1. Thông tin chung
- Tên học phần: Tổng quan hệ thống và phân tích gộp
- Thuộc khối kiến thức: Chung
- Khoa/Bộ môn phụ trách: Bô môn Thống kê Y học khoa Y tế công cộng
- Giảng viên phụ trách: Đỗ Văn Dũng Điện thoại Di động: 0918382253
- Giảng viên tham gia giảng dạy:
- Ths Nguyễn Lâm Vương Giảng viên Bộ môn Thống kê Y học – Khoa YTCC
- PGs. Đỗ Văn Dũng Chủ nhiệm Bộ môn Thống kê Y học – Khoa YTCC
- Ts. Thái Thanh Trúc Giảng viên Bộ môn Thống kê Y học – Khoa YTCC
- Cấu trúc học phần: Số tín chỉ: (Lý thuyết: 1; Thực hành: 1)
Số tiết lí thuyết: 16
Số tiết thực hành 32
(mỗi giờ tín chỉ dược tính bằng 50 phút học tập)
- Học phần (tự chọn)
- Giới thiệu
Tổng quan hệ thống là một công cụ thiết yếu cho cán bộ y tế lâm sàng và y tế công cộng, nhà nghiên cứu và người ra chính sách y tế muốn cập nhật với những chứng cứ được tích lũy trong lãnh vực của mình. Tổng quan hệ thống cho phép đánh giá một cách khách quan hơn những chứng cứ so với tổng quan mô tả truyền thống và do đó có thể góp phần giải quyết những chứng cứ chưa chắc chắn khi các nhà nghiên cứu, người đánh giá và ban biên tập còn chưa đồng ý. Phân tích gộp nếu làm đúng sẽ tăng cường tính chính xác của tác động điều trị, dẫn đến giảm sai lầm kết quả âm tính giả và có thể cho phép đưa vào các điều trị hiệu quả kịp thời hơn.
Tổng quan hệ thống kết hợp với phân tích gộp chắc chắn là tốt hơn so với cách tiếp cận mô tả để xem xét lại y văn trong nghiên cứu. Ngoài việc đánh giá tính chính xác của ước lượng chung trong một số trường hợp, việc đánh giá tính dị chất (heterogeneity) của các nghiên cứu riêng lẻ có thể góp phần cung cấp thông tin để cung cấp thông tin hữu ích để hướng dẫn quyết định điều trị hợp lí và có tính chi phí hiệu quả. Tổng quan hệ thống rất quan trọng để cho thấy những lãnh vực mà chứng cứ hiện tại còn thiếu và cần thêm những thử nghiệm với cỡ mẫu đủ.
2. Mục tiêu học phần
- Kiến thức:
- Liệt kê tất cả các bước của tổng quan y văn và phân tích gộp
- Nêu được ưu khuyết điểm và công thức toán học sử dụng của từng phương pháp ước lượng tham số gộp: phương pháp nghịch đảo phương sai, phương pháp Mantel-Haenszel, phương pháp Peto và chọn lựa phương pháp ước lượng tham số gộp phù hợp.
- Phân biệt giữa mô hình cố định (fixed model) và mô hình ngẫu nhiên (random model)
- Trình bày được khái niệm dị chất và công thức toán học để đánh giá tính dị chất với thống kê Q
Trình bày khái niệm về sai lệch xuất bản và các lí do của sai lệch xuất bản
- Kĩ năng:
- Cài đặt các lệnh meta-analysis cho phần mềm Stata và phần mềm R
- Ước lượng được tham số gộp khi có ước lượng hậu quả như theta (i.e., a log risk ratio, log odds ratio, hay các số đo hậu quả khác) và đo lường sự biến thiên của theta (i.e., sai số chuẩn, phương sai của theta hay khoảng tin cậy của theta) thực hiện trên phần mềm Excel, Stata và R theo phương pháp nghịch đảo phương sai, phương pháp Mantel-Haenszel, phương pháp Peto)
- Ước lượng được tham số gộp trong trường hợp khác (biến kết cuộc là biến định lượng; biến kết cuộc là độ nhạy của xét nghiệm sàng lọc, v.v.)
- Sử dụng các kiểm định phù hợp (Q-statistics) và các biểu đồ để chẩn đoán tính dị chất của các nghiên cứu khác nhau (Forest plot, Galbraith Plot, L’abbe plot, z histogram)
- Tiến hành các thống kê bổ sung để phát hiện sai lệch xuất bản và các biện pháp điều chỉnh
- Truy tìm theo từ khóa các bài báo trên internet để dung trong phân tích gộp
- Đánh giá giá trị của bài báo và trích xuất số liệu của bài báo để sử dụng trong phân tích gộp
- Báo cáo kết quả của phân tích gộp
- Thái độ:
Nhận thức giá trị của phân tích gộp
Nhận thức được tầm quan trọng của việc đánh giá giá trị của đề tài sư dụng trong phân tích gộp
3. Nội dung học phần
|
Tên bài học |
Số tiết |
Lí thuyết |
Thực hành |
|
Giới thiệu về tổng quan hệ thống và phân tích gộp (meta-analysis) |
2 |
2 |
0 |
|
Đọc và phân tích một phân tích gộp (nghiên cứu misoprostol của Langenhan và thảo luận câu hỏi 1-5) |
2 |
0 |
2 |
|
Cài đặt các lệnh của Stata để phân tích gộp |
2 |
0 |
2 |
|
Thực tập phân tích gộp và vẽ forest plot cho các nghiên cứu beta-bloker; pre-eclampsia và magnesium. |
2 |
0 |
2 |
|
Sai lệch xuất bản - Phát hiện sai lệch xuất bản sử dụng biểu đồ phễu (Funnel plot) |
2 |
2 |
0 |
|
Phát hiện sai lệch xuất bản sử dụng phương pháp tương quan sắp hạng Begg và Mazumdar và Hồi quy tuyến tính Egger |
|
|
|
|
Đọc và phân tích một phân tích gộp (nghiên cứu misoprostol của Langenhan và thảo luận câu hỏi 6-10) |
|
|
|
|
Phương sai của các số đo dịch tễ |
2 |
2 |
0 |
|
- Thưc hành tính toán phân tích gộp cho mô hình cố định nghịch đảo phương sai (số đo RR và OR) trên bộ số liệu betabloker với Excel |
2 |
0 |
2 |
|
- Thưc hành tính toán phân tích gộp cho mô hình cố định MH (số đo RR và OR) trên bộ số liệu betabloker với Excel |
1 |
0 |
1 |
|
Đọc và phân tích một phân tích gộp (nghiên cứu rosiglitazone) |
2 |
0 |
2 |
|
So sánh 3 loại mô hình: nghịch đảo phương sai - MH - Peto |
2 |
0 |
2 |
|
- Đánh giá tính dị chất sử dụng Q-statistics, tau-square, I-square. Thực hành tính toán trên bộ số liệu betablocker với phần mềm Excel. |
2 |
2 |
0 |
|
- Đánh giá tính dị chất sử dụng Q-statistics, tau-square, I-square và vẽ các biểu đồ (Galbraith Plot, L’abbe plot, z histogram) với phần mềm Stata và R |
2 |
0 |
2 |
|
Tính toán trọng số của mô hình ngẫu nhiên nghịch đảo phương sai để tính RR trên bộ số liệu betablocker với Excel. |
2 |
0 |
2 |
|
Tính dị chất: nguyên nhân và xử trí với tính dị chất; mô hình ngẫu nhiên và mô hình cố định |
2 |
2 |
|
|
Thực tập: meta-analysis cho thử nghiệm cholesterol (bộ số liệu cholesterol) |
1 |
1 |
|
|
Meta regression |
2 |
2 |
|
|
Thực tập: meta-analysis cho thử nghiệm BCG trials (meta-regression) |
1 |
1 |
|
|
Nghiên cứu tác động của một thử nghiệm lên kết quả ước lượng định lượng |
1 |
1 |
|
|
Thực tập: meta analysis cho thử nghiệm NaF |
1 |
1 |
|
|
Thảo luận: Phân tích gộp mối liên quan giữa phá thai và ung thư vú |
2 |
2 |
|
|
Phân tích gộp mạng lưới |
2 |
2 |
|
|
Thực hành phân tích gộp mạng lưới |
2 |
2 |
|
|
Các sai lệch ảnh hưởng phân tích gộp mạng lưới |
1 |
1 |
4. Hình thức tổ chức dạy học
- Lí thuyết:
- Bài giảng lí thuyết trên giảng đường; bài giảng lí thuyết trực tuyến
- Tài liệu học tập: bài trình bày powerpoint, sách giáo khoa, tài liệu tham khảo
- Thực hành:
Thực hành trên phần mềm thống kê
5. Hình thức và phương pháp đánh giá kết quả học tập
- Kiểm tra thường xuyên: trọng số 0,4
- Kiểm tra kết thúc học phần:
- Lí thuyết: Bài thi lí thuyết nhiều lựa chọn
- Điểm học phần = Điểm kiểm tra thường xuyên * 0,4 + Điểm kết thúc học phần * 0,6
6. Tài liệu tham khảo
1. Blettner M, Sauerbrei W, Schlehofer B, Scheuchenpflug T, Friedenreich C. Traditional reviews, meta-analyses and pooled analyses in epidemiology. Int J Epidemiol. 1999 Feb;28(1):1-9.
2. Huang Y, Zhang X, Li W, Song F, Dai H, Wang J, Gao Y, Liu X, Chen C, et al. A meta-analysis of the association between induced abortion and breast cancer risk among Chinese females. Cancer Causes Control. 2014 Feb;25(2):227-36.
3. Langenbach C. Misoprostol in preventing postpartum hemorrhage: a meta-analysis. Int J Gynaecol Obstet. 2006 Jan;92(1):10-8.
4. Mok TS, Wu YL, Thongprasert S, Yang CH, Chu DT, Saijo N, Sunpaweravong P, Han B, Margono B, et al. Gefitinib or carboplatin-paclitaxel in pulmonary adenocarcinoma. N Engl J Med. 2009 Sep 3;361(10):947-57.
5. Nelson R, Edwards S, Tse B. Prophylactic nasogastric decompression after abdominal surgery. Cochrane Database Syst Rev. 2007(3):CD004929.
6. Nissen SE, Wolski K. Effect of rosiglitazone on the risk of myocardial infarction and death from cardiovascular causes. N Engl J Med. 2007 Jun 14;356(24):2457-71.
7. Ressing M, Blettner M, Klug SJ. Systematic literature reviews and meta-analyses: part 6 of a series on evaluation of scientific publications. Dtsch Arztebl Int. 2009 Jul;106(27):456-63.
8. Vu NT, Maher L, Zablotska I. Amphetamine-type stimulants and HIV infection among men who have sex with men: implications on HIV research and prevention from a systematic review and meta-analysis. J Int AIDS Soc. 2015;18:19273.
9. Borenstein M. Introduction to meta-analysis. Chichester, U.K.: John Wiley & Sons; 2009.
7. Phần mềm hay công cụ hỗ trợ
1. IBM Corp. Released 2013. IBM SPSS Statistics for Windows, Version 22.0. Armonk, NY: IBM Corp.; 2013.
2. R Core Team. R A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing; 2016.
3. StataCorp. Stata Statistical Software: Release 13. College Station, TX: StataCorp LP; 2013.
