[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_th%E1%BB%8Fa%20thu%E1%BA%ADn%20trong%20c%C3%B9ng%20m%E1%BB%99t%20quan%20s%C3%A1t%20vi%C3%AAn{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_th%E1%BB%8Fa%20thu%E1%BA%ADn%20trong%20c%C3%B9ng%20m%E1%BB%99t%20quan%20s%C3%A1t%20vi%C3%AAn":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":43,"createUser":53,"publishUser":57,"keywords":61,"keywordCount":72,"enrichTopicLink":73,"status":74,"createTime":75,"updateTime":76,"publishTime":77,"linkEnrichedTime":78,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":79,"wikidataId":10,"relateTopics":80},"thỏa thuận trong cùng một quan sát viên","Thỏa thuận trong cùng một quan sát viên là gì? ","Thỏa thuận trong cùng một quan sát viên là mức độ nhất quán của một cá nhân khi lặp lại đánh giá trên cùng một đối tượng vào các thời điểm khác nhau. Đây là chỉ số quan trọng để đánh giá độ tin cậy của dữ liệu định tính và định lượng trong nghiên cứu có yếu tố con người. ","\u003Cp>\u003Cstrong>Thỏa thuận trong cùng một quan sát viên\u003C\u002Fstrong> (\u003Cem>Intra-observer agreement \u002F Intra-rater reliability\u003C\u002Fem>) là mức độ tương đồng và tính lặp lại của các phép đo lường, phân loại hoặc chẩn đoán lâm sàng do cùng một người đánh giá thực hiện lặp lại trên cùng một tập mẫu trong các điều kiện thử nghiệm độc lập. \u003C\u002Fp>\u003Cp>Thỏa thuận trong cùng một quan sát viên, hay còn gọi là độ tin cậy nội quan sát viên (intra-rater reliability), là chỉ số thể hiện mức độ nhất quán mà một cá nhân duy nhất đưa ra khi thực hiện các đánh giá, phân loại hoặc đo lường lặp lại trong các thời điểm khác nhau. Chỉ số này đặc biệt quan trọng khi đánh giá các hiện tượng mang tính chủ quan hoặc không dễ định lượng bằng máy móc, đòi hỏi người thực hiện phải đưa ra quyết định hoặc phân tích cá nhân.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Ví dụ điển hình có thể thấy trong lĩnh vực {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ch%E1%BA%A9n%20%C4%91o%C3%A1n%20h%C3%ACnh%20%E1%BA%A3nh%22%7D}} y học, khi một bác sĩ X-quang xem lại cùng một hình ảnh CT vào hai thời điểm khác nhau. Nếu kết luận của bác sĩ vẫn giống nhau, điều đó phản ánh độ thỏa thuận nội quan sát viên cao. Ngược lại, nếu kết luận khác nhau, điều này cho thấy tính nhất quán thấp, có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy của chẩn đoán và hiệu quả điều trị.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Trong bối cảnh nghiên cứu khoa học, chỉ số này thường được sử dụng để đánh giá độ ổn định và khả năng tái lập của phương pháp đo hoặc {{topic|%7B%22topic%22%3A%22quy%20tr%C3%ACnh%20%C4%91%C3%A1nh%20gi%C3%A1%22%7D}} do con người thực hiện. Việc không kiểm soát được biến động nội bộ trong một người đánh giá có thể dẫn đến dữ liệu không chính xác và gây nhiễu cho {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20t%C3%ADch%20th%E1%BB%91ng%20k%C3%AA%22%7D}}.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tầm quan trọng của thỏa thuận trong cùng một quan sát viên\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Thỏa thuận nội quan sát viên không chỉ là một chỉ số kỹ thuật, mà còn là yếu tố cốt lõi trong việc bảo đảm độ tin cậy của dữ liệu định tính và định lượng. Trong các nghiên cứu mà người đánh giá là công cụ chính, ví dụ như {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%E1%BB%8Fng%20v%E1%BA%A5n%20b%C3%A1n%20c%E1%BA%A5u%20tr%C3%BAc%22%7D}}, quan sát hành vi hoặc {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20t%C3%ADch%20n%E1%BB%99i%20dung%22%7D}}, thì việc đảm bảo người đánh giá không thay đổi tiêu chuẩn cá nhân theo thời gian là rất quan trọng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Một nghiên cứu với độ thỏa thuận nội quan sát viên thấp có thể bị đánh giá là thiếu độ tin cậy, cho dù các kết quả thống kê có vẻ mạnh mẽ. Trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22th%E1%BB%B1c%20h%C3%A0nh%20l%C3%A2m%20s%C3%A0ng%22%7D}}, điều này có thể dẫn đến việc điều trị không chính xác, do kết quả chẩn đoán phụ thuộc vào thời điểm và trạng thái tâm lý của người đánh giá. Do đó, tính nhất quán nội tại không những ảnh hưởng đến {{topic|%7B%22topic%22%3A%22k%E1%BA%BFt%20qu%E1%BA%A3%20nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%22%7D}}, mà còn có thể ảnh hưởng đến tính mạng và sức khỏe của bệnh nhân trong các lĩnh vực ứng dụng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Một số tình huống điển hình cho thấy tính cấp thiết của chỉ số intra-rater reliability:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Giáo viên chấm điểm bài thi văn học theo cảm xúc cá nhân và thay đổi giữa các lần chấm.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Chuyên viên phân tích dữ liệu mã hóa hành vi trẻ em từ video, đưa ra kết quả khác nhau khi xem lại cùng một đoạn ghi hình.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Bác sĩ đánh giá mức độ tổn thương mô trong nội soi, với kết luận không thống nhất giữa các lần xem lại video.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân biệt với thỏa thuận giữa các quan sát viên\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Khái niệm intra-rater reliability thường dễ bị nhầm lẫn với inter-rater reliability – tức thỏa thuận giữa nhiều người đánh giá. Trong khi intra-rater tập trung vào sự ổn định cá nhân của một người qua thời gian, thì inter-rater phản ánh mức độ nhất quán giữa nhiều người đánh giá khác nhau, đối với cùng một tập hợp đối tượng hay hiện tượng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Sự phân biệt này có ý nghĩa lớn trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22thi%E1%BA%BFt%20k%E1%BA%BF%20nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%22%7D}} và kiểm soát sai số. Ví dụ, nếu một nghiên cứu đánh giá sự đồng thuận của ba bác sĩ trong chẩn đoán tổn thương mô mềm, thì đó là inter-rater reliability. Nếu mục tiêu là kiểm tra xem một bác sĩ có thể tự đánh giá chính xác và ổn định trong nhiều lần chẩn đoán hay không, thì đó là intra-rater reliability. Cả hai chỉ số đều cần được phân tích riêng biệt vì chúng phản ánh các khía cạnh khác nhau của tính tin cậy.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Bảng so sánh nhanh dưới đây giúp làm rõ sự khác biệt giữa hai khái niệm:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"8\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Tiêu chí\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Intra-rater reliability\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Inter-rater reliability\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Người đánh giá\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Một cá nhân\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Nhiều cá nhân\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Số lần đánh giá\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Nhiều lần\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thông thường chỉ một lần\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Thời điểm đánh giá\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Khác nhau\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Giống nhau hoặc gần thời điểm\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Ý nghĩa\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Kiểm tra độ ổn định cá nhân\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Kiểm tra sự thống nhất giữa người\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Các phương pháp đo lường thỏa thuận trong cùng một quan sát viên\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Việc đo lường intra-rater reliability đòi hỏi sử dụng các công cụ và chỉ số thống kê phù hợp với loại dữ liệu được thu thập (phân loại, thứ tự, liên tục). Không có một phương pháp duy nhất phù hợp cho mọi trường hợp, do đó việc lựa chọn kỹ thuật thống kê phù hợp là một bước quan trọng trong phân tích.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Một số phương pháp phổ biến bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\u003Col>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Kappa statistic:\u003C\u002Fstrong> Áp dụng với dữ liệu phân loại, đo lường mức độ nhất quán vượt lên trên ngẫu nhiên. Được định nghĩa như sau:\n    \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n      \\kappa = \\frac{P_o - P_e}{1 - P_e}\n    \u003C\u002Fscript>\n    Trong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">P_o\u003C\u002Fscript> là xác suất quan sát thực tế có sự nhất quán, còn \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">P_e\u003C\u002Fscript> là xác suất có sự nhất quán một cách ngẫu nhiên.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Intraclass Correlation Coefficient (ICC):\u003C\u002Fstrong> Phù hợp với dữ liệu liên tục, kiểm tra mức độ tương quan giữa các lần đo lặp lại. ICC có nhiều biến thể, phù hợp với thiết kế nghiên cứu khác nhau (một chiều, hai chiều, đo trung bình hay từng phiên).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hệ số tương quan Pearson hoặc Spearman:\u003C\u002Fstrong> Dùng khi đánh giá mức độ tuyến tính hoặc thứ tự giữa các lần đánh giá. Tuy nhiên, hai hệ số này không phản ánh được sai số tuyệt đối và có thể không phù hợp khi dữ liệu có nhiều phân loại trùng nhau.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Các phần mềm thống kê như SPSS, R, hoặc \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.graphpad.com\u002F\" target=\"_blank\">GraphPad\u003C\u002Fa> đều hỗ trợ tính toán các chỉ số trên. Tuy nhiên, người nghiên cứu cần hiểu rõ bản chất và giới hạn của mỗi phương pháp để chọn đúng chỉ số.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Yêu cầu trong thiết kế nghiên cứu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Để đánh giá intra-rater reliability một cách chính xác, cần xây dựng thiết kế nghiên cứu đảm bảo kiểm soát tốt các biến gây nhiễu và sai số tiềm ẩn. Trọng tâm là tạo ra điều kiện đánh giá lặp lại mà vẫn hạn chế tối đa ảnh hưởng từ yếu tố ghi nhớ, học tập hoặc thiên kiến của người đánh giá.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Một thiết kế cơ bản để kiểm tra độ tin cậy nội quan sát viên thường bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Lặp lại quá trình đánh giá ít nhất hai lần với cùng một tập hợp dữ liệu hoặc mẫu đối tượng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Khoảng cách thời gian giữa hai lần đánh giá đủ dài để giảm thiểu trí nhớ ngắn hạn nhưng không quá dài để đối tượng hoặc tình trạng đánh giá thay đổi thực sự.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Người đánh giá không được biết các kết quả đánh giá lần trước (blinded assessment).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Quy trình đánh giá được chuẩn hóa tuyệt đối: hướng dẫn, tiêu chí, phương tiện hỗ trợ đều cần giữ nguyên.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Ví dụ, trong một nghiên cứu về phân loại mức độ viêm khớp gối trên phim MRI, một bác sĩ chuyên khoa xương khớp có thể được yêu cầu đánh giá lại cùng một bộ phim sau 3 tuần, trong điều kiện không biết kết quả lần trước. Các dữ liệu này sau đó được so sánh và tính chỉ số ICC hoặc Kappa để xác định mức độ nhất quán.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ảnh hưởng của đào tạo và kinh nghiệm\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Khả năng đánh giá ổn định phụ thuộc nhiều vào kỹ năng, kinh nghiệm và mức độ đào tạo của người thực hiện. Người có ít kinh nghiệm hoặc chưa được huấn luyện đầy đủ thường thể hiện intra-rater reliability thấp hơn so với chuyên gia đã qua đào tạo tiêu chuẩn hóa.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Nhiều nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng các chương trình đào tạo bài bản, sử dụng tiêu chuẩn minh họa (ví dụ ảnh mẫu, video huấn luyện), và hướng dẫn trực quan có thể cải thiện đáng kể mức độ nhất quán nội quan sát viên. Một bài báo trên \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpubmed.ncbi.nlm.nih.gov\u002F31433642\u002F\" target=\"_blank\">PubMed\u003C\u002Fa> cho thấy nhóm bác sĩ được huấn luyện bằng mô phỏng 3D đạt chỉ số Kappa cao hơn 0.8 trong khi nhóm không huấn luyện chỉ đạt khoảng 0.6.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Những yếu tố ảnh hưởng chính đến intra-rater reliability có thể kể đến:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Chất lượng huấn luyện ban đầu\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thời gian thực hành và kinh nghiệm lâm sàng\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Mức độ quen thuộc với công cụ hoặc {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20ph%C3%A1p%20%C4%91%C3%A1nh%20gi%C3%A1%22%7D}}\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Khả năng tập trung và yếu tố tâm lý (mệt mỏi, căng thẳng)\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Intra-rater reliability có ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành, từ khoa học tự nhiên đến khoa học xã hội. Dưới đây là một số ví dụ cụ thể cho thấy tính thực tiễn và cần thiết của chỉ số này.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>Trong y học:\u003C\u002Fstrong> Bác sĩ chẩn đoán hình ảnh sử dụng intra-rater reliability để kiểm tra độ ổn định của việc xác định kích thước khối u, phát hiện tổn thương mô, hay phân loại giai đoạn bệnh. Nếu cùng một bác sĩ đưa ra đánh giá khác nhau trong các lần xem lại hình ảnh, điều đó có thể dẫn đến thay đổi phác đồ điều trị không cần thiết.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>Trong giáo dục:\u003C\u002Fstrong> Giáo viên hoặc giám khảo chấm điểm các bài luận văn, bài thi mở. Độ ổn định trong tiêu chí chấm là bắt buộc để bảo đảm công bằng cho học sinh. Một giảng viên có thể được yêu cầu chấm cùng một bài thi vào hai thời điểm khác nhau để đánh giá mức độ nhất quán.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>Trong tâm lý học:\u003C\u002Fstrong> Nhà nghiên cứu hành vi đo lường các biểu hiện cảm xúc, hành vi xã hội hoặc phản ứng của đối tượng nghiên cứu. Việc người đánh giá giữ được tiêu chí phân loại không thay đổi là yếu tố then chốt để bảo vệ tính hợp lệ của nghiên cứu.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hạn chế và các yếu tố ảnh hưởng\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mặc dù cần thiết, việc đo lường intra-rater reliability gặp nhiều hạn chế trong thực tế. Một số yếu tố có thể làm giảm độ tin cậy này bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hiệu ứng học tập (learning effect):\u003C\u002Fstrong> Người đánh giá có thể nhớ lại cách phân tích hoặc đáp án cũ.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thay đổi tiêu chí nội tại:\u003C\u002Fstrong> Người đánh giá tự điều chỉnh hoặc thay đổi ngầm các tiêu chí đánh giá sau mỗi lần.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Yếu tố tâm sinh lý:\u003C\u002Fstrong> Căng thẳng, mệt mỏi, mất ngủ có thể làm thay đổi khả năng phân tích hoặc nhận định.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thiếu chuẩn hóa trong quy trình:\u003C\u002Fstrong> Nếu quy trình không được kiểm soát chặt, độ lặp lại sẽ thấp hơn.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>Ví dụ, trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20%C4%91%E1%BB%8Bnh%20l%C6%B0%E1%BB%A3ng%22%7D}} hành vi của trẻ tự kỷ, nếu người đánh giá thay đổi tiêu chí về “hành vi gây rối” giữa các lần đánh giá mà không nhận ra, kết quả sẽ thiếu nhất quán. Điều này gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến độ tin cậy của nghiên cứu.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Chiến lược cải thiện độ tin cậy nội quan sát viên\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Để nâng cao intra-rater reliability, cần áp dụng các chiến lược vừa kỹ thuật vừa đào tạo nhằm ổn định quá trình đánh giá. Một số biện pháp bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Xây dựng quy trình đánh giá chi tiết, minh bạch và có thể tái lập.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Áp dụng tiêu chuẩn mô tả rõ ràng và đi kèm ví dụ cụ thể (video, hình ảnh).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Sử dụng checklist hoặc biểu mẫu định lượng để giới hạn biến số chủ quan.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tổ chức huấn luyện lặp lại định kỳ để giữ ổn định về tiêu chí.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tích hợp công nghệ hỗ trợ, ví dụ AI gợi ý phân loại hoặc đánh giá sơ bộ.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>Các ngành y khoa đã ứng dụng phần mềm hỗ trợ chẩn đoán dựa trên dữ liệu học máy để tăng tính nhất quán trong đánh giá nội bộ bác sĩ, đặc biệt trong lĩnh vực hình ảnh y học và mô học.\u003C\u002Fp>","Thỏa thuận trong cùng một quan sát viên","Intra-observer agreement \u002F Intra-rater reliability","Thỏa thuận trong cùng một quan sát viên là mức độ nhất quán và lặp lại của các kết quả đánh giá, đo lường hoặc chẩn đoán do cùng một giám định viên thực hiện trên cùng một đối tượng trong những thời điểm độc lập khác nhau.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES",[22,29,36],{"citationText":23,"title":24,"authors":25,"source":26,"year":27,"doi":28,"url":10},"Nahler (2009). intra-observer reliability. Dictionary of Pharmaceutical Medicine.","intra-observer reliability","Nahler","Dictionary of Pharmaceutical Medicine",2009,"10.1007\u002F978-3-211-89836-9_729",{"citationText":30,"title":31,"authors":32,"source":33,"year":34,"doi":35,"url":10},"Paasikallio, Sund, Miettinen et al. (2023). Intra- and inter-observer agreement in distal radius fracture dislocation measurement of casting position. Acta Orthopaedica.","Intra- and inter-observer agreement in distal radius fracture dislocation measurement of casting position","Paasikallio, Sund, Miettinen, Kauranen, Sorsa","Acta Orthopaedica",2023,"10.2340\u002F17453674.2023.13707",{"citationText":37,"title":38,"authors":39,"source":40,"year":41,"doi":42,"url":10},"Gamer, Lemon, Fellows et al. (2005). irr: Various Coefficients of Interrater Reliability and Agreement. CRAN: Contributed Packages.","irr: Various Coefficients of Interrater Reliability and Agreement","Gamer, Lemon, Fellows, Singh","CRAN: Contributed Packages",2005,"10.32614\u002Fcran.package.irr",[44,47,50],{"question":45,"answer":46},"Chỉ số thống kê nào thường được sử dụng để định lượng độ thỏa thuận trong cùng một quan sát viên?","Với biến định danh\u002Fthứ bậc, hệ số Cohen's Kappa (hoặc Weighted Kappa) thường được dùng; với biến định lượng liên tục, hệ số tương quan nội nhóm (Intraclass Correlation Coefficient - ICC) là chuẩn vàng.",{"question":48,"answer":49},"Độ thỏa thuận trong cùng quan sát viên (intra-rater) khác gì so với giữa các quan sát viên (inter-rater)?","Intra-rater đo tính ổn định nội tại của một cá nhân theo thời gian, còn inter-rater đo mức độ đồng thuận giữa các chuyên gia khác nhau khi cùng đánh giá một đối tượng.",{"question":51,"answer":52},"Những yếu tố nào gây sai số làm giảm độ thỏa thuận trong cùng một quan sát viên?","Các yếu tố gồm sự mệt mỏi của người đo, khoảng thời gian giữa các lần đo quá ngắn (gây hiệu ứng nhớ bài) hoặc quá dài (đối tượng thay đổi thực sự), và thiếu quy chuẩn hướng dẫn đo rõ ràng.",{"id":54,"researcherId":10,"name":55,"imageUrl":56},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":58,"researcherId":10,"name":59,"imageUrl":60},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[62,63,64,65,66,67,68,69,70,71],"chẩn đoán hình ảnh","quy trình đánh giá","phân tích thống kê","phỏng vấn bán cấu trúc","phân tích nội dung","thực hành lâm sàng","kết quả nghiên cứu","thiết kế nghiên cứu","phương pháp đánh giá","nghiên cứu định lượng",10,true,"PUBLISHED","2025-09-19T02:00:42.715+00:00","2026-09-13T23:08:17.185+00:00","2025-09-20T16:36:29.641+00:00","2026-09-13T23:08:16.850+00:00",218,[81,84,93,96,99,102,105,108,111,114],{"id":82,"title":83,"term":82,"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":85,"title":86,"term":85,"englishTitle":87,"definition":88,"discipline":20,"disciplineCode":89,"disciplineLabel":90,"disciplineColor":91,"disciplineIcon":92},"tỷ lệ hiện mắc","Tỷ lệ hiện mắc là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan","prevalence","Tỷ lệ hiện mắc là thước đo dịch tễ học phản ánh tỷ lệ cá thể trong một quần thể xác định đang mang một bệnh hoặc tình trạng sức khỏe cụ thể tại một thời điểm hoặc trong một khoảng thời gian nhất định.","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":94,"title":95,"term":94,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"học thuật","Học thuật là gì? Các nghiên cứu khoa học về Học thuật",{"id":97,"title":98,"term":97,"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":100,"title":101,"term":100,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"năng lực chuyên môn","Năng lực chuyên môn là gì? Các nghiên cứu về Năng lực chuyên môn",{"id":103,"title":104,"term":103,"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",{"id":106,"title":107,"term":106,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"năng lực nghiên cứu khoa học","Năng lực nghiên cứu khoa học là gì? Các bài báo phân tích",{"id":109,"title":110,"term":109,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"z-score","Z-score là gì? Các công bố khoa học về Z-score",{"id":112,"title":113,"term":112,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng","Thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng là gì? Các nghiên cứu ",{"id":65,"title":115,"term":65,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"Phỏng vấn bán cấu trúc là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan"]