CPH Exam Review - Data, Analytics, and Informatics
Tóm tắt ngắn:
- Bài thuyết trình tập trung vào ôn tập phần Dữ liệu, Phân tích và Tin học cho kỳ thi CPH. Nội dung bao gồm thống kê sinh học (biostatistics), dịch tễ học (epidemiology), và tin học y tế công cộng (public health informatics).
- Các điểm chính bao gồm các loại dữ liệu (định lượng và định tính), các phương pháp thống kê mô tả và suy luận (descriptive and inferential statistics), các loại nghiên cứu (nghiên cứu cohort, nghiên cứu trường hợp-kiểm soát, nghiên cứu cắt ngang), các chỉ số dịch tễ học (tỷ lệ mắc, tỷ lệ tử vong, tỷ lệ hiện nhiễm), và các khái niệm về độ nhạy, độ đặc hiệu của xét nghiệm. Các ví dụ cụ thể được đưa ra như nghiên cứu về ảnh hưởng của cà phê đến lo âu, nghiên cứu về ung thư cổ tử cung, và xét nghiệm HIV.
- Ứng dụng của các khái niệm này là để đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng trong y tế công cộng, phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau, và thiết kế các nghiên cứu hiệu quả.
- Các quy trình và phương pháp được mô tả chi tiết bao gồm việc tính toán tỷ lệ, tỷ lệ phần trăm, tỷ lệ nguy cơ (risk ratio), tỷ lệ chênh lệch (odds ratio), và các bài kiểm định thống kê như kiểm định t, kiểm định chi bình phương (chi-square test), ANOVA.
Tóm tắt chi tiết:
Bài thuyết trình được chia thành các phần chính sau:
Phần 1: Giới thiệu và tổng quan về Tin học Y tế Công cộng: Bài giảng bắt đầu bằng lời giới thiệu về tầm quan trọng của dữ liệu, phân tích và tin học trong y tế công cộng, đặc biệt là trong việc chuẩn bị cho kỳ thi CPH. Giảng viên nhấn mạnh tính đa ngành của lĩnh vực này và mục tiêu là giảm bớt nỗi sợ hãi của thí sinh đối với phần này của kỳ thi. Ông cũng nhắc đến kinh nghiệm cá nhân khi thi CPH trước đại dịch COVID-19. Một câu nói đáng chú ý: "This is one of if I may say one of the more straightforward components of the exam".
Phần 2: Nguồn dữ liệu và thống kê mô tả: Phần này giải thích các nguồn dữ liệu chính (primary) và thứ cấp (secondary), phân biệt dữ liệu định lượng và định tính. Các khái niệm thống kê mô tả như trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, biểu đồ, biểu đồ phân bố tần suất được giải thích. Các loại dữ liệu định tính (danh nghĩa, thứ bậc, hai phân loại) và dữ liệu định lượng (tỷ lệ, khoảng) được minh họa bằng các ví dụ cụ thể.
Phần 3: Thống kê suy luận và kiểm định giả thuyết: Phần này tập trung vào thống kê suy luận, bao gồm ước lượng tham số và kiểm định giả thuyết. Giảng viên giải thích về giả thuyết không (null hypothesis), giả thuyết đối lập (alternative hypothesis), sai lầm loại I và loại II, giá trị p (p-value), và mức ý nghĩa (level of significance). Các phương pháp kiểm định thống kê như kiểm định t, kiểm định chi bình phương, ANOVA được giới thiệu. Khái niệm về khoảng tin cậy (confidence interval) và định lý giới hạn trung tâm (Central Limit Theorem) cũng được giải thích.
Phần 4: Dịch tễ học và các chỉ số dịch tễ: Phần này tập trung vào các khái niệm dịch tễ học cơ bản, bao gồm tỷ lệ mắc (incidence), tỷ lệ hiện nhiễm (prevalence), tỷ lệ nguy cơ (relative risk), tỷ lệ chênh lệch (odds ratio). Giảng viên giải thích sự khác biệt giữa tỷ lệ mắc tích lũy (cumulative incidence) và tỷ lệ mắc (incidence rate). Ông cũng giải thích cách tính toán tỷ lệ nguy cơ và tỷ lệ chênh lệch bằng bảng 2x2.
Phần 5: Thiết kế nghiên cứu và các loại nghiên cứu: Phần này trình bày các loại thiết kế nghiên cứu khác nhau, bao gồm nghiên cứu mô tả, nghiên cứu phân tích (nghiên cứu cohort, nghiên cứu trường hợp-kiểm soát, nghiên cứu cắt ngang), nghiên cứu thực nghiệm (thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng). Giảng viên cũng thảo luận về độ tin cậy (reliability) và độ hợp lệ (validity) của nghiên cứu. Các loại bias trong nghiên cứu cũng được đề cập.
Phần 6: Giám sát dịch tễ học và các xét nghiệm sàng lọc: Phần này thảo luận về các phương pháp giám sát dịch tễ học (giám sát chủ động, thụ động, kỹ thuật số), độ nhạy (sensitivity) và độ đặc hiệu (specificity) của các xét nghiệm sàng lọc, giá trị tiên đoán dương tính (positive predictive value) và giá trị tiên đoán âm tính (negative predictive value).
Phần 7: Kết luận: Bài giảng kết thúc bằng phần hỏi đáp và lời chúc may mắn cho thí sinh.
Tóm lại, bài thuyết trình cung cấp một cái nhìn tổng quan về các khái niệm thống kê sinh học, dịch tễ học và tin học y tế công cộng cần thiết cho kỳ thi CPH, với nhiều ví dụ minh họa và giải thích chi tiết các phương pháp phân tích dữ liệu.