1. DỮ LIỆU THỰC HÀNH

Dữ liệu bao gồm các phép đo được thực hiện trên bệnh nhân có khối u ác tính. Mỗi bệnh nhân được phẫu thuật cắt bỏ khối u tại Khoa Phẫu thuật Thẩm mỹ, Bệnh viện Đại học Odense, Đan Mạch trong thời gian từ 1962 đến 1977. Ca phẫu thuật bao gồm cắt bỏ hoàn toàn khối u cùng với khoảng 2,5 cm vùng da xung quanh. Trong số các phép đo được thực hiện có độ dày của khối u và liệu nó có bị loét hay không. Đây được cho là những biến số tiên lượng quan trọng ở những bệnh nhân có khối u dày và/hoặc bị loét có nguy cơ tử vong do khối u ác tính cao hơn. Bệnh nhân được theo dõi cho đến cuối năm 1977.

Khung dữ liệu bào gồm các biến:

+) time: Thời gian sống sót tính theo ngày kể từ khi phẫu thuật, có thể đã được kiểm duyệt

+) status: Tình trạng bệnh nhân khi kết thúc nghiên cứu. 1 chỉ ra rằng họ đã chết vì khối u ác tính, 2 chỉ ra rằng họ vẫn còn sống và 3 chỉ ra rằng họ đã chết vì những nguyên nhân không liên quan đến khối u ác tính của họ.

+) sex: gới tính(1:nam, 0: nữ)

+) age: Tuổi tính theo năm tại thời điểm phẫu thuật.

+) year: Năm hoạt động.

+) thickness: Độ dày khối u tính bằng mm.

+) ulcer: Chỉ số loét; 1=có mặt, 0=vắng mặt.

Xử lí dữ liệu

Dựa theo đặt tính của dữ liệu, tôi tiến hành chuyển đổi như sau:

Đối với biến status 1 -> chết vì khối u ác tính 2 -> còn sống 3 -> chết vì nguyên nhân khác.

Đối với biến sex: giới tính 1-> Nam, 0 -> Nữ

library(readxl)
library(data.table)
melanoma <- read_excel("D:/PTDLDT/melanoma.xlsx")
d<- melanoma
data.table(d)
##      rownames  time                   status    sex   age  year thickness ulcer
##         <num> <num>                   <char> <char> <num> <num>     <num> <num>
##   1:        1    10 Chết vì nguyên nhân khác    Nam    76  1972      6.76     1
##   2:        2    30 Chết vì nguyên nhân khác    Nam    56  1968      0.65     0
##   3:        3    35                 Còn sống    Nam    41  1977      1.34     0
##   4:        4    99 Chết vì nguyên nhân khác     Nữ    71  1968      2.90     0
##   5:        5   185           Chết vì khối u    Nam    52  1965     12.08     1
##  ---                                                                           
## 201:      201  4492                 Còn sống    Nam    29  1965      7.06     1
## 202:      202  4668                 Còn sống     Nữ    40  1965      6.12     0
## 203:      203  4688                 Còn sống     Nữ    42  1965      0.48     0
## 204:      204  4926                 Còn sống     Nữ    50  1964      2.26     0
## 205:      205  5565                 Còn sống     Nữ    41  1962      2.90     0

2. KẾT QUẢ THỰC HÀNH

2.1. Lập bảng tần số

addmargins(table(d$sex, d$status))
##      
##       Chết vì khối u Chết vì nguyên nhân khác Còn sống Sum
##   Nam             29                        7       43  79
##   Nữ              28                        7       91 126
##   Sum             57                       14      134 205

    Nhận xét:

       - Tổng quan sát trong bài thực hành là 205, trong đó nữ chiếm 126 người và nam chiếm 79 người; số người chết vì khối u ác tính là 57 người, số người còn sống sau khi phẫu thuật là 134 người và số người chết vì nguyên nhân khác là 14 người

       - Số người chết vì khối u ác tính đối với giới tính nam là 29 người, đối với nữ là 28 người có thể kết luận rằng tỷ lệ người chết vì khối u giữa nam và nữ là tương đương nhau. Xét về tỷ lệ bệnh nhân còn sống sau khi phẫu thuật thì ta có thể thấy nữ còn sống nhiều hơn nam (91>43), có thể kết luận rằng xác suất nũ còn sống sau khi phẫu thuật sẽ cao hơn nam.

2.2. Kiểm định tính độc lập cho 2 biến

chisq.test(table(d$status, d$sex))
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  table(d$status, d$sex)
## X-squared = 6.793, df = 2, p-value = 0.03349

   Kết quả kiểm định cho thấy:

      - Giá trị p-value = 0.033 < 0.05 nên đủ cơ sở bác bỏ \(H_0\): giữa hai biến độc lập với nhau.

      - Như vậy, tình trạng bệnh nhân chết vì khối u ác tính có liên quan đến tính trạng giới tính.

2.3. Vẽ đồ thị

barplot(table(d$status, d$sex))

    Để có cái nhìn trực quan hơn về số lượng sống sót/ thiệt mạng giữa hai nhóm giới tính: nam và nữ. Tôi có đồ thị sau:

library(ggplot2)
ggplot(d, aes(sex, fill = status)) + geom_bar(position = 'dodge')

   Nhận xét:

      - Tỷ lệ bệnh nhân chết vì khối u và chết vì nguyên nhân khác là gần như tương đương nhau. Trong khi đó tỷ lệ bệnh nhân còn sống sau khi phẫu thuật khối u ác tính ở bệnh nhân nữ cao hơn gấp 2 lần so với bệnh nhân nam.

2.3. Ước lượng tỷ lệ

    Để dễ dàng so sánh hơn về khả năng sống sót/ thiệt mạng giữa hai nhóm giới tính. Tôi tiến hành quy đổi bảng tần số dựa trên số hành khách thành bảng tần số dựa trên tỷ lệ sau:

addmargins(prop.table(table(d$sex, d$status)))
##      
##       Chết vì khối u Chết vì nguyên nhân khác   Còn sống        Sum
##   Nam     0.14146341               0.03414634 0.20975610 0.38536585
##   Nữ      0.13658537               0.03414634 0.44390244 0.61463415
##   Sum     0.27804878               0.06829268 0.65365854 1.00000000

2.4. Ước lượng Relative risk

Ước lượng relative risk với 2 biến là sex và status trong đó biến status tập trung vào hai đặc điểm là “còn sống” và ” chết vì khối u ác tính”. Bỏ qua đặc điểm “chết vì nguyên nhân khác” vì đặc điểm này không làm ảnh hưởng lớn đến kết quả, hay nói các khác nguyên nhân chết khôngxuất phát từ khối u.

    Nhằm mục đích so sánh rủi ro thiệt mạng sau phẫu thuật khối u ác tính giữa hai nhóm giới tính nữ và nam. Rủi ro tương đối (Relative risk) được tính bằng \(pi_1 / pi_2\).

library("DescTools")
x <- matrix(c(91,28,43,29), nrow=2)
RelRisk(x, conf.level = .95)
## rel. risk    lwr.ci    upr.ci 
##  1.382463  1.061537  1.890336

    Nhận xét:        \(\pi_1\) là tỷ lệ giữa nữ còn sống/ tổng tỷ lệ giới tính nữ; \(\pi_2\) là tỷ lệ nữa nam còn sống/ tổng tỷ lệ giới tính nam. Từ kết quả ta có thể kết luận rằng khả năng còn sống của nữ sau khi phẫu thuật là cao hơn nam.

       Như vậy, rủi ro tương đối là 1.38 cho thấy khả năng sống sót của phụ nữ cao hơn khi cứ 1.38 người gới tính nữ phẫu thuật thành công thì chỉ có khả năng 1 người là nam phẫu thuật thành công.

2.5. Ước lượng Odd ratio

OddsRatio(x, conf.level = .95)
## odds ratio     lwr.ci     upr.ci 
##   2.191860   1.163392   4.129521

    Nhận xét:

        +) Kết quả Odds ratio khoảng 2.19 cho thấy khả năng sống sót của của nữ cao hơn nam (119%).

2.6. Hồi quy

    Trước tiên, tôi tiến hành kiểm định tính độc lập cho hai biến như sau:

        \(H_0\) = Giữa hai biến là độc lập

        \(H_1\) = Giữa hai biến có liên quan với nhau

chisq.test(table(d$sex, d$status))
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  table(d$sex, d$status)
## X-squared = 6.793, df = 2, p-value = 0.03349

    Kết quả:

       - Kết quả nhận được cho thấy p_value = 0.03349 < 0.05, đủ cơ sở để bác bỏ \(H_0\), ta có thể kết luận giữa hai biến có mối liên quan với nhau.

    Sau đó, nhầm làm rõ ảnh hưởng của giới tính lên khả năng sống sót, tôi tiến hành phân tích nhị phân Logit như sau:

fit <- glm(factor(status) ~ sex, family = binomial(link = 'logit'), data = d)
fit
## 
## Call:  glm(formula = factor(status) ~ sex, family = binomial(link = "logit"), 
##     data = d)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)        sexNữ  
##      0.5447       0.7080  
## 
## Degrees of Freedom: 204 Total (i.e. Null);  203 Residual
## Null Deviance:       242.4 
## Residual Deviance: 237.4     AIC: 241.4

    Kết quả:

        Hệ số Coefficients (sexnữ) = 0.0780 > 0 cho thấy, nếu bệnh nhân có giới tính là nam thì khả năng sống sót sẽ thấp hơn so với nữ.

3. KẾT LUẬN

Sau khi phân tính kết quả khảo sát đối với bệnh nhân có khối u ác tính thì: đối với trường hợp “chết vì khối u ác tính, chết vì nguyên nhân khác” thì kết quả là như nhau bất kể giới tính là nam hay nữ, nhưng đối với trường hợp bệnh nhân còn sống sau khi thực hiện phẫu thuật thì kết quả nhận được của bệnh nhân mang giới tính là nữ cao hơn bệnh nhân nam. Ta có thể kết luận rằng khi mắc bệnh khối u ác tính và sau khi trải qua ca phẫu thuật cắt bỏ khối u tại Khoa Phẫu thuật Thẩm mỹ, Bệnh viện Đại học Odense, Đan Mạch thifxasc suất bệnh nhân mang giới tính là nữ còn sống cao hơn gấp 2 lần so với nam.