Câu hỏi: Tổng cộng, nghiên cứu của bác sĩ Tùng mắc bao nhiêu lỗi thiết kế/phân tích?
A. 1-2 lỗi
B. 3-4 lỗi
C. 5-6 lỗi
D. 7-9 lỗi
✅ Đáp án: D — 9 lỗi nghiêm trọng!
Danh sách 9 lỗi:
- Thiết kế sai: Superiority test nhưng kết luận tương đương — cần non-inferiority/equivalence design
- Cỡ mẫu quá nhỏ: 60 BN (30/nhóm) → power ~0.48 — không đủ để phát hiện khác biệt
- Thiếu randomization thực sự: 30 BN đầu → nhóm A, 30 sau → nhóm B → selection bias
- Thiếu blinding: Biết rõ BN dùng thuốc gì → performance + detection bias
- Không hiệu chỉnh confounding: Không ANCOVA, không regression — nhiễu từ baseline imbalance
- Sai phân tích: Loại BN mất dấu khỏi phân tích (per-protocol thay vì ITT)
- Hiểu sai p-value: p > 0.05 không chứng minh H₀ đúng — "absence of evidence ≠ evidence of absence"
- Thiếu sample size calculation: Không tính từ trước — lấy 60 BN vì kinh phí
- Thiếu effect size & CI: Chỉ báo cáo p-value đơn thuần — bỏ qua thông tin về độ lớn và độ chính xác
Bài học: Một nghiên cứu tưởng chừng đơn giản có thể mắc tới 9 lỗi nghiêm trọng. Mỗi lỗi đều có thể dẫn đến kết luận sai lầm với hậu quả lâm sàng nặng nề.
🩺 Clinical Impact Tối thượng
Nếu bài báo này được công bố và các bác sĩ tin rằng "thuốc generic A tương đương thuốc B", hàng ngàn bệnh nhân tăng huyết áp có thể được chuyển từ thuốc đã chứng minh hiệu quả sang thuốc generic chưa được kiểm chứng đúng mức. Hệ quả: kiểm soát HA kém hơn → tăng nguy cơ đột quỵ, nhồi máu cơ tim, suy thận. Một nghiên cứu thiết kế tồi không chỉ lãng phí — nó có thể giết người.
