Một em nghiên cứu sinh hỏi tôi rằng trong các nghiên cứu cắt ngang (x-sectional study) có thể dùng thuật ngữ ‘yếu tố tiên lượng’ hay không? Xin mượn cái note này để giải thích.
Câu trả lời ngắn là ‘không.’
Câu trả lời tương đối dài là như vầy. Các nghiên cứu cắt ngang không thể dùng để tiên lượng bệnh tật được. Lí do là bệnh (Y) và yếu tố nguy cơ (X) được đo lường tại 1 thời điểm, chúng ta không biết X xảy ra trước hay Y xảy ra trước.
Thí dụ: khi tôi quan sát những người bị lao phổi có nồng độ vitamin D thấp, tôi không biết nồng độ thấp đó xảy ra trước (hay sau) khi mắc bệnh lao. Do đó, không thể nói vitamin D là ‘yếu tố tiên lượng’ (predictive variable) được.
Đối với các nghiên cứu cắt ngang, chúng ta chỉ có thể nói X có liên quan với Y (association between X and Y). Do vậy, yếu tố X nên gọi là ‘Yếu tố liên quan’, hay ‘associative factor’ hay ‘associated factor’.
Vậy trong trường hợp nào thì dùng thuật ngữ ‘yếu tố tiên lượng’? Các nghiên cứu đoàn hệ (cohort prospective study) có thể dùng để tiên lượng bệnh, bởi vì các yếu tố X được đo lường trước khi bệnh Y xảy ra. Do vậy, đối với các nghiên cứu đoàn hệ thì có thể dùng ‘yếu tố tiên lượng’.
Em nghiên cứu sinh cho biết thêm là có ý kiến rằng “cứ có phân tích hồi qui là ‘yếu tố tiên đoán’.” Tôi e rằng ý kiến này không đúng.
Các mô hình hồi qui chỉ là công cụ và chúng không biết … nói. Các mô hình thống kê này có thể áp dụng cho gần như bất cứ loại nghiên cứu nào. Nghiên cứu cắt ngang hay đoàn hệ đều có thể dùng mô hình hồi qui (nhưng ý nghĩa thì khác). Mặc dù trong thuật ngữ tiếng Anh, các mô hình hồi qui dùng chữ ‘predictor variable’, nhưng điều đó không có nghĩa là yếu tố tiên lượng, bởi vì thuật ngữ đó chỉ dùng cho các nghiên cứu theo dõi bệnh nhân theo thời gian.
Tóm lại, thuật ngữ ‘yếu tố liên quan’ (associated factors) chỉ thích hợp cho các nghiên cứu cắt ngang và bệnh chứng. Chỉ có nghiên cứu đoàn hệ, theo dõi bệnh nhân, và bệnh xảy ra sau khi đo lường các yếu tố nguy cơ thì thuật ngữ ‘yếu tố tiẻn lượng’ (predictive factors) mới thích hợp.
Tuan V. Nguyen AM 