CÁC BƢỚC TIẾN HÀNH MỘT NGHIÊN CỨU
TS NGUYỄN NGỌC RẠNG
CÁC BƢỚC TIẾN HÀNH NGHIÊN CỨU
Ý TƢỞNG NGHIÊN CỨU
Ý TƢỞNG NGHIÊN CỨU
“Kẻ nào dám quấy động giấc ngủ của Pharaoh đều phải chết”
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
1. Đo HCT bằng máu mao mạch hoặc tĩnh mạch?
2. Điều trị tai biến mạch não bằng phẫu thuật giảm thƣơng tật,
tử vong?
3. Điều trị Thƣơng hàn bằng Azithromycin hiệu quả hơn so với
Ciprofloxacin ?
4. Mổ thoát vị bẹn bằng PP Lichtenstein đở đau, giảm tỉ lệ tái
phát so với PP Bassini?
5. Phòng ngừa mổ bắt con bằng Cefazolin giảm tỉ lệ viêm cổ tử
cung?
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
6. Diệp hạ châu làm giảm men gan ở BN bị viêm gan virus B?
7. Probitics làm giảm tỉ lệ viêm phổi do thở máy?
8. Không cần dùng kháng sinh trong Viêm tai giữa thể nhẹ?
9. Điều trị kháng sinh ngắn ngày trong Viêm màng não mủ?
10. Cha hút thuốc mẹ sanh non?
TỔNG QUAN TÀI LIỆU
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
RCT (đối chứng ngẫu nhiên)
Cohort (đoàn hệ)
Case-control (Bệnh-chứng)
Cross section (Cắt ngang)
Case report (Báo cáo ca)
THU THẬP DỮ LIỆU
THU THẬP DỮ LIỆU
1. CRF (Case report form)
2. Các biến:
- Biến kết cục (outcome) hoặc biến phụ thuộc (dependent)
- Biến dự đoán (predictors) hoặc biến độc lập (independent)
- Hiệp biến (Covariate) hoặc Biến nhiễu (confounders)
- Định nghĩa biến: +++
Ƣu tiên: biến số> biến nhị phân > biến phân loại (> 2 nhóm)
Y
Y= f(x)
C
S
Biến kết cục
Y1 Y2
X1 X2 X3 X4 X5 …..
(phụ thuộc)
3
2
1
X1…x2…..x3…x4….x5…..x6……x7…
x
Biến dự đoán (độc lập)
PHÂN TÍCH ĐƠN BIẾN
1 BIẾN X, 1 BIẾN Y
PHÂN TÍCH ĐA BIẾN
2 BIẾN X, 1 BIẾN Y
PHÂN TÍCH ĐA BIẾN
NHIỀU BIẾN X, 1 BIẾN Y
SO SÁNH 2 KS TRONG ĐIỀU TRỊ THƢƠNG HÀN
Biến kết cục
Biến tiên đoán
TUOI NHOM KETCUC ID GIOI
111 NAM 30 AZI T
113
NU
36
CIP
T
112 NU 32 AZI K
114 NU 45 CIP T
115 NAM 65 CIP T
116 NAM 54 AZI K
118
NAM
32
AZI
T
117 NAM 42 CIP K
119 NAM 18 CIP T
120 NU 20 AZI T
121 NU 70 CIP K
123
NU
65
AZI
T
122 NAM 46 AZI T
SO SÁNH 2 KS TRONG ĐIỀU TRỊ THƢƠNG HÀN
Biến kết cục
Biến tiên đoán
111
NAM
30
AZI
48
TUOI NHOM KETCUC ID GIOI
112 NU 32 AZI 72
113 NU 36 CIP 48
114 NU 45 CIP 48
115 NAM 65 CIP 88
116 NAM 54 AZI 60
117 NAM 42 CIP 70
118 NAM 32 AZI 50
119 NAM 18 CIP 48
120 NU 20 AZI 46
122
NAM
46
AZI
36
121 NU 70 CIP 80
123 NU 65 AZI 36
URIC ACID CAO Ở NGƢỜI TĂNG HUYẾT ÁP
Biến nhiễu CONFOUNDERS
Biến kết cục
Biến tiên đoán
id
tuoi
gioi
tangHA
diabetes
gout
viemkhop
Uric (mg/dL)
N1
56
0
0
1
0
1
9
N2
65
1
1
1
0
1
8.5
N3
45
1
1
0
0
0
4.6
N4
67
1
0
0
1
0
12.5
N5
76
1
0
0
1
0
13
N6
66
1
1
0
0
0
15
N7
46
0
0
0
0
0
4
N8
48
0
1
0
0
0
5.5
N9
77
0
0
0
0
0
6
N10
65
1
0
0
0
0
6.7
PRO-BNP THEO MỨC ĐỘ SUY TIM
Biến kết cục
Biến tiên đoán
GIOI CAO CANNANG NYHA
proBNP
SNV 38430 38103 38132 37541 37229 37297 36959 36096 35475 37337 35353 34810 33836 33475 32977 32975 32958 32844 32844
TEN duc det anh tron xem khai loi cam y phan tu hai thon du quan hoa dung thanh thanh
TUOI 40 80 77 89 71 83 74 60 71 72 59 66 80 57 73 50 47 67 67
1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 170 150 148 155 152 165 160 150 160 160 165 150 176 155 150 156 162 154 158 60 48 40 50 48 44 58 38 48 48 58 50 58 42 40 47 54 45 45
EF 28 79.8 37.2 65 33 62.2 47.1 68 46.4 53.8 53.7 48.5 51 79 48.2 48.8 48 57.8 57.8
4 2 4 2 3 3 3 2 3 2 3 2 2 2 3 3 3 3 3 35000 3818 20176 3251 23135 11586 6342 523 8523 5427 25000 7641 437 916 2076 2975 7828 24600 24600
NHOM 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2
SO SÁNH 2 PHÁC ĐỒ ĐiỀU TRỊ AIDS
Biến kết cục
Biến tiên đoán
BÀI TẬP
1. Thöû ñaët caùc caâu hoûi nghieân cöùu thuoäc lónh vöïc
chuyeân khoa cuûa baïn?
2. Thöû nhaäp soá lieäu nghieân cöùu vaøo Excel goàm bieán
keát cuïc (outcomes) vaø caùc bieán tieân ñoaùn (predictors)
•
