Embed Size (px)
Citation preview
ĐÁNH GIÁ BẰNG CHỨNG KHOA HỌC TÌM ĐƯỢC
BS. NGUYỄN VĂN HÙNG
1
OUTLINE
Đánh giá một tạp chí
Đánh giá một bài báo nghiên cứu
2
ĐÁNH GIÁ MỘT TẠP CHÍ
2 tiêu chuẩn
Peer-reviewed
Impact factor
3
PEER-REVIEWED
4
PEER-REVIEWED
5
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
6
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 đó
Tổng số tất cả các bài báo đã được xuất bảntrong 2 năm trước đó
IFnăm 2015 =
Tổng số lần các bài báo đã xuất bản trong năm2013 và 2014 được trích dẫn trong năm 2015
Tổng số tất cả các bài báo đã được xuất bảntrong năm 2013 và 2014
7
IMPACT FACTOR – CẦN GÌ PHẢI TÍNH
http://impactfactor.weebly.com/
http://www.citefactor.org/journal-impact-factor-list-2014_J.html
8
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 báocũ 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.
9
MỘT SỐ CÁC CHỈ SỐ KHÁC
5-year impact factor
Eigenfactor Score
H-index
10
EIGENFACTOR (EF)
http://eigenfactor.org
Đánh giá số trích dẫntrong 5 năm. Khôngtính đến tự trích dẫn.
Cho trọng số chonhững tạp chí tríchdẫn.
“Tell me who yourfriends are and I willtell you who you are”.
11
H-INDEX
Chỉ số H của một nhà khoa học làH công trình trong N công trìnhcủa nhà khoa học đó được tríchdẫn ít nhất là H lần, và (N-H) côngtrình được trích dẫn dưới H lần.
H = 20: Có 20 công trình, trong đómỗi công trình được trích dẫn ítnhất 20 lần; các công trình khácđược trích dẫn dưới 20 lần.
www.isiknowledge.com12
ĐÁNH GIÁ MỘT BẰNG CHỨNG
Loại bằng chứng và độ mạnh của bằngchứng
Phương tiện đánh giá
Một số sai lầm trong nghiên cứu có thểgặp phải
13
ĐỘ MẠNH CỦA BẰNG CHỨNG
Editorial/Commentary/Review
Basic research
Case report
Cross-sectional study
Case-control study
Longitudinal study
RCT
Meta-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/
15
CASP TOOLS & CHECKLISTS
16
CASP TOOLS & CHECKLISTS
17
CASP TOOLS & CHECKLISTS RCT – (A)
18
CASP TOOLS & CHECKLISTS RCT – (A)
19
CASP TOOLS & CHECKLISTS RCT – (A)
20
CASP TOOLS & CHECKLISTS RCT – (B)
21
CASP TOOLS & CHECKLISTS RCT – (C)
22
CASP TOOLS & CHECKLISTS RCT – (C)
23
PP-ICONS
Problem
Patient/Population
Intervention
Comparison/Control
Outcome
Number of subject
Statistics
Problem: What clinical condition was studied?
Patient/Population: Similar to your patient?
24
PP-ICONS
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? 25
PP-ICONS PRACTICE
26
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
27
ARR/RRR/NNT
Nhómchứng
Nhóm can thiệp
Ghi chú
Tỷ lệ tử vong do NMCT
CER = 0.66 EER = 0.50CER = Control event rate
EER = Experimental event rate
Absolute riskreduction (ARR)
0.66 – 0.50 = 0.16 ARR = CER - EER
Relative riskreduction (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
28
ARR/RRR/NNT
ARR: Không phóng đại kết quả nghiên cứu, cho thấy sựkhác biệt thực sự giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng.
NNT: Số bệnh nhân cần điều trị để phòng 1 hậu quả/sốbệnh 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.
29
OR/RR
KHÁI NIỆM ODDS VÀ RISK
“Risk”: Xác suất một biến cố xảy ra trong một thời giannhất định.
“Odds”: Tỷ số của số lần biến cố đó xảy ra trên số lần biếncố 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 = 0.053.30
OR/RR KHÁI NIỆM OR VÀ RR
BệnhKhôngbệnh
TổngNguy cơ
(Risk)Odds
Phơi nhiễm 92 973 1065 0.0864 0.0946
Không phơinhiễm
139 923 1062 0.1309 0.1506
RR 0.66 (0.51 - 0.85)
OR 0.63 (0.47 - 0.84)
OR và RR có ý nghĩa thống kê nếu 95%CI không chứa 131
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 năngkhông 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.
32
Ý NGHĨA CHỈ SỐ P
Do p<0.05 nên chỉ số IQ trung bình của nữ cao hơn nam cóý 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 sựthật.
Men Women P-value
N 100 100
IQ 130 (20) 140 (22) 0.0009
33
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 thậtbác bỏ H0!
34
Ý NGHĨA CHỈ SỐ P
Bước 1: Nếu Long bị hói, Long không thể cótriệu chứng mọc râu quai nón (Ví dụ thui)
Bước 2: Long mọc râu quai nón
Bước 3: Do đó Long không bị hói!
35
Ý NGHĨA CHỈ SỐ P
Chúng ta cần biết P(H1/D)!
Vấn đề “tra tấn dữ liệu” và điều chỉnhBonferroni.
Vấn đề về ý nghĩa lâm sàng.
36
95% CONFIDENT INTERVAL
Cho biết được giá trị trung bình của phép sosánh.
Ý nghĩa của con số 95%: Nếu thực hiện 100lần trong điều kiện tương đương thì sẽ có 95nghiên 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.37
95% CONFIDENT INTERVAL
Có hiệu quả lâmsàng đáng kể
Có tác hại lâm sàngđáng kể
0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4
AB
CD
EF
GH
38
BIAS TRONG NGHIÊN CỨU
Bias
Selection bias
Information bias
Interview bias
Response bias
Confounding
BiasNgẫunhiên
Sựthật
Quansát
39
THANK YOU FOR LISTENING
40
