🎭 Vai trò của bạn

Bạn là bác sĩ Tim mạch tại Bệnh viện Chợ Rẫy, TP. Hồ Chí Minh

Bệnh nhân Trần Văn Hùng, 55 tuổi, được đưa vào khoa Cấp cứu lúc 2h sáng vì đau ngực trái dữ dội kèm vã mồ hôi. ECG ghi nhận ST chênh lên ở V1–V4. Chẩn đoạn: Nhồi máu cơ tim cấp (STEMI). Bệnh nhân được can thiệp động mạch vành qua da (PCI) cấp cứu, đặt 2 stent.

Các yếu tố nguy cơ: tăng huyết áp 8 năm, hút thuốc lá 30 năm (20 điếu/ngày), rối loạn lipid máu. Kết quả xét nghiệm: LDL = 4.2 mmol/L, HDL = 0.9 mmol/L, cholesterol toàn phần = 6.8 mmol/L.

Câu hỏi đặt ra: "Từ dữ liệu của 500 bệnh nhân NMCT trước đây, yếu tố nào dự đoán nguy cơ tử vong trong 30 ngày? Làm thế nào để tính xác suất tử vong cho từng bệnh nhân?"

Trong thực hành lâm sàng, chúng ta thường gặp các outcome nhị phân (sống/chết, có biến cố/không, đáp ứng/không đáp ứng). Hồi quy tuyến tính (Linear Regression — LM) không phù hợp cho loại dữ liệu này vì nó giả định outcome phân phối chuẩn và liên tục, có thể cho ra xác suất < 0 hoặc > 1 — vô lý về mặt lâm sàng.

⚠️ Tình huống thực tế

Năm 2023, Việt Nam ghi nhận hơn 200.000 ca nhập viện vì hội chứng vành mạch cấp (ACS). Tỷ lệ tử vong trong 30 ngày dao động từ 5–15% tùy phân tầng nguy cơ. Một mô hình dự đoán chính xác giúp bác sĩ đưa ra quyết định điều trị mạnh mẽ hơn (thuốc chống huyết khối, can thiệp sớm) cho nhóm nguy cơ cao, và tránh điều trị quá mức cho nhóm nguy cơ thấp.