|
|
การศึกษาทางระบาดวิทยาการศึกษาทางระบาดวิทยานั้น สามารถแบ่งออกได้เป็นประเภทต่าง ๆ ดังนี้
ในที่นี้ เราจะพูดถึง Clinical Trials ซึ่งเป็น experimental study ชนิดหนึ่ง
คำจำกัดความของ Clinical TrialA prospective study comparing the effect and value of intervention (s) against a control in human beings. Clinical trial เป็นการศึกษาไปข้างหน้า โดยเป็นการเปรียบเทียบระหว่างผลที่เกิดขึ้นจากการทดลอง เทียบกับกลุ่มควบคุม ซึ่งจัดเป็นการศึกษาแบบ experimental study อย่างแท้จริง (true experimental study) Clinical trial จัดเป็น Gold Standard ของการทำการวิจัยทางคลินิก
วัตถุประสงค์ของ Clinical Trial
สรุป จุดประสงค์หลักของ randomized trials คือ การที่จะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงในทางคลินิก และในทางสาธารณสุข
ขั้นตอนการทำ Randomized Trials
ตารางการแสดงผลที่ได้จากการทำ Randomized Trials
ผลที่ได้จากการทำ Clinical Trialวิธีการแสดงผลที่ได้จากการทำ randomized trials ได้แก่
Risk of Outcomeจากตารางแสดงผล สามารถนำมาใช้ในการคำนวณค่า Experimental Event Rate (EER) และ Control Event Rate ได้ดังสูตรต่อไปนี้
ในการสรุปผลที่ได้ Control Event Rate (อัตราการเกิดเหตุการณ์ในกลุ่มควบคุม) สามารถใช้แทนค่า ได้ (เป็นอัตราเสี่ยงพื้นฐานของผู้ป่วยแต่ละราย) ในทางปฏิบัติ Patient Expected Event Rate ของผู้ป่วยแต่ละคนสามารถแตกต่างกันได้อย่างมีนัยสำคัญจาก Control Event Rate ที่ได้จากผลการศึกษา
Reduction in RiskAbsolute Risk Reduction : ARR/RDเป็นค่าความแตกต่างสัมบูรณ์ในอัตราการเกิด outcomes ระหว่างกลุ่มควบคุมและกลุ่มทดลอง เป็นจำนวนผู้ป่วยที่เกิด outcomes จากการรักษาลดลง สามารถแยกความแตกต่างระหว่างค่าที่แตกต่างกันมาก ๆ ได้
Relative Risk Reduction : RRR / Efficacyเป็นสัดส่วนของการลดลงของอัตราการเกิด bad outcomes ระหว่างกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม ไม่สามารถแยกระหว่างประโยชน์ที่ได้รับมาก ๆ จาก น้อย ๆ ได้ เป็นวิธีที่น่าสนใจในการแสดงถึงประโยชน์ที่จะได้รับจากการรักษา ซึ่งสามารถนำมาใช้ได้อย่างง่ายดาย
ถ้าค่า Control Event Rate (CER) มีค่าน้อย ๆ โดยเฉพาะถ้าน้อยกว่า 5 % นั้น ค่า Odds Ratio (OR) จะมีค่าใกล้เคียงกับค่า Relative Risk (RR) และค่า Relative Risk Reduction (RRR) จะมีค่าใกล้เคียงกับ (1-OR) มาก อย่างไรก็ตาม ยิ่งค่า Control Event Rate เพิ่มขึ้นมากเท่าใด ความแตกต่างระหว่าง Odds Ratio และ Relative Risk จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น จึงมีผู้ที่ตั้งกฎขึ้นมา เรียกว่า กฎน้อยกว่า 10% (Lower Than 10% Rule)
Number Needed to Treat (NNT)NNT คือ จำนวนของผู้ป่วยที่ต้องการในการรักษาด้วยการรักษาที่เป็นการทดลองนั้น ในระยะเวลาที่เท่ากับการทดลอง เพื่อที่จะป้องกันผู้ป่วย 1 รายที่จะเกิด bad outcome ขึ้นมาก เป็นการที่จะต้องสันนิษฐานว่า ประโยชน์ที่ได้รับ (benefit) ของการรักษานั้น ๆ เป็นค่าคงที่ ใช้ประโยชน์ได้สูงสุดในการตัดสินใจทางคลินิก
การคำนวณ NNTการคำนวณ NNT นั้น สามารถทำได้ 3 ทาง ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มี ได้ดังนี้
การคำนวณจากสูตรAdditive Model
Multiplicative Model
จากสูตรการคำนวณ จะเห็นได้ว่า การคำนวณค่า NNT นั้น สามารถคำนวณได้อย่างง่าย ซึ่งสามารถคำนวณได้จากซองจดหมายเท่านั้น คุณไม่จำเป็นต้องมี supercomputer สิ่งที่คุณต้องการคือ ดินสอ เครื่องคิดเลข เซลล์ประสาทเพียง 2-3 ตัว และเกลือแร่เล็กน้อย
การป้องกัน หรือการรักษาNNTs for treatmentควรจะมีค่าน้อย เนื่องจากเราจะหวังผลที่จะเกิดมาก ในจำนวนผู้ป่วยในปริมาณน้อย ซึ่งในความเป็นจริงแล้ว มีการรักษาน้อยมาก ที่มี 100% effective และมีกลุ่มควบคุมน้อยมาก แม้แต่การใช้ยาหลอก หรือการไม่รักษา ที่จะไม่มีผลต่อการหายของโรคเลย ดังนั้น ค่า NNT สำหรับการรักษาที่มีประสิทธิภาพ ก็มักจะมีค่าเพียงระหว่าง 2-4 ยกเว้นการรักษาโดยยาปฏิชีวนะ ตัวอย่างเช่น ค่า NNT ในการกำจัด Helicobacter pylori ด้วยการรักษาแบบ triple therapy มีค่าเท่ากับ 1.2 NNTs for prophylaxisจะมีค่ามากกว่าจากการรักษา ซึ่งมีผู้ป่วยจำนวนน้อยในกลุ่มประชากรที่จำนวนมาก จึงทำให้ความแตกต่างระหว่างการรักษาและกลุ่มควบคุมมีปริมาณน้อย ตัวอย่างเช่น การใช้ Aspirin ในการป้องกันการตายในผู้ป่วย 1 ราย ใน 5 สัปดาห์ หลังจากป่วยเป็นโรคกล้ามเนื้อหัวใจตายจากการขาดเลือด มีค่า NNT เท่ากับ 40
Confidence Intervalค่าความเชื่อมั่น 95% ของ NNT จะเป็นตัวชี้ว่า 19 ครั้ง ใน 20 ครั้ง จะได้ค่าที่อยู่ในช่วงที่กำหนด
การหาค่าจากตาราง
Odds Ratios ควรจะทำการแปลผลด้วยด้วยความระมัดระวัง เมื่อเหตุการณ์เกิดขึ้นได้บ่อย อย่างเช่นในการรักษา และ Odds ratio อาจจะ over-estimate ประโยชน์ที่รับ เมื่ออัตราการเกิดเหตุการณ์เกิน 10 % Odds ratio นั้น มักจะได้รับการแทนที่โดย Relative Risk Reduction เนื่องจาก ค่า Relative Risk Reduction จะให้ข้อมูลที่ดีกว่าในสถาณการณ์ที่อัตราการเกิดสูง
การหาค่าจาก Nomogram (Chatelier and colleagues )
Weight and Worthการทบทวนตามระบบของ Randomised Controlled Trials จะให้ข้อมูลที่มีประสิทธิผลมากที่สุดในการรักษา ในสถานการณ์อื่น ๆ เช่น การศึกษาเหตุการณ์การเกิดผลเสีย Randomised Trials อาจจะไม่ให้ข้อมูลที่ดีที่สุดเสมอไป ที่สำคัญที่สุด คือ การทำให้มั่นใจว่า ผลที่เราใช้ในการพิจารณานั้น จะต้องเป็นผลที่เหมาะสม อาทิ เช่น สำหรับโรคไมเกรน ผลที่เราใช้ในการพิจารณาที่เหมาะสม อาจจะเป็น การหายจากการปวดหัวเป็นเวลา 2 ชั่วโมง แต่ข้อมูลมักจะไม่มีพร้อมที่จะให้ใช้เสมอไป ดังนั้น จึงขึ้นอยู่กับแพทย์ที่อ่าน ที่จะตัดสินใจด้วยตัวเอง โดยยึดถึงผู้ป่วยเป็นหลัก
Help and Harmจุดแข็งของ NNT อย่างหนึ่ง คือ NNT สามารถที่จะนำมาใช้ในการดูผลเสียที่เกิดขึ้นได้เช่นเดียวกับผลดี เมื่อใช้ในรูป Numbers Needed to Harm (NNH)
L-Abbe Plot (Kristen L'Abb้ )
For treatmentการทดลองที่การรักษาได้ผลดีกว่ากลุ่มทดลอง จะอยู่ในบริเวณด้านซ้ายบนของ plot อยู่ระหว่างแกน Y และ เส้น equality ถ้าการรักษาได้ผลไม่ดีไปกว่ากลุ่มทดลอง ผลจะอยู่บนเส้น equality และถ้ากลุ่มทดลอง ได้ผลดีกว่ากลุ่มที่ได้รับการรักษา ผลจะอยู่ในบริเวณด้านขวาบนของ plot ระหว่างแกน X และเส้น equality For prophylaxisผลที่ได้จะกลับกันกับที่ได้จากการรักษา เนื่องจากการป้องกัน จะลดปริมาณของผลร้ายที่จะเกิดขึ้น เช่น การป้องกันโดยใช้ยา Aspirin จากการตายจากโรคกล้ามเนื้อหัวใจตายขาดเลือด ซึ่งเราจะหวังที่จะให้จำนวนผู้ป่วยจำนวนในกลุ่มที่ได้รับการรักษาน้อยกว่าที่จะได้รับผลร้ายที่จะเกิดขึ้น เมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุม ดังนั้น ถ้าการรักษาได้ผลดีกว่ากลุ่มควบคุม ผลการทดลองควรจะอยู่ในบริเวณระหว่างแกน X และเส้น equality
Plot นี้ ใช้ประโยชน์ เพื่อช่วยในการบ่งชี้ถึงระดับของการให้ผลสอดคล้องกันระหว่างการทดลองต่าง ๆ ถ้าผลการทดลองอยู่ในบริเวณเดียวกัน จะทำให้เรามั่นใจว่า เรากำลังเห็นผลที่มี homogeneous effect แต่ถ้าผลการทดลอง กระจายอยู่ทั่วกราฟ และโดยเฉพาะถ้ามีการข้ามเส้น equality เมื่อนั้น เราจะเรียกว่า มีภาวะ heterogeneity ความสำคัญของ plot นี้ คือ เป็นการแสดงถึงทั้งหมด ของข้อมูลที่มีอยู่ ในกระดาษแผ่นเดียวกัน ซึ่งเมื่อรวมเอาหลาย ๆ การทดลองร่วมกัน และผลสรุปวัดออกมาเป็น NNT วิธีนี้จะเป็นวิธีที่ประณีตในการสรุปข้อมูลจำนวนมากได้เป็นอย่างดี
Variation in Treatment and Controlสิ่งสำคัญอย่างหนึ่งที่เราได้จากการทบทวนตามระบบโดยใช้ L-Abb Plot คือ เราสามารถจะเห็นถึงผลของความแปรปรวนของข้อมูล ที่มีต่อกลุ่มทดลอง และกลุ่มรักษาใน randomized trials ซึ่งก็เป็นสิ่งที่เป็นไปได้ที่จะประหลาดใจ แต่หลังจากที่ใช้เวลาสักพักหนึ่ง เราก็จะทราบว่านี่เป็นบรรทัดฐานที่เกิดขึ้นเป็นปกติ เหตุผลนั้น อาจจะซับซ้อน แต่ทว่าความแปรปรวนที่เกิดขึ้นนั้น จำนวนมากที่เกิดเพียงจากโอกาส (random chance) เท่านั้น ในหลายเหตุการณ์ ผู้ป่วยสามารถที่จะมีการตอบสนองได้หลายหลากต่อการรักษา แต่ทว่า ขนาดของการทดลองสำหรับการรักษานั้น มักจะเล็ก เนื่องจากการทดลองมักจะทำได้ยาก ดังนั้นการรวบรวมข้อมุลตามการทบทวนตามระบบ และการทำ metaanalysis สามารถให้ power แก่เรา มากกว่าการใช้ผลจากการทดลองเพียงการทดลองเดียว มาก และโดยเฉพาะในการทบทวนเรื่องการรักษา
Size is Everythingการใช้ ibuprofen 400 mgในการรักษาโรคไมเกรน ที่จะทำให้อย่างน้อย 50% ของผู้ป่วยที่มีอาการปวดหัวปานกลางถึงรุนแรง หายปวดในเวลา 4-6 ชั่วโมง มีค่า NNT เท่ากับ 3 เมื่อเทียบกับยาหลอก เราจะต้องการที่จะได้ค่าที่ได้ใกล้เคียงความเป็นจริงมากเท่าไร ? ค่าช่วงของความเชื่อมั่น (confidence interval) จากการใช้ข้อมูลจากการทดลองเพียงการทดลองเดียว ของผู้ป่วย 40 ราย มีค่าเท่ากับ 1 ถึง 10 จากการศึกษาทางคณิตศาสตร์ ซึ่งสามารถนำไปใช้ได้จริง กล่าวไว้ว่า ค่าช่วงของความเชื่อมั่นจะกลายเป็น 2.5 ถึง 3.5 ได้ เราจะต้องการผู้ป่วยถึง 500 รายในการรักษาโดยใช้ ibuprofen และต้องการอีก 500 รายที่จะได้รับการรักษาโดยยาหลอก ยิ่งค่าช่วงของระดับความเชื่อมั่นแคบเท่าใด (ค่าที่ได้ ตรงตามที่เราต้องการคำตอบมากเพียงใด) เราจะยิ่งต้องการจำนวนผู้ป่วยที่เราทำการศึกษามากขึ้นเท่านั้น บทเรียนที่ได้ในเรื่องนี้ คือ เราจะต้องระมัดระวังในการใช้ผลการทดลองจากการทดลองเพียงการทดลองเดียว ซึ่งจะสามารถเปลี่ยนแปลงการทดลองของเราได้ถ้าเราไม่รอบคอบพอ ซึ่งจะทำให้เกิดความผิดพลาดอันใหญ่หลวงได้ Random Chance เป็นตัวสำคัญ และมีผลกระทบอย่างมากต่อการทดลองเล็ก ๆ ที่จะอธิบายถึงการกระจายซึ่งบางครั้งพบได้ใน L-Abbe plot และยังคงเป็นอีกหนึ่งเหตุผลสำหรับการเลือกใช้หลักฐานจากการทบทวนตามระบบ
Worthy or What?ก่อนที่เราจะเชื่อการทดลองที่เราพบ เราจะต้องพิจารณาถึงสิ่งเหล่านี้ Randomisation:การทดลองที่ไม่มีการสุ่ม มักจะ over-estimate ผลที่จะเกิดขึ้นจากการรักษา ถ้าหากไม่มีเหตุผลที่ดีเพียงพอ ก็ควรที่จะไม่เชื่อ หรือไม่อ่านการทดลองเหล่านั้น Blinding:การทดลองที่ไม่มีการ blinding มักจะ over-estimate ผลที่จะเกิดขึ้นจากการรักษาเช่นเดียวกัน การ blinding อาจจะยากในบางครั้ง ดังนั้นจึงควรใช้การทดลองที่ไม่มีการ unblinding นั้นอย่างระมัดระหว่างเป็นพิเศษ Withdrawals:การศึกษา ที่มีอัตราการถอนตัวเป็นปริมาณมาก ควรจะได้รับการรักษาโดยการ circumspection ถ้าหากว่ามันไม่สามารถทำให้เข้าใจได้ Size:การศึกษาขนาดเล็ก อาจจะไม่คุ้มที่คุณจะเสียเวลาอ่าน การศึกษาขนาดใหญ่ ๆ ที่ได้รับการทำอย่างดี ควรที่จะให้น้ำหนักต่อการทดลองนั้นมาก Statistics:เราต้องพิจารณาว่าการทดลองนั้น ได้ใช้วิธีการทางสถิติเหมาะสมหรือไม่ เช่นการวิเคราะห์ถึงความแปรปรวนของข้อมูล ถ้าหากมีการใช้สถิติอย่างเหมาะสม นั่นก็เป็นสิ่งที่ดี แต่การศึกษาใด ๆ ที่ผู้ศึกษาเลือกสถิติที่ให้ผลบวกเพียงหนึ่งอัน มาจากสถิติมากมายที่ให้ผลลบ ควรจะนำการศึกษานั้นไปสู่ถังขยะ Statistical significance:ค่า p-value เพียง <0.05 นั้น ไม่ดีหรือ Credible patient enrolment:เพียงแค่ตรวจสอบดู้ว่า ผู้ป่วยที่มาพบนั้น จะสามารถแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่เคยได้ทำการทดสอบมาแล้วนั้นหรือไม่ Outcomes:ดูว่าผลที่วัดนั้น จะมีความสำคัญต่อแพทย์หรือผู้ป่วยหรือไม่ หรือว่ามันเป็นเพียงการวัดผลที่ไม่สำคัญเท่านั้น
ข้อดีและข้อเสียข้อดี
ข้อเสีย
สรุปNNT เป็นค่าที่มีความหมายมาก ในการสำแดงถึงประโยชน์ที่ได้รับจากการรักษา ว่าเหนือจากกลุ่มทดลองอย่างไร NNT สามารถที่จะใช้ทั้งในการสรุปผลของการทดลองทางการรักษา หรือ ใช้สำหรับในการพิจารณาใช้ในการตัดสินใจทางการแพทย์ เราต้องระวังว่า ค่า NNT นั้น ต้องระวัง ถ้าไม่ทราบว่าค่า relative risk reduction ที่เกี่ยวข้องกับการรักษานั้น เป็นค่าคงที่สำหรับทุก ๆ ระดับของความเสี่ยงหรือไม่ หรือสำหรับระยะเวลาที่ยาวนานกว่าที่ใช้ในดั้งเดิมนั้นหรือไม่ ค่า Relative risk reduction เป็นค่าที่ใช้มากที่สุดในการศึกษา แต่ทว่า มันไม่สามารถที่จะใช้แยกความแตกต่างถึงผลที่ได้ทางคลินิก ระหว่างมาก ๆ และน้อย ๆ ได้ ค่า Absolute risk reduction นั้น มีประโยชน์ทางคลินิกมากกว่า Relative risk reduction ค่า NNT นั้น จะสามารถนำมาใช้เปรียบเทียบการรักษาหลาย ๆ วิธี และนำมาใช้ในการจัดระดับความสำคัญได้ด้วย
สรุปโดย ธีรยสถ์ นิมมานนท์
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
ปรับปรุงครั้งล่าสุด 15/06/2010
ได้รับการสนับสนุน Web Hosting จาก SPAComputer.com, ThaWang.com |
