[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_h%C6%B0%E1%BB%9Bng%20d%E1%BA%ABn%20d%E1%BB%B1a%20tr%C3%AAn%20b%E1%BA%B1ng%20ch%E1%BB%A9ng{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_hướng dẫn dựa trên bằng chứng":41},{"code":4,"data":5,"meta":17},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":24,"vietnamLatest":40},[],[8],{"publicationId":9,"title":10,"originalTitle":11,"authorNames":12,"authorCount":16,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":20,"totalCitation":17,"url":21,"doi":22,"summary":23},"09df386a-4d78-4b29-a0b1-1fa07057f5f1","Một mô hình thực tiễn cho việc phát triển các hướng dẫn dựa trên bằng chứng trong bệnh viện","A pragmatic model for evidence‐based guideline development in hospitals",[13,14,15],"Tari Turner","Claire Harris","Sally Green",3,null,false,"2010-10-19",2010,"https:\u002F\u002Fwww.emerald.com\u002Finsight\u002Fcontent\u002Fdoi\u002F10.1108\u002F14777271011084019\u002Ffull\u002Fhtml","10.1108\u002F14777271011084019","\u003Cp>Mô hình thực hành tám bước tinh gọn được đề xuất nhằm tháo gỡ rào cản về thời gian và chi phí phát triển các khuyến cáo y khoa tại tuyến bệnh viện cơ sở. Phương pháp cải tiến tập trung vào bước xác định mức độ ưu tiên, thu hẹp phạm vi tìm kiếm dữ liệu chất lượng cao và tạo điều kiện cho các nhóm chuyên môn quy mô nhỏ tự xây dựng tài liệu. Quy trình thúc đẩy ứng dụng các \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">hướng dẫn dựa trên bằng chứng\u003C\u002Fb> vào thực tế điều trị.\u003C\u002Fp>",[25],{"publicationId":26,"title":27,"originalTitle":17,"authorNames":28,"authorCount":32,"journalName":33,"vietnamJournal":34,"publishDate":35,"publishYear":36,"totalCitation":17,"url":37,"doi":38,"summary":39},"0609104d-e845-4236-ad52-ed2e7040c756","HƯỚNG DẪN DỰA TRÊN BẰNG CHỨNG ĐIỀU TRỊ RỤNG TÓC ANDROGEN Ở PHỤ NỮ VÀ NAM GIỚI*",[29,30,31],"Hà Vũ Thái","Trang Trương Thị Huyền","Minh Nguyễn Quang",4,"Tạp chí Da liễu học Việt Nam",true,"2024-05-31",2024,"https:\u002F\u002Fvjdv.vn\u002Findex.php\u002Fvjdv\u002Farticle\u002Fview\u002F166","10.56320\u002Ftcdlhvn.44.166","\u003Cp>Dự án đồng thuận của Diễn đàn Da liễu Châu Âu EDF tổng hợp các thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên và tổng quan hệ thống nhằm xây dựng phác đồ can thiệp rụng tóc nội tiết tố androgen ở cả hai giới. Bộ tiêu chuẩn phân tích chi tiết hiệu quả và độ an toàn của từng phương pháp trị liệu da liễu hiện hành. Tài liệu đóng vai trò \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">hướng dẫn dựa trên bằng chứng\u003C\u002Fb> tin cậy giúp bác sĩ lâm sàng đưa ra quyết định kê đơn chuẩn hóa.\u003C\u002Fp>",[],{"code":4,"data":42,"meta":17},{"id":43,"title":44,"description":45,"content":46,"term":43,"englishTitle":47,"synonyms":48,"definition":52,"discipline":53,"references":54,"faqs":79,"createUser":89,"publishUser":93,"keywords":97,"keywordCount":108,"enrichTopicLink":34,"status":109,"createTime":110,"updateTime":111,"publishTime":112,"linkEnrichedTime":113,"publicationScanTime":114,"contentErrorMessage":17,"viewCount":115,"relateTopics":116},"hướng dẫn dựa trên bằng chứng","Hướng dẫn dựa trên bằng chứng là gì? Nghiên cứu liên quan","Hướng dẫn dựa trên bằng chứng là tập hợp khuyến cáo lâm sàng và chính sách được xây dựng dựa trên tổng hợp, đánh giá các nghiên cứu khoa học. Khuyến cáo kết hợp bằng chứng tốt nhất, kinh nghiệm chuyên môn và sở thích của người dùng để đảm bảo khuyến nghị phù hợp và khả thi. ","\u003Cp>\u003Cstrong>Hướng dẫn dựa trên bằng chứng\u003C\u002Fstrong> (evidence-based guideline) là Hướng dẫn dựa trên bằng chứng (evidence-based guideline) là các khuyến cáo lâm sàng được phát triển một cách hệ thống nhằm hỗ trợ nhân viên y tế và bệnh nhân đưa ra quyết định chăm sóc sức khỏe phù hợp dựa trên các bằng chứng nghiên cứu tốt nhất hiện có.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Định nghĩa và khái niệm cơ bản\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Hướng dẫn dựa trên bằng chứng (evidence-based guideline) là tập hợp khuyến cáo lâm sàng hoặc chính sách được phát triển thông qua quá trình tổng hợp, đánh giá và phân tích nghiêm ngặt các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20khoa%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}} có hệ thống. Mục tiêu của hướng dẫn là cung cấp khuyến nghị rõ ràng, minh bạch và có thể lặp lại, nhằm hỗ trợ nhà lâm sàng, nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan đưa ra quyết định tối ưu trong thực hành.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Quá trình xây dựng hướng dẫn dựa trên ba trụ cột: bằng chứng khoa học (best available evidence), kinh nghiệm chuyên môn (expert judgment) và giá trị, ưu tiên của người thụ hưởng (patient values and preferences). Việc cân bằng giữa ba yếu tố này đảm bảo hướng dẫn không chỉ dựa trên nghiên cứu mà còn phù hợp với bối cảnh thực tiễn và nhu cầu {{topic|%7B%22topic%22%3A%22c%C3%A1%20nh%C3%A2n%20h%C3%B3a%20%C4%91i%E1%BB%81u%20tr%E1%BB%8B%22%7D}}.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Các thành phần chính của hướng dẫn bao gồm: bộ câu hỏi lâm sàng định hướng (thường cấu trúc theo PICO: Population, Intervention, Comparison, Outcome), bảng tóm tắt bằng chứng (Summary of Findings) và khuyến cáo kèm theo mức độ tin cậy. WHO Handbook for Guideline Development\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Lịch sử và bối cảnh phát triển\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Phong trào Y học Dựa trên Bằng chứng (Evidence-Based Medicine) xuất hiện đầu thập niên 1990, khởi nguồn bởi nhóm tại McMaster University, Canada, đưa ra chiều sâu mới trong tiếp cận lâm sàng. Tiếp đó, Cochrane Collaboration được thành lập năm 1993 nhằm tổng hợp và phân tích bằng chứng một cách hệ thống. Cochrane Collaboration trở thành nguồn chính cho các đánh giá toàn diện (systematic reviews).\u003C\u002Fp>\u003Cp>Năm 2000, GRADE Working Group ra đời nhằm chuẩn hóa phương pháp đánh giá chất lượng bằng chứng và xác định mức khuyến cáo. Hệ thống GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) mang đến khung phân loại rõ ràng: Cao, Trung bình, Thấp và Rất thấp, kèm theo {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20t%C3%ADch%20y%E1%BA%BFu%20t%E1%BB%91%22%7D}} ảnh hưởng. GRADEpro GDT là công cụ hỗ trợ lập bảng evidence profile và summary of findings.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>1993: Thành lập Cochrane Collaboration.\u003C\u002Fli>\u003Cli>2000: Khởi xướng GRADE Working Group.\u003C\u002Fli>\u003Cli>2002: Xuất bản CONSORT và PRISMA cải thiện báo cáo nghiên cứu.\u003C\u002Fli>\u003Cli>2014: WHO công bố Handbook for Guideline Development.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Bối cảnh pháp lý và tổ chức quốc tế ngày càng nhấn mạnh sự cần thiết của hướng dẫn dựa trên bằng chứng trong y tế công cộng và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ch%C4%83m%20s%C3%B3c%20s%E1%BB%A9c%20kh%E1%BB%8Fe%22%7D}} toàn cầu, với mục tiêu {{topic|%7B%22topic%22%3A%22c%E1%BA%A3i%20thi%E1%BB%87n%20ch%E1%BA%A5t%20l%C6%B0%E1%BB%A3ng%22%7D}} và tính đồng nhất trong thực hành.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Quy trình xây dựng hướng dẫn\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Quy trình xây dựng hướng dẫn bắt đầu từ việc định nghĩa rõ bộ câu hỏi lâm sàng theo cấu trúc PICO, xác định đối tượng, biện pháp can thiệp, so sánh và kết cục quan tâm. Việc này đảm bảo tầm nhìn rõ ràng và giới hạn phạm vi nghiên cứu, tạo thuận lợi cho tìm kiếm tài liệu.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Tìm kiếm chứng cứ khoa học được thực hiện qua cơ sở dữ liệu như PubMed, Embase và Cochrane Library, sử dụng chiến lược tìm kiếm có kiểm soát nhằm thu thập đầy đủ các nghiên cứu liên quan. Các nghiên cứu được sàng lọc dựa trên tiêu chí lựa chọn (inclusion\u002Fexclusion criteria) và đánh giá rủi ro sai lệch (risk of bias) theo tiêu chuẩn Cochrane Risk of Bias tool.\u003C\u002Fp>\u003Col>\u003Cli>Thiết lập câu hỏi lâm sàng (PICO).\u003C\u002Fli>\u003Cli>Tìm kiếm và sàng lọc nghiên cứu (systematic review).\u003C\u002Fli>\u003Cli>Đánh giá chất lượng bằng chứng (GRADE).\u003C\u002Fli>\u003Cli>Soạn thảo khuyến cáo và thảo luận với nhóm đa ngành.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Phản biện nội bộ và công bố rộng rãi.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>Giai đoạn\u003C\u002Fth>\u003Cth>Hoạt động chính\u003C\u002Fth>\u003Cth>Công cụ\u002FTài nguyên\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>PICO\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Định nghĩa câu hỏi lâm sàng\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Workshop, khảo sát chuyên gia\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Tìm kiếm\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Systematic review\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>PubMed, Embase, Cochrane Library\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Đánh giá\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Risk of Bias, GRADE\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Cochrane RoB Tool, GRADEpro\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Soạn thảo\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Draft khuyến cáo\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Microsoft Word, GRADEpro\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Cp>Hoàn thiện bản thảo hướng dẫn bao gồm phân loại mức độ tin cậy của bằng chứng, mức độ khuyến cáo cùng diễn giải chi tiết. Bản thảo được gửi cho hội đồng phản biện nghiêm ngặt trước khi xuất bản chính thức.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Đánh giá và phân loại bằng chứng\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Hệ thống GRADE phân loại chất lượng bằng chứng thành bốn mức: Cao (High), Trung bình (Moderate), Thấp (Low) và Rất thấp (Very Low). Mức độ này phản ánh sự tin cậy rằng ước tính tác động gần với giá trị thực của hiệu quả can thiệp.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Các yếu tố làm giảm chất lượng bằng chứng bao gồm: sai lệch phương pháp (risk of bias), không đồng nhất (inconsistency), không trực tiếp (indirectness), độ không chính xác (imprecision) và rủi ro báo cáo có chọn lọc (publication bias). Ngược lại, bằng chứng quan sát có thể được tăng hạng khi có hiệu ứng lớn hoặc mối tương quan liều–phản ứng rõ rệt.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>High:\u003C\u002Fstrong> RCTs ít sai lệch, kết quả nhất quán.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Moderate:\u003C\u002Fstrong> Một số hạn chế nhưng tổng thể ổn định.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Low:\u003C\u002Fstrong> Sai số, không đồng nhất đáng kể.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Very Low:\u003C\u002Fstrong> Bằng chứng yếu, khả năng nghi ngờ cao.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Bảng phác thảo mức độ bằng chứng (Evidence Profile) và tóm tắt kết quả (Summary of Findings) giúp minh bạch trình bày quyết định khuyến cáo, hỗ trợ người dùng hiểu rõ cơ sở khoa học và giới hạn của khuyến cáo. GRADEpro GDT\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Định mức khuyến cáo\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Khuyến cáo mạnh (strong recommendation) được đưa ra khi bằng chứng chất lượng cao và lợi ích của can thiệp vượt trội so với rủi ro; hướng dẫn “nên” hoặc “khuyến nghị thực hiện” cho đa số bệnh nhân. Khuyến cáo điều kiện (conditional\u002Fweak recommendation) áp dụng khi bằng chứng trung bình hoặc thấp, lợi ích và rủi ro có thể thay đổi theo giá trị, sở thích cá nhân hoặc bối cảnh địa phương; ngôn ngữ thường là “có thể cân nhắc” hoặc “được xem xét thực hiện”.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Ngôn ngữ khuyến cáo cần rõ ràng, nhất quán và kèm mức độ tin cậy của bằng chứng. Thiết lập hệ thống ký hiệu hoặc bảng chú giải giúp người dùng hiểu nhanh mức độ ưu tiên và giới hạn khoa học đằng sau mỗi khuyến nghị.\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>Mức khuyến cáo\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ý nghĩa\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ngôn ngữ đề xuất\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>Mạnh\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Lợi ích rõ ràng, rủi ro nhỏ\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Nên thực hiện\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Điều kiện\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Bằng chứng hoặc giá trị biến đổi\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Có thể cân nhắc\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Ch2>Cấu trúc và thành phần của hướng dẫn\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Mỗi hướng dẫn bao gồm phần mở đầu nêu mục tiêu, phạm vi và đối tượng áp dụng; danh sách câu hỏi PICO định hướng nội dung; phương pháp tìm kiếm và đánh giá bằng chứng; khuyến cáo chi tiết kèm mức độ tin cậy. Mục phụ lục có thể chứa thuật ngữ, viết tắt và thông tin về nhóm soạn thảo.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Mục lục nội dung và câu hỏi PICO.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Bảng Evidence Profile và Summary of Findings.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Khuyến cáo kèm chứng cứ và diễn giải.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Thông tin triển khai, giám sát và cập nhật.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Phần evidence-to-decision (EtD) giải thích cách nhóm tác giả cân nhắc bằng chứng, giá trị và nguồn lực, giúp minh bạch hóa quá trình ra khuyến cáo. Bảng SoF (Summary of Findings) tóm tắt kết quả chính và mức độ bằng chứng, hỗ trợ người đọc nắm bắt nhanh nội dung khoa học.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Triển khai và áp dụng trong thực hành\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Chuyển giao hướng dẫn vào thực tế đòi hỏi đào tạo chuyên môn qua hội thảo, webinar, tài liệu trực tuyến và app di động chứa khuyến cáo và checklist. Hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (CDSS) tích hợp khuyến cáo vào electronic medical record (EMR) giúp nhắc nhở tự động khi đến lượt bệnh nhân phù hợp.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Đào tạo: khóa tập huấn, workshop, e-learning.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Công cụ hỗ trợ: checklist, flowchart, app di động.\u003C\u002Fli>\u003Cli>CDSS\u002FEMR: cảnh báo tự động, biểu mẫu nhập liệu.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Audit & Feedback: đo lường tuân thủ và phản hồi định kỳ.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Giám sát tuân thủ sử dụng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ch%E1%BB%89%20s%E1%BB%91%20ch%E1%BA%A5t%20l%C6%B0%E1%BB%A3ng%22%7D}} (quality indicators) và báo cáo định kỳ. Phân tích dữ liệu thực hành giúp phát hiện biến thể và điều chỉnh hướng dẫn hoặc hỗ trợ thêm để nâng cao áp dụng.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Đánh giá và cập nhật hướng dẫn\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Đánh giá sau triển khai dựa trên tác động lâm sàng, chi phí-hiệu quả và phản hồi của người dùng. Các tiêu chí giám sát bao gồm tỷ lệ tuân thủ, kết quả sức khỏe và sự {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%C3%A0i%20l%C3%B2ng%20c%E1%BB%A7a%20b%E1%BB%87nh%20nh%C3%A2n%22%7D}}, giúp xác định nhu cầu điều chỉnh khuyến cáo.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Chu kỳ cập nhật thường 2–5 năm hoặc khi có bằng chứng mới mang tính đột phá. Hướng dẫn “living guideline” áp dụng cơ chế cập nhật liên tục, tự động thu thập và tổng hợp nghiên cứu mới để điều chỉnh khuyến cáo kịp thời. BMJ – Living Guidelines\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Cập nhật định kỳ: xem xét lại toàn bộ nội dung.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Cập nhật khẩn cấp: bổ sung ngay khi xuất hiện bằng chứng mạnh.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Phiên bản điện tử: ghi nhận lịch sử thay đổi và phản hồi người dùng.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Thách thức và rào cản\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Nguồn lực hạn chế, chi phí cao cho nghiên cứu sơ cấp và tổng hợp có hệ thống là rào cản lớn. Nhiều quốc gia và tổ chức không đủ điều kiện tài chính và nhân lực để thực hiện hoặc cập nhật hướng dẫn đúng hạn.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Khác biệt văn hóa, chính sách và hạ tầng y tế làm giảm tính khả thi khi áp dụng hướng dẫn quốc tế vào bối cảnh địa phương. Việc hiệu chỉnh cần xem xét nguồn lực, ưu tiên {{topic|%7B%22topic%22%3A%22s%E1%BB%A9c%20kh%E1%BB%8Fe%20c%E1%BB%99ng%20%C4%91%E1%BB%93ng%22%7D}} và giá trị bệnh nhân.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Thiếu kinh phí và chuyên gia cho systematic review.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Khung pháp lý chưa đồng bộ, quy trình phê duyệt chậm.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Độ tin cậy và xung đột lợi ích trong nhóm soạn thảo.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Xu hướng và triển vọng tương lai\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22x%E1%BB%AD%20l%C3%BD%20ng%C3%B4n%20ng%E1%BB%AF%20t%E1%BB%B1%20nhi%C3%AAn%22%7D}} (NLP) hỗ trợ tự động hóa tổng hợp tài liệu, phân loại và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22tr%C3%ADch%20xu%E1%BA%A5t%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}}; rút ngắn thời gian thực hiện systematic review từ tháng xuống còn tuần. AHRQ – AI in Guideline Development\u003C\u002Fp>\u003Cp>Phát triển mô hình hướng dẫn mở (open-access) và khoa học công dân (citizen science) giúp cộng đồng tham gia đánh giá và báo cáo hiệu quả thực tế; dữ liệu lớn (big data) và phân tích real-world evidence hỗ trợ khuyến cáo cá nhân hóa và cập nhật nhanh.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Rapid review với AI-driven pipelines.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Living guidelines kết nối dữ liệu thời gian thực.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Open peer review và citizen feedback loops.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","evidence-based guideline",[49,50,51],"EBG","hướng dẫn lâm sàng dựa trên bằng chứng","phác đồ dựa trên bằng chứng","Hướng dẫn dựa trên bằng chứng (evidence-based guideline) là các khuyến cáo lâm sàng được phát triển một cách hệ thống nhằm hỗ trợ nhân viên y tế và bệnh nhân đưa ra quyết định chăm sóc sức khỏe phù hợp dựa trên các bằng chứng nghiên cứu tốt nhất hiện có.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES",[55,63,71],{"citationText":56,"title":57,"authors":58,"source":59,"year":60,"doi":61,"url":62},"Guyatt, et al. (2025). Challenges Facing Evidence‐Synthesis and Clinical Practice Guidelines, and Their Solutions: Restoring Balance Through Core GRADE. Journal of Evidence-Based Medicine.","Challenges Facing Evidence‐Synthesis and Clinical Practice Guidelines, and Their Solutions: Restoring Balance Through Core GRADE","Guyatt, Colunga‐Lozano","Journal of Evidence-Based Medicine",2025,"10.1111\u002Fjebm.70098","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1111\u002Fjebm.70098",{"citationText":64,"title":65,"authors":66,"source":67,"year":68,"doi":69,"url":70},"Rao, et al. (2003). Practice corner: clinical practice guidelines and handheld computers. Evidence-Based Medicine.","Practice corner: clinical practice guidelines and handheld computers","Rao","Evidence-Based Medicine",2003,"10.1136\u002Febm.8.3.68","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1136\u002Febm.8.3.68",{"citationText":72,"title":73,"authors":74,"source":75,"year":76,"doi":77,"url":78},"Bradshaw, et al. (2017). Clinical Practice Guidelines. Evidence-Based Practice in Nursing.","Clinical Practice Guidelines","Bradshaw","Evidence-Based Practice in Nursing",2017,"10.1891\u002F9780826127594.0009","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1891\u002F9780826127594.0009",[80,83,86],{"question":81,"answer":82},"Quy trình xây dựng hướng dẫn dựa trên bằng chứng gồm những bước nào?","Gồm xác định câu hỏi lâm sàng theo mô hình PICO, tổng quan hệ thống y văn, đánh giá chất lượng bằng chứng bằng thang GRADE và hình thành khuyến cáo.",{"question":84,"answer":85},"Hệ thống GRADE phân loại chất lượng bằng chứng thành những mức nào?","Phân chia thành 4 mức độ: Rất cao (High), Trung bình (Moderate), Thấp (Low) và Rất thấp (Very Low).",{"question":87,"answer":88},"Tại sao hướng dẫn dựa trên bằng chứng cần được cập nhật định kỳ?","Vì các nghiên cứu lâm sàng mới và thuốc mới liên tục ra đời, làm thay đổi cán cân lợi ích - nguy cơ của các can thiệp y tế.",{"id":90,"researcherId":17,"name":91,"imageUrl":92},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",{"id":94,"researcherId":17,"name":95,"imageUrl":96},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",[98,99,100,101,102,103,104,105,106,107],"nghiên cứu khoa học","cá nhân hóa điều trị","phân tích yếu tố","chăm sóc sức khỏe","cải thiện chất lượng","chỉ số chất lượng","hài lòng của bệnh nhân","sức khỏe cộng đồng","xử lý ngôn ngữ tự nhiên","trích xuất dữ liệu",10,"PUBLISHED","2025-06-19T08:17:09.181+00:00","2026-09-10T02:09:57.853+00:00","2025-06-26T01:37:34.064+00:00","2026-09-10T02:09:57.432+00:00","2026-09-06T06:15:27.599+00:00",382,[117,120,123,126,129,132,135,138,141,144],{"id":118,"title":119,"term":118,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"ngữ nghĩa","Ngữ nghĩa là gì? Các nghiên cứu khoa học về Ngữ nghĩa",{"id":121,"title":122,"term":121,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"mô hình lý thuyết","Mô hình lý thuyết là gì? Các nghiên cứu về Mô hình lý thuyết",{"id":124,"title":125,"term":124,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"lối sống","Lối sống là gì? Các công bố khoa học về Lối sống",{"id":127,"title":128,"term":127,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"nghiên cứu hồi cứu","Nghiên cứu hồi cứu là gì? Các nghiên cứu khoa học về Nghiên cứu hồi cứu",{"id":130,"title":131,"term":130,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"cơ sở vật chất","Cơ sở vật chất là gì? Các công bố khoa học về Cơ sở vật chất",{"id":133,"title":134,"term":133,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"in silico","In silico là gì? Các công bố khoa học về In silico",{"id":136,"title":137,"term":136,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"artificial intelligence","Artificial Intelligence là gì? Các nghiên cứu khoa học về AI",{"id":139,"title":140,"term":139,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"autonomy","Autonomy là gì? Các công bố khoa học về Autonomy",{"id":142,"title":143,"term":142,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"vị từ","Vị từ là gì? Các nghiên cứu khoa học về Vị từ",{"id":145,"title":146,"term":145,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"chuột cống trắng","Chuột cống trắng là gì? Các công bố khoa học về Chuột cống trắng"]