Mỗi Chủ Nhật tôi tải lên kênh youtube 1 bài, và tuần này xin giới thiệu cùng các bạn một bài nói chuyện về đến các nghiên cứu liên quan đến dịch Vũ Hán. Bài này là một báo cáo mời trong Hội nghị khoa học thường niên của Hội Y học SGN hôm 8/11/2020.

Sự bùng phát của dịch Vũ Hán là đề tài của hàng vạn nghiên cứu khoa học. Hàng ngàn labo nghiên cứu trên thế giới chuyển sang nghiên cứu về dịch Vũ Hán, và họ sản xuất ra hàng vạn bài báo khoa học trong một thời gian tương đối ngắn. Nhưng đại đa số (có thể lên đến 85-90%) các bài báo này có phẩm chất khoa học thấp hay rất thấp. Do đó, giá trị khoa học không cao (ngoài việc làm dày CV của tác giả) và khả năng ứng dụng trong thực tế lâm sàng càng không có. Rất nhiều nghiên cứu có vấn đề về phương pháp và phương pháp luận, kể cả thiết kế, phân tích và diễn giải.

Trong bối cảnh như thế, các nguyên lí của Y học Thực chứng (Evidence Based Medicine) có thể giúp cho việc đánh giá nghiên cứu và diễn giải kết quả nghiên cứu đầy đủ hơn. Trong bài này, tôi bàn qua việc áp dụng các nguyên lí này trong việc thẩm định nghiên cứu Covid-19. Các nghiên cứu Covid-19 sẽ được dùng để minh hoạ cho các khái niệm sai lệch (bias), độ nhạy của nghiên cứu, ý nghĩa trị số P, kiểm định nhiều giả thuyết và phát hiện dương tính giả, và ứng dụng phương pháp Bayes trong diễn giải kết quả nghiên cứu trái ngược nhau. Những tiêu chí đề ra trong bài này sẽ giúp cho việc đánh giá một công trình nghiên cứu có hệ thống hơn, và giúp rút ngắn hơn khoảng cách giữa nghiên cứu khoa học và ứng dụng lâm sàng.

Bài báo dài hơn đăng trên Tạp chí Thời sự Y học có thể tải về từ địa chỉ sau đây:

Abstract: The coronavirus pandemic (Covid-19) and its impacts have become the subject of intense research. Thousands of research groups around the world have redeployed their laboratories to study coronavirus, and they have produced thousands of research publications over a relatively short period. Apart from very few game-changing papers, most of these publications were of low quality and did not contribute significantly to the literature. Many papers suffered from important shortcomings pertaining to experimental design, data analysis and interpretation. In such a scenario, the method of evidence-based medicine (EBM) can help determine the most relevant and quality publications. In this paper, I discuss key EBM principles and how to apply them in the evaluation of Covid-19 research publications. I specifically focus on issues related to collider and selection biases, quality of research design, interpretation of P-values and the problem of multiplicity of hypothesis testings, false positive discovery rate, and Bayesian inference. Each issue is illustrated with a specific study. I hope that the issues discussed here will help health care professionals to systematically evaluate treatment claims and translation of Covid-19 research findings into clinical care