JAMA – Cách giải thích các số liệu y khoa với người bệnh
Brian J. Zikmund-Fisher, PhD, MA
Các NVYT thường sử dụng số liệu để định hướng quyết định, theo dõi sức khỏe bệnh nhân và truyền đạt thông tin. Mặc dù các cuộc trò chuyện không dùng số có thể được khuyến nghị trong một số trường hợp (ví dụ: nhiều quyết định sàng lọc ung thư), việc cung cấp thông tin số, đặc biệt là khi bệnh nhân yêu cầu, có thể hữu ích trong việc ra quyết định chung.
Tuy nhiên, hiệu quả của việc chia sẻ thông tin số phụ thuộc vào khả năng hiểu và diễn giải những con số này của bệnh nhân. Việc hiểu các con số có thể khó khăn đối với những bệnh nhân có kỹ năng tính toán hạn chế. Dữ liệu từ Chương trình Đánh giá Năng lực Người lớn Quốc tế năm 2023 (một cuộc khảo sát do Trung tâm Thống kê Giáo dục Quốc gia Hoa Kỳ thực hiện) báo cáo rằng chỉ có 34% trong số 4637 người lớn ở Hoa Kỳ có thể thực hiện các nhiệm vụ tính toán đơn giản (ví dụ: xác định giá trị lớn nhất trong danh sách không có thứ tự).
Khả năng tính toán cũng chồng chéo với các kỹ năng xử lý thông tin cơ bản khác: 97% người lớn ở trình độ tính toán thấp nhất có trình độ đọc viết thấp nhất và 81% chưa hoàn thành trung học phổ thông.
Đầu tiên, nên sử dụng các con số (kể cả gần đúng) để mô tả xác suất rủi ro. Ý nghĩa của các thuật ngữ xác suất bằng lời nói (ví dụ: hiếm, phổ biến hoặc không có khả năng xảy ra) khác nhau tùy theo từng người và từng tình huống. Một đánh giá có hệ thống về 24 nghiên cứu cho thấy mọi người hiểu “hiếm” có nghĩa là xác suất từ 0% đến 80%, trong khi cách hiểu về “phổ biến” dao động từ 10% đến 100%. Việc sử dụng các con số giúp bệnh nhân hiểu liệu nguy cơ hiếm gặp là 4% hay 0,004%. Trong một đánh giá có hệ thống lớn, các thuật ngữ xác suất bằng lời nói dẫn đến nhận thức về khả năng xảy ra là lớn hơn (7 trong số 9 nghiên cứu; N = 2972) và mạnh hơn (8 trong số 10 nghiên cứu; N = 3002) tác động đến ý định hành vi so với các con số. Hơn nữa, 8 nghiên cứu (N = 5079) cho thấy hầu hết mọi người thích nhận thông tin về rủi ro sức khỏe ở dạng số hoặc dạng số cộng với dạng lời nói hơn là chỉ dạng lời nói. Một lưu ý đối với khuyến nghị này là giao tiếp không phải dạng số có thể phù hợp khi bệnh nhân hiểu một danh mục (ví dụ: rủi ro của họ là “cao”) quan trọng hơn là khả năng xảy ra chính xác.
Thứ hai, nên sử dụng mẫu số rủi ro nhất quán khi thảo luận dữ liệu số với bệnh nhân thay vì định dạng 1-trong-X trong đó mẫu số thay đổi trong khi tử số cố định ở mức 1 (ví dụ: nguy cơ mắc hội chứng trisomy 18 là 1 trong 384). Một đánh giá có hệ thống cho thấy trong 16 trong số 22 thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên, rủi ro được trình bày dưới dạng 1-trong-X thay vì định dạng mẫu số thống nhất (ví dụ: phần trăm hoặc tỷ lệ trên 1000) khiến mọi người nhận thấy xác suất lớn hơn, điều này ảnh hưởng đến ý định hành vi trong 2 trong số 3 nghiên cứu. Hơn nữa, định dạng 1-trong-X khiến mọi người khó xác định rủi ro nào cao hơn hay thấp hơn. Một nghiên cứu về quần thể đa sắc tộc gồm 633 phụ nữ Hoa Kỳ từ các phòng khám sản phụ khoa ngoại trú cho thấy 73% xác định chính xác 8,9 trên 1000 là lớn hơn 2,6 trên 1000, trong khi 56% chính xác khi những rủi ro này được trình bày dưới dạng 1 trên 112 so với 1 trên 384.
Thứ ba, sự khác biệt về xác suất thường nên được trình bày bằng sự khác biệt tuyệt đối thay vì sự giảm hoặc tăng tương đối. Bệnh nhân thường muốn biết khả năng can thiệp này thực sự giúp ích cho tôi là bao nhiêu, và liệu nó có nhiều khả năng giúp ích hay gây hại cho tôi hơn? Cách trình bày những sự khác biệt về xác suất này có thể ảnh hưởng đến nhận thức của mọi người về những sự đánh đổi này. Một đánh giá hệ thống gần đây đã báo cáo rằng việc sử dụng các định dạng khác biệt tương đối (ví dụ: giảm nguy cơ tương đối 33%) đã làm tăng ý định hành vi (ví dụ: lựa chọn phương pháp điều trị giảm nguy cơ) trong 14/17 nghiên cứu và nhận thức về hiệu quả trong 2/2 nghiên cứu so với việc trình bày tỷ lệ tuyệt đối trước và sau hoặc sự khác biệt xác suất tuyệt đối (ví dụ: giảm 3 điểm phần trăm từ 9% xuống 6%).
Hướng dẫn lâm sàng thường đưa ra khuyến nghị dựa trên rủi ro tương đối thay vì rủi ro tuyệt đối. Trong số 55 khuyến nghị từ 32 hướng dẫn về ung thư, chỉ có 31% (n = 17) trình bày tác dụng tuyệt đối cho cả lợi ích và tác hại, trong khi 14,5% (n = 8) không định lượng lợi ích và tác hại và 54,5% (n = 30) trình bày chúng theo cách không đối xứng (tức là lợi ích và tác hại được trình bày bằng các định dạng khác nhau), bao gồm 4 định lượng lợi ích theo hướng giảm rủi ro tương đối và tác hại theo hướng tăng rủi ro tuyệt đối. Việc mô tả lợi ích của phương pháp điều trị bằng các thuật ngữ tương đối và các bất lợi theo thuật ngữ tuyệt đối tạo ra sự tương đương sai lầm có khả năng đánh giá quá cao lợi ích và đánh giá quá thấp rủi ro. Do đó, để bệnh nhân hiểu được mức độ lợi ích và rủi ro liên quan đến các phương pháp điều trị cụ thể, bệnh nhân cần được trình bày với sự khác biệt về rủi ro tuyệt đối, ngay cả khi những dữ liệu này chỉ là gần đúng. Ví dụ, câu nói “phương pháp điều trị này làm giảm nguy cơ của bạn từ khoảng 15% xuống còn khoảng 7% đến 8%” sẽ tốt hơn là nói rằng nó “giảm một nửa nguy cơ” hoặc “giảm 50% nguy cơ”.
Thứ tư, hiển thị trực quan về xác suất phải hiển thị cả tử số và mẫu số của tỷ lệ này (Hình). Cả hai định dạng mảng biểu tượng sử dụng 100 biểu tượng trong ma trận và định dạng thanh xếp chồng đều thể hiện chính xác mối quan hệ một phần-toàn thể này, trong khi biểu đồ thanh thì không, đặc biệt nếu được chia tỷ lệ nhỏ hơn 100%. Một đánh giá có hệ thống cho thấy các định dạng đồ họa một phần-toàn thể dẫn đến nhận thức nhỏ hơn về cả xác suất đơn lẻ và sự khác biệt về xác suất so với các định dạng đồ họa chỉ hiển thị tử số rủi ro.4,5 Ví dụ, một nghiên cứu về 1931 người trưởng thành ở Hoa Kỳ cho thấy mọi người đánh giá cả khả năng mắc bệnh giả định và mức độ bảo vệ do vắc-xin cung cấp là lớn hơn khi dữ liệu có liên quan được trình bày bằng mảng biểu tượng chỉ có tử số so với màn hình hiển thị cả tử số và mẫu số.
Thứ năm, cần cung cấp thông tin theo ngữ cảnh cho những con số mà bệnh nhân có thể không quen thuộc (ví dụ: mức độ dấu ấn sinh học). Ví dụ, trong một nghiên cứu trên 1618 người lớn ở Hoa Kỳ, việc cung cấp màn hình hiển thị trực quan về mức độ creatinine với ngưỡng đáng lo ngại (3,0 mg/dL được dán nhãn “nhiều bác sĩ không lo lắng cho đến đây”) đã làm giảm mối lo ngại về kết quả là 2,2 mg/dL so với màn hình hiển thị giống hệt nhưng không có ngưỡng này, tuy nhiên sự hiện diện của nhãn ngưỡng không làm thay đổi đáng kể các phản ứng thành giá trị cực đoan hơn là 3,4 mg/dL.10 Vượt quá phạm vi bình thường hoặc tiêu chuẩn, việc thảo luận về các giá trị mục tiêu, ngưỡng hành động và/hoặc thông tin về sự khác biệt có ý nghĩa lâm sàng giúp bệnh nhân hiểu dữ liệu của họ và tính liên quan lâm sàng của chúng.
Kết luận
Khi trao đổi các con số sức khỏe cho bệnh nhân, bác sĩ lâm sàng có thể cải thiện sự hiểu biết của bệnh nhân bằng cách trình bày thông tin bằng các con số thay vì cung cấp các thuật ngữ xác suất bằng lời nói như hiếm, phổ biến hoặc không có khả năng xảy ra; sử dụng mẫu số nhất quán; thảo luận về rủi ro tuyệt đối thay vì rủi ro tương đối; và cung cấp bối cảnh cho các loại dữ liệu chưa quen thuộc.
Corresponding Author: Angela Fagerlin, PhD, Department of Population Health Sciences, University of Utah, 295 Chipeta Way, Salt Lake City, UT 84112 (angie.fagerlin@hsc.utah.edu).
Published Online: September 24, 2025. doi:10.1001/jama.2025.13655