cách đọc một nghiên cứu khoa học

Cách đọc báo khoa học Nguyễn Văn Tuấn Thỉnh thoảng, nhận email hỏi cách đọc báo khoa học Đọc phần trước, cần có kĩ để lĩnh hội nội dung báo khoa học Tôi nghĩ câu trả lời tuỳ thuộc vào vai trò người đọc, đọc tham khảo hay vai trò editor tập san Trong note chia sẻ kinh nghiệm cá nhân, có nghĩa từ vai trò người đọc để tham khảo Trong vai trò người đọc, thường bắt đầu nhanh với tựa đề báo sau đọc phần abstract (bản tóm tắt) Tựa đề báo, soạn thảo có suy nghĩ (nói theo tiếng Anh "thoughtful"), chuyển tải thơng điệp báo Nhưng khơng lắm, số tác giả có xu hướng đặt tựa đề trung dung, khơng nói lên thơng điệp Cũng có tác giả đặt tựa đề cách giật gân, không thiết phải tương đồng quán với liệu thật Do đó, sau phần tựa đề, tơi phải đọc qua phần abstract Abstract "bức ảnh" báo khoa học, hay xem phiên thu gọn báo Nếu abstract viết theo thể có tiêu đề theo cấu trúc (như background, aim, methods, results, conclusion) dễ theo dõi Nhưng có nhiều tập san u cầu tác giả viết abstract theo dạng khơng có tiêu đề, trường hợp khó theo dõi Nhưng dù dạng thời gian đọc abstract 10 phút cao Vì thế, định phải đọc abstract trước Vừa đọc vừa ghi số cụ thể, so sánh với phần kết luận xem có qn hay khơng Có số tác giả viết phần kết luận "chênh" với liệu thực tế Chúng ta, người đọc, phải định tin hay không tin vào kết luận dựa liệu thật, dựa câu chữ tác giả Sau phần abstract, đọc bảng số liệu, biểu đồ, hình ảnh (nếu có) báo Bảng số liệu biểu đồ "trái tim" báo khoa học Tác giả dùng chữ hoa mĩ, vặn vẹo từ ngữ, vặn vẹo liệu Nếu tác giả người có kinh nghiệm tốt, biểu đồ bảng số liệu nói lên điểm Chỉ cần nhìn vào bảng số liệu hay biểu đồ thiết kế tốt, người đọc biết thông điệp Sau "lắp ráp" thông điệp từ bảng biểu, người đọc có câu chuyện mà tác giả muốn chuyển tải đến người đọc Thỉnh thoảng, viết số liệu quan trọng, cần thiết tơi tự phân tích lại Một số báo trình bày liệu rõ ràng giúp cho người đọc tự "đọc" cách phân tích lại Tuy đại đa số báo tác giả phân tích đúng, có vài trường hợp mà kết không phù hợp với kết tác giả báo cáo, ca làm phải suy nghĩ đặt câu hỏi Có thể tác giả hiệu chỉnh mà tơi khơng có liệu để làm, tơi biết thêm cách diễn giải khác Nhưng nói chung, cần viết xuống liệu quan trọng để nghiền ngẫm Sau đọc xong bảng biểu, ý đến chi tiết phần Methods (phương pháp) Phần phương pháp xem chế báo khoa học Trong phần này, ý đến phương pháp đo lường nhất, giá trị khoa học cơng trình nghiên cứu phần Phẩm chất đo lường yếu tố định tính hợp lí nội báo Sau đó, tơi xem cách họ chọn đối tượng nghiên cứu theo tiêu chuẩn nào, phần liên quan đến khái niệm "hợp lí ngoại tại" Tôi không quan tâm đến gọi "tính đại diện", tơi quan tâm đến tính "thông minh" thiết kế nghiên cứu Một phần khác quan trọng khơng phương pháp phân tích liệu, phần định phần thơng điệp báo Phương pháp phân tích gì, biến outcome gì, biến tiên lượng gì, có hiệu chỉnh cho yếu tố nhiễu hay khơng, có dùng phương pháp gì, dùng nhu liệu cho tính tốn (nếu dùng Excel xem vứt đi, thiếu tính chun nghiệp) Đơi khi, cần đọc qua phần phương pháp phân tích liệu biết đẳng cấp tác giả đâu Sau cùng, đọc phần Discussion (bàn luận) Thật ra, đọc phần để biết quan điểm tác giả gì, tìm tài liệu tham khảo liên quan Phần bàn luận phản ảnh "tri thức" tác giả thâm hậu cỡ nào; tác giả có kiến thức tốt viết phần đọc hay, tác giả xồng đọc vài dịng biết họ chẳng có ý Những báo quan trọng từ labo nghiên cứu có tiếng thường viết hay, cách để học cách viết, chí học từ ngữ hay họ Chú ý đến ý nghĩa kết quả, cách tác giả bàn chế ảnh hưởng Nếu phần bàn luận viết tốt, phải có vài dịng đề cập đến điểm mạnh điểm yếu nghiên cứu Đọc xong báo, người đọc phải trả lời câu hỏi sau đây: • Câu hỏi 1: tơi tin vào kết báo này? Tin vào thơng điệp nào? • Câu hỏi 2: tin, tơi phải làm gì? có cần thay đổi thực hành? • Câu hỏi 3: tơi học từ báo này, phải làm lại, làm nào? Câu hỏi thứ đánh giá qua trị số P, qua khoảng tin cậy 95%, quán kết Nếu kết nghiên cứu nói lên "câu chuyện" quán với nhiều nghiên cứu trước kết đáng tin cậy Đây tính đại diện khoa học Câu hỏi thứ hai quan trọng, có nhiều cơng trình kết tốt, chẳng gây tác động đáng kể Nếu can thiệp giảm nguy gãy xương khoảng 5% (chỉ ví dụ) mức độ ảnh hưởng nhỏ, khó thay đổi thực hành lâm sàng (dù có ý nghĩa khoa học) Câu hỏi thứ ba mang tính khoa học phương pháp Nếu phương pháp mà tác giả sử dụng tốt câu hỏi đặt có phương pháp khác, có cách tiếp cận khác tốt hơn, rẻ tiền hơn, mà cho kết với chất lượng cao Một câu hỏi khác với liệu trình bày, phân tích lại phương pháp khác (như Bayes chẳng hạn) kết có làm thay đổi kết luận tác giả Nói tóm lại, đọc báo khoa học vừa nghệ thuật mà khoa học Nghệ thuật chỗ đặt thông điệp vào bối cảnh chung, đẹp liệu, tri thức Khoa học so sánh tính tái lập kết nghiên cứu Cũng "văn ôn võ luyện", đọc báo khoa học thói quen cần phải luyện tập thường xuyên, cố gắng tuần phải đọc báo quan trọng rút thơng tin -Ghi thêm: Một ví dụ tiêu biểu đọc báo khoa học đọc hồi tuần vừa qua Đó JAMA cơng trình RCT đánh giá ảnh hưởng bổ sung calcium vitamin D (viết tắt CaD) xem có giảm nguy ung thư không (1) Đầu tiên thấy tựa đề nằm radar quan tâm mình, tơi nghiên cứu CaD bệnh nhân loãng xuơng Yếu tố thứ hai quan tâm báo cơng bố JAMA từ nhóm tác giả biết Đọc abstract, ý đến đoạn tác giả kết luận "among healthy postmenopausal older women supplementation with vitamin D3 and calcium compared with placebo did not result in a significantly lower risk of all-type cancer at years." (Tác giả kết luận bổ sung CaD sau năm không làm giảm đáng kể nguy ung thư phụ nữ sau mãn kinh) Nhưng tơi ngờ kết luận Lí abstract, tác giả báo cáo bổ sung CaD giảm nguy ung thư đến 30% Nhưng tỉ số nguy [relative risk] có khoảng tin cậy 95% dao động từ 0.47 đến 1.02, trị số P = 0.06, nên tác giả nói "not significantly"! Đây kết luận hay gọi nơ lệ vào thống kê Chỉ P cao 0.05 có 1% mà tác giả kết luận khơng có ảnh hưởng! Trong số liệu cho thấy rõ ràng bổ sung CaD làm giảm nguy ung thư đến 53%, có xác suất nhỏ CaD tăng nguy 2% Nhưng nhìn chung, lợi cao "hại" rất nhiều Do đó, bước tơi đọc bảng số liệu biểu đồ Biểu đồ quan trọng cho thấy thật bổ sung CaD giảm nguy ung thư từ năm thứ hai Nhưng số ca ung thư cịn thấp, nên phân tích thống kê cho kết thiếu quán Đọc kĩ phần kết quả, phát hai số liệu quan trọng: (a) giới hạn phân tích nhóm người tn thủ theo protocol kết có ý nghĩa thống kê (P = 0.046), CaD giảm ung thư khoảng 35% (b) Bệnh nhân ung thư có nồng độ vitamin D3 thấp nhóm khơng bị ung thư Cả hai thật quán với giả thuyết ảnh hưởng CaD đến ung thư Tôi không cần đọc phần bàn luận tác giả kết luận thế, họ viết bàn luận theo kiểu định hướng Vả lại, bàn luận phần mang tính chủ quan, tác giả có quyền suy luận viết theo ý họ Nhưng để trả lời câu hỏi trên, tơi đến kết luận: • Câu hỏi 1: tơi tin vào kết báo này? Tin Đây nghiên cứu RCT, có giá trị khoa học cao • Câu hỏi 2: tin, tơi phải làm gì? Trước mắt khơng làm Nhưng rõ ràng tơi có chứng để tin bổ sung CaD có ích cho người cao tuổi • Câu hỏi 3: tơi học từ báo này? Tơi học khơng nên làm, kết luận chưa quán với kết nghiên cứu Thế viết bình luận gửi cho JAMA Bài bình luận nói chúng tơi (tơi Bs Thạch) có cách diễn giải khác, hi vọng tác giả thích Cách hiểu chúng tơi là: bổ sung CaD làm giảm ung thư, mức độ ảnh hưởng tương đối thấp Lá thư không đăng họ (ban biên tập) nói họ nhận nhiều thư nên phải từ bỏ số lớn Tôi đăng lại để bạn tham khảo biết quan điểm Vitamin D and calcium supplements and cancer risk: a Bayesian interpretation Tuan V Nguyen1,2,3, Thach S Tran1 Garvan Institute of Medical Research, Sydney, Australia; UNSW Medicine, UNSW Sydney, Australia; University of Technology Sydney, Australia Lappe and colleagues concluded that in older women, a 4-year supplementation of vitamin D and calcium (CaD) did not significantly reduce the risk of all-type cancer, despite an average relative risk reduction was 30% in a group who were already vitamin D replete (1) This conclusion appears to be based on the P-value of 0.06 Here, we would like to to offer an alternative interpretation of the results based on a Bayesian approach It is well known that P-value is not an ideal metric of evidence, because being sensitive to sample size, it is subject to high sampling variation (2) In the current study, if the incidence of cancers were reduced by just case in the CaD group or increased by just case in the control group, the effect size would have achieved a statistical significance (i.e., P