Deadline: All year round

[Online] Khóa Học Miễn Phí Giới Thiệu Về Đánh Giá Có Hệ Thống Và Phân Tích Tổng Hợp

⏰ NO DEADLINE

[English caption below]

📊 Đánh giá có hệ thống là một loại đánh giá sử dụng các phương pháp phân tích có thể lặp đi lặp lại để thu thập dữ liệu thứ cấp và phân tích nó. Đánh giá có hệ thống là một loại tổng hợp các căn cứ, hình thành các câu hỏi nghiên cứu có phạm vi rộng hoặc hẹp, đồng thời xác định và tổng hợp dữ liệu liên quan trực tiếp đến câu hỏi đánh giá hệ thống. Ngoài ra, nó thường được thiết kế để cung cấp một bản tóm tắt đầy đủ các căn cứ, dẫn chứng mới nhất liên quan đến một câu hỏi nghiên cứu.

📊 Phân tích tổng hợp hay còn gọi là phân tích meta được sử dụng để đưa ra một câu trả lời thống nhất cho câu hỏi nghiên cứu dựa trên việc tổng hợp và phân tích các kết quả nghiên cứu về cùng một chủ đề quan tâm. Hay nói một cách đơn giản, phân tích tổng hợp, meta-analysis là một sự kết hợp thống kê của các kết quả từ hai hay nhiều các nghiên cứu riêng rẽ.

📘 Giới thiệu chung:

Khóa học sẽ giới thiệu các phương pháp thực hiện đánh giá có hệ thống và phân tích tổng hợp các thử nghiệm lâm sàng. Ngoài ra, khóa học còn giúp các học viên tạo nên các câu hỏi nghiên cứu (có thể trả lời), xác định những tiêu chí cần có và tiêu chí loại trừ, tìm kiếm bằng chứng, trích xuất dữ liệu, đánh giá nguy cơ sai lệch trong các thử nghiệm lâm sàng và thực hiện phân tích tổng hợp.

📈 Tham gia khóa học này, bạn sẽ có thể:

  • Mô tả các bước tiến hành đánh giá có hệ thống
  • Phát triển một câu hỏi (có thể trả lời) bằng cách sử dụng khuôn khổ PICO
  • Mô tả quy trình được sử dụng để thu thập và trích xuất dữ liệu từ các báo cáo thử nghiệm lâm sàng
  • Mô tả các phương pháp đánh giá rủi ro sai lệch của các thử nghiệm lâm sàng
  • Mô tả và giải thích kết quả của các phân tích tổng hợp

📋 Thông tin khóa học:

  • Giáo viên: Tianjing Li và Kay Dickersin
  • Cung cấp bởi:  Đại học Johns Hopkins
  • Thời gian: 14 tiếng
  • Ngôn ngữ: Tiếng Anh (phụ đề Tiếng Việt)
  • Hình thức: 100% online

📝 Đăng kí ngay tại: https://www.coursera.org/learn/systematic-review

——————–

📊 Systematic reviews are a type of review that uses repeatable analytical methods to collect secondary data and analyse it. Systematic reviews are a type of evidence synthesis which formulate research questions that are broad or narrow in scope, and identify and synthesize data that directly relate to the systematic review question. Systematic reviews are often designed to provide an exhaustive summary of current evidence relevant to a research question.

📊 Meta-analysis is used to provide a unified answer to a research question based on the synthesis and analysis of research findings on the same topic of interest. Or to put it simply, meta-analysis is a statistical combination of the results from two or more separate studies.

📘 General introduction:

We will introduce methods to perform systematic reviews and meta-analysis of clinical trials. We will cover how to formulate an answerable research question, define inclusion and exclusion criteria, search for the evidence, extract data, assess the risk of bias in clinical trials, and perform a meta-analysis.

📈 By taking this course, you will be able to:

  • Describe the steps in conducting a systematic review
  • Develop an answerable question using the “Participants Interventions Comparisons Outcomes” (PICO) framework
  • Describe the process used to collect and extract data from reports of clinical trials
  • Describe methods to critically assess the risk of bias of clinical trials
  • Describe and interpret the results of meta-analyses

📋 Course information:

  • Teacher: Tianjing Li, Kay Dickersin
  • Offered by: The Johns Hopkins University
  • Time: 14 hours
  • Language: English (Subtitles: Vietnamese)
  • 100% online

📝 Register now at: https://www.coursera.org/learn/systematic-review

 

Tại thời điểm các CTV/ TNV chia sẻ, khóa học này miễn phí. Tuy nhiên, các nền tảng cung cấp khóa học có thể thay đổi thành trả phí bất cứ lúc nào mà không cần báo trước. Cảm ơn các bạn đã quan tâm.

Shortlink: https://ivolunteervietnam.com?p=17997

Trong quá trình tổng hợp và chia sẻ thông tin, các tình nguyện viên/ cộng tác viên/ thành viên rất khó tránh khỏi thiếu sót. Rất mong được độc giả cảm thông và góp ý tích cực để giúp iVolunteer Vietnam ngày một hoàn thiện & phát triển.

Latest breaking 24h news around the world Internet Explorer Channel Network


Ngân Huỳnh

phuongngan.ivolunteervn@gmail.com