Tin sức khỏe thường viết “tăng gấp đôi nguy cơ” hay “giảm 34% nguy cơ”. Đó là cách nói theo nguy cơ tương đối. Nguy cơ tương đối (risk ratio) là tỷ số nguy cơ xảy ra biến cố ở hai nhóm, còn hiệu số nguy cơ (risk difference, còn gọi là giảm nguy cơ tuyệt đối) là phần chênh lệch giữa hai nguy cơ quan sát được (Higgins và cs., 2019). Nguy cơ tuyệt đối trả lời câu hỏi đơn giản hơn: trong 100 hay 1.000 người, bao nhiêu người gặp biến cố.
Vì sao cùng một kết quả lại nghe rất khác nhau?
Nguy cơ tuyệt đối thường là những con số nhỏ, trong khi thay đổi tương đối tương ứng lại trông rất lớn (Gigerenzer và cs., 2007). Năm 1995, cơ quan quản lý thuốc ở Anh cảnh báo một thế hệ thuốc tránh thai làm tăng nguy cơ huyết khối “gấp đôi”, tức tăng 100%. Thực tế, cứ 7.000 phụ nữ dùng thế hệ thuốc cũ thì khoảng 1 người bị huyết khối, với thuốc mới con số này là 2: mức tăng tuyệt đối chỉ là 1 trên 7.000. Theo Gigerenzer và cs. (2007), đợt hoảng sợ ước tính kéo theo khoảng 13.000 ca phá thai tăng thêm trong năm sau đó.
Tương đối: “tăng 100%”, “giảm 34%”.
Tuyệt đối: “từ 1 lên 2 trên 7.000 người”, “từ 3,9% xuống 2,5%”.
Người làm truyền thông sức khỏe nên trình bày ra sao?
Tổng quan Cochrane của Akl và cs. (2011) cho thấy khi lợi ích được trình bày bằng mức giảm nguy cơ tương đối, người đọc thường cảm nhận hiệu quả lớn hơn so với mức giảm tuyệt đối dù cùng một dữ liệu. Nguyên tắc an toàn là luôn nêu nguy cơ tuyệt đối khi có và khi không có can thiệp, hoặc đặt hai con số cạnh nhau (Gigerenzer và cs., 2007). Các nguyên tắc viết cho công chúng khác có trong bài viết nội dung sức khỏe đúng cách.
Phân biệt với số người cần điều trị (NNT): NNT được suy ra từ hiệu số nguy cơ, tức nguy cơ tuyệt đối (Higgins và cs., 2019).
Câu hỏi thường gặp
Nguy cơ tương đối có phải là con số sai?
Không. Đây là thước đo hợp lệ; vấn đề chỉ nảy sinh khi nó đứng một mình, khiến người đọc không biết nguy cơ ban đầu lớn hay nhỏ.
Bài viết này được tổng hợp bởi Nguyễn Hoàng Anh Khoa (Dy Khoa), giảng viên Khoa Quan hệ công chúng và Truyền thông, Trường Đại học Văn Lang, và là người tốt nghiệp Thạc sĩ Truyền thông Khoa học và Thu hút Công chúng (Science Communication and Public Engagement) tại Universiti Malaya (UM), Malaysia. Đây là lĩnh vực chuyên môn cốt lõi mà anh được đào tạo bài bản và tiếp tục theo đuổi trong nghiên cứu, giảng dạy và thực hành nghề nghiệp.
Nếu bạn thấy bài viết có sai sót hoặc muốn góp ý, vui lòng gửi email về [email protected].
Tài liệu tham khảo
Akl, E. A., Oxman, A. D., Herrin, J., Vist, G. E., Terrenato, I., Sperati, F., Costiniuk, C., Blank, D., & Schünemann, H. (2011). Using alternative statistical formats for presenting risks and risk reductions. Cochrane Database of Systematic Reviews, 2011(3), CD006776. https://doi.org/10.1002/14651858.CD006776.pub2 (bản mở: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6464912)
Gigerenzer, G., Gaissmaier, W., Kurz-Milcke, E., Schwartz, L. M., & Woloshin, S. (2007). Helping doctors and patients make sense of health statistics. Psychological Science in the Public Interest, 8(2), 53-96. https://doi.org/10.1111/j.1539-6053.2008.00033.x (bản mở: https://www.stat.berkeley.edu/~aldous/157/Papers/health_stats.pdf)
Higgins, J. P. T., Li, T., & Deeks, J. J. (Eds.). (2019). Chapter 6: Choosing effect measures and computing estimates of effect. In J. P. T. Higgins, J. Thomas, J. Chandler, M. Cumpston, T. Li, M. J. Page, & V. A. Welch (Eds.), Cochrane handbook for systematic reviews of interventions (version 6.0, updated July 2019). Cochrane. https://training.cochrane.org/handbook/current/chapter-06
Gợi ý tìm nhanh:
Đang tìm kiếm bài viết...
Không tìm thấy bài viết nào chứa từ khoá "". Hãy thử từ khoá khác nhé!
Bài viết đã lưu
Chưa có bài viết nào được lưu
Bấm biểu tượng chiếc thẻ bookmark trên các bài viết để lưu lại và đọc offline bất cứ khi nào bạn muốn.
Liên hệ Dy Khoa
Cần trao đổi về một bài viết, hợp tác hay phỏng vấn?
Để lại vài dòng, tôi sẽ phản hồi trong vòng 48 giờ. Phóng viên cần ý kiến chuyên gia gấp, vui lòng ghi rõ hạn chót trong nội dung.