[VYPO] 10 câu hỏi khi đọc tin tức y khoa.

Sáng nay, một anh bạn chia sẻ một bản tin về thuốc Avigan (của công ti Fujifilm, Nhật) rất triển vọng trong việc điều trị nhân Covid-19. Nhưng khi đọc bản tin thì thấy kết quả không như bài báo viết. Đọc tin tức đòi hỏi nhiều đánh giá và trong cái note này xin chia sẻ cùng các bạn 10 tiêu chí đánh giá đó.
𝐓𝐡𝐮𝐨̂́𝐜 𝐀𝐯𝐢𝐠𝐚𝐧 𝐡𝐢𝐞̣̂𝐮 𝐪𝐮𝐚̉ 𝐫𝐚 𝐬𝐚𝐨?
Bản tin trên báo phunuonline viết rằng “Thuốc Avigan trị cúm của Nhật Bản đạt hiệu quả cao trong điều trị COVID-19” [1]. Dĩ nhiên, bản tin là bản dịch từ thông cáo báo chí ngoài, nên điều cần thiết là xem xét báo chí viết gì.
Hãng thông tấn Reuters viết rằng thuốc chống virus Avigan đã được thử nghiệm lâm sàng giai đoạn III (tức là randomized controlled trial – RCT), và đó là tín hiệu tích cực. Cần phải nói thêm rằng dữ liệu chưa được đàng hoàng, và chưa được công bố. đoán rằng đến khi công bố thì có thể số không giống như bản thông cáo báo chí. Tuy nhiên, theo bản tin này thì công trình RCT này chỉ có 156 nhân, tức số cỡ mẫu quá thấp. Các nhân được chia làm 2 nhóm: nhóm được điều trị bằng Avigan và nhóm chứng (giả dược). Kết quả chánh của như sau:
• nhóm điều trị bằng Avigan có thời gian bình phục 11.9 ngày;
• nhóm giả dược có thời gian bình phục 14.7 ngày.
Nói cách khác, ngay cả nhóm giả dược nhân cũng bình phục, và thuốc Avigan chỉ rút ngắn thời gian bình phục chừng 3 ngày mà thôi. Đó là một mức độ ảnh hưởng ‘khiêm tốn’.
Đ𝐨̣𝐜 𝐭𝐢𝐧 𝐲 𝐤𝐡𝐨𝐚
Câu chuyện trên dẫn đến câu hỏi quan trọng là đối với các bạn ngoài ngành y, khi đọc một bản tin trên báo chí phổ thông thì nên đánh giá ra sao? Việc đầu tiên là nên hoài nghi bản tin báo chí phổ thông, nhưng hoài nghi lành mạnh (chớ không phải bác bỏ). nghĩ các tiêu chuẩn sau đây giúp cho các bạn đánh giá tính của một bản tin đầy đủ hơn.
1. Thông tin đó xuất phát từ đâu?
Thông tin từ báo chánh thống (như New York Time, Washington Post, Guardian, v.v.) và các hãng thông tấn chánh thống thì đó là tín hiệu tốt. Nếu bản tin xuất phát từ công ti thì cần phải dè dặt, vì họ thường có xu hướng ‘nói quá’ cho thuốc của họ. Thỉnh thoảng có thông tin từ các cá nhân quảng cáo về thuốc, về xét nghiệm, nhưng chẳng có gì cả, thì tốt nhứt là không nên mất thì giờ.
2. Thông tin đó từ hay ý kiến cá nhân?
Nếu là từ thì cần tìm hiểu thêm. Còn nếu là ý kiến cá nhân thì thông tin đó có giá trị thấp nhứt, cho dù cá nhân đó là một chuyên gia trong chuyên ngành. Ý kiến cá nhân (như ‘theo kinh nghiệm 50 năm trong ngành’) thường chủ quan, hoặc có khi họ nói cho công ti dược, nên khó tin được.
Có những người đưa ra một số hợp được điều trị bằng một nào đó thành công, và họ quảng bá cho đó. Cần phải nghi ngờ những quảng bá như thế này, vì chúng ta không biết bao nhiêu ca đã thất bại (do họ chỉ cho biết số ca thành công), và lấy gì để nói là ‘thành công’ hay ai là người đánh giá ‘thành công’.
3. Nếu là thông tin từ , thì theo mô hình gì?
có nhiều mô hình , từ RCT có can thiệp đến quan sát không can thiệp đến ca nhân và trên chuột. trên chuột chỉ có thể xem là bước đầu, và không nên đặt niềm tin quá lớn vào những như thế. Những thông tin về thành công điều trị vài ca nhân chỉ để tham khảo chớ giá trị thì rất thấp (chỉ hơn ý kiến chuyên gia một chút).
quan sát có giá trị hơn, nhưng vì bị ảnh hưởng bởi các yếu tố nhiễu, nên cũng phải dè dặt với những thông tin như thế. Nếu là thông tin từ RCT giai đoạn 3 thì đó là thông tin có giá trị cao nhứt và đáng để xem xét thêm.
4. Cỡ mẫu bao nhiêu?
là một dạng “người mù sờ voi”. Sờ voi nhiều chỗ đáng tin cậy hơn chỉ sờ 1 chỗ. Tương tợ, có số cỡ mẫu lớn thì đáng tin cậy hơn nhỏ. Cần nhấn mạnh rằng các cỡ mẫu thấp thường cho ra kết quả giả. Một Covid-19 RCT giai đoạn 3 cần phải có hàng ngàn nhân mới đáng tin cậy, còn chỉ 100 hay vài chục nhân thì thông tin chỉ có thể xem là sơ khởi mà thôi.
5. Outcome của nghiên cứu là gì?
Câu hỏi này quan trọng, vì outcome (kết cục) chính là đại lượng để đánh giá thành bại của một nghiên cứu can thiệp. Chẳng hạn như nghiên cứu điều trị nhân Covid-19 nặng thì outcome có ý nghĩa nhứt là tử vong (vì câu hỏi là thuốc có giảm tử vong hay không). Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu ‘lách’ bằng cách dựa vào các outcome ‘mềm’ như thời gian dẫn đến bình phục (hết bị nhiễm), thời gian nằm viện, v.v. Đó là những outcome cũng có ý nghĩa lâm sàng, nhưng ý nghĩa thực tế thì không mấy mạnh.
6. Hiệu quả có ý nghĩa thống kê hay không?
Nghiên cứu là lấy mẫu, mà mỗi lần lấy mẫu thì mỗi lần có kết quả khác nhau do yếu tố ngẫu nhiên. Do đó, thống kê giúp cho nhà nghiên cứu nhiễu từ tín hiệu. Khi kết quả có ý nghĩa thống kê thì chúng ta tạm thời yên tâm đó không phải là kết quả ngẫu nhiên. Trị số P < 0.005 có thể giúp chúng ta biết kết quả đó có thuyết phục hay không. Kết quả với trị số P = 0.04 hay 0.01 (ví dụ) chưa đủ thuyết phục.
7. Mức độ ảnh hưởng là bao nhiêu?
Nhiều nghiên cứu dựa vào trị số P để tuyên bố là thuốc có hiệu quả hay không. Nhưng trị số P không cho chúng ta biết hiệu quả đó cao hay thấp. Một nghiên cứu hàng ngàn nhân thì hết các ‘phát hiện’ đều có ý nghĩa thống kê (P < 0.05) nhưng chưa chắc có ý nghĩa thực tế. Chẳng hạn như nghiên cứu Avigan, chúng ta thấy mức độ khác biệt giữa nhóm điều trị và nhóm giả dược chỉ có … 3 ngày.
8. Kết quả báo cáo có phải là do nhiễu hay là ảnh hưởng thật?
Yếu tố nhiễu là yếu tố tác động đến điều trị và outcome, nên khi quan sát được mối liên quan giữa điều trị và outcome, thì có thể là do yếu tố nhiễu chớ không phải do điều trị! Các nghiên cứu quan sát thì rất khó loại bỏ yếu tố nhiễu, và vì thế các nghiên cứu này không có giá trị cao. Tuy nhiên, các nghiên cứu RCT thì có thể loại bỏ yếu tố nhiễu.
9. Kết quả có áp dụng cho nhân?
Câu hỏi này đòi hỏi phải biết là thuốc đã có trên thị chưa. Nếu có thì giá bao nhiêu và nhân có sẵn sàng chi trả. Có những loại thuốc mà từ khi công bố kết quả nghiên cứu đến khi đến viện mất cả 2 năm trời, và cái giá có khi lên đến 20,000 USD một năm! Tuy nhiên thuốc Avigan thì giá chỉ 1.5 USD một ngày nên có thể đến tay nhân dễ dàng hơn.
10. Kết quả có ‘đáng đồng tiền bát gạo’?
Nếu phải chi ra 20,000 USD để kéo dài tuổi thọ 1 tháng, thì bệnh nhân có chịu không (chưa nói đến bệnh nhân có khả năng tài chánh). Hay như hợp thuốc Avigan, nếu chi ra 1.5 USD x 12 ngày = 18 USD (~400,000 đồng) để rút ngắn thời gian bình phục 3 ngày có phải là một lợi ích kinh tế? Có thể, nếu bệnh nhân là người làm những việc quan trọng cho xã hội.
Thông tin càng ngày càng xuất hiện nhiều trên báo chí, nhưng thật giả lẫn lộn. Thông tin thật thì có vẻ ít hơn thông tin giả và quảng cáo. Có những thông tin trên báo làm cho bệnh nhân có kì vọng quá cao, nhưng trong thực tế thì có khi chỉ là một PR mà thôi. Có những thông tin làm cho giới hào hứng, nhưng thật ra thuốc chỉ mới thử nghiệm trên chuột. Đó là chưa kể những mâu thuẫn về lợi ích làm cho tình trạng thêm nhiễu. Do đó, chúng ta cần phải có ‘bộ ’ để đánh giá tính của chúng. Hi vọng 10 câu hỏi trên giúp cho các bạn (kể cả giới báo chí) đánh giá thông tin đầy đủ và khách quan hơn.
Quay lại nghiên cứu Avigan, chúng ta đánh giá như thế nào? Khi kết quả chưa công bố trên một tập san thì chúng ta cần phải dè dặt. Những thông tin được đưa loan tải cho thấy đây là một thuốc có triển vọng trong việc giúp bệnh nhân Covid-19 bình phục, nhưng mức độ ảnh hưởng thì rất khiêm tốn.
PS: Sẵn đây xin báo cùng các bạn là tháng 11 này sẽ nói chuyện trong một hội nghị của Hội y học tại Sài Gòn về chủ đề “Ứng dụng y học thực chứng trong đánh giá nghiên cứu Covid-19”. sẽ trình bày hàng loạt ca hấp dẫn để cùng học. Dĩ nhiên là chỉ nói qua … video thôi, nhưng sẽ có một phiên vấn đáp hào hứng. Mời các bạn đăng kí tham dự nghen!
______
[1] https://www.phunuonline.com.vn/thuoc-avigan-tri-cum-cua…
[2] https://www.reuters.com/…/fujifilms-avigan-shown-to-be…

Advertisement

Nguồn: GS Nguyễn Văn Tuấn

Diễn đàn Bác sĩ trẻ .

Advertisement

Giới thiệu Lac Thu

Avatar

Like page Y lâm sàng để cập nhật những thông tin và bài viết mới nhất!

Check Also

[Nghiên cứu] Dương rồi âm và vắc xin

Thứ 7 ngày 7 tháng 11, là một ngày không may mắn với PNM. Mấy …