Nghiên cứu y học ở Việt Nam: Đặc
điểm, thiếu sót, và sai sót
Nguyễn Văn Tuấn
Sự có mặt của y học Việt Nam trên trường quốc tế còn rất khiêm tốn, bởi
vì phần lớn các nghiên cứu y học ở Việt Nam được công bố trong các tạp
chí y học trong nước. Trong một phân tích tổng hợp gần đây của tác giả
Phạm Duy Hiển, trong thời gian 1995 đến 2004, trung bình hàng năm giới
nghiên cứu y khoa Việt Nam công bố khoảng 1000 bài báo y sinh học
trong các tập san y học trong và ngoài nước; trong số này chỉ có 5 bài
trong các tập san y học quốc tế [1]. Nói cách khác, chỉ có khoảng 0,5%
nghiên cứu y học từ Việt Nam có mặt trên các diễn đàn y học quốc tế. Con
số này còn rất khiêm tốn nếu so với các nước lân cận như Thái Lan hay
Mã Lai.
Có nhiều lí do tại sao các nghiên cứu chỉ công bố trên các tạp chí địa
phương, kể cả sự liên quan của nghiên cứu đối với tình hình và bối cảnh
Việt Nam, soạn thảo bằng tiếng Việt, hay không được chấp nhận cho công
bố trên các tập san quốc tế. Nhưng hoạt động khoa học là một lĩnh vực phi
biên giới, cho nên dù là nghiên cứu từ Việt Nam, nhưng nếu các nghiên
cứu có chất lượng tốt (như ý tưởng mới hay phương pháp nghiên cứu
đúng tiêu chuẩn khoa học) thì các nghiên cứu đó vẫn có giá trị khoa học,
và vẫn có thể xuất hiện trong các tập san y học quốc tế. Do đó, vấn đề
chất lượng các nghiên cứu đã công bố trong các tạp chí y học ở Việt Nam
cần được đặt ra để tìm một hướng đi tích cực hơn.
Người viết bài này đã điểm qua một số bài báo khoa học xuất hiện trong
các tạp chí y học thuộc trường Đại học Y Hà Nội, Đại học Y Dược Thành
phố Hồ Chí Minh, Tạp chí Y học thực hành, Tạp chí Nghiên cứu Y học, và
Tạp chí Dược học. Các bài báo này được công bố trong khoảng thời gian
từ 2001 đến 2006. Trong mỗi số và mỗi tạp chí, tôi ngẫu nhiên chọn ra 3
bài ở mục “nghiên cứu y học” (hay tương tự). Tất cả có 56 bài được chọn,
và tôi đọc tất cả và ghi chú những điểm cần lưu ý về ý tưởng, phương
pháp và cách trình bày kết quả nghiên cứu.

quanh 4 chủ đề chính như sau:
 Nghiên cứu mô tả thuần túy ở một nhóm bệnh nhân hay quần thể,
như chỉ số sinh hóa ở bệnh nhân tai biến mạch máu não, chỉ số lipid
ở bệnh nhân cao huyết áp, tế bào lymphô và CD4 ở bệnh nhân
AIDS/HIV, mật độ xương ở đàn ông, v.v… Vì tính chất mô tả, cho
nên các nghiên cứu này chưa thể đào sâu và phân tích các vấn đề
bệnh lí, lâm sàng.
 Nghiên cứu tìm hiểu các yếu tố nguy cơ cũng chiếm một phần khá
lớn trong các nghiên cứu lâm sàng ở Việt Nam. Các nghiên cứu này
có mục tiêu chính là phát hiện các yếu tố có thể liên quan đến bệnh.
Một số nghiên cứu tiêu biểu như yếu tố miễn dịch ở bệnh nhân viêm
cầu thận, nguyên nhân của tình trạng thiếu máu ở trẻ em, mối liên
hệ giữa homocysteine và nhồi máu não, yếu tố dự đoán phù não tử
vong, v.v… Nhưng các nghiên cứu này đáng lẽ phải được tiến hành
theo thời gian (tức theo dõi đối tượng một thời gian để xác định các
yếu tố nguy cơ ban đầu và phát triển bệnh về sau), nhưng rất tiếc
các nghiên cứu ở Việt Nam chỉ giới hạn ở dạng “cắt ngang”, thành
ra, giá trị khoa học không cao; thậm chí, mục tiêu đề ra cũng không
đạt được. Một số nghiên cứu, tuy mục đích là tìm “nguyên nhân” của
bệnh, nhưng vì cách thiết kế, cho nên tác giả báo chỉ có thể kết luận
là “yếu tố nguy cơ” chứ không thể là “nguyên nhân” được.
 Nghiên cứu về chẩn đoán như tiêu chuẩn chẩn đoán ung thư phế
quản bằng cách sử dụng tế bào học, chẩn đoán màng não trẻ em
bằng kĩ thuật PCR, so sánh kết quả chẩn đoán, hay giá trị chẩn
đoán của siêu âm ở các bệnh nhân với sỏi đường mật. Đọc qua các
nghiên cứu này, tôi thấy rất nhiều tác giả hiểu không đúng (hoặc
quá đơn giản) về giá trị chẩn đoán, cho nên có những kết luận quá
lạc quan. Thật ra, phần lớn nghiên cứu đều khó mà ứng dụng trong
thực tế lâm sàng, bởi vì phương án nghiên cứu chỉ, một lần nữa,
dừng lại ở dạng “nghiên cứu cắt ngang”. Đáng lẽ ra, các nghiên cứu

 Nghiên cứu tiêu biểu tại một thời điểm (cross-sectional study) là
những nghiên cứu cắt ngang, mà mục đích thường là ước tính tỉ lệ
hiện hành của bệnh (prevelance) và các yếu tố liên quan đến bệnh
trong một quần thể;
 Nghiên cứu theo thời gian (prospective / longitudinal study) là những
nghiên cứu theo dõi một nhóm đối tượng, kể cả bệnh nhân, một thời
gian nhằm ước tính tỉ lệ phát sinh của bệnh (incidence) và các yếu
tố liên quan đến bệnh trong một quần thể;
 Thử nghiệm lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (randomized controlled
clinical trial - RCT) là những thí nghiệm công phu hơn thường được
sử dụng trong việc thẩm định mức độ hiệu nghiệm của một thuật
điều trị lâm sàng trong một nhóm đối tượng cụ thể; và
 Phân tích tổng hợp (meta-analysis), như tên gọi, là những nghiên
cứu tổng hợp các kết quả nghiên cứu RCT, cross-section,
longitudinal và case-control để đi đến một kết luận chính xác và
đáng tin cậy hơn.
Đại đa số các nghiên cứu y học công bố trong các tạp chí y học ở Việt
Nam là những nghiên cứu đối chứng và nghiên cứu cắt ngang. Chưa thấy
một nghiên cứu cơ bản, RCT hay một phân tích tổng hợp nào trong các
tạp chí ở Việt Nam. Như vậy, các tạp chí y học ở trong nước chỉ công bố
những công trình nghiên cứu có giá trị khoa học thấp dưới trung bình.
Ngay cả những nghiên cứu đối chứng và nghiên cứu cắt ngang, các đối
tượng thường là bệnh nhân trong các bệnh viện, chứ không được tiến
hành trong một quần thể dân số được lấy mẫu một cách có hệ thống. Một
ví dụ tiêu biểu là nghiên cứu về mối liên hệ giữa homocysteine huyết
tương và chứng nhồi máu não được tiến hành bằng cách so sánh một
nhóm bệnh nhân nhồi máu não với một nhóm bệnh nhân ngoại trú. Vì
cách chọn đối tượng nghiên cứu từ bệnh viện (tức là những người đã có
nguy cơ bệnh cao) cho nên kết quả không mang tính khách quan cao, và
rất khó mà ứng dụng cho một quần thể lớn hơn.

nhận cho công bố trên các tạp chí y học quốc tế, 70% là do có vấn đề về
phương pháp, và trong số này hơn 50% là do phân tích số liệu sai phương
pháp, và phần còn lại là vấn đề đo lường. Những ai có kinh nghiệm nghiên
cứu khoa học đều có thể đánh giá giá trị của một bài báo qua phần
phương pháp.
Phân tích dữ liệu bằng các mô hình thống kê đóng một vai trò then chốt
trong các nghiên cứu y khoa. Thống kê cung cấp cho nhà nghiên cứu một
cách suy nghĩ về dữ liệu, để hiểu và diễn dịch ý nghĩa của dữ kiện. Giá trị
khoa học của kết luận từ một nghiên cứu không chỉ tùy thuộc vào phương
án (thiết kế) của nghiên cứu mà còn tùy thuộc một phần lớn vào việc áp
dụng đúng phương pháp thống kê. Để áp dụng đúng phương pháp thống
kê, người phân tích chẳng những phải hiểu rõ các giả định đằng sau
những phương pháp này, mà còn phải nắm vững mục đích nghiên cứu,
am hiểu phương pháp đo lường và cách thu thập dữ liệu. Chẳng hạn như
kiểm định t hay phân tích phương sai (analysis of variance) chỉ có thể áp
dụng phân tích các biến số tuân theo luật phân phối chuẩn (normal
distribution); nhưng nếu các phương pháp này được ứng dụng cho các
biến số không theo phân phối chuẩn hay các biến số không liên tục
(discrete variable) thì kết quả sẽ trở nên vô nghĩa và kết luận cũng sai.
Các nghiên cứu y học xuất hiện trong các tạp chí y học trong nước có quá
nhiều sai sót về phương pháp phân tích. Có thể nói không ngoa rằng
100% các bài báo mà tôi đọc qua đều có ít nhất là một sai sót, một sai lầm
về phương pháp phân tích số liệu. Có khi sai sót rất nghiêm trọng, có lẽ
xuất phát từ việc hiểu sai mô hình thống kê, cho nên kết quả và kết luận
sai. Những sai sót trong phần này có thể chia thành 5 nhóm sau đây:
Ứng dụng sai phương pháp. Như đề cập trên, mỗi phương pháp phân
tích thống kê đều có những giả định đằng sau và chỉ thích hợp cho một số
dạng nghiên cứu hay một số loại số liệu cụ thể. Chẳng hạn như phương
pháp kiểm định thống kê cho các “nghiên cứu trước – sau” (before-after
study, tức các nghiên cứu mà một nhóm đối tượng được thẩm định trước

tôi thấy độ homocysteine trung bình là 9,67 mmol/L và độ lệch chuẩn là
3,07 mmol/L (chứ không phải 1,1 mmol/L), và nhìn vào biểu đồ phân phối
của homocysteine tôi thấy việc biến đổi số liệu này không cần thiết, nếu
không muốn nói là làm cho kết quả khó hiểu hơn (một người bình thường
đã khó hiểu đơn vị mmol/L, và càng cảm thấy rối rắm hơn trước đơn vị
như log của mmol/L!)
Phân nhóm tùy tiện. Trong phần lớn các bài báo khoa học, các tác giả có
xu hướng chia một biến số liên tục (như độ tuổi, lymphocyte, thời gian,
v.v…) thành nhiều nhóm một cách cực kì tùy tiện. Chẳng hạn như có tác
giả chi độ tuổi thành từng nhóm theo 10-tuổi như 40 đến 49, 50 đến 59, và
60 đến 70, nhưng một nghiên cứu khác có tác giả chia thành nhóm tuổi lẻ
như 35 đến 45, 46 đến 55, và trên 55! Có khi ngay trong một nghiên cứu,
tác giả lại tự mình mâu thuẫn: lúc đầu thì chia thành 4 nhóm độ tuổi (1 đến
12 tháng, 1 - 5 tuổi, 6-10, 10-15) nhưng ngay sau đó lại chia thành 3 nhóm
(1 – 12 tháng, 13 tháng đến 5 tuổi, và 6 đến 15 tuổi)! Ngay cả các biến
như huyết áp cũng bị cắt thành từng nhóm như thế, và cách chia cắt đó
hoàn toàn không có một lí do lâm sàng nào.
Đứng trên phương diện lí thuyết đo lường và phân tích thống kê, việc biến
đổi một một biến số liên tục thành một biến số không liên tục (như cách
chia cắt trên) là một sai sót, bởi vì việc biến đổi đó làm cho thông tin bị mất
(loss of information) của biến. Chẳng hạn như một phân tích tiên đoán xác
suất mắc bệnh dựa vào hai biến liên tục như độ tuổi và trọng lượng của
bệnh nhân lúc nào cũng cần ít thông số hơn là một phân tích dựa vào
nhóm tuổi và nhóm trọng lượng.
Ngoài ra, đứng trên phương diện logic và thực tế lâm sàng, không có lí do
gì để chia hai bệnh nhân với áp suất máu 110 mmHg và 111 mmHg thành
hai nhóm khác nhau cả. Chính vì thế mà các tập san y khoa và nhà thống
kê khuyến cáo nên tránh cách phân chia một biến số liên tục một cách tùy
tiện.
Phân tích theo kiểu “câu cá”, thiếu kế hoạch. Cũng như người câu cá,

phân tích phức tạp một cách nhanh gọn và hữu hiệu. Nhiều mô hình phân
tích mà chỉ vài thập niên trước đây không ai dám mơ đến (vì có thể tốn
đến hàng tháng, hay thậm chí bất khả thi) nay có thể thực hiện trong vòng
vài phút. Nhưng các phần mềm này là những con dao hai lưỡi: một mặt,
chúng giúp cho nhà nghiên cứu giải quyết vấn đề tính toán; mặt khác,
chúng có thể bị lạm dụng để tiến hành những phân tích sai, vô duyên, vô ý
thức và vô nguyên tắc. Người ta có thể sử dụng các phần mềm này để
tính số trung bình của hàng triệu số điện thoại, nhưng tất nhiên kết quả đó
vẫn chỉ là một con số ngẫu nhiên, chẳng có ý nghĩa gì trong thực tế.
Tiêu biểu tình trạng này là để cho các phần mềm phân tích thống kê làm
cái việc mà đáng lẽ nhà nghiên cứu phải làm: phân tích và suy nghĩ.
Trong một nghiên cứu về mối liên hệ giữa homocysteine và chứng nhồi
máu não, các nhà nghiên cứu viết: “Phương trình hồi qui bội log được xây
dựng nhồi máu não như biến phụ thuộc, homocysteine và các yếu tố nguy
cơ như biến độc lập. Bằng phương pháp loại dần, kết quả các biến dự
đoán quan trọng nguy cơ nhồi máu não gồm: homocysteine, cao huyết áp,
và hút thuốc lá”. Nhưng khi xem kĩ bảng kết quả phân tích dưới đây thì
người đọc sẽ có một “bức tranh” rất khác với nhận xét đó:
Yếu tố Hệ số β

Hệ số
tương quan

Sai số P
Homocysteine>15
mmol/L
1,66 -0,19 0,40 <0,001
Cao huyết áp -1,84 -0,42 0,22 <0,001
Hút thuốc -1,11 -0,92 0,43 0,01
Nhồi máu não 1,92 1,00 0,46 <0,001

các phần mềm này “chỉ thị”. Đó là một điều rất đáng tiếc, vì rất dễ dẫn đến
sai lầm nghiêm trọng trong kết quả nghiên cứu. Chẳng hạn như một
nghiên cứu nhằm tìm các yếu tố nguy cơ (risk factors) để dự đoán khả
năng phù não tử vong ở các bệnh nhân nhồi máu não, và tác giả viết như
sau: “Các biến có liên quan với tử vong do thần kinh trong phân tích đơn
biến với mức ý nghĩa p<0,05 sẽ được đưa vào phân tích hồi qui đa biến
logistic”. Nói cách khác, các tác giả tiến hành phân tích hai giai đoạn: giai
đoạn 1 họ phân tích từng biến một và chỉ lưu lại các biến nào có ý nghĩa
thống kê (p<0,05); trong giai đoạn 2, tất cả các biến có ý nghĩa thống kê
trong giai đoạn 1 được đưa vào phân tích đa biến. Đây cũng là một sai
lầm khá phổ biến, không những trong các nghiên cứu ở Việt Nam mà còn
ở nước ngoài, vì cách phân tích như thế sẽ loại bỏ các biến có thể có liên
quan đến phù não tử vong tuy không có ý nghĩa thống kê trong giai đoạn 1
nhưng lại có ý nghĩa thống kê trong giai đoạn 2 khi mà các biến được xem
xét cùng một lúc trong một mô hình. Sai lầm này có lẽ phản ánh sự thiếu
am hiểu về mô hình hồi qui logistic và phương pháp xây dựng mô hình
trong thống kê học.
Hiểu sai khái niệm. Trong một nghiên cứu khác, tác giả tỏ ra chưa am
hiểu các khái niệm về đo lường trong chẩn đoán y khoa nên viết: “Kết quả
siêu âm được đối chiếu với kết quả phẫu thuật và rút ra 4 khả năng có thể
xảy ra của từng dấu hiệu trên siêu âm: dương tính thật, dương tính giả, âm
tính thật, âm tính giả. Từ đó tính các giá trị: độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị dự
báo dương tính, giá trị dự báo âm tính.” Thật ra, không có chuyện tính toán
độ nhạy, độ đặc hiệu từ các giá trị dương tính thật hay âm tính thật, bởi vì
độ nhạy (sensitivity) chính là dương tính thật, và độ đặc hiệu (specificity)
chính là âm tính thật! Còn các giá trị dự báo dương tính và giá trị dự báo
âm tính cũng sai, vì thiết kế nghiên cứu không cho phép tác giả ước tính
các chỉ số này.
Một nghiên cứu về mối tương quan giữa tế bào lymphocyte và CD4 ở các
bệnh nhân AIDS kết luận rằng “môi tương quan giữa tế bào lympho T

nghiên cứu khoa học, một loại “tiền tệ” trong hoạt động khoa học, bởi vì
báo cáo khoa học không chỉ là một bản báo cáo về một công trình nghiên
cứu, mà còn là một đóng góp cho kho tàng tri thức của thế giới. Y học tiến
bộ cũng nhờ một phần lớn vào thông tin từ những bài báo khoa học, bởi vì
qua chúng mà các nhà khoa học có dịp trao đổi, chia sẻ và học hỏi kinh
nghiệm lẫn nhau. Chính vì tính trao đổi thông tin này, các báo cáo khoa
học phải tuân theo một cấu trúc đặc thù và được viết bằng một văn phong
ngắn gọn nhưng phải đầy đủ. Cấu trúc một bài báo khoa học thường là
cấu trúc IMRAD (Introduction – Dẫn nhập, Methods – Phương pháp,
Results – Kết quả, và Discussion – Thảo luận).
Một báo cáo khoa học hay có thể thu hút người đọc “nhập cuộc”. Do đó,
tác giả phải suy nghĩ rất cẩn thận (và có khi khá lâu – một bài báo khoa
học có khi viết đi viết lại đến 3 tháng trời). Nếu không tiếp cận vấn đề một
cách có việc hệ thống, tất cả những nỗ lực cho một bài báo khoa học có
thể trở nên vô dụng, thậm chí đem lại ảnh hưởng xấu vì một công trình
nghiên cứu sẽ không có cơ hội xuất hiện trên các tập san chuyên môn.
Mặc dù ở các nước phương Tây, người ta đã có nhiều bài viết chỉ dẫn –
thậm chí cả sách dạy – cách viết một bài báo khoa học, nhưng ở nước ta,
hình như vẫn chưa có một tài liệu chỉ dẫn như thế. Có lẽ vì lí do này mà
rất nhiều bài báo khoa học tôi đọc qua đều có quá nhiều vấn đề về cách
trình bày cũng như văn phong rất khó hiểu (giống như thách đố người
đọc!) Không thể nêu tất cả các vấn đề ở đây, vì 100% những bài tôi đọc
qua thành thật mà nói, đều cần phải viết lại. Ở đây, tôi chỉ nêu các vấn đề
nổi cộm mà thôi:
Dẫn nhập: lí do mù mờ. Thông thường trong phần này, tác giả phải trả lời
cho được câu hỏi “Tại sao làm nghiên cứu này?” và để trả lời câu hỏi đó,
tác giả phải điểm qua các nghiên cứu liên quan trong quá khứ ở Việt Nam
và trên thế giới, chỉ ra những thiếu sót hay khía cạnh chưa giải quyết, và
nêu lên mục đích cụ thể của nghiên cứu của tác giả. Ngoài ra, tác giả còn
phải thuyết phục người đọc vấn đề mà tác giả quan tâm là một vấn đề lớn,

lượng đối tượng quá ít, kết quả nghiên cứu sẽ không có giá trị gì và không
thể đi đến kết luận; ngược lại, nếu nghiên cứu có quá nhiều đối tượng hơn
cần thiết thì vi phạm y đức. Do đó, một báo cáo khoa học có giá trị phải
giải thích rõ tại sao nghiên cứu được tiến hành trên số đối tượng đã ấn
định. Nhưng tất cả các bài báo y học từ Việt Nam mà tôi xem qua hoàn
toàn không có một lời giải thích gì về cỡ mẫu. Do đó, rất khó mà hiểu các
nghiên cứu này có quả thật được lên kế hoạch và thiết kế nghiêm chỉnh,
hay chỉ là những nghiên cứu cho có bằng cách sử dụng bệnh nhân sẵn có
trong bệnh viện.
Phương pháp đo lường: quá tiết kiệm chữ nghĩa. Trong giới nghiên
cứu khoa học, người ta có câu “rác vào, ra rác” (garbage in, garbage out),
tức là nếu một nghiên cứu mà phương pháp đo lường thiếu chính xác,
không có độ tin cậy cao, thì kết quả của nghiên cứu đó cũng chỉ là một
khối rác con số. Do đó, kết quả của nghiên cứu tùy thuộc rất nhiều vào
phương pháp đo lường, và tác giả phải có trách nhiệm mô tả chi tiết về
các phương pháp thu thập số liệu, phân tích sinh hóa, đo lường các chỉ số
lâm sàng, v.v… trong một bài báo khoa học.
Điểm qua các nghiên cứu y học từ Việt Nam, tôi có thể nói đây là một
phần yếu nhất, mù mờ nhất. Không như các bài báo khoa học trên các tập
san y học quốc tế mà phần phương pháp chiếm một phần lớn của nội
dung bài báo, các bài báo y học từ Việt Nam rất “tiết kiệm” về phần này.
Hầu như nghiên cứu nào cũng mô tả phần phương pháp cực kì sơ sài, chỉ
trong vòng nửa trang giấy A4. Một số nghiên cứu mà các tác giả chỉ mô tả
chi tiết đo lường không đầy 50 chữ! Thậm chí còn có một số nghiên cứu
về huyết học, lipid mà các tác giả không có đến một chữ để mô tả phương
pháp đo lường cholesterol ra sao, hay không một chữ về các chi tiết phân
tích hồng cầu, bạch cầu và hematocrit!
Kết quả nghiên cứu: không theo sát mục đích. Thông thường trong
phần báo cáo kết quả, tác giả phải đi thẳng vào vấn đề nêu ra trong phần
dẫn nhập, tức phải trả lời cho được câu hỏi “Đã phát hiện cái gì?” Nhưng

từng nhóm, nhưng cũng có thể dùng để trình bày dữ kiện một cách gọn
gàng. Các biểu đồ dễ hiểu, nội dung phong phú là những phương tiện vô
giá. Do đó, nhà nghiên cứu cần phải suy nghĩ một cách sáng tạo cách thể
hiện số liệu quan trọng bằng biểu đồ.
Rất nhiều biểu đồ trong các bài báo y học ở Việt Nam chỉ xoay quanh các
biểu đồ mô tả như histogram, biều đồ pie, biểu đồ tần số. Rất hiếm thấy
các biểu đồ mang tính phân tích. Các biểu đồ mô tả cũng rất nghèo nàn về
ý nghĩa, đơn sơ trong trình bày chẳng khác gì cách vẽ biểu đồ trong các
bài tập dành cho sinh viên. Có nhiều biểu đồ lặp lại những gì trình bày
trong các bảng số liệu, tức là chẳng cung cấp thêm thông tin gì cho người
đọc, chẳng gây một ấn tượng gì đáng nhớ. Cách làm việc như thế cho
người đọc ấn tượng rằng tác giả hình như chưa đầu tư suy nghĩ về việc
trình bày kết quả sao cho có ý nghĩa và dễ hiểu.
Bảng số: khô khan và thiếu ý nghĩa. Trong một bài báo khoa học, các
bảng thống kê số liệu thường được dùng để trình bày những số liệu mang
tính trang trọng, tính chính xác cao, tính chính thức. Các bảng thống kê có
thể dùng để (a) mô tả bằng con số những đặc điểm chính của các đối
tượng nghiên cứu; (b) trình bày kết quả phân tích mối liên hệ giữa các yếu
tố trong nghiên cứu; và (c) so sánh giữa các nhóm bệnh và đối chứng.
Thiết kế một bảng thống kê có ý nghĩa không phải là việc làm đơn giản,
mà đòi hỏi kinh nghiệm và một chút “nghệ thuật” trong việc trình bày.
Rất tiếc là những bảng số liệu trong các bài báo khoa học từ Việt Nam
chẳng những không hấp dẫn mà còn chứa rất nhiều thiếu sót. Phần lớn
các bảng số này chỉ dừng lại ở tính mô tả, một phần nhỏ là những bảng
trình bày hệ số tương quan, thông số từ các phân tích hồi quy nhưng vì
chẳng có ghi chú cẩn thận, cho nên chẳng ai có thể hiểu nổi ý nghĩa của
những bảng số liệu này.
Điều đáng nói là có một số bài báo thậm chí chẳng có một bảng số liệu và
biểu đồ nào! Còn phần mô tả kết quả bằng chữ thì cũng rất khó theo dõi.
Thảo luận: quá chủ quan. Đối với phần lớn nhà nghiên cứu, đây là phần

Tiếng Anh: quá nhiều sai sót. Trên thế giới ngày nay, tiếng Anh là một
ngôn ngữ quốc tế trong hoạt động khoa học. Vào thập niên 1980s, trên
60% các tập san khoa học trên thế giới sử dụng tiếng Anh. Hai mươi năm
sau, con số này là trên 80% [2]. Trong lĩnh vực y khoa và sinh học, hiện
nay hơn 90% các tập san sử dụng tiếng Anh. Ngay cả tập san khoa học
tại các nước không nói tiếng Anh như các nước Bắc Âu, Nhật, Thái Lan,
Trung Quốc cũng hoặc là sử dụng tiếng Anh làm phương tiện thông tin,
hoặc có phần tóm lược viết bằng tiếng Anh.
Các tạp chí y học Việt Nam trong mấy năm qua cũng cố gắng cung cấp
phần tóm lược bài báo khoa học bằng tiếng Anh. Nhưng rất tiếc là hầu
như bài báo nào (nếu không muốn nói là 100%) đều cũng có sai sót về
tiếng Anh, từ cú pháp, thuật ngữ, đến cách diễn đạt. Không thể kể hết tất
cả các sai sót ở đây, vì hầu như câu văn nào cũng có sai sót. Chẳng hạn
như trong một nghiên cứu về các chỉ số sinh hóa trong nhóm bệnh nhân
tai biến mạch máu não, tác giả viết trong phần kết quả: “There has no
differency in blood cell count, platelet count, hematocrit rate between
cerebral infarction and cerebral hemorrhage. However there is a little
different in some patients”. Một câu văn có quá nhiều sai sót về đánh vần,
văn phạm, và khái niệm. Một nghiên cứu khác về ứng dụng CT scan trong
việc chẩn đoán thuyên tắc phổi, tác giả kết luận bằng một câu văn với chữ
“efficacy” thành “efficacity”: “Chest helical CT scan is a useful tool in
pulmonary embolism diagnosis in Vietnam condition with good feasibility,
efficacity and some small disadvantages that could be resolved in the near
future.” Thật ra, chữ efficacy mà tác giả muốn nói đến trong kết luận không
thể dùng trong nghiên cứu này vì không thích hợp. Đây là một sai sót
mang tính học thuật, chứ không đơn giản là từ ngữ.
Có khi sai sót rất căn bản về khái niệm và thuật ngữ mà đáng lẽ không
nên có mặt trên mặt báo, như “Lipidemia is common in hypertensive
patients and their presentation increases cardiovascular risk”. Đáng lẽ là
hyperlipidemia (chứ không phải lipidemia) và cụm từ “cardiovascular risk”

thuộc trường đại học ABC thông qua, và bệnh nhân đã đồng ý tham gia
vào nghiên cứu.” Không có tuyên bố này cũng có nghĩa là bài báo sẽ
không được bình duyệt (chứ chưa nói đến việc được chấp nhận cho xuất
bản hay không!)
Tuy nhiên, tất cả những bài báo y học mà tôi đọc qua trong các tập san y
học ở trong nước không có một giòng chữ nào nói đến y đức. Không một
bài báo nào cho biết bệnh nhân đã thỏa thuận tham gia vào nghiên cứu và
cho phép cung cấp thông tin! Có thể các công trình nghiên cứu đã được
thông qua, nhưng tác giả “quên” không cung cấp thông tin này?