Ước tính cỡ mẫu cho nghiên cứu y học.Tuan V. Nguyen Garvan Institute of Medical ResearchSydney

Qui trình phản nghiệm falsificationism• Qui trình phản nghiệm: – Bước 1: đề ra giả thuyết – Bước 2: thu thập dữ liệu để phản nghiệm giả thuyết chứng minh rằng giả thuyết sai • Thống kê:

Ước tính cỡ mẫu cho

nghiên cứu y học

Tuan V NguyenGarvan Institute of Medical Research

Sydney

Nội dung

• Lí thuyết về ước tính cỡ mẫu

• Thông số cần thiết

• Ví dụ về ước tính cỡ mẫu

Qui trình phản nghiệm (falsificationism)

• Qui trình phản nghiệm:

– Bước 1: đề ra giả thuyết

– Bước 2: thu thập dữ liệu để phản nghiệm giả thuyết (chứng minh rằng giả thuyết sai)

• Thống kê:

– Bước 1: phát biểu giả thuyết Ho (không có hiệu quả, không có liên hệ, không khác nhau giữa hai nhóm, v.v…)

– Bước 2: thu thập dữ liệu D

– Bước 3: ước tính xác suất dữ liệu D nếu Ho đúng

Tương quan giữa chẩn đoán y khoa và

suy luận trong khoa học

Chẩn đoán y khoa Kiểm định giả thiết khoa học

Chẩn đoán bệnh Thử nghiệm một giả thiết khoa học

Bệnh trạng (có hay không) Giả thiết khoa học (Ha hay Ho)

Phương pháp xét nghiệm Kiểm định thống kê

Kết quả xét nghiệm +ve Trị số p < 0.05 hay “có ý nghĩa thống kê”

Kết quả xét nghiệm –ve Trị số p > 0.05 hay “không có ý nghĩa

thống kê”

Dương tính thật (sensitivity) Power; 1-b; P(s | Ha)

Dương tính giả (false positive) Sai lầm loại I; trị số p; a; P(S | Ho)

Âm tính giả (false negative) Sai lầm loại II; b; b = P(NS | Ha)

Âm tính thật (đặc hiệu, hay specificity) Âm tính thật; 1-a = P(NS | Ho)

Các thông số cần thiết

• Mô hình nghiên cứu

– Nghiên cứu cắt ngang (cross-sectional study)

– Nghiên cứu xuôi thời gian (prospective study)

– Nghiên cứu bệnh chứng (case-control study)

– Kiểm tra (survey)

• Sai lầm I và II

• Tiêu chí lâm sàng

– Biến phụ thuộc chính (primary dependent variable hay outcome hay

endpoint)

• Hệ số ảnh hưởng (effect size)

– Mức độ ảnh hưởng mà nhà nghiên cứu biết trước hay nằm trong giả thuyết.

– Nghiên cứu hiệu quả của rosiglitazone đến bệnh đái tháo

đường, tiêu chí có thể là lượng đường trong máu

– Nghiên cứu hiệu quả của rosiglitazone đến bệnh nhồi máu cơ tim, tiêu chí có thể là tỉ lệ nhồi máu cơ tim

– Nghiên cứu ước tính tỉ lệ hút thuốc lá thì tiêu chí cũng chính là tỉ

lệ này

Khái niệm “effect size”

• Một cách đơn giản, là một chỉ số về độ ảnh hưởng của một thuật can thiệp.

• Vấn đề là đơn vị đo lường của tiêu chí lâm sàng khác nhau quá

• Dẫn đến “standardized effect size” – hệ số ảnh hưởng chuẩn hóa

• Chuẩn hóa lấy độ lệch chuẩn (standard deviation) làm đơn vị

đo lường chính!

1 0

0

x x ES

s





X1 là số trung bình của nhóm can thiệp;

X0 là số trung bình của nhóm đối chứng; và

S0 là độ lệch chuẩn của nhóm đối chứng

Vài ví dụ về “effect size”

• Ví dụ 1: Nghiên cứu về bệnh cao huyết áp: bệnh nhân

được điều trị bằng một thuốc trong nhóm beta-blocker

– Trước khi điều trị, SBP: 140 mmHg, độ lệch chuẩn (SD): 22

– Sau khi điều trị: 125 mmHg

• Ví dụ 2: Nghiên cứu loãng xương

– MĐX (mật độ xương) lúc ban đầu: 0.68 g/cm2, SD = 0.12 g/cm2.– 6 tháng sau điều trị: MĐX = 0.72 g/cm2, SD=0.13 g/cm2

ES cho nghiên cứu 1: ES = (140 – 125) / 22 = 0.68

ES cho nghiên cứu 2: ES = (0.72 – 0.68) / 0.12 = 0.33

Diễn dịch Effect size

Effect size Diễn dịch: ảnh hưởng

0.8 hay cao hơn Lớn

ES = 0.2 tương đương với độ khác biệt về chiều cao của một em bé 15

tuổi và một em bé 16 tuổi

ES = 0.5 tương đương với độ khác biệt về chiều cao của một em bé 14 tuổi

và một em bé 18 tuổi

ES = 0.8 tương đương với độ khác biệt về chỉ số thông minh (IQ) của một

sinh viên năm thứ nhất và một tiến sĩ

Đây là ý kiến của các vị tâm lí học – không phải của người soạn bài giảng!!!

Công thức cỡ mẫu chung

• C là hằng số liên quan đến sai sót I và II trong bảng số

1 trình bày slide trước

n 

Nghiên cứu một nhóm: ước tính chỉ số

Nghiên cứu một nhóm: ước tính tỉ lệ lưu

– Sai số ước tính khoảng 2% (m = 0.02)

– Sai sót I = 5% (tức khoảng tin cậy 95%)

002

.0

96

Nghiên cứu so sánh 2 số trung bình

• Mục tiêu: Thử nghiệm thuốc alendronate trong việc điều trị loãng xương ở phụ nữ sau thời kì mãn kinh Hai nhóm bệnh nhân được tuyền: nhóm can thiệp và nhóm đối chứng

• Thông số:

– Tiêu chí để đánh giá hiệu quả của thuốc là mật độ xương

(BMD)

– BMD sau thời kì mãn kinh: 0.80 g/cm2, SD 0.12 g/cm2

– Giả thuyết: sau 12 tháng MĐX tăng 5% (tức 0.80 x 1.05 = 0.84)– ES = (0.84 – 0.80) / 0.12 = 0.3333

– Power = 0.90, alpha = 0.05, C = 10.51

• Số cỡ mẫu cho mỗi nhóm:

  0.333 189

51.102

Nomogram để ước tính cỡ mẫu cho 2 nhóm

Cách sử dụng:

Lấy ví dụ trước, chúng ta có

ES = 0.33, power = 0.9

Đánh dấu 0.33 ở cột trái, 0.9 cột phải;

Kẻ nối hai điểm đã đánh dấu bằng một thước thẳng

Điểm giao chéo giữa đường kẻ thẳng và cột giữa chính là số

cỡ mẫu cần thiết cho a = 0.05 hay 0.01

Nghiên cứu so sánh 2 tỉ lệ

• Mục tiêu: Nghiên cứu lâm sàng đánh giá hiệu quả của một loại thuốc chống gãy xương sống Hai nhóm bệnh nhân sẽ được tuyển: can thiệp và đối chứng

Lí thuyết

• Gọi tỉ lệ 2 nhóm là p1 và p2

  = | p1 + p2 |

• p = (p1 + p2) / 2

• Z/2 là hằng số cho sai sót loại I

• Z là hằng số cho sai sót loại II (power)

• Công thức ước tính cỡ mẫu là:

Công trình nghiên cứu này cần phải tuyển ít nhất là 2722 (1361 x 2) bệnh nhân để kiểm định giả thiết trên.

– Khoảng 25% đàn ông hút thuốc lá p = 0.25

– Odds ratio giữa hút thuốc lá gãy xương: OR = 2





4 1

OR

C n

Công trình nghiên cứu cần phải tuyển ít nhất là 350 đối tượng (175 bệnh nhân và 175 đối chứng) để kiểm định giả thiết trên

Các phương pháp ước tính cỡ mẫu khác

• Để “chứng minh” hai nhóm tương đương nhau

• Để ước tính hệ số tương quan

• Nghiên cứu chẩn đoán

• Nghiên cứu về sống sót (survival study)

Những vấn đề cần lưu ý

• Điều chỉnh cho hiện tượng “bỏ cuộc”

• Điều chỉnh cho trường hợp không cân đối giữa hai nhóm

• Ước tính cỡ mẫu là bước đầu trong nghiên cứu