Nghiên cứu y học ở Việt Nam: Đặc điểm, thiếu sót, và sai sót - Nguyễn Văn Tuấn

Chia sẻ: Nguyễn Ngân | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:36

Thêm vào BST

Báo xấu

220
lượt xem 38
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Sự có mặt của y học Việt Nam trên trường quốc tế còn rất khiêm tốn, bởi vì phần lớn các nghiên cứu y học ở Việt Nam được công bố trong các tạp chí y học trong nước. Trong một phân tích tổng hợp gần đây của tác giả Phạm Duy Hiển, trong thời gian 1995 đến 2004,...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu y học ở Việt Nam: Đặc điểm, thiếu sót, và sai sót - Nguyễn Văn Tuấn

Nghiên cứu y học ở Việt Nam: Đặc điểm, thiếu sót, và sai sót Nguyễn Văn Tuấn Sự có mặt của y học Việt Nam trên trường quốc tế còn rất khiêm tốn, bởi vì phần lớn các nghiên cứu y học ở Việt Nam được công bố trong các tạp chí y học trong nước. Trong một phân tích tổng hợp gần đây của tác giả Phạm Duy Hiển, trong thời gian 1995 đến 2004, trung bình hàng năm giới nghiên cứu y khoa Việt Nam công bố khoảng 1000 bài báo y sinh học trong các tập san y học trong và ngoài nước; trong số này chỉ có 5 bài trong các tập san y học quốc tế [1]. Nói cách khác, chỉ có khoảng 0,5% nghiên cứu y học từ Việt Nam có mặt tr ên các diễn đàn y học quốc tế. Con số này còn rất khiêm tốn nếu so với các nước lân cận như Thái Lan hay Mã Lai. Có nhiều lí do tại sao các nghiên cứu chỉ công bố trên các tạp chí địa phương, kể cả sự liên quan của nghiên cứu đối với tình hình và bối cảnh Việt Nam, soạn thảo bằng tiếng Việt, hay không được chấp nhận cho công bố trên các tập san quốc tế. Nhưng hoạt động khoa học là một lĩnh vực phi biên giới, cho nên dù là nghiên cứu từ Việt Nam, nhưng nếu các nghiên cứu có chất lượng tốt (như ý tưởng mới hay phương pháp nghiên cứu đúng tiêu chuẩn khoa học) thì các nghiên cứu đó vẫn có giá trị khoa học, và vẫn có thể xuất hiện trong các tập san y học quốc tế. Do đó, vấn đề chất lượng các nghiên cứu đã công bố trong các tạp chí y học ở Việt Nam cần được đặt ra để tìm một hướng đi tích cực hơn. Người viết bài này đã điểm qua một số bài báo khoa học xuất hiện trong các tạp chí y học thuộc trường Đại học Y Hà Nội, Đại học Y Dược Thành
phố Hồ Chí Minh, Tạp chí Y học thực hành, Tạp chí Nghiên cứu Y học, và Tạp chí Dược học. Các bài báo này được công bố trong khoảng thời gian từ 2001 đến 2006. Trong mỗi số và mỗi tạp chí, tôi ngẫu nhiên chọn ra 3 bài ở mục “nghiên cứu y học” (hay tương tự). Tất cả có 56 bài được chọn, và tôi đọc tất cả và ghi chú những điểm cần lưu ý về ý tưởng, phương pháp và cách trình bày kết quả nghiên cứu. Điểm qua các bài báo này, tôi thấy các nhiều nhà nghiên cứu trong nước đã có những công trình nghiên cứu có ích với ý tưởng hay, có thể ứng dụng vào việc chăm sóc bệnh nhân. Chẳng hạn như những công trình nghiên cứu về HIV và so sánh phương pháp xét nghiệm sinh hóa (do các nhà nghiên cứu thuộc Đại học Y Dược TPHCM tiến hành) hay nghiên cứu về độ tuổi mãn kinh và các yếu tố liên quan đến mãn kinh (Đại học Y Hà Nội) mà kết quả rất thú vị và có thể khai triển thêm thành một nghiên cứu có ích cho bệnh nhân. Ngoài ra, còn có một số nghiên cứu mang tính phát triển phương pháp xét nghiệm và chẩn đoán mới với kết quả rất đáng khích lệ. Trong điều kiện hạn hẹp kinh phí và cơ sở vật chất mà các đồng nghiệp trong nước đã tiến hành những nghiên cứu qui mô lớn và công phu như thế quả là một nỗ lực đáng trân trọng. Tôi thiết nghĩ những công trình như thế đáng lẽ phải có mặt trong các tập san y học uy tín tr ên thế giới, nhưng rất tiếc điều đó chưa xảy ra. Vấn đề đặt ra là tại sao các nghiên cứu như thế không có mặt trên các diễn đàn y học quốc tế? Điểm qua các nghi ên cứu này một cách cẩn thận, tôi cho rằng nguyên nhân là do thiết kế nghiên cứu chưa được thỏa đáng và chưa có hệ thống. Ngoài ra, còn có rất nhiều nghiên cứu với khá nhiều thiếu sót và sai lầm, vì khiếm khuyết trong phương pháp nghiên cứu và do đó chất lượng không mấy cao. Có khi những thiếu sót và sai lầm này rất nghiêm trọng đến độ kết quả nghiên cứu rất khó diễn dịch, và có thể nói là
không có giá trị khoa học gì cả. Trong bài viết này, tôi sẽ nêu lên một số thiếu sót phổ biến nhất và sẽ đưa ra một số đề nghị để nâng cao chất lượng nghiên cứu y học ở trong nước. Ý tưởng: thiếu cái mới Giá trị một nghiên cứu y học có thể đánh giá qua bốn câu hỏi chính: tại sao nghiên cứu (ý tưởng hay vấn đề nghiên cứu), đã làm gì (phương pháp), phát hiện cái gì (kết quả), và kết quả đó có ý nghĩa gì (thảo luận về kết quả). Về phần ý tưởng nghiên cứu, có thể nói ngắn gọn rằng gần như tất cả các nghiên cứu xuất hiện trong các tập san y học trong nước xoay quanh 4 chủ đề chính như sau: Nghiên cứu mô tả thuần túy ở một nhóm bệnh nhân hay quần thể,  như chỉ số sinh hóa ở bệnh nhân tai biến mạch máu não, chỉ số lipid ở bệnh nhân cao huyết áp, tế bào lymphô và CD4 ở bệnh nhân AIDS/HIV, mật độ xương ở đàn ông, v.v… Vì tính chất mô tả, cho nên các nghiên cứu này chưa thể đào sâu và phân tích các vấn đề bệnh lí, lâm sàng. Nghiên cứu tìm hiểu các yếu tố nguy cơ cũng chiếm một phần khá  lớn trong các nghiên cứu lâm sàng ở Việt Nam. Các nghiên cứu này có mục tiêu chính là phát hiện các yếu tố có thể liên quan đến bệnh. Một số nghiên cứu tiêu biểu như yếu tố miễn dịch ở bệnh nhân viêm cầu thận, nguyên nhân của tình trạng thiếu máu ở trẻ em, mối liên hệ giữa homocysteine và nhồi máu não, yếu tố dự đoán phù não tử vong, v.v… Nhưng các nghiên cứu này đáng lẽ phải được tiến hành theo thời gian (tức theo dõi đối tượng một thời gian để xác định các yếu tố nguy cơ ban đầu và phát triển bệnh về sau), nhưng rất tiếc các nghiên cứu ở Việt Nam chỉ giới hạn ở dạng “cắt ngang”, thành
ra, giá trị khoa học không cao; thậm chí, mục tiêu đề ra cũng không đạt được. Một số nghiên cứu, tuy mục đích là tìm “nguyên nhân” của bệnh, nhưng vì cách thiết kế, cho nên tác giả báo chỉ có thể kết luận là “yếu tố nguy cơ” chứ không thể là “nguyên nhân” được. Nghiên cứu về chẩn đoán như tiêu chuẩn chẩn đoán ung thư phế  quản bằng cách sử dụng tế bào học, chẩn đoán màng não trẻ em bằng kĩ thuật PCR, so sánh kết quả chẩn đoán, hay giá trị chẩn đoán của siêu âm ở các bệnh nhân với sỏi đường mật. Đọc qua các nghiên cứu này, tôi thấy rất nhiều tác giả hiểu không đúng (hoặc quá đơn giản) về giá trị chẩn đoán, cho nên có những kết luận quá lạc quan. Thật ra, phần lớn nghiên cứu đều khó mà ứng dụng trong thực tế lâm sàng, bởi vì phương án nghiên cứu chỉ, một lần nữa, dừng lại ở dạng “nghiên cứu cắt ngang”. Đáng lẽ ra, các nghi ên cứu này phải là những nghiên cứu theo thời gian (prospective study) để kết quả có thể ứng dụng trong việc tiên đoán bệnh tật cho một cá nhân. Nghiên cứu dược thảo thường tập trung vào các phân tích sinh hóa  và độc tính của một số dược thảo như độc tính của cây trâm bầu. Các nghiên cứu này nói chung là khá đơn giản về kĩ thuật, và vì cách mô tả nghiên cứu không rõ ràng nên rất khó đánh giá giá trị khoa học của chúng. Đại đa số các nghiên cứu trên cũng chỉ dừng lại ở mức độ đơn giản, chứ chưa đi sâu vào lĩnh vực phân tích (analytical research). Phần lớn các nghiên cứu chỉ giải quyết các vấn đề mang tính địa phương, những vấn đề mang tính vi mô, chứ chưa nhằm trả lời những câu hỏi lớn của y học. Một số lớn nghiên cứu mang tính [mà tiếng Anh hay gọi là] “me too”, tức là nghiên cứu lặp lại ý tưởng của người khác, hoàn toàn không có một phát
kiến gì mới. (Xin nói thêm, đó chỉ là một nhận xét thực tế, chứ không phải một phê phán). Giá trị khoa học: dưới trung bình Ngoài ý tưởng mới, giá trị khoa học của một nghiên cứu y học thường được đánh giá qua phương pháp, nhất là phương pháp thiết kế và thu thập dữ liệu. Theo y học thực chứng, có 7 loại thiết kế nghi ên cứu chính như sau (xếp theo thứ bậc giá trị khoa học từ thấp nhất đến cao nhất): Nghiên cứu cơ bản trên chuột và động vật cấp thấp trong phòng thí  nghiệm về một phân tử hay tác nhân cụ thể; Báo cáo lâm sàng (case reports) trong thực tế là những kinh nghiệm  điều trị về một hay vài trường hợp lâm sàng đặc biệt và hiếm thấy; Nghiên cứu đối chứng (case-control study) là những nghiên cứu  nhằm mục đích tìm hiểu mối liên hệ giữa một yếu tố nguy cơ và bệnh tật bằng cách xem xét và so sánh sự phân phối một yếu tố nguy cơ giữa nhóm bệnh nhân và nhóm không mắc bệnh (đối chứng); Nghiên cứu tiêu biểu tại một thời điểm (cross-sectional study) là  những nghiên cứu cắt ngang, mà mục đích thường là ước tính tỉ lệ hiện hành của bệnh (prevelance) và các yếu tố liên quan đến bệnh trong một quần thể; Nghiên cứu theo thời gian (prospective / longitudinal study) l à những  nghiên cứu theo dõi một nhóm đối tượng, kể cả bệnh nhân, một thời gian nhằm ước tính tỉ lệ phát sinh của bệnh (incidence) và các yếu tố liên quan đến bệnh trong một quần thể; Thử nghiệm lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (randomized controlled  clinical trial - RCT) là những thí nghiệm công phu hơn thường được
sử dụng trong việc thẩm định mức độ hiệu nghiệm của một thuật điều trị lâm sàng trong một nhóm đối tượng cụ thể; và Phân tích tổng hợp (meta-analysis), như tên gọi, là những nghiên  cứu tổng hợp các kết quả nghiên cứu RCT, cross-section, longitudinal và case-control để đi đến một kết luận chính xác và đáng tin cậy hơn. Đại đa số các nghiên cứu y học công bố trong các tạp chí y học ở Việt Nam là những nghiên cứu đối chứng và nghiên cứu cắt ngang. Chưa thấy một nghiên cứu cơ bản, RCT hay một phân tích tổng hợp nào trong các tạp chí ở Việt Nam. Như vậy, các tạp chí y học ở trong nước chỉ công bố những công trình nghiên cứu có giá trị khoa học thấp dưới trung bình. Ngay cả những nghiên cứu đối chứng và nghiên cứu cắt ngang, các đối tượng thường là bệnh nhân trong các bệnh viện, chứ không được tiến hành trong một quần thể dân số được lấy mẫu một cách có hệ thống. Một ví dụ tiêu biểu là nghiên cứu về mối liên hệ giữa homocysteine huyết tương và chứng nhồi máu não được tiến hành bằng cách so sánh một nhóm bệnh nhân nhồi máu não với một nhóm bệnh nhân ngoại trú. Vì cách chọn đối tượng nghiên cứu từ bệnh viện (tức là những người đã có nguy cơ bệnh cao) cho nên kết quả không mang tính khách quan cao, và rất khó mà ứng dụng cho một quần thể lớn hơn. Có một số nghiên cứu nhằm mục đích chẩn đoán bệnh, nhưng vì chủ yếu là nghiên cứu cắt ngang hay nghiên cứu đối chứng (mà đối tượng thường là bệnh nhân từ bệnh viện), cho nên kết quả rất khó diễn dịch, nếu không muốn nói là chẳng áp dụng vào thực hành lâm sàng được. Tiêu biểu cho nghiên cứu dạng này là một nghiên cứu thẩm định giá trị siêu âm trong việc chẩn đoán sỏi đường mật, các nhà nghiên cứu chỉ xem xét các nhân đã được giải phẫu mà không có nhóm đối chứng (không bệnh), cho nên
kết quả chẳng có ý nghĩa gì dù các tác giả kết luận rằng “Siêu âm là một phương pháp hữu hiệu trong chẩn đoán sỏi đường mật chính nói chung Sn=95,9%.” (Chú ý Sn là tỉ lệ dương tính thật). Nhưng tác giả “quên” đề cập tỉ lệ âm tính thật, bởi vì tỉ lệ này không thể ước tính được! Một số nghiên cứu nhằm mục đích phát triển chẩn đoán nhưng vì thiết kế không phù hợp (như nghiên cứu cắt ngang, hay dựa vào bệnh nhân nội trú), cho nên các kết quả và kết luận chẳng có ý nghĩa gì và chẳng đáp ứng được mục đích đặt ra. Một nghiên cứu có giá trị khoa học phải được thiết kế sao cho tuân thủ ba nguyên tắc: ngẫu nhiên hóa (randomization), có nhóm đối chứng (control), lặp lại nhiều lần (replication) hoặc phân nhóm (blocking). Một số lớn nghiên cứu trong bệnh viện thậm chí không có nhóm đối chứng (một “vi phạm” cơ bản trong phương pháp nghiên cứu), cho nên kết quả dù được trình bày ở dạng nào vẫn rất khó diễn dịch và chẳng có giá trị khoa học gì đáng kể. Phương pháp nghiên cứu: quá nhiều sai sót Một công trình nghiên cứu y học được xem là một cống hiến mới nếu công trình đó nêu lên được một vấn đề mới, một ý tưởng mới, hay sử dụng một phương pháp mới cho một vấn đề cũ. Do đó, phương pháp nghiên cứu đóng một vai trò then chốt về chất lượng của một nghiên cứu. Phương pháp ở đây là cách thiết kế nghiên cứu, phương pháp phân tích vấn đề, kể cả phân tích số liệu, và phương pháp đo lường hay thu thập dữ liệu. Theo một thống kê những nguyên nhân mà các bài báo không được chấp nhận cho công bố trên các tạp chí y học quốc tế, 70% là do có vấn đề về phương pháp, và trong số này hơn 50% là do phân tích số liệu sai phương pháp, và phần còn lại là vấn đề đo lường. Những ai có kinh nghiệm nghiên
cứu khoa học đều có thể đánh giá giá trị của một bài báo qua phần phương pháp. Phân tích dữ liệu bằng các mô hình thống kê đóng một vai trò then chốt trong các nghiên cứu y khoa. Thống kê cung cấp cho nhà nghiên cứu một cách suy nghĩ về dữ liệu, để hiểu và diễn dịch ý nghĩa của dữ kiện. Giá trị khoa học của kết luận từ một nghiên cứu không chỉ tùy thuộc vào phương án (thiết kế) của nghiên cứu mà còn tùy thuộc một phần lớn vào việc áp dụng đúng phương pháp thống kê. Để áp dụng đúng phương pháp thống kê, người phân tích chẳng những phải hiểu rõ các giả định đằng sau những phương pháp này, mà còn phải nắm vững mục đích nghiên cứu, am hiểu phương pháp đo lường và cách thu thập dữ liệu. Chẳng hạn như kiểm định t hay phân tích phương sai (analysis of variance) chỉ có thể áp dụng phân tích các biến số tuân theo luật phân phối chuẩn (normal distribution); nhưng nếu các phương pháp này được ứng dụng cho các biến số không theo phân phối chuẩn hay các biến số không li ên tục (discrete variable) thì kết quả sẽ trở nên vô nghĩa và kết luận cũng sai. Các nghiên cứu y học xuất hiện trong các tạp chí y học trong nước có quá nhiều sai sót về phương pháp phân tích. Có thể nói không ngoa rằng 100% các bài báo mà tôi đọc qua đều có ít nhất là một sai sót, một sai lầm về phương pháp phân tích số liệu. Có khi sai sót rất nghiêm trọng, có lẽ xuất phát từ việc hiểu sai mô hình thống kê, cho nên kết quả và kết luận sai. Những sai sót trong phần này có thể chia thành 5 nhóm sau đây: Ứng dụng sai phương pháp. Như đề cập trên, mỗi phương pháp phân tích thống kê đều có những giả định đằng sau và chỉ thích hợp cho một số dạng nghiên cứu hay một số loại số liệu cụ thể. Chẳng hạn như phương pháp kiểm định thống kê cho các “nghiên cứu trước – sau” (before-after study, tức các nghiên cứu mà một nhóm đối tượng được thẩm định trước
và sau khi điều trị) không thể áp dụng để so sánh hai nhóm bệnh nhân độc lập. Trong một nghiên cứu về tác dụng điều trị viêm dạ dày, các tác giả so sánh tình trạng viêm (5 thứ bậc: viêm nông, viêm teo nhẹ, viêm teo vừa, viêm teo nặng, và niêm mạc bình thường) trong một nhóm bệnh nhân trước và sau điều trị. Kết quả nghiên cứu được phân tích bằng kiểm định Chi bình phương (Chi square test) với 3 bậc tự do (degrees of freedom). Ứng dụng phương pháp phân tích Chi bình phương rất sai trong dạng nghiên cứu này, bởi vì số liệu thu thập trước và sau điều trị không độc lập với nhau. Con số bậc tự do cũng sai! Vi phạm và bất chấp giả định. Các phương pháp kiểm định thông thường nhất như kiểm định t (t-test) tuy rất dễ tính toán, nhưng kết quả có khi cũng rất dễ sai lầm nếu không xem xét đến sự phân phối của số liệu. Nếu hai biến không có cùng phương sai thì kiểm định t không thể áp dụng. Ấy thế mà nhầm lẫn này thường rất phổ biến trong các nghiên cứu y học từ Việt Nam. Một ví dụ về sai lầm ti êu biểu là trong một nghiên cứu mô tả về bệnh AIDS, các tác giả viết “số lượng tuyệt đối tế bào CD4 của các bệnh nhân AIDS là 229 ± 35 tb/ml so với số TCD4 ở nhóm người bình thường khỏe mạnh là 879 ± 232 tb/ml … giảm có ý nghĩa thống kê với p
nghi ngờ là có liên hệ đến bệnh tim), các nhà nghiên cứu biến đổi đo lường homocysteine qua đơn vị logarít: “Do homocysteine huyết tương có độ lệch là 1,11 nên tính biến đổi log và trung vị”. Nhưng khi đọc kĩ bài báo, tôi thấy độ homocysteine trung bình là 9,67 mmol/L và độ lệch chuẩn là 3,07 mmol/L (chứ không phải 1,1 mmol/L), và nhìn vào biểu đồ phân phối của homocysteine tôi thấy việc biến đổi số liệu này không cần thiết, nếu không muốn nói là làm cho kết quả khó hiểu hơn (một người bình thường đã khó hiểu đơn vị mmol/L, và càng cảm thấy rối rắm hơn trước đơn vị như log của mmol/L!) Phân nhóm tùy tiện. Trong phần lớn các bài báo khoa học, các tác giả có xu hướng chia một biến số liên tục (như độ tuổi, lymphocyte, thời gian, v.v…) thành nhiều nhóm một cách cực kì tùy tiện. Chẳng hạn như có tác giả chi độ tuổi thành từng nhóm theo 10-tuổi như 40 đến 49, 50 đến 59, và 60 đến 70, nhưng một nghiên cứu khác có tác giả chia thành nhóm tuổi lẻ như 35 đến 45, 46 đến 55, và trên 55! Có khi ngay trong một nghiên cứu, tác giả lại tự mình mâu thuẫn: lúc đầu thì chia thành 4 nhóm độ tuổi (1 đến 12 tháng, 1 - 5 tuổi, 6-10, 10-15) nhưng ngay sau đó lại chia thành 3 nhóm (1 – 12 tháng, 13 tháng đến 5 tuổi, và 6 đến 15 tuổi)! Ngay cả các biến như huyết áp cũng bị cắt thành từng nhóm như thế, và cách chia cắt đó hoàn toàn không có một lí do lâm sàng nào. Đứng trên phương diện lí thuyết đo lường và phân tích thống kê, việc biến đổi một một biến số liên tục thành một biến số không liên tục (như cách chia cắt trên) là một sai sót, bởi vì việc biến đổi đó làm cho thông tin bị mất (loss of information) của biến. Chẳng hạn như một phân tích tiên đoán xác suất mắc bệnh dựa vào hai biến liên tục như độ tuổi và trọng lượng của bệnh nhân lúc nào cũng cần ít thông số hơn là một phân tích dựa vào nhóm tuổi và nhóm trọng lượng.
Ngoài ra, đứng trên phương diện logic và thực tế lâm sàng, không có lí do gì để chia hai bệnh nhân với áp suất máu 110 mmHg và 111 mmHg thành hai nhóm khác nhau cả. Chính vì thế mà các tập san y khoa và nhà thống kê khuyến cáo nên tránh cách phân chia một biến số liên tục một cách tùy tiện. Phân tích theo kiểu “câu cá”, thiếu kế hoạch. Cũng như người câu cá, nếu chịu khó kiên trì câu cá hết nơi này sang nơi khác và tháng này sang tháng nọ, thì thể nào cũng câu được một con cá (dù con cá này không nằm trong dự tính ban đầu), nhà nghiên cứu cũng có thể kiên trì tìm cách phân tích hết nhóm này sang nhóm nọ đến khi “phát hiện” được một khác biệt nào đó mà nhà nghiên cứu không nghĩ đến lúc khởi đầu nghiên cứu. Đó là những phát hiện mà giới khoa học gọi là “fishing expedition” (chuyến câu cá). Một công trình nghiên cứu thông thường đo lường nhiều biến số phản ánh tình trạng của bệnh nhân. Với nhiều biến số như thế và nhiều cách phân nhóm bệnh nhân theo giới tính, độ tuổi hay các chỉ ti êu lâm sàng khác, nhà nghiên cứu có thể có hàng trăm, thậm chí hàng ngàn, nhóm nhỏ đối tượng để phân tích. Trong trường hợp đó, một số kết quả phân tích sẽ có “ý nghĩa thống kê” chỉ vì yếu tố ngẫu nhiên mà chẳng có ý nghĩa sinh học nào cả. Rất nhiều nghiên cứu y khoa từ Việt Nam mà tôi đọc qua mang tính câu cá như mô tả trên. Chẳng hạn như một nghiên cứu về mối liên hệ giữa lipid và chứng cao huyết áp, các nhà nghiên cứu đo lường 4 chỉ số lipid như tổng số cholesterol, LDL cholesterol, HDL cholesterol, và triglycerides trong hai nhóm đối tượng nam và nữ (nhóm cao huyết áp và nhóm bình thường) tuổi từ 40 đến 70 tuổi. Họ chia các đối tượng thành 3 nhóm tuổi theo giới, cộng với hai nhóm đối tượng, các nhà nghiên cứu có đến 12 nhóm nhỏ khác nhau. Với 12 nhóm nhỏ, các nhà nghiên cứu có thể làm 66
phân tích so sánh. Và, mỗi so sánh, họ có thể lặp lại 4 lần (cho 4 chỉ số lipid). Sau khi phân tích nhiều như thế, các nhà nghiên cứu phát hiện rằng chỉ có triglycerides là khác biệt giữa nam và nữ, và sự khác biệt này chỉ tìm thấy trong nhóm đối tượng tuổi từ 40 đến 49 và chỉ trong nữ giới thuộc nhóm bình thường. Nói cách khác, các nhà nghiên cứu đã đi ra ngoài mục đích ban đầu của nghiên cứu, và phát hiện được một khác biệt mà câu hỏi “tại sao” vẫn chưa thể trả lời bằng lí giải sinh học. Để cho máy tính làm việc. Ngày nay, rất nhiều phần mềm cho phân tích thống kê được phát triển, giúp cho nhà nghiên cứu có thể tiến hành những phân tích phức tạp một cách nhanh gọn v à hữu hiệu. Nhiều mô hình phân tích mà chỉ vài thập niên trước đây không ai dám mơ đến (vì có thể tốn đến hàng tháng, hay thậm chí bất khả thi) nay có thể thực hiện trong vòng vài phút. Nhưng các phần mềm này là những con dao hai lưỡi: một mặt, chúng giúp cho nhà nghiên cứu giải quyết vấn đề tính toán; mặt khác, chúng có thể bị lạm dụng để tiến hành những phân tích sai, vô duyên, vô ý thức và vô nguyên tắc. Người ta có thể sử dụng các phần mềm này để tính số trung bình của hàng triệu số điện thoại, nhưng tất nhiên kết quả đó vẫn chỉ là một con số ngẫu nhiên, chẳng có ý nghĩa gì trong thực tế. Tiêu biểu tình trạng này là để cho các phần mềm phân tích thống kê làm cái việc mà đáng lẽ nhà nghiên cứu phải làm: phân tích và suy nghĩ. Trong một nghiên cứu về mối liên hệ giữa homocysteine và chứng nhồi máu não, các nhà nghiên cứu viết: “Phương trình hồi qui bội log được xây dựng nhồi máu não như biến phụ thuộc, homocysteine và các yếu tố nguy cơ như biến độc lập. Bằng phương pháp loại dần, kết quả các biến dự đoán quan trọng nguy cơ nhồi máu não gồm: homocysteine, cao huyết áp, và hút thuốc lá”. Nhưng khi xem kĩ bảng kết quả phân tích dưới đây thì người đọc sẽ có một “bức tranh” rất khác với nhận xét đó:
Yếu tố Hệ số β Hệ số Sai số P tương quan Homocysteine>15 1,66 -0,19 0,40
liên quan đến khả năng mắc bệnh. Để trả lời câu hỏi này nhà nghiên cứu phải xây dựng một mô hình tiên đoán (predictive model) đơn giản nhưng chính xác dựa vào các yếu tố nguy cơ. Vì có nhiều yếu tố nguy cơ, cho nên con số mô hình tiên đoán có thể lên đến hàng ngàn, thậm chí hàng triệu mô hình, và chọn mô hình nào tối ưu nhất là một việc làm không đơn giản chút nào. Khoa học thống kê cung cấp nhiều mô hình để giải quyết vấn đề, nhưng nó đòi hỏi nhà nghiên cứu phải am hiểu mô hình, chứ không phải để cho máy tính quyết định mô hình. Có thể nói rằng không có một nghiên cứu nào mà người viết đọc qua ứng dụng các mô hình phân tích đa biến đúng cả. Các nhà nghiên cứu Việt Nam vẫn còn quá tùy thuộc vào phần mềm phân tích thống kê và để cho các phần mềm này “chỉ thị”. Đó là một điều rất đáng tiếc, vì rất dễ dẫn đến sai lầm nghiêm trọng trong kết quả nghiên cứu. Chẳng hạn như một nghiên cứu nhằm tìm các yếu tố nguy cơ (risk factors) để dự đoán khả năng phù não tử vong ở các bệnh nhân nhồi máu não, và tác giả viết như sau: “Các biến có liên quan với tử vong do thần kinh trong phân tích đơn biến với mức ý nghĩa p
Hiểu sai khái niệm. Trong một nghiên cứu khác, tác giả tỏ ra chưa am hiểu các khái niệm về đo lường trong chẩn đoán y khoa nên viết: “Kết quả siêu âm được đối chiếu với kết quả phẫu thuật và rút ra 4 khả năng có thể xảy ra của từng dấu hiệu trên siêu âm: dương tính thật, dương tính giả, âm tính thật, âm tính giả. Từ đó tính các giá trị: độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị dự báo dương tính, giá trị dự báo âm tính.” Thật ra, không có chuyện tính toán độ nhạy, độ đặc hiệu từ các giá trị dương tính thật hay âm tính thật, bởi vì độ nhạy (sensitivity) chính là dương tính thật, và độ đặc hiệu (specificity) chính là âm tính thật! Còn các giá trị dự báo dương tính và giá trị dự báo âm tính cũng sai, vì thiết kế nghiên cứu không cho phép tác giả ước tính các chỉ số này. Một nghiên cứu về mối tương quan giữa tế bào lymphocyte và CD4 ở các bệnh nhân AIDS kết luận rằng “môi tương quan giữa tế bào lympho T CD4+ và tế bào lympho toàn phần ở 517 bệnh nhân ngoại trú cho thấy mối tương quan này theo tỉ lệ thuận với hệ số tương quan r=0.66 (p
(Một lần nữa, tác giả không giải thích “N” là gì, và trị số P đề cập đến cái gì! Tuy nhiên những ai có kinh nghiệm nghiên cứu có thể đoán biết N là số đối tượng và trị số P đề cập đến ý nghĩa thống kê của hệ số tương quan.) Vấn đề đặt ra là tại sao hệ số tương quan của cả nhóm (517 bệnh nhân) là 0,66, nhưng khi phân từng nhóm nhỏ thì các hệ số tương quan chỉ dao động từ 0,35 đến 0,49 ? Tác giả không giải thích, mà còn xem đó là một phát hiện y học! Thật ra, đây là một sai lầm khá phổ biến trong các phân tích tương quan khi một biến số bị chia cắt thành từng mảnh nhỏ. Bởi vì khi một biến được chia thành từng nhóm thì toàn cự của dãy số (range) trong từng nhóm nhỏ bị hạn chế, và phương sai (variance) tr ở nên thấp, và hệ quả của phương sai thấp là hệ số tương quan trong các nhóm nhỏ này cũng giảm. Hệ số tương quan tính toán trong từng nhóm nhỏ như thế không phản ánh chính xác độ tương quan của một quần thể. Đây là một hiện tượng số học, chứ chẳng phải làm một phát hiện có ý nghĩa sinh học gì cả. Báo cáo: quá sơ sài và nhiều thiếu sót Báo cáo khoa học (hay bài báo khoa học – papers) là một “sản phẩm” của nghiên cứu khoa học, một loại “tiền tệ” trong hoạt động khoa học, bởi vì báo cáo khoa học không chỉ là một bản báo cáo về một công trình nghiên cứu, mà còn là một đóng góp cho kho tàng tri thức của thế giới. Y học tiến bộ cũng nhờ một phần lớn vào thông tin từ những bài báo khoa học, bởi vì qua chúng mà các nhà khoa học có dịp trao đổi, chia sẻ và học hỏi kinh nghiệm lẫn nhau. Chính vì tính trao đổi thông tin này, các báo cáo khoa học phải tuân theo một cấu trúc đặc thù và được viết bằng một văn phong ngắn gọn nhưng phải đầy đủ. Cấu trúc một bài báo khoa học thường là cấu trúc IMRAD (Introduction – Dẫn nhập, Methods – Phương pháp, Results – Kết quả, và Discussion – Thảo luận).
Một báo cáo khoa học hay có thể thu hút người đọc “nhập cuộc”. Do đó, tác giả phải suy nghĩ rất cẩn thận (và có khi khá lâu – một bài báo khoa học có khi viết đi viết lại đến 3 tháng trời). Nếu không tiếp cận vấn đề một cách có việc hệ thống, tất cả những nỗ lực cho một bài báo khoa học có thể trở nên vô dụng, thậm chí đem lại ảnh hưởng xấu vì một công trình nghiên cứu sẽ không có cơ hội xuất hiện trên các tập san chuyên môn. Mặc dù ở các nước phương Tây, người ta đã có nhiều bài viết chỉ dẫn – thậm chí cả sách dạy – cách viết một bài báo khoa học, nhưng ở nước ta, hình như vẫn chưa có một tài liệu chỉ dẫn như thế. Có lẽ vì lí do này mà rất nhiều bài báo khoa học tôi đọc qua đều có quá nhiều vấn đề về cách trình bày cũng như văn phong rất khó hiểu (giống như thách đố người đọc!) Không thể nêu tất cả các vấn đề ở đây, vì 100% những bài tôi đọc qua thành thật mà nói, đều cần phải viết lại. Ở đây, tôi chỉ nêu các vấn đề nổi cộm mà thôi: Dẫn nhập: lí do mù mờ. Thông thường trong phần này, tác giả phải trả lời cho được câu hỏi “Tại sao làm nghiên cứu này?” và để trả lời câu hỏi đó, tác giả phải điểm qua các nghiên cứu liên quan trong quá khứ ở Việt Nam và trên thế giới, chỉ ra những thiếu sót hay khía cạnh chưa giải quyết, và nêu lên mục đích cụ thể của nghiên cứu của tác giả. Ngoài ra, tác giả còn phải thuyết phục người đọc vấn đề mà tác giả quan tâm là một vấn đề lớn, có ý nghĩa xã hội, có liên quan đến việc nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân hay quần chúng. Nhưng rất tiếc, không có một bài báo nào tôi đọc qua đáp ứng được các yêu cầu căn bản trên. Các tác giả Việt Nam thường viết phần dẫn nhập rất ngắn (không đầy 1 phần t ư trang giấy), ngắn đến nổi người đọc không hiểu tác giả muốn làm gì, và công trình nghiên cứu có xứng đáng hay không. Các tác giả có cố gắng điểm qua các nghiên cứu trước, nhưng quá hạn chế (trung bình chỉ có 2 tài liệu
tham khảo). Thậm chí, có nhiều bài báo, tác giả chẳng điểm qua các nghiên cứu trước! Đối tượng nghiên cứu: mô tả quá sơ sài. Kết quả nghiên cứu có thể khái quát hóa hay không tùy thuộc một phần lớn vào thành phần đối tượng nghiên cứu. Chẳng hạn một nghiên cứu mà đối tượng là bệnh nhân nội trú trong bệnh viện khó mà áp dụng cho các quần thể lớn hơn trong dân số. Do đó, mô tả đặc tính các đối tượng nghiên cứu rất quan trọng để người đọc có thể lượng xét giá trị khoa học của kết quả và kết luận. Rất tiếc là trong các bài báo về nghiên cứu y khoa ở Việt Nam, các tác giả có vẻ không coi trọng khía cạnh này. Phần lớn đối tượng nghiên cứu chỉ được mô tả bằng một đoạn văn ngắn. Chẳng hạn như nghiên cứu về tình hình suy dinh dưỡng, các tác giả viết vỏn vẹn một câu văn như sau: “Đối tượng nghiên cứu là trẻ em dưới 5 tuổi sinh từ ngày 1/1/1996 đến 31/12/2000 tại hai huyện Đông Sơn và Nga Sơn tỉnh Thanh Hóa”. Đáng lẽ ở đây, tác giả nên cho người đọc và đồng nghiệp biết tại sao chọn hai huyện này, cách tuyển chọn đối tượng ra sao, ai là người liên lạc, có kế hoạch lấy mẫu hay không, v.v… nhưng rất tiếc các thông tin này không có, nên khó mà đánh giá giá trị khoa học của nghiên cứu này. Cở mẫu: thiếu lí do. Một nghiên cứu có hệ thống phải là một nghiên cứu có kế hoạch và được tiến hành đúng với qui trình khoa học từ khâu phát triển giả thiết, chọn phương án nghiên cứu, ước tính cỡ mẫu, đến phân tích và diễn dịch. Trong các khâu này, ước tính cỡ mẫu (tức ước tính số đối tượng cần thiết cho nghiên cứu) đóng vai trò rất quan trọng. Nếu số lượng đối tượng quá ít, kết quả nghiên cứu sẽ không có giá trị gì và không thể đi đến kết luận; ngược lại, nếu nghiên cứu có quá nhiều đối tượng hơn cần thiết thì vi phạm y đức. Do đó, một báo cáo khoa học có giá trị phải giải thích rõ tại sao nghiên cứu được tiến hành trên số đối tượng đã ấn
định. Nhưng tất cả các bài báo y học từ Việt Nam mà tôi xem qua hoàn toàn không có một lời giải thích gì về cỡ mẫu. Do đó, rất khó mà hiểu các nghiên cứu này có quả thật được lên kế hoạch và thiết kế nghiêm chỉnh, hay chỉ là những nghiên cứu cho có bằng cách sử dụng bệnh nhân sẵn có trong bệnh viện. Phương pháp đo lường: quá tiết kiệm chữ nghĩa. Trong giới nghiên cứu khoa học, người ta có câu “rác vào, ra rác” (garbage in, garbage out), tức là nếu một nghiên cứu mà phương pháp đo lường thiếu chính xác, không có độ tin cậy cao, thì kết quả của nghiên cứu đó cũng chỉ là một khối rác con số. Do đó, kết quả của nghi ên cứu tùy thuộc rất nhiều vào phương pháp đo lường, và tác giả phải có trách nhiệm mô tả chi tiết về các phương pháp thu thập số liệu, phân tích sinh hóa, đo lường các chỉ số lâm sàng, v.v… trong một bài báo khoa học. Điểm qua các nghiên cứu y học từ Việt Nam, tôi có thể nói đây l à một phần yếu nhất, mù mờ nhất. Không như các bài báo khoa học trên các tập san y học quốc tế mà phần phương pháp chiếm một phần lớn của nội dung bài báo, các bài báo y học từ Việt Nam rất “tiết kiệm” về phần này. Hầu như nghiên cứu nào cũng mô tả phần phương pháp cực kì sơ sài, chỉ trong vòng nửa trang giấy A4. Một số nghi ên cứu mà các tác giả chỉ mô tả chi tiết đo lường không đầy 50 chữ! Thậm chí còn có một số nghiên cứu về huyết học, lipid mà các tác giả không có đến một chữ để mô tả phương pháp đo lường cholesterol ra sao, hay không một chữ về các chi tiết phân tích hồng cầu, bạch cầu và hematocrit! Kết quả nghiên cứu: không theo sát mục đích. Thông thường trong phần báo cáo kết quả, tác giả phải đi thẳng vào vấn đề nêu ra trong phần dẫn nhập, tức phải trả lời cho được câu hỏi “Đã phát hiện cái gì?” Nhưng các bài báo y học ở Việt Nam thường mang tính “vòng vo tam quốc” về đối
tượng nghiên cứu (mà đáng lẽ phải trình bày trong phần phương pháp) rồi mới đi vào kết quả chính. Ngay cả báo cáo các kết quả chính, tác giả không chịu theo sát mục đích đặt ra lúc ban đầu hay trong phần dẫn nhập. Tiêu biểu cho tình trạng này là thay vì báo cáo kết quả toàn bộ đối tượng nghiên cứu, tác giả lại nhấn mạnh đến các nhóm nhỏ mà kết quả có khi chẳng có ý nghĩa gì đáng kể (nếu không muốn nói là kết quả ngẫu nhiên)! Một xu hướng đáng chú ý khác là có rất nhiều tác giả thay vì chỉ trình bày kết quả thì họ lại diễn dịch luôn kết quả (đáng lẽ phải dành cho phần thảo luận). Có nhiều khi tác giả lặp lại những con số trong bảng số liệu và biểu đồ, tức là một cách phí phạm chữ nghĩa. Cũng như phần dẫn nhập, nội dung phần kết quả thường rất ngắn (trung bình là 2,5 đoạn văn, khoảng 1/4 trang giấy A4). Trình bày số liệu: chính xác đến độ không cần thiết. Một trong những xu hướng khá phổ biến trong các bài báo y học ở trong nước là các chỉ số thống kê thường được trình bày với sự chính xác một cách ... thừa thải. Chẳng hạn như một báo cáo mô tả về các đối tượng tham gia vào công trình nghiên cứu, các tác giả viết: “Tuổi trung bình của 194 bệnh nhân là 47,89 tuổi (17,95). Số bệnh nhân nữ là 132 bệnh nhân (68,04%), số bệnh nhân nam là 62 bệnh nhân (31,96%).” Chú ý con số trong ngoặc (17,95) không rõ đó là con số gì? Có thể tác giả muốn đề cập đến độ lệch chuẩn (standard deviation), nhưng c ũng có thể là sai số chuẩn (standard error), nhưng dù sao đi nữa, một cách viết như thế không thể chấp nhận trong một bài báo khoa học. Biểu đồ: nghèo nàn ý nghĩa. Yếu tố thị giác rất quan trọng. Người Trung Hoa từng nói “Một biểu đồ có giá trị bằng một vạn chữ viết.” Mục đích của biểu đồ là cung cấp một ấn tượng về phát hiện chính của công trình nghiên cứu. Biểu đồ có khi được dùng làm tài liệu giảng dạy. Vì thế biểu