Dịch tễ học đối diện với những hạn chế [Phần IV]: Sự cứu rỗi từ thống kê?

February 3, 2014 by Kinh Nguyen

[caption id="" align="alignleft" width="96"] Alex Walker[/caption]

Với những hiện tượng gây nhiễu, sai lệch và các sai số đo lường gần như không tránh được, rất nhiều nhà dịch tễ học được phỏng vấn bởi tạp chí Science đã nói rằng dịch tễ học các yếu tố nguy cơ đang ngày càng lệch khỏi các giới hạn của mình cho dù nghiên cứu có được tiến hành cẩn thận như thế nào đi nữa. Nhà dịch tễ học của Harvard, Alex Walker nói “Tôi thấy khó tưởng tượng được một phương pháp liên quan đến việc nghiên cứu thói quen của con người kéo dài trong một giai đoạn thời gian có thể đưa ra một ước lượng gia tăng nguy cơ đáng tin cậy...”. Norman Breslow, nhà sinh thống kê của Đại học Washington, Seattle nói thêm “Ngay cả với các kĩ thuật thống kê tinh vi đã được đưa vào sử dụng trong nghiên cứu dịch tễ trong 20 năm qua - những công cụ để phân tách ra những ảnh hưởng rất nhỏ, tính toán các ảnh hưởng trên lý thuyết của các sai lệch, hiệu chỉnh cho các yếu tố gây nhiễu tiềm tàng, v.v. - cũng không thể bù được cho những giới hạn vốn có của dữ kiện”

Norman Breslow - Đồng tác giả với Nicholas Day phát triển và phổ biến thiết kế nghiên cứu bệnh-chứng bắt cặp, số thống kê Breslow-Day để kiểm định tính đồng nhất của tỉ số chênh.

Breslow nói

Trong 30 năm qua, phương pháp luận đã thay đổi rất nhiều. Bây giờ người ta thực hiện ngày càng nhiều các mô hình toán học trên kết quả nghiên cứu, lập phương trình hồi quy, phân tích hồi quy. Nhưng câu hỏi vẫn còn đó: Chất lượng cơ bản của dữ kiện là gì, và đến mức nào thì các phân tích thống kê kiểm soát sai lệch không thể kiểm soát được nữa? Một trong những điều nguy hiểm khi có những kĩ thuật toán học lôi cuốn này là người ta sẽ nghĩ họ có thể kiểm soát được những thứ mà vốn đã không thể kiểm soát được.”

Breslow nói thêm rằng các nhà dịch tễ học sẽ thường báo cáo rằng họ đã khám phá được một mối liên quan có khả năng là nhân quả giữa một yếu tố nguy cơ và một bệnh tật nhất định bởi vì mối liên quan là “có ý nghĩa thống kê”, có nghĩa là khoảng sai số - giới hạn của khoảng tin cậy 95% - không bao gồm giá trị của giả thuyết không hay giả thuyết về việc không có sự tồn tại của ảnh hưởng. Kiểu khoảng tin cậy thống kê như vậy có ý nghĩa ít hơn nhiều so với tên gọi của nó. Việc tính toán khoảng tin cậy chỉ tính đến biến thiên ngẫu nhiên trong dữ kiện mà bỏ qua các sai số hệ thống, các sai lệch và yếu tố gây nhiễu, những yếu tố mà hầu như lúc nào cũng sẽ áp đảo các biến thiên thống kê.

Sander Greenland - Đồng tác giả sách dịch tễ học hiện đại với Kenneth Rothman, đóng góp trong phân tích tổng hợp, Bayesian.

Sander Greenland, nhà dịch tễ học tại Đại học California, Los Angeles (UCLA) nói hầu hết đồng nghiệp của ông không hiểu được một điểm đơn giản này “Người ta muốn làm gì khi họ thấy một khoảng tin cậy 95%, họ sẽ nói “Tôi cá là có 95% cơ hội là giá trị thật sẽ nằm trong khoảng đó”. Ngay cả khi họ phủ nhận điều đó, thì bạn sẽ thấy họ hành xử và thảo luận kết quả nghiên cứu của họ như đó đúng là ý nghĩa chính xác của khoảng tin cậy. Dưới những điều kiện nhất định, nhận xét đó sẽ không cách quá xa so với sự thật, nhưng những điều kiện đó nói chung là không thỏa trong trong nghiên cứu dịch tễ học.”

Phần V: Tin vào điều gì?