Nghiên cứu: 795,000 ca tử vong và tàn tật hàng năm là do chẩn đoán sai
Theo một nghiên cứu gần đây được đăng trên tập san British Medical Journal, chẩn đoán y tế sai gây ra 795,000 ca tử vong và tàn tật vĩnh viễn ở Hoa Kỳ mỗi năm. Tuy nhiên, một số chuyên gia y tế đang đặt câu hỏi về tính hợp pháp của dữ liệu được sử dụng trong bài báo, chỉ trích phương pháp luận và định nghĩa về “lỗi chẩn đoán.” Cuộc tranh luận nêu bật những thách thức trong việc xác định chính xác tỷ lệ chẩn đoán sai hoặc bị bỏ sót.
Các nhà nghiên cứu từ Center for Diagnostic Excellence của Viện Johns Hopkins Armstrong đã phân tích dữ liệu hồi cứu về các nguyên nhân gây tử vong hàng đầu ở Hoa Kỳ, bao gồm bệnh tim, nhiễm trùng, và ung thư. Họ phát hiện rằng chỉ 15 bệnh chiếm khoảng một nửa trong tất cả các chẩn đoán y tế sai nghiêm trọng, cho thấy vấn đề này có thể dễ dàng kiểm soát hơn so với suy nghĩ trước đây.
Tiến sĩ David Newman-Toker, giáo sư thần kinh học, Giám đốc trung tâm Center for Diagnostic Excellence, và trưởng nhóm nghiên cứu, nói với The Epoch Times rằng, “Nghiên cứu trước đây thường tập trung vào các lỗi sai xảy ra trong một môi trường lâm sàng cụ thể, chẳng hạn như chăm sóc ban đầu, khoa cấp cứu hoặc chăm sóc tại bệnh viện. Những nghiên cứu này không thể chỉ ra tổng tác hại nghiêm trọng trên nhiều cơ sở chăm sóc.” Ngược lại, báo cáo mới này đưa ra cái nhìn toàn diện, phơi bày nhiều chẩn đoán sai trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Tiến sĩ Newman-Toker cho biết, “Chúng tôi nhận ra rằng một số người có thể hoài nghi về con số được ước tính khá lớn này.” Vì lý do này, ông nói rằng ông và nhóm nghiên cứu của mình đã dùng 9 phương pháp để đánh giá phạm vi của giá trị hợp lý và xác thực chéo các kết quả dựa trên các nguồn dữ liệu độc lập. Ông nói thêm, “Mỗi phương pháp chúng tôi dùng đều tạo ra các giá trị khoảng từ 0.5 đến 1.0 triệu tác hại trầm trọng, vì vậy chúng tôi rất tin tưởng vào kết quả của mình.”
Các căn bệnh thường bị chẩn đoán sai nhiều nhất
Theo báo cáo, chẩn đoán y tế sai xảy ra với tỷ lệ ước tính là 11.1% trong số các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Tiến sĩ Newman-Toker cho biết, chính các triệu chứng không đáng chú ý có thể dẫn đến chẩn đoán sai về các biến cố mạch máu, nhiễm trùng, và ung thư thay vì [các triệu chứng rõ ràng như] các khối u rõ ràng hoặc nhịp tim không đều.
Báo cáo cho thấy chẩn đoán sai phổ biến nhất xảy ra trong các trường hợp đột quỵ, với 17.5% bị bỏ sót. Điều này ủng hộ cho nghiên cứu trước đây, cho thấy đột quỵ không được chẩn đoán do các triệu chứng đa dạng và đôi khi khó phân biệt các triệu chứng. Nghiên cứu năm 2018 được đăng trên tập san Neuroepidemiology cho thấy các triệu chứng đột quỵ thường bị bỏ qua nhất bao gồm trạng thái tinh thần thay đổi, chóng mặt, và buồn nôn/nôn.
Đột quỵ thường có thể điều trị bằng thuốc trong đa số trường hợp. Tuy nhiên, điều quan trọng là cần phải giải quyết các cơn đột quỵ nhanh chóng – trong vòng không quá 3 giờ — vì đột quỵ có thể gây ra tổn thương não vĩnh viễn và thậm chí tử vong.
Sau đột quỵ, các bệnh lý khác thường bị chẩn đoán sai nhiều nhất bao gồm nhiễm trùng máu, viêm phổi, cục máu đông và ung thư phổi. Cả 5 tình trạng này chiếm 38.7% trường hợp chẩn đoán y tế sai.
Tiến sĩ Newman-Toker cho biết: “Giảm 50% lỗi chẩn đoán đối với đột quỵ, nhiễm trùng huyết, viêm phổi, thuyên tắc phổi và ung thư phổi có thể giảm 150,000 ca tử vong và thương tật vĩnh viễn mỗi năm. Một cách tiếp cận tập trung vào căn bệnh để ngăn ngừa và giảm thiểu lỗi chẩn đoán có khả năng làm giảm đáng kể những tác hại này.”
Độ chính xác của những ước tính này được đặt câu hỏi
Một số chuyên gia trong lĩnh vực y tế đã tranh luận về những phát hiện của nghiên cứu Johns Hopkins.
Tiến sĩ Hardeep Singh, một nhà nghiên cứu về an toàn bệnh nhân tại Bộ Cựu chiến binh và Đại học Y Baylor, đặt câu hỏi về tính hợp lệ của nghiên cứu.
Tiến sĩ Singh nói với The Epoch Times: “Dữ liệu được sử dụng để đưa ra những kết luận này thiếu tính chính xác khoa học và tính hợp pháp trong việc xác định lỗi chẩn đoán. Những phát hiện này dựa trên các nghiên cứu trước đây về chẩn đoán sai y tế và hai báo cáo trước đó là cơ sở để đưa ra các ước tính này. Nhưng một số sai sót đã không được các tác giả thừa nhận, Tiến sĩ Singh lưu ý.
Các vấn đề với nghiên cứu trước đây được sử dụng trong phân tích mới
Một trong những báo cáo chính được tham chiếu trong nghiên cứu gần đây, mà Tiến sĩ Singh cho biết có “các phép ngoại suy và lấp liếm bằng chứng,” đã vấp phải phản ứng dữ dội từ cộng đồng y tế và hiện đang được Cơ quan Chất lượng và Nghiên cứu Y tế xem xét lại.
Tiến sĩ Singh nhấn mạnh thêm định nghĩa lỏng lẻo về “lỗi chẩn đoán” được sử dụng trong báo cáo gần đây. Vào năm 2015, Học viện Y khoa Quốc gia đã định nghĩa lại thuật ngữ này có nghĩa là “việc không (a) đưa ra lời giải thích chính xác và kịp thời về (các) vấn đề sức khỏe của bệnh nhân hoặc (b) truyền đạt lời giải thích đó cho bệnh nhân.” Tiến sĩ Singh cho biết mục tiêu là cung cấp “sự hiểu biết chung về lỗi chẩn đoán bao gồm độ chính xác, tính kịp thời và khả năng giao tiếp”. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu được sử dụng để tính tỷ lệ lỗi chẩn đoán đã được thực hiện trước năm 2015.
Ông nói, trong một số nghiên cứu khác được sử dụng cho báo cáo gần đây, việc có hay không có lỗi chẩn đoán và liệu tác hại có phải do lỗi trực tiếp gây ra hay không vẫn chưa rõ ràng.
Các vấn đề với việc phân tích dữ liệu hành chính
Theo Tiến sĩ Singh, một vấn đề khác với báo cáo mới là các ước tính của nó dựa trên nhiều nghiên cứu sử dụng dữ liệu hành chính. “Không thể đưa ra những đánh giá lâm sàng về việc có hay không có sai sót khi sử dụng dữ liệu đó.”
Dữ liệu hành chính được thu thập cho mục đích thanh toán thay vì nghiên cứu và các hạn chế bao gồm khả năng thiếu chính xác và sai lệch. Một nghiên cứu đăng trên tập san Medical Care năm 2004 đã phân tích độ chính xác của dữ liệu hành chính và tiết lộ rằng những điểm không chính xác đáng kể, chẳng hạn như lỗi chẩn đoán, thiếu biểu mẫu và dữ liệu nhập sai là phổ biến.
Theo Tiến sĩ Singh, lĩnh vực nghiên cứu chẩn đoán nên sử dụng dữ liệu mạnh hơn để đưa ra kết luận về tỷ lệ và tác hại của chẩn đoán sai y tế. Ông nói thêm: “Khi các con số được ước tính với dữ liệu có khả năng sai sót, bạn sẽ mất lòng tin. Và việc đưa ra các ước tính từ các nghiên cứu thậm chí có thể không đo lường được các lỗi chẩn đoán và nhấn mạnh chúng [các lỗi chẩn đoán sai] là một vấn đề cơ bản – sẽ không giúp chúng ta cải thiện tình trạng này.”
Vân Hi biên dịch
Quý vị tham khảo bản gốc từ The Epoch Times
