Dữ liệu từ chăm sóc thường quy — bệnh án điện tử, dữ liệu thanh toán, sổ bộ bệnh — có những ưu thế mà thử nghiệm lâm sàng không có, và những bẫy mà thử nghiệm không gặp.
Ưu thế
Quy mô
Hàng trăm nghìn tới hàng triệu bản ghi, so với vài trăm tới vài nghìn trong một thử nghiệm.
Tính đại diện
Đây là ưu thế quan trọng nhất.
Thử nghiệm lâm sàng thường loại trừ: người cao tuổi, người có nhiều bệnh kèm, người có chức năng gan thận suy giảm, phụ nữ mang thai.
Nhưng đó chính là nhóm sẽ dùng thuốc trong thực tế. Dữ liệu thực hành thật bao gồm họ.
Thời gian theo dõi dài
Thử nghiệm thường kết thúc sau vài tháng tới vài năm. Dữ liệu thường quy cho phép theo dõi hàng chục năm.
Kết cục hiếm
Với biến cố hiếm, thử nghiệm không đủ cỡ mẫu để phát hiện. Dữ liệu lớn thì có thể.
Chi phí
Thấp hơn rất nhiều so với tiến hành một thử nghiệm.
Bẫy thứ nhất: nhiễu do chỉ định
Đây là bẫy lớn nhất và đặc thù nhất của loại dữ liệu này.
Người được chỉ định một điều trị khác biệt có hệ thống so với người không được chỉ định — và khác biệt đó chính là lý do lâm sàng dẫn tới chỉ định.
Ví dụ về cấu trúc vấn đề: nếu một thuốc được ưu tiên dùng cho người bệnh nặng hơn, thì so sánh thô sẽ cho thấy người dùng thuốc đó có kết cục xấu hơn — không phải vì thuốc gây hại mà vì họ vốn nặng hơn.
Hiện tượng này không tự triệt tiêu khi tăng cỡ mẫu. Nó là thiên lệch có hệ thống.
Bẫy thứ hai: thiên lệch do người khoẻ tuân thủ tốt hơn
Người tuân thủ điều trị tốt thường cũng có các đặc điểm khác liên quan tới kết cục tốt: quan tâm sức khoẻ hơn, tiếp cận y tế tốt hơn, điều kiện sống tốt hơn.
Khi so sánh nhóm tuân thủ tốt với nhóm tuân thủ kém, một phần khác biệt về kết cục đến từ những yếu tố này chứ không từ bản thân việc dùng thuốc.
Bẫy thứ ba: thời điểm bắt đầu theo dõi
Định nghĩa thời điểm bắt đầu theo dõi cho mỗi nhóm phải tương đương nhau.
Nếu một nhóm được tính từ thời điểm sớm hơn nhóm kia, khoảng thời gian chênh lệch đó tạo ra khác biệt giả về kết cục — đặc biệt với các biến cố xảy ra sớm.
Đây là lỗi tinh vi và đã làm sai lệch không ít kết quả trong y văn.
Bẫy thứ tư: dữ liệu thiếu không ngẫu nhiên
Một xét nghiệm chỉ được làm khi bác sĩ thấy cần. Nghĩa là sự có mặt của một kết quả xét nghiệm đã mang thông tin về tình trạng người bệnh.
Phân tích chỉ trên nhóm có kết quả sẽ thiên lệch về phía người bệnh nặng hơn hoặc được theo dõi kỹ hơn.
Bẫy thứ năm: kết cục đo được không đầy đủ
Dữ liệu của một cơ sở chỉ ghi nhận những gì xảy ra tại cơ sở đó.
Nếu người bệnh gặp biến cố rồi tới cơ sở khác, biến cố đó không xuất hiện trong dữ liệu — và bị tính như không xảy ra.
Bẫy thứ sáu: tìm kiếm cho tới khi ra kết quả
Với dữ liệu lớn, có thể chạy rất nhiều phép so sánh. Nếu chạy đủ nhiều, sẽ luôn tìm được vài kết quả có ý nghĩa thống kê do ngẫu nhiên.
Biện pháp: nêu rõ giả thuyết và kế hoạch phân tích trước khi xem dữ liệu, và đăng ký kế hoạch đó. Các phân tích phát sinh sau nên được trình bày rõ là khám phá, không phải kiểm định.
Các phương pháp kiểm soát
- Ghép cặp theo điểm xu hướng — ghép người dùng và không dùng có đặc điểm tương đồng.
- Mô hình hồi quy đa biến có hiệu chỉnh các yếu tố nhiễu đã biết.
- Thiết kế tự đối chứng — so sánh giai đoạn trước và sau ở chính người đó, loại bỏ được các yếu tố nhiễu cố định.
- Phân tích độ nhạy — kiểm xem kết luận có bền với các giả định khác nhau không.
- Đối chứng âm — kiểm một kết cục mà can thiệp không thể ảnh hưởng; nếu vẫn thấy khác biệt thì có nhiễu chưa kiểm soát được.
Điểm chung của mọi phương pháp: chúng chỉ kiểm soát được các yếu tố nhiễu đã biết và đã đo. Yếu tố chưa đo được vẫn tồn tại.
Cỡ mẫu lớn không giải quyết thiên lệch
Đây là điểm cần nhấn mạnh.
Tăng cỡ mẫu làm hẹp khoảng tin cậy quanh ước lượng. Nhưng nếu ước lượng đó đã thiên lệch, kết quả chỉ là sai một cách chính xác hơn.
Một kết quả từ một triệu bản ghi với giá trị p rất nhỏ vẫn có thể hoàn toàn sai nếu thiết kế có nhiễu chưa kiểm soát.
Vị trí phù hợp của loại bằng chứng này
| Phù hợp | Cần thận trọng |
|---|---|
| Mô tả mẫu hình sử dụng thực tế | Kết luận về hiệu quả so sánh |
| Phát hiện tín hiệu an toàn | Khẳng định quan hệ nhân quả |
| Nghiên cứu kết cục hiếm | Thay thế thử nghiệm ngẫu nhiên |
| Đánh giá tính khái quát của kết quả thử nghiệm | Quyết định phê duyệt dựa trên một mình nó |
| Sinh giả thuyết cho thử nghiệm | Kết luận cuối cùng |
Cách dùng hiệu quả nhất là bổ sung cho thử nghiệm chứ không thay thế: thử nghiệm trả lời câu hỏi hiệu quả trong điều kiện kiểm soát, dữ liệu thực hành trả lời câu hỏi kết quả trong thực tế và ở những nhóm bị loại khỏi thử nghiệm.
Câu hỏi thường gặp
Dữ liệu thực hành thật có ưu thế gì so với thử nghiệm?
Quy mô lớn hơn nhiều, phản ánh quần thể thật gồm cả người cao tuổi và người nhiều bệnh kèm thường bị loại khỏi thử nghiệm, thời gian theo dõi dài hơn, và chi phí thấp hơn đáng kể.
Nhiễu do chỉ định là gì?
Là hiện tượng người được chỉ định một điều trị khác biệt có hệ thống so với người không được chỉ định, vì chính lý do lâm sàng dẫn tới chỉ định đó. Khi so sánh hai nhóm này, khác biệt về kết cục có thể do đặc điểm người bệnh chứ không do điều trị.
Vì sao cỡ mẫu lớn không giải quyết được thiên lệch?
Vì cỡ mẫu lớn chỉ làm hẹp khoảng tin cậy quanh một ước lượng có thể đã sai. Thiên lệch có hệ thống không giảm đi khi thêm dữ liệu, nên một kết quả có ý nghĩa thống kê mạnh vẫn có thể sai hoàn toàn.
Nên làm gì để giảm rủi ro kết luận sai?
Nêu rõ giả thuyết và kế hoạch phân tích trước khi xem dữ liệu, dùng các phương pháp kiểm soát nhiễu phù hợp, thực hiện phân tích độ nhạy, và trình bày kết quả như bằng chứng hỗ trợ chứ không như bằng chứng nhân quả.