TRI THỨC VÀ GIÁC NGỘ: tháng 12 2011

Thứ Bảy, 17 tháng 12, 2011

NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

Y học thực chứng

Thứ hai, 31 Tháng 5 2010 15:06

GS. Nguyễn Văn Tuấn
Viện nghiên cứu Y khoa Garvan
Đại học New South Wales, Sydney, Australia

Loạt bài Y học thực chứng do GS. Nguyễn Văn Tuấn (Đại học New South Wales – Australia) biên soạn trong thời gian qua đã được nhận nhiều phản hồi tích cực của bạn đọc. Các vấn đề cơ bản đã được phân tích cùng những ví dụ hết sức chi tiết, với mong muốn mang lại cho bạn đọc một cái nhìn tổng quát và cập nhật về Y học thực chứng - một trong những chủ đề thời sự nhất hiện nay.
Chúng tôi xin chân thành cảm ơn GS. Nguyễn Văn Tuấn đã dành thời gian để biên soạn loạt bài này. Chúng tôi cũng xin cảm ơn Công ty Sanofi-Aventis (thông qua sản phẩm Triatec) đã tích cực hỗ trợ cho Ban Biên soạn trong việc liên lạc và cung cấp các tài liệu liên quan.
Chuyên đề Tim Mạch học xin phép được tạm khép lại chủ đề Y học thực chứng ở đây và hy vọng sẽ sớm quay lại với bạn đọc quan tâm tới chủ đề này bằng những bài phân tích các vấn đề khác trong thời gian sớm nhất.
Kính chúc bạn đọc sức khỏe và thành công!

Y học thực chứng được định nghĩa là một phương pháp thực hành y khoa bằng cách sử dụng bằng chứng hiện hành một cách có ý thức và công minh kết hợp với kĩ năng lâm sàng để đi đến quyết định về chăm sóc bệnh nhân (1). Y học thực chứng được thực hành qua 5 bước chính (2):
· Đặt câu hỏi lâm sàng thực tế, có thể trả lời được;
· Tìm bằng chứng y khoa liên quan đến câu hỏi lâm sàng;
· Đánh giá bằng chứng khoa học;
· Ứng dụng bằng chứng vào bệnh nhân; và
· Đánh giá hiệu quả của thực hành y học thực chứng.
Một thành tố quan trọng trong định nghĩa cũng như thực hành y học thực chứng là chứng cứ khoa học. Lượng thông tin y khoa tiếp tục gia tăng theo cấp số nhân (3). Theo thống kê hiện hành, cứ mỗi 5 năm thì lượng thông tin liên quan đến ngành y sinh học lại tăng gấp đôi. Trước lượng thông tin khổng lồ và gia tăng nhanh, việc cập nhật hóa với những tiến bộ mới nhất trong ngành là một thách thức của người thầy thuốc lâm sàng và nghiên cứu y khoa. Ngày nay, bệnh nhân cũng thường sử dụng mạng để tìm thông tin y học. Do đó, người thầy thuốc còn phải đối đầu với một thách thức khác là kiểm tra, bình duyệt thông tin do bệnh nhân đem lại và tìm những bằng chứng khoa học tốt nhất để đi đến những quyết định lâm sàng tối ưu.
PubMed một là cơ sở dữ liệu được phát triển và quản lí bởi Trung tâm Quốc gia về Thông tin Công nghệ sinh học (National Center for Biotechnology Information hay NCBI) thuộc Thư viện Quốc gia Hoa Kì (National Library of Medicine - NLM). Tính đến năm 2007, PubMed có hơn 16 triệu bài báo khoa học từ MEDLINE và 4000 tập san y sinh học chọn lọc từ 70 quốc gia trên thế giới được lưu trữ từ những năm 1950 (4).
Công cụ để tìm dữ liệu trong PubMed là Entrez. Entrez là hệ thống được thiết kế để người sử dụng có thể chỉ gõ vào một số thuật ngữ (hay thậm chí vài từ thông thường) để tìm các thông tin quan đến di truyền, protein, và bệnh lí học. PubMed hoàn toàn miễn phí cho tất cả mọi người trên thế giới. Địa chỉ của PubMed là www.pubmed.gov hay www.pubmed.com.
Trong bài này, tôi sẽ trình bày một số phương pháp và qui trình đơn giản để tìm y văn trong cơ sở dữ liệu Medline trong PubMed. Vì PubMed có rất nhiều công cụ tìm kiếm, nhưng một số công cụ này chỉ dành cho các nhà nghiên cứu chuyên sâu, nên tôi chỉ giới hạn một số công cụ thực tiễn cho các bác sĩ lâm sàng bận rộn.
1. Một vòng PubMed
Khi truy cập www. pubmed.com hay www. pubmed.gov, chúng ta sẽ có một giao diện như sau. Chú ý rằng giao diện này có khi thay đổi theo thời gian, nhưng nói chung các đặc tính chung thì cố định (Hình 1).

Hình 1: Giao diện hiện nay (2010) của PubMed

Phía dưới hộp "PubMed" là hộp trống và kèm theo nút "search", ta tạm gọi đó là hộp tìm kiếm (search box). Đây là nơi chúng ta có thể gõ vào bất cứ thuật ngữ nào để tìm y văn. Chúng ta sẽ quay lại những thuật ngữ này trong phần dưới cụ thể hơn, nhưng hiện tại, chúng ta chú ý vào những tệp (tab) như Limits, Advanced Search (phần trên của hộp tìm kiếm), mục Clinical Queries và MeSH (phía dưới mục PubMed Tools).
Limits: là công cụ của PubMed để chúng ta giới hạn dữ liệu muốn tìm. Khi chọn nhấn vào nút Limits, chúng ta sẽ thấy một giao diện mới (Hình 2). Trong phần này, chúng ta có thể giới hạn dữ liệu theo các tiêu chí như sau:
· Ngày tháng
· Thể loại dữ liệu (type of artciles): như nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (clinical trial), xã luận (editorial), thư (letter), phân tích tổng hợp (meta-analysis), phác đồ điều trị hay thực hành (practice guideline), tổng quan (review).
· Đối tượng (species) là nghiên cứu trên người hay động vật.
· Thể loại tập san (Subsets) như tập san y học lâm sàng, nha khoa, hay điều dưỡng.
· Bài báo (text options) như toàn bộ bài báo (full text) hay chỉ phần tóm lược (abstract).
· Ngôn ngữ (languagues): tiếng Anh, Pháp, Đức, Ý, Nhật, v.v...
· Giới tính (gender): nam hay nữ.
· Độ tuổi (age)

Hình 2: Giao diện của Limits

Advanced Search là một công cụ tìm kiếm tương đối tinh vi hơn, bằng cách dùng các "field" (tôi tạm dịch là "yếu tố") của một bài báo để tìm. Mỗi một bài báo được lưu trữ trong PubMed gồm có nhiều yếu tố để nhận dạng bài báo. Những yếu tố quan trọng nhất là tên bài báo (title, viết tắt là "TI"), tên tác giả (AU), tên tập san (TA), và chi tiết về năm xuất bản, số trang (Hình 3).

Hình 3: Một số yếu tố nhận dạng của một bài báo trong PubMed

Một số yếu tố khác (và viết tắt chuẩn) có thể xem trong bảng sau đây: B.1

Chúng ta có thể sử dụng những field (yếu tố nhận dạng) trên đây để gõ vào hộp tìm kiếm những bài báo cụ thể cho một tác giả cụ thể. Chẳng hạn như có thể tìm những bài báo khoa học của tác giả "Hien TT" trong năm 2010, chúng ta chỉ đơn giản gõ "Hien TT [au] AND 2010 [dp]". Chú ý những viết tắt của field được viết trong ngoặc vuông (Hình 4).

Hình 4: Một ví dụ tìm bài báo qua sử dụng yếu tố nhận dạng

Vì một số tác giả có thể trùng tên, như Trần Tịnh Hiền hay Trịnh Thị Hoa hay Trương Trân Hùng, v.v... nên những bài báo liệt kê có thể không chỉ của một tác giả. Tuy nhiên, chúng ta có thể sử dụng các yếu tố nhận dạng để khu trú cụ thể cho từng tác giả. Tuy nhiên, ở đây, tôi không chú trọng vào cách tìm này, mà chỉ tập trung đến cách tìm có liên quan đến thực hành y học thực chứng.
Trong ví dụ tìm kiếm trên, chúng ta sử dụng giới từ "AND" để tìm những bài báo của tác giả "Hien TT" công bố trong năm 2010. Các thuật toán tìm dữ liệu dựa vào ngôn ngữ logic, mà trong PubMed chúng ta hay sử dụng là AND và OR (viết hoa).

Hình 5: Biểu đồ Venn

Để hiểu hai giới từ này, chúng ta có thể xem qua Hình 5 dưới đây. Trong hình này, nếu chúng ta gõ "Hypertension" trong hộp tìm kiếm, sẽ có 244.255 bài báo; nếu gõ "Propanolol", sẽ có 37.600 bài. Nhưng nếu chúng ta gõ"Hypertension AND Propanolol", thì chỉ có 4155 bài, tức chỉ có 4155 bài với từ "Hypertension" và "Propanolol". Nhưng nếu chúng ta gõ "Hypertension OR Propanolol" (tức Hypertension" hoặc "Propanolol) thì kết quả sẽ là 277.670 bài (lấy 244.255 cộng với 37.600 và trừ cho 4155).
Sau khi đã biết qua vài giao diện chính và cách tổ chức dữ liệu của PubMed, bây giờ chúng ta có thể thực hành tìm kiếm dữ liệu. Trong thực thế, những người tìm dữ liệu và y văn trong PubMed có thể chia thành 2 nhóm chính: nhóm bác sĩ lâm sàng rất bận, có ít thì giờ để tìm hiểu chi tiết về những vấn đề liên quan đến khoa học, vì mục tiêu chính của họ là tìm y văn liên quan đến việc điều trị có thể cho từng bệnh nhân cụ thể; nhóm thứ hai gồm những bác sĩ và nhà nghiên cứu tìm y văn để phục vụ cho việc nghiên cứu, và do đó, có thể họ cần thông tin chi tiết hơn là bác sĩ điều trị. Vì thế, trong phần sau đây, tôi sẽ trình bày cách tìm y văn cho hai nhóm vừa đề cập.
2.Tìm kiếm nhanh (cho người có ít thì giờ)
2.1 Tìm kiếm nhanh qua Clinical Queries
Gần đây, PubMed giới thiệu một công cụ tìm dữ liệu có tên là Clinical Queries là tập hợp một số danh mục với những chủ đề cụ thể, nhằm giúp cho các bác sĩ bận rộn tìm những thông tin y khoa một cách nhanh chóng trong một thời gian ngắn. Ngoài ra, Clinical Queries còn có những đường dẫn (link) và khu trú một nhóm dữ liệu được mục lục hóa trong PubMed. Truy cập vào PubMed và chọn tệp Clinical Queries, chúng ta sẽ có một trang web mới với giao diện như Hình 6.

Hình 6: Giao diện của Clinical Queries cho tìm kiếm nhanh

Trong Clinical Queries chúng ta có thể tìm những dữ liệu theo 3 thể loại: các bài báo về y học lâm sàng (clinical study), tổng quan (systematic review), hoặc di truyền (medical genetics). Mỗi mục có một hộp tìm kiếm riêng. Chúng ta thử áp dụng Clinical Queries để tìm y văn cho một vài trường hợp tiêu biểu như sau:
Trường hợp 1: thông tin về di truyền. Một phụ nữ 24 tuổi muốn thảo luận với bác sĩ về những quan tâm của chị liên quan đến việc mang thai. Vị phụ nữ này mới có gia đình khoảng 6 tháng trước, và hai vợ chồng muốn có con. Một người chị của vị phụ nữ này mắc bệnh u xơ thần kinh (neurofibromatosis), và chị quan tâm rằng con của chọ có nguy cơ mắc bệnh của người chị. Câu hỏi lâm sàng là, "Ở những phụ nữ với tiền căn gia đình u xơ thần kinh, xét nghiệm di truyền nào cần làm để khuyến cáo bệnh nhân?"
Một cách để trả lời câu hỏi này là truy nhập PubMed và gõ những thuật ngữ liên quan vào hộp tìm kiếm (query box). Tuy nhiên, PubMed có một công cụ mới có tên là Medical Genetics Searches được phát triển cùng với nhóm nghiên cứu di truyền "Gene Reviews: Genetic Disease Online Reviews" để tìm những thông tin về di truyền học.
Truy nhập PubMed: www.pubmed.com và chọn tệp Clinical Queries dưới phần PubMed Services như trong hình dưới đây: H7a.

· Di chuyển xuống mục Medical Genetics Searches và gõ "neurofibromatosis AND family history" trong hộp tìm kiếm.

· Chọn Genetic Counseling và nhấn nút Go. Bây giờ, PubMed sẽ liệt kê một danh sách gồm 12 bài báo có liên quan đến việc khuyến cáo (counseling) bệnh nhân với bệnh di truyền u xơ thần kinh.

Hình 8: Kết quả tìm kiếm về di truyền (trường hợp 1)

Trường hợp 2: thuốc điều trị bệnh loãng xương. Giả dụ bạn là giảng viên sắp giảng dạy về điều trị bệnh loãng xương (osteoporosis) cho một nhóm sinh viên y khoa. Bạn muốn cập nhật hóa thông tin với những công trình nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (randomized controlled trials - RCT) mới nhất.
Có thể sử dụng Clinical Queries để tìm các công trình RCT liên quan:
· Truy nhập www.pubmed. com và chọn Clinical Queries dưới PubMed Services.
· Di chuyển chuột xuống mục Clinical Study Category và gõ "osteoporosis AND drugs" trong hộp tìm kiếm.
· Chọn mục Therapy dưới phần Category
Chọn narrow, specific search dưới phần Scope, và nhấn nút Go.

Hình 9: Tìm tài liệu về thuốc điều trị bệnh hen

Kết quả có 336 bài báo!

Hình 10: Kết quả tìm tài liệu về thuốc điều trị bệnh loãng xương

Chúng ta cần phải giới hạn những bài cần thiết bằng cách dùng Limits:
Ở tệp Limits và dưới mục Type of Article chọn Randomized Controlled Trials. Ở tệp Dates chọn trong vòng 5 năm. Ngoài ra, chọn Humans dưới phần Species và English dưới phần Language. Nhấn Search ở phía dưới trang (Hình 11).

Hình 11: Giới hạn tài liệu về thuốc điều trị bệnh loãng xương

Kết quả sẽ cho thấy chỉ có 101 bài theo tiêu chuẩn trên (tức những bài tổng quan nghiên cứu trên người, viết bằng tiếng Anh, và công bố trong vòng 5 năm qua).
2.2 Tìm kiếm nhanh bằng hộp tìm kiếm chính và limits
Trường hợp 3: y học cổ truyền. Một phụ nữ 48 tuổi đến gặp bác sĩ vì triệu chứng nóng bừng (hot flash). Khoảng 8 tháng trước chị có kinh nguyệt, nhưng trong thời gian 4 tuần qua, chị thường hay bị nóng bừng và đặc biệt là cảm thấy khó chịu lúc đêm. Chị không muốn dùng thuốc Tây, nhưng muốn dùng các thuốc cổ truyền. Chị cho biết chị có bạn từng dùng dược thảo có tên là "black cohosh" để giảm triệu chứng nóng bừng. Chị hỏi bác sĩ rằng có bằng chứng nào về hiệu quả của black cohosh.
Để trả lời câu hỏi này, bác sĩ có thể tìm y văn trong PubMed. Thay vì sử dụng Clinical Queries, bác sĩ có thể sử dụng giao diện đầu tiên của PubMed và tệp Limits để tìm y văn liên quan đến câu hỏi:
· Truy nhập PubMed www.pubmed.gov
· Trong hộp tìm kiếm, gõ dòng chữ "black cohosh AND hot flash" và nhấn nút Search.

Hình 12: Black cohosh và hot flash, và kết quả có 22 bài

PubMed sẽ liệt kê một danh sách gồm 22 bài (tính đến ngày 15/4/2010). Chúng ta có thể giới hạn các bài bằng tiếng Anh và chỉ muốn đọc các công trình nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (Randomized Controlled Trial hay RCT):
· Sau đó, chọn tab Limits dưới hộp tìm kiếm.
Chọn English dưới phần Languages và Randomized Controlled Trial dưới phần Type of Article, và nhấn nút Search.

Hình 13: Giới hạn kết quả tìm

Bây giờ, chúng ta có một danh sách gồm 18 bài báo RCT nghiên cứu trên người về hiệu quả của "black cohosh" đến triệu chứng nóng bừng.
3. Tìm kiếm y văn với MeSH
3.1 Vài dòng về MeSH
Trong phần trên, tôi đã mô tả một số thuật để tìm y văn trong tình huống không có nhiều thì giờ. Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu và thực hành một số thuật tìm y văn một cách có hệ thống hơn và chi tiết hơn, vốn rất có ích cho những bác sĩ nghiên cứu lâm sàng.
Thuật ngữ y khoa rất... phong phú. Một khái niệm hay một bệnh có thể mô tả bằng nhiều thuật ngữ dành cho giới khoa học hay từ ngữ thường dành cho công chúng và bệnh nhân. Chẳng hạn như ung thư có thể là neoplasm (dành cho giới học thuật), mà cũng có thể cancer (từ ngữ thông dụng). Trong các thuật tìm kiếm vừa mô tả, chúng ta chỉ gõ một thuật ngữ hay thậm chí một từ thông thường như "breast cancer" (ung thư vú) thì Pubmed tự động "dịch" từ đó sang từ khóa như "breast neoplasms". Trong vài năm gần đây, PubMed cho ra đời một cơ sở dữ liệu mới rất có ích và rất phổ biến có tên là Medical Subject Heading hay viết tắt là MeSH (4).
MeSH là một từ điển điện tử gồm có khoảng 19.000 ngữ vựng hay thuật ngữ (con số này tăng theo thời gian với bệnh và khái niệm mới), được sắp xếp theo giai tầng (hierarchical), từ những chủ đề khái quát chung đến những chủ đề chuyên biệt. Liệt kê sau đây là một số thuật ngữ MeSH có liên quan đến điều trị mà chúng ta sử dụng thường xuyên: B2.

Bảng 2: Một số thuật ngữ MeSH phổ biến
drug therapy	administration and dosage	diagnostic use
diet therapy	combination drug therapy	urinalysis
adverse effects	oral	drug monitoring
poisoning	topical	street drug detection
toxicity	transcutaneous	blood chemical analysis
prevention and control	rectal	hematologic tests
contraindications	buccal	blood cell count
street drugs	parenteral infusion	blood coagulation tests
substance abuse	vaginal	clinical chemistry tests
substance withdrawal	intranasal	guidelines
withdrawal symptom	sublingual	practice guidelines
cross reactions	dermal	continuing pharmacy education
drug allergy	inhalation	continuing medical education
food allergy	intravenous
drug interactions	intramuscular
food-drug interactions	subcutaneous
chemically induced
Mortality

3.2 Tìm y văn qua MeSH
Chúng ta có thể sử dụng MeSH để tìm kiếm những y văn chính xác và cụ thể cho vấn đề chúng ta quan tâm. Vấn đề chúng ta quan tâm có thể mô tả bằng công thức PICO, trong đó:
· P = Patient hay Problem: bệnh nhân hay vấn đề;
· I = Intervention: can thiệp hay yếu tố nguy cơ (risk factor hoặc exposure)
· C = Comparison: so sánh, tức có nhóm can thiệp và không can thiệp, hoặc yếu tố nguy cơ và không có yếu tố nguy cơ; và
· O = Outcome: kết quả lâm sàng.
Trường hợp 4: Digoxin và suy tim. Bệnh nhân nữ 70 tuổi, với bệnh suy tim (congestive heart failure) đến bác sĩ tư vấn. Bà đã ra vào bệnh viện để điều trị nhiều lần. Câu hỏi bệnh nhân đặt ra là nếu bà dùng digoxin liệu có hiệu quả giảm tần số tái nhập viện hay không?
Việc đầu tiên là chúng ta cần phải diễn giải câu hỏi bằng thuật ngữ tiếng Anh. Để tìm y văn một cách hữu hiệu, câu hỏi lâm sàng trên cần phải phân tích và cấu trúc theo công thức PICO như sau:
· Patient/problem: đối với câu hỏi trên, bệnh nhân ở đây là congestive heart failure;
· Intervention có thể là digoxin;
· Comparison có thể là "control" hay "no treatment"
· Outcome là tái nhập viện (rehospitalization).
Những thuật ngữ tiếng Anh này có thể gõ trực tiếp vào hộp tìm kiếm của PubMed để tìm những thông tin liên quan. Chúng ta sẽ sử dụng MeSH để tìm y văn liên quan đến câu hỏi. Tôi sẽ giải thích từng bước một vì qui trình tương đối chi tiết:
· Bước 1: Truy cập Pubmed www.pubmed.gov, và chọn tệp MeSH

· Bước 2: Ở hộp tìm kiếm, gõ dòng chữ "congestive heart failure" và bấm Go. Kết quả sẽ như Hình 14 dưới đây. MeSH cung cấp một loạt thuật ngữ hay từ khóa dưới mục "congestive heart failure". Vì chúng ta muốn tìm hiểu về điều trị nên chúng ta chọn mục "therapy".

Hình 14: Kết quả tìm MeSH "congestive heart failure"
Nhưng vì chúng ta còn muốn biết về digoxin, cho nên thuật ngữ này phải kết nối với digoxin. Để kết nối, chúng ta chọn hộp "Send to" và chọn "Search box with AND" như hình dưới đây: H.15.

· Bước 3: Ở hộp tìm kiếm MeSH, gõ dòng chữ "digoxin" và bấm Go, chúng ta sẽ có kết quả cho digoxin như sau. Chúng ta chọn box digoxin bằng cách tick vào ô vuông bên cạnh: H.16.

Hình 16: Kết quả tìm MeSH cho "digoxin"

Sau đó, chúng ta chọn hộp "Send to" và cũng chọn "Search box with AND" như trước, kết quả sẽ như H.17.

Hình 17: Kết quả tìm MeSH cho "digoxin"

Chú ý rằng bây giờ chúng ta có một hộp khác gồm những dòng chữ (("Heart Failure"[Mesh] OR "Heart Failure/therapy"[Mesh])) AND "Digoxin"[Mesh]. Đây chính là cách mà Pubmed diễn giải hai bước mà chúng ta mới làm. Nói cách khác, Pubmed "biết rằng" chúng ta muốn tìm y văn liên quan đến digoxin và congestive heart failure. Chú ý phía dưới dòng chữ trên là "Search PubMed". Chúng ta nhấn vào nút này, PubMed sẽ liệt kê những bài báo (1633) đáp ứng tiêu chuẩn trên (Hình 19).

Hình 19: Kết quả tìm Congestive Heart Failure và Digoxin

Nhưng chúng ta vẫn còn một keyword cần phải tìm hiểu nữa: đó là tái nhập viện. Chúng ta sẽ dùng PubMed thay vì MeSH để tìm "rehospitalization" (vì MeSH chưa có thuật ngữ này): H.20.

Kết quả cho thấy có 1732 bài báo liên quan đến rehospitalization trong Pubmed. Bây giờ đến bước thứ 4 là kết hợp cả 3 biến: congestive heart failure, digoxin, và rehospitalization.
· Bước 4: Để kết hợp 3 biến trên, chúng ta dùng tệp Advanced Search. H.21a

Chọn Advance Search, chúng ta sẽ có một màn hình mới (Hình 21). Chú ý Advanced Search cung cấp cho chúng ta tiền sử (history) của quá trình chúng ta tìm kiếm trong 2 bước trước. Mỗi bước được viết tắt bằng kí số. Trong vì dụ này, bước tìm rehospitalization có kí số #40, và bước tìm Heart Failure và Digoxin với kí số #41.

Hình 21: Kết quả của Advanced Search

· Bước 5: Bây giờ chúng ta có thể kết hợp quá trình tìm kiếm bằng cách dùng các kí số. Trong hộp tìm kiếm PubMed (dòng đầu của màn hình), chúng ta gõ:

#40 AND #41

và nhấn nút Search để kết hợp hai tiêu chuẩn tìm kiếm với nhau. Kết quả cho thấy có 5 bài báo liên quan đến ảnh hưởng của digoxin đến tái nhập viện ở bệnh nhân suy tim: H.22.

Hình 22: Kết quả của tìm kiếm

· Bước 6: Bây giờ chúng ta có thể sử dụng tệp Limits để giới hạn các nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (RCT) hay giới tính, hay ngôn ngữ, v.v...
3.3 Tìm y văn bằng giao diện PICO
Tìm y văn qua Pubmed đòi hỏi người bác sĩ phải biết cách đặt vấn đề qua công thức PICO như mô trả trong phần trên. Một số bác sĩ, do chưa quen với MeSH (và qui trình cũng khá phức tạp), nên một nhóm nghiên cứu bên Mĩ phát triển một một giao diện "interface" với Pubmed để giúp cho việc tìm y văn dễ dàng hơn. Giao diện này trong thực tế vẫn còn trong giai đoạn thử nghiệm, nhưng tôi thấy cũng có ích cho những ai không muốn tiêu nhiều thời gian với MeSH. Do đó, trong phần này, tôi sẽ giới thiệu ngắn về giao diện PICO (5).
Truy cập vào địa chỉ http://pubmedhh.nlm.nih.gov/nlm/picostudy/pico2.html chúng ta sẽ có một giao diện như sau: H.23.

Hình 23: Giao diện PICO

Như có thể thấy, giao diện này được thiết kế theo công thức PICO và gọn nhẹ hơn MeSH. Trong hộp Patient/Problem, chúng ta chỉ cần gõ bệnh hay vấn đề (chẳng hạn như "congestive heart failure"); hộp Intervention để ghi can thiệp (như "digoxin"); Compare to để ghi nhóm so sánh (chẳng hạn như "Control"); và phần Outcome để điền vào chỉ tiêu lâm sàng (như "mortality"). Ngoài ra, chúng ta cũng có thể giới hạn nhóm tuổi, giới tính, và thể loại nghiên cứu trong các mục kế tiếp. Vì trang web này vẫn còn trong vòng thử nghiệm, nên chưa được ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, trong điều kiện tìm nhanh, trang giao diện này cũng là một công cụ tìm kiếm rất đơn giản và có ích.
4. Kết luận
Y học thực chứng là một cuộc cách mạng quan trọng trong y học. Trong y học thực chứng, dữ liệu khoa học thay vì ý kiến chuyên gia đóng vai trò quan trọng trong quyết định lâm sàng, kiến thức được đúc kết từ những nghiên cứu khoa học hơn là từ những gì bác sĩ biết dưới danh nghĩ "kinh nghiệm", và những niềm tin được thay thế bằng những chứng cứ có thẩm định lợi và hại. Thực hành y học thực chứng đòi hỏi người thầy thuốc phải có kĩ năng tìm kiếm và thẩm định y văn. Bài viết mang tính hướng dẫn từng bước này hi vọng đã cung cấp cho các bác sĩ một vài kĩ năng cần thiết trong việc tìm kiếm y văn.
Đối với người Việt Nam chúng ta, một trong những khó khăn trong việc sử dụng PubMed là vấn đề thuật ngữ tiếng Anh mà một số bác sĩ và điều dưỡng vẫn chưa quen. Do đó, để sử dụng PubMed một cách hữu hiệu, thiết tưởng việc học tiếng Anh và thuật ngữ y khoa cũng như thuật ngữ khoa học tiếng Anh là điều rất cần thiết trong thời hội nhập thế giới.
PubMed là một nguồn tài liệu y văn vô giá cho bất cứ ai làm việc trong ngành y tế hay có liên quan đến y sinh học. Với PubMed, chúng ta có thể cập nhật hóa thông tin về bất cứ lĩnh vực hẹp nào. Người phương Tây thường nói "thông tin là sức mạnh" (information is power). Sự phát triển không ngừng của PubMed đã cung cấp một "sức mạnh" cho giới y sĩ toàn cầu, và với thông tin hi vọng rằng chất lượng chăm sóc bệnh nhân sẽ ngày một tốt hơn.
Tài liệu tham khảo
1. Sackett D. Evidence based medicine: what it is and what it isnt. BMJ 1996;312:71-72 (13January).
2. Eddy DM (2005). "Evidence-based medicine: a unified approach". Health affairs (Project Hope) 24 (1): 9-17.
3. Hunt DL, Haynes RB, Browman GP. Searching the medical literature for the best evidence to solve clinical questions. Ann Oncol 1998;9:377-383.
4. Coletti MH, Bleich HL. Medical subject headings used to search the biomedical literature. J Am Med Inform Assoc 2001;8:317-323.
5. Schardt C, Adams MB, Owens T, Keitz S, Fontelo P. Utilization of the PICO framework to improve searching PubMed for clinical questions. BMC Med Inform Decis Mak. 2007 Jun 15;7:16.

Các bài viết khác

Diễn giải kết quả nghiên cứu bằng định lí Bayes (11/05/2010)
Phân biệt Odds Ratio & Relative Risk (06/05/2010)
Y học thực chứng - Sanofi (21/04/2010)
Qaly - hiểu biết & ứng dụng trong quyết định phương án điều trị (08/04/2010)
Diễn giải nghiên cứu tiên lượng: ROC (Receiver Operating Characteristic) (08/04/2010)
Đo lường hiệu quả điều trị (08/04/2010)
Diễn giải trị số P và khoảng tin cậy 95% (06/04/2010)
Diễn giải kết quả chẩn đoán (06/04/2010)

NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

Y học thực chứng

Y học thực chứng - Sanofi

Thứ tư, 21 Tháng 4 2010 10:16

GS. Nguyễn Văn Tuấn

LTS: Y học thực chứng (hay y học dựa vào chứng cứ, evidence-based medicine) được xem là một “học thuyết” y khoa trong thế kỉ 20 và 21. Hiện nay, trên thế giới hầu như bất cứ bộ môn nào trong y khoa cũng đều ứng dụng các nguyên lí và phương pháp y học thực chứng trong việc chẩn đoán, điều trị và phòng ngừa bệnh. Tuy nhiên, ở nước ta khái niệm y học thực chứng vẫn còn tương đối xa lạ với không ít bác sĩ và chuyên gia y tế. Để lấp vào khoảng trống kiến thức đó, chúng tôi hân hạnh giới thiệu loạt bài về y học thực chứng của Giáo sư Nguyễn Văn Tuấn. Bài sau đây bàn về khái niệm y học thực chứng là bài đầu tiên trong loạt bài sẽ được đăng hàng tháng.

Y học thực chứng (Evidence-based medicine) được định nghĩa như là một phương pháp thực hành y khoa dựa vào các dữ liệu y học một cách sáng suốt và có ý thức, nhằm nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân. Cụm từ chủ đạo trong định nghĩa này là dữ liệu y học, hay nói cụ thể hơn là bằng chứng khoa học thu thập từ những công trình nghiên cứu có liên quan đến vấn đề lâm sàng (1).
Bằng chứng khoa học mang tính chính thống là những dữ liệu được công bố trên các tập san khoa học được cộng đồng khoa học công nhận. Hiện nay, chỉ trong ngành y sinh học, đã có ít nhất 30.000 tập san (nhưng chỉ khoảng 10% nằm trong danh sách của Viện thông tin khoa học — Institute of Scientific Information), mỗi năm công bố trên 3 triệu bài báo khoa học, tương đương với 750 mét giấy (2)!
Với một lượng thông tin khổng lồ như thế, không một bác sĩ nào có thể cập nhật hóa kiến thức một cách đầy đủ. Đã có ước tính cho rằng chỉ riêng ngành nội khoa, để cập nhật hóa thông tin, một bác sĩ trung bình phải đọc 17 bài báo mỗi ngày, 365 ngày một năm! Nhưng trong thực tế, bác sĩ rất bận rộn, không có thì giờ theo dõi các bài báo khoa học. Một nghiên cứu ở Mĩ cho thấy bác sĩ thường trú chỉ dành 45 phút mỗi tuần để đọc báo khoa học về lĩnh vực mình quan tâm; trong đó có đến 45% không thường xuyên đọc tập san y khoa. Tuổi càng cao thời lượng đọc càng ít. Bác sĩ cao cấp chỉ tiêu ra 30 phút / tuần để đọc bài báo khoa học trên các tập san y khoa, và có đến 30-40% không thường xuyên theo dõi tập san y khoa. Vấn đề cần đặt ra là làm sao đánh giá được thông tin nào đáng đọc hay có giá trị khoa học.
Định nghĩa về y học thực chứng đòi hỏi bác sĩ phải sử dụng dữ liệu y học một cách “sáng suốt và có ý thức”. Nói cách khác, không chỉ là tiếp nhận dữ liệu, người thầy thuốc phải hiểu dữ liệu đó có ý nghĩa gì, và có đáng tin cậy hay không, để từ đó đi đến những so sánh khách quan hơn và quyết định tốt hơn. Thế nhưng trong thực tế thì rất ít thầy thuốc hiểu các dữ liệu khoa học trong các nghiên cứu y khoa. Theo một thống kê gần đây trên tập san JAMA, có đến 90% bác sĩ không hiểu ý nghĩa của những số liệu và phân tích trong các bài báo y học! Điều này thực ra cũng không có gì đáng ngạc nhiên và cũng chẳng phản ánh khả năng chuyên môn của bác sĩ, bởi vì trong quá trình huấn luyện ở trường y, sinh viên ít khi nào được tiếp cận với các phương pháp dịch tễ học và nhất là thống kê học, cho nên khi ra trường họ không nắm vững các kĩ năng quan trọng này.
Nghiên cứu y học được công bố trên các tập san nghiên cứu y khoa thường rất đa dạng, và xuất hiện với nhiều danh từ, thuật ngữ không mấy quen thuộc. Một số nghiên cứu thường thấy là meta-analysis (phân tích tổng hợp), randomized controlled clinical trial (RCT, nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên), prospective (longitudinal) study (nghiên cứu theo thời gian), cross-sectional study (nghiên cứu tiêu biểu một thời điểm), và case-control study (nghiên cứu bệnh chứng). Giá trị khoa học của những nghiên cứu này không giống nhau. Theo y học thực chứng, các nghiên cứu sau đây có giá trị khoa học xếp theo tứ tự thấp nhất đến cao nhất.

Nấc thang giá trị khoa học cho các loại nghiên cứu (bảng 1).

Giá trị (thấp nhất đến cao nhất)	Tên loại nghiên cứu	Vài đặc điểm chính
1	Ý kiến của các chuyên gia, bài điểm báo, xã luận, bình luận.	Thường là các bài báo được các tập san mời viết.
2	Nghiên cứu cơ bản trên chuột và động vật cấp thấp.	Các nghiên cứu sơ khởi trong phòng thí nghiệm về một phân tử hay tác nhân cụ thể.
3	Báo cáo lâm sàng (case reports).	Kinh nghiệm điều trị về một hay vài trường hợp lâm sàng đặc biệt và hiếm thấy.
4	Nghiên cứu bệnh chứng (case-control study).	Mục đích là tìm hiểu mối liên hệ giữa một yếu tố nguy cơ và bệnh tật.
5	Nghiên cứu tiêu biểu tại một thời điểm (cross-sectional study).	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.
6	Nghiên cứu theo thời gian (prospective / longitudinal study).	Mục đích thường là ước tính tỉ lệ phát sinh của bệnh (incidence) và các yếu tố liên quan đến bệnh trong một quần thể.
7	Thử nghiệm lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (randomized controlled clinical trial - RCT).	Sử dụng trong việc thẩm định mức độ hiệu nghiệm của một thuật điều trị lâm sàng trong một nhóm đối tượng cụ thể.
8	Phân tích tổng hợp (meta-analysis).	Tổng hợp các kết quả nghiên cứu RCT, cross-section, longitudinal và case-control.

Ý kiến cá nhân và điểm báo, xã luận
Một số bài báo trên các tập san y học là những ý kiến cá nhân của các giáo sư và chuyên gia trong ngành. Những ý kiến này thường xuất hiện dưới hình thức một bài xã luận (editorial), bình luận (commentary), hay điểm báo (review). Đây là những bài báo có giá trị thấp nhất trong khoa học, vì chúng chẳng cung cấp một bằng chứng khách quan, mà chỉ là những ý kiến cá nhân. Mà, ý kiến cá nhân thì thường, không ít thì nhiều, mang tính chủ quan. Đó là chưa kể một số giáo sư chỉ là những cái loa phát thanh cho các công ti dược, hay lợi dụng tập san để quảng cáo cho công ti của chính họ, chứ mục đích phục vụ khoa học chỉ là thứ yếu.
Nghiên cứu cơ bản (basic research)
Trong y học, các nghiên cứu cơ bản đóng vai trò rất quan trọng trong khám phá y khoa. Không có các nghiên cứu này, chúng ta chắc chắn không có một nền y học hiện đại như hiện nay. Những nghiên cứu này thường được tiến hành trên chuột hay thỏ, hay trong ống nghiệm. Đó là những nghiên cứu khởi đầu để thử nghiệm một giả thiết khoa học cụ thể nào đó. Bởi vì chỉ là nghiên cứu sơ khởi và không tiến hành trên bệnh nhân, cho nên đối với y học thực chứng giá trị khoa học của các nghiên cứu này rất thấp, chỉ hơn ý kiến cá nhân một bậc mà thôi.
Báo cáo trường hợp lâm sàng (case reports)
Bằng chứng có giá trị cao hơn nghiên cứu cơ bản là các phân tích về các trường hợp lâm sàng. Trong nhiều tập san y học, giới nghiên cứu thường báo cáo trường hợp bệnh nhân rất đặc biệt, rất hiếm, những trường hợp bệnh khó chẩn đoán, hay những trường hợp bệnh lí chưa được mô tả trong sách giáo khoa, những ca giải phẫu ngoạn mục, v.v... Có khi bác sĩ thành công trong chẩn đoán và điều trị (nếu không thì chắc chắn sẽ không có bài báo!) và những thành công đó không thể xem là bằng chứng khoa học được, vì không có giá trị khái quát hóa đến các bệnh nhân khác.
Nghiên cứu bệnh chứng (case-control study)
Các nghiên cứu có giá trị khoa học “trung bình” là các case-control study. Trong các nghiên cứu này, mục đích chính là tìm hiểu mối liên hệ giữa một yếu tố nguy cơ (risk factor) và một bệnh rất cụ thể. Để tiến hành nghiên cứu này, nhà nghiên cúu phải “đi ngược thời gian” với những qui trình được minh họa qua một nghiên cứu tiêu biểu mối liên hệ giữa việc sử dụng hormone (hormone therapy hay HT) và gãy xương như sau:
· bước thứ nhất: chọn một nhóm đối tượng đã bị gãy xương (còn gọi là cases) mà nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu;
· bước thứ hai: chọn nhóm đối chứng (gọi là controls) không bị gãy xương, nhưng mỗi người trong nhóm này phải có cùng độ tuổi, cùng giới tính, và các yếu tố lâm sàng khác với nhóm đối tượng;
· bước thứ ba: xem xét trong mỗi nhóm đối tượng và nhóm đối chứng có bao nhiêu người sử dụng HT và bao nhiêu người không sử dụng HT.
· bước thứ tư: ước tính odds ratio (hay thường viết tắt OR). Khi OR thấp hơn 1 có nghĩa là sử dụng HT giảm gãy xương; khi OR = 1 có nghĩa là HT không có ảnh hưởng gì đến gãy xương; và nếu OR cao hơn 1 thì đó là một “tín hiệu” cho thấy sử dụng HT có thể làm tăng nguy cơ gãy xương.
Nghiên cứu tiêu biểu một thời điểm (cross-sectional studies)
Các nghiên cứu có giá trị khoa học trên trung bình là nghiên cứu tiêu biểu một thời điểm.   Có người dịch “cross-sectional study” là “nghiên cứu cắt ngang”, nhưng tôi thấy cách dịch này không nói lên thực chất của nó. Trong thực tế, nghiên cứu này chọn một quần thể một cách ngẫu nhiên nhưng tiêu biểu cho một cộng đồng, tại một thời điểm nào đó. Mục đích chính của các nghiên cứu này là tìm hiểu tỉ lệ hiện hành (prevalence) của một bệnh nào đó, hay tìm hiểu mối tương quan giữa một yếu tố nguy cơ và một bệnh. Chẳng hạn như nếu chúng ta muốn tìm hiểu có bao nhiêu người trong độ tuổi 50 trở lên bị bệnh xơ vữa động mạch ở dân số sống trong nông thôn và thành phố, chúng ta có thể tiến hành như sau:
· bước thứ nhất: chọn một thành phố và một vùng nông thôn (với các tiêu chuẩn phù hợp cho định nghĩa thế nào là thành phố và thế nào là nông thôn), tìm hiểu xem có bao nhiêu quận và huyện;
· bước thứ hai: lập danh sách đối tượng nghiên cứu, gồm những đàn ông và phụ nữ trên 50 tuổi;
· bước thứ ba: sử dụng máy tính soạn một chương trình chọn (chẳng hạn như) 5% tổng số đối tượng đó một cách ngẫu nhiên;
· bước thứ tư: thu thập dữ liệu các đối tượng được chọn tại một thời điểm nào đó;
· bước thứ năm: xác định xem có bao nhiêu người bị xơ vữa động mạch, và phân tích mối liên hệ giữa các yếu tố lâm sàng và nguy cơ mắc bệnh.
Nghiên cứu theo thời gian (longitudinal studies hay prospective study)
Nghiên cứu có giá trị cao hơn nghiên cứu cross-section là các nghiên cứu theo thời gian. Mục đích của các nghiên cứu này là tìm hiểu mối liên hệ giữa một hay nhiều yếu tố nguy cơ và nguy cơ phát sinh bệnh tật (incidence).   Khác với nghiên cứu cross-section chỉ ghi nhận sự kiện tại một thời điểm, các nghiên cứu longitudinal phải theo dõi đối tượng trong một thời gian có thể là nhiều năm tháng. Do đó, nghiên cứu longitudinal thường tốn tiền hơn và công phu hơn các nghiên cứu cross-section. Chẳng hạn như chúng ta muốn tìm hiểu mối liên hệ giữa tỉ trọng cơ thể (body mass index - BMI) và nguy cơ tử vong, hay ước tính khả năng tiên đoán tử vong của BMI, chúng ta có thể tiến hành nghiên cứu theo qui trình sau đây:
· bước thứ nhất: chọn một quần thể tiêu biểu gồm N người một cách ngẫu nhiên tại một địa phương (hay nhiều địa phương);
· bước thứ hai: thu thập dữ liệu (như BMI chẳng hạn) ban đầu tại thời điểm t0;
· bước thứ ba: theo dõi quần thể trong một thời gian T và trong thời gian này, thu thập thêm dữ liệu và ghi nhận bao nhiêu người chết;
· bước thứ tư: phân tích mối liên hệ giữa BMI tại thời điểm t0 và tỉ lệ tử vong trong thời gian T. Kết quả của một nghiên cứu như thế có thể tóm tắt bằng một bảng số liệu như sau:
Đến đây, chúng ta cần phải phân biệt hai chỉ số quan trọng: tỉ lệ phát sinh – incidence và tỉ lệ hiện hành – prevalence. Tỉ lệ phát sinh chỉ có thể ước tính cho các nghiên cứu theo thời gian (tức là prospective study), những nghiên cứu phải theo dõi đối tượng trong một thời gian và thu thập tần số phát sinh bệnh trong thời gian đó. Còn tỉ lệ hiện hành chỉ có thể ước tính cho các nghiên cứu cross-section mà thôi.
Vì nghiên cứu cross-section chỉ thu thập thông tại một thời điểm nhất định, tỉ lệ hiện hành thực chất là một chỉ số đi ngược thời gian. Trong nghiên cứu cross-section khi phỏng vấn đối tượng, chúng ta có thể hỏi – chẳng hạn như - “anh/chị từng bị bệnh xơ vữa động mạch bao giờ chưa”; do đó, tỉ lệ hiện hành không cung cấp cho chúng ta nguy cơ tương lai. Nhưng tỉ lệ hiện hành cho chúng ta biết có bao nhiêu người bị bệnh trong một quần thể, và do đó cho chúng ta biết qui mô của vấn đề.

Ngược lại với qui mô và tính quá khứ của tỉ lệ hiện hành, tỉ lệ phát sinh cung cấp cho chúng ta thông tin về nguy cơ trong tương lai được giới hạn trong một thời gian nhất định. Tỉ lệ phát sinh thường thấp hơn tỉ lệ hiện hành. Biết được tỉ lệ phát sinh là một điều rất quan trọng và có ích cho việc lên kế hoạch để tiến hành những nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên.
Nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (randomized controlled clinical trial - RCT)
Các nghiên cứu vừa nêu trên (cross-section, longitudinal, và case control studies) là những nghiên cứu quan sát (observational study), vì nhà nghiên cứu không can thiệp vào đối tượng. Ngược lại với các nghiên cứu quan sát, thử nghiệm RCT là những nghiên cứu nhằm thử nghiệm mức độ ảnh hưởng, mức độ hiệu nghiệm của một sự can thiệp (intervention). “Can thiệp” ở đây phải hiểu là những thuật điều trị, kể cả thuốc và phẫu thuật, nhưng tôi sẽ chú trọng vào các RCT thử nghiệm thuốc. Có khá nhiều cách thiết kế nghiên cứu RCT, nhưng tôi chỉ nói đến một dạng nghiên cứu thông thường nhất: đó là nghiên cứu gồm hai nhóm bệnh nhân (còn gọi là parallel design). Để minh họa cho khái niệm RCT, tôi sẽ lấy ví dụ của công trình nghiên cứu Women’s Health Initiatives làm ví dụ. Trong công trình nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu muốn thử nghiệm xem mức độ hiệu nghiệm của calcium và vitamin D trong việc phòng chống gãy xương ở các phụ nữ sau thời mãn kinh như thế nào. Họ tiến hành những bước sau đây:
· bước thứ nhất: chọn một quần thể gồm 36.282 phụ nữ sau thời mãn kinh (tuổi từ 50 đến 79), thu thập tất cả các dữ liệu lâm sàng liên quan;
· bước thứ hai: dùng máy tính để phân chia quần thể đó thành hai nhóm một cách ngẫu nhiên: nhóm 1 gồm có 18.176 phụ nữ được điều trị bằng calcium và vitamin D hàng ngày (nhóm can thiệp); nhóm 2 gồm 18.106 phụ nữ cùng độ tuổi nhưng không được bổ sung calcium hay vitamin D (còn gọi là nhóm đối chứng hay placebo);
· bước thứ ba: theo dõi hai nhóm can thiệp và đối chưng trong thời gian 10 năm (tính trung bình là 7 năm, vì một số qua đời, một số mất liên lạc, và một số không muốn tiếp tục tham gia công trình nghiên cứu). Trong thời gian này, các nhà nghiên cứu tiếp tục thu thập dữ liệu lâm sàng và đo lương sinh hóa để theo dõi tình trạng của bệnh nhân, cũng như ghi nhận số phụ nữ bị gãy xương;
· bước thứ tư: sau khi hết thời hạn theo dõi, các nhà nghiên cứu lên kế hoạch phân tích dữ liệu xem xét hiệu quả của vitamin D và calcium đến việc giảm nguy cơ gãy xương. Kết quả chính của công trình nghiên cứu có thể tóm lược bằng một bảng thống kê như sau:

HOPE: một nghiên cứu RCT tiêu biểu
Chẳng hạn như trong công trình nghiên cứu HOPE (Heart Outcomes Prevention Evaluation) (3) tuyển chọn bệnh nhân trên 55 tuổi có nguy cơ bệnh tim mạch cao (tiền sử bệnh tim mạch, đột quị, tiểu đường, và ít nhất là một yếu tố nguy cơ như cao huyết áp, tăng cholesterol, hút thuốc lá, v.v…) Tính chung, công trình nghiên cứu tuyển chọn được 9297 bệnh nhân. Bệnh nhân được chia thành hai nhóm một cách ngẫu nhiên: nhóm dùng ramipril (10 mg/ngày) và nhóm chứng (placebo). Ngoài ra, bệnh nhân còn được ngẫu nhiên chia thành 2 nhóm: một nhóm sử dụng vitamin E và một nhóm chứng (giả vitamin E). Nói cách khác, đây là một công trình nghiên cứu được thiết kế theo mô hình “factorial” rất tinh vi và có hệ thống.
Bệnh nhân được theo dõi trong vòng 5 năm. Trong thời gian theo dõi, các nhà nghiên cứu ghi nhận các biến cố lâm sàng như nhồi máu cơ tim (myocardial infarction), đột quị, hay tử vong do bệnh tim mạch. Họ gọi chung các biến cố lâm sàng này là “composite outcome” (chỉ số hỗn hợp lâm sàng). Kết quả có thể tóm lược trong bảng số liệu sau đây: (bảng 2).

Kết quả chính của công trình nghiên cứu HOPE
Biến cố lâm sàng	Ramipril (n = 4645)^a	Placebo (n = 4652)^a	Tỉ số nguy cơ (relative risk) và khoảng tin cậy 95%
Nhồi máu cơ tim	459 (9.9)	570 (12.3)	0.80 (0.70 - 0.90)
Đột quị	156 (3.4)	226 (4.9)	0.68 (0.56 - 0.84)
Tử vong do bệnh tim mạch	282 (6.1)	377 (8.1)	0.74 (0.64 - 0.87)
Chỉ số hỗn hợp	651 (14.0)	826 (17.8)	0.78 (0.70 - 0.86)

Chú thích: ^a Số ngoài ngoặc kép là số bệnh nhân có biến cố lâm sàng; số trong ngoặc kép là phần trăm tính trên tổng số bệnh nhân cho từng nhóm. Ví dụ: Trong số 4645 bệnh nhân sử dụng ramipril, có 459 người hay 9.9% bị nhồi máu cơ tim, trong số 4652 bệnh nhân nhóm chứng (placebo) có 570 người hay 12.3% bị nhồi máu cơ tim. Do đó, tỉ số nguy cơ là 9.9 / 12.3 = 0.80, và tỉ số này dao động trong khoảng 0.70 đến 0.90 với xác suất 95%.

Số liệu trên cho thấy, ramipril giảm nguy cơ nhồi máu cơ tim 20%, giảm nguy cơ đột quị 32%, và giảm tử vong do bệnh tim mạch 25%. Tính chung các biến cố lâm sàng, ramipril giảm 22%. Do những kết quả khả quan trên đây, ủy ban thẩm định dữ liệu của công trình nghiên cứu đề nghị ngưng công trình nghiên cứu sớm hơn dự tính lúc ban đầu. Nói cách khác, vì các nhà nghiên cứu thấy thuốc ramipril có hiệu quả tốt, nên không có lí do để tiếp tục cho phân nửa bệnh nhân phải uống placebo.
Về tác động toàn cầu, theo tính toán của các nhà nghiên cứu, nếu 1/4 các bệnh nhân ở các nước phát triển (như Việt Nam chẳng hạn) và 1/2 bệnh nhân ở các nước kĩ nghệ tiên tiến được điều trị bằng ramipril, khoảng 2 triệu biến cố lâm sàng trên sẽ được ngăn ngừa.
Tuy nhiên, khi so sánh giữa hai nhóm vitamin E và placebo, không có khác biệt về tử vong, nhồi máu cơ tim hay đột quị giữa hai nhóm. Nói cách khác, vitamin E không có hiệu quả giảm các biến cố lâm sàng liên quan đến bệnh tim mạch.
Nói chung, đối với y học thực chứng, trong tất cả các nghiên cứu lâm sàng, kết quả từ các công trình thử nghiệm lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (RCT) được đánh là những nghiên cứu có giá trị khoa học cao nhất, nếu những nghiên cứu này được tiến hành nghiêm chỉnh và tuân theo các tiêu chuẩn về thiết kế, phương pháp phân tích, cũng như tuyển chọn đối tượng. Có thể nói không ngoa rằng công trình nghiên cứu HOPE đánh dấu một bước ngoặc trong nghiên cứu lâm sàng và RCT vì phương pháp thiết kế mới và logic, và kết quả của công trình này làm thay đổi thực hành lâm sàng.

Phân tích tổng hợp (Meta-analysis)
Thông thường với bất cứ một thuốc nào hay một thuật điều trị nào, một nghiên cứu RCT đơn lẻ không thể nào giải quyết dứt khoát vấn đề hiệu nghiệm, mà thường cần phải có nhiều nghiên cứu độc lập nhau. Nhiều nghiên cứu trên nhiều quần thể khác nhau, dù có cùng mục đích và tiến hành với một phương pháp chuẩn, có thể cho ra nhiều kết quả khác nhau, thậm chí trái ngược nhau. Trước sự khác biệt về kết quả như thế, vấn đề đặt ra là làm sao hệ thống hóa tất cả các kết quả nghiên cứu này để cho ra một “đáp số”, một “phát quyết” sau cùng. Gần đây, có một nghiên cứu mới ra đời có tên là “meta-analysis” mà tôi tạm dịch ra “phân tích tổng hợp”, vì thực chất của các nghiên cứu này là phân tích tất cả các kết quả nghiên cứu trong quá khứ. Trong y học thực chứng, kết quả phân tích tổng hợp được đánh giá là có giá trị khoa học cao nhất.
Cần phải nói thêm rằng, phân tích tổng hợp không chỉ áp dụng cho việc hệ thống hóa các nghiên cứu RCT, mà còn có thể áp dụng để tổng hợp kết quả từ các nghiên cứu cases-control, cross-section, và longitudinal. Trong mấy năm gần đây, trước tình trạng các nghiên cứu đơn lẻ cho ra quá nhiều kết quả khác nhau khó diễn dịch, phân tích tổng hợp đã trở thành một phương tiện nghiên cứu rất thông dụng. Không chỉ trong lĩnh vực nghiên cứu y khoa, mà các lĩnh vực khác như sinh học, nông nghiệp, tâm lí học, xã hội học, kinh tế học, v.v... đều bắt đầu sử dụng phân tích tổng hợp rất nhiều.
Trên đây chỉ là khái quát về những nghiên cứu y học mà bạn đọc hay tìm thấy trong các tập san y khoa trên thế giới. Hiểu biết được sự khác nhau giữa các nghiên cứu và nấc thang giá trị khoa học của chúng là một bước đầu trong việc thẩm định thông tin khoa học. Ngoài việc đó, người đọc còn phải đặt một số câu hỏi thông thường như: nghiên cứu này được tiến hành ở đâu, do ai làm, đối tượng trong nghiên cứu thuộc độ tuổi và giới tính nào, có bệnh gì, thời gian theo dõi bao lâu, các dữ liệu được phân tích như thế nào, cách diễn dịch có phù hợp với dữ liệu hay không, và quan trọng là nghiên cứu đã được công bố chưa, ở đâu. Tất cả các câu hỏi này sẽ giúp cho người tiếp nhận thông tin quyết định xem các kết quả nghiên cứu có giá trị gì hay không, và nếu có thì chúng có áp dụng cho cá nhân mình hay không.

Ưu điểm và yếu điểm của vài mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu cắt ngang (cross-sectional study)

Ưu điểm

Có thể nghiên cứu toàn bộ một quần thể;

Cung cấp ước tính tỉ lệ hiện hành và các yếu tố nguy cơ;

Có khả năng khái quát hóa rộng hơn;

Tương đối dễ thực hiện.

Yếu điểm

Rất dễ bias (như "survival bias", hiện tượng bệnh nhân sống lâu và có thể làm cho việc ước tính tỉ lệ hiện hàng không đúng với thực tế);

Dễ bị sai lầm trong phân nhóm (vì bệnh nhân ... quên);

Không thể phát biểu về nguyên nhân và hệ quả (vì chỉ 1 thời điểm);

Không thực tế đối với các bệnh hiếm.

Nghiên cứu xuôi thời gian (longitudinal study)

Ưu điểm

Có thể phát biểu về nguyên nhân và hệ quả (vì thông tin về yếu tố nguy cơ được thu thập trước khi bệnh phát sinh);

Có thể nghiên cứu các bệnh hiếm hay với tần số thấp.

Yếu điểm

Tốn kém thời gian và tiền;

Đối tượng "bỏ cuộc" hay "lost to follow-up".

Nghiên cứu bệnh chứng (case-control study)

Ưu điểm

Rất hữu hiệu cho các bệnh hiếm;

Không tốn kém;

Có thể thực hiện nhanh.

Yếu điểm

Dễ bị "selection bias" và chọn sai đối tượng nghiên cứu);

Dễ bị sai lầm trong việc phân bệnh;

Không thể phát biểu về nguyên nhân và hệ quả.

Nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (randomized controlled clinical trial)

Ưu điểm

Giảm các yếu "tố nhiễu" có thể ảnh hưởng đến bệnh như trong các nghiên cứu cắt ngang;

Có chọn nhóm ngẫu nhiên;

Có thể phát biểu về nguyên nhân và hệ quả.

Yếu điểm

Rất tốn kém thời gian và tiền;

Đối tượng "bỏ cuộc" hay "lost to follow-up".

Tài liệu tham khảo:
1. Sackett DL. Evidence based medicine: what it is and what it isn’t. BMJ 1996;312:71-72.
2. Mulrow CD. Systematic Reviews: Rationale for systematic reviews. BMJ 1994; 309:597-599.
3. The Heart Outcomes Prevention Evaluation Study Investigators. Effects of an Angiotensin-Converting–Enzyme Inhibitor, Ramipril, on Cardiovascular Events in High-Risk Patients. New Engl J Med 2000; 342:145-153.

Vài hàng về diễn giả

Nguyễn Văn Tuấn là giáo sư y khoa tại Đại học New South Wales, và giữ ghế chuyên gia cấp cao (Senior Research Fellow) của Hội đồng quốc gia về nghiên cứu y khoa và y tế của Australia (National Health and Medical Research Council), trưởng nhóm nghiên cứu về di truyền và dịch tễ học tại Viện nghiên cứu y khoa Garvan. Trước khi về Úc năm 2000, ông từng nghiên cứu hậu tiến sĩ ở Thụy Sĩ và Anh, phó giáo sư y khoa Đại học Wright State (Ohio, Mĩ), và giáo sư thỉnh giảng ở 3 đại học bên Mĩ, Hồng Kông, và Anh. Ông là một nhân vật quen thuộc trong ngành loãng xương quốc tề vì thường được mời thuyết giảng (invited lecture) và chủ tọa nhiều hội nghị quốc tế về loãng xương, từ Mĩ châu, Âu châu, Úc châu đến Á châu.
Ông là tác giả của 269 công trình khoa học, kể cả 165 công trình nguyên thủy (original contributions), 17 bài tổng quan, 15 bài xã luận trên các tập san y khoa nổi tiếng trên thế giới như Nature, Science, New England Journal of Medicine, Lancet, JAMA, BMJ, Annals of Internal Medicine, Archives of Internal Medicine, Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism, Journal of Bone and Mineral Research, Osteoporosis International, v.v…Ông còn đóng góp 11 chương sách trong các sách giáo khoa về loãng xương ở Mĩ. Các nghiên cứu của ông có ảnh hưởng trong chuyên ngành, với chỉ số trích dẫn trung bình là 52 lần, và có công trình được xếp vào hàng cổ điển (classic) với hơn 1000 lần trích dẫn.
Gs Nguyễn Văn Tuấn là phó biên tập cho 2 tập san về xương (BMC Musculoskeletal Disorders, BMC Research Notes) và thành viên ban biên tập của hầu hết các tập san hàng đầu về loãng xương trên thế giới. Ngoài ra, ông còn phục vụ trong các hội đồng bình duyệt chức danh giáo sư y khoa cho các đại học UCLA, UCSD, UCSF (Mĩ), Oxford (Anh) và Sydney (Úc); là chuyên gia bình duyệt cho hơn 20 tập san y khoa trên thế giới, và bình duyệt đơn xin tài trợ của các tổ chức như World Health Organization, Hong Kong Research Council, the Wellcome Trust, Scotland Medical Research Council, The Netherland Research Council, và NHMRC.
Ông đã được trao tặng 3 giải thưởng khoa học xuất sắc trong nghiên cứu ở Úc, và bằng khen tặng của Bộ trưởng Bộ Ngoại giao Việt Nam, Ủy ban Nhân dân TPHCM, Ủy ban Nhân dân tỉnh Kiên Giang về những đóng góp cho y tế, khoa học và giáo dục nước nhà. Ngoài các hoạt động khoa học trên trường quốc tế, Gs Tuấn còn là một cộng tác viên thường xuyên của Tạp chí Tia Sáng, Hoạt động Khoa học, Thời báo Kinh tế Sài Gòn, và các báo như Tuổi trẻ, Người lao động, Vietnamnet, Pháp luật TPHCM, v.v… với hơn 100 bài bình luận về các vấn đề y tế, giáo dục và khoa học trong nước. Ông đã xuất bản 7 đầu sách ở Việt Nam, và cuốn mới nhất là Y học thực chứng do Nhà xuất bản Y học ấn hành vào tháng 12 năm 2008.