Đề thi THPT Quốc gia môn Toán năm 2015, De thi thu THPT Quoc Gia nam 2015

You are here: Home »

Like VNMATH on FACEBOOK để ủng hộ VNMATH.

Thông tin về thuốc: tương đối và tuyệt đối


Tôi xin bắt đầu bài viết bằng một câu hỏi: trong 3 thuốc dưới đây (A, B, và C) bạn – người đang đọc bài viết này – sẽ chọn thuốc nào, nếu:
  • Thuốc A sẽ giảm nguy cơ đột quị khoảng 33%
  • Thuốc B sẽ giảm nguy cơ đột quị từ 3% xuống 2%
  • Thuốc C có hiệu quả như sau: phải điều trị 100 bệnh nhân như bạn để ngừa 1 ca đột quị, nhưng tôi không biết bạn có phải là ca đó hay không.
Ở đây, đương nhiên, không có câu trả lời đúng hay sai, mà chỉ là lựa chọn.  Có lẽ bạn sẽ chọn thuốc A.  Nếu đó là lựa chọn của bạn thì bạn nằm trong nhóm đa số.  Thật vậy, khi câu hỏi được đưa ra cho một nhóm người cao tuổi với trình độ học vấn cấp đại học, chỉ có khoảng 5% chọn thuốc B hay C, đa số (95%) cho biết họ sẽ chọn thuốc A.
Nhưng bạn đã bị lừa!
Trước khi giải thích tại sao bạn đã bị lừa, tôi sẽ giải thích qua qui trình thử nghiệm thuốc và khái niệm về “nguy cơ”, mà tôi nghĩ sẽ giúp cho bạn phân biệt đâu những thông tin y tế thiết thực cho sức khỏe của bạn và đâu là những thông tin mang tính tiếp thị.

Đằng sau một cuộc thử nghiệm thuốc
Trước khi một thuốc được phép lưu hành trên thị trường, Cục quản lí dược phẩm và thực phẩm của Mĩ (FDA) yêu cầu các công ti dược phải “chứng minh” rằng thuốc có hiệu quả.  Để biết một thuốc có hiệu quả hay không, các nhà nghiên cứu phải làm thử nghiệm lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (còn gọi là randomized controlled trial, hay RCT).  RCT là tiêu chuẩn vàng đề đánh giá hiệu quả của thuốc.  Có thể lấy nghiên cứu về thuốc statin (điều trị giảm mỡ trong máu) ra làm ví dụ.  Theo mô hình RCT, một nhóm bệnh nhân được chọn theo những tiêu chuẩn định trước, sau đó họ sẽ được phân chia thành 2 nhóm một cách ngẫu nhiên: nhóm được điều trị bằng statin thật, và một nhóm được “điều trị” bằng thuốc statin giả (còn gọi là placebo, hay giả dược).
Phân nhóm ngẫu nhiên có hiệu quả làm cho tất cả các đặc điểm của bệnh nhân của hai nhóm giống nhau. Cần nói rằng hai thuốc statin thật và statin giả giống y chang nhau.  Cả bác sĩ và bệnh nhân đều không biết bệnh nhân nhận thuốc thật hay giả.  Việc phân nhóm ngẫu nhiên và bảo mật danh tính của thuốc là những biện pháp cần thiết để đảm bảo tính khách quan cũng như tính hợp lí khi so sánh và phân tích.
Hai nhóm bệnh nhân sẽ được điều trị và theo dõi trong một thời gian, thường là 5 năm.  Giả dụ như sau 5 năm theo dõi, nhóm uống thuốc statin thật có 2% bệnh nhân bị đột quị, và nhóm giả dược có tỉ lệ đột quị là 3%.  Qua phân tích số liệu, các nhà nghiên cứu kết luận rằng sự khác biệt có ý nghĩa thống kê, tức là sự khác biệt không phải ngẫu nhiên, mà rất có thể là do tác động của thuốc.  Đó là cách nói của giới khoa học.  Nhưng đối với bạn, người tiêu thụ hay người bệnh, thì kết quả trên có nghĩa là gì?

Mắc bệnh và nguy cơ mắc bệnh
Phần lớn bệnh nhân (và ngay cả một số bác sĩ) hay nghĩ rằng dùng thuốc sẽ không mắc bệnh, hay ít ra là ngăn ngừa bệnh trong một thời gian.  Nhưng đó là ảo tưởng.  Sự thật là ngay cả những người dùng thuốc vẫn bị mắc bệnh.  Chẳng hạn như trong ví dụ trên, trong số 100 bệnh nhân uống thuốc statin, vẫn có 2 người bị đột quị; tuy nhiên, con số này thấp hơn so với nhóm không uống statin.  Bất định là một đặc tính căn bản của y khoa.  Nhưng bác sĩ không thể nào tiên đoán được bạn nằm trong số mắc bệnh hay không mắc bệnh.
Một thước đo của tình trạng bất định là “nguy cơ” (risk).  Nguy cơ là một khái niệm mới ra đời trong y khoa.  Vào thập niên 1960s, qua công trình nghiên cứu Framingham, các nhà khoa học phát hiện rằng không phải ai hút thuốc lá cũng đều mắc bệnh ung thư phổi, và không phải tất cả những người không hút thuốc là đều không bị ung thư phổi.  Tuy nhiên, xác suất mà người hút thuốc lá mắc bệnh ung thư phổi cao hơn xác suất mắc bệnh trong nhóm không hút thuốc lá.  Do đó, nguy cơ cũng chính là xác suất.
Con số 2% và 3% trong ví dụ trên được gọi là “nguy cơ” hay xác suất.  Do đó, cách hiểu chính xác nhất là thuốc không ngăn ngừa đột quị cho mọi người, nhưng thuốc có hiệu quả giảm nguy cơ đột quị.  Câu phát biểu “bệnh nhân được điều trị bằng statin có nguy cơ bị đột quị trong vòng 5 năm là 2%” có nghĩa là cứ 100 người điều trị bằng statin, có 2 người bị đột quị và 98 người không bị đột quị.  Tức là, dù được điều trị bằng statin, nhưng vẫn có nguy cơ bị đột quị; tuy nhiên, nguy cơ này thấp hơn nguy cơ trong nhóm không được điều trị (3%).
Câu phát biểu trên cũng hàm ý nói rằng nếu một bệnh nhân được điều trị bằng statin thì không ai biết bệnh nhân đó sẽ bị đột quị hay không.  Đối với một cá nhân, hoặc là bị, hoặc là không bị đột quị.  Nguy cơ không có ý nghĩa thiết thực cho một cá nhân; nguy cơ chỉ có ý nghĩa cho một quần thể.  Nói cách khác, con số nguy cơ là một thước đo về rủi ro cho một quần thể, chứ không phải là thước đo cho một cá nhân.

Ba cách thể hiện hiệu quả của thuốc
Với hai con số nguy cơ của hai nhóm statin (2%) và giả dược (3%), người ta có thể mô tả hiệu quả của statin bằng 3 cách:
  • Cách thứ nhất là dùng nguy cơ tương đối (relative risk).  Bởi vì 3% là nguy cơ của nhóm không điều trị, và khi được điều trị, nguy cơ đột quị giảm còn 2%, cho nên chúng ta có thể nói rằng nguy cơ đột quị trong nhóm statin bằng 66% so với nguy cơ trong nhóm không dùng statin.  Nói cách khác, statin giảm nguy cơ đột quị 33%.
  • Cách thứ hai là dùng hiệu số nguy cơ tuyệt đối (absolute risk).  Trong ví dụ trên, nhóm điều trị bằng statin có nguy cơ đột quị thấp hơn nhóm giả dược là 1% (lấy 3% trừ 2%).
  • Cách thứ ba là tính số bệnh nhân cần điều trị để giảm 1 ca bệnh.  Nếu không điều trị thì nguy cơ đột quị là 3%, và điều trị bằng statin thì nguy cơ giảm xuống còn 2%.  Nói cách khác, phải điều trị 100 bệnh nhân để giảm 1 ca đột quị.  Thuật ngữ tiếng Anh gọi chỉ số này là number needed to treat (NNT), tức số bệnh nhân cần được trị để giảm 1 ca bệnh.
Qua giải thích này, chúng ta thấy rằng “ba” thuốc vừa để cập trong câu hỏi trên thật ra chỉ là một.  Tôi chỉ trình bày thông tin về hiệu quả của thuốc bằng 3 cách khác nhau mà thôi!

Ảnh hưởng của thông tin
Nếu cách trình bày đó không gây ảnh hưởng đến ai thì chắc những con số trên chỉ mang tính giải trí con số, hay cao hơn chút là tập thể dục toán học, chứ cũng chẳng đáng quan tâm.  Nhưng nếu những con số trên ảnh hưởng đến việc chọn thuốc cho điều trị bệnh nhân, thì chúng ta phải quan tâm vì nó liên quan đến mạng sống con người, và có khi liên quan đến túi tiền của xã hội.
Cách trình bày thông tin có thể ảnh hưởng đến quyết định của người tiếp nhận thông tin. Trong ví dụ trên, phần lớn công chúng chọn “thuốc A”, vì con số “giảm 33%” gây ấn tượng tích cực hơn là “giảm 1%”.  Do đó, nếu một loại thuốc kém hiệu quả được trình bày qua con số tương đối thì rất có thể sẽ ảnh hưởng đến sức khỏe, thậm chí tính mạng, của bệnh nhân.
Trong một nghiên cứu thú vị, các nhà nghiên cứu viết một đề cương xin tài trợ cho nghiên cứu về bệnh ung thư, một đề cương mô tả hiệu quả bằng con số tương đối, một đề cương được mô tả bằng con số tuyệt đối.  Họ đưa 2 đề cương cho các chuyên gia bình duyệt để hỏi họ nên tài trợ cho nghiên cứu nào.  Kết quả cho thấy gần 90% chuyên gia thích tài trợ cho nghiên cứu được mô tả bằng con số tương đối.  Chỉ có 10% muốn tài trợ cho nghiên cứu mà hiệu quả được mô tả bằng con số tuyệt đối.  Nên nhớ rằng 2 đề cương này chỉ là một, nhưng khác nhau ở cách trình bày con số.  Điều này nói lên rằng con người nói chung chịu sự chi phối của những con số lớn.
Nắm được tâm lí đó, giới tiếp thị thường sử dụng con số tương đối để mô tả một sản phẩm.  Có lẽ nói không ngoa là giới tiếp thị dược phẩm là “bậc thầy” của việc sử dụng con số thống kê trong những quảng cáo của họ.  Chúng ta hay thấy những tờ quảng cáo với thông tin như thuốc có hiệu quả làm giảm bệnh X%, trong đó X thường là con số lớn như 30, 50%, thậm chí 90%.  Về mặt tính toán, không có gì sai trong các con số tương đối, như về mặt ý nghĩa thì con số tương đối có thể gây hiểu lầm và … thiếu thành thật.  Sự thiếu thành thật của con số tương đối có thể minh họa bằng 2 ví dụ thực tế như sau:
  • Nếu thuốc A có hiệu quả giảm nguy cơ tử vong từ 0.3% xuống còn 0.2%, thì theo ngôn ngữ tương đối, người ta có thể nói thuốc giảm nguy cơ tử vong 33%.
  • Nếu thuốc B có hiệu quả giảm nguy cơ tử vong từ 30% xuống còn 20%, thì người ta vẫn có thể nói thuốc giảm nguy cơ tử vong 33%.
Nếu chỉ đọc quảng cáo “giảm 33%”, chúng ta nghĩ rằng hai loại thuốc này có hiệu quả như nhau.  Nhưng trong thực tế, chúng ta thấy rằng thuốc A giảm nguy cơ chỉ 0.1%, còn thuốc B giảm đến 10%.  Do đó, con số nguy cơ không phản ảnh hết “câu chuyện”.  Trình bày kết quả nghiên cứu bằng con số tương đối mà không kèm theo nguy cơ quần thể (background risk) là vẫn chưa đầy đủ, cũng giống như một bức tranh chưa được hoàn chỉnh.
Con số NNT cung cấp cho chúng ta một bức tranh hoàn chỉnh hơn, và cũng là thước đo về hiệu quả thuốc có ý nghĩa thực tế hơn.  Với thuốc A, chỉ số NNT là 1000 [tức 1 / (0.03 – 0.02)], còn thuốc B có NNT chỉ 10.  Nói cách khác, với thuốc A, phải điều trị 1000 bệnh nhân để giảm 1 ca tử vong, còn với thuốc B, chỉ điều trị 10 bệnh nhân là có thể ngừa 1 ca tử vong.

Ý nghĩa kinh tế
Con số NNT (số bệnh nhân cần được điều trị để giảm 1 ca bệnh) chẳng những có ý nghĩa lâm sàng, mà còn có ý nghĩa kinh tế.  Nếu một thuốc với NNT cao thì xã hội (và công ti bảo hiểm, hay Nhà nước) sẽ phải tốn nhiều tiền để giảm một ca bệnh.  Ngược lại, một thuốc với NNT thấp có nghĩa là thuốc vửa có hiệu quả lâm sàng mà còn có thể có hiệu quả kinh tế.  Giả dụ như thuốc tốn 1000 USD để điều trị, thì đối với thuốc A xã hội phải chi ra 1.000.000 USD để giảm 1 ca tử vong.  Trong khi đó, với thuốc B, chỉ tốn 10.000 USD, là giảm được 1 ca tử vong.
Nhưng hiệu quả kinh tế -- lâm sàng không chỉ tùy thuộc vào NNT, mà quan trọng hơn là tùy thuộc vào giá thuốc.  Chẳng hạn như đối với thuốc Tamiflu (phòng ngừa cúm),  cần điều trị 9 người là có thể ngăn ngừa 1 ca cúm. Nếu chi phí thuốc là 50 USD cho mỗi bệnh nhân, thì xã hội tiêu khoảng 450 USD để ngừa 1 ca cúm.  Nhưng với thuốc aspirin, tuy cần NNT là 40, nhưng vì thuốc rất rẻ (chỉ khoảng 2.5 USD cho một bệnh nhân) nên xã hội chỉ tốn 100 USD là có thể giảm 1 tai biến mạch máu não.
Điều này nói lên rằng, để tăng hiệu quả kinh tế, phương án điều trị cần phải nhắm vào nhóm bệnh nhân có nguy cơ cao chứ không phải nhóm có nguy cơ thấp.  Willy Sutton là một trong những người cướp ngân hàng nổi tiếng vào thập niên 1940s bên Mĩ.  Khi ông ta bị bắt, và được hỏi tại sao ông cứ nhắm vào ngân hàng mà cướp, ông thản nhiên nói “vì tiền nằm ở đó”.  Bài học của câu trả lời này là: trong điều trị bệnh, nếu muốn đem lại lợi ích tối đa cho bệnh nhân, cần phải tìm bệnh nhân có nguy cơ cao.  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.
Lần sau, nếu bạn đọc một quảng cáo về thuốc với những con số thống kê rất ấn tượng như giảm bệnh đến 50%, bạn có thể xem con số đó như là một người đẹp đang mỉm cười với mình, nhưng bạn cần tĩnh táo để hỏi: cái gì đang ẩn mình đằng sau nụ cười đó, và cái đó có thể ảnh hưởng đến túi tiền của bạn.
Theo Nguyễn Văn Tuấn

Về VNMATH.COM

VNMATH hoạt động từ năm 2008 với slogan Trao đổi để học hỏi, Sẻ chia để vươn lên. Hiện nay VNMATH.COM là trang web Toán học có lượt truy cập lớn nhất Việt Nam.

Chia sẻ bài viết này


Bài viết liên quan

Không có nhận xét nào :

Để lại Nhận xét