GIẢ DƯƠNG TÍNH VÀ GIẢ ÂM TÍNH .

 GIẢ DƯƠNG TÍNH VÀ GIẢ ÂM TÍNH .

 

Không phải tất cả các kết quả của các xét nghiệm y tế là hoàn toàn chính xác. Các nhà khoa học có thể mắc sai lầm khi họ kết luận rằng một điều gì đó là đúng khi nó thực sự là sai hay cái gì đó là sai trong khi nó thực sự là đúng . Khi một điều gì đó được kết luận đúng mà nó thực sự là sai, chúng ta sẽ mắc một lỗi giả dương tính hoặc sai loại I. Mặt khác, khi một cái gì đó được kết luận là sai mà nó thực sự lại là đúng sự thật, chúng ta có một giả âm tính hoặc sai loại II.

Nói như vậy liệu chúng ta có  thực sự nên lo lắng về một test y tế dương tính cho một căn bệnh hiếm gặp  chăng ?

Phương pháp chụp nhũ ảnh là một cách để phát hiện ung thư vú ở giai đoạn đầu của nó, giúp bệnh nhân để tăng tỷ lệ sống sót của họ. Năm 2009, John Allen Paulos, một giáo sư toán học tại Đại học Temple, đã viết một bài báo có tựa đề là Toán nhũ ảnh, để thảo luận xem liệu phụ nữ nên thường xuyên chụp nhũ ảnh của họ như thế nào . Nếu nhũ ảnh có thể giúp chẩn đoán ung thư vú, tại sao chúng ta lại không thực hiện chúng thường xuyên hơn? Theo Paulos, nó là chủ đề gây tranh cãi cho dù phụ nữ nên chụp nhũ ảnh hàng tháng kể từ khi các cuộc thử nghiệm cho rằng phương pháp này có thể gây ra các tác hại do ảnh hưởng bức xạ. Ngoài ra, giả sử bạn có một xét nghiệm dương tính, điều này có thật hoàn toàn đúng là bạn bị ung thư? Câu trả lời là không hẳn .





 Vậy bạn sẽ phải lo lắng ra sao nếu bạn có một xét nghiệm dương tính của một căn bệnh hiếm gặp?
Nói cách khác, một thử nghiệm chính xác là thế nào ? Lisa Goldberg, một giáo sư môn thống kê tại UC Berkeley, giải thích ngắn gọn về cách chúng ta nên tiếp cận vấn đề này trên một đoạn video của Numberphile,




Bạn có thực sự bị bệnh không? hay đó chỉ là giả dương tính . Goldberg đã thảo luận một số kết quả khả thi mà các xét nghiệm có thể mang lại cho chúng ta, được tóm tắt trong bảng dưới đây:

	Trạng thái thực
Test	Mắc bệnh	Khỏe mạnh
Mắc bệnh	Đúng	Sai(dương tính giả)
Khỏe mạnh	Sai (âm tính giả)	Đúng

 Như chúng ta có thể thấy trên đây , có hai tình huống mà một thử nghiệm có thể không xác định được người có bệnh 'thực tế'.
-Thứ nhất, kiểm tra là âm tính trong khi các đối tượng kiểm tra là thực sự bị bệnh. Trong trường hợp này, nó là một âm tính giả .
-Thứ hai, các thử nghiệm có thể dương tính trong khi các đối tượng thử nghiệm thực sự khỏe mạnh, đó là một dương tính giả .
Do đó, điều quan trọng nhất là cần phải đo mức chính xác của các xét nghiệm khi bạn nhận được một xét nghiệm có kết luận dương tính.
Để làm được điều này , chúng ta có thể tìm thấy xác suất của bệnh tật với một kết quả dương tính ký hiệu là
P (Macbenh / Ketquaduongtinh)  [ tiếng Anh  P(Sickness|Possitive Result) ].

Áp dụng định luật Bayes về xác suất có điều kiện 

$P(\text{Sickness}\mid\text{Positive Result}) = \dfrac{P(\text{Positive Result}\mid\text{Sickness})\cdot P(\text{Sickness})}{P(\text{Positive Result})}$


$P ({Macbenh}|{Ketquaduongtinh}) = \frac {P ({Ketquaduongtinh}|{Macbenh}) . P ({Macbenh})} {P ({Ketquaduongtinh})}$

và

$P ({Ketquaduongtinh}) = P ({Ketquaduongtinh}|{Macbenh}) .P({Macbenh}) + P ({Ketquaduongtinh}|{Khoemanh}).P ({Khoemanh})$

Giả sử chúng ta có một căn bệnh hiếm xảy ra ở 1 trên 1000 người; thử nghiệm là 99% chính xác với những người thực sự bị bệnh và thử nghiệm không chẩn đoán là 1 trên số 10 người khỏe mạnh là bị bệnh. Theo giả thuyết của chúng ta thì

$P ({Ketquaduongtinh}|{Macbenh} ) = 0,99$ ;

$P ({Macbenh} )= \frac{1}{1000} = 0,001$ ;

$P ({Ketquaduongtinh}|{Khoemanh}) = \frac {1}{10} = 0,1$ ;

$P ({Khoemanh}) = 1- \frac {1}{1000} = 0,999 $ .

Kết quả là ,

$P ({Ketquaduongtinh} ) = (0.99).(0,001) + (0.1).(0,999) \approx 0.1$

Do đó,

$P ({Macbenh}|{Ketquaduongtinh}) = \frac {(0,99).(0,001)}{0,1} \approx 0,01$ .

Với căn bệnh hiếm gặp và một test về căn bệnh đó chủ yếu là có thể xác định tất cả người bệnh và cho ta 1 kết quả giả dương tính trên mỗi 10 đối tượng kiểm tra, cơ hội của bạn mắc bệnh là 0.01, hoặc 1 trong số 100 mà thôi. Vì vậy, một ý tưởng rất tốt là bạn nên tham khảo ý kiến ​​thứ hai .

Tất cả các test y tế có thể dẫn đến các sai số giả dương tính và giả âm tính. Bởi vì các xét nghiệm y tế không thể tuyệt đối đúng, giả dương tính và giả âm tính là hai vấn đề chúng ta phải đối phó . Một dương tính giả có thể dẫn đến điều trị không cần thiết và âm tính giả có thể dẫn đến một chẩn đoán sai, mà thực ra là rất nghiêm trọng vì một căn bệnh đã được bỏ qua.

Tuy nhiên, chúng ta có thể giảm thiểu các lỗi bằng cách thu thập thêm thông tin, xem xét các biến số khác, điều chỉnh độ nhạy (tỷ lệ dương tính thật) và độ đặc hiệu (tỷ lệ âm tính đúng) của các kiểm tra, hoặc tiến hành thử nghiệm nhiều lần.

Mặc dù vậy, công việc này vẫn rất là khó vì nếu giảm một loại lỗi này có nghĩa là gia tăng các loại hình khác của lỗi kia . Đôi khi, chỉ có một loại lỗi lại là thích hợp hơn so với cái khác, vì vậy các nhà khoa học sẽ phải đánh giá các hậu quả của các lỗi và đưa ra quyết định chính xác cuối cùng.


Trần hồng Cơ 
Biên soạn - Trích dịch .

Ngày 07/08/2016

Tài liệu tham khảo


[1] Paulos, J. A. (2009, December 10). Mammogram Math [Web]. Retrieved from http://www.nytimes.com/2009/12/13/magazine/13Fob-wwln-t.html?_r=2
[2] Haran, B. [Numberphile]. (2016, March 16). Are you REALLY sick? (false positives) [Video file]. Retrieved from https://www.youtube.com/watch?v=M8xlOm2wPAA
[3] kingscollegelondon. (2013, November 25). ‘There’s A Math For That’-The Paradox Of The False Positive [Video file]. Retrieved from https://www.youtube.com/watch?v=6WuTNMleuQI
[4] Fernandez, E. (2011, October 17). High Rate of False-Positives with Annual Mammograms [Web]. Retrieved from https://www.ucsf.edu/news/2011/10/10778/high-rate-false-positives-annual-mammogram
[5] MEDCRAMvideos. (2014, March 16). Sensitivity and Specificity Explained Clearly [Video file]. Retrieved from https://www.youtube.com/watch?v=Z5TtopYX1Gc
[6] Diagnostic Accuracy. (n.d.). Retrieved from http://ebp.uga.edu/courses/ChapterDiagnosisSensitivityandspecificity.html



Nguồn  http://blogs.ams.org/mathgradblog/2016/08/06/false-positive-vs-false-negative/


-------------------------------------------------------------------------------------------

 If you know about what you are talking about , you have something more valuable than gold and jewels -

 Có nhiều vàng và châu ngọc , nhưng miệng có tri thức là bửu vật quý giá vô song . 

Châm ngôn 20:15 

KHỎE VÌ NƯỚC .

KHỎE VÌ NƯỚC .  


KHỎE ĐỂ PHỤC VỤ TỔ QUỐC !

 

Sáng tác : HÙNG LÂN  -  1945 

ĐIỆP KHÚC :     

Khỏe vì nước kiến thiết quốc gia. 

Đoàn thanh niên ta góp tài ba.

Tạo nguồn dân sinh mới. 

Hùng mạnh trong năm giới.

Hợp lực xây hưng thịnh chung nước Nam.

Khỏe vì nước, chí khí cương kiên. 

Giống Lạc Hồng uy hùng vô biên.

Trong khó nguy, can trường. 

Sinh thác, ta coi thường.

Việt Nam thanh niên anh dũng muôn năm.

Thanh niên ơi hồn thiêng núi sông đợi chờ.

Nơi tay ta toàn dân ngóng trông từng giờ.

Mang máu anh hùng, ta đừng làm nhơ máu anh hùng.

Trai đất Việt phải nêu đèn sáng Thế giới ngắm chung.

Dân sinh yếu nhược lôi theo mối nhục vong quốc.

Dân sinh dũng cường đưa ta tới đài vinh quốc.

Mau gây lấy phong trào khỏe khắp nơi xa gần.

Cho dân khí phương cường và hưng phấn.

Nghìn đời không mờ ánh duy tân. Khoẻ vì nước . . .

 -------------------------------------------------------------------------------------------

 Khoa học là một điều tuyệt vời khi không phải dùng nó để kiếm sống.

 Albert Einstein .

Tính chỉ số BMI .

Tính chỉ số BMI .

Khái niệm về BMI . 

BMI là chỉ số được dùng để xác định tình trạng cơ thể của một người nào đó có bị béo phì , thừa cân hay không.

BMI không cho biết lượng chất béo trong cơ thể -  yếu tố chính gây ra các nguy cơ liên quan đến sức khỏe con người .

Những thông tin mới cập nhật được công bố trong Cẩm nang Sức khỏe của Anh quốc năm 2006 cho thấy 25% người trưởng thành bị béo phì. Như vậy nghĩa là chúng ta đang đối diện với những nguy cơ về sự gia tăng các bệnh tim mạch, tiểu đường, đột quỵ, ung thư vú và ruột.

Các vấn đề sức khỏe khác liên quan tới chứng thừa cân là sự phát triển và biến chứng của bệnh viêm khớp xương mãn tính .

Chuẩn bị mang thai

*Nếu  quá gầy hay quá béo thì cần thay đổi ngay chế độ dinh dưỡng hàng ngày để trọng lượng thuộc giới hạn chuẩn.

*Nếu chỉ số BMI < 18,5:  Mức quá gầy. Những phụ nữ có BMI < 18,5 có nguy cơ sẩy thai cao hơn bình thường 17%.

*Nếu chỉ số BMI > 23: Mức quá béo . Trẻ sinh ra có nguy cơ mắc bệnh béo phì và tiểu đường.

Cách tính

Chỉ số BMI được tính như sau: BMI = kg (trọng lượng cơ thể)/m^2 (chiều cao).

Gọi Kg là khối lượng của một người (tính bằng kg) và M là chiều cao của người đó (tính bằng m), chỉ số khối cơ thể được tính theo công thức:  

Kg / M^2

Bảng thống kê dữ liệu :

- Mức nhẹ cân: BMI < 18.5

- Mức bình thường: BMI  thuộc [18.5 , 25]

- Mức thừa cân: BMI thuộc [25 , 30]

- Mức béo phì (độ 1): BMI thuộc [30 , 35]

- Mức béo phì (độ 2): BMI thuộc [35 , 40]

- Mức rất béo : BMI > 40

 BMI sẽ không chính xác khi áp dụng cho các đối tượng là vận động viên , người tập thể hình (bởi các múi cơ luôn nặng hơn mỡ) vì khi đó, chỉ số BMI đo được sẽ thuộc mức béo, rất béo. BMI không chính xác với các bà bầu, đang cho con bú hay những người vừa ốm dậy.

(lưu ý: cách tính trên chỉ áp dụng cho người trưởng thành trên 18 tuổi, không áp dụng cho phụ nữ đang mang thai, người già, vận động viên thể hình... )

BMI (Body Mass Index) Chỉ số khối cơ thể được dùng để đánh giá mức độ gầy hay béo của một người.

Phân loại

I .Người lớn > 20 tuổi:

Phân loại kiểu 1 - bình thường :

BMI < 18,5:  mức gầy

BMI = 18,5 - 24,9:  mức bình thường

BMI = 25 - 29,9:  mức béo phì độ I

BMI = 30 - 34,9:  mức béo phì độ II

BMI > 35:  mức béo phì độ III

Phân loại kiểu 2 - theo giới tính :

a. Nam:

BMI < 19:  mức dưới cân

20 <= BMI < 25:  mức bình thường

25 <= BMI < 30:  mức quá cân

BMI > 30:  mức béo phì

b. Nữ:

BMI < 18:  mức dưới cân

18 <= BMI < 23:  mức bình thường

23 <= BMI < 30:  mức quá cân

BMI > 30:  mức béo phì

II . Trẻ em từ 2-20 tuổi:

Dựa vào thống kê theo nhóm tuổi và giới tính:

1. Mức thiếu cân: nếu chỉ số BMI nằm trong vùng giá trị nhỏ hơn bách phân vị thứ 5 (percentile < 5th)

2. Mức dinh dưỡng tốt: nếu chỉ số BMI nằm trong khoảng bách phân vị thứ 5 --> 85

3. Mức nguy cơ béo phì: nếu chỉ số BMI nằm trong khoảng bách phân vị 85 --> 95

4. Mức quá béo phì : nếu chỉ số BMI nằm trong vùng lớn hơn bách phân vị 95

Bảng thống kê toán học cho phép ta tính được percentile của BMI tương ứng với độ tuổi và giới tính.

Nguồn :

http://suckhoe4u.com/BMI.htm
http://www.online-calculator.com/full-screen-bmi-calculator/