Phần 2: Diễn giải kết quả nghiên cứu
Nguyễn Văn Tuấn*
Tóm tắt
Kết quả nghiên cứu lâm sàng thường được tóm lược bằng trị số P và khoảng tin cậy 95%. Nhưng trị số P rất dễ dẫn đến hiểu lầm và kết luận sai. Trị số P cũng không phản ảnh được tầm ảnh hưởng của can thiệp. Một kết quả với trị số P < 0,05 thường được xem là có ý nghĩa thống kê, nhưng kết quả đó không nói lên có ý nghĩa lâm sàng hay không. Trong vài năm gần đây, xu hướng ứng dụng phương pháp Bayes trong việc diễn giải kết quả nghiên cứu lâm sàng. Bài viết này điểm qua triết lý đằng sau kiểm định thống kê, kiểm định giả thuyết, và trình bày qui trình phân tích và đánh giá kết quả nghiên cứu qua phương pháp Bayes với hi vọng sẽ giúp cho bác sĩ và nhà nghiên cứu có một cách diễn giải gần với thực tế lâm sàng hơn là phương pháp cổ điển.
Summary
Resuts of clinical research are usually presented in terms of P values and confidence intervals. However, P values are often misinterpreted and could lead to wrong conclusion. Pvalues do not tell us whether an effect size is clinically relevant. A result with P < 0.05 is understood as “statistically significant”, but such a result may not have clinical significance. In recent years, the Bayesian methodology has been proposed as a calculus of evidence and has increasingly been adopted in clinical research. In this article, I briefly review the Fisher’s method significance testing, Neyman-Pearson’s method of hypothesis testing, and then present procedures of Bayesian inference via two examples of a clinical trial results. I hope that the ideas and methods presented here will help clinicians and researchers alike to have a better interpretation of results from clinical research.