[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20d%E1%BB%8Bch%20t%E1%BB%85%20h%E1%BB%8Dc{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_nghiên cứu dịch tễ học":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":17,"englishTitle":18,"synonyms":10,"definition":19,"discipline":20,"references":21,"faqs":46,"createUser":56,"publishUser":60,"keywords":64,"keywordCount":75,"enrichTopicLink":76,"status":77,"createTime":78,"updateTime":79,"publishTime":80,"linkEnrichedTime":81,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":82,"relateTopics":83},"nghiên cứu dịch tễ học","Nghiên cứu dịch tễ học là gì? Các nghiên cứu khoa học","Nghiên cứu dịch tễ học là khoa học phân tích sự phân bố, tần suất và các yếu tố quyết định tình trạng sức khỏe hay bệnh tật trong quần thể. Lĩnh vực này...","\u003Cp>\u003Cstrong>Nghiên cứu dịch tễ học\u003C\u002Fstrong> (\u003Cem>epidemiological study\u003C\u002Fem>) là phương pháp nghiên cứu khoa học y tế công cộng nhằm xác định sự phân bố, tần suất mắc bệnh và các yếu tố quyết định liên quan đến tình trạng sức khỏe trong các quần thể xác định. Nghiên cứu dịch tễ học là lĩnh vực khoa học chuyên phân tích sự phân bố, tần suất và yếu tố quyết định tình trạng sức khỏe, bệnh tật trong các quần thể người. Khái niệm này không chỉ tập trung vào việc mô tả hiện trạng bệnh lý, mà còn giải thích nguyên nhân và yếu tố nguy cơ, từ đó đưa ra giải pháp phòng ngừa và kiểm soát bệnh.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Khác với {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20l%C3%A2m%20s%C3%A0ng%22%7D}} vốn tập trung vào cá nhân, nghiên cứu dịch tễ học quan tâm đến quần thể, nhóm dân cư hoặc cộng đồng. Do đó, các phát hiện có thể phản ánh quy luật tổng thể, áp dụng cho chính sách y tế công cộng và kiểm soát dịch bệnh quy mô lớn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Vai trò trung tâm của dịch tễ học thể hiện ở việc cung cấp bằng chứng khoa học, giúp nhận diện các yếu tố môi trường, di truyền và hành vi liên quan đến bệnh. Nhờ đó, nghiên cứu dịch tễ học trở thành nền tảng để định hướng chiến lược y tế và hoạch định chính sách phòng chống dịch bệnh toàn cầu.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Tập trung vào quần thể, không chỉ cá nhân.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Kết hợp mô tả và phân tích nguyên nhân bệnh.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Là công cụ hỗ trợ chính sách y tế cộng đồng.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Mục tiêu của nghiên cứu dịch tễ học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mục tiêu cơ bản nhất của nghiên cứu dịch tễ học là tìm hiểu sự phân bố bệnh tật trong cộng đồng. Điều này bao gồm việc xác định tần suất mắc, mô hình bệnh theo thời gian, không gian và các đặc điểm dân số như tuổi, giới tính, nghề nghiệp. Thông tin này giúp nhận diện xu hướng bệnh và phát hiện sớm các đợt bùng phát dịch.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Một mục tiêu quan trọng khác là xác định các yếu tố nguy cơ và nguyên nhân tiềm ẩn gây bệnh. Thông qua so sánh nhóm phơi nhiễm và nhóm không phơi nhiễm, nghiên cứu dịch tễ học có thể chứng minh mối liên quan giữa thói quen sống, môi trường hay yếu tố di truyền với bệnh lý cụ thể. Đây là cơ sở khoa học để xây dựng khuyến nghị phòng bệnh.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Nghiên cứu dịch tễ học cũng tập trung vào việc đánh giá hiệu quả của các biện pháp can thiệp y tế. Ví dụ, một chương trình tiêm chủng có thể được đánh giá bằng cách so sánh tỷ lệ mắc bệnh trước và sau khi triển khai. Ngoài ra, dịch tễ học cung cấp dữ liệu quan trọng để phân bổ nguồn lực, thiết kế hệ thống y tế và xây dựng chính sách phù hợp với nhu cầu thực tế.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Mô tả và giám sát tình hình bệnh tật trong cộng đồng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Xác định yếu tố nguy cơ và nguyên nhân.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Đánh giá hiệu quả can thiệp và phòng ngừa.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Cung cấp bằng chứng cho chính sách y tế.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Phân loại nghiên cứu dịch tễ học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Nghiên cứu dịch tễ học có thể được phân loại theo mục tiêu và thiết kế. Hai nhóm chính là nghiên cứu mô tả và nghiên cứu phân tích. Nghiên cứu mô tả tập trung vào việc ghi nhận hiện tượng: ai mắc bệnh, ở đâu và khi nào. Nhờ đó, mô hình dịch tễ học của bệnh được hình thành, tạo tiền đề cho các nghiên cứu sâu hơn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Nghiên cứu phân tích đi xa hơn, nhằm {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ki%E1%BB%83m%20%C4%91%E1%BB%8Bnh%20gi%E1%BA%A3%20thuy%E1%BA%BFt%22%7D}} và xác định mối liên hệ nhân quả giữa yếu tố nguy cơ và bệnh. Thông qua việc so sánh các nhóm dân cư khác nhau, loại nghiên cứu này có thể chứng minh hoặc bác bỏ giả thuyết về nguyên nhân bệnh. Đây là cách mà dịch tễ học đã khẳng định mối liên hệ giữa hút thuốc và ung thư phổi.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ngoài hai nhóm chính, còn có {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20th%E1%BB%B1c%20nghi%E1%BB%87m%22%7D}}, đặc biệt là {{topic|%7B%22topic%22%3A%22th%E1%BB%AD%20nghi%E1%BB%87m%20l%C3%A2m%20s%C3%A0ng%22%7D}}, trong đó nhà {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20can%20thi%E1%BB%87p%22%7D}} trực tiếp để đánh giá hiệu quả biện pháp y tế. Cách phân loại này tạo nên sự đa dạng trong dịch tễ học, cho phép áp dụng phương pháp phù hợp tùy vào mục tiêu và điều kiện nghiên cứu.\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\">\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Loại nghiên cứu\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Đặc điểm\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Ví dụ\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Mô tả\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Ghi nhận tần suất, phân bố bệnh\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Thống kê tỷ lệ mắc cúm theo mùa\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Phân tích\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Kiểm định giả thuyết nhân quả\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Nghiên cứu mối liên hệ giữa hút thuốc và ung thư\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Thực nghiệm\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Can thiệp, phân nhóm và theo dõi\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Thử nghiệm vắc-xin COVID-19\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Các thiết kế nghiên cứu chính\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong dịch tễ học, nhiều {{topic|%7B%22topic%22%3A%22thi%E1%BA%BFt%20k%E1%BA%BF%20nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%22%7D}} được sử dụng để trả lời các câu hỏi khoa học khác nhau. Một trong số đó là nghiên cứu cắt ngang (cross-sectional study), nơi dữ liệu được thu thập tại một thời điểm nhất định. Phương pháp này cho phép xác định tỷ lệ hiện mắc bệnh và yếu tố nguy cơ liên quan trong dân số.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Nghiên cứu bệnh-chứng (case-control study) so sánh nhóm đã mắc bệnh với nhóm không mắc bệnh, từ đó tìm ra yếu tố nguy cơ. Đây là thiết kế phù hợp cho các bệnh hiếm gặp hoặc có thời gian ủ bệnh dài. Ngược lại, nghiên cứu thuần tập (cohort study) theo dõi nhóm người phơi nhiễm và nhóm không phơi nhiễm theo thời gian để xác định nguy cơ mắc bệnh, thường được sử dụng cho các bệnh phổ biến.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên (randomized controlled trial - RCT) là thiết kế thực nghiệm có giá trị cao nhất để đánh giá hiệu quả can thiệp. Trong RCT, đối tượng được phân nhóm ngẫu nhiên để loại bỏ sai lệch và yếu tố gây nhiễu. Đây là tiêu chuẩn vàng trong nghiên cứu y học, đặc biệt trong phát triển thuốc và vắc-xin.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Cắt ngang: đo lường tình trạng tại một thời điểm.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Bệnh-chứng: so sánh người bệnh và không bệnh.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thuần tập: theo dõi theo thời gian giữa nhóm phơi nhiễm và không phơi nhiễm.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>RCT: đánh giá tác động của can thiệp bằng phân nhóm ngẫu nhiên.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\">\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Thiết kế\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Ưu điểm\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Hạn chế\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Cắt ngang\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Dễ thực hiện, chi phí thấp\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Không xác định được quan hệ nhân quả\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Bệnh-chứng\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tốt cho bệnh hiếm gặp\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Dễ bị sai lệch nhớ lại\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Thuần tập\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Đánh giá được nguy cơ, xác định mối quan hệ\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tốn thời gian, chi phí cao\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>RCT\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tiêu chuẩn vàng cho đánh giá can thiệp\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Đòi hỏi nhiều nguồn lực, có vấn đề đạo đức\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003Ch2>Biến số trong nghiên cứu dịch tễ học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Các biến số là nền tảng quan trọng để định lượng và phân tích trong nghiên cứu dịch tễ học. Chúng cho phép mô tả đặc điểm bệnh và đo lường mối quan hệ giữa yếu tố nguy cơ và kết quả sức khỏe. Trong đó, ba biến số cơ bản thường được sử dụng là tỷ lệ hiện mắc, tỷ lệ mới mắc và tỷ lệ tử vong.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Tỷ lệ hiện mắc (prevalence) cho biết số lượng cá nhân mắc bệnh trong một thời điểm cụ thể so với tổng dân số. Nó phản ánh gánh nặng bệnh trong cộng đồng. Tỷ lệ mới mắc (incidence) thể hiện số ca bệnh mới xuất hiện trong một khoảng thời gian, là chỉ số quan trọng để xác định tốc độ lây lan hay phát triển bệnh. Tỷ lệ tử vong (mortality rate) phản ánh mức độ nghiêm trọng và gánh nặng tử vong liên quan đến bệnh trong cộng đồng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Công thức tính một số biến số cơ bản:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> Prevalence = \\frac{Số\\ ca\\ bệnh}{Tổng\\ dân\\ số} \\times 100\\% \u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> Incidence = \\frac{Số\\ ca\\ mới}{Dân\\ số\\ có\\ nguy\\ cơ} \\times 1000 \u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> Mortality\\ rate = \\frac{Số\\ ca\\ tử\\ vong}{Tổng\\ dân\\ số} \\times 100000 \u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Bên cạnh đó, các biến số khác như tuổi, giới, nghề nghiệp, yếu tố lối sống, phơi nhiễm môi trường cũng được thu thập để phân tích mối liên hệ với bệnh. Việc đo lường và phân loại biến số chính xác là yếu tố quyết định chất lượng nghiên cứu.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân tích dữ liệu trong dịch tễ học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Dữ liệu dịch tễ học thường phức tạp và chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố gây nhiễu. Do đó, các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20ph%C3%A1p%20th%E1%BB%91ng%20k%C3%AA%22%7D}} được sử dụng để phân tích, từ các phép tính cơ bản đến mô hình phân tích đa biến. Các chỉ số quan trọng trong phân tích dịch tễ học bao gồm tỷ số chênh (odds ratio - OR) và nguy cơ tương đối (relative risk - RR).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Tỷ số chênh (OR) thường được dùng trong nghiên cứu bệnh-chứng, đo lường khả năng phơi nhiễm ở nhóm bệnh so với nhóm chứng. Nguy cơ tương đối (RR) được sử dụng trong nghiên cứu thuần tập, so sánh tỷ lệ mắc bệnh giữa nhóm phơi nhiễm và không phơi nhiễm. Nếu RR lớn hơn 1, phơi nhiễm có thể là yếu tố nguy cơ; nếu RR nhỏ hơn 1, phơi nhiễm có thể có tác dụng bảo vệ.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Công thức tính nguy cơ tương đối:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> RR = \\frac{Tỷ\\ lệ\\ mắc\\ bệnh\\ ở\\ nhóm\\ phơi\\ nhiễm}{Tỷ\\ lệ\\ mắc\\ bệnh\\ ở\\ nhóm\\ không\\ phơi\\ nhiễm} \u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các phương pháp hồi quy như logistic regression hoặc Cox proportional hazards model được áp dụng để kiểm soát các yếu tố gây nhiễu và xác định yếu tố nguy cơ độc lập. Phân tích thống kê hiện đại còn sử dụng kỹ thuật dữ liệu lớn và mô hình dự báo để tăng độ chính xác.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong y tế công cộng\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Nghiên cứu dịch tễ học là cơ sở cho mọi hoạt động của y tế công cộng. Một trong những ứng dụng quan trọng nhất là giám sát dịch bệnh. Thông qua hệ thống giám sát, cơ quan y tế có thể phát hiện sớm sự bùng phát dịch và triển khai biện pháp kiểm soát kịp thời.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ, các nghiên cứu dịch tễ học đã chứng minh mối liên hệ giữa hút thuốc lá và ung thư phổi, từ đó thúc đẩy {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ch%C3%ADnh%20s%C3%A1ch%20ki%E1%BB%83m%20so%C3%A1t%20thu%E1%BB%91c%20l%C3%A1%22%7D}} toàn cầu. Tương tự, trong đại dịch COVID-19, các nghiên cứu dịch tễ học giúp xác định tốc độ lây lan, yếu tố nguy cơ, và hiệu quả của các biện pháp can thiệp như cách ly xã hội hay tiêm chủng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ngoài bệnh truyền nhiễm, dịch tễ học còn đóng vai trò quan trọng trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22b%E1%BB%87nh%20kh%C3%B4ng%20l%C3%A2y%20nhi%E1%BB%85m%22%7D}} như tim mạch, tiểu đường, ung thư. Việc thu thập và phân tích dữ liệu về lối sống, dinh dưỡng và môi trường cho phép xây dựng chiến lược phòng ngừa và can thiệp hiệu quả. WHO và CDC thường xuyên công bố báo cáo dịch tễ để hỗ trợ hoạch định chính sách.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Xem thêm: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.who.int\u002Fhealth-topics\u002Fepidemiology\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">WHO – Epidemiology\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Thách thức trong nghiên cứu dịch tễ học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Nghiên cứu dịch tễ học đối mặt với nhiều thách thức. Sai lệch chọn mẫu (selection bias) và sai lệch nhớ lại (recall bias) có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của dữ liệu. Các yếu tố gây nhiễu (confounding factors) làm phức tạp mối quan hệ nhân quả. Hơn nữa, việc thu thập dữ liệu chính xác ở quy mô lớn đòi hỏi nhiều nguồn lực và hệ thống hạ tầng tốt.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Vấn đề đạo đức cũng là một thách thức quan trọng, đặc biệt trong các nghiên cứu can thiệp trên người. Việc đảm bảo quyền lợi, sự đồng thuận tự nguyện và bảo mật dữ liệu cá nhân là nguyên tắc bắt buộc trong nghiên cứu dịch tễ học. Các hội đồng đạo đức nghiên cứu y sinh học thường phải phê duyệt trước khi nghiên cứu được triển khai.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Xu hướng tương lai\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Công nghệ dữ liệu lớn (big data), trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ di truyền (genomics) đang làm thay đổi cách tiếp cận trong dịch tễ học. Hệ thống giám sát dịch bệnh theo thời gian thực sử dụng dữ liệu từ thiết bị di động, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BB%93%20s%C6%A1%20y%20t%E1%BA%BF%20%C4%91i%E1%BB%87n%20t%E1%BB%AD%22%7D}} và mạng xã hội giúp phát hiện sớm và dự báo chính xác hơn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Nghiên cứu dịch tễ học di truyền (genetic epidemiology) đang phát triển mạnh, cho phép xác định vai trò của gen trong bệnh tật và tương tác gen – môi trường. Kết hợp dữ liệu genomics với dữ liệu môi trường và hành vi tạo ra bức tranh toàn diện hơn về cơ chế bệnh sinh. Đây là hướng đi mới giúp cá thể hóa phòng ngừa và điều trị.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Xem thêm: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Fsubjects\u002Fepidemiology\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Nature – Epidemiology Research\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Kết luận\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Nghiên cứu dịch tễ học là nền tảng của y tế công cộng, giúp hiểu về sự phân bố bệnh, xác định nguyên nhân, đánh giá biện pháp can thiệp và xây dựng chính sách. Dù còn nhiều thách thức về phương pháp, dữ liệu và đạo đức, lĩnh vực này vẫn liên tục phát triển nhờ sự tiến bộ của công nghệ và nhu cầu cấp thiết trong phòng chống dịch bệnh và bệnh mạn tính.\u003C\u002Fp>","Nghiên cứu dịch tễ học","Epidemiological study","Nghiên cứu dịch tễ học là phương pháp nghiên cứu khoa học y tế công cộng nhằm xác định sự phân bố, tần suất mắc bệnh và các yếu tố quyết định liên quan đến tình trạng sức khỏe trong các quần thể xác định.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES",[22,30,38],{"citationText":23,"title":24,"authors":25,"source":26,"year":27,"doi":28,"url":29},"Lesser (2012). Design and Interpretation of Observational Studies: Cohort, Case–Control, and Cross-Sectional Designs. Principles of Research Methodology.","Design and Interpretation of Observational Studies: Cohort, Case–Control, and Cross-Sectional Designs","Lesser","Principles of Research Methodology",2012,"10.1007\u002F978-1-4614-3360-6_4","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1007\u002F978-1-4614-3360-6_4",{"citationText":31,"title":32,"authors":33,"source":34,"year":35,"doi":36,"url":37},"Krishnaprasad Korukonda, Kavathiya (2021). Case cohort, Observational Study to assess Safety and effectiveness of rEmogliflozin in T2DM-CASE study.. Morressier.","Case cohort, Observational Study to assess Safety and effectiveness of rEmogliflozin in T2DM-CASE study.","Krishnaprasad Korukonda, Kavathiya","Morressier",2021,"10.26226\u002Fmorressier.617c37317c09fc044a975255","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.26226\u002Fmorressier.617c37317c09fc044a975255",{"citationText":39,"title":40,"authors":41,"source":42,"year":43,"doi":44,"url":45},"Winkel (2023). Personal Continuity and Prescribing Correctly: a Perfect Couple in Primary Care. Observational study (cohort, case-control).","Personal Continuity and Prescribing Correctly: a Perfect Couple in Primary Care","Winkel","Observational study (cohort, case-control)",2023,"10.1370\u002Fafm.21.s1.3520","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1370\u002Fafm.21.s1.3520",[47,50,53],{"question":48,"answer":49},"Sự khác biệt cơ bản giữa nghiên cứu thuần tập (cohort) và nghiên cứu bệnh chứng (case-control) là gì?","Nghiên cứu thuần tập phân loại đối tượng theo tình trạng tiếp xúc với yếu tố nguy cơ rồi theo dõi tiến cứu để tính tỷ số nguy cơ (RR); trong khi nghiên cứu bệnh chứng xuất phát từ nhóm người đã có bệnh và nhóm chứng không bệnh để hồi cứu tỷ số chênh (OR) về tiền sử tiếp xúc.",{"question":51,"answer":52},"Các loại sai số hệ thống (bias) thường gặp trong nghiên cứu dịch tễ là gì?","Bao gồm sai số chọn (selection bias - mẫu không đại diện cho quần thể đích), sai số thông tin (information bias - sai sót đo lường hoặc nhớ lại) và yếu tố nhiễu (confounding - biến số thứ ba liên quan cả phơi nhiễm lẫn bệnh).",{"question":54,"answer":55},"Tiêu chuẩn Bradford Hill có vai trò gì trong suy diễn quan hệ nhân quả?","Bộ 9 tiêu chuẩn Bradford Hill (như mối liên hệ theo thời gian, độ mạnh của liên kết, hiệu ứng liều - đáp ứng, tính hợp lý sinh học và tính nhất quán) cung cấp khung thẩm định khoa học để kết luận liệu một mối tương quan thống kê có thực sự là mối quan hệ nhân quả hay không.",{"id":57,"researcherId":10,"name":58,"imageUrl":59},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":61,"researcherId":10,"name":62,"imageUrl":63},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",[65,66,67,68,69,70,71,72,73,74],"nghiên cứu lâm sàng","kiểm định giả thuyết","nghiên cứu thực nghiệm","thử nghiệm lâm sàng","nghiên cứu can thiệp","thiết kế nghiên cứu","phương pháp thống kê","chính sách kiểm soát thuốc lá","bệnh không lây nhiễm","hồ sơ y tế điện tử",10,true,"PUBLISHED","2025-04-17T14:33:27.240+00:00","2026-09-07T05:08:26.894+00:00","2025-09-04T04:46:51.000+00:00","2026-09-07T05:08:26.452+00:00",252,[84,87,90,93,96,99,102,105,108,111],{"id":85,"title":86,"term":85,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"mô hình lý thuyết","Mô hình lý thuyết là gì? Các nghiên cứu về Mô hình lý thuyết",{"id":88,"title":89,"term":88,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"prevalence","Prevalence là gì? Các công bố khoa học về Prevalence",{"id":91,"title":92,"term":91,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"nghiên cứu hồi cứu","Nghiên cứu hồi cứu là gì? Các nghiên cứu khoa học về Nghiên cứu hồi cứu",{"id":94,"title":95,"term":94,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thực nghiệm","Thực nghiệm là gì? Các nghiên cứu khoa học Thực nghiệm",{"id":97,"title":98,"term":97,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"pls sem","PLS-SEM là gì? Các bài nghiên cứu khoa học về PLS-SEM",{"id":100,"title":101,"term":100,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"chuột cống trắng","Chuột cống trắng là gì? Các công bố khoa học về Chuột cống trắng",{"id":103,"title":104,"term":103,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"phương pháp đại số","Phương pháp đại số là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":106,"title":107,"term":106,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"phương pháp luận","Phương pháp luận là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":109,"title":110,"term":109,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"yếu tố ảnh hưởng","Yếu tố ảnh hưởng là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":112,"title":113,"term":112,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"điểm vas","Điểm VAS là gì? Các công bố khoa học về Điểm VAS"]