Đánh giá bằng chứng khoa học tìm được (bác sĩ nguyễn văn hùng)

Đánh giá một tạp chí Đánh giá một bài báo nghiên cứu...  Hệ số ảnh hưởng là số lần trích dẫn trung bình củanhững bài báo khoa học đã được công bố trong tạpchí khoa học và khoa học xã

ĐÁNH GIÁ BẰNG CHỨNG KHOA HỌC TÌM ĐƯỢC

BS NGUYỄN VĂN HÙNG

Đánh giá một tạp chí

Đánh giá một bài báo nghiên cứu

ĐÁNH GIÁ MỘT TẠP CHÍ

2 tiêu chuẩn

 Peer-reviewed

 Impact factor

PEER-REVIEWED

PEER-REVIEWED

IMPACT FACTOR

 Đề xuất bởi Eugene Garfield

 Hệ số ảnh hưởng là số lần trích dẫn trung bình củanhững bài báo khoa học đã được công bố trong tạpchí khoa học và khoa học xã hội 2 năm trước đó

 Ý nghĩa: Phản ánh tầm quan trọng của một tập chítrong lĩnh vực khoa học

IMPACT FACTOR – TÍNH THẾ NÀO ?

IFtrong 1 năm =

Tổng số lần các bài báo đã xuất bản trong 2 năm trước đó được trích dẫn trong năm đóTổng số tất cả các bài báo đã được xuất bản

trong 2 năm trước đó

IFnăm 2015 =

Tổng số lần các bài báo đã xuất bản trong năm

2013 và 2014 được trích dẫn trong năm 2015Tổng số tất cả các bài báo đã được xuất bản

trong năm 2013 và 2014

IMPACT FACTOR – CẦN GÌ PHẢI TÍNH

 http://impactfactor.weebly.com/

 http://www.citefactor.org/journal-impact-factor-list-2014_J.html

IMPACT FACTOR – CÁC VẤN ĐỀ

 Chỉ được tính cho những tạp chí trong danh bạ củaViện Thông tin khoa học (Institute of ScientificInformation) hoặc Journal Citation Report của ISI

 Không phân biệt xu hướng tác giả tự trích dẫn bài báo

cũ của mình

 Không phân biệt tạp chí trích dẫn

 Khoảng thời gian 2 năm là quá ngắn

 Không phân biệt các bài nghiên cứu Sai

MỘT SỐ CÁC CHỈ SỐ KHÁC

5-year impact factor Eigenfactor Score H-index

 “Tell me who your

friends are and I will

tell you who you are”

 Chỉ số H của một nhà khoa học là

H công trình trong N công trình

của nhà khoa học đó được trích

ĐÁNH GIÁ MỘT BẰNG CHỨNG

Loại bằng chứng và độ mạnh của bằng

chứng

Phương tiện đánh giá

Một số sai lầm trong nghiên cứu có thể

gặp phải

ĐỘ MẠNH CỦA BẰNG CHỨNG

Editorial/Commentary/Review

Basic researchCase reportCross-sectional studyCase-control studyLongitudinal study

RCTMeta-analysis

14

ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Ba vấn đề để đánh giá kết quả nghiên cứu

 Are the results of the study valid?

 What are the results?

 Will the results help locally?

Bộ công cụ CASP (Critical Appraisal Skills Programme)

 http://www.casp-uk.net/

CASP TOOLS & CHECKLISTS

CASP TOOLS & CHECKLISTS

CASP TOOLS & CHECKLISTS RCT – (A)

CASP TOOLS & CHECKLISTS RCT – (A)

CASP TOOLS & CHECKLISTS RCT – (A)

CASP TOOLS & CHECKLISTS RCT – (B)

CASP TOOLS & CHECKLISTS RCT – (C)

CASP TOOLS & CHECKLISTS RCT – (C)

Patient/Population: Similar to your

patient?

Intervention: Similar to what you are looking for?

Comparison: Different diagnostic test/Other

therapy/Placebo/No treatment.

Outcome: DOE (disease-oriented evidence)/POEM

(patient-oriented evidence that matters)

Number: Enough? (400)

Statistics: Believable?

PP-ICONS PRACTICE

MỘT SỐ VẤN ĐỀ KHI NGHIÊN CỨU BÀI BÁO

ARR/NNT/RRR

OR/RR

Trị số P

Khoảng tin cậy 95% (95%CI)

Bias trong nghiên cứu y học

Nhóm chứng

reduction (ARR) 0.66 – 0.50 = 0.16 ARR = CER - EER

Relative risk

reduction (RRR) (0.66-0.50)/0.66 = 0.24 RRR = (CER – EER)/CER

Number needed

to treat (NNT) 1/0.16 = 6 NNT = 1/ARR

 ARR: Không phóng đại kết quả nghiên cứu, cho thấy sự

khác biệt thực sự giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng.

 NNT: Số bệnh nhân cần điều trị để phòng 1 hậu quả/số bệnh nhân cần điều trị để 1 bệnh nhân có lợi.

 Với nghiên cứu phòng bệnh: NNT ≤ 20.

 Với nghiên cứu điều trị: NNT ≤ 10.

 RRR: Phóng đại kết quả, cho ra những kết quả “đẹp” 

Quên khẩn cấp.

OR/RR

KHÁI NIỆM ODDS VÀ RISK

 “Risk”: Xác suất một biến cố xảy ra trong một thời gian

nhất định

 “Odds”: Tỷ số của số lần biến cố đó xảy ra trên số lần biến

cố đó không xảy ra

 Một nhóm bệnh nhân gồm 100 người được điều trị Sau

5 năm có 5 người tử vong.

 Nguy cơ tử vong (risk): p = 5/100 = 0.05.

 Odds tử vong: O = 5/95 = 0.053.

OR/RR

SỰ KHÁC BIỆT

 RR: Tỷ số của 2 tỷ lệ (nguy cơ gặp biến cố)

RR = 2  Tỷ lệ gặp biến cố tăng 2 lần.

 OR: Tỷ số của 2 odds (“khả năng” gặp biến cố).

Odds = 2  Khả năng mắc bệnh cao gấp 2 lần khả năng

không mắc bệnh  Odds và OR đều khó hiểu

 OR: Nghiên cứu bệnh chứng RR: Nghiên cứu dọc.

 OR cho phép ước tính RR nếu tỷ lệ mắc bệnh thấp.

Ý NGHĨA CHỈ SỐ P

 Do p<0.05 nên chỉ số IQ trung bình của nữ cao hơn nam có

ý nghĩa thống kê! Vậy p là gì?

 H0: IQ nam = IQ nữ và H1: IQ nữ cao hơn IQ nam

 p = P(D/H0) với D là dữ liệu thu được

 p nghĩa là: xác suất để dữ liệu D xảy ra “nếu” H0 là sự

Men Women P-value

Ý NGHĨA CHỈ SỐ P

Logic đằng sau số P:

Bước 1: Nếu H0 đúng thì dữ liệu không thể xảy ra.

Bước 2: Dữ liệu xảy ra.

Bước 3: Do đó H0 không là sự thậtbác bỏ H0!

Ý NGHĨA CHỈ SỐ P

Bước 1: Nếu Long bị hói, Long không thể có

triệu chứng mọc râu quai nón (Ví dụ thui)

Bước 2: Long mọc râu quai nón

Bước 3: Do đó Long không bị hói!

95% CONFIDENT INTERVAL

Cho biết được giá trị trung bình của phép so sánh.

Ý nghĩa của con số 95%: Nếu thực hiện 100

lần trong điều kiện tương đương thì sẽ có 95 nghiên cứu cho kết quả nằm trong khoảng đó.

Có thể suy luận ra mối liên hệ giữa p và 0.05.

Có thể diễn giải với ý nghĩa lâm sàng.

BIAS TRONG NGHIÊN CỨU

Bias

Selection bias

Information

bias

Interview bias

Response bias

Bias

Ngẫunhiên

SựthậtQuan

sát

THANK YOU FOR LISTENING