04 สิงหาคม 2552

Causality

เคยคิดกันไหมครับ ว่าการที่เราจะบอกว่าอะไรเป็นเหตุเป็นผลกันนั้นมันขึ้นอยู่กับอะไรบ้าง? ลองคิดเอาง่ายๆ ดู สมมุติว่าผมสังเกตเห็นว่าเพื่อนผมหัวล้าน และเห็นเขาชอบกินผงชูรสบ่อย ผมจะบอกได้ไหมว่า การกินผงชูรสบ่อยๆ ทำให้หัวล้าน?


เคยมีคนพิจารณาเรื่องของความเกี่ยวข้องกันนี้แล้วครับ นั่นคือคุณ Hill ซึ่งแกพิจารณาออกมา และมีคนสรุปเป็น Criteria ของการที่เราจะพิจารณาว่าอะไรนั้นเป็นเหตุเป็นผลกันได้ดังนี้ครับ (Bradford-Hill Causal Criteria)



  1. Temporality นั้นคือ เหตุ นั้นน่าจะเกิดขึ้นมาก่อนผล ตามตัวอย่างนี้ก็คือ เขาควรจะกินผงชูรส ก่อนที่จะหัวล้าน ไม่ใช่ หัวล้านเกิดก่อน แล้วค่อยกินผงชูรส

  2. Strength ของความสัมพันธ์ เหตุเล็กๆ ที่ทำให้เกิดผลใหญ่ๆ มาก (ทางสถิติก็คือมี Odds Ratio/Relative Risk สูงๆ) ก็น่าจะเป็นเหตุเป็นผลกัน (ข้อนี้ระวังนิดนึง ตรงที่ผลที่มันเจอบ่อยๆ อาจทำให้สับสน นอกจากนี้เหตุที่ไม่ได้เป็นต้นเหตุจริงๆ แต่ดันสัมพันธ์กับต้นเหตุอื่นๆ เช่น ผู้ชาย --> เป็นมะเร็ง แต่จริงๆ แล้ว ผู้ชาย --> ชอบสูบบุหรี่ --> เป็นมะเร็ง อันนี้ก็อาจจะบอกลำบากว่าการเป็นผู้ชายทำให้เกิดผลเป็นมะเร็ง)

  3. Dose-response คือการที่ถ้ามีต้นเหตุขนาดใหญ่ขึ้น จะทำให้ผลลัพธ์ขนาดใหญ่ขึ้นไปด้วย เช่น ยิ่งกินผงชูรสปริมาณมากขึ้น ยิ่งหัวล้านขึ้น

  4. Consistency คือคนอื่นทดลองค้นคว้าแบบเดียวกัน ก็ได้ผลลัพธ์คล้ายๆ กัน

  5. Biologic Plausibility คือมีคำอธิบายทางวิทยาศาสตร์ที่ดูแล้วน่าจะเป็นไปได้ เช่น กินผงชูรส ทำให้โซเดียมในร่างกายเยอะขึ้น มีผลต่อระบบฮอร์โมน และทำให้ผมร่วงมากขึ้น จนเกิดหัวล้าน (อันนี้อย่าเชื่อนะครับผมสมมติเฉยๆ)

  6. Reversibility คือถ้าเอาเหตุออก ผลก็ควรหายออกไปด้วย

  7. Specificity คือความสัมพันธ์นั้นๆ ทำให้เกิดผลลัพธ์เพียงอย่างเดียว เช่น กินผงชูรส ก็เกิดแต่ผมร่วง ไม่เกิดอาการสีผิวเปลี่ยนเป็นต้น

  8. Analogy คือดูแล้วมันคล้ายๆ กับ Factor อื่นๆ อันนี้ลองยกตัวอย่างเช่น การสูบบุหรี่ทำให้เกิดมะเร็งปอด ดังนั้นถ้าเราศึกษาการสูบใบจาก (ที่ไม่ใช่บุหรี่ แต่คล้ายๆ กัน) แล้วพบว่าเกิดมะเร็งปอด ก็น่าจะคิดได้ไปในทางเดียวกัน เพราะคล้ายๆ กับบุหรี่

  9.  Experimental evidence เป็นข้อที่สำคัญที่สุด เนื่องจากว่าหากมีการศึกษาแบบทดลองให้เหตุแล้ว ดันมีผลเกิดขึ้นนั้นก็เป็นสิ่งที่น่าจะยืนยันได้ว่า มันน่าจะเป็นเหตุเป็นผลกันจริงๆ


สำหรับความสัมพันธ์อันไหน ที่ยิ่งมี Causal Criteria เยอะๆ นั่นก็หมายความว่ามันน่าจะเป็นเหตุเป็นผลกันมากขึ้นเรื่อยๆ ครับ บางคนก็อาจให้น้ำหนักของแต่ละข้อไม่เท่ากันก็ได้ อันนี้ก็แล้วแต่จะพิจารณา


ลองมาคิดกันดูนะครับว่า Analytic Study Design แบบไหนที่จะตอบ Causality ได้ดีมากที่สุด และดีรองลงมาๆ (ใครจำว่า Study Design มีอะไรบ้างไม่ได้ กรุณาอ่านเอนทรี่เก่าเรื่อง Study Design ที่ผมเคยเขียนไว้โดยด่วน)


.


.


.


สังเกตว่า Study รูปแบบที่จะตอบคำถามเหตุผลนี้ดีที่สุด ก็ควรจะเป็น Experimental Study ครับ ส่วน Observational Study ที่จะช่วยได้บ้างก็คือ แบบ Cohort เนื่องจากมี Temporal relationship (เราศึกษาจากเหตุไปยังผล) ส่วน Case-control นั้นก็รองลงมา และที่แย่ที่สุดคือการศึกษาแบบ Cross-sectional ครับ :D


สำหรับใครที่อยากอ่านเพิ่มเติมเรื่องนี้ ผมแนะนำให้อ่าน Paper ของ Rothman: Rothman KJ, Greenland S. Causation and Causal Inference in Epidemiology. Am J Public Health. 2005 Jul 1;95(S1):S144-150. ครับ

8 ความคิดเห็น:

  1. ขอบคุณครับ

    ตอบลบ
  2. ไม่ระบุชื่อ17/9/53 15:05

    ขอคำแนะนำด้วยนะคะ
    พอดีอ่านหนังสือระบาดวิทยาเล่มหนึ่งเจอคำอธิบายสั้นๆเกี่ยวกับข้อจำกัดของ Case-control ซึ่งบอกว่าไม่สามารถหาความเสี่ยงสัมพัทธ์ได้โดยตรง แต่ไม่เข้าใจว่าเพราะอะไรจึงเป็นแบบนั้น ถามอาจารย์ที่สอนวิชานี้แล้วท่านก็ไม่ยอมตอบซะด้วย ท่านบอกว่าเกี่ยวกับสูตรคำนวนของ RR หรือว่าจะเป็นเพราะ relative risk บอกขนาดอุบัติการณ์ของโรคที่พบได้ยากในประชากรที่สัมผัสปัจจัยไม่ได้? เพราะถึงค่าRRจะสูงแต่อุบัติการณ์ก็อาจต่ำได้ มันยังไงกันแน่คะ? มึนมากค่ะ...

    ตอบลบ
  3. มันเป็นเนื่องจากที่มาของการคำนวณครับ

    ในการคำนวณ Relative Risk เราจำเป็นที่จะต้องรู้จำนวนประชากรทั้งหมดของทั้งสองกลุ่ม เราจึงจะหา Risk ในแต่ละกลุ่มได้ ในขณะที่การศึกษาแบบ Case Control นั้นเราเลือกจำนวน Control มาเองไม่ได้เทียบตามปริมาณของประชากรทั้งหมดเหมือนอย่างการศึกษาแบบอื่น ทำให้จริงๆ แล้วเราไม่สามารถทราบได้ว่าจำนวน Case/Control ที่เราเลือกมันเป็นสัดส่วนเดียวกันกับในประชากรจริงๆ หรือไม่ครับ

    ตอบลบ

ช่วยแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับบทความนี้ด้วยนะครับ
Please leave your comments about this topic.