Nguy cơ (risk) là gì? Phân biệt nguy cơ, RR và OR

Trong một bài báo bạn đọc có câu: “Thuốc này làm giảm nguy cơ 30%.” Hoặc bác sĩ nói với bệnh nhân: “Nguy cơ của bác tăng gấp hai lần.” Nguy cơ là gì? Vì sao hiểu sai từ này dễ dẫn đến đọc sai kết quả nghiên cứu và giải thích sai cho người bệnh?

Nguy cơ là gì

Trong y học, nguy cơ (risk) là xác suất một biến cố xảy ra ở một nhóm người cụ thể, trong một khoảng thời gian cụ thể [4]. Nguy cơ không phải là số phận.

Công thức thường dùng:

Nguy cơ = số ca mới xuất hiện ÷ số người có nguy cơ lúc bắt đầu theo dõi [4]

Ví dụ (số minh họa, không phải số liệu dịch tễ thật): theo dõi 100 bệnh nhân tăng huyết áp trong 10 năm, có 20 người bị đột quỵ. Nguy cơ đột quỵ trong 10 năm của nhóm này là 20/100 = 20%.

Khi nói về nguy cơ, luôn trả lời đủ ba câu hỏi: nguy cơ của ai, biến cố gì, trong bao lâu. Nguy cơ đột quỵ 20% trong 10 năm rất khác với 20% trong 1 năm.

Công thức trên phù hợp khi mọi người được theo dõi trong cùng một khoảng thời gian. Nếu thời gian theo dõi mỗi người khác nhau, có người mất theo dõi hoặc vào nghiên cứu muộn, cần dùng tỷ suất (rate) với mẫu số là người-thời gian [4].

Nguy cơ, odds và tỷ suất: ba khái niệm hay bị nhầm

• Nguy cơ (risk) là xác suất: 20 người bị bệnh trong 100 người, nguy cơ = 20/100 = 0,20.
• Odds là tỷ số giữa số người có biến cố và số người không có: 20 người bị bệnh, 80 người không bị, odds = 20/80 = 0,25.
• Tỷ suất (rate) là tốc độ xuất hiện biến cố theo thời gian, ví dụ số ca mới trên tổng số người-năm theo dõi.

Ba đại lượng này liên quan nhưng không thay thế được cho nhau. Khi đọc một nghiên cứu, hãy xem tác giả đang báo cáo risk, odds hay rate, risk ratio hay odds ratio, rồi mới diễn giải.

Một nhầm lẫn khác là giữa nguy cơ và tỷ lệ hiện mắc. Nguy cơ hỏi: trong những người chưa bệnh, ai sẽ mắc mới? Tỷ lệ hiện mắc hỏi: tại một thời điểm, có bao nhiêu người đang mắc bệnh? [4]

Nguy cơ tuyệt đối và nguy cơ tương đối

Tỷ số nguy cơ (risk ratio, RR), còn gọi là nguy cơ tương đối (relative risk), so sánh nguy cơ của một biến cố ở nhóm này với nhóm kia, bằng cách chia nguy cơ nhóm phơi nhiễm cho nguy cơ nhóm so sánh [1]. RR bằng 1 nghĩa là nguy cơ hai nhóm như nhau. RR lớn hơn 1 nghĩa là nhóm phơi nhiễm có nguy cơ cao hơn, RR nhỏ hơn 1 nghĩa là nguy cơ thấp hơn [1].

Ví dụ (số minh họa): trong 1.000 người hút thuốc có 20 người bị ung thư phổi, trong 1.000 người không hút thuốc có 5 người.

• Nguy cơ nhóm hút thuốc = 20/1.000 = 2%.
• Nguy cơ nhóm không hút thuốc = 5/1.000 = 0,5%.
• RR = 2% ÷ 0,5% = 4.

Nói “nguy cơ cao gấp 4 lần” là đúng, nhưng chưa đủ. Nói thêm nguy cơ tuyệt đối: nguy cơ tăng từ 5 lên 20 ca trên 1.000 người, tức tăng thêm 15 ca trên mỗi 1.000 người.

Cùng một RR = 2 có thể có ý nghĩa rất khác nhau. Nếu nguy cơ nền là 1 ca trên 1.000 người thì nguy cơ tăng lên 2 ca trên 1.000 người, rất nhỏ. Nếu nguy cơ nền là 30% thì nguy cơ tăng lên 60%, một thay đổi rất lớn.

RR gộp hai con số thành một, nên che mất nguy cơ nền. Người đọc dễ đánh giá quá cao hiệu quả khi chỉ thấy số tương đối [3]. Vì vậy RR nên đi cùng nguy cơ tuyệt đối [3].

Tỷ số odds (OR) khác RR thế nào

Tỷ số odds (odds ratio, OR) là tỷ số giữa odds ở nhóm phơi nhiễm và odds ở nhóm so sánh. Với bảng 2×2, OR = (a×d) ÷ (b×c) [1]. OR được báo cáo rất thường xuyên trong y văn, nhưng người đọc lại hiểu theo trực giác như RR [2].

• Khi biến cố hiếm, OR gần bằng RR. Khi biến cố phổ biến (khoảng từ 10% trở lên ở nhóm không phơi nhiễm), OR sẽ làm RR trông lớn hơn thực tế [2].
• Trong nghiên cứu thuần tập, tính trực tiếp được RR. Trong nghiên cứu bệnh–chứng, thường chỉ tính được OR, và OR là ước lượng hợp lý của RR khi biến cố hiếm [2].

Ví dụ (số minh họa) cho biến cố phổ biến: nguy cơ ở nhóm phơi nhiễm là 40/100, ở nhóm so sánh là 20/100.

• RR = 40% ÷ 20% = 2,0.
• OR = (40/60) ÷ (20/80) = 0,667 ÷ 0,25 ≈ 2,7.

Cùng một dữ liệu, OR ≈ 2,7 trong khi RR = 2,0. Nếu đọc OR như RR, bạn sẽ hiểu hiệu ứng lớn hơn thực tế. Với biến cố hiếm (2/1.000 so với 1/1.000), RR = 2,0 và OR ≈ 2,0, hai số gần như trùng nhau.

Lỗi hay gặp khi đọc và báo cáo nguy cơ

1. Đọc OR như RR. Khi biến cố phổ biến, OR làm RR trông lớn hơn [2]. Hãy kiểm tra tác giả báo cáo OR hay RR và biến cố phổ biến đến mức nào.
2. Chỉ nói “giảm nguy cơ 30%” mà không nói nguy cơ nền. Giảm 30% từ 10% xuống 7% khác hẳn giảm 30% từ 0,1% xuống 0,07% [3].
3. Nói “nguy cơ 20%” mà không nêu ai, biến cố gì, trong bao lâu. Con số đó mất ý nghĩa nếu thiếu bối cảnh.
4. Nhầm nguy cơ với tỷ lệ hiện mắc. Nguy cơ đếm ca mới trong nhóm ban đầu chưa bệnh, tỷ lệ hiện mắc đếm số người đang mắc tại một thời điểm.
5. Dùng công thức nguy cơ đơn giản khi thời gian theo dõi không đều. Lúc đó cần tỷ suất theo người-thời gian.

Khi giải thích nguy cơ cho người bệnh

Bệnh nhân cần biết nguy cơ đó cao đến mức nào trong đời thực và họ nên làm gì. Từ góc nhìn của bệnh nhân, nguy cơ tuyệt đối thường cho thông tin thiết thực hơn nguy cơ tương đối [3]. Vài cách nói giúp dễ hiểu hơn:

• Dùng số tự nhiên thay vì chỉ dùng phần trăm: “Trong 100 người giống bác, khoảng 2 người có thể gặp biến cố này trong 10 năm.”
• Luôn nói rõ thời gian, để bệnh nhân không hiểu là biến cố sẽ xảy ra ngay.
• Nêu cả nguy cơ tương đối và nguy cơ tuyệt đối.
• Nhấn mạnh nguy cơ cao không có nghĩa chắc chắn mắc bệnh, nguy cơ thấp cũng không có nghĩa chắc chắn an toàn.
• Gắn nguy cơ với hành động cụ thể: kiểm soát huyết áp, bỏ thuốc lá, dùng thuốc đều, tái khám định kỳ.

Mục tiêu không phải làm bệnh nhân sợ, mà giúp họ hiểu đúng tình trạng của mình để cùng bác sĩ quyết định.

Checklist đọc một kết quả về nguy cơ

• Đây là nguy cơ, odds hay tỷ suất? Là RR hay OR?
• Nguy cơ của quần thể nghiên cứu nào, biến cố gì, trong bao lâu?
• Nguy cơ nền (ở nhóm so sánh) là bao nhiêu?
• Nếu là OR, biến cố hiếm hay phổ biến?
• Có khoảng tin cậy đi kèm không [2]?

Hiểu nguy cơ như vậy là đủ

Nguy cơ là xác suất xảy ra biến cố trong một nhóm và một khoảng thời gian xác định. RR và OR là các cách so sánh nguy cơ giữa hai nhóm, nhưng không thể đọc hai con số này như nhau, và không nên đọc chúng mà bỏ qua nguy cơ nền.

Hãy lưu bài viết này lại để khi đọc một bài báo lâm sàng hay giải thích nguy cơ cho người bệnh, bạn có sẵn checklist và các lỗi cần tránh.

Đọc tiếp

Bài liên quan: Cronbach’s alpha là gì? Khi nào bộ câu hỏi được coi là đáng tin và cách viết phần Bàn luận khi diễn giải kích thước hiệu ứng.