Y khoa - Đánh giá nghiên cứu quan sát

 Hội thảo Y học Thực chứng 
 Bệnh viện Hùng Vương
 Đánh giá 
nghiên cứu quan sát 
 Professor Tuan V. Nguyen
 Garvan Institute of Medical Research
 University of New South Wales
 Sydney – Australia
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Mô hình nghiên cứu 
•Thực nghiệm (can thiệp) và quan sát
• Nghiên cứu thực nghiệm
 – Phân nhóm ngẫu nhiên ?
 • RCT và quasi-randomized hoặc thử nghiệm tự nhiên (natural 
 experiments)
• Nghiên cứu quan sát 
 – Phân tích và mô tả 
 – Phân tích
 • NC theo thời gian, bệnh chứng
 –Mô tả 
 •Ca lâm sàng, NC cắt ngang
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Phân biệt mô hình nghiên cứu
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Exposure và outcome
Grimes DA and SchulzBệnh KF vi ệ2002.n Hùng An Vươ overviewng ● Hội th ofảo clin Y hicalọc Th research.ực chứng Lancety 3/4 - 5/4/2010 359:57-61.
 Kết quả: tính hợp lí (validity)
•Internal validity (hợp lí nội tại): kết quả có đáng 
 tin cây không?
• External validity (hợp lí ngoại tại): kết quả từ đối 
 tượng nghiên cứu có thể khái quát hóa cho 
 quần thể lớn hơn?
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Kết quả có đáng tin cậy?
Nuôi chó/mèo trong nhà Giardiasis
 OR = 7.3
 Liên quan thật? Bias? 
 nhân quả Confounding?
 không phải nhân quả Chance?
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Nội dung
•Khái niệm về bias
•Thể loại bias
• Phòng ngừa biases
•Cảnh giác 
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Errors (sai sót)
• Sai sót ngẫu nhiên (Æ độ chính xác thấp)
 Random error (Ælow precision)
• Sai sót có hệ thống (Æ giảm tính hợp lí )
 Systematic error (Æ low validity)
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Chất lượng của một ước số (estimate)
 Không chính xác
 Chính xác Chính xác 
 & hợp lí nhưng không 
 Hợp lí
 Sai ngẫu Sai sót có hệ
 nhiên thống (Bias) !
 (random 
 error) !
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Ví dụ
Đo chiều cao:
 180
• Dùng thước dây (do nhiều người đo) 179
 → thiếu chính xác 178
 – error 177
•Thước bị dùn / co 176
 175
 → systematic error
 174
 – bias (không thể điều chỉnh được)
 173
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Định nghĩa bias
Bất cứ sai sót có hệ thống (systematic 
error) trong một nghiên cứu dịch tễ học 
có thể dẫn đến kết quả sai về mối liên hệ
giữa exposure và disease
 Dao động có hệ thống của giá trị đo lường so 
 với giá trị thật (J. Last) 
 Systematic variation of measurements from 
 the true value (J. Last)
 11
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Nguồn bias
•Sai sót trong quá trình thu thập dữ liệu, phân tích, 
diễn giải, công bố, và duyệt dữ liệu 
•Có thể xảy ra trong bất cứ giai đoạn nào trong 
nghiên cứu (thiết kế, thực hiện, hay trình bày)
•Có thể xuất phát từ nhà nghiên cứu hay đối tượng 
nghiên cứu 
•Xảy ra trong các nghiên cứu thực nghiệm và
nghiên cứu quan sát 
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Loại bias
•Bias trong chọn lựa đối tượng 
 (Selection bias)
• Bias trong thông tin (Information bias)
• Confounding
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Selection Bias
Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Selection Bias
•Một loại “Systematic error” hệ quả từ việc 
 chọn đối tượng nghiên cứu hay các yếu tố
 ảnh hưởng đến việc tham gia của đối 
 tượng
 –Kết quả có thể khác với trị số thực nếu thu 
 thập từ toàn bộ quần thể
•Xảy ra trong tất cả nghiên cứu 
• Không thể điều chỉnh khi phân tích. Cần 
 phải tránh hay giảm khả năng selection 
 bias
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Những loại Selection Bias
• Bias tình nguyện: Volunteer bias
•Bias mẫu: Sampling bias
• Bias lành mạnh: Healthy worker effect
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Selection bias 
trong nghiên cứu bệnh chứng
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Selection Bias – Nghiên cứu bệnh chứng
 Cases Controls A 
 liver cirrhosis trauma ward 
 Heavy alcohol use 80 40 
 Light/no alcohol use 20 60 
 OR=6
 Bệnh: chọn từ khoa cấp cứu, bệnh nhân bị tai nạn xe cộ
 Tính đại diện?
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Selection Bias – Nghiên cứu bệnh chứng
 Cases Controls A Controls B 
 liver cirrhosis trauma ward non-trauma 
 Heavy alcohol use 80 40 10 
 Light/no alcohol use 20 60 90 
 OR=6 OR=36
 Chọn từ khoa Chọn từ các 
 cấp cứu khoa khác 
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Diagnostic Bias 
Diagnostic đề cập đến việc chúng ta biết trước yếu 
tố phơi nhiểm
 Cases 
 Controls 
 uterine cancer 
 Takes oral 
 a b 
 contraceptives 
 Does not take oral 
 c d 
 contraceptives 
 • Dùng OC ⇒ ra máu ⇒ tăng nguy cơ phát hiện ung thư tử cung 
 • Ước tính cao hơn thực tế (Overestimation) 
 “a” ⇒ overestimation of OR
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Admission Bias 
Nhóm bệnh có yếu tố nguy cơ có khả năng nhập viện 
cao hơn nhóm chứng 
 Cases of Controls from 
 lung cancer surgical wards 
 Contact with asbestos a b 
 No contact with 
 asbestos c d 
 •Giáo sư, sếp bộ môn hô hấp, chuyên gia hàng đầu về phơi 
 nhiễm asbestos, 145 bài báo khoa học trong lí lịch
 • Ca bệnh ung thư phổi phơi nhiễm asbestos không đại diện 
 cho các bệnh nhân ung thư phổi
 • Overestimation of “a” ⇒ overestimation of OR
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Survival Bias
 Chỉ có người còn sống (từ một bệnh nguy 
 hiểm) tham gia vào công trình nghiên cứu
 Cases of 
 Controls 
 haemorrhagic fever 
 Exposed to “lethal” a b 
 Not exposed to 
 c d 
 “lethal” 
•Phơi nhiễm yếu tố nguy cơ “lethal” dẫn đến chết sớm
• Underestimation of “a” ⇒ underestimation of OR
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Non-response Bias 
 Papanicolau test Cases of 
 Controls 
 cervical cancer 
 Did not have test a b 
 Had test c d 
 Total 1000 1060 
• Nhóm chứng được chọn từ nữởnhà họ: 13000 nhà liên lạc ⇒
 1060 tham gia
• Controls chủ yếu là nội trợ, khả năng tham gia xét 
 nghiệm thấp hơn phụ nữ đi làm 
• Underestimation of “d” ⇒ underestimation of OR
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Selection bias trong nghiên cứu 
theo thời gian (prospective study)
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Non-response Bias (không trả lời, không 
 tham gia)
 Lung cancer
 yes no
 Smoker 90 910 1000
 Non-smoker 10 990 1000
 90 10
 RR = ÷ = 9
 1000 1000
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Non-response Bias (không trả lời, không 
 tham gia)
 Lung cancer
 yes no
10% of smokers 
dare to respond Smoker 9 91 100
 Non-smoker 10 990 1000
 9 10
 RR = ÷ = 9
 100 1000
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Non-response Bias (không trả lời, không 
 tham gia)
 Lung cancer
 yes no
 Smoker 45 910 955
 Non-smoker 10 990 1000
 45 10
 RR = ÷ = 4.7 50% bệnh nhân hút thuốc lá
 955 1000 bỏ cuộc (không theo dõi được)
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Loss to follow-up
• Bias do khác biệt về "loss to follow-up" giữa 
 hai nhóm 
•Vídụ
 –Nghiên cứu bệnh trong nhóm di dân 
 –Di dân thường về quê khi mắc bệnh 
 ⇒ lost to follow-up
 ⇒ tỉ lệ mắc bệnh thấp hơn trong nhóm 
 exposure (=di dân)
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Tối thiểu hóa selection bias 
•Xác định quần thể nghiên cứu cụ thể
•Xác định bệnh và chứng cụ thể qua tiêu 
 chuẩn rành mạch
•Bệnh và chứng phải xuất phát từ một quần 
 thể
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Information bias
 (Bias thông tin)
Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Information Bias
• Systematic error trong việc đo lường và thu thập 
 thông tin / dữ liệu 
•Khác biệt về tính chính xác của 
 – exposure giữa nhóm chứng và nhóm bệnh 
 –outcome giữa nhóm chứng và nhóm bệnh
• Đối tượng có thể được phân nhóm sai trong khi 
 phân tích
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Misclassification (phân nhóm sai lạc)
 Là một dạng "measurement error" dẫn đến phân 
 nhóm exposure hay outcome sai 
 Non-differential Differential
• Random error • Systematic error
• Không liên quan đến • Không liên quan đến 
exposure hay outcome exposure hay outcome
• Không phải là bias • Bias
• Làm suy giảm mức độ • Làm sai lạc mối tương 
tương quan quan
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Hai loại information bias
• Bias trong báo cáo (reporting 
 bias)
 –Nhớ sai -- Recall bias
• Bias quan sát viên (Observer 
 bias)
 –Phỏng vấn -- Interviewer bias
 – Theo dõi -- Biased follow-up
Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Nhớ sai -- Recall Bias 
Bệnh nhân nhớ về yếu tố phơi nhiễm khác với nhóm chứng
 Mothers of
 Children with
 Controls
 malformation
 Took tobacco,
 ab
 alcohol, drugs
 Did not take c d
 •Bàmẹ với con bị dị tật sẽ nhớ yếu tố phơi nhiễm trong quá khứ tốt 
 hơn là những bà mẹ trong nhóm chứng với con khỏe mạnh
 • Overestimation of “a” ⇒ overestimation of OR
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Phỏng vấn -- Interviewer Bias 
Người phỏng vấn hỏi bệnh nhân và nhóm chứng khác 
 về yếu tố phơi nhiễm
 Cases of
 Controls
 listeriosis
 Eats soft cheese a b
 Does not eat
 cd
 soft cheese
 • Nhà nghiên cứu có thể đặt câu hỏi listeriosis về tiêu thụ
 cheese
 • Overestimation of “a” ⇒ overestimation of OR
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Theo dõi -- Biased Follow-up 
Trong nghiên cứu theo thời gian, nhóm không 
phơi nhiễm có thể ít có khả năng chẩn đoán hơn 
nhóm phơi nhiễm
 • Ví dụ
 - Cohort study nghiên cứu yếu tố nguy cơ về u 
 trung biểu mô (mesothelioma)
 -Khóchẩn đoán bằng histology 
 - Histologist có thể chẩn đoán mesothelioma 
 nếu biết bệnh nhân từng phơi nhiễm asbestos 
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Non-differential misclassification
• Phân nhóm sai không tùy thuộc vào trị số các biến 
 khác 
 – Phân nhóm phơi nhiễm không liên quan gì đến bệnh 
 đang nghiên cứu, hoặc 
 – Phân nhóm bệnh không liên quan gì đến yếu tố phơi 
 nhiễm 
•Hệ quả:
 –Giảm mối tương quan (“bias towards the null”)
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Non-differential misclassification
 Cohort study: Alcohol ⇒ laryngeal cancer
 Incidence 
 No misclassification RR 
 per mill 
 1,000,000 drinkers 50 5.0 
 500,000 nondrinkers 10 
 50% drinkers misclassified 
 500,000 drinkers 50 1.7 
 1,000,000 “nondrinkers” 30 
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Non-differential misclassification
 Cohort study: Alcohol ⇒ laryngeal cancer
 Incidence 
 No misclassification RR 
 per mill 
 1,000,000 drinkers 50 5.0 
 500,000 nondrinkers 10 
 50% drinkers & 33% 
 nondrinkers misclassified 
 666,667 “drinkers” 40 1.2 
 833,333 “nondrinkers” 34 
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Bias trong nghiên cứu theo thời gian 
• Loss to follow up
 –Nguồn chính trong nghiên cứu theo thời gian 
 –Giả định rằng tất cả không mắc bệnh? 
• Ascertainment bias và interviewer bias
 – Đáng quan tâm: Biết yếu tố nguy cơ có thểảnh hưởng 
 đến cách xác định bệnh / outcome
• Non-response, refusals
 – Không đáng quan tâm mấy: Bias xảy ra khi có liên 
 quan đến yếu tố nguy cơ và outcome 
• Recall bias
 – Không có vấn đề gì quan trọng: Phơi nhiễm đu75c xác 
 định lúc tham gia nghiên cứu
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Bias trong nghiên cứu theo thời gian 
 • Ascertainment bias, participation bias, 
 interviewer bias
 – Exposure và outcome có thể đã xảy ra ⇒
 differential selection / interviewing 
 • Recall bias
 –Bệnh nhân có thể nhớ yếu tố phơi nhiễm 
 khác với nhóm chứng 
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Giảm information bias
•Chuẩn hóa bộ câu hỏi hay phương tiện đo lường 
•Phương tiện thu thập dữ liệu áp dụng cho cùng 
 nhón bệnh và nhóm chứng 
• Dùng nhiều nguồn thông tin 
 – Questionnaires
 –Thiết bị đo lường trực tiếp 
 – Registries
 – Case records
• Dùng nhiều nhóm chứng 
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Bộ câu hỏi -- Questionnaire
•Câu hỏi “closed”, cụ thể và chính xác; tránh câu 
 hỏi “open-ended”
• Dùng nhiều câu hỏi để thu thập dữ liệu cho một 
 giả thuyết 
•“Ngụy trang” câu hỏi về giả thuyết bằng những 
 câu hỏi không liên quan nhau 
•Thử nghiệm và hoàn thiện bộ câu hỏi trước khi áp 
 dụng
•Chuẩn hóa người phỏng vấn, dùng mô hình (như 
 muổn, chén, li, tách) để hỏi các câu hỏi mang tính 
 định lượng 
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Giảm sai sót trong nghiên cứu 
 Error
 Random error 
 (chance)
 Systematic error (bias)
 Cỡ mẫu
Source: Rothman, 2002
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Yếu tố confounding 
•Nhầm lẫn ảnh hưởng của một exposure (yếu tố 
 phơi nhiễm) với một yếu tố ngoại tại (extraneous 
 variable). 
• Ước số của ảnh hưởng của exposure có thể do 
 ảnh hưởng của covariate.
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Điều kiện cần của confounder
 ConfounderConfounder
 ExposureExposure OutcomeOutcome
Cả hai exposure và confounder đều có liên quan 
đến outcome. 
Ngoài ra, yếu tố confounder có liên quan đến 
exposure.
Nhưng yếu tố confounde không nằm trong “causal
pathway”.
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Confounding
Khác biệt với selection bias và information bias, vì
 nó có thể đánh giá và điều chỉnh trong khi phân 
 tích
Differs from selection and information bias 
 because it can be evaluated and controlled to 
 some extent in the analysis phase of the study
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Một ví dụ về confounding
Uống cà phê trong ? Con có trọng 
khi mang thai lượng khi sinh 
 thấp 
Maternal coffee ? Delivery of low 
consumption birth weight infant
during pregnancy
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Một ví dụ về confounding
 Low Birth Normal Birth 
 Weight Weight
 Cà phê 170 96
Không cà phê 90 88
 Chưa điều chỉnh:
 OR = (170)(88) / (96)(90) = 1.73
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Phân tích trong nhóm hút thuốc lá
 Low Birth Normal Birth 
 Weight Weight
 Cà phê 160 16
 Không cà 80 8
 phê
 ORsmoker = (160)(8) / (16)(80) = 1.00
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Phân tích trong nhóm không hút thuốc lá
 Low Birth Normal Birth 
 Weight Weight
 Coffee 10 80
 No Coffee 10 80
 ORnon-smokers = (10)(80) / (10)(80) = 1.00
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Bằng chứng về confounding
 ORcrude = 1.73
 ORsmokers = 1.00
 ORnon-smokers = 1.00
Mối tương quan giữa uống cà phê và trọng lượng khi sinh 
 bị “confounded” bởi hút thuốc lá. Trong thực tế, không 
 có mối liên hệ nào giữa cà phê và trọng lượng khi sinh
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Một ví dụ về confounding
 Hút thuốc là khi 
 ? mang thai
Uống cà phê khi Trọng lượng con 
 mang thai khi sinh
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Ví dụ: cà phê và hút thuốc lá
 Smoking No Smoking
 Coffee 176 90
No Coffee 88 90
 Crude OR = (176)(90) / (90)(88) = 2.00
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Ví dụ: cà phê và hút thuốc lá
 Hút thuốc là khi 
 mang thai ?
 Uống cà phê khi Trọng lượng con 
 mang thai khi sinh
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
Hút thuốc lá và trọng lượng khi sinh
 Low Birth Normal Birth 
 Weight Weigh
 Smoking 240 24
 No Smoking 20 160
 Crude OR = (240)(160) / (24)(20) = 80.0
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Đánh giá mối tương quan
 Epidemiologic association: true or false
 Không có
 Association ?
 Có
 Có
Selection Bias và đo lường? False 
 Không có association
 Có thể
 Confounding ?
 Khócóthể
 Có thể
 Chance ?
 Khócóthể
 True association
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Tóm lược
• Hợp lí nội tại (Internal validty) và hợp lí ngoại tại 
 (external validity):
 –Thiết kế nghiên cứu
 –Phương pháp đo lường 
 – Phân tích
• Biases
 – Selection bias
 – Information bias
 – Confounding bias
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010
 Further reading
1. Grimes DA, Schulz KF, Bias and Causal Associations in 
 Observational Research, Lancet 2002; 359: 248-52
2. Sackett DL, Bias in Analytic Research, J Chron Dis 1979, Vol. 
 32, 51-6
3. Hill AB. The environment and disease: association or 
 causation? Proc R Soc Med, 1965; 58:295-300
4. Hennekens CH, Epidemiology in Medicine, Lippincott 
 Williams&Wilkins, 1987, first edition
5. Rothman KJ, Modern Epidemiology, Lippincott 
 Williams&Wilkins, 1998, second edition
6. Giesecke J, Modern infectious disease epidemiology
7. Last JM, A Dictionary of Epidemiology, Oxford University press, 
 2001, fourth edition
 59
 Bệnh viện Hùng Vương ● Hội thảo Y học Thực chứng y 3/4 - 5/4/2010