Tìm bài viết trong Giảng Đường Y Khoa

Tiếp cận thông tin y học theo hướng y học chứng cớ

BS. Hoàng Lê Phúc

BV. Nhi Đồng 1



Y học là môn khoa học không ngừng phát triển. Tiếp cận và cập nhật hóa thông tin y học để nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe là điều không thể thiếu trong thực hành lâm sàng. Với sự ra đời của máy tính và Internet, trong kỷ nguyên bùng nổ thông tin này, y văn đã được sắp xếp và tập trung thành các nguồn dữ liệu có thể truy cập dễ dàng từ mọi nơi trên thế giới. Tuy nhiên, vì tài nguyên thông tin này quá lớn, nếu chỉ đơn cử một nguồn dữ liệu quen thuộc là Medline thì đã có hơn 11 triệu bài báo, nên cần phải có một chiến lược truy cập thông tin tiết kiệm thời gian, có độ chính xác cao, truy xuất đầy đủ mà không dư thừa dữ liệu. Truy cập thông tin theo hướng y học chứng cớ là chiến lược đáp ứng được tất cả các yêu cầu trên (bảng 1)

Bảng 1: các bước cơ bản trong thực hành tìm kiếm thông tin theo y học chứng cớ

1. Làm rõ câu hỏi lâm sàng và tìm các từ khóa theo phương pháp PICO

2. Phân loại vấn đề thành điều trị, chẩn đoán, tiên lượng, nguy cơ...

3. Chọn nguồn dữ liệu để tìm kiếm thông tin

4. Thực hiện tìm kiếm các từ khóa đã có được từ bước 1

5. Giới hạn kết quả có được từ bước 4 bằng cách kết hợp với bước 2

1. Làm rõ câu hỏi lâm sàng và tìm các từ khóa theo phương pháp PICO

Bước này gồm 3 bước nhỏ như sau:

Patient or population

(Bệnh nhân/dân số)

Mô tả bệnh nhân (tuổi, giới, chủng tộc, tiền sử...)

Intervention (or exposure)

(Can thiệp/tiếp xúc)

Việc xảy ra hay đã được làm: điều trị, xét nghiệm chẩn đoán, phơi nhiễm (VD: hút thuốc lá thụ động)

Comparison

(So sánh)

So sánh là gì? Không so sánh, placebo, loại can thiệp khác

Outcomes (preferably clinical)

(Kết quả, thường là lâm sàng)

Hiệu quả của can thiệp là gì? Phải đặc hiệu (tử vong, tỷ lệ nhập viện...)

Ví dụ: In patients undergoing hip replacement, to what extent is the risk of post - operative infection reduced by antimicrobial prophylaxis?

Population

Patients undergoing hip replacement

Intervention

Antimicrobial prophylaxis

Comparison

Placebo

Outcome

Post – operative infection

Tìm tất cả các từ đồng nghĩa, từ viết tắt của các từ khóa cũng như các kiểu văn phong Anh ngữ mà các tác giả thuộc các nước khác nhau có thể dùng. Theo ví dụ trên thì:

Patients undergoing hip replacement

Ip replacement, Hip joint, hip prothesis, Total-hip replacement, total-joint replace, Hip surgery, hip operation, acetabulum hip arthroplasty

Antimicrobial prophylaxis

Anti-infective agents, infection control, antibiotics, antibiotic prophylaxis, antimicrobial, anti-microbial, ultraclean, hypersterile

Placebo

Placebo

Post-operative infection

Bacterial infections postopertavie complications, surgical wound infections, prothesis-related infections, sepsis

- Kết hợp các từ khoa trong PICO lại bằng toán tử AND.

2. Phân loại vấn đề thành điều trị, chẩn đoán, tiên lượng, nguy cơ...

Mục đích của bước này là tìm ra thiết kế nghiên cứu (loại dữ liệu) tốt nhất trả lời cho câu hỏi lâm sàng (xem bảng 3). Điều này rất có lợi khi số bài tìm ra quá nhiều, ta chỉ ưu tiên chọn những nghiên cứu có chất lượng để đọc trước.

Bảng 3: độ mạnh của các thiết kế nghiên cứu cho các loại câu hỏi lâm sàng*

(* các tổng quan hệ thống có thể trả lời cho mọi loại câu hỏi lâm sàng với độ tin cậy cao nhất nếu thực hiện đúng phương pháp. Xem hình 1).

Clinical Examination

Prospective, blind comparison to gold standard

Diagnostic Testing

Prospective, blind comparison to gold standard

Prognosis

Cohort study > Case Control > Case Series

Therapy

Randomized control trial (RCT)

Etiology/Harm

Cohort study> Case Control > Case Series

Prevention

RCT > Cohort study> Case Control > Case Series

Khi đã chọn được thiết kế nghiên cứu mong muốn, ta cũng cần phải tìm cho hết tất cả các từ đồng nghĩa của thiết kế này. Trong ví dụ trên vấn đề lâm sàng là điều trị và thiết kế cần chọn Randomized Controlled Trial và ácc từ có thể dùng tương đương với Randomized controlled trial là: RCT, drug therapy, therapeutic use, ranfom*...

3. Chọn nguồn dữ liệu để tìm kiếm thông tin

Trong y học chứng cớ, dữ liệu được chia làm hai loại: nguyên phát và thứ phát (xem bảng 4, hình 1). Loại dữ liệu thứ phát rất dễ sử dụng vì đã được chọn lọc, đánh giá sẵn, để tìm vì số lượng không nhiều (thường không quá 5000) tuy nhiên cần lưu ý uy tín, mục đích, nguồn tài trợ của các tổ chức, nhóm chuyên viên bình báo.

Bảng 4: các loại dữ liệu y học chứng cớ

Loại dữ liệu

Đặc điểm

Ví dụ

Nguyên phát

Nguyên thủy như lúc đăng, chưa qua đánh giá



Thứ phát

Đã được đánh giá chất lượng bởi một hay nhiều nhóm chuyên viên



Gồm:





- Phê bình y văn theo chủ đề (CAT)

Đánh giá chất lượng của 1 nghiên cứu

EBM Journal ebm. Bmjjournals. Com

Cochrane database:

Bandolier:

http://www.jr2.ox.ac.uk/bandolier/issue

- Tổng quan hệ thống

Đánh giá chất lượng của tất cả các nghiên cứu về một vấn đề, dựa trên các tiêu chuẩn đã định trước



- Hướng dẫn lâm sàng

Thường giải quyết 1 bệnh hoặc nhiều khía cạnh của bệnh, có thể là ý kiến thống nhất của một nhóm chuyên gia hoặc dựa trên các bằng chứng khách quan (hướng dẫn lâm sàng dựa trên y học chứng cớ)

www.uptodate.com

- Sách giáo khoa

Kinh điển, giá trị cao nếu được cập nhật thường xuyên



Hình 1: thứ tự ưu tiên trong lựa chọn các nguồn dữ liệu y học chứng cớ

4. Thực hiện tìm kiếm các từ khóa đã có được từ bước 1

Mỗi nguồn dữ liệu đều có giao diện riêng cho người sử dụng. Các giao diện này thường không khác nhau nhiều. Giai diện tốt là giao diện dễ sử dụng, có độ chính xác và độ nhạy cảm cao. Ưu tiên chọn các cơ sở dữ liệu giao diện dễ dàng trước, nếu vẫn chưa tìm được thông tin cần thiết thì mới chọn các giao diện khác. Ta cũng cần thực hiện cùng một chiến lược tìm kiếm trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau vì không có giao diện nào có độ chính xác tuyệt đối (bảng 5).

5. Giới hạn kết quả có được từ bước 4 bằng cách kết hợp với bước 2 (bảng 5)

Khi tìm thông tin trên các dữ liệu nguyên phát lớn (Medline, Embase, CINAHL), kết quả thu được sẽ có tất cả các loại nghiên cứu. Dùng thiết kế ưu tiên đã chọn từ bước 2 để giới hạn lại chỉ còn những nghiên cứu tốt. Bước này có thể không thực hiện nếu dữ liệu được chọn tìm kiếm là dữ liệu thứ phát có mức độ chứng cớ sao (Cochrane, NGC...)

Bảng 5: các chiến lược tìm kiếm cho các câu hỏi lâm sàng thường gặp (dùng cho PUBMED)



Categpry

Optimized for

Sensitivity/Specificity

PubMed equivalent

Therapy

Sensitivy

99%/74%

“randomized controlled trial” [PTYP] OR “drug therapy” [SH] OR “therapeutic use”



Specificity

57%/97%

(double [WORD] AND blind* [WORD]) OR placebo [WORD]

Diagnosis

Sensitivity

92%/73%

“sensivity and specificity” [MESH] OR “sensitivity” [WORD] OR “diagnosis” [SH] OR “diagnostic use” [SH] OR “specificity” [WORD]



Specificity

55%/98%

“sensitivity and specificity” [MESH] OR (“predictive” [WORD] AND “value*” [WORD])

Etiology

Sensitivity

82%/70%

“cohort studies” [MESH] OR “risk” [MESH] OR (“odds” [WORD] AND “ratio*” [WORD]) OR “case” “control*” [WORD] OR case-control studies [MESH]



Specificity

40%/98%

“case-control studies” [MH:NOEXP]OR “cohort studies” [MH: NOEXP]

Prognosis

Sensitivity

92%/73%

“incidence” [MESH] OR “mortality” [MESH] OR “follow-up studies” [MESH] OR “mortality” [SH] OR prognos* [WORD] OR predict* [WORD] OR course [WORD]



Specificity

49%/97%

Prognosis [MH: NOEXP] OR “survival analysis” [MH: NOEXP]

Sau khi có được thông tin cần tìm, thường dưới dạng vắn tắt, ta có thể liên hệ các thư viện, mua trực tiếp qua mạng hoặc gởi thư cho tác giả yêu cầu bản sao toàn văn.

Thực hiện đầy đủ, nhuần nhuyễn 5 bước đã nêu, người thầy thuốc lâm sàng có thể dễ dàng truy xuất được thông tin cần thiết, có chất lượng cao mà không phải tốn nhiều thời gian. Đó cũng chính là một trong những mục tiêu của thực hành y học chứng cớ.



0 nhận xét:

Đăng nhận xét

Cám ơn bạn đã đọc bài viết. Bạn có ý kiến, tư liệu hoặc thông tin hay hơn hãy để lại vài lời để cùng chia sẻ với mọi người.

Xin lưu ý bạn, các nhận xét không có tinh thần góp ý xây dựng hay giúp đỡ nhau cùng tiến bộ sẽ bị xóa mà không cần báo trước.

Thêm vào đó, bạn không nhất thiết phải là thành viên của Google Blogger hay các mạng được liệt kê phía dưới mới được nhận xét, hãy sử dụng anonymous (Ẩn danh) nếu bạn không muốn để lại thông tin cá nhân của mình.

Nội dung gõ bằng tiếng Việt có dấu rõ ràng sẽ dễ chiếm thiện cảm hơn cả.
giangduongykhoa.net

Thống kê truy cập

Locations of visitors to this page

MedicineNet Daily News

Medscape Medical News Headlines

WebMD Health

National Institutes of Health (NIH) News Releases