text:
Giáo sư y khoa, Đại học New South Wales
Viện nghiên cứu y khoa Garvan, Sydney, Australia
Một trong những câu trả lời quan trọng nhất mà người đọc kết quả của một công trình nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (randomized controlled trial - RCT) muốn có là: với những dữ liệu thu thập được, xác suất mà phương pháp điều trị có hiệu quả là bao nhiêu? Tuy nhiên, phương pháp phân tích thông dụng hiện nay lại nhằm trả lời một câu hỏi ngược lại: nếu phương pháp điều trị không có hiệu quả, xác suất mà dữ liệu này xuất hiện là bao nhiêu. Phương pháp hiện hành đã gây ra nhiều nhầm lẫn trong việc diễn giải kết quả nghiên cứu. Hiện nay, các nhà nghiên cứu đang chuyển sang một phương pháp phân tích và diễn giải khác để trả lời câu hỏi mà nhà nghiên cứu cần biết. Phương pháp "mới" này dựa vào trường pháp thống kê Bayes (Bayesian Statistics). Trong bài này tôi sẽ giải thích suy luận và diễn giải kết quả RCT theo trường phái Bayes.
Trong khoa học, có hai trường phái thống kê học: trường phái tần số hay cổ điển (frequentist, hay classical statistics) và trường phái Bayes (Bayesian statistics). Hai trường phái thống kê học này khác nhau về triết lí khoa học và nhất là cách hiểu khái niệm xác suất. Nói một cách ngắn gọn, trường phái thống kê cổ điển xem xác suất là một tần số của một sự kiện xảy ra, còn trường phái Bayes xem xác suất là một thước đo về tri thức [1]. Chẳng hạn như trước phát biểu "xác suất một bệnh nhân mắc bệnh xơ vữa động mạch là 10%", trường phái thống kê cổ điển diễn giải rằng về lâu về dài trong số 100 người thì có 10 người mắc bệnh, còn trường phái Bayes xem đó là một cảm nhận cá nhân về nguy cơ mắc bệnh, và vì mang tính cá nhân nên xác suất theo Bayes là cảm nhận chủ quan (subjectivist probability).
Do đó, ý tưởng căn bản của trường phái thống kê Bayes là các thông số như trung bình, tỉ lệ, độ lệch chuẩn, v.v... có những luật phân phối riêng. Các luật phân phối này chẳng những thể hiện tình trạng bất định của các thông số, mà còn phản ảnh kiến thức của chúng ta về các thông số đó. Đối với trường phái thống kê cổ điển, các thông số này là cố định, không có luật phân phối. Đây chính là điểm khác biệt cơ bản mang tính toán học giữa hai trường phái thống kê.
Suy luận theo trường phái Bayes thật ra không phải là một điều xa lạ đối với các bác sĩ lâm sàng. Đối với các bác sĩ lâm sàng, trước một kết quả xét nghiệm, điều mà bác sĩ cần biết là khả năng (hay xác suất) mà cá nhân mắc bệnh là bao nhiêu. Để ước tính xác suất này, bác sĩ cần phải có thông tin nền (background information) về bệnh, độ nhạy và tỉ lệ dương tính giả của phương pháp xét nghiệm. Với 3 thông tin này, bác sĩ có thể ước tính xác suất cá nhân mắc bệnh là bao nhiêu. Đó chính là cách suy luận và diễn giải kết quả xét nghiệm theo trường phái Bayes, dù sách giáo khoa y khoa ít khi nào sử dụng đến thuật ngữ Bayes [2-3].
Diễn giải kết quả nghiên cứu lâm sàng theo trường phái Bayes càng ngày càng phổ biến [4-11]. Trong một bài viết về ý nghĩa của trị số P, tôi đã bàn qua những vấn đề của trị số P và khiếm khuyết của trường phái thống kê cổ điển. Thật ra, những vấn đề của trị số P đã được nêu lên từ những 50 năm qua trong y văn, và giới nghiên cứu y khoa càng ngày cành nhận thức được những hạn chế của nó. Trong khoảng 3 thập niên trở lại đây, giới nghiên cứu càng quan tâm đế việc ứng dụng định lí Bayes trong diễn giải kết quả nghiên cứu. Có người cho rằng trường phái Bayes sẽ "thống trị" nghiên cứu khoa học trong thế kỉ 21 (cũng giống như trường phái thống kê cổ điển thống trị khoa học trong thế kỉ 20). Do đó, trong bài này tôi sẽ bàn về cách diễn giải kết quả nghiên cứu lâm sàng theo trường phái Bayes.
1. Khái niệm Bayes qua qui trình tiên lượng
Có lẽ cách tốt nhất để làm quen với trường phái Bayes là qua ví dụ về tiên lượng bệnh (prognosis) [3]. Tập san New England Journal of Medicine mới công bố một công trình nghiên cứu về tiên lượng bệnh lao phổi (TB) ở những bệnh nhân nhiễm HIV. Trong công trình nghiên cứu, họ thu thập dữ liệu từ 1748 bệnh nhân HIV ở 3 nước Thái Lan, Cambodia, và Việt Nam; trong số này có 267 người (hay 15.2%) được chẩn đoán có TB và 1481 không có TB. Để đánh giá giá trị tiên lượng của các triệu chứng lâm sàng, các nhà nghiên cứu hỏi mỗi bệnh nhân HIV có những triệu chứng như ho trong vòng 4 tuần qua, hoặc sốt trong vòng 4 tuần qua, hoặc ra mồ hôi ban đêm từ 3 tuần trở lên. Kết quả cho thấy:
- Trong số 267 người có TB, có 249 người có ít nhất 1 triệu chứng; nói cách khác, độ nhạy (sensitivity) là 249 / 267 = 93.2%;
- Trong số 1481 người không có TB, 950 người có ít nhất 1 triệu chứng (và 531 người không có triệu chứng); tức độ đặc hiệu (specificity) là 531 / 1481 = 35.8%.
Câu hỏi đặt ra là: nếu bác sĩ gặp một bệnh nhân nhiễm HIV, và nếu bệnh nhân có một trong những triệu chứng trên, thì xác suất tiên lượng mà bệnh nhân mắc bệnh TB là bao nhiêu?
Chúng ta biết rằng, trước khi có thông tin về triệu chứng lâm sàng, xác suất bệnh nhân có TB là 15.2%, vì đó là thông số chung của quần thể. Thuật ngữ của trường phái Bayes gọi thông số này là prior information hay thông tin tiền định. Trong bối cảnh tiên lượng, prior information chính là tỉ lệ hiện hành (prevalence).
Nếu sau khi khám, bệnh nhân có 1 trong những triệu chứng trên, thì xác suất mắc bệnh không còn là 15.2%, mà là một ước số khác. Ước số tiên lượng này có thể tính dễ dàng bằng Định lí Bayes. Định lí Bayes phát biểu rằng xác suất mà bệnh nhân mắc bệnh TB tùy thuộc vào 3 thông số: (a) thông tin tiền định; (b) độ nhạy; và (c) độ đặc hiệu, hoặc dương tính giả (false positive). Để khỏi dài dòng, có thể tạm gọi:
- Thông tin tiền định là prior,
- Độ nhạy là se,
- Độ đặc hiệu sp,
- Xác suất mắc bệnh sau khi biết se và sp là posterior probability.
Định lí Bayes phát biểu như sau: (CT 1).
Theo nghiên cứu trên, prior = 0.152, se = 0.932, và se = 0.358. Do đó, xác suất mà bệnh nhân mắc bệnh TB là 0.206 hay khoảng 21%: (CT 2).
Thuật của Bayes gọi xác suất mắc bệnh sau khi đã biết độ nhạy, độ đặc hiệu và thông tin tiền định là xác suất hậu định (posterior probability), hay trong thuật ngữ chẩn đoán là giá trị tiên lượng dương tính (positive predictive value, PPV).
Nếu gọi hiện tượng mắc bệnh TB là D, có triệu chứng là positive, và không có triệu chứng là negative, những thông số trên có thể thể hiện bằng ngôn ngữ của xác suất như sau:
- Độ đặc hiệu:sp = Pr(negative | notD)
- Độ nhạy:se = Pr(postive | D)
- Xác suất hậu định, hay PPV = Pr(D | posttive)
Chú ý rằng Pr có nghĩa là xác suất, và dấu "|" có nghĩa là "với điều kiện". Do đó, khi viết có nghĩa là độ nhạy là xác suất mà bệnh nhân có triệu chứng lâm sàng dương tính nếu bệnh nhân mắc bệnh TB. Xác suất này rất khác với PPV mà ý nghĩa là xác suất bệnh nhân có TB nếu triệu chứng lâm sàng là dương tính.
Với cách diễn đạt trên, nếu xem độ nhạy và độ đặc hiệu là bằng chứng (evidence), thì PPV hay xác suất tiên lượng hậu định có thể mô tả theo công thức chung như sau:
[Xác suất hậu định] = [Xác suất tiền định] × [Bằng chứng]
Đây chính là định lí Bayes được phát biểu bằng một ngôn ngữ dễ hiểu nhất. Diễn giải kết quả nghiên cứu lâm sàng cũng không khác mấy với diễn giải kết quả tiên lượng và chẩn đoán. Thay vì tìm hiểu có bệnh hay không có bệnh, nghiên cứu lâm sàng tìm hiểu giả thuyết đúng hay sai; độ nhạy chính là power, và tỉ lệ dương tính giả chính là trị số P trong nghiên cứu lâm sàng.
2. Giả thuyết và bằng chứng
Tất cả các công trình nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (RCT) đều có mục tiêu kiểm định một giả thuyết khoa học (hay còn gọi là test of hypothesis). Chẳng hạn như nghiên cứu về hiệu quả của ramipril [12] trong việc phòng ngừa tử vong, giả thuyết đặt ra là ramipril giảm nguy cơ tử vong. Tạm thời đặt kí hiệu giả thuyết là H.
Sau khi thu thập và phân tích dữ liệu, các nhà nghiên cứu phát hiện rằng tỉ số nguy cơ tương đối [relative risk] tử vong ở bệnh nhân được điều trị bằng ramipril là 0.84 (với khoảng tin cậy 95% là 0.75 đến 0.95; P=0.005). Có thể xem đây là dữ liệu thật, là bằng chứng, với kí hiệu E.
Với bằng chứng trên đây, có thể kết luận rằng rampiril giảm nguy cơ tử vong? Câu trả lời đơn giản là: chưa. Chưa là vì nhiều lí do, trong đó có lí do dữ liệu. Trị số P = 0.005 có nghĩa là nếu giả thuyết H (ramipril giảm tử vong) là sai, thì xác suất mà bằng chứng E (tức ramipril giảm tử vong) xảy ra là 0.005 hay 0.5%. Do đó, trị số P không nói cho chúng ta biết gì về mức độ khả dĩ của giả thuyết H.
Trong nghiên cứu lâm sàng câu hỏi cần đặt ngược lại là: với bằng chứng E, xác suất mà giả thuyết H đúng là bao nhiêu? Nói cách khác, chúng ta cần biết xác suất hậu định của giả thuyết H. Để trả lời câu hỏi quan trọng trên, chúng ta cần đến Định lí Bayes. Như mô tả qua ví dụ về tiên lượng, xác suất hậu định của giả thuyết H tùy thuộc vào xác suất tiền định của H và bằng chứng E. Viết theo ngôn ngữ xác suất, phát biểu trên là: (CT 3).[1]
Pr(H | E) = Pr(H)xPr(E | H) [1]
Công thức trên có 3 vế mà tôi sẽ giải thích như sau:
- Thứ nhất, Pr(H | E) là xác suất hậu định của giả thuyết H hay posterior probability. Pr(H | E) là xác suất mà giả thuyết H đúng với điều kiện bằng chứng E (cũng giống như xác xuất mắc bệnh nếu có triệu chứng lâm sàng).
- Thứ hai, tương tự như trong ví dụ về tiên lượng TB, nếu Pr(D) là xác suất mắc bệnh trước khi có thông tin về triệu chứng, thì Pr(H) là xác suất giả thuyết H đúng trước khi chúng ta có bằng chứng E. Pr(H) còn được gọi là prior information hay prior probability (xác suất tiền định).
- Thứ ba, Pr(E | H) chính là xác suất về bằng chứng xảy ra nếu giả thuyết H đúng, và thuật ngữ Bayes gọi là likelihood hay khả dĩ.
Phát biểu [1] trên cũng có thể viết theo ngôn ngữ Bayes như sau:
[posterior probability] = [prior probability] × [Likelihood]
2.1 Xác định Pr(H)
Trong phát biểu trên, chúng ta đã biết Pr(E | H), nhưng chưa biết Pr(H), tức xác suất mà giả thuyết H đúng là bao nhiêu. Do đó, vấn đề then chốt là làm sao xác định Pr(H), và đây chính là vấn đề gây ra nhiều tranh cãi dai dẵng trong trường phái Bayes. Tuy nhiên, đối với những nghiên cứu lâm sàng, trước khi tiến hành nghiên cứu, các nhà khoa học thường có vài ước tính về khả năng của một giả thuyết.
Trong các nghiên cứu lâm sàng theo mô hình RCT, thông số quan trọng để thể hiện một giả thuyết là tỉ số nguy cơ tương đối (relative risk hay RR). Chẳng hạn như để thể hiện giả thuyết thuốc có hiệu quả giảm nguy cơ tử vong, nhà nghiên cứu có thể phát biểu giả thuyết bằng cách viết RR < 1. Do đó, khi nói đến thông tin tiền định trong phân tích Bayes là nói đến thông tin về RR. Chẳng hạn như đối với hiệu quả của ramipril, ý kiến đơn giản nhất là không ai biết được ramipril tăng hay giảm nguy cơ tử vong, nhưng không ai tin rằng ramipril có thể hay giảm nguy cơ tử vong trên 50% hay tăng nguy cơ tử vong trên 50%. Nói cách khác, theo ý kiến này thì RR có thể dao động từ 0.5, 0.6, 0.3, ..., 1.5, và xác suất cho các RR đó bằng nhau. Ở đây, có 11 giá trị khả dĩ cho RR, do đó xác suất mỗi RR là 1/11 = 0.09. Theo thuật ngữ thống kê, đây là uniform prior distribution. Có thể thể hiện luồng ý kiến này bằng bảng sau đây: (Bảng).
Tuy nhiên, trong thực tế, để tiện cho việc phân tích, các thông tin tiền định thường được mô tả bằng các luật phân phối xác suất. Luật phân phối phổ biến nhất trong các nghiên cứu mô hình RCT là luật phân phối chuẩn (normal distribution). Ngoài ra, thay vì mô tả phân phối RR, người ta thường mô tả bằng đơn vị logarithm của RR. Nếu giả thuyết RR = 1 thì tương đương với cách phát biểu logRR = 0. Ý kiến (hay thông tin tiền định) đều có thể mô tả qua luật phân phối xác suất với đơn vị logRR:
Luồng ý kiến "trung dung" (uninformative prior). Theo luồng ý kiến này, ramipril có thể không có hiệu quả giảm nguy cơ tử vong, hay RR = 1. (Vì nếu biết rằng ramipril có hiệu quả thì không có lí do gì để làm nghiên cứu!) Tuy nhiên, luồng ý kiến này không biết RR dao động trong khoảng nào, có thể từ 0.01 đến 100. Có thể sử dụng luật phân phối chuẩn để thể hiện ý kiến này. Nên nhớ rằng phân phối chuẩn có 2 thông số: trung bình và độ lệch chuẩn. Tạm kí hiệu số trung bình là mprior và độ lệch chuẩn là sprior. Sau vài tính toán đơn giản, có thể thấy rằng luật phân phối chuẩn (của logRR) để thể hiện ý kiến trung dung trên là:
mprior = 0 và sprior = 10
Luồng ý kiến hoài nghi thấp (mild skepticism). Theo luồng ý kiến này, ramipril có thể không có hiệu quả giảm nguy cơ tử vong, hay RR = 1, nhưng xác suất mà RR dao động trong khoảng 0.95 và 1.05 là khoảng 10%. Nói theo ngôn ngữ xác suất, ý kiến này là Pr(0.95 < RR < 1.05) = 0.10, hay, theo đơn vị logRR: Pr(-0.05 < logRR < 0.05) = 0.10. Với ý kiến này, có thể thấy rằng luật phân phối chuẩn (của logRR) để thể hiện ý kiến hoài nghi trên là:
mprior = 0 và sprior = 0.40
Luồng ý kiến hoài nghi trung bình (moderate skepticism). Theo luồng ý kiến này, ramipril có thể không có hiệu quả giảm nguy cơ tử vong, hay logRR = mprior = 0. Nhưng xác suất mà RR dao động trong khoảng 0.95 và 1.05 là khoảng 50%. Nói theo ngôn ngữ xác suất, ý kiến này là Pr(-0.05 < logRR < 0.05) = 0.50. Với ý kiến này, chúng ta có thể thể hiện bằng một phân phối chuẩn, với 2 thông số:
mprior = 0 và sprior = 0.07
Luồng ý kiến hoài nghi cao độ (high skepticism). Theo luồng ý kiến này, ramipril có thể không có hiệu quả giảm nguy cơ tử vong, hay logRR = mprior = 0. Nhưng xác suất mà RR dao động trong khoảng 0.95 và 1.05 là khoảng 90%. Nói theo ngôn ngữ xác suất, ý kiến này là Pr(-0.05 < logRR < 0.05) = 0.90. Với ý kiến này, chúng ta có thể thể hiện bằng một phân phối chuẩn, với 2 thông số:
mprior = 0 và sprior = 0.03
Nói tóm lại, có thể có 4 luồng ý kiến (trước khi một công trình nghiên cứu thực hiện). Bốn luồng ý kiến đó có thể mô tả qua luật phân phối chuẩn, với 2 thông số trung bình và độ lệch chuẩn. Có thể tóm lược 4 luồng ý kiến như là 4 thông tin tiền định như sau: (B.1).
Bảng 1: Lượng hóa nguồn ý kiến (prior information)
Luồng ý kiến
2.2 Xác định Pr(E | H) hay khả dĩ (likelihood)
Như đề cập trên, những gì nghiên cứu thu thập được có thể xem là bằng chứng E. Trong trường hợp nghiên cứu HOPE, E chính là RR [giảm] tử vong liên quan đến ramipril. Số liệu công bố cho thấy RR = 0.84, với khoảng tin cậy 95% dao động trong khoảng 0.75 đến 0.95. Nhưng RR cần phải được hoán chuyển sang đơn vị logRR để dễ phân tích và tính toán. Từ số liệu trên, có thể thể hiện thông số trên qua luật phân phối chuẩn với trung bình là:
mdata = log(0.84) = -0.174
và độ lệch chuẩn có thể ước tính từ khoảng tin cậy 95% như sau: (CT.4)
2.3 Xác định Pr(H | E)
Sau khi đã có những thông số về thông tin tiền định và bằng chứng, có thể xác định khả năng của một giả thuyết bằng công thức
[Xác suất hậu định] = [Xác suất tiền định] × [Bằng chứng]
Nhưng vì xác suất tiền định và bằng chứng đều được thể hiện bằng luật phân phối chuẩn, cho nên xác suất hậu định cũng có thể xác định từ đó. Thật ra, chỉ cần vài tính toán, có thể xác định xác suất hậu định như sau:
N(mposterior, sposterior)= N(mprior, sprior) × N(mdata, sdata)
Trong đó N là viết tắt từ luật phân phối chuẩn, mposterior và sposterior là 2 thông số của logRR hậu định. Sau vài thao tác đại số, dễ dàng thấy chỉ số trung bình và độ lệch chuẩn của thông số logRR hậu định là: (CT.5).
Thay thế mdata= -0.174, sdata= 0.06, và thông số tiền định mprior = 0 và sprior = 10, chúng ta có: (CT.6).
Vì xác suất hậu định tuân theo luật phân phối chuẩn, cho nên 2 thông số trên có nghĩa là hàm phân phối chuẩn của xác suất hậu định là: (CT.7).
Trong đó, x là số logRR khả dĩ. Hàm f(x) cung cấp một số ước tính rất có ích. Chẳng hạn như chúng ta có thể đặt câu hỏi: xác suất mà ramipril giảm nguy cơ tử vong trên 10% là bao nhiêu? Giảm nguy cơ tử vong trên 10% có nghĩa là RR < 0.90 hay logRR < -0.105. Do đó, đáp số cho câu trả lời là: (CT.8).
Tuy công thức có vẻ phức tạp, nhưng thật ra, tất cả những tính toán có thể thực hiện bằng phần mềm Excel hay R một cách rất dễ dàng. Đáp số cho tích phân trên là 0.874. Nói cách khác, khả năng mà ramipril giảm nguy cơ tử vong trên 10% là 87.4%.
Nhưng xác suất hậu định tùy thuộc vào xác suất tiền định. Do đó, chúng ta cũng có thể tính xác suất hậu định cho mỗi luồng ý kiến trong phần trên như Bảng 2.
Bảng 2: Thông số tiền định, bằng chứng, và thông số hậu định
Kết quả phân tích trên cho thấy nếu chúng ta khởi đầu bằng một ý kiến trung dung, sau khi xem qua bằng chứng thực tế, chúng ta có thể kết luận rằng khả năng ramipril giảm nguy cơ tử vong tối thiểu 10% là 87.4%. Nhưng với sự hoài nghi thấp, khả năng này giảm chút ít xuống còn 86.2%. Với hoài nghi cao độ, khả năng mà ramipril giảm nguy cơ tử vong tối thiểu 10% chỉ 0.4%. Nói cách khác, những phân tích trên đây cho thấy xác suất hậu định rất tùy thuộc vào ý kiến hay thông tin tiền định. Do đó, vấn đề xác định thông tin tiền định cực kì quan trọng. Trong thực tế, thông tin tiền định thường được đúc kết cẩn thận từ y văn hay các nghiên cứu trong quá khứ. Những kết quả phân tích tổng hợp (meta-analysis) là những thông tin rất có ích để xác định thông tin tiền định.
Phân phối về thông tin tiền định (prior distribution), bằng chứng (current likelihood) và kết quả hậu định (posterior distribution) có thể minh họa qua 3 biểu đồ dưới đây (chú ý, trong mỗi biểu đồ, "mean" là giá trị logRR).
Một trong những điểm mạnh của phương pháp Bayes là có thể ước tính khả năng cho bất cứ ngưỡng hiệu quả lâm sàng nào. Trong phân tích ví dụ trên, chúng ta xem giảm nguy cơ tử vong trên 10% là ngưỡng có ý nghĩa lâm sàng, nhưng chúng ta cũng có thể tính khả năng cho các ngưỡng khác như giảm 5%, 10%, 15%, 20%, v.v... Bảng sau đây trình bày khả năng về hiệu quả của ramipril đối với các ngưỡng lâm sàng vừa kể (dựa vào thông tin tiền định "trung dung"): (Bảng 3)
Bảng 3: Khả năng ramipril giảm nguy cơ tử vong trên 5%, 10%, và 20%
Kết quả trên đây cho thấy khả năng ramipril quả thật giảm nguy cơ tử vong trên 5% là khá "chắc chắn", nhưng khả năng ramipril giảm nguy cơ tử vong trên 25% thì rất thấp.
3. Diễn giải kết quả nghiên cứu lâm sàng
Để diễn giải kết quả nghiên cứu, cần phải phân biệt giữa khác biệt có ý nghĩa thống kê (statistical significance) và ý nghĩa lâm sàng (clinical significance). Một khác biệt nhỏ có thể có ý nghĩa thống kê (do số cỡ mẫu quá lớn) nhưng hoàn toàn không có ý nghĩa lâm sàng. Ngược lại, một khác biệt có thể không có ý nghĩa thống kê (do cỡ mẫu nhỏ hay các khiếm khuyết về nghiên cứu), nhưng có ý nghĩa lâm sàng. Do đó, trước khi đánh giá hiệu quả một thuật điều trị hay can thiệp, cần phải xác định mức độ ảnh hưởng có thể xem là có ý nghĩa lâm sàng.
Định nghĩa thế nào là có ý nghĩa lâm sàng là vấn đề khó khăn. Một phần của sự khó khăn là do thiếu những tiêu chuẩn cụ thể, và một phần khác là do tùy thuộc vào bối cảnh của vấn đề. Trong lĩnh vực tim mạch, phần lớn những công trình nghiên cứu lâm sàng đều được thiết kế để nhằm phát hiện một khác biệt về nguy cơ tử vong từ 20% đến 30%, dù một số chuyên gia cho rằng nếu một thuốc có thể giảm nguy cơ tử vong 10% hay thậm chí 5% vẫn có thể xem là có ý nghĩa lâm sàng. Đối với một chỉ tiêu lâm sàng như tử vong, thiết tưởng một biện pháp can thiệp có thể giảm 10% nguy cơ tử vong có thể xem là có ý nghĩa lâm sàng.
Chúng ta xem 2 luồng ý kiến: trung dung và hoài nghi trung bình làm hai quan điểm về hiệu quả của điều trị. Chúng ta ước tính xác suất mà thuốc (hay biện pháp can thiệp) giảm nguy cơ tử vong trên 10%. Gọi xác suất này cho luồng ý kiến trung dung là Ptệ nhất, và cho luồng ý kiến hoài nghi trung bình là Ptốt nhất. Theo một đề nghị mới đây, nếu một phát hiện với Ptệ nhất > 0.95 và Ptốt nhất > 0.95 thì có thể xem đó là bằng chứng rất thuyết phục, không còn nghi ngờ; nếu Ptệ nhất < 0.95 và Ptốt nhất > 0.95 thì có thể xem đó là bằng chứng thuyết phục. Chi tiết phân hạng bằng chứng có thể xem dưới đây: (Bảng 4).
Bảng 3: Thang xếp hạng bằng chứng qua phương pháp Bayes
Tham khảo: Diamond GA, et al. Bayesian Classification of Clinical Practice Guidelines. Arch Intern Med 2009; 169: 1436-1437.
Dựa vào nguyên lí trên, bảng sau đây tóm tắt kết quả chính của một số công trình nghiên cứu nổi tiếng trong lĩnh vực tim mạch [12-21]. Mỗi nghiên cứu đều có mục đích kiểm định giả thuyết can thiệp giảm nguy cơ tử vong. Tất cả các nghiên cứu này đều có "ý nghĩa thống kê", hiểu theo nghĩa trị số P thấp hơn 0.05, và khoảng tin cậy 95% không bao hàm 1. Tuy nhiên, khi phân tích và diễn giải theo trường phái Bayes (với tiêu chí giảm nguy cơ tử vong trên 10%) thì kết quả của tất cả các nghiên cứu này chỉ có thể xếp vào nhóm "có bằng chứng". Không một kết quả nào được xem là "bằng chứng thuyết phục". (Bảng 5).
Bảng 4: Thang xếp hạng bằng chứng của một số nghiên cứu nổi tiếng
Bảng trên đây còn cho thấy phân tích Bayes cung cấp thông tin ngoài kết quả của khoảng tin cậy 95%. Chẳng hạn như nghiên cứu 4S và MADIT-II có cùng RR (0.72) và tương đương khoảng tin cậy 95%, nhưng xác suất 4S giảm nguy cơ tử vong trên 10% (với luồng ý kiến hoài nghi) cho 4S là 61%, cao hơn so với MADIT-II (khoảng 32%).
Nói tóm lại, phương pháp phân tích và suy luận theo trường phái Bayes khác với trường phái tần số ở phát biểu về một kết quả nghiên cứu. Đối với trường pháp tần số (hay thống kê cổ điển), một kết quả nghiên cứu có thể "có ý nghĩa thống kê" hay "không có ý nghĩa thống kê" dựa vào một ngưỡng của trị số P (như P < 0.05 hay P < 0.01), nhưng không cho chúng ta biết khả năng của giả thuyết. Trường phái Bayes cung cấp cho chúng ta một "đáp án" trực tiếp liên quan đến giả thuyết khoa học hay mức độ ảnh hưởng của một thuật can thiệp. Đối với trường phái thống kê cổ điển, mỗi kết quả nghiên cứu được diễn giải một cách đơn lẻ, không cần xem xét đến các kết quả khác hay kết quả của nghiên cứu trước. Tuy nhiên, đối với trường phái Bayes, kết quả nghiên cứu phải được xem xét cùng với các kết quả nghiên cứu trước hoặc kiến thức hiện hành. Hiện nay, phân tích và suy luận theo trường phái Bayes càng ngày càng phổ biến trong các nghiên cứu lâm sàng. Nhiều công trình nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên được thiết kế theo mô hình Bayes. Một số tập san y khoa quốc tế cũng khuyến khích các nhà nghiên cứu và tác giả nên sử dụng phân tích Bayes trong việc diễn giải kết quả nghiên cứu. Các chuyên gia tiên đoán rằng trường phái phân tích Bayes sẽ trở thành một phương pháp nghiên cứu chuẩn trong thế kỉ 21.
Tuy nhiên, phương pháp Bayes cũng có những hạn chế làm cho việc ứng dụng trường phái Bayes hơi khó khăn. Chẳng hạn như đối với phương pháp phân tích Bayes, việc quan trọng nhất là phải cung cấp các thông tin tiền định, và thông tin này có ảnh hưởng đến việc suy luận về kết quả hậu định. Vấn đề đặt ra là thông tin tiền định đến từ đâu và tính khách quan của thông tin này. Tuy nhiên, trong thời kì có nhiều nghiên cứu và nguồn thông tin như hiện nay, các phân tích tổng hợp (meta-analysis) thường là những nguồn thông tin tiền định quí báu. Nếu không có thông tin tiền định, chúng ta vẫn có thể sử dụng các luật phân phối thống kê (như mô tả trong phần 2 của bài viết này), chẳng hạn như phân phối theo luồng ý kiến trung dung, và trong trường hợp này thì kết quả phân tích của Bayes không khác nhau kết quả phân tích của trường phái cổ điển. Tuy nhiên, một lợi thế của trường phái Bayes là có thể ước tính khả năng của bất cứ một ảnh hưởng lâm sàng nào và ước số này có ý nghĩa lớn cho các quyết định lâm sàng.
Ngày nay, y khoa đặt nặng vào các chỉ tiêu lâm sàng (clinical outcome) và hướng dẫn (hay phác đồ) điều trị. Định hướng này chịu sự ảnh hưởng lớn của phương pháp suy luận xác suất trong quyết định lâm sàng. Một quyết định lâm sàng sáng suốt phải dựa vào bằng chứng khoa học, phải cân đối giữa dữ liệu nghiên cứu và các giá trị đạo đức cá nhân, và phương pháp Bayes là một cách tiếp cận lí tưởng đáp ứng các yêu cầu đó.
Tài liệu tham khảo
1. Howson C, Urbach P. Scientific Reasoning: The Bayesian Approach. La Salle, IL: Open Court, 1989.
2. Goodman SN. Toward evidence-based medical statistics. 1: the P value fallacy. 2: the Bayes factor. Ann Intern Med 1999;130:995-1013.
3. Browner W, Newman T. Are all significant P values created equal? The analogy between diagnostic tests and clinical research. JAMA 1987;257:2459-63.
4. Spiegelhalter DJ, Myles JP, Jones DR, Abrams KR. Bayesian methods in health technology assessment: a review. Health Technol Assess 2000;4:1-130.
5. Diamond GA, Forrester JS. Clinical trials and statistical verdicts: probable grounds for appeal. (correction in Ann Intern Med 1983;98: 1032). Ann Intern Med 1983;98:385-94.
6. Brophy JM, Joseph L. Placing trials in context using Bayesian analysis: GUSTO revisited by Reverend Bayes. JAMA 1995;273:871-5.
7. Nguyen TV, Pocock NA, Eisman JA. On the interpretation of bone mineral density measurements and its change. Special Article: J Clin Densitometry 2000; 3:107-19.
8. Nguyen TV, Nelson AE, Howe CJ, Seibel MJ, Baxter RC, Handelsman DJ, Kazlauskas R, Ho KK. Within-subject variability and analytic imprecision of insulinlike growth factor axis and collagen markers: implications for clinical diagnosis and doping tests. Clin Chem 2008 Aug;54(8):1268-76.
9. Nguyen TV. Interpretation of Randomized Controlled Trials of Fracture Prevention. IBMS BoneKEy, August 1, 2009; 6(8): 279 - 294.
10. Nguyen ND, Wang CY, Eisman JA, Nguyen TV. On the association between statin and fracture: a Bayesian consideration. Bone. 2007 Apr;40(4):813-20.
11. Nguyen TV. Pharmacogenetics of anti-resorptive therapy efficacy: a Bayesian interpretation. Osteoporos Int 2005 Aug;16(8):857-60. Invited Editorial.
12. The Heart Outcomes Prevention Evaluation Study Investigators. Effects of an agiotensin converting enzyme inhibitor, ramipril on cardiovascular events in high-risk patients. New Engl J Med 2000; 342:145-53.
13. The Platelet Glycoprotein IIb/IIIa in Unstable Angina Receptor Suppression Using Integrilin Therapy (PURSUIT) Trial Investigators. Inhibition of platelet glycoprotein IIb/IIIa with eptifibatide in patients with acute coronary syndromes. N Engl J Med 1998;339:436-43.
14. The Heart Protection Study Collaborative Group. The MRC/BHF Heart Protection Study of cholesterol lowering with simvastatin in 20,536 high-risk individuals: a randomized placebo-controlled trial. Lancet 2002;360:7-22.
15. The GUSTO Investigators. An international randomized trial comparing four thrombolytic strategies for acute myocardial infarction. N Engl J Med 1993;329:673-82.
16. Dahlof B, Devereux RB, Kjeldsen SE, et al., the LIFE Study Group. Cardiovascular morbidity and mortality in the Losartan Intervention For Endpoint reduction in hypertension study (LIFE): a randomized trial against atenolol. Lancet 2002;359:995-1003.
17. The Beta-blocker Heart Attack Trial Research Group. A randomized trial of propranolol in patients with acute myocardial infarction: I. Mortality results. JAMA 1982;247:1707-14.
18. The Scandinavian Simvastatin Survival Study Group. Randomized trial of cholesterol lowering in 4,444 patients with coronary heart disease: the Scandinavian Simvastatin Survival Study (4S). Lancet 1994;344:1383-9.
19. Moss AJ, Zareba W, Hall J, et al. Prophylactic implantation of a defibrillator in patients with myocardial infarction and reduced ejection fraction. N Engl J Med 2002;346:877-83.
20. Sever PS, Dahlof B, Poulter NR, et al. Prevention of coronary and stroke events with atorvastatin in hypertensive patients who have average or lower-than-average cholesterol concentrations, in the Anglo-Scandinavian Cardiac Outcomes Trial-Lipid Lowering Arm (ASCOT-LLA): a multicentre randomized controlled trial. Lancet 2003;361:1149-58.
21) de Lorgeril M, Salen P, Martin JL, et al. Mediterranean diet, traditional risk factors, and the rate of cardiovascular complications after myocardial infarction: final report of the Lyon Diet Heart Study. Circulation 1999;99:779-85.

markdown:
![ Bayes-h5](/images/stories/yhocthichung/Bayes-h5.jpg)
**Nguyễn Văn Tuấn**
Giáo sư y khoa, Đại học New South Wales
Viện nghiên cứu y khoa Garvan, Sydney, Australia
Giáo sư y khoa, Đại học New South Wales
Viện nghiên cứu y khoa Garvan, Sydney, Australia
*Một trong những câu trả lời quan trọng nhất mà người đọc kết quả của một công trình nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (randomized controlled trial - RCT) muốn có là: với những dữ liệu thu thập được, xác suất mà phương pháp điều trị có hiệu quả là bao nhiêu? Tuy nhiên, phương pháp phân tích thông dụng hiện nay lại nhằm trả lời một câu hỏi ngược lại: nếu phương pháp điều trị không có hiệu quả, xác suất mà dữ liệu này xuất hiện là bao nhiêu. Phương pháp hiện hành đã gây ra nhiều nhầm lẫn trong việc diễn giải kết quả nghiên cứu. Hiện nay, các nhà nghiên cứu đang chuyển sang một phương pháp phân tích và diễn giải khác để trả lời câu hỏi mà nhà nghiên cứu cần biết. Phương pháp "mới" này dựa vào trường pháp thống kê Bayes (Bayesian Statistics). Trong bài này tôi sẽ giải thích suy luận và diễn giải kết quả RCT theo trường phái Bayes.*
Trong khoa học, có hai trường phái thống kê học: trường phái tần số hay cổ điển (frequentist, hay classical statistics) và trường phái Bayes (Bayesian statistics). Hai trường phái thống kê học này khác nhau về triết lí khoa học và nhất là cách hiểu khái niệm xác suất. Nói một cách ngắn gọn, trường phái thống kê cổ điển xem xác suất là một tần số của một sự kiện xảy ra, còn trường phái Bayes xem xác suất là một thước đo về tri thức [1]. Chẳng hạn như trước phát biểu "
*xác suất một bệnh nhân mắc bệnh xơ vữa động mạch là 10%*", trường phái thống kê cổ điển diễn giải rằng về lâu về dài trong số 100 người thì có 10 người mắc bệnh, còn trường phái Bayes xem đó là một *cảm nhận cá nhân* về nguy cơ mắc bệnh, và vì mang tính cá nhân nên xác suất theo Bayes là cảm nhận chủ quan (subjectivist probability).
Do đó, ý tưởng căn bản của trường phái thống kê Bayes là các thông số như trung bình, tỉ lệ, độ lệch chuẩn, v.v... có những luật phân phối riêng. Các luật phân phối này chẳng những thể hiện tình trạng bất định của các thông số, mà còn phản ảnh kiến thức của chúng ta về các thông số đó. Đối với trường phái thống kê cổ điển, các thông số này là cố định, không có luật phân phối. Đây chính là điểm khác biệt cơ bản mang tính toán học giữa hai trường phái thống kê.
Suy luận theo trường phái Bayes thật ra không phải là một điều xa lạ đối với các bác sĩ lâm sàng. Đối với các bác sĩ lâm sàng, trước một kết quả xét nghiệm, điều mà bác sĩ cần biết là khả năng (hay xác suất) mà cá nhân mắc bệnh là bao nhiêu. Để ước tính xác suất này, bác sĩ cần phải có thông tin nền (background information) về bệnh, độ nhạy và tỉ lệ dương tính giả của phương pháp xét nghiệm. Với 3 thông tin này, bác sĩ có thể ước tính xác suất cá nhân mắc bệnh là bao nhiêu. Đó chính là cách suy luận và diễn giải kết quả xét nghiệm theo trường phái Bayes, dù sách giáo khoa y khoa ít khi nào sử dụng đến thuật ngữ Bayes [2-3].
Diễn giải kết quả nghiên cứu lâm sàng theo trường phái Bayes càng ngày càng phổ biến [4-11]. Trong một bài viết về ý nghĩa của trị số
*P, *tôi đã bàn qua những vấn đề của trị số P và khiếm khuyết của trường phái thống kê cổ điển. Thật ra, những vấn đề của trị số *P *đã **1. Khái niệm Bayes qua qui trình tiên lượng **
Có lẽ cách tốt nhất để làm quen với trường phái Bayes là qua ví dụ về tiên lượng bệnh (prognosis) [3]. Tập san
*New England Journal of Medicine* mới công bố một công trình nghiên cứu về tiên lượng bệnh lao phổi (TB) ở những bệnh nhân nhiễm HIV. Trong công trình nghiên cứu, họ thu thập dữ liệu từ 1748 bệnh nhân HIV ở 3 nước Thái Lan, Cambodia, và Việt Nam; trong số này có 267 người (hay 15.2%) được chẩn đoán có TB và 1481 không có TB. Để đánh giá giá trị tiên lượng của các triệu chứng lâm sàng, các nhà nghiên cứu hỏi mỗi bệnh nhân HIV có những triệu chứng như ho trong vòng 4 tuần qua, hoặc sốt trong vòng 4 tuần qua, hoặc ra mồ hôi ban đêm từ 3 tuần trở lên. Kết quả cho thấy:
- Trong số 267 người có TB, có 249 người có ít nhất 1 triệu chứng; nói cách khác, độ nhạy (sensitivity) là 249 / 267 = 93.2%;
- Trong số 1481 người không có TB, 950 người có ít nhất 1 triệu chứng (và 531 người không có triệu chứng); tức độ đặc hiệu (specificity) là 531 / 1481 = 35.8%.
Câu hỏi đặt ra là: nếu bác sĩ gặp một bệnh nhân nhiễm HIV, và nếu bệnh nhân có một trong những triệu chứng trên, thì xác suất tiên lượng mà bệnh nhân mắc bệnh TB là bao nhiêu?
Chúng ta biết rằng, trước khi có thông tin về triệu chứng lâm sàng, xác suất bệnh nhân có TB là 15.2%, vì đó là thông số chung của quần thể. Thuật ngữ của trường phái Bayes gọi thông số này là
**prior information** **thông tin tiền định**. Trong bối cảnh tiên lượng, prior information chính là tỉ lệ hiện hành (prevalence).
Nếu sau khi khám, bệnh nhân có 1 trong những triệu chứng trên, thì xác suất mắc bệnh không còn là 15.2%, mà là một ước số khác. Ước số tiên lượng này có thể tính dễ dàng bằng Định lí Bayes. Định lí Bayes phát biểu rằng xác suất mà bệnh nhân mắc bệnh TB tùy thuộc vào 3 thông số: (a) thông tin tiền định; (b) độ nhạy; và (c) độ đặc hiệu, hoặc dương tính giả (false positive). Để khỏi dài dòng, có thể tạm gọi:
- Thông tin tiền định là
*prior,*
- Độ nhạy là
*se*,
- Độ đặc hiệu
*sp,*
- Xác suất mắc bệnh sau khi biết
*se*và *sp*là *posterior probability*.
Định lí Bayes phát biểu như sau: (CT 1).
Theo nghiên cứu trên,
*prior = *0.152, *se = *0.932, và *se = *0.358. Do đó, xác suất mà bệnh nhân mắc bệnh TB là 0.206 hay khoảng 21%: (CT 2).
Thuật của Bayes gọi xác suất mắc bệnh sau khi đã biết độ nhạy, độ đặc hiệu và thông tin tiền định là
**xác suất hậu định** ( **posterior probability**), hay trong thuật ngữ chẩn đoán là **giá trị tiên lượng dương tính** ( **positive predictive value, PPV**).
Nếu gọi hiện tượng mắc bệnh TB là
*D, *có triệu chứng là *positive, *và không có triệu chứng là *negative*, những thông số trên có thể thể hiện bằng ngôn ngữ của xác suất như sau:
- Độ đặc hiệu:
*sp =*Pr( *negative | notD*)
- Độ nhạy:
*se =*Pr( *postive | D*)
- Xác suất hậu định, hay
*PPV =*Pr( *D | posttive*)
Chú ý rằng Pr có nghĩa là xác suất, và dấu "|" có nghĩa là "với điều kiện". Do đó, khi viết
Với cách diễn đạt trên, nếu xem độ nhạy và độ đặc hiệu là
**bằng chứng** ( **evidence**), thì PPV hay xác suất tiên lượng hậu định có thể mô tả theo công thức chung như sau:
[Xác suất hậu định] = [Xác suất tiền định] × [Bằng chứng]
Đây chính là định lí Bayes được phát biểu bằng một ngôn ngữ dễ hiểu nhất. Diễn giải kết quả nghiên cứu lâm sàng cũng không khác mấy với diễn giải kết quả tiên lượng và chẩn đoán. Thay vì tìm hiểu có bệnh hay không có bệnh, nghiên cứu lâm sàng tìm hiểu giả thuyết đúng hay sai; độ nhạy chính là
*power*, và tỉ lệ dương tính giả chính là trị số *P *trong nghiên cứu lâm sàng. **2. Giả thuyết và bằng chứng**
Tất cả các công trình nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (RCT) đều có mục tiêu kiểm định một giả thuyết khoa học (hay còn gọi là
**test of hypothesis**). Chẳng hạn như nghiên cứu về hiệu quả của ramipril [12] trong việc phòng ngừa tử vong, giả thuyết đặt ra là ramipril giảm nguy cơ tử vong. Tạm thời đặt kí hiệu giả thuyết là *H.*
Sau khi thu thập và phân tích dữ liệu, các nhà nghiên cứu phát hiện rằng tỉ số nguy cơ tương đối [relative risk] tử vong ở bệnh nhân được điều trị bằng ramipril là 0.84 (với khoảng tin cậy 95% là 0.75 đến 0.95;
*P*=0.005). Có thể xem đây là dữ liệu thật, là bằng chứng, với kí hiệu *E.*
Với bằng chứng trên đây, có thể kết luận rằng rampiril giảm nguy cơ tử vong? Câu trả lời đơn giản là: chưa. Chưa là vì nhiều lí do, trong đó có lí do dữ liệu. Trị số
*P *= 0.005 có nghĩa là nếu giả thuyết *H *(ramipril giảm tử vong) là sai, thì xác suất mà bằng chứng *E *(tức ramipril giảm tử vong) xảy ra là 0.005 hay 0.5%. Do đó, **trị số P không nói cho chúng ta biết gì về mức độ khả dĩ của giả thuyết H**.
Trong nghiên cứu lâm sàng câu hỏi cần đặt ngược lại là:
**với bằng chứng E, xác suất mà giả thuyết H đúng là bao nhiêu? Nói cách khác, chúng ta cần biết xác suất hậu định của giả thuyết H. **Để trả lời câu hỏi quan trọng trên, chúng ta cần đến Định lí Bayes. Như mô tả qua ví dụ về tiên lượng, xác suất hậu định của giả thuyết *H*tùy thuộc vào xác suất tiền định của *H*và *bằng chứng* *E*. Viết theo ngôn ngữ xác suất, phát biểu trên là: (CT 3).[1]
Pr(
*H* | *E*) = Pr( *H*)xPr( *E* | *H*) [1]
Công thức trên có 3 vế mà tôi sẽ giải thích như sau:
- Thứ nhất, Pr(
*H | E*) là xác suất hậu định của giả thuyết *H*hay **posterior probability**. Pr( *H | E*) là xác suất mà giả thuyết *H*đúng *với điều kiện*bằng chứng *E*(cũng giống như xác xuất mắc bệnh nếu có triệu chứng lâm sàng).
- Thứ hai, tương tự như trong ví dụ về tiên lượng TB, nếu Pr(
*D*) là xác suất mắc bệnh trước khi có thông tin về triệu chứng, thì Pr( *H*) là xác suất giả thuyết *H*đúng trước khi chúng ta có bằng chứng *E.*Pr( *H*) còn được gọi là **prior information**hay **prior probability**( **xác suất tiền định**).
- Thứ ba, Pr(
*E | H*) chính là xác suất về bằng chứng xảy ra nếu giả thuyết *H*đúng, và thuật ngữ Bayes gọi là **likelihood**hay **khả dĩ.**
Phát biểu [1] trên cũng có thể viết theo ngôn ngữ Bayes như sau:
[posterior probability] = [prior probability] × [Likelihood]
*2.1 Xác định Pr(H)*
Trong phát biểu trên, chúng ta đã biết Pr(
*E | H*), nhưng chưa biết Pr( *H*), tức xác suất mà giả thuyết *H *đúng là bao nhiêu. Do đó, vấn đề then chốt là làm sao xác định Pr( *H*), và đây chính là vấn đề gây ra nhiều tranh cãi dai dẵng trong trường phái Bayes. Tuy nhiên, đối với những nghiên cứu lâm sàng, trước khi tiến hành nghiên cứu, các nhà khoa học thường có vài ước tính về khả năng của một giả thuyết.
Trong các nghiên cứu lâm sàng theo mô hình RCT, thông số quan trọng để thể hiện một giả thuyết là tỉ số nguy cơ tương đối (
**relative risk** hay *RR*). Chẳng hạn như để thể hiện giả thuyết thuốc có hiệu quả giảm nguy cơ tử vong, nhà nghiên cứu có thể phát biểu giả thuyết bằng cách viết *RR* < 1. Do đó, khi nói đến thông tin tiền định trong phân tích Bayes là nói đến thông tin về *RR*. Chẳng hạn như đối với hiệu quả của ramipril, ý kiến đơn giản nhất là không ai biết được ramipril tăng hay giảm nguy cơ tử vong, nhưng không ai tin rằng ramipril có thể hay giảm nguy cơ tử vong trên 50% hay tăng nguy cơ tử vong trên 50%. Nói cách khác, theo ý kiến này thì *RR* có thể dao động từ 0.5, 0.6, 0.3, ..., 1.5, và xác suất cho các RR đó bằng nhau. Ở đây, có 11 giá trị khả dĩ cho RR, do đó xác suất mỗi RR là 1/11 = 0.09. Theo thuật ngữ thống kê, đây là **uniform prior distribution**. Có thể thể hiện luồng ý kiến này bằng bảng sau đây: (Bảng).
|
|
RR =
|
|
0.5
|
|
0.6
|
|
0.7
|
|
...
|
|
1.3
|
|
1.4
|
|
1.5
|
|
Pr(RR)
|
|
0.09
|
|
0.09
|
|
0.09
|
|
...
|
|
0.09
|
|
0.09
|
|
0.09
Tuy nhiên, trong thực tế, để tiện cho việc phân tích, các thông tin tiền định thường được mô tả bằng các luật phân phối xác suất. Luật phân phối phổ biến nhất trong các nghiên cứu mô hình RCT là luật phân phối chuẩn (normal distribution). Ngoài ra, thay vì mô tả phân phối
*RR*, người ta thường mô tả bằng đơn vị logarithm của *RR*. Nếu giả thuyết *RR* = 1 thì tương đương với cách phát biểu log *RR* = 0. Ý kiến (hay thông tin tiền định) đều có thể mô tả qua luật phân phối xác suất với đơn vị log *RR*: **Luồng ý kiến "trung dung" (uninformative prior)**. Theo luồng ý kiến này, ramipril có thể không có hiệu quả giảm nguy cơ tử vong, hay *RR* = 1. (Vì nếu biết rằng ramipril có hiệu quả thì không có lí do gì để làm nghiên cứu!) Tuy nhiên, luồng ý kiến này không biết *RR *dao động trong khoảng nào, có thể từ 0.01 đến 100. Có thể sử dụng luật phân phối chuẩn để thể hiện ý kiến này. Nên nhớ rằng phân phối chuẩn có 2 thông số: trung bình và độ lệch chuẩn. Tạm kí hiệu số trung bình là *m*prior và độ lệch chuẩn là *s*prior. Sau vài tính toán đơn giản, có thể thấy rằng luật phân phối chuẩn (của log *RR*) để thể hiện ý kiến trung dung trên là: *m* prior = 0 và *s* prior = 10 **Luồng ý kiến hoài nghi thấp (mild skepticism)**. Theo luồng ý kiến này, ramipril có thể không có hiệu quả giảm nguy cơ tử vong, hay *RR* = 1, nhưng xác suất mà *RR *dao động trong khoảng 0.95 và 1.05 là khoảng 10%. Nói theo ngôn ngữ xác suất, ý kiến này là Pr(0.95 < *RR* < 1.05) = 0.10, hay, theo đơn vị log *RR*: Pr(-0.05 < log *RR* < 0.05) = 0.10. Với ý kiến này, có thể thấy rằng luật phân phối chuẩn (của log *RR*) để thể hiện ý kiến hoài nghi trên là: *m* prior = 0 và *s* prior = 0.40 **Luồng ý kiến hoài nghi trung bình (moderate skepticism)**. Theo luồng ý kiến này, ramipril có thể không có hiệu quả giảm nguy cơ tử vong, hay log *RR* = *m*prior = 0. Nhưng xác suất mà *RR *dao động trong khoảng 0.95 và 1.05 là khoảng 50%. Nói theo ngôn ngữ xác suất, ý kiến này là Pr(-0.05 < log *RR* < 0.05) = 0.50. Với ý kiến này, chúng ta có thể thể hiện bằng một phân phối chuẩn, với 2 thông số: *m* prior = 0 và *s* prior = 0.07 **Luồng ý kiến hoài nghi cao độ (high skepticism)**. Theo luồng ý kiến này, ramipril có thể không có hiệu quả giảm nguy cơ tử vong, hay log *RR* = *m*prior = 0. Nhưng xác suất mà *RR *dao động trong khoảng 0.95 và 1.05 là khoảng 90%. Nói theo ngôn ngữ xác suất, ý kiến này là Pr(-0.05 < log *RR* < 0.05) = 0.90. Với ý kiến này, chúng ta có thể thể hiện bằng một phân phối chuẩn, với 2 thông số: *m* prior = 0 và *s* prior = 0.03
Nói tóm lại, có thể có 4 luồng ý kiến (trước khi một công trình nghiên cứu thực hiện). Bốn luồng ý kiến đó có thể mô tả qua luật phân phối chuẩn, với 2 thông số trung bình và độ lệch chuẩn. Có thể tóm lược 4 luồng ý kiến như là 4 thông tin tiền định như sau: (B.1).
**Bảng 1: Lượng hóa nguồn ý kiến (prior information)** **Luồng ý kiến**
|
||
||
|
|
|
Trung dung
|
|
0
|
|
10
|
|
Hoài nghi thấp
|
|
0
|
|
0.40
|
|
Hoài nghi trung bình
|
|
0
|
|
0.07
|
|
Hoài nghi cao độ
|
|
0
|
|
0.03
*2.2 Xác định Pr(E | H) hay khả dĩ (likelihood)*
Như đề cập trên, những gì nghiên cứu thu thập được có thể xem là bằng chứng
*E*. Trong trường hợp nghiên cứu HOPE, *E *chính là *RR* [giảm] tử vong liên quan đến ramipril. Số liệu công bố cho thấy *RR = *0.84, với khoảng tin cậy 95% dao động trong khoảng 0.75 đến 0.95. Nhưng *RR* cần phải được hoán chuyển sang đơn vị log *RR* để dễ phân tích và tính toán. Từ số liệu trên, có thể thể hiện thông số trên qua luật phân phối chuẩn với trung bình là: *m* data = log(0.84) = -0.174
và độ lệch chuẩn có thể ước tính từ khoảng tin cậy 95% như sau:
**(CT.4)**
2.3 Xác định Pr(H |
*E*)
Sau khi đã có những thông số về thông tin tiền định và bằng chứng, có thể xác định khả năng của một giả thuyết bằng công thức
[Xác suất hậu định] = [Xác suất tiền định] × [Bằng chứng]
Nhưng vì xác suất tiền định và bằng chứng đều được thể hiện bằng luật phân phối chuẩn, cho nên xác suất hậu định cũng có thể xác định từ đó. Thật ra, chỉ cần vài tính toán, có thể xác định xác suất hậu định như sau:
*N* ( mposterior, sposterior)= *N* (× *m*prior, *s*prior) *N* ( *m*data, *s*data)
Trong đó
*N *là viết tắt từ luật phân phối chuẩn, *m*posterior và *s*posterior là 2 thông số của log *RR* hậu định. Sau vài thao tác đại số, dễ dàng thấy chỉ số trung bình và độ lệch chuẩn của thông số *logRR *hậu định là: (CT.5).
Thay thế
*m* data= -0.174, *s* data= 0.06, và thông số tiền định *m* prior = 0 và *s* prior = 10, chúng ta có: (CT.6).
Vì xác suất hậu định tuân theo luật phân phối chuẩn, cho nên 2 thông số trên có nghĩa là hàm phân phối chuẩn của xác suất hậu định là: (CT.7).
Trong đó,
*x *là số log *RR* khả dĩ. Hàm *f(x) *cung cấp một số ước tính rất có ích. Chẳng hạn như chúng ta có thể đặt câu hỏi: xác suất mà ramipril giảm nguy cơ tử vong trên 10% là bao nhiêu? Giảm nguy cơ tử vong trên 10% có nghĩa là *RR < *0.90 hay log *RR* < -0.105. Do đó, đáp số cho câu trả lời là: (CT.8).
Tuy công thức có vẻ phức tạp, nhưng thật ra, tất cả những tính toán có thể thực hiện bằng phần mềm Excel hay R một cách rất dễ dàng. Đáp số cho tích phân trên là 0.874. Nói cách khác, khả năng mà ramipril giảm nguy cơ tử vong trên 10% là 87.4%.
Nhưng xác suất hậu định tùy thuộc vào xác suất tiền định. Do đó, chúng ta cũng có thể tính xác suất hậu định cho mỗi luồng ý kiến trong phần trên như Bảng 2.
**Bảng 2: Thông số tiền định, bằng chứng, và thông số hậu định**
|
|
Mức độ hoài nghi
|
|
Thông số tiền định (prior distribution)
|
|
Thông số bằng chứng (likelihood)
|
|
Thông số hậu định (posterior distribution)
|
|
Xác suất ramipril giảm nguy cơ tử vong trên 10%
|
|
Trung dung
|
||
||
||
|
0.874
|
|
Hoài nghi thấp
|
||
||
||
|
0.862
|
|
Hoài nghi trung bình
|
||
||
||
|
0.454
|
|
Hoài nghi cao độ
|
||
||
||
|
0.004
|
|
Ghi chú:
Kết quả phân tích trên cho thấy nếu chúng ta khởi đầu bằng một ý kiến trung dung, sau khi xem qua bằng chứng thực tế, chúng ta có thể kết luận rằng khả năng ramipril giảm nguy cơ tử vong tối thiểu 10% là 87.4%. Nhưng với sự hoài nghi thấp, khả năng này giảm chút ít xuống còn 86.2%. Với hoài nghi cao độ, khả năng mà ramipril giảm nguy cơ tử vong tối thiểu 10% chỉ 0.4%. Nói cách khác, những phân tích trên đây cho thấy xác suất hậu định rất tùy thuộc vào ý kiến hay thông tin tiền định. Do đó, vấn đề xác định thông tin tiền định cực kì quan trọng. Trong thực tế, thông tin tiền định thường được đúc kết cẩn thận từ y văn hay các nghiên cứu trong quá khứ. Những kết quả phân tích tổng hợp (meta-analysis) là những thông tin rất có ích để xác định thông tin tiền định.
Phân phối về thông tin tiền định (prior distribution), bằng chứng (current likelihood) và kết quả hậu định (posterior distribution) có thể minh họa qua 3 biểu đồ dưới đây (chú ý, trong mỗi biểu đồ, "mean" là giá trị logRR).
Một trong những điểm mạnh của phương pháp Bayes là có thể ước tính khả năng cho bất cứ ngưỡng hiệu quả lâm sàng nào. Trong phân tích ví dụ trên, chúng ta xem giảm nguy cơ tử vong trên 10% là ngưỡng có ý nghĩa lâm sàng, nhưng chúng ta cũng có thể tính khả năng cho các ngưỡng khác như giảm 5%, 10%, 15%, 20%, v.v... Bảng sau đây trình bày khả năng về hiệu quả của ramipril đối với các ngưỡng lâm sàng vừa kể (dựa vào thông tin tiền định "trung dung"): (Bảng 3)
**Bảng 3: Khả năng ramipril giảm nguy cơ tử vong trên 5%, 10%, và 20%**
|
|
Ngưỡng lâm sàng
|
|
Khả năng
|
|
Giảm ≥ 5%
|
|
0.979
|
|
Giảm ≥ 10%
|
|
0.874
|
|
Giảm ≥ 15%
|
|
0.578
|
|
Giảm ≥ 20%
|
|
0.209
|
|
Giảm ≥ 25%
|
|
0.030
|
|
Giảm ≥ 30%
|
|
0.001
Kết quả trên đây cho thấy khả năng ramipril quả thật giảm nguy cơ tử vong trên 5% là khá "chắc chắn", nhưng khả năng ramipril giảm nguy cơ tử vong trên 25% thì rất thấp.
**3.** **Diễn giải kết quả nghiên cứu lâm sàng **
Để diễn giải kết quả nghiên cứu, cần phải phân biệt giữa khác biệt có
*ý nghĩa thống kê* (statistical significance) và *ý nghĩa lâm sàng *(clinical significance). Một khác biệt nhỏ có thể có ý nghĩa thống kê (do số cỡ mẫu quá lớn) nhưng hoàn toàn không có ý nghĩa lâm sàng. Ngược lại, một khác biệt có thể không có ý nghĩa thống kê (do cỡ mẫu nhỏ hay các khiếm khuyết về nghiên cứu), nhưng có ý nghĩa lâm sàng. Do đó, trước khi đánh giá hiệu quả một thuật điều trị hay can thiệp, cần phải xác định mức độ ảnh hưởng có thể xem là có ý nghĩa lâm sàng.
Định nghĩa thế nào là có ý nghĩa lâm sàng là vấn đề khó khăn. Một phần của sự khó khăn là do thiếu những tiêu chuẩn cụ thể, và một phần khác là do tùy thuộc vào bối cảnh của vấn đề. Trong lĩnh vực tim mạch, phần lớn những công trình nghiên cứu lâm sàng đều được thiết kế để nhằm phát hiện một khác biệt về nguy cơ tử vong từ 20% đến 30%, dù một số chuyên gia cho rằng nếu một thuốc có thể giảm nguy cơ tử vong 10% hay thậm chí 5% vẫn có thể xem là có ý nghĩa lâm sàng. Đối với một chỉ tiêu lâm sàng như tử vong, thiết tưởng một biện pháp can thiệp có thể giảm 10% nguy cơ tử vong có thể xem là có ý nghĩa lâm sàng.
Chúng ta xem 2 luồng ý kiến: trung dung và hoài nghi trung bình làm hai quan điểm về hiệu quả của điều trị. Chúng ta ước tính xác suất mà thuốc (hay biện pháp can thiệp) giảm nguy cơ tử vong trên 10%. Gọi xác suất này cho luồng ý kiến trung dung là
* P*tệ nhất, và cho luồng ý kiến hoài nghi trung bình là *P*tốt nhất. Theo một đề nghị mới đây, nếu một phát hiện với * P*tệ nhất > 0.95 và *P*tốt nhất > 0.95 thì có thể xem đó là bằng chứng rất thuyết phục, không còn nghi ngờ; nếu *P*tệ nhất < 0.95 và *P*tốt nhất > 0.95 thì có thể xem đó là bằng chứng thuyết phục. Chi tiết phân hạng bằng chứng có thể xem dưới đây: (Bảng 4). **Bảng 3**: **Thang xếp hạng bằng chứng qua phương pháp Bayes**
|
||
||
|
|
|
*****
|
||
|
Không còn nghi ngờ
|
|
****
|
||
|
Rõ ràng, bằng chứng thuyết phục
|
|
***
|
||
|
Có bằng chứng
|
|
**
|
||
|
Đáng nghi ngờ
|
|
*
|
||
|
Chưa đủ bằng chứng
Tham khảo: Diamond GA, et al.
*Bayesian* Classification of Clinical Practice Guidelines. *Arch Intern Med* 2009; 169: 1436-1437.
Dựa vào nguyên lí trên, bảng sau đây tóm tắt kết quả chính của một số công trình nghiên cứu nổi tiếng trong lĩnh vực tim mạch [12-21]. Mỗi nghiên cứu đều có mục đích kiểm định giả thuyết can thiệp giảm nguy cơ tử vong. Tất cả các nghiên cứu này đều có "ý nghĩa thống kê", hiểu theo nghĩa trị số P thấp hơn 0.05, và khoảng tin cậy 95% không bao hàm 1. Tuy nhiên, khi phân tích và diễn giải theo trường phái Bayes (với tiêu chí giảm nguy cơ tử vong trên 10%) thì kết quả của tất cả các nghiên cứu này chỉ có thể xếp vào nhóm "có bằng chứng". Không một kết quả nào được xem là "bằng chứng thuyết phục". (Bảng 5).
**Bảng 4**: **Thang xếp hạng bằng chứng của một số nghiên cứu nổi tiếng**
|
|
|
|
RR và khoảng tin cậy 95%
|
|
Trị số P
|
||
||
|
Xếp hạng bằng chứng hiệu quả
|
|
PURSUIT [13]
|
|
0.91 (0.82 - 1.00)
|
|
0.04
|
|
0.413
|
|
0.145
|
|
*
|
|
HPS [14]
|
|
0.88 (0.82 - 0.94)
|
|
0.0003
|
|
0.741
|
|
0.463
|
|
***
|
|
GUSTO [15]
|
|
0.86 (0.79 - 0.94)
|
|
0.001
|
|
0.847
|
|
0.524
|
|
***
|
|
LIFE [16]
|
|
0.86 (0.77 - 0.96)
|
|
0.021
|
|
0.790
|
|
0.377
|
|
***
|
|
HOPE [12]
|
|
0.79 (0.72 - 0.87)
|
|
<0.001
|
|
0.996
|
|
0.914
|
|
***
|
|
BHAT [17]
|
|
0.74 (0.59 - 0.91)
|
|
0.005
|
|
0.961
|
|
0.373
|
|
***
|
|
4S [18]
|
|
0.72 (0.60 - 0.86)
|
|
0.0003
|
|
0.992
|
|
0.608
|
|
***
|
|
MADIT-II [19]
|
|
0.72 (0.56 - 0.92)
|
|
0.016
|
|
0.961
|
|
0.321
|
|
***
|
|
ASCOT-LLA [20]
|
|
0.65 (0.51 - 0.83)
|
|
0.0005
|
|
0.996
|
|
0.489
|
|
***
|
|
Lyon Diet Heart [21]
|
|
0.32 (0.17 - 0.52)
|
|
0.0003
|
|
1.000
|
|
0.275
|
|
***
Bảng trên đây còn cho thấy phân tích Bayes cung cấp thông tin ngoài kết quả của khoảng tin cậy 95%. Chẳng hạn như nghiên cứu 4S và MADIT-II có cùng RR (0.72) và tương đương khoảng tin cậy 95%, nhưng xác suất 4S giảm nguy cơ tử vong trên 10% (với luồng ý kiến hoài nghi) cho 4S là 61%, cao hơn so với MADIT-II (khoảng 32%).
Nói tóm lại, phương pháp phân tích và suy luận theo trường phái Bayes khác với trường phái tần số ở phát biểu về một kết quả nghiên cứu. Đối với trường pháp tần số (hay thống kê cổ điển), một kết quả nghiên cứu có thể "có ý nghĩa thống kê" hay "không có ý nghĩa thống kê" dựa vào một ngưỡng của trị số
*P *(như *P* < 0.05 hay *P* < 0.01), nhưng không cho chúng ta biết khả năng của giả thuyết. Trường phái Bayes cung cấp cho chúng ta một "đáp án" trực tiếp liên quan đến giả thuyết khoa học hay mức độ ảnh hưởng của một thuật can thiệp. Đối với trường phái thống kê cổ điển, mỗi kết quả nghiên cứu được diễn giải một cách đơn lẻ, không cần xem xét đến các kết quả khác hay kết quả của nghiên cứu trước. Tuy nhiên, đối với trường phái Bayes, kết quả nghiên cứu phải được xem xét cùng với các kết quả nghiên cứu trước hoặc kiến thức hiện hành. Hiện nay, phân tích và suy luận theo trường phái Bayes càng ngày càng phổ biến trong các nghiên cứu lâm sàng. Nhiều công trình nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên được thiết kế theo mô hình Bayes. Một số tập san y khoa quốc tế cũng khuyến khích các nhà nghiên cứu và tác giả nên sử dụng phân tích Bayes trong việc diễn giải kết quả nghiên cứu. Các chuyên gia tiên đoán rằng trường phái phân tích Bayes sẽ trở thành một phương pháp nghiên cứu chuẩn trong thế kỉ 21.
Tuy nhiên, phương pháp Bayes cũng có những hạn chế làm cho việc ứng dụng trường phái Bayes hơi khó khăn. Chẳng hạn như đối với phương pháp phân tích Bayes, việc quan trọng nhất là phải cung cấp các thông tin tiền định, và thông tin này có ảnh hưởng đến việc suy luận về kết quả hậu định. Vấn đề đặt ra là thông tin tiền định đến từ đâu và tính khách quan của thông tin này. Tuy nhiên, trong thời kì có nhiều nghiên cứu và nguồn thông tin như hiện nay, các phân tích tổng hợp (meta-analysis) thường là những nguồn thông tin tiền định quí báu. Nếu không có thông tin tiền định, chúng ta vẫn có thể sử dụng các luật phân phối thống kê (như mô tả trong phần 2 của bài viết này), chẳng hạn như phân phối theo luồng ý kiến trung dung, và trong trường hợp này thì kết quả phân tích của Bayes không khác nhau kết quả phân tích của trường phái cổ điển. Tuy nhiên, một lợi thế của trường phái Bayes là có thể ước tính khả năng của bất cứ một ảnh hưởng lâm sàng nào và ước số này có ý nghĩa lớn cho các quyết định lâm sàng.
Ngày nay, y khoa đặt nặng vào các chỉ tiêu lâm sàng (clinical outcome) và hướng dẫn (hay phác đồ) điều trị. Định hướng này chịu sự ảnh hưởng lớn của phương pháp suy luận xác suất trong quyết định lâm sàng. Một quyết định lâm sàng sáng suốt phải dựa vào bằng chứng khoa học, phải cân đối giữa dữ liệu nghiên cứu và các giá trị đạo đức cá nhân, và phương pháp Bayes là một cách tiếp cận lí tưởng đáp ứng các yêu cầu đó.
*Tài liệu tham khảo* *1. Howson C, Urbach P. Scientific Reasoning: The Bayesian Approach. La Salle, IL: Open Court, 1989.* *2. Goodman SN. Toward evidence-based medical statistics. 1: the P value fallacy. 2: the Bayes factor. Ann Intern Med 1999;130:995-1013.* *3. Browner W, Newman T. Are all significant P values created equal? The analogy between diagnostic tests and clinical research. JAMA 1987;257:2459-63.* *4. Spiegelhalter DJ, Myles JP, Jones DR, Abrams KR. Bayesian methods in health technology assessment: a review. Health Technol Assess 2000;4:1-130.* *5. Diamond GA, Forrester JS. Clinical trials and statistical verdicts: probable grounds for appeal. (correction in Ann Intern Med 1983;98: 1032). Ann Intern Med 1983;98:385-94.* *6. Brophy JM, Joseph L. Placing trials in context using Bayesian analysis: GUSTO revisited by Reverend Bayes. JAMA 1995;273:871-5.* *7. Nguyen TV, Pocock NA, Eisman JA. On the interpretation of bone mineral density measurements and its change. Special Article: J Clin Densitometry 2000; 3:107-19.* *8. Nguyen TV, Nelson AE, Howe CJ, Seibel MJ, Baxter RC, Handelsman DJ, Kazlauskas R, Ho KK. Within-subject variability and analytic imprecision of insulinlike growth factor axis and collagen markers: implications for clinical diagnosis and doping tests. Clin Chem 2008 Aug;54(8):1268-76.* *9. Nguyen TV. Interpretation of Randomized Controlled Trials of Fracture Prevention. IBMS BoneKEy, August 1, 2009; 6(8): 279 - 294.* *10. Nguyen ND, Wang CY, Eisman JA, Nguyen TV. On the association between statin and fracture: a Bayesian consideration. Bone. 2007 Apr;40(4):813-20.* *11. Nguyen TV. Pharmacogenetics of anti-resorptive therapy efficacy: a Bayesian interpretation. Osteoporos Int 2005 Aug;16(8):857-60. Invited Editorial.* *12. The Heart Outcomes Prevention Evaluation Study Investigators. Effects of an agiotensin converting enzyme inhibitor, ramipril on cardiovascular events in high-risk patients. New Engl J Med 2000; 342:145-53.* *13. The Platelet Glycoprotein IIb/IIIa in Unstable Angina Receptor Suppression Using Integrilin Therapy (PURSUIT) Trial Investigators. Inhibition of platelet glycoprotein IIb/IIIa with eptifibatide in patients with acute coronary syndromes. N Engl J Med 1998;339:436-43.* *14. The Heart Protection Study Collaborative Group. The MRC/BHF Heart Protection Study of cholesterol lowering with simvastatin in 20,536 high-risk individuals: a randomized placebo-controlled trial. Lancet 2002;360:7-22.* *15. The GUSTO Investigators. An international randomized trial comparing four thrombolytic strategies for acute myocardial infarction. N Engl J Med 1993;329:673-82.* *16. Dahlof B, Devereux RB, Kjeldsen SE, et al., the LIFE Study Group. Cardiovascular morbidity and mortality in the Losartan Intervention For Endpoint reduction in hypertension study (LIFE): a randomized trial against atenolol. Lancet 2002;359:995-1003.* *17. The Beta-blocker Heart Attack Trial Research Group. A randomized trial of propranolol in patients with acute myocardial infarction: I. Mortality results. JAMA 1982;247:1707-14.* *18. The Scandinavian Simvastatin Survival Study Group. Randomized trial of cholesterol lowering in 4,444 patients with coronary heart disease: the Scandinavian Simvastatin Survival Study (4S). Lancet 1994;344:1383-9.* *19. Moss AJ, Zareba W, Hall J, et al. Prophylactic implantation of a defibrillator in patients with myocardial infarction and reduced ejection fraction. N Engl J Med 2002;346:877-83.* *20. Sever PS, Dahlof B, Poulter NR, et al. Prevention of coronary and stroke events with atorvastatin in hypertensive patients who have average or lower-than-average cholesterol concentrations, in the Anglo-Scandinavian Cardiac Outcomes Trial-Lipid Lowering Arm (ASCOT-LLA): a multicentre randomized controlled trial. Lancet 2003;361:1149-58.* *21) de Lorgeril M, Salen P, Martin JL, et al. Mediterranean diet, traditional risk factors, and the rate of cardiovascular complications after myocardial infarction: final report of the Lyon Diet Heart Study. Circulation 1999;99:779-85.*

Vary: User-Agent


text:
Nov. 18, 2016
Nhật ký mở không số 15
Nhật ký mở không số 15
Cuối cùng, sau ba ngày lặng im trước chuyến công du của ông chủ tịch nước sang Cuba, nước “bạn xhcn” còn sót lại bên kia bán cầu, trưa 16/11/2016, lúc 12g05 (và cả bản tin lúc 19g00) VTV1 đã đưa tin:
Mọi tin tức hoạt động đi lại, tiếp kiến, hội đàm... chỉ được đưa tin một các “khiêm tốn” trên một vài tờ “báo không phát không” vào ngày 17/11/2016... Nhưng cũng ngày 17/11 thì có tin này trên VTV và một số tờ tin “nhanh nhẩu... đoảng”? (chưa chắc vì có thể là “có chỉ đạo”)
Nghĩa là đông đủ báo đưa tin cũng là lúc ông chủ tịch bắt đầu có mặt ở Perou!?.
Rõ ràng là chuyến đi “nửa thụt nửa thò” đã được (hay bị?) đưa tin “không đồng bộ”, không kịp thời và thiếu chính xác!
Như dzậy là... như thế nào dzậy???
Tớ thì chưa có đủ tư liệu để phán đoán xem cái chuyện công du này nó có mục đích gì khác với chuyến đi định “Bồi dưỡng thêm lòng tin ở chủ nghĩa xã hội: cho các đồng chí Cu có mòi “tự diễn biến nặng” từ cách đây cả 4 năm (4/2012) của ông tổng Trọng không??? Cũng như “nghe đâu” có chuyện trung tâm cộng sản Việt mới triệu tập gần trăm các loại “ma cộng quốc tế” đến học tập bồi dưỡng tư tưởng ML tại VN" nhưng không có một tin nào được lọt ra ngoài... Có lẽ là đã xảy ra chuyện gì động trời, động đất hay động đảng?
Thôi thì, trong lúc đi tìm tin tức, tớ post lại cái bài viết, cách đây 4 năm, khi anh Trọng, nhà ný nuận miền Bắc có vốn liếng sách vở o-la-gin Mắc-sờ-Lê, đang ở Cuba, sắp sang Brazil thì bị đóng xập cửa trước mũi vì bà tổng thông nước này sợ rét run trước những lời lẽ đe dọa:
Tớ cũng thầm mong sao cho: Bác Quang chớ có dại dột mà tụng kinh Mác-Lê trước một đất nước mà sau đại hội đảng lần VI và lần VII đã "tự diễn biến" nhiều lắm rồi đấy!
Mời bạn đọc lại ==> PHẤN ĐẤU KÍ SỐ 46 của tớ
Nhật ký mở không số 15
Nhật ký mở không số 15
THĂM CUBA LẦN NÀY, ÔNG QUANG LIỆU CÓ DÁM LẠI .... TỤNG KINH MÁC-LÊ?
Cuối cùng, sau ba ngày lặng im trước chuyến công du của ông chủ tịch nước sang Cuba, nước “bạn xhcn” còn sót lại bên kia bán cầu, trưa 16/11/2016, lúc 12g05 (và cả bản tin lúc 19g00) VTV1 đã đưa tin:
"Hôm nay, lúc... giờ (không có ngày) chủ tịch nước Trần đại Quang đã...”Rõ ràng, khác hẳn mấy tờ báo ruột như Q.Đ.N.D, C.A.N.D của đảng đã... trót đưa tin
“Đúng 13g15 ngày 15/11/2016... chiếc máy bay chở.... đã đỗ xuống sân bay J.Marti... Ra đón chủ tịch và phu nhân có phó chủ tịch... Salvador Valdes Mesa...”
Mọi tin tức hoạt động đi lại, tiếp kiến, hội đàm... chỉ được đưa tin một các “khiêm tốn” trên một vài tờ “báo không phát không” vào ngày 17/11/2016... Nhưng cũng ngày 17/11 thì có tin này trên VTV và một số tờ tin “nhanh nhẩu... đoảng”? (chưa chắc vì có thể là “có chỉ đạo”)
... Kết thúc chuyến thăm chính thức Cộng hòa Cuba, nhận lời mời của Tổng thống Peru Pedro Paplo Kuczynsky, Chủ tịch nước Trần Đại Quang và Phu nhân sẽ tham dự Tuần lễ Cấp cao lần thứ 24 của Diễn đàn hợp tác kinh tế châu Á – Thái Bình Dương (APEC) được tổ chức tại Lima, Peru từ ngày 17 – 20/11/2016. (Theo Vietnam+)
Nghĩa là đông đủ báo đưa tin cũng là lúc ông chủ tịch bắt đầu có mặt ở Perou!?.
Rõ ràng là chuyến đi “nửa thụt nửa thò” đã được (hay bị?) đưa tin “không đồng bộ”, không kịp thời và thiếu chính xác!
Như dzậy là... như thế nào dzậy???
Tớ thì chưa có đủ tư liệu để phán đoán xem cái chuyện công du này nó có mục đích gì khác với chuyến đi định “Bồi dưỡng thêm lòng tin ở chủ nghĩa xã hội: cho các đồng chí Cu có mòi “tự diễn biến nặng” từ cách đây cả 4 năm (4/2012) của ông tổng Trọng không??? Cũng như “nghe đâu” có chuyện trung tâm cộng sản Việt mới triệu tập gần trăm các loại “ma cộng quốc tế” đến học tập bồi dưỡng tư tưởng ML tại VN" nhưng không có một tin nào được lọt ra ngoài... Có lẽ là đã xảy ra chuyện gì động trời, động đất hay động đảng?
Thôi thì, trong lúc đi tìm tin tức, tớ post lại cái bài viết, cách đây 4 năm, khi anh Trọng, nhà ný nuận miền Bắc có vốn liếng sách vở o-la-gin Mắc-sờ-Lê, đang ở Cuba, sắp sang Brazil thì bị đóng xập cửa trước mũi vì bà tổng thông nước này sợ rét run trước những lời lẽ đe dọa:
“chủ nghĩa xã hội sẽ thắng lợi trên toàn thế giới vì nó là khát vọng muôn đời của xã hội loài người!”
Tớ cũng thầm mong sao cho: Bác Quang chớ có dại dột mà tụng kinh Mác-Lê trước một đất nước mà sau đại hội đảng lần VI và lần VII đã "tự diễn biến" nhiều lắm rồi đấy!
Mời bạn đọc lại ==> PHẤN ĐẤU KÍ SỐ 46 của tớ
Cụ Hải ơi! Sao bài này cụ lại cúp cái "phần Đuôi" nhưng rất quan trọng vì nó "nói rõ hơn" về những ý mới.Cuba không còn là bạn "đồng chí hướng" nữa ngay từ thời Tổng Trọng sang giảng dạo ML và Tuyên Giáo ít hoặc chậm đưa tin là còn để dò xét tình hình xem người CS Cuba "ra sao cái đã"!Cụ nên đưa thêm cái phần này trên Fb của cụ vào cho nỗ rệt hơn ý tưởng của cụ chứ không nên Hết đột ngột như thế! Kính cụ!Trả lờiXóa

markdown:
Nov. 18, 2016
### Nhật ký mở không số 15
Nhật ký mở không số 15
Cuối cùng, sau ba ngày lặng im trước chuyến công du của ông chủ tịch nước sang Cuba, nước “bạn xhcn” còn sót lại bên kia bán cầu, trưa 16/11/2016, lúc 12g05 (và cả bản tin lúc 19g00) VTV1 đã đưa tin:
Mọi tin tức hoạt động đi lại, tiếp kiến, hội đàm... chỉ được đưa tin một các “khiêm tốn” trên một vài tờ “báo không phát không” vào ngày 17/11/2016... Nhưng cũng ngày 17/11 thì có tin này trên VTV và một số tờ tin “nhanh nhẩu... đoảng”? (chưa chắc vì có thể là “có chỉ đạo”)
Nghĩa là đông đủ báo đưa tin cũng là lúc ông chủ tịch bắt đầu có mặt ở Perou!?.
Rõ ràng là chuyến đi “nửa thụt nửa thò” đã được (hay bị?) đưa tin “không đồng bộ”, không kịp thời và thiếu chính xác!
Như dzậy là... như thế nào dzậy???
Tớ thì chưa có đủ tư liệu để phán đoán xem cái chuyện công du này nó có mục đích gì khác với chuyến đi định “Bồi dưỡng thêm lòng tin ở chủ nghĩa xã hội: cho các đồng chí Cu có mòi “tự diễn biến nặng” từ cách đây cả 4 năm (4/2012) của ông tổng Trọng không??? Cũng như “nghe đâu” có chuyện trung tâm cộng sản Việt mới triệu tập gần trăm các loại “ma cộng quốc tế” đến học tập bồi dưỡng tư tưởng ML tại VN" nhưng không có một tin nào được lọt ra ngoài... Có lẽ là đã xảy ra chuyện gì động trời, động đất hay động đảng?
Thôi thì, trong lúc đi tìm tin tức, tớ post lại cái bài viết, cách đây 4 năm, khi anh Trọng, nhà ný nuận miền Bắc có vốn liếng sách vở o-la-gin Mắc-sờ-Lê, đang ở Cuba, sắp sang Brazil thì bị đóng xập cửa trước mũi vì bà tổng thông nước này sợ rét run trước những lời lẽ đe dọa:
Tớ cũng thầm mong sao cho:
Mời bạn đọc lại ==>
### Nhật ký mở không số 15
Nhật ký mở không số 15
# THĂM CUBA LẦN NÀY, ÔNG QUANG LIỆU CÓ DÁM LẠI .... TỤNG KINH MÁC-LÊ?
Cuối cùng, sau ba ngày lặng im trước chuyến công du của ông chủ tịch nước sang Cuba, nước “bạn xhcn” còn sót lại bên kia bán cầu, trưa 16/11/2016, lúc 12g05 (và cả bản tin lúc 19g00) VTV1 đã đưa tin:
"Hôm nay, lúc... giờ (không có ngày) chủ tịch nước Trần đại Quang đã...”Rõ ràng, khác hẳn mấy tờ báo ruột như Q.Đ.N.D, C.A.N.D của đảng đã... trót đưa tin
“Đúng 13g15 ngày 15/11/2016... chiếc máy bay chở.... đã đỗ xuống sân bay J.Marti... Ra đón chủ tịch và phu nhân có phó chủ tịch... Salvador Valdes Mesa...”
Mọi tin tức hoạt động đi lại, tiếp kiến, hội đàm... chỉ được đưa tin một các “khiêm tốn” trên một vài tờ “báo không phát không” vào ngày 17/11/2016... Nhưng cũng ngày 17/11 thì có tin này trên VTV và một số tờ tin “nhanh nhẩu... đoảng”? (chưa chắc vì có thể là “có chỉ đạo”)
... Kết thúc chuyến thăm chính thức Cộng hòa Cuba, nhận lời mời của Tổng thống Peru Pedro Paplo Kuczynsky, Chủ tịch nước Trần Đại Quang và Phu nhân sẽ tham dự Tuần lễ Cấp cao lần thứ 24 của Diễn đàn hợp tác kinh tế châu Á – Thái Bình Dương (APEC) được tổ chức tại Lima, Peru từ ngày 17 – 20/11/2016. (Theo Vietnam+)
Nghĩa là đông đủ báo đưa tin cũng là lúc ông chủ tịch bắt đầu có mặt ở Perou!?.
Rõ ràng là chuyến đi “nửa thụt nửa thò” đã được (hay bị?) đưa tin “không đồng bộ”, không kịp thời và thiếu chính xác!
Như dzậy là... như thế nào dzậy???
Tớ thì chưa có đủ tư liệu để phán đoán xem cái chuyện công du này nó có mục đích gì khác với chuyến đi định “Bồi dưỡng thêm lòng tin ở chủ nghĩa xã hội: cho các đồng chí Cu có mòi “tự diễn biến nặng” từ cách đây cả 4 năm (4/2012) của ông tổng Trọng không??? Cũng như “nghe đâu” có chuyện trung tâm cộng sản Việt mới triệu tập gần trăm các loại “ma cộng quốc tế” đến học tập bồi dưỡng tư tưởng ML tại VN" nhưng không có một tin nào được lọt ra ngoài... Có lẽ là đã xảy ra chuyện gì động trời, động đất hay động đảng?
Thôi thì, trong lúc đi tìm tin tức, tớ post lại cái bài viết, cách đây 4 năm, khi anh Trọng, nhà ný nuận miền Bắc có vốn liếng sách vở o-la-gin Mắc-sờ-Lê, đang ở Cuba, sắp sang Brazil thì bị đóng xập cửa trước mũi vì bà tổng thông nước này sợ rét run trước những lời lẽ đe dọa:
“chủ nghĩa xã hội sẽ thắng lợi trên toàn thế giới vì nó là khát vọng muôn đời của xã hội loài người!”
Tớ cũng thầm mong sao cho:
**Bác Quang chớ có dại dột mà tụng kinh Mác-Lê trước một đất nước mà sau đại hội đảng lần VI và lần VII đã "tự diễn biến" nhiều lắm rồi đấy!**
Mời bạn đọc lại ==>
Cụ Hải ơi! Sao bài này cụ lại cúp cái "phần Đuôi" nhưng rất quan trọng vì nó "nói rõ hơn" về những ý mới.Cuba không còn là bạn "đồng chí hướng" nữa ngay từ thời Tổng Trọng sang giảng dạo ML và Tuyên Giáo ít hoặc chậm đưa tin là còn để dò xét tình hình xem người CS Cuba "ra sao cái đã"!Cụ nên đưa thêm cái phần này trên Fb của cụ vào cho nỗ rệt hơn ý tưởng của cụ chứ không nên Hết đột ngột như thế! Kính cụ!Trả lờiXóa

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Identified-Payload-Type: application/xhtml+xml

Server: GSE

X-Content-Type-Options: nosniff

Cache-Control: private, max-age=0

X-XSS-Protection: 1; mode=block

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


text:
D.Pi vừa kiếm được vài pic của Golden Darkness đây , có mấy pic kute kinh nhá ....
nguồn : easycome.us
Vài Pic về Golden Darkness - Dành cho FC To love ru
MonkeyD.Pi On
D.Pi vừa kiếm được vài pic của Golden Darkness đây , có mấy pic kute kinh nhá ....
Đăng ký: Đăng Nhận xét (Atom)
olala olele !^^
Hớ hớ ... Bị điêng hả Ngài Hặn Fuck ;))
oh! nó điên mà !
điên cái đầu tui bậy ! >"< cha Ngân bỏ ngay từ Fuk nhá >"< ! NGân Kẹc Vn :))
Ngài Hặn Fuck nóng tứn Qué ;))
Cái chữ Phúc Và Fuck nó đồng âm nên tau xài đc ;))
Chữ K với Chữ Kẹc thì dính dáng gì tới nhau chớ :)
Mà chúc mừng nhá , Ông KenShin bên Ve chai mò đc tới đây chứng tỏ blog này trên google cũng ko bèo :)
=)) tụi gamevn nói gamek là game kẹc -> ngânk = ngân kẹc =))
Giải thíc dùm
Kon gái mà ăn với nói thế hả :|
Ế chồng đừng có mà kiếm anh Ngân này nhá :))
Nhân tiện bỏ cái xác minh từ đi coi , Bực mình quá x(
em hok có cần phải xác minh từ :) phẻ
:( đã nói giãi thíc dùm rùi mà !
cái xác minh từ àk , đễ xem
Cha ngân lãm nhảm hoài ! cha ế vợ hả:)
dễ thương quá
cực cute
nhưng sao trên nx ăn nói tục quá za?
làm ơn í tứ chút chút nhe
nhin la muon nghi toi xam hai roi

markdown:
D.Pi vừa kiếm được vài pic của Golden Darkness đây , có mấy pic kute kinh nhá ....
nguồn : easycome.us
##
[Vài Pic về Golden Darkness - Dành cho FC To love ru](http://toiiutruyentranh.blogspot.com/2009/05/vai-pic-ve-golden-darkness-danh-cho-fc.html)
MonkeyD.Pi On
D.Pi vừa kiếm được vài pic của Golden Darkness đây , có mấy pic kute kinh nhá ....
[](https://www.blogger.com/post-edit.g?blogID=8730377486975288366&postID=5412232622216055455&from=pencil)
![ ](http://www.blogger.com/img/icon18_edit_allbkg.gif)
Đăng ký:
olala olele !^^
Hớ hớ ... Bị điêng hả Ngài Hặn Fuck ;))
oh! nó điên mà !
điên cái đầu tui bậy ! >"< cha Ngân bỏ ngay từ Fuk nhá >"< ! NGân Kẹc Vn :))
Ngài Hặn Fuck nóng tứn Qué ;))
Cái chữ Phúc Và Fuck nó đồng âm nên tau xài đc ;))
Chữ K với Chữ Kẹc thì dính dáng gì tới nhau chớ :)
Mà chúc mừng nhá , Ông KenShin bên Ve chai mò đc tới đây chứng tỏ blog này trên google cũng ko bèo :)
=)) tụi gamevn nói gamek là game kẹc -> ngânk = ngân kẹc =))
Giải thíc dùm
Kon gái mà ăn với nói thế hả :|
Ế chồng đừng có mà kiếm anh Ngân này nhá :))
Nhân tiện bỏ cái xác minh từ đi coi , Bực mình quá x(
em hok có cần phải xác minh từ :) phẻ
:( đã nói giãi thíc dùm rùi mà !
cái xác minh từ àk , đễ xem
Cha ngân lãm nhảm hoài ! cha ế vợ hả:)
dễ thương quá
cực cute
nhưng sao trên nx ăn nói tục quá za?
làm ơn í tứ chút chút nhe
nhin la muon nghi toi xam hai roi


text:
skip to main
|
skip to sidebar
Truyện Tranh Online - IuTruyen.Com
0
Street Fighter 4! - Udon Comics - Update chương 1 - NEW !!!
MonkeyD.Pi
On
Nguồn:
http://thienhatruyen.forum-viet.net/
READ ONLINE - DOWNLOAD
Street Fighter 4! chương 1
-
MF
...
0 Responses "Street Fighter 4! - Udon Comics - Update chương 1 - NEW !!!"
Đăng nhận xét
Bài đăng Mới hơn
Bài đăng Cũ hơn
Trang chủ
Đăng ký:
Đăng Nhận xét (Atom)
Followers
About Me
MonkeyD.Pi
Xem hồ sơ hoàn chỉnh của tôi
Blog Archive
▼
2010
(352)
►
tháng hai
(235)
▼
tháng một
(117)
Confidential Confession - Tâm sự nữ sinh - Complet...
Chú bé Rồng - Update chap 192
Lost+Brain - Update chap 5
I"S - Update chap 96
Liar Game - Update chap 54
Long Hổ Môn - Điện ảnh mãn họa - Update Phần mở đầ...
Kyou Kara Maou - Update chap 11
Gakuen Alice - Học Viện Alice - Update chap 125
Crayon Shin-chan: Shin - Cậu bé bút chì - Update c...
Burning Hell - Completed
Hammer Session - Update chap 39
MELTY BLOOD - Update chap 8
Orochi: Blood - Completed
Liar Game - Roots of A - Update chap 1 - NEW !!!
NANA - Update chap 84
Shakugan no Shana - Update chap 10
Kashimashi: Girl Meets Girl - Update chap 20
+Anima - Update chap 4
Suicide Island - Đảo tự sát - Update chap 1 - NEW...
Hiệp Khách Giang Hồ - Update chap 353
Q & A - Update chap 9
I love my little sister - Boku wa Imouto ni Koi wo...
Franken Fran - Update chap 23
Dr. Slump - Update chap 4
Hapi Mari - Update chap 7
SIEGE - Marvel Comics - Update SIEGE #001
Rappi Rangai - Update chap 13
Ko Akuma Guardian - One Shot
Kare Ga Shoujo Manga Wo Yomuriyuu - One Shot
JoJo's Bizarre Adventure - Update chap 3
Omamori Himari - Update chap 38 - Hot in Here !!!...
Tenjou Tenge - Update chap 29
Full Metal Alchemist - Giả Kim Thuật - Update chap...
Gintama - Update chap 1a - NEW !!!
En Passant - Update chap 2
Zodiac P.I. - Update chap 3
Air Gear - Update chap 70
Thần Nông Liệt Sơn - Thần Binh Ngoại Truyện - Upda...
Street Fighter 4! - Udon Comics - Update chương 1 ...
Marugoto Anjuy Gakuen - Completed
Long Viêm Võ - Update chương 1 - NEW !!!
Bạo Quyền Hung Tinh - Completed
Absolute Boyfriend - Update chap 5
Khổng Tước Minh Vương - Completed
Spas-pa - Update chap 6
Persona 4 - Update chap 7
Ping - Update chap 14
Angel Heart - Update chap 35
Phong Lâm Hỏa Sơn - Completed
[BNT] Tru Tiên - Update chap 22
Ichaicha Railgun! - Update chap 3
Bishounen Shichihenge: One-shot
X-Men: Necrosha - Marvel Comics - Update #007
God Child - Update chap 10
Kamen Teacher - Update chap 24
Kandachime - Update chap 10 - Hot !!!
V for Vendetta - D.C Comics - Update chap 5
Real - Update chap 7
Fuan no Tane - Hạt giống của sự bất an - Updat cha...
Birthday Present - One Shot
Karneval - Update chap 2
Shinrei Tantei Yakumo - Thám tử tâm linh - Update ...
Mai-Hime - Update chap 1 - NEW !!!
Doki Doki Summer Beach: One-shot
History's Strongest Disciple Kenichi - Update chap...
Tekken Chinmi Legends - Hoàng Phi Hông III - Updat...
Chaosic Rune - Update chap 25
Ushio & Tora - Update chap 4
Ane-Doki - Completed
Pokemon: The Rise of Dakrai - Update chap 2
Bio-Meat: Nectar - Update chap 1 - NEW !!!
Kiwi wa Pet - Thú cưng của em - Update chap 6
Hana no Shizuku - Update chap 1 - NEW !!!
Fate/Stay Night - Update chap 12a
Spiral - Update chap 13 Download
Soul Eater - Update chap 9
The Sacred Blacksmith - Thợ rèn thần thánh - Updat...
Romeo x Juliet - Update chap 3
Rockman Zero - Megaman Zero - Update chap 6
Rockman X - Megaman X - Update chap 12a
Karate Shoukoushi Kohinata Minoru - Hội quán Karat...
Kurosagi - Con diệc đen - Update chap 12
Ga-rei - Update chap 29
Tantei Gishiki - Thám tử Gishiki - Update chap 1 -...
[ROG] Tru Tiên - Update chương 18
Star Ocean: Till The End Of Time - Update chap 4
AIKI - Update chap 4
Hot Gimmick - Update chap 2 - NEW !!!
Futagami Double: One-shot
Mayoi Neko Overrun! - Update chap 1c
Cyborg Granpa-G - Update chap 1 - NEW !!!
Gyo - Quái ngư - Completed
Một chút lãng mạn với thơ !!!
Chou yo Hana yo - Kìa bướm kìa hoa - Update chap 1...
Freezing - Update chap 10a
Watashi no Messiah-sama - Update chap 29
Uzumaki - Vòng xoắn ốc - Completed
The Ring - Vòng tròn bí ẩn - Completed
Street Fighter II Turbo - Udon Comics - Update #00...
Amazing Spider-Man Presents: Anti-Venom - New Ways...
►
2009
(329)
►
tháng mười hai
(57)
►
tháng mười một
(50)
►
tháng mười
(47)
►
tháng chín
(27)
►
tháng tám
(43)
►
tháng bảy
(77)
►
tháng sáu
(17)
►
tháng năm
(10)
►
tháng hai
(1)
►
2008
(3)
►
tháng mười một
(1)
►
tháng tám
(1)
►
tháng sáu
(1)
►
2007
(1)
►
tháng mười một
(1)
Labels
18+
(34)
Action
(199)
Adult
(6)
Adventure
(73)
Anime
(13)
baoluc
(2)
Comedy
(218)
Comic
(5)
Doujinshi
(1)
Download
(15)
Drama
(66)
ecchi
(113)
Fantasy
(121)
Gender Bender
(6)
harem
(11)
historical
(7)
Kinh di
(41)
Lolicon
(2)
martiall arts
(12)
Mature
(18)
maume
(1)
MonkeyD.Pi
(3)
mystery
(9)
Oneshot
(41)
psychological
(10)
Romance
(148)
School
(56)
School Life
(15)
sci-fi
(12)
Seinen
(40)
Shoujo
(65)
shoujo ai
(5)
Shounen
(176)
Shounen ai
(3)
SliceOfLife
(10)
Smut
(3)
Spots
(11)
Supernatural
(32)
suspense
(2)
Thể thao
(14)
tragedy
(6)
truyenchu
(5)
Tựa tiếng Anh: Bremen
(1)
Vui Cười
(5)
x-manga
(11)
© All Rights Reserved.
Truyện Tranh Online - IuTruyen.Com
Designed by
Web2Feel
Converted into
Blogger Templates
by
Theme Craft
0 Responses "Street Fighter 4! - Udon Comics - Update chương 1 - NEW !!!"
Đăng nhận xét

markdown:
skip to main
|
skip to sidebar
Truyện Tranh Online - IuTruyen.Com
0
Street Fighter 4! - Udon Comics - Update chương 1 - NEW !!!
MonkeyD.Pi
On
Nguồn:
http://thienhatruyen.forum-viet.net/
READ ONLINE - DOWNLOAD
Street Fighter 4! chương 1
-
MF
...
0 Responses "Street Fighter 4! - Udon Comics - Update chương 1 - NEW !!!"
Đăng nhận xét
Bài đăng Mới hơn
Bài đăng Cũ hơn
Trang chủ
Đăng ký:
Đăng Nhận xét (Atom)
Followers
About Me
MonkeyD.Pi
Xem hồ sơ hoàn chỉnh của tôi
Blog Archive
▼
2010
(352)
►
tháng hai
(235)
▼
tháng một
(117)
Confidential Confession - Tâm sự nữ sinh - Complet...
Chú bé Rồng - Update chap 192
Lost+Brain - Update chap 5
I"S - Update chap 96
Liar Game - Update chap 54
Long Hổ Môn - Điện ảnh mãn họa - Update Phần mở đầ...
Kyou Kara Maou - Update chap 11
Gakuen Alice - Học Viện Alice - Update chap 125
Crayon Shin-chan: Shin - Cậu bé bút chì - Update c...
Burning Hell - Completed
Hammer Session - Update chap 39
MELTY BLOOD - Update chap 8
Orochi: Blood - Completed
Liar Game - Roots of A - Update chap 1 - NEW !!!
NANA - Update chap 84
Shakugan no Shana - Update chap 10
Kashimashi: Girl Meets Girl - Update chap 20
+Anima - Update chap 4
Suicide Island - Đảo tự sát - Update chap 1 - NEW...
Hiệp Khách Giang Hồ - Update chap 353
Q & A - Update chap 9
I love my little sister - Boku wa Imouto ni Koi wo...
Franken Fran - Update chap 23
Dr. Slump - Update chap 4
Hapi Mari - Update chap 7
SIEGE - Marvel Comics - Update SIEGE #001
Rappi Rangai - Update chap 13
Ko Akuma Guardian - One Shot
Kare Ga Shoujo Manga Wo Yomuriyuu - One Shot
JoJo's Bizarre Adventure - Update chap 3
Omamori Himari - Update chap 38 - Hot in Here !!!...
Tenjou Tenge - Update chap 29
Full Metal Alchemist - Giả Kim Thuật - Update chap...
Gintama - Update chap 1a - NEW !!!
En Passant - Update chap 2
Zodiac P.I. - Update chap 3
Air Gear - Update chap 70
Thần Nông Liệt Sơn - Thần Binh Ngoại Truyện - Upda...
Street Fighter 4! - Udon Comics - Update chương 1 ...
Marugoto Anjuy Gakuen - Completed
Long Viêm Võ - Update chương 1 - NEW !!!
Bạo Quyền Hung Tinh - Completed
Absolute Boyfriend - Update chap 5
Khổng Tước Minh Vương - Completed
Spas-pa - Update chap 6
Persona 4 - Update chap 7
Ping - Update chap 14
Angel Heart - Update chap 35
Phong Lâm Hỏa Sơn - Completed
[BNT] Tru Tiên - Update chap 22
Ichaicha Railgun! - Update chap 3
Bishounen Shichihenge: One-shot
X-Men: Necrosha - Marvel Comics - Update #007
God Child - Update chap 10
Kamen Teacher - Update chap 24
Kandachime - Update chap 10 - Hot !!!
V for Vendetta - D.C Comics - Update chap 5
Real - Update chap 7
Fuan no Tane - Hạt giống của sự bất an - Updat cha...
Birthday Present - One Shot
Karneval - Update chap 2
Shinrei Tantei Yakumo - Thám tử tâm linh - Update ...
Mai-Hime - Update chap 1 - NEW !!!
Doki Doki Summer Beach: One-shot
History's Strongest Disciple Kenichi - Update chap...
Tekken Chinmi Legends - Hoàng Phi Hông III - Updat...
Chaosic Rune - Update chap 25
Ushio & Tora - Update chap 4
Ane-Doki - Completed
Pokemon: The Rise of Dakrai - Update chap 2
Bio-Meat: Nectar - Update chap 1 - NEW !!!
Kiwi wa Pet - Thú cưng của em - Update chap 6
Hana no Shizuku - Update chap 1 - NEW !!!
Fate/Stay Night - Update chap 12a
Spiral - Update chap 13 Download
Soul Eater - Update chap 9
The Sacred Blacksmith - Thợ rèn thần thánh - Updat...
Romeo x Juliet - Update chap 3
Rockman Zero - Megaman Zero - Update chap 6
Rockman X - Megaman X - Update chap 12a
Karate Shoukoushi Kohinata Minoru - Hội quán Karat...
Kurosagi - Con diệc đen - Update chap 12
Ga-rei - Update chap 29
Tantei Gishiki - Thám tử Gishiki - Update chap 1 -...
[ROG] Tru Tiên - Update chương 18
Star Ocean: Till The End Of Time - Update chap 4
AIKI - Update chap 4
Hot Gimmick - Update chap 2 - NEW !!!
Futagami Double: One-shot
Mayoi Neko Overrun! - Update chap 1c
Cyborg Granpa-G - Update chap 1 - NEW !!!
Gyo - Quái ngư - Completed
Một chút lãng mạn với thơ !!!
Chou yo Hana yo - Kìa bướm kìa hoa - Update chap 1...
Freezing - Update chap 10a
Watashi no Messiah-sama - Update chap 29
Uzumaki - Vòng xoắn ốc - Completed
The Ring - Vòng tròn bí ẩn - Completed
Street Fighter II Turbo - Udon Comics - Update #00...
Amazing Spider-Man Presents: Anti-Venom - New Ways...
►
2009
(329)
►
tháng mười hai
(57)
►
tháng mười một
(50)
►
tháng mười
(47)
►
tháng chín
(27)
►
tháng tám
(43)
►
tháng bảy
(77)
►
tháng sáu
(17)
►
tháng năm
(10)
►
tháng hai
(1)
►
2008
(3)
►
tháng mười một
(1)
►
tháng tám
(1)
►
tháng sáu
(1)
►
2007
(1)
►
tháng mười một
(1)
Labels
18+
(34)
Action
(199)
Adult
(6)
Adventure
(73)
Anime
(13)
baoluc
(2)
Comedy
(218)
Comic
(5)
Doujinshi
(1)
Download
(15)
Drama
(66)
ecchi
(113)
Fantasy
(121)
Gender Bender
(6)
harem
(11)
historical
(7)
Kinh di
(41)
Lolicon
(2)
martiall arts
(12)
Mature
(18)
maume
(1)
MonkeyD.Pi
(3)
mystery
(9)
Oneshot
(41)
psychological
(10)
Romance
(148)
School
(56)
School Life
(15)
sci-fi
(12)
Seinen
(40)
Shoujo
(65)
shoujo ai
(5)
Shounen
(176)
Shounen ai
(3)
SliceOfLife
(10)
Smut
(3)
Spots
(11)
Supernatural
(32)
suspense
(2)
Thể thao
(14)
tragedy
(6)
truyenchu
(5)
Tựa tiếng Anh: Bremen
(1)
Vui Cười
(5)
x-manga
(11)
© All Rights Reserved.
Truyện Tranh Online - IuTruyen.Com
Designed by
Web2Feel
Converted into
Blogger Templates
by
Theme Craft
## 0 Responses "Street Fighter 4! - Udon Comics - Update chương 1 - NEW !!!"
## Đăng nhận xét


text:
Trang Chủ |
Góp Ý |
Trợ Giúp |
Tuyển Dụng |
Sơ Đồ Web
Xem bảng giá vé xe
Liên hệ đặt vé. Gọi: (08) 6683 7784~85
liên hệ đặt vé. Gọi:(08) 6683 7784~85
Xem bảng giá vé
liên hệ đặt vé. Gọi:(08) 6683 7784~85
liên hệ đặt vé. Gọi: (08) 6683 7784~85
liên hệ đặt vé. Gọi(08) 6683 7784~85
liên hệ đặt vé. Gọi: (08) 6683 7784~85
Xem bảng giá vé
Mùa Hè sôi động với Jetstar Pacific và JCB!Ưu đãi trên ...
1. Thời gian khuyến mãi: 9h - 23h59 ngày 2/6/20172. Giá vé ...
(Vietjet, TP.HCM, 13/5/2017) – Vietjet mở bán vé đường bay ...
(Vietjet, TP.HCM, 20/02/2017) – Đón chào tháng 3 với kế ...
Chấp nhận:

markdown:
-
[Hãng Xe Chạy Cùng Tuyến](#)
-
HCM đi các tỉnh Miền Bắc
-
HCM đi các tỉnh Miền Trung
-
HCM đi các tỉnh Tây Nguyên
-
HCM đi các tỉnh Nam Bộ
-
HCM đi các tỉnh Tây Nam Bộ
| |![]()
|
|
##
|
|
## Danh sách các hãng xe cùng chạy tuyến Sài Gòn đi các tỉnh Miền Trung
Xe khách HCM đi Hà Tĩnh | Xe khách Sài Gòn đi Quảng Bình | Xe khách Sài Gòn đi Quảng Trị | Xe khách Sài Gòn đi Huế | Xe khách Sài Gòn đi Đà Nẵng | Xe khách Sài Gòn đi Quảng Nam | Xe khách Sài Gòn đi Quy Nhơn | Xe khách Sài Gòn đi Quảng Ngãi | Xe khách Sài Gòn đi Nha Trang | Xe khách Sài Gòn đi Phan Thiết | Xe khách Sài Gòn đi Ninh Thuận
**Mùa Hè sôi động với Jetstar Pacific và JCB!**
Ưu đãi trên ...

WARC-Truncated: length

Connection: close

Pragma: no-cache

P3P: CP="NOI ADM DEV PSAi COM NAV OUR OTRo STP IND DEM"

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

X-Content-Encoded-By: Joomla! 1.5

Content-Type: text/html; charset=utf-8


text:
Giỏ hàng của bạn
(
0
Sản phẩm)
muachung
Hướng dẫn đặt hàng
Trang chủ
Tin tức
Giới thiệu
Đóng khung tranh
Phụ kiện thêu
Vải thêu
Kim thêu
Chỉ thêu
Kéo cắt chỉ
Kéo gỡ chỉ
Khung thêu
Cái cuộn chỉ
Chart thêu
Ruột đồng hồ
Bút chấm
Dịch vụ
Chuyển ảnh thành chart
Thêu tranh theo yêu cầu
Giao hàng
Hướng dẫn thêu
Tuyển dụng
Liên hệ
Kinh doanh 01
Hotline:
0966.656.248(Zalo từ 8h30 - 22h)
Hotline:
0946.448.449(Zalo từ 8h30 - 23h)
Tranh thêu tình yêu
Tranh thêu phong cảnh
Tranh thêu hoa cỏ
Tranh thêu hoạt hình
Tranh thêu người
Tranh thêu động vật
Tranh thêu móc chìa khóa
Tranh thêu hoa quả
Tranh thêu thư pháp
Tranh thêu túi điện thoại
Tranh thêu gối
Tranh thêu đồng hồ
Tranh thêu 3D, 5D, 6D
Tranh không in siêu rẻ
Tranh thêu tứ quý
Tranh thêu tôn giáo
TRANH IN MÀU 50.000 đ
Tranh gắn đá hoa cỏ
Tranh gắn đá tứ quý
Tranh gắn đá thư pháp
Tranh gắn đá động vật
Tranh gắn đá phong cảnh
Tranh gắn đá người
Tranh gắn đá tôn giáo
Sản phẩm
Mã số :
Kích thước
:
Giá: 0
0
Mua hàng
Kinh doanh 01
Hotline:
0966.656.248(Zalo từ 8h30 - 22h)
Hotline:
0946.448.449(Zalo từ 8h30 - 23h)
Địa chỉ: Siêu thị Big C Thăng Long, 222 Trần Duy Hưng, Cầu Giấy, Hà Nội.(Quý khách gửi xe máy ở bãi xe Big C Thăng Long chắc chắn sẽ "phải" đi qua gian hàng của Toptranh)
Showroom mở cửa từ 8h đến 22h tất cả các ngày trong tuần.
Xem vị trí của TOPTRANH trong TTTM Big C Thăng Long
Để đặt hàng nhanh nhất, Quý khách hàng có thể gọi hoặc nhắn tin
mã số
của bức tranh qua 2 số di động trên, chúng tôi sẽ gọi lại ngay để xác nhận đơn hàng.
Với khách hàng ở nội thành Hà Nội, chúng tôi sẽ trực tiếp đi giao trong ngày.
Toptranh sẽ giao hàng và thanh toán tại nhà cho dù Quý khách ở
bất kỳ
đâu(Toptranh hợp tác với Tổng công ty bưu điện Việt Nam - VNPT, đơn vị này sẽ thay Toptranh giao hàng tới tận tay và thanh toán trực tiếp với Quý khách hàng)
Thêm vào giỏ hàng
Giới thiệu
Giới thiệu chung
Hỗ trợ mua hàng
Hướng dẫn mua hàng online
Các hình thức thanh toán
Các hình thức mua hàng:
Dịch vụ
Chuyển ảnh thành chart
Thêu tranh theo yêu cầu
Giao hàng
Liên hệ
Liên hệ / Góp ý
Bản đồ
Sơ đồ site
Liên kết web
ao dong phuc
Copyright © 2011 | toptranh.com
Điện thoại : Hotline: 0966.656.248 | Hotline 0946.448.449(Từ 8h30- 23h) - Email:
toptranh@gmail.com
Địa chỉ: Siêu thị Big C Thăng Long, 222 Trần Duy Hưng, Cầu Giấy, Hà Nội.(Quý khách gửi xe máy ở bãi xe Big C Thăng Long chắc chắn sẽ "phải" đi qua gian hàng của Toptranh)
Showroom mở cửa từ 8h đến 22h tất cả các ngày trong tuần.
Xem vị trí của TOPTRANH trong TTTM Big C Thăng Long
Để đặt hàng nhanh nhất, Quý khách hàng có thể gọi hoặc nhắn tin
mã số
của bức tranh qua 2 số di động trên, chúng tôi sẽ gọi lại ngay để xác nhận đơn hàng.
Với khách hàng ở nội thành Hà Nội, chúng tôi sẽ trực tiếp đi giao trong ngày.
Toptranh sẽ giao hàng và thanh toán tại nhà cho dù Quý khách ở
bất kỳ
đâu(Toptranh hợp tác với Tổng công ty bưu điện Việt Nam - VNPT, đơn vị này sẽ thay Toptranh giao hàng tới tận tay và thanh toán trực tiếp với Quý khách hàng)

Server: Apache


text:
: 028. 6284 0018
: 028. 66600499
: 028 5403 7612
: cotden.vn@gmail.com
: Trudenchieusang.com.vn
: Bản đồ vị trí công ty
: 0918 377 468 ( Mai Hương )
: 098 4567 468 ( Mr.Đức Hùng )
: 0981 823 455 ( Ms. Hạnh )
: 094748 0886 ( Mr Hoàng )
Sản xuất tại: Chiếu sáng Miền Nam
Công suất: 84w
Sử dụng: Chiếu sáng đường Phố
Bảo hành: 3 Năm
Giá bán: Call
Công suất (W) 84
Quang thông (Lm) 19.600
Trọng lượng (kg) 6.2
Chip led: NICHIA – MADE IN JAPAN,Epistar (ĐÀI LOAN)
Mạch điều khiển MEAN WELL,Done
Nhiệt độ mầu (CRT) 2700K – 6500k
Độ hoàn mầu (CRI) >70
Góc chiếu sáng (độ) 65ox135o/85ox135o/120o
Điện áp 100-240 VAC, 50/60 Hz
Tuổi thọ >50.000 giờ
Cấp bảo vệ (IP) IP 66
Vật liệu vỏ Nhôm hợp kim + Kính cường lựcMua ngay
Top
Home

markdown:
: 028. 6284 0018
: 028. 66600499
: 028 5403 7612
: cotden.vn@gmail.com
: Trudenchieusang.com.vn
: Bản đồ vị trí công ty
:
**0918 377 468** **( Mai Hương )**
:
**098 4567 468 ** **( Mr.Đức Hùng )**
:
**0981 823 455** **( Ms. Hạnh )**
:
**094748 0886** **( Mr Hoàng )**
Sản xuất tại:
**Chiếu sáng Miền Nam**
Công suất:
**84w**
Sử dụng:
**Chiếu sáng đường Phố**
Bảo hành:
**3 Năm**
Giá bán:
**Call**
Công suất (W) 84
Quang thông (Lm) 19.600
Trọng lượng (kg) 6.2
Chip led: NICHIA – MADE IN JAPAN,Epistar (ĐÀI LOAN)
Mạch điều khiển MEAN WELL,Done
Nhiệt độ mầu (CRT) 2700K – 6500k
Độ hoàn mầu (CRI) >70
Góc chiếu sáng (độ) 65ox135o/85ox135o/120o
Điện áp 100-240 VAC, 50/60 Hz
Tuổi thọ >50.000 giờ
Cấp bảo vệ (IP) IP 66
Vật liệu vỏ Nhôm hợp kim + Kính cường lực
Top
Home

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Vary: Accept-Encoding,User-Agent


text:
Cập nhật thông tin về thời gian đào tạo Văn bằng 2 Cao đẳng Vật lý trị liệu TP.HCM năm 2018 sẽ giúp thí sinh nắm rõ chương trình đào tạo mới nhất.
Không kém phần quan trọng như điều kiện xét tuyển, thời gian đào tạo là vấn đề tiếp theo mà thí sinh cần phải quan tâm nhằm hiểu rõ hơn về chương trình đào tạo cũng như các mốc thời gian được áp dụng với từng đối tượng đầu vào. Vậy thời gian đào tạo Văn bằng 2 Cao đẳng Vật lý trị liệu TP.HCM năm 2018 như thế nào?
Thời gian học Văn bằng 2 Cao đẳng Kỹ thuật Vật lý trị liệu TP.HCM
Thông tư 03/2017/TT-BLĐTBXH của Bộ Lao động Thương binh và xã hội về “Quy trình xây dựng, ban hành chương trình; biên soạn, thẩm định giáo trình đào tạo trình độ Trung cấp, Cao đẳng” có quy định Thời gian học cấp bằng Cao đẳng chính quy theo niên chế kéo dài từ 2 – 3 năm. Trong đó khối lượng kiến thức tối thiểu là 60 tín chỉ theo từng ngành nghề đào, bao gồm thời gian học lý thuyết và thực hành phải theo tỷ lệ: thực hành chiếm 50% – 70%; lý thuyết chiếm 30% – 50%.
Theo đó, Cao đẳng Y Dược TP.HCM thực hiện chương trình đào tạo Văn bằng 2 Cao đẳng Kỹ thuật Vật lý trị liệu có thể lựa chọn hình thức đào tạo chính quy hay vừa làm vừa học buổi tối hoặc thứ 7 chủ nhật để tích luỹ các tín chỉ môn học để phù hợp với điều kiện kinh tế và điều kiện làm việc của bản thân, tránh lãng phí thời gian phải học tập trung tại trường mà không tham gia lao động, sản xuất ở cơ quan gây lãng phí nguồn lực xã hội. Người học Văn bằng 2 Cao đẳng Kỹ thuật Vật lý trị liệu khi tham gia đào tạo theo hình thức vừa làm vừa học được miễn giảm các môn học, mô-đun, tín chỉ đã tích lũy được ở các Trường Cao đẳng – Đại học trước đó; khi học các môn học, mô- đun, tín chỉ cụ thể, người học sẽ được giảng viên Cao đẳng Y Dược TP.HCM hướng dẫn thực hành kỹ năng nghề theo nội dung, yêu cầu của môn học, mô – đun mà người học chưa học hoặc chưa làm được đầy đủ, thành thạo.
Trong chương trình Văn bằng 2 Cao đẳng Vật lý trị liệu tại TP.HCM, thời gian đào tạo được rút ngắn nhờ thí sinh đã được giảm tải các môn học đã hoàn thành từ chương trình văn bằng 1. Theo đó, thời gian đào tạo Văn bằng 2 Cao đẳng Kỹ thuật Vật lý trị liệu – Cao đẳng Y Dược TP.HCM dài nhất là 2 năm do tùy thuộc vào các đối tượng đầu vào như sau:
- Thời gian đào tạo 18 tháng: Áp dụng với đối tượng thí sinh đã tốt nghiệp Cao đẳng trở lên các chuyên ngành thuộc nhóm ngành sức khỏe như Cao đẳng Điều dưỡng, Cao đẳng Kỹ thuật Xét nghiệm, Cao đẳng Dược,…
- Thời gian đào tạo 2 năm: Áp dụng với đối tượng thí sinh đã tốt nghiệp Cao đẳng trở lên các chuyên ngành ngoài nhóm ngành sức khỏe.
Hồ sơ tuyển sinh Văn bằng 2 Cao đẳng Vật lý trị liệu TP.HCM
Với những bước đi chất lượng và vững vàng, Cao đẳng Y Dược TPHCM là địa chỉ đào tạo chất lượng cao phục vụ nhu cầu chăm sóc sức khỏe của xã hội và người dân. Năm 2018, nhà trường tiếp tục tuyển sinh Văn bằng 2 Cao đẳng Kỹ thuật Vật lý trị liệu – Phục hồi chức năng trên phạm vi cả nước, không phân biệt dân tộc, vùng miền, tôn giáo với điều kiện thí sinh đã có một văn bằng trình độ Cao đẳng trở lên.
Bên cạnh đó, thí sinh cần chuẩn bị hồ sơ đăng ký tuyển sinh Văn bằng 2 Cao đẳng Kỹ thuật vật lý trị liệu TP.HCM bao gồm các loại giấy tờ sau:
- 01 Bộ hồ sơ xét tuyển Cao đẳng theo mẫu của trường.
- 02 Bản sao Bảng điểm + Bằng tốt nghiệp Cao đẳng hoặc Đại học (photo có công chứng).
- 04 Ảnh 3 × 4 (Ảnh mới chụp trong vòng 6 tháng gần nhất)
- 01 Bản sao giấy khai sinh (có công chứng của chính quyền địa phương)
- Các giấy tờ chứng minh đối tượng ưu tiên khác (nếu có).
- 02 phong bì có dán sẵn tem, ghi rõ họ tên + địa chỉ liên lạc + số điện thoại của người học.
Với kinh nghiệm đào tạo chất lượng như Cao đằng Y Dược TP.HCM, Văn bằng 2 Cao đẳng Kỹ thuật vật lý trị liệu sẽ giúp các thí sinh đạt được ước mơ của mình nhanh chóng.

markdown:
**Cập nhật thông tin về thời gian đào tạo Văn bằng 2 Cao đẳng Vật lý trị liệu TP.HCM năm 2018 sẽ giúp thí sinh nắm rõ chương trình đào tạo mới nhất.** ![Thông tin thời gian đào tạo Văn bằng 2 Cao đẳng Vật lý trị liệu TP.HCM Thông tin thời gian đào tạo Văn bằng 2 Cao đẳng Vật lý trị liệu TP.HCM](http://truongcaodangyduoctphcm.com.vn/wp-content/uploads/2018/01/500-1.png)
*Thông tin thời gian đào tạo Văn bằng 2 Cao đẳng Vật lý trị liệu TP.HCM*
Không kém phần quan trọng như điều kiện xét tuyển, thời gian đào tạo là vấn đề tiếp theo mà thí sinh cần phải quan tâm nhằm hiểu rõ hơn về chương trình đào tạo cũng như các mốc thời gian được áp dụng với từng đối tượng đầu vào. Vậy thời gian đào tạo
**như thế nào? Văn bằng 2 Cao đẳng Vật lý trị liệu TP.HCM năm 2018 **
**Thời gian học Văn bằng 2 Cao đẳng Kỹ thuật Vật lý trị liệu TP.HCM**
Thông tư 03/2017/TT-BLĐTBXH của Bộ Lao động Thương binh và xã hội về “Quy trình xây dựng, ban hành chương trình; biên soạn, thẩm định giáo trình đào tạo trình độ Trung cấp, Cao đẳng” có quy định Thời gian học cấp bằng Cao đẳng chính quy theo niên chế kéo dài từ 2 – 3 năm. Trong đó khối lượng kiến thức tối thiểu là 60 tín chỉ theo từng ngành nghề đào, bao gồm thời gian học lý thuyết và thực hành phải theo tỷ lệ: thực hành chiếm 50% – 70%; lý thuyết chiếm 30% – 50%.
Theo đó, Cao đẳng Y Dược TP.HCM thực hiện chương trình đào tạo Văn bằng 2 Cao đẳng Kỹ thuật Vật lý trị liệu có thể lựa chọn hình thức đào tạo chính quy hay vừa làm vừa học buổi tối hoặc thứ 7 chủ nhật để tích luỹ các tín chỉ môn học để phù hợp với điều kiện kinh tế và điều kiện làm việc của bản thân, tránh lãng phí thời gian phải học tập trung tại trường mà không tham gia lao động, sản xuất ở cơ quan gây lãng phí nguồn lực xã hội. Người học Văn bằng 2 Cao đẳng Kỹ thuật Vật lý trị liệu khi tham gia đào tạo theo hình thức vừa làm vừa học được miễn giảm các môn học, mô-đun, tín chỉ đã tích lũy được ở các Trường Cao đẳng – Đại học trước đó; khi học các môn học, mô- đun, tín chỉ cụ thể, người học sẽ được giảng viên Cao đẳng Y Dược TP.HCM hướng dẫn thực hành kỹ năng nghề theo nội dung, yêu cầu của môn học, mô – đun mà người học chưa học hoặc chưa làm được đầy đủ, thành thạo.
![Công việc của Kỹ thuật viên Vật lý trị liệu - Phục hồi chức năng Công việc của Kỹ thuật viên Vật lý trị liệu - Phục hồi chức năng](http://truongcaodangyduoctphcm.com.vn/wp-content/uploads/2018/01/vltr500-1.png)
*Công việc của Kỹ thuật viên Vật lý trị liệu – Phục hồi chức năng*
Trong chương trình
[Văn bằng 2 Cao đẳng Vật lý trị liệu](http://truongcaodangyduoctphcm.com.vn/van-bang-2-cao-dang-ky-thuat-vat-ly-tri-lieu) **Áp dụng với đối tượng thí sinh đã tốt nghiệp Cao đẳng trở lên các chuyên ngành thuộc nhóm ngành sức khỏe như Cao đẳng Điều dưỡng, Cao đẳng Kỹ thuật Xét nghiệm, Cao đẳng Dược,…** *Thời gian đào tạo 18 tháng:* **Áp dụng với đối tượng thí sinh đã tốt nghiệp Cao đẳng trở lên các chuyên ngành ngoài nhóm ngành sức khỏe.** *Thời gian đào tạo 2 năm:*
**Hồ sơ tuyển sinh Văn bằng 2 Cao đẳng Vật lý trị liệu TP.HCM**
Với những bước đi chất lượng và vững vàng, Cao đẳng Y Dược TPHCM là địa chỉ đào tạo chất lượng cao phục vụ nhu cầu chăm sóc sức khỏe của xã hội và người dân. Năm 2018, nhà trường tiếp tục tuyển sinh Văn bằng 2 Cao đẳng Kỹ thuật Vật lý trị liệu – Phục hồi chức năng trên phạm vi cả nước, không phân biệt dân tộc, vùng miền, tôn giáo với điều kiện thí sinh đã có một văn bằng trình độ Cao đẳng trở lên.
Bên cạnh đó, thí sinh cần chuẩn bị hồ sơ đăng ký
** bao gồm các loại giấy tờ sau: tuyển sinh Văn bằng 2 Cao đẳng Kỹ thuật vật lý trị liệu TP.HCM**
- 01 Bộ hồ sơ xét tuyển Cao đẳng theo mẫu của trường.
- 02 Bản sao Bảng điểm + Bằng tốt nghiệp Cao đẳng hoặc Đại học (photo có công chứng).
- 04 Ảnh 3 × 4 (Ảnh mới chụp trong vòng 6 tháng gần nhất)
- 01 Bản sao giấy khai sinh (có công chứng của chính quyền địa phương)
- Các giấy tờ chứng minh đối tượng ưu tiên khác (nếu có).
- 02 phong bì có dán sẵn tem, ghi rõ họ tên + địa chỉ liên lạc + số điện thoại của người học.
Với kinh nghiệm đào tạo chất lượng như
**, Văn bằng 2 Cao đẳng Kỹ thuật vật lý trị liệu sẽ giúp các thí sinh đạt được ước mơ của mình nhanh chóng. Cao đằng Y Dược TP.HCM**


text:
Biển led ma trận là loại biển chữ chạy được lập trình trên bảng mạch điện tử, nội dung hoàn toàn có thể thay đổi một cách dễ dàng trên biển led ma trận, với việc sử dụng phần mềm led show bạn có thể thay đổi nội dung quảng cáo theo từng thời điểm khác nhau và chiến lược quảng cáo khác nhau.
Khung biển led ma trận được làm từ sắt hộp hoặc nhôm hộp chắc chắn, xung quanh ốp aluminium hoặc mica giống như biển hộp đèn.
Nguồn điện dùng cho led ma trận là nguồn đổi dòng 5v cung cấp điện cho bảng mạch điều khiển dùng để ghi nhớ chương trình.
Dưới đây là một số mẫu biển led ma trận đẹp do công ty quảng cáo thiết kế:
Biển led ma trận sàn giao dịch bất động sản Thiên Kim
Biển led ma trận “kính chào quý khách”
Biển led ma trận shops thời trang đẹp
Ngoài ra còn rất nhiều mẫu biển quảng cáo led ma trận mà chúng tôi đã thiết kế và thi công trong những năm qua, quý khách vui lòng liên hệ với chúng tôi để được tư vấn kỹ hơn.

markdown:
Biển led ma trận là loại biển chữ chạy được lập trình trên bảng mạch điện tử, nội dung hoàn toàn có thể thay đổi một cách dễ dàng trên biển led ma trận, với việc sử dụng phần mềm led show bạn có thể thay đổi nội dung quảng cáo theo từng thời điểm khác nhau và chiến lược quảng cáo khác nhau.
Khung
**biển led ma trận** được làm từ sắt hộp hoặc nhôm hộp chắc chắn, xung quanh ốp aluminium hoặc mica giống như biển hộp đèn.
Nguồn điện dùng cho led ma trận là nguồn đổi dòng 5v cung cấp điện cho bảng mạch điều khiển dùng để ghi nhớ chương trình.
**Dưới đây là một số mẫu biển led ma trận đẹp do công ty quảng cáo thiết kế:**
Biển led ma trận sàn giao dịch bất động sản Thiên Kim
Biển led ma trận “kính chào quý khách”
Biển led ma trận shops thời trang đẹp
Ngoài ra còn rất nhiều mẫu biển quảng cáo led ma trận mà chúng tôi đã thiết kế và thi công trong những năm qua, quý khách vui lòng liên hệ với chúng tôi để được tư vấn kỹ hơn.

Server: LiteSpeed

Accept-Ranges: bytes

Vary: Accept-Encoding