Bài giảng Tổng quan hệ thống và phân tích gộp

Tổng quan hệ thống và 
phân tích gộp 
PGS. TS. Kim Bảo Giang 
Trường Đại học Y Hà Nội 
Mục tiêu 
1. Hiểu được: 
Ø Khái niệm và ý nghĩa của tổng quan hệ thống 
Ø Các bước thực hiện tổng quan hệ thống 
Ø Những hạn chế và những điều cần chú ý khi 
thực hiện tổng quan hệ thống 
2. Hiểu được một số khái niệm cơ bản liên quan 
đến phân tích gộp. 
3. Nhận định được các báo cáo tổng quan hệ 
thống. 
Một trường hợp nhồi máu cơ tim 
n  Một người đàn ông 55 tuổi 
n  Nhồi máu cơ tim trước vách 
n  Nhịp tim bình thường 
n  Quá cân 
n  Không có dấu hiệu của suy tim 
n  Không bị bệnh phổi tắc nghẽn 
n  Câu hỏi lâm sàng: 
n  Ở các bệnh nhân bị nhồi máu cơ tim không biến chứng, 
việc sử dụng beta-blocker có làm giảm nguy cơ nhồi máu 
tái phát và nguy cơ tử vong so với nhóm không sử dụng 
hay không? 
Nên dự phòng bậc 2 với beta-blocker	
Không cần dự phòng bậc 2 với beta-blocker	
Nên dự phòng bậc 2 với beta-blocker	
Không nên dự phòng bậc 2 với beta-blocker	
Tổng quan tài liệu từ BMJ 
Mặc dù đã gần 20 năm nghiên cứu thử nghiệm 
lâm sàng, vẫn chưa có bằng chứng rõ ràng nào 
khẳng định beta-blocker có tác dụng kéo dài 
cuộc sống sau nhồi máu cơ tim 
KHÁI NIỆM 
Tổng quan 
hệ thống 
Phân tích 
gộp 
Tổng quan, tổng quan hệ thống và 
phân tích gộp 
Tổng 
quan 
Tổng quan hệ thống- Khái niệm 
Tổng quan trả lời một câu hỏi được đưa 
ra một cách rõ ràng sử dụng các 
phương pháp hệ thống và có giá trị để 
xác định, lựa chọn và đánh giá các nghiên 
cứu liên quan, thu thập và phân tích tổng 
hợp số liệu từ các nghiên cứu. 
Cochrane Reviewers’ Handbook 4.1.5 
Tổng quan mô tả và tổng quan hệ thống 
(narrative and systematic reviews) 
n  Tổng quan mô tả 
n  Chủ đề rộng 
n  Nguồn thông tin không nêu rõ 
n  Tiêu chuẩn lựa chọn không rõ 
n  Tiêu chuẩn đánh giá không rõ 
n  Bằng chứng mang tính định 
tính 
n  Là tóm tắt có ý nghĩa nhưng 
nhiều nguy cơ sai số 
n  Tổng quan hệ thống 
n  Chủ đề hẹp 
n  Chiến lược tìm kiếm rõ ràng 
n  Chiến lược lựa chọn rõ 
n  Có tiêu chuẩn đánh giá 
n  Cung cấp bằng chứng định 
lượng 
n  Đưa ra các kết luận dựa trên 
bằng chứng 
Lý do thực hiện 
tổng quan hệ thống 
n  Kết quả của các nghiên cứu trên cùng một 
chủ đề khác nhau và đáng bàn cãi 
n  Số lượng các ấn phẩm càng ngày càng 
nhiều 
Số lượng các RCTs – phục hồi chức năng 
cho bệnh nhân đột quỵ 
0
20
40
60
80
-19
79
19
80
-84
19
85
-89
19
90
-94
19
95
-99
20
00
-03
Years
Nu
m
be
r o
f R
CT
s
Preliminary Medline search (Jan 2004) 
Điểm mạnh của tổng quan hệ thống 
n  Đánh giá khách quan các chứng cứ 
n  Cách tiếp cận hệ thống để làm giảm sai lệch 
và sai số ngẫu nhiên 
n  Tăng độ chính xác của các ước lượng gộp, 
tăng ý nghĩa thống kê của tác động gộp 
n  Sử dụng các can thiệp có hiệu quả kịp thời 
n  Đưa ra các câu hỏi nghiên cứu trong tương 
lai 
CÁC BƯỚC THỰC HIỆN TỔNG 
QUAN HỆ THỐNG 
Các bước thực hiện tổng quan hệ thống 
1. Hình thành câu hỏi nghiên cứu 
6.Viết báo cáo 
2.Tìm kiếm và lựa chọn các nghiên cứu liên quan 
3. Đánh giá chất lượng của các nghiên cứu 
5.Tổng hợp, phân tích số liệu 
4.Trích xuất số liệu từ các nghiên cứu 
1. Hình thành câu hỏi nghiên cứu 
n  Rõ ràng, 
cụ thể 
P = Patient or Population 
(bệnh nhân hay quần thể) 
I = Intervention (can 
thiệp, điều trị) 
C = Comparison or Control 
(so sánh, nhóm chứng) 
O = Outcome (kết quả) 
Ví dụ: câu hỏi nghiên cứu 
P =Bệnh nhân nhồi máu cơ 
tim không biến chứng 
I =Beta-blocker 
C =Placebo hoặc thuốc khác 
O =Tỷ lệ tử vong, thời gian 
sống 
n Ở các bệnh nhân bị nhồi máu cơ tim không biến 
chứng việc sử dụng beta-blocker có làm giảm nguy cơ 
nhồi máu tái phát và nguy cơ tử vong so với nhóm 
không sử dụng hay không? 
2. Tìm kiếm và lựa chọn các 
nghiên cứu liên quan 
n  Nguồn tìm kiếm: 
n  Nguồn thông tin điện tử: Pubmed, MEDLINE, CINAHL, AMED, 
EMBASE, PsycInf, v.v.v 
n  Tìm kiếm thủ công: Các tờ báo, tài liệu, biên bản hội nghị. 
n  Từ các công trình không , chưa xuất bản (gray-litteratures). 
n  Xem xét danh sách các tài liệu tham khảo của các bài báo. 
n  Tìm nghiên cứu liên quan 
n  Dựa trên các từ khóa: PICO 
n  Thiết kế nghiên cứu phải phù hợp để trả lời câu hỏi nghiên cứu –
(PICOT) 
3. Đánh giá chất lượng nghiên cứu (1) 
n  Chất lượng của nghiên cứu đề cập đến: 
n  Thiết kế và triển khai thiết kế? 
n  Phân tích và phiên giải số liệu 
n  Báo cáo so với thực tế 
n  Tính giá trị và xác định của nghiên cứu: giá trị 
bên trong và giá trị ngoại suy – kết quả đúng và 
không sai số. 
3. Đánh giá chất lượng nghiên cứu (2) 
Xem xét các sai số trong TNLS 
 Quần thể đích Nguồn sai số 
 Phân bổ đối tượng 
Sai số lựa chọn 
Sai số 
trong thực hiện 
Sai số do 
mất đối tượng 
Sai số phát hiện 
Nhóm CT Nhóm chứng 
 ↓ ↓ 
Nhận can thiệp Không nhận 
 can thiệp 
 ↓ ↓ 
Theo dõi Theo dõi 
 ↓ ↓ 
 Đầu ra Đầu ra 
 ↓ ↓ 
 Phân tích, phiên giải Sai số phân tích 
3. Đánh giá chất lượng nghiên cứu (3) 
n  Jadad score: 
n  Gồm 5 tiêu chí trong đó liên quan đến 3 khía cạnh sai số:tính 
ngẫu nhiên; làm mù; mô tả về bỏ cuộc và mất đối tượng 
nghiên cứu 
n  Cho điểm: Từ 0-5; <=2 được cho là kém giá trị 
n  JADAd1.doc 
n  PEDro 
n  Gồm 11 tiêu chí liên quan đến: lựa chọn đối tượng, tính ngẫu 
nhiên, làm mù trong phân bố đối tượng, tương đồng giữa 
nhóm can thiệp và chứng,làm mù trong thực hiện, mất đối 
tượng, phân tích theo ý định điều trị. 
n  PEDroscale_V.doc 
Sử dụng hệ thống chấm điểm trong đánh giá: 
4. Trích xuất số liệu nghiên cứu 
n  Các số liệu cần trích xuất: 
n  Thông tin về tác giả 
n  Các đặc điểm của nghiên cứu: 
n  P: Đối tượng 
n  I: Can Thiệp 
n  C: Chứng 
n  O: Đầu ra và đo lường đầu ra 
n  T: Thiết kế, phương pháp (type of study) 
n  Kết quả nghiên cứu 
n  Means, SD hoặc SE 
n  Số lượng sự kiện, N 
n  Nhập số liệu vào bảng excel hoặc phần mềm 
nhập số liệu 
PHÂN TÍCH GỘP 
(META-ANALYSIS) 
ô 
Phân tích gộp (meta-analysis) 
•  Cấu phần định lượng của một quá trình rà soát 
y văn có hệ thống 
•  Một kỹ thuật thống kê được sử dụng để tổng 
hợp dữ liệu từ một số nghiên cứu nhằm nỗ lực 
xác định chính xác hơn đánh giá sự tác động 
•  Có thể xác định độ đồng nhất giữa các nghiên 
cứu 
ô 
Overall (I-squared = 30.9%, p = 0.084)
Italian
Study
Frank
Dewar
ISAM
Lasierra
ISIS-2
UK Collab
ID
Witchitz
GISSI-1
NHLBI SMIT
Heikinheimo
Austrian
Fletcher
2nd Australian
3rd European
2nd European
Klein
N German
2nd Frankfurt
1st Australian
Valere
1st European
0.80 (0.75, 0.85)
1.01 (0.55, 1.85)
0.96 (0.33, 2.80)
0.57 (0.20, 1.66)
0.88 (0.62, 1.25)
0.28 (0.03, 2.34)
0.77 (0.70, 0.84)
0.90 (0.63, 1.28)
RR (95% CI)
0.81 (0.26, 2.51)
0.83 (0.75, 0.91)
2.38 (0.65, 8.71)
1.22 (0.67, 2.24)
0.61 (0.42, 0.89)
0.23 (0.03, 1.75)
0.85 (0.54, 1.34)
0.51 (0.33, 0.78)
0.70 (0.53, 0.92)
2.57 (0.34, 19.48)
1.16 (0.84, 1.60)
0.46 (0.25, 0.83)
0.78 (0.48, 1.27)
1.05 (0.48, 2.28)
1.35 (0.74, 2.45)
100.00
0.78
%
0.26
0.30
2.65
0.14
43.86
2.25
Weight
0.24
32.34
0.13
0.75
2.68
0.18
1.29
2.11
4.10
0.05
2.24
1.22
1.39
0.41
0.64
 1.1 10
Tính một số chỉ số 
n  logor = log(( case1 / non-case1 )/
( case0 / noncase0 )) 
n  selogor = sqrt((1/ case1)+(1/ non-
case1 )+(1/ case0 )+(1/ non-case0 )) 
Tính một số chỉ số 
n  logrr = log(( deaths1 / po1 )/
( deaths0 / pop0 )) 
n  selogrr = sqrt((1/ deaths1)-(1/ pop1) 
+(1/ deaths0 )-(1/ pop0 )) 
Fletcher
Dewar
1st European
Heikinheimo
Italian
2nd European
2nd Frankfurt
1st Australian
NHLBI SMIT
Valere
Frank
UK Collab
Klein
Austrian
Lasierra
N German
Witchitz
2nd Australian
3rd European
ISAM
GISSI-1
ISIS-2
ID
Study
0.16 (0.01, 1.73)
0.35 (0.10, 1.20)
0.99 (0.52, 1.87)
1.11 (0.70, 1.75)
1.08 (0.73, 1.58)
0.81 (0.62, 1.05)
0.74 (0.58, 0.95)
0.74 (0.60, 0.93)
0.77 (0.62, 0.96)
0.78 (0.63, 0.96)
0.78 (0.63, 0.97)
0.80 (0.66, 0.97)
0.81 (0.67, 0.98)
0.76 (0.64, 0.91)
0.76 (0.64, 0.90)
0.81 (0.69, 0.95)
0.81 (0.69, 0.95)
0.81 (0.69, 0.94)
0.77 (0.66, 0.89)
0.78 (0.68, 0.90)
0.80 (0.73, 0.87)
0.77 (0.73, 0.83)
f (95% CI)
 1.1 10
Odds ratio
Sự biến thiên kết quả giữa các nghiên cứu 
 Dị chất? 
Khác biệt thống kê 
Khác biệt về lâm sàng Khác biệt về phương pháp 
Test I2 – lượng giá mức độ dị chất 
I2 là % tổng những khác biệt giữa các 
nghiên cứu do dị chất chứ không phải 
do may rủi: 
 <25% low heterogeneity 
25% - 75% moderate heterogeneity 
 >75% high heterogeneity 
 Higgins et al. BMJ 2003; 327:557-60 
Những nguyên nhân của tính dị 
chất 
n  Cơ hội 
n  Các nghiên cứu sử dụng thang đo khác nhau 
n  Đo đặc tính của điều trị 
n  Do đặc tính của quần thể 
n  Đăc tính của thiết kế và tiến hành nghiên cứu 
n  Không giải thích được 
 Xác định mức độ sai lệch xuất bản 
n  Sai lệch xuất bản này thường phổ biến với 
nghiên cứu nhỏ hơn là nghiên cứu lớn 
n  Sai lệch xuất bản có lẽ xảy ra nếu có sự liên 
hệ giữa 
n  Số đo của tác động (log RR hay log OR) 
n  Quy mô của nghiên cứu (sai số 1/SE) 
n  Sự liên hệ này được thể hiện qua 
n  Biểu đồ: Funnel Plot 
n  Thống kê: tương quan sắp hạng Begg – Mazumda 
và hồi quy tuyến tính Egger 
Biểu đồ Phễu 
n  Trình bày tác động của điều trị của từng nghiên 
cứu (trục hoành) theo độ lớn của nghiên cứu 
(trục tung) 
n  Bởi vì độ chính xác của ước lượng tăng dần khi 
tăng cỡ mẫu, ước lượng từ những nghiên cứu 
nhỏ có khuynh hướng mở rộng ra ở đáy của biểu 
đồ và thu hẹp lại ở các nghiên cứu có quy mô lớn 
n  Khi không có sai lệch, biểu đồ có hình dạng chiếc 
phễu úp ngược 
n  Begg và Mazumdar (1994): phương pháp tương quan sắp 
hạng – đo lường tương quan giữa ước lượng hiệu quả (effect 
estimate) và sai số chuẩn (hay phương sai). Chỉ có giá trị khi 
có nhiều NC 
n  Egger et al (1997): hồi quy tuyến tính – đánh giá mối liên quan 
giữa hiệu quả điều trị (SD hoặc SE) và trọng số nghịch đảo với 
phương sai của ước lượng hiệu quả (1/SE của ) 
n  Giá trị của intercept≠0 à có sai lệch 
n  Giá trị của intercept>0à hiệu quả điều trị cao hơn ở những NC 
có cỡ mẫu nhỏ. 
n  Harbord (2005): giống Egger nhưng giảm dương tính giả khi 
có nhiều nghiên cứu gần bằng nhau 
Các trắc nghiệm 
-2
0
2
S
N
D
 o
f e
ffe
ct
 e
st
im
at
e
0 5 10 15 20
Precision
Study regression line
 95% CI for intercept
Trọng số trong phân tích gộp 
n  Sự đóng góp của từng nghiên cứu vào 
chỉ số thống kê chung 
n  Những nghiên cứu với cỡ mẫu lớn có 
trọng số lớn hơn các nghiên cứu có cỡ 
mẫu nhỏ 
n  Đánh giá chất lượng của nghiên cứu 
thể hiện qua trọng số 
Các sai số trong tổng quan hệ thống 
Hình thành câu hỏi nghiên cứu 
Tìm kiếm và lựa chọn NC 
Đánh giá chất lượng nghiên cứu 
Trích xuất số liệu 
Tổng hợp số liệu 
- Sai số xuất bản 
- Sai số chọn NC 
- Kết quả TN không giá trị 
- Đánh giá chất lượng sai 
- Sai sót trong trích xuất 
- Báo cáo sai 
- Thiếu số liệu 
- Dị chất không được kiểm tra 
- Phân tích không phù hợp 
- Chọn nhóm nhỏ sai trong phân tích 
Các hạn chế và chú ý khi tiến hành Tổng 
quan hệ thống 
- Nhận định sai (Ecological fallacy – 
aggregation bias- qui nạp sai) 
- Hồi cứu; có thể sai số 
- Ước lượng gộp không thích hợp 
- Phân tích nhóm không phù hợp 
- Phụ thuộc vào các tài liệu đã xuất bản 
- Chỉ bó hẹp trong số liệu đã xuất bản 
Nhận định một nghiên cứu tổng quan 
 A.  Kết quả của tổng quan có giá trị? 
B. Kết quả như thế nào? 
C. Kết quả có ứng dụng gì trong thực 
tế. 
CASP- Critical Appraisal Skills Program (CASP) 
“© Milton Keynes Primary Care Trust 2002”. 
A. Kết quả có giá trị? 
 1.  Tổng quan có trả lời một câu hỏi rõ ràng? 
2. Tác giả đã tìm kiếm những nguồn thông tin phù hợp? 
3. Liệu các nghiên cứu quan trọng có liên quan đã được 
đưa vào? 
4. Các tác giả có đánh giá chất lượng nghiên cứu nghiêm 
túc, đầy đủ trược khi đưa nghiên cứu vào tổng quan? 
5. Liệu các kết hợp kết quả trong tổng quan có hợp lý? 
B. Kết quả như thế nào? 
 6. Đầu ra cuối cùng thể hiện trong tổng quan là 
gì? 
‘Kết quả ở dòng cuối cùng’; NNT, OR, RR, 
RD? 
7. Độ xác định của kết quả như thế nào? 
 Confidence interval, p values 
C. Kết quả có ứng dụng gì? 
 8. Liệu kết quả có ứng dụng được ở cộng đồng địa 
phương? 
9. Tất cả các đầu ra quan trọng đã được xem xét? 
10.  Khi xem xét kết quả của tổng quan, liệu chính 
sách, phương pháp điều trị có nên thay đổi?- cân 
nhắc lợi-hại