Một bài báo gần đây được công bố trên tạp chí thống kê y học đưa ra các định nghĩa thống kê về các lợi ích đặc biệt của điều trị y tế hay hành vi và mức độ nghiêm trọng của một căn bệnh mãn tính. Những định nghĩa này được sử dụng để phát triển một phương pháp đồ họa có thể được sử dụng bởi các nhà thống kê và nhà lâm sàng học trong việc phân tích dữ liệu của các thử nghiệm lâm sàng từ quan điểm của y học cá nhân. Phương pháp này tập trung vào việc đánh giá và so sánh những tác động riêng biệt của phương pháp điều trị hơn là giá trị tác động trung bình và có thể được sử dụng với các phản ứng liên tục và rời rạc, bao gồm cả phản ứng lưỡng phân và số lượng phản hồi. Phương pháp này dựa trên sự phát triển mới trong khái quát mô hình hỗn hợp tác dụng tuyến tính, được giới thiệu trong bài viết này. Để minh hoạ, phân tích dữ liệu từ các lựa chọn tiến trình điều trị thay thế đến giảm thử nghiệm lâm sàng của các trình tự điều trị đối với bệnh trầm cảm và các dữ liệu từ thử nghiệm lâm sàng của phương pháp điều trị hô hấp. Ước tính về các lợi ích cũng được giải thích.
Tác giả giải thích làm thế nào để đo lường lợi ích của một điều trị cho mỗi bệnh nhân trong một bối cảnh lâm sàng. Phương pháp của tác giả tập trung vào việc đánh giá và so sánh hiệu quả của phương pháp điều trị trên từng bệnh nhân chứ không kiểm tra tác động trung bình tổng thể các bệnh nhân. Phương pháp này có thể được sử dụng với nhiều cách đo lường và xác định khác nhau về các kết quả lâm sàng.
Anh Tuấn (lược dịch)
Nguồn: http://www.statisticsviews.com/details/news/10470160/Measuring-the-benefits-of-treatment-using-generalized-linear-mixed-effects-model.html
Chi tiết bài báo: http://onlinelibrary.wiley.com/wol1/doi/10.1002/sim.7005/full