóm i chng; và

•

là  lch chu*n ca nhóm i chng.

H s nh hưng ca 3 trưng hp trên là:

• Trưng hp 1: ES1 = -15 / 22 = 0.68

• Trưng hp 2: ES2 = 0.04 / 0.12= 0.33

• Trưng hp 3: ES3 = 20 / 50 = 0.40

Nên nh r(ng  lch chu*n có cùng ơn v o lưng vi  nh hưng trung bình, cho

nên h s nh hưng không có ơn v. Nói cách khác, ơn v o lưng  nh hưng bây

gi là  lch chu*n. Ch)ng hn như trong trưng hp 1, thuc beta-blocker có tác d!ng

gim huyt áp tâm thu khong 0.68  lch chu*n, còn trong trưng hp 2, thuc

bisphosphonate tng mt  xương ch# 0.33  lch chu*n. Vì có cùng ơn v so sánh, có

th nói [ơn gin] r(ng h s nh hưng ca thuc beta-blocker cao hơn thuc

bisphosphonate.

Theo mt qui ưc [không có cơ s khoa hc my], mt h s nh hưng b(ng 0.2

ưc xem là “thp”, 0.5 là “trung bình”, và >0.8 là “cao” [1]. Mt h s nh hưng 0.2

tương ương vi  khác bit v chiu cao ca mt em bé 15 tu,i và mt em bé 16 tu,i.

Mt h s nh hưng 0.5 tương ương vi  khác bit v chiu cao ca mt em bé 14

tu,i và mt em bé 18 tu,i. Mt h s nh hưng 0.8 tương ương vi  khác bit v ch#

s thông minh (IQ) ca mt sinh viên nm th nht và mt tin s%.

3. Sai lm loi I, II và khái nim v “power”

3.1 Sai lm loi I và II

Thng kê hc là mt phương pháp khoa hc có m!c ích phát hin, hay i tìm

nhng cái có th gp chung li b(ng c!m t “chưa ưc bit” (unknown). Cái chưa ưc

bit  ây là nhng hin tưng chúng ta không quan sát ưc, hay quan sát ưc nhưng

không y . Cái chưa bit có th là mt *n s (như chiu cao trung bình  ngưi Vit

Nam, hay trng lưng mt phn t+), hiu qu ca mt thut iu tr, t# l lưu hành

(prevalence), t# l phát sinh (incidence) ca bnh, v.v… Chúng ta có th o chiu cao,

hay tin hành xét nghim  bit hiu qu ca thuc, nhưng các nghiên cu như th ch#

ưc tin hành trên mt nhóm i tưng, ch không phi toàn b qun th ca dân s.

Vn  là s+ d!ng kt qu ca mt nhóm i tưng  suy lun cho mt qun th ln

hơn. M!c ích ca ưc tính c" mu là tìm s lưng i tưng sao cho suy lun ó t 

chính xác cao nht và y  nht.

. mc  ơn gin nht, nhng cái chưa bit này có th xut hin dưi hai hình

thc: ho$c là có, ho$c là không. Ch)ng hn như mt thut iu tr có hay không có hiu

qu chng gãy xương. Bi vì không ai bit hin tưng mt cách y , chúng ta phi

$t ra gi thit. Gi thit ơn gin nht là gi thit o (hin tưng không t'n ti, kí hiu

Ho) và gi thit chính (hin tưng t'n ti, kí hiu Ha).

Chúng ta s+ d!ng các phương pháp kim nh thng kê (statistical test) như kim

nh t, F, z, χ2, v.v…  ánh giá kh nng ca gi thit. Kt qu ca mt kim nh

thng kê có th ơn gin chia thành hai giá tr: ho$c là có ý ngha thng kê (statistical

significance), ho$c là không có ý ngha thng kê (non-significance). Có ý ngh%a thng kê

 ây thưng da vào tr s P: thông thưng, nu P < 0.05, chúng ta phát biu kt qu có

ý ngh%a thng kê; nu P > 0.05 chúng ta nói kt qu không có ý ngh%a thng kê. C-ng có

th xem có ý ngh%a thng kê hay không có ý ngh%a thng kê như là có tín hiu hay không

có tín hiu. Hãy tm $t kí hiu T+ là kt qu có ý ngh%a thng kê, và T- là kt qu kim

nh không có ý ngh%a thng kê.

Phương pháp ước tính cỡ mẫu cho một nghiên cứu y học (Nguyễn Văn Tuấn)

Một công trình nghiên cứu thường dựa vào một mẫu (sample). Một trong những câu hỏi qua trọng nhất trước khi tiến hành nghiên cứu là cần bao nhiêu mẫu hay bao nhiêu đối tượng nghiên cứu.

Chủ đề:

Tài liệu liên quan

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Hỗ trợ

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi