Thực hành dựa trên bằng chứng: gói ôn nước rút

Bảng công thức, các bước phương pháp chính cho từng chủ đề và 8 bài tập, kèm lời giải đầy đủ ở cuối.

Bài mớiQuay lại môn học

Trong cửa sổ in, hãy chọn “Lưu dưới dạng PDF” để giữ một bản trên thiết bị của bạn.

1Công thức và phương pháp

Thống kê thực hành dựa trên bằng chứng

Độ nhạy và độ đặc hiệu
Se = a/(a + c), Sp = d/(b + d)
Giá trị tiên đoán
PPV = a/(a + b), NPV = d/(c + d)
Độ chính xác
(a + d)/n
Tỷ số khả dĩ
LR+ = Se/(1 − Sp), LR− = (1 − Se)/Sp
PPV ở độ lưu hành p
Se·p / (Se·p + (1 − Sp)(1 − p))
Odds
odds = p/(1 − p); p = odds/(1 + odds); odds sau xét nghiệm = odds trước xét nghiệm × LR
Thước đo nguy cơ
RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER
Số bệnh nhân cần điều trị
NNT = 1/ARR, làm tròn lên; NNH = 1/(EER − CER)
Tỷ số chênh
OR = ad/(bc)
Tỷ suất mới mắc
ca mới / người-thời gian

Phương pháp

  1. Vẽ bảng 2 × 2 và ghi nhãn a, b, c và d trước khi tính.
  2. Đọc độ nhạy và độ đặc hiệu theo các cột, giá trị tiên đoán theo các hàng.
  3. Với độ lưu hành khác, hãy tưởng tượng 10 000 người và điền bảng bằng Se, Sp và độ lưu hành.
  4. Với tỷ số khả dĩ, đổi xác suất sang odds, nhân, rồi đổi ngược lại.
  5. Với một thử nghiệm, trước hết tìm EER và CER; sau đó RR = EER/CER, ARR = CER − EER và NNT = 1/ARR làm tròn lên.

Thống kê mô tả

Trung bình
x̄ = Σx/n
Độ lệch chuẩn mẫu
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
Trung vị
giá trị ở giữa của dữ liệu đã sắp xếp
Điểm z
z = (x − μ)/σ
Phân phối chuẩn
68% nằm trong ±1σ, 95% nằm trong ±2σ

Khoảng tin cậy

biết σ
x̄ ± z·σ/√n
chưa biết σ
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z tới hạn
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Cỡ mẫu
n = (z·σ/E)², rounded up

Phương pháp

  1. Quyết định giữa z (biết σ của tổng thể) và t (chỉ có s của mẫu, với n − 1 bậc tự do).
  2. Tìm giá trị tới hạn cho mức tin cậy.
  3. Sai số biên: E = giá trị tới hạn × độ lệch chuẩn/√n.
  4. Khoảng: x̄ ± E.

Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy

Kiểm định z cho giá trị trung bình
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Kiểm định t cho giá trị trung bình
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Hai phía ở mức 5%
bác bỏ H0 nếu |z| > 1,96
Khoảng tin cậy
x̄ ± z·σ/√n

Phương pháp

  1. Nêu H₀ và H₁ và quyết định kiểm định một phía hay hai phía.
  2. Tính thống kê kiểm định: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), hoặc với s và t.
  3. So sánh với giá trị tới hạn, hoặc tìm giá trị p.
  4. Bác bỏ H₀ nếu thống kê vượt quá giá trị tới hạn (p dưới α), và nêu kết luận bằng lời.

2Bài tập

1.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứngTrung bình
xét nghiệmcó bệnhkhông có bệnhtổngdương27027297abâm20653673cdtổng290680970

Bài tập luyện tập (giá trị tự tạo, không phải hướng dẫn lâm sàng). Một xét nghiệm mới được so sánh với tiêu chuẩn tham chiếu trong một nghiên cứu (xem bảng 2 × 2). Hãy tìm tỷ số khả dĩ dương LR+. Làm tròn đến hai chữ số thập phân.

a = 270b = 27c = 20d = 653
LR+ =
2.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứngKhó
p (%)PPV (%)5%PPV = ?100

Bài tập luyện tập (giá trị tự tạo, không phải hướng dẫn lâm sàng). Một xét nghiệm sàng lọc có độ nhạy 98% và độ đặc hiệu 93%. Nó được dùng trong một quần thể có độ lưu hành 5%. Hãy tìm giá trị tiên đoán dương PPV theo phần trăm. Làm tròn đến một chữ số thập phân.

Se = 98%Sp = 93%p = 5%
PPV = %
3.Thống kê mô tảTrung bình
2025303540455055

Tìm độ lệch chuẩn mẫu s của dữ liệu: 59, 58, 22, 31, 56, 20.

n = 6
s =
4.Thống kê mô tảKhó
z −2−1012

Điểm thi có phân phối chuẩn với trung bình 50 và độ lệch chuẩn 15. Tìm điểm z z của điểm số 56.

μ = 50σ = 15x = 56
z =
5.Khoảng tin cậyTrung bình
n = 15, sd​ = 20LUd̄ = 8,4E = ?90%

Huyết áp của 15 bệnh nhân được đo trước và sau một đợt điều trị. Các hiệu d = trước − sau (mmHg) có trung bình 8,4 và độ lệch chuẩn 2. Tìm sai số biên E của khoảng tin cậy 90% cho hiệu trung bình.

n = 15d̄ = 8,4sd = 290%t(14) = 1,761
E = mmHg
6.Khoảng tin cậyKhó
σ = 35, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 295%

Độ lệch chuẩn của tổng thể là 35. Cần cỡ mẫu n lớn bao nhiêu để khoảng tin cậy 95% cho giá trị trung bình có sai số biên nhiều nhất là 2?

σ = 35E = 295%
n =
7.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậyTrung bình
−2,2622,262t = ?df = 9

10 nhân viên làm bài kiểm tra đánh máy trước và sau một khóa đào tạo. Với mỗi người, hiệu d = sau − trước (từ mỗi phút) được ghi lại. Hiệu trung bình là 3,87 và độ lệch chuẩn của các hiệu là 7,2. Tìm thống kê kiểm định ghép cặp t cho H₀: μd = 0.

n = 10d̄ = 3,87sd = 7,2
t =
8.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậyKhó
−1,961,96z = ?

Trong một thử nghiệm, 63 trong 250 bệnh nhân dùng phương pháp điều trị A hồi phục, và 80 trong 200 bệnh nhân dùng phương pháp B. Dùng tỉ lệ gộp, tìm thống kê kiểm định z cho H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 63n₁ = 250x₂ = 80n₂ = 200
z =

3Dung dịch

1.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứng

Đáp số: LR+ = 23,45

Tỷ số khả dĩ và các thước đo nguy cơ: LR+ = độ nhạy/(1 − độ đặc hiệu), LR− = (1 − độ nhạy)/độ đặc hiệu. Trong một thử nghiệm, EER và CER là tỷ lệ biến cố khi có và không điều trị: RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER và NNT = 1/ARR, làm tròn lên. Trong nghiên cứu bệnh–chứng chỉ có thể dùng tỷ số chênh OR = ad/(bc). Tỷ suất mới mắc = số ca mới/người-thời gian.

Độ nhạy và độ đặc hiệu

Se = 270/290 = 0,931
Sp = 653/680 = 0,9603

Tỷ số khả dĩ dương

LR+ = 0,931/(1 − 0,9603) = 23,45

Đáp số

LR+ = 23,45
2.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứng

Đáp số: PPV = 42,4 %

Giá trị tiên đoán phụ thuộc vào độ lưu hành: PPV = Se·p/(Se·p + (1 − Sp)(1 − p)) và NPV = Sp(1 − p)/(Sp(1 − p) + (1 − Se)p). Với tỷ số khả dĩ: odds trước xét nghiệm = p/(1 − p), odds sau xét nghiệm = odds trước xét nghiệm × LR, xác suất = odds/(1 + odds). Với dân số N, dương tính thật = N·p·Se và dương tính giả = N·(1 − p)·(1 − Sp). NNT = 1/(CER × RRR), làm tròn lên.

Dương tính thật và giả (trên mỗi người)

Se·p = 0,98·0,05 = 0,049
(1 − Sp)·(1 − p) = 0,07·0,95 = 0,0665

Giá trị tiên đoán dương

PPV = 0,049/(0,049 + 0,0665) = 0,4242 ≈ 42,4%

Đáp số

PPV = 42,4%

Độ lưu hành càng thấp thì PPV của cùng một xét nghiệm càng thấp.

3.Thống kê mô tả

Đáp số: s = 18,65

Thống kê mô tả: trung bình là tổng chia cho n; trung vị là giá trị ở giữa của dữ liệu đã sắp xếp (trung bình của hai giá trị giữa khi n chẵn). Độ lệch chuẩn mẫu là s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). Điểm z z = (x − μ)/σ cho biết một giá trị cách trung bình bao nhiêu độ lệch chuẩn.

Trung bình

x̄ = 246/6 = 41

Bình phương các độ lệch

Σ(x − x̄)² = 18² + 17² + (−19)² + (−10)² + 15² + (−21)² = 1740

Độ lệch chuẩn

s = √(1740/5) = 18,65

Đáp số

s = 18,65
4.Thống kê mô tả

Đáp số: z = 0,4

Thống kê mô tả: trung bình là tổng chia cho n; trung vị là giá trị ở giữa của dữ liệu đã sắp xếp (trung bình của hai giá trị giữa khi n chẵn). Độ lệch chuẩn mẫu là s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). Điểm z z = (x − μ)/σ cho biết một giá trị cách trung bình bao nhiêu độ lệch chuẩn.

Chuẩn hóa

z = (56 − 50)/15 = 0,4

Đáp số

z = 0,4
5.Khoảng tin cậy

Đáp số: E = 0,9094 mmHg

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

Giá trị tới hạn

df = 14, t = 1,761

Sai số biên

E = 1,761·2/√15 = 0,9094

Đáp số

E = 0,9094 mmHg
6.Khoảng tin cậy

Đáp số: n = 1177

Khoảng tin cậy cho giá trị trung bình: x̄ ± sai số biên. Khi biết σ của tổng thể, sai số biên là z·σ/√n; khi chỉ có độ lệch chuẩn mẫu s, dùng t với n − 1 bậc tự do: t·s/√n. Giá trị tới hạn: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). Để có sai số biên E hoặc nhỏ hơn, cần n ≥ (z·σ/E)², làm tròn lên.

Giải tìm n

n = (1,96·35/2)² = 1176

Làm tròn lên

Cỡ mẫu là một số nguyên, và làm tròn xuống sẽ khiến sai số biên quá lớn.

n = 1177

Đáp số

n = 1177
7.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy

Đáp số: t = 1,7

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

Sai số chuẩn của hiệu trung bình

SE = 7,2/√10 = 2,277

Thống kê kiểm định

t = 3,87/2,277 = 1,7

Đáp số

t = 1,7

Với df = 9, giá trị tới hạn hai phía ở mức 5% là 2,262; |t| nhỏ hơn, nên H₀ không bị bác bỏ.

8.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy

Đáp số: z = −3,351

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

Các tỉ lệ mẫu

p̂₁ = 63/250 = 0,252
p̂₂ = 80/200 = 0,4
p̂ = 143/450 = 0,3178

Sai số chuẩn theo H₀

SE = √(0,3178·0,6822·(1/250 + 1/200)) = 0,04417

Thống kê kiểm định

z = (0,252 − 0,4)/0,04417 = −3,351

Đáp số

z = −3,351

|z| > 1,96, nên H₀ bị bác bỏ ở mức 5% (hai phía).

ExamProblems · examproblems.com/courses/evidence-based-practice