Bài trắc nghiệm bác sĩ về kiểm tra sàng lọc toán học – Tin mới nhất.

Tin tức khoa học chủ đề Bài trắc nghiệm bác sĩ về kiểm tra sàng lọc toán học
tại website Blogradio.org | Tin mới cập nhật hôm nay.

Bài trắc nghiệm bác sĩ về kiểm tra sàng lọc toán học
tin được nhiều người quan tâm.

Hãy tưởng tượng một cầu thủ bóng chày giả định. Gọi anh ấy là Alex. Anh ta thất bại trong một cuộc kiểm tra ma túy được biết là chính xác đến 95%. Có khả năng là anh ta thực sự có tội?

Nếu bạn nói 95 phần trăm, bạn đã sai. Nhưng đừng cảm thấy tồi tệ. Nó đưa bạn vào công ty của rất nhiều bác sĩ có học vấn cao.

OK, đây là một câu hỏi mẹo. Bạn thực sự không thể trả lời nó nếu không biết một số điều khác, chẳng hạn như có bao nhiêu cầu thủ bóng chày thực sự là người sử dụng ma túy có tội ngay từ đầu. Vì vậy, giả sử Alex chơi trong một giải đấu có 400 người chơi. Các cuộc điều tra trước đây chỉ ra rằng 5% tất cả người chơi (20 người trong số họ) sử dụng ma túy bất hợp pháp. Nếu bạn đã kiểm tra tất cả chúng, bạn sẽ bắt gặp 19 trong số chúng (vì bài kiểm tra chỉ chính xác 95 phần trăm) và một trong số chúng sẽ trông sạch sẽ. Mặt khác, 19 cầu thủ sạch sẽ bị coi là phạm tội, vì 5% trong số 380 cầu thủ vô tội sẽ bị xác định nhầm là người dùng.

Vì vậy, trong số tất cả những người chơi, kết quả xét nghiệm dương tính (có tội) sẽ xảy ra 38 lần – 19 người thực sự có tội và 19 người hoàn toàn vô tội. Do đó, xét nghiệm dương tính của Alex có nghĩa là có 50-50 khả năng anh ta thực sự có tội.

Bây giờ nếu những phép tính toán học này chỉ quan trọng đối với bóng chày, thì nó sẽ không đáng để viết blog. Nhưng các nguyên tắc tương tự cũng áp dụng cho các xét nghiệm sàng lọc y tế. Trong nhiều thập kỷ, các bác sĩ và các nhóm vận động đã thúc đẩy các xét nghiệm sàng lọc cho tất cả các loại bệnh mà không cần suy nghĩ nhiều về phép toán để giải thích kết quả xét nghiệm.

Quay trở lại năm 1978, một nghiên cứu nhận thấy rằng nhiều bác sĩ không hiểu mối quan hệ giữa độ chính xác của xét nghiệm và xác suất mắc bệnh. Nhưng những bác sĩ đó có lẽ đã đi học ở trường y vào những năm 60 và không được chú ý nhiều. Và không có blog hay Twitter để phổ biến thông tin y tế quan trọng vào thời đó. Vì vậy, một số nhà nghiên cứu của Trường Y Harvard gần đây đã quyết định lặp lại nghiên cứu. Họ đã đặt ra câu hỏi theo cùng một cách: “Nếu một xét nghiệm để phát hiện một căn bệnh mà tỷ lệ hiện mắc là 1 trên 1.000 có tỷ lệ dương tính giả là 5%, thì cơ hội mà một người được phát hiện có kết quả dương tính thực sự có bệnh?” Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng đây chỉ là các xét nghiệm sàng lọc, nơi các bác sĩ không biết về các triệu chứng của bất kỳ ai.

Trong số 10 sinh viên y khoa đưa ra câu hỏi, chỉ có hai người có câu trả lời đúng. Vì vậy, chúng ta có thể hy vọng rằng tám người kia sẽ phá vỡ trường y khoa và không bao giờ điều trị cho bất kỳ bệnh nhân nào. Nhưng trong số 25 “bác sĩ tham dự” được đưa ra câu hỏi, chỉ có sáu người có câu trả lời đúng. Các nhân viên bệnh viện khác (chẳng hạn như thực tập sinh và nội trú) không làm tốt hơn.

Trong số tất cả những người tham gia, câu trả lời phổ biến nhất là 95%, tỷ lệ chính xác của bài kiểm tra. Nhưng cũng như với thử nghiệm thuốc giả định, “giá trị tiên đoán dương tính” thực tế của thử nghiệm đối với số người thực sự mắc bệnh thấp hơn nhiều, trong trường hợp này chỉ là khoảng 2%. (Nếu cứ 1.000 người thì chỉ có 1 người mắc bệnh, thì xét nghiệm 1.000 người sẽ cho ra khoảng 50 trường hợp dương tính giả và 1 kết quả nhận dạng đúng; 1 chia cho 51 là 1,96 phần trăm.)

“Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng phần lớn những người được hỏi trong nghiên cứu tại một bệnh viện này không thể đánh giá PPV trong kịch bản được mô tả,” Arjun Manrai và các cộng tác viên đã viết trong một thư nghiên cứu được xuất bản 21 tháng 4 năm Nội y JAMA. “Hơn nữa, lỗi phổ biến nhất là đánh giá quá cao…, một lỗi có thể ảnh hưởng đáng kể đến quá trình chẩn đoán và điều trị.”

Thực sự, bạn không muốn một bác sĩ nói với bạn rằng có 95% khả năng bạn đang nâng ly khi xác suất thực tế chỉ là 2%.

Tuy nhiên, thật tự nhiên để tự hỏi, liệu những bài tập giả định này có bao giờ áp dụng cho cuộc sống thực hay không. Họ làm trong mọi thứ, từ tầm soát ung thư tuyến tiền liệt đến hướng dẫn chụp nhũ ảnh. Chúng cũng áp dụng cho các bản tin về các xét nghiệm chẩn đoán mới, một lĩnh vực mà các phương tiện truyền thông nói chung không hiểu lắm.

Một ví dụ gần đây liên quan đến bệnh Alzheimer. Vào tháng 3, tạp chí Thuốc tự nhiên xuất bản một báo cáo về một xét nghiệm lipid máu. Nó dự đoán sự xuất hiện sắp xảy ra (trong vòng hai đến ba năm) của bệnh Alzheimer (hoặc suy giảm nhận thức nhẹ) với độ chính xác hơn 90%. Các bản tin báo trước độ chính xác 90% của thử nghiệm như thể đó là một vấn đề lớn. Nhưng một bài bình luận sắc sảo hơn đã chỉ ra rằng một bài kiểm tra chính xác 90% như vậy trên thực tế sẽ sai tới 92% thời gian.

Đó là dựa trên tỷ lệ hiện mắc bệnh Alzheimer trong dân số là 1%. Nếu bạn chỉ kiểm tra những người trên 60 tuổi, tỷ lệ phổ biến sẽ lên đến 5 phần trăm. Trong trường hợp đó, kết quả dương tính với xét nghiệm chính xác 90 phần trăm là đúng 32 phần trăm thời gian. “Vì vậy, 2/3 kết quả xét nghiệm dương tính vẫn sai”, nhà dược học David Colquhoun của Đại học College London viết trong một bài blog, nơi anh ấy tính toán chi tiết để sử dụng trong việc đánh giá các bài kiểm tra sàng lọc như vậy.

Colquhoun lưu ý, cả báo cáo khoa học và báo chí đều không chỉ ra sự sai lầm trong tuyên bố chính xác 90%. Có vẻ như có “một âm mưu im lặng về những khiếm khuyết của các xét nghiệm sàng lọc,” ông nhận xét. Ông gợi ý rằng các nhà nghiên cứu đang tìm kiếm nguồn tài trợ có động cơ để thổi phồng kết quả của họ và bỏ qua việc đề cập đến mức độ tồi tệ của các thử nghiệm của họ, và các tạp chí tìm kiếm tiêu đề không muốn “dội gáo nước lạnh” vào một câu chuyện hay. “Có phải là mọi người không có khả năng thực hiện các phép tính? Chắc chắn là không, ”anh kết luận.

Nhưng nhiều bác sĩ và biên tập viên tạp chí và nhà báo chắc chắn không có khả năng (hoặc ít nhất là chưa thử) thực hiện các phép tính. Như các nhà nghiên cứu Harvard đã chỉ ra trong Nội y JAMA, nỗ lực đào tạo bác sĩ về thống kê cần được cải thiện.

Họ viết: “Chúng tôi ủng hộ việc tăng cường đào tạo về đánh giá chẩn đoán nói chung. “Cụ thể, chúng tôi ủng hộ việc sửa đổi các tiêu chuẩn giáo dục tiền y tế để kết hợp đào tạo về thống kê có lợi cho tính toán, vốn hiếm khi được sử dụng trong thực hành lâm sàng.”

Đào tạo về thống kê cũng sẽ là một ý tưởng tốt cho các chương trình báo chí đại học. Và nó nên là bắt buộc trong các chương trình báo chí khoa học cấp sau đại học. Nó không phải – có lẽ bởi vì nhiều sinh viên trong các chương trình như vậy đã có bằng khoa học tiên tiến. Nhưng điều đó không có nghĩa là họ thực sự hiểu thống kê. Ngay cả khi họ đã tham gia một khóa học thống kê. Các nhà báo khoa học thực sự cần một khóa học về suy luận thống kê và đánh giá bằng chứng, được thiết kế đặc biệt để đưa tin về các nghiên cứu khoa học. Có lẽ trong thời gian rảnh rỗi tôi có thể đặt một cái gì đó như vậy với nhau. Nhưng có lẽ tôi sẽ phải quảng cáo nó để có được tài trợ.

Theo dõi tôi trên Twitter: @tom_siegfried

Ghi chú của biên tập viên: Câu chuyện này được cập nhật vào ngày 23 tháng 4 năm 2014, để sửa lại tiêu đề và liên kết của David Colquhoun.


Vậy là bạn đã có thêm nhiều thông tin về chủ đề Bài trắc nghiệm bác sĩ về kiểm tra sàng lọc toán học
rồi nhé. Blogradio tin rằng bạn đã có nhiều kiến thức khoa học hữu ích rồi. Ngoài đọc bài viết này bạn có thể xem thêm nhiều tin tức khoa học – Công nghệ khác tại đây nhé: Xem tại đây.

Bài trắc nghiệm bác sĩ về kiểm tra sàng lọc toán học

Từ khoá liên quan đến chủ đề Bài trắc nghiệm bác sĩ về kiểm tra sàng lọc toán học

#Bài #trắc #nghiệm #bác #sĩ #về #kiểm #tra #sàng #lọc #toán #học.

Chân thành cảm ơn bạn đã đồng hành cùng Blogradio.

Nguồn: www.sciencenews.org

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.