Đọc kết quả nghiên cứu vaccine Nanocovax

GS Nguyễn văn Tuấn

Nhiều bạn cứ gởi message riêng bảo tôi bình luận về kết quả thử nghiệm lâm sàng giai đoạn II về Nanocovax. Thú thiệt là tôi không có hứng làm việc đó. Thôi thì thay vì bình luận về kết quả, tôi sẽ ghi lại vài nhận xét của tôi về bài báo.

Theo Vnexpress thì ‘Nanocovax đạt hiệu quả bảo vệ 90%‘. Trước đây chừng 2 tháng thì vaccine này ‘đáp ứng kháng thể với protein S1 đạt 99,4%‘. Nói chung là những tin tốt, nhưng lúc đó thì chưa có dữ liệu được báo cáo trước công chúng. Nay thì một số dữ liệu thử nghiệm đã được báo cáo dưới dạng preprint [1], tức chưa qua bình duyệt hay trên một tập san nào.

Thông thường, ngày nay nhiều nghiên cứu trước khi công bố trên một tập san thì tác giả upload lên một trạm preprint. Cũng có khi tập san yêu cầu tác giả phải upload lên một preprint. Cách làm này cũng giống như ‘trình làng’ hay ‘ra mắt’ nghiên cứu trước công chúng. Mục đích chánh là để công chúng hay giới khoa học bình luận và góp ý.

Tôi đã đọc bài báo ngay từ lúc upload, nhưng nay mới có dịp ngồi xuống viết vài dòng nhận xét. Những nhận xét dưới đây cũng có thể xem là những góp ý cho nhóm tác giả. Tôi không quen nhóm tác giả và cũng chẳng có liên quan gì đến công trình nghiên cứu, nên tôi nghĩ mình ‘độc lập’ ở đây.

Tôi làm biên tập học thuật (academic editor) và chuyên gia bình duyệt (expert reviewer) cho nhiều tập san y khoa, nên những nhận xét này viết ra trong vai trò đó, và trong thân tình giữa người Việt với nhau (do đó, tôi không dùng tiếng Anh).

1. TÓM TẮT

Bài báo báo cáo kết quả 2 thử nghiệm lâm sàng giai đoạn I và II.

Thử nghiệm giai đoạn I gồm 60 người, và giai đoạn II gồm 560 người được chia thành 4 nhóm như sau:

• nhóm liều lượng thấp (25 mcg): 161 người;

• nhóm liều lượng trung (50 mcg): 160 người;

• nhóm liều lượng cao (75 mcg): 159 người;

• nhóm chứng: 80 người.

Mục tiêu của thử nghiệm giai đoạn I là xem có phản ứng phụ (adverse event). Trong số 60 người được theo dõi từ 17/12/2020 (chia thành 3 nhóm: 20 người nhận liều 25 mcg, 20 người nhóm 50 mcg, và 20 người 75 mcg). Kết quả là zero, không có bất cứ phản ứng nào được xem là ‘serious’ cả.

Với thử nghiệm giai đoạn II, mục tiêu chánh là đánh giá độ an toàn của vaccine. Do đó, chỉ số chánh là “reactogenicity”, hay nói theo ngôn ngữ thuờng dân là các phản ứng viêm như đau ở chỗ tiêm, da màu đỏ, sưng, sốt, yếu cơ và nhức đầu. Nói chung, các biến chứng này chiếm khoảng 23-30% tổng số, và nhẹ.

Nhưng nghiên cứu có ghi nhận 12 ca hypthermia (giảm thân nhiệt), chiếm 2,1% tổng số, có thể xem là tương đối quan trọng.

Các nhà nghiên cứu còn đo lường chỉ số như “anti-S IgG antibody”, có nghĩa là kháng thể đặc hiệu chống lại SARS-Cov-2. Các tác giả kết luận rằng “Up to 42 days, Nanocovax vaccine was safe, well tolerated and induced robust immune responses. We propose using Nanocovax 25 mcg for Phase 3 to evaluate the vaccine efficacy“. (Đến ngày 42, nanocovax an toàn và cho ra đáp ứng miễn dịch tốt. Chúng tôi đề nghị dùng Nanocovax 25 mcg cho thử nghiệm lâm sàng giai đoạn III). Tôi nghĩ kết quả trình bày nhứt quán với kết luận.

Kết luận này khiêm tốn hơn và không giống như trên báo chí tiếng Việt nói về hiệu quả bảo vệ 90%.

Tuy nhiên, phần hai của kết luận thì thật ra nhóm nghiên cứu không đề nghị nữa, mà họ đã và đang thực hiện thử nghiệm giai đoạn 3!

2. CHI TIẾT VỀ NGHIÊN CỨU

Đi vào chi tiết nghiên cứu thì hơi phức tạp hơn những gì kết luận. Tôi nghĩ đây cũng là một bài học cho những ai học về nghiên cứu khoa học và xuất bản khoa học. Ở đây, tôi chỉ nêu lên vài điểm để tác giả có thể cải thiện bài báo tốt hơn nhưng đồng thời cũng để ‘entertain’ các bạn đọc về quy trình nghiên cứu khoa học. Tôi đánh số để các bạn dễ theo dõi.

2.1. Tình nguyện viên

Theo bài báo, nghiên cứu tuyển những tình nguyện viên khoẻ mạnh và không mang thai (nữ giới), tuổi từ 18 trở lên với BMI trong khoảng 17 đến 35.

Tôi nghĩ cách cung cấp thông tin như vậy cũng được, nhưng chưa đầy đủ. Lý do là các số liệu từ tình nguyện viên có ý nghĩa ‘external validity’ (hợp lý ngoại tại), cho nên tác giả nên mô tả kỹ hơn, như họ là ai, được tiếp cận ra sao, bao nhiêu người đồng thuận và bao nhiêu người từ chối, bao nhiêu người đáp ứng tiêu chuẩn chọn và loại trừ, v.v. Nếu (chỉ là ví dụ) tình nguyện viên là nhân viên y tế thì rất có thể họ đã có immunity, và có thể làm lệch kết quả nghiên cứu.

2.2. Vấn đề placebo và masking

Thế mạnh của nghiên cứu này là có nhóm chứng (placebo). Nhưng câu hỏi đặt ra là cách sản xuất vaccine placebo ra sao. Hiện nay, bài báo chỉ có một câu ngắn, “Placebo was sterile 0.05% aluminum“, theo tôi là không đủ. Tôi nghĩ tác giả cần phải cung cấp thêm thông tin về cách / công thức sản xuất placebo.

Ngoài ra, vì đây là nghiên cứu ‘double-blind’, tác giả phải giải thích ai là người được làm ‘mù’.

Thường thì người đánh giá phản ứng phụ và đọc dữ liệu không nên biết tình nguyện viên thuộc nhóm nào. Ngay cả người phân tích cũng không biết tình nguyện viên thuộc nhóm nào. Nhưng rất tiếc là tác giả có vẻ bỏ qua thông tin quan trọng này.

2.3. Phương pháp ngẫu nhiên hoá

Đây là thử nghiệm lâm sàng giai đoạn II, nên phương pháp ngẫu nhiên hoá rất rất quan trọng. Tuy nhiên, thông tin bài báo cung cấp thì rất chung chung, chúng ta không biết phương pháp (algorithm) cụ thể là gì. Một khía cạnh khác cũng cần chú ý là nghiên cứu chia tầng theo độ tuổi (18- 45, 46 – 60, và trên 60). Thế nhưng phương pháp ngẫu nhiên hoá không nói gì đến cách chia theo độ tuổi!

2.4. Cỡ mẫu

Cỡ mẫu (số tình nguyện viên) lúc nào cũng là một yếu tố quan trọng trong thử nghiệm lâm sàng. Bài báo cho biết rằng cỡ mẫu được tính toán dựa vào “the estimated probability of observing an adverse event” (xác suất quan sát 1 phản ứng phụ), và theo đó họ có được con số 560 tình nguyện viên.

Thú thiệt, tôi không hiểu câu “the estimated probability of observing an adverse event” là gì. Câu văn này không có ý nghĩa. Đáng lý ra, tác giả nên phát biểu giả thuyết là gì, xác suất biến cố gì và sự khác biệt giữa các nhóm. Còn cách viết trên thì tôi có thể nói là không ai hiểu được.

Tuy nhiên, cách tính dựa vào phản ứng phụ lại mâu thuẫn với outcome của nghiên cứu.

Bài báo nói rõ outcome chánh là chỉ số kháng thể Anti-S IgG. Và, như vậy thì số cỡ mẫu phải tính dựa vào IgG, chớ không thể dựa vào tỷ lệ bị phản ứng phụ. Tính toán cỡ mẫu cho nghiên cứu với 4 nhóm rất khó.

Thật ra, tôi không chắc là tác giả có làm tính toán, hay chỉ dựa vào một công trình trước đây bên Anh [2]. Trong công trình nghiên cứu về vaccine AstraZeneca, nhóm tác giả cũng chọn 560 tình nguyên viên (nhưng họ nói rõ rằng họ không tính cỡ mẫu hay độ nhạy nghiên cứu mà chỉ ‘nominal’) đối với outcome là chỉ số miễn dịch (immunogenicity).

2.5. Hội đồng giám sát và theo dõi dữ liệu

Bất cứ thử nghiệm lâm sàng nào cũng cần có một hội đồng giám sát dữ liệu và an toàn, gọi theo tiếng Anh là “Data Safety Monitoring Board” (DSMB).

Tuy nhiên, trong bài báo này thì không thấy tác giả đề cập đến DSMB. Nếu nghiên cứu không có DSMB thì đó là một thiếu sót. Nếu nghiên cứu có DSMB thì nên báo cáo trong phần Appendix để độc giả biết các chuyên gia này là ai và ‘track record’ của họ ra sao. Thông tin này giúp nâng uy tín của công trình nghiên cứu.

Cần nói thêm rằng vì an toàn là một outcome quan trọng của nghiên cứu, và những ca có phản ứng phụ cần phải được đánh giá theo thang điểm FDA. Do đó, thành viên có kinh nghiệm lâm sàng của DSMB là người có nhiệm vụ đánh giá (chớ không phải tác giả). Điều này quan trọng, và cần được mô tả rõ ràng hơn trong bài báo.

2.6. Đo lường kháng thể IgG

Đây là outcome chánh của nghiên cứu, nên tôi nghĩ tác giả cần phải viết rõ hơn cách đo lường Anti-S IgG.

Hiện nay, cách mô tả rất đơn giản là “The primary outcome was anti-S IgG responses to Nanocovax evaluated by chemiluminescence immunoassay (CLIA)“.

Một mô tả như vậy chưa đủ cho một biến số quan trọng của công trình nghiên cứu. Nên mô tả chi tiết về kỹ thuật, độ tin cậy (reliability), chính xác (validity), độ nhạy, độ đặc hiệu của CLIA để độc giả cảm thấy an lòng. Tôi không rành về CLIA nên không biết kỹ thuật này chính xác ra sao. Có lẽ các chuyên gia về sinh hoá sẽ có ý kiến.

Ngoài ra, tôi không hiểu sao nghiên cứu này không đo lường cái IgG RBD (receptor binding domain) ACE2, vốn rất quan trọng để đánh giá kháng thể.

2.7. Phân tích dữ liệu

Kết luận của nghiên cứu tuỳ thuộc vào kết quả phân tích dữ liệu và phương pháp phân tích. Bài báo này cho chúng ta biết outcome chánh là kháng thể IgG, nhưng không cho chúng ta biết giả thuyết là gì và câu hỏi nghiên cứu là gì. Tôi nghĩ (đoán) rằng giả thuyết là có sự khác biệt về sự thay đổi về IgG theo thời gian giữa các nhóm tình nguyện viên.

Tác giả cho biết là tính toán giá trị trung bình tích số (geometric mean hay GMC). Sau đó, họ phân tích “analyzed base on two-sided test with 95% confidence in the t-distribution function“. Không rõ phương pháp là gì ở đây. Chỉ có thể đoán rằng tác giả dùng kiểm định t?

Tuy nhiên, dù gì thì phương pháp đó sai. Lý do là vì giá trị IgG trong mỗi cá nhân không độc lập với nhau, và do đó phương pháp t-test sẽ dẫn đến sai độ lệch chuẩn (hay sai variance – phương sai) và trị số P cũng sai. Để phân tích đúng, tác giả phải ứng dụng một phương pháp thích hợp cho loại nghiên cứu theo thời gian.

2.8. Cách trình bày kết quả

Tôi nghĩ cách trình bày kết quả có thể làm tốt hơn. Biểu đồ 3 (Figure 3) trong bài báo rất quan trọng nhưng nó lại được trình bày quá đơn giản, và có thể làm cho người đọc hiểu lầm rằng dữ liệu quá đẹp và quá sạch.

Cách này cũng chỉ làm theo nhóm bên Anh, nhưng không phải là ‘good idea’. Trong thực tế, chắc chắn sự thay đổi IgG theo thời gian không ‘trơn tru’ như mô tả trong Biểu đồ, bởi các tình nguyện viên rất khác nhau. Cách trình bày tốt hơn là cho thấy sự thay đổi cho mỗi cá nhân; nếu nhóm nghiên cứu có 80 cá nhân thì phải có 80 đường biểu diễn (còn gọi là biểu đồ bánh tằm – spaghetti plot) để độc giả cảm nhận được biến chuyển của IgG.

Nếu đọc Biểu đồ 3 trong bài báo, chúng ta dễ dàng đồng ý rằng cả 3 liều chẳng khác nhau về lượng kháng thể IgG ở ngày thứ 28. Nhưng ở ngày 35, thì câu chuyện hơi khác: nhóm 25 mcg có lượng kháng thể thấp hơn nhóm 50 mcg chừng 13% (P = 0.12, theo tính toán của tôi) và thấp hơn nhóm 75 mcg khoảng 25% (P = 0.0027), tức nhóm 75 mcg là tốt nhứt. Đến ngày 42 thì lượng kháng thể của cả 3 nhóm tương đương nhau.
Tuy nhiên, phân tích trên (từng thời điểm) về mặt thống kê học là sai. Lý do là vì lượng kháng thể trong mỗi cá nhân qua các thời điểm phải có liên quan với nhau (hiểu theo nghĩa ‘correlation’) và như vậy việc phân tích đơn giản theo t-test cho mỗi thời điểm không còn áp dụng được nữa vì nó dựa vào giả định là giá trị các thời điểm độc lập với nhau. Ngoài ra, phân tích như vậy chưa hiệu chỉnh cho vấn đề kiểm định đa giả thuyết (multiplicity).

Kết quả chánh của thử nghiệm giai đoạn II có thể tóm tắt trong bảng dưới đây. Bảng này trình bày số trung bình và khoảng tin cậy 95% của kháng thể anti-S IgG (U/ml) cho 3 nhóm vaccine. Trong bảng dưới đây, tôi ghi lại những kết quả kháng thể IgG được mô tả trong phần văn bản, và tính toán lại khoảng tin cậy 95% cho đúng hơn.

Như có thể thấy qua bảng trên, khoảng tin cậy 95% của anti-S IgG sau khi tính toán lại rất khác với kết quả tác giả báo cáo. Chẳng hạn như ở ngày 35, khoảng tin cậy 95% được báo cáo là từ 5.09 đến 9.03, nhưng thật ra là từ 0.18 đến 257.7. Nói cách khác, sự khác biệt giữa các cá nhân rất cao chớ không như báo cáo. Tôi phải nhấn mạnh là kết quả tác giả báo cáo không sai, chỉ là cách báo cáo không hợp lý vì dùng sai chỉ số thống kê để mô tả mức độ khác biệt giữa các tình nguyện viên. Tác giả báo cáo khoảng tin cậy của giá trị trung bình, còn tôi tính là khoảng tin cậy của mẫu nghiên cứu. Khoảng tin cậy cho số trung bình không có ý nghĩa thực tế ở đây.

Tôi nghĩ tác giả cần phải nói rõ khoảng tin cậy 95% ở đây là dựa vào sai số chuẩn (standard error) hay độ lệch chuẩn (standard deviation). Tôi đoán là tác giả tính dựa vào sai số chuẩn, và điều này không hợp lý. Nên tính dựa vào độ lệch chuẩn vì nó phản ảnh đúng độ dao động giữa các cá nhân trong mẫu nghiên cứu.

Phần Kết quả có câu “The seroconversion rate was defined as GMFR > 4” cũng cần giải thích tại sao có ngưỡng đó.

Tốt nhứt là nên trình bày con số thật hơn là ngưỡng cụ thể, bởi vì GMFR là một biến số liên tục. Cách phân nhóm trên hay dưới 4 làm mất thông tin. Ví dụ như 4.01 và 6.9 rất khác nhau, nhưng vẫn bị gộp chung một nhóm theo ngưỡng 4.

2.9. Cách viết và tiếng Anh

Tiếng Anh là điểm yếu của chúng ta, nhưng nhìn chung tiếng Anh của bài báo thì ok. Dù vậy, có quá nhiều chỗ khó hiểu, một phần vì cách viết tiếng Anh không ‘standard’. Khó có thể liệt kê hết những câu văn không chuẩn, nhưng vài ví dụ để thấy:

“Here we report the findings of the phase 1 and 2 trials started in December 2020 and February 2021 respectively, to evaluate the safety and immunogenicity”; “Values higher than normal ranges/thresholds will be assessed for clinical significance by researchers”; “In details, unsolicited AE incidence of groups”; “Most adverse events and serious adverse events were grade 1 which disappeared within 48 hours after injection”; “Limitations of these phase 1 and 2 trials are limited ethnic diversity (almost exclusively Vietnamese Kinh people), short follow-up duration“, v.v.

Ngay cả cách viết cũng có nhiều chỗ mang tính áp đặt (còn gọi là ‘putting words in one’s mouth’). Chẳng hạn như câu “These preliminary results showed that Nanocovax were safe at all dose strength” (Kết quả sơ khởi này cho thấy Nanocovax là an toàn ở tất cả liều lượng). Viết như thế thì chuyên gia bình duyệt đánh giá ngay trình độ khoa học của tác giả, bởi người có kinh nghiệm khoa học không diễn giải đơn giản như vậy.

Phần Kết quả viết quá dài và quá … lan man. Câu văn quá dài làm cho độc giả khó theo dõi. Nhiều chỗ lặp lại kết quả trong bảng số liệu và biểu đồ một cách không cần thiết. Nhiều dữ liệu có thể mô tả bằng bảng số liệu. Nên đi thẳng vào vấn đề và trọng tâm của outcome. Cần nhắc lại rằng phần Kết quả là thông tin (information) chớ không phải dữ liệu (data) vốn nằm trong biểu đồ và bảng số liệu. Thế nhưng tác giả tỏ ra lẫn lộn giữa information và data ở phần Kết quả.

Phần Bàn luận thì lại viết quá ngắn, quá sơ sài, gây cảm tưởng không tốt ở người đọc. Đây là phần được ví von là bộ não của nghiên cứu, là nơi mà tác giả giải thích tại sao độc giả phải quan tâm đến kết quả nghiên cứu, và nơi mà tác giả chứng minh mình là ‘leader’. Ngay cả phần bàn luận về điểm mạnh và yếu, tác giả cũng chưa chứng tỏ đã suy nghĩ kỹ về các khía cạnh này.

Thành ra, tôi e rằng với cách viết hiện tại có lẽ không đem lại công bằng cho những gì họ đã làm mà còn dễ gây ấn tượng rằng tác giả chưa hẳn là ‘intellectual leader’ trong chuyên ngành.

Cần phải viết bài bản hơn nữa: như bàn luận và giải thích kết quả anti-S IgG; như giải thích 12 ca hạ thân nhiệt; như tại sao số ca phản ứng phụ rất thấp, có phải do thời gian theo dõi chưa đủ; như điểm mạnh và yếu về đo lường; như cỡ mẫu và phân tích; như ý nghĩa của vaccine trong thời gian này; như những gì cần làm tiếp, v.v. Có nhiều điều để bàn, nhưng tác giả chưa làm.

Ngay cả phần Abstract (Tóm tắt) cũng cần phải cải tiến. Cần nhắc lại rằng Abstract là một phần độc lập của bài báo, nên tác giả phải soạn sao cho người đọc có thể nắm lấy thông tin chánh của nghiên cứu. Hiện nay cái Abstract còn quá chung chung và thiếu thông tin định lượng. Chẳng hạn như câu “Nanocovax induced robust anti-S antibody responses” không hàm chứa thông tin, hay câu “There was no statistical difference in antibody responses among dose strengths on Day 42, in terms of anti S-IgG level and neutralizing antibody titer” nhưng không hề cung cấp thế nào là ‘no statistical difference’? Thật ra, mệnh đề ‘statistical difference‘ cũng không đúng thuật ngữ khoa học. Tôi nghĩ tác giả nên viết lại cái Abstract cho tốt hơn.

Nhìn chung, nên viết lại bài báo, vì văn phong và cách viết hiện nay rất khó để cho một tập san khoa học đàng hoàng chịu bình duyệt (chưa nói đến chấp nhận).

2.10. Nhà tài trợ

Một khía cạnh khác hơi tế nhị là khi nghiên cứu được công ty sản xuất vaccine tài trợ, mà người của công ty cũng là tác giả thì dễ làm cho người đọc nghĩ là ‘conflict of interest’. Tôi nghĩ nên có một tuyên ngôn về vai trò của nhà tài trợ trong việc quản lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, và diễn giải kết quả nghiên cứu.

2.11. Chọn liều lượng nào?

Đây là câu hỏi khó có câu trả lời dứt khoát, bởi vì sự khác biệt giữa các nhóm liều lượng (25 mcg, 50 mcg và 75 mcg) tuỳ thuộc vào thời điểm theo dõi và cách phân tích của tác giả chưa trả lời được câu hỏi đó. Thế nhưng có vẻ nhóm tác giả và nhà sản xuất đã chọn liều 25 mcg để làm thử nghiệm giai đoạn 3.

Nếu đọc Biểu đồ 3 trong bài báo, chúng ta dễ dàng đồng ý rằng cả 3 liều chẳng khác nhau về lượng kháng thể IgG ở ngày thứ 28. Nhưng ở ngày 35, thì câu chuyện hơi khác: nhóm 25 mcg có lượng kháng thể thấp hơn nhóm 50 mcg chừng 13% (P = 0.12, theo tính toán của tôi) và thấp hơn nhóm 75 mcg khoảng 25% (P = 0.0027), tức nhóm 75 mcg là tốt nhứt. Đến ngày 42 thì lượng kháng thể của cả 3 nhóm tương đương nhau.

Tuy nhiên, phân tích trên (từng thời điểm) về mặt thống kê học là sai. Lý do là vì lượng kháng thể trong mỗi cá nhân qua các thời điểm phải có liên quan với nhau (hiểu theo nghĩa ‘correlation’) và như vậy việc phân tích đơn giản theo t-test cho mỗi thời điểm không còn áp dụng được nữa vì nó dựa vào giả định là giá trị các thời điểm độc lập với nhau. Ngoài ra, phân tích như vậy chưa hiệu chỉnh cho vấn đề kiểm định đa giả thuyết (multiplicity).

3. TÓM LẠI …

Công trình thử nghiệm Nanocovax là một nỗ lực khá quy mô (về cỡ mẫu), nhưng tôi nghĩ về mặt đo lường và đánh giá kháng thể nếu làm được nhiều hơn thì sẽ thuyết phục hơn. Về thiết kế cũng có vài điểm có thể cải thiện, nhưng đã qua rồi. Về phân tích thì có lẽ phải phải làm lại vì phương pháp như báo cáo là không thích hợp, nếu không muốn nói là không đúng, với mục tiêu của nghiên cứu.

Nhưng phương pháp là một chuyện (chẳng có nghiên cứu nào hoàn hảo), còn kết quả mới là điểm cần bàn thêm. Tôi nghĩ những kết quả mà nhóm tác giả công bố, dù dưới dạng preprint, cho thấy Nanocovax có triển vọng, vì rõ ràng nồng độ IgG tăng theo thời gian dù không có khác biệt (?cần xem lại) giữa các nhóm liều lượng. Dữ liệu chỉ cho phép chúng ta nói rằng những người được tiêm vaccine có lượng kháng thể tăng so với người không được tiêm vaccine. Còn mức độ bao nhiêu thì cần phải phân tích dữ liệu cho đúng phương pháp mới biết được.

Tuy nhiên, những phát biểu trên báo chí như “đạt hiệu quả 90%” là không đúng với dữ liệu trình bày. Xin nói thêm rằng chữ ‘hiệu quả’ trong nghiên cứu vaccine được hiểu là ‘vaccine efficacy’ (VE), có nghĩa là phần trăm giảm nguy cơ lây nhiễm. Nghiên cứu này chưa cho phép nhà nghiên cứu ước tính VE, và do đó báo chí không nên dùng chữ ‘hiệu quả’.

Bản giải thích chi tiết hơn trên blog: https://nguyenvantuan.info/…/doc-ket-qua-nghien-cuu…

____

[1] https://doi.org/10.1101/2021.07.22.21260942

[2] https://www.thelancet.com/…/PIIS0140-6736(20…/fulltext

Nhân nói chuyện xuất bản và báo cáo khoa học tôi muốn chia sẻ những guidelines mà tôi soạn cho chuyên ngành xương khi tôi làm editor cho tập san JBMR (số 1 trên thế giới về xương). Những guidelines này cũng áp dụng cho ngành khác:

https://asbmr.onlinelibrary.wiley.com/…/10.1002/jbmr.3885

N.T.

Nguồn: FB Nguyen Tuan