Thứ Ba, 27 tháng 7, 2010

Bệnh tiểu đường và truyền thông

Khoe: nghiên cứu mới về Tiểu đường của chúng tôi In Email
Thứ tư, 07 Tháng 7 2010 10:37
Simple diagnostic tool predicts Type 2 diabetes in South East  
AsiansHôm nay xin tự quảng cáo một công trình mới của chúng tôi về bệnh tiểu đường.  Đây là một công trình hợp tác giữa Việt Nam (Bs Tạ Tuyết Mai, Bệnh viện Nhân dân Gia Định) và nhóm chúng tôi (Nguyên và tôi).  Trong nghiên cứu rất công phu trên 2000 người ở TPHCM, chúng tôi thấy có 11% nam và 12% nữ mắc bệnh tiểu đường (là một tỉ lệ cao) và chúng tôi phát triển mô hình để tiên lượng bệnh.  Người có công chính và đứng đằng sau nghiên cứu này là Bs Tuyết Mai.  Người đứng đằng sau mô hình tiên lượng này chính là Ts Nguyễn Đình Nguyên.  Chúng tôi hi vọng sẽ chia sẻ kinh nghiệm công trình này trong khóa học hè vào tháng 8 năm nay. NVT
===
Công trình đã được báo chí Úc và quốc tế chú ý đưa tin.  Kèm theo đây là bản tiếng Việt và tiếng Anh của thông cáo báo chí mà viện Garvan, và bài báo trên tờ Sydney Morning Herald hôm nay.

Công cụ đơn giản để chẩn đoán tiểu đường ở người Đông Nam Á
Các nhà nghiên cứu Việt Nam và Úc ước tính tỉ lệ bệnh tiểu đường và phát triển một mô hình đơn giản để phát hiện những cá nhân có nguy cơ mắc bệnh cao.
Bệnh tiểu đường là một bệnh mà khả năng sản sinh và điều tiết insulin của cơ thể trở nên suy giảm.  Insulin là một kích thích tố có chức năng giảm lượng đường trong máu bằng cách di chuyển đường vào các tế bào để sản xuất năng lượng.  Bệnh thường thấy ở những người có lối sống thiếu vận động cơ thể, hoặc chế độ ăn uống có nhiều chất béo hoặc nhiều đường.
Kết quả của công trình nghiên cứu cho thấy 11% nam và 12% nữ ở Thành phố Hồ Chí Minh mắc bệnh tiểu đường, nhưng họ không hề biết vì không có triệu chứng.   Đó là chưa kể đến khoảng 4% đã được chẩn đoán mắc bệnh tiểu đường.
Công trình nghiên cứu được thực hiện trên 721 nam và 1,421 nữ tuổi từ 30 đến 72.  Các tình nguyện viên được chọn ngẫu nhiên từ 30 phường thuộc Thành phố Hồ Chí Minh.
Với một dân số 6.4 triệu người, và 38% trên tuổi 30, những phát hiện này cho thấy khoảng 360,000 cư dân thành phố đang mắc bệnh tiểu đường, và nhiều người không biết rằng họ đang bị tiểu đường.
Với những dữ liệu thu thập và phân tích, các nhà nghiên cứu tìm cách phát triển một công cụ đơn giản nhất để tiên lượng nguy cơ bệnh.  Họ phát hiện 2 yếu tố nguy cơ:  cao huyết áp và tỉ số eo-mông.
Ở những người có tỉ số eo-mông cao và khi huyết áp tăng cao có nguy cơ mắc bệnh tiểu đường gấp 6 lần ở nam và 4 lần ở nữ so với người có tỉ số eo – mông bình thường và không bị cao huyết áp.
Giáo sư Nguyễn Văn Tuấn và Giáo sư Lesley Campbell từ Viện nghiên cứu y khoa Garvan, hợp tác cũng Bác sĩ Tạ Thị Tuyết Mai từ Bệnh viện Nhân dân Gia Định của Thành phố Hồ Chí Minh, đã công bố phát hiện của họ trên tập san Diabetologia.
“Trong vài năm gần đây, cách ăn uống và tiêu thụ thực phẩm đã thay đổi nhanh chóng ở Việt Nam, nhất là ở những thành phố nơi mà người dân sống theo lối sống phương Tây,” Giáo sư Nguyễn nói.
“Các nhà hàng thức ăn làm sẵn và thức ăn nhanh ở mọi nơi.  Một điều nghịch lí là ở Á châu, tiểu đường hay thấy ở những người giàu có, những người có điều kiện ăn thức ăn kiểu phương Tây, trong khi đó ở Úc, tiểu đường hay thấy ở những người có thu nhập thấp.”
“Hầu như ai cũng thấy rằng tiểu đường đang trở thành một đại dịch trên thế giới, và nghiên cứu này cho chúng ta biết thêm về qui mô của bệnh ở Việt Nam.”
“Dù không đề cập đến trong bài báo của chúng tôi, nhưng một tỉ lệ tương tự cũng được tìm thấy ở Thái Lan. Do đó, chúng tôi cảm thấy tự tin rằng kết quả của chúng tôi có thể áp dụng cho các cư dân vùng Đông Nam Á như Mã Lai, Singapore, Campuchea và Lào.  Chúng tôi tin rằng kết quả của chúng tôi cũng có thể áp dụng cho các cộng đồng người Đông Nam Á trên thế giới.”
“Mô hình mà chúng tôi trình bày trong nghiên cứu này sẽ giúp cho bác sĩ và nhân viên y tế ước tính nguy cơ tiểu đường của một cá nhân một cách nhanh chóng, dễ dàng, và rẻ. Nếu nguy cơ cao, cá nhân đó nên xét nghiệm đường trong máu.”
Công cụ chúng tôi phát triển là một biểu đồ tiên lượng (nomogram) gồm 3 cột song song trên một tờ giấy.  Cột phía trái chỉ huyết áp, cột phía phải là tỉ số eo-mông, và cột chính giữa chỉ nguy cơ tiểu đường.  Chỉ cần kẽ một đường thẳng từ huyết áp và tỉ số eo-mông, và điểm gieo chéo giữa đường thẳng và cột chính giữa chính là xác suất mắc bệnh tiểu đường.

Hình 1: Mô hình tiên lượng bệnh tiểu đường cho nam (biểu đồ trái) và nữ (biểu đồ phải) người Việt (Copyright: Diabelogia và Ta Thi Tuyet Mai, et al)
Giáo sư Lesley Campbell, Giám đốc Trung tâm tiểu đường của Bệnh viện St Vincent’s, tin rằng công cụ này sẽ rất có ích cho các nước đang phát triển.
“Ở Úc, chúng tôi có tiền để sử dụng nhiều xét nghiệm tinh vi và phức tạp, nhưng ở các nước đang phát triển, chúng ta cần những công cụ đơn giản mà nhân viên y tế có thể dùng ma không cần nhiều huấn luyện – và đây chính là công cụ đó,” Giáo sư Campbell nói.
“Không ai khuyến cáo nên tầm soát bệnh tiểu đường một cách không chọn lọc, bởi vì cách làm đó rất tốn kém và giá trị thì thấp. Vì thế, chúng ta cần phải có mô hình tiên lượng để phân lập nhóm cần được tầm soát tiểu đường với nhóm không cần xét nghiệm.”
“Ở bất cứ sắc dân nào, tỉ số eo – mông là một yếu tố rất tốt cho tiên lượng bệnh tiểu đường, tử vong, và bệnh tim mạch.  Đó là một đo lường lâm sàng rất đơn giản mà chúng ta có thể sử dụng.  Thước đo này đã được chứng minh trong các nghiên cứu quần thể lớn khoảng 20 năm trước. Trong công trình nghiên cứu INTERHEART, tỉ số eo - mông là một chỉ số lâm sàng tiên lượng tốt nhất cho bệnh tim mạch, tốt hơn cả cholesterol.”
“Nhưng vì tỉ số eo-mông rất đơn giản – chỉ cần dùng thước dây để đo – nên người ta có vẻ không dành cho thước đo này một sự kính trọng thích hợp.”
“Ở Úc, chỉ số tiên lượng bệnh tiểu đường tốt nhất là tiền sử gia đình. Ở các nước đang phát triển, phần lớn người dân không biết họ bị tiểu đường, hay gia đình có ai bị tiểu đường.”
“Do đó, công cụ mà nghiên cứu này phát triển thật sự đơn giản và rẻ tiền  – Tôi yêu nó vì hai đặc tính này,”  Giáo sư Campbell nói.
===
Simple diagnostic tool predicts Type 2 diabetes in South East Asians
Australian and Vietnamese researchers have estimated the current prevalence of Type 2 diabetes in Vietnam, and have developed a simple tool for identifying individuals at high risk.
Often triggered by sedentary lifestyles and high-fat or high-sugar diets, diabetes is a condition where the body becomes less able to make and use insulin, a hormone that reduces sugar in the blood by moving it into cells for energy use.
The new study found that the prevalence of undiagnosed diabetes is about 11% for men and 12% for women – in addition to roughly 4% of the population already diagnosed with diabetes.
Using the electoral roll, the study was based on 721 men and 1,421 women, aged between 30 and 72, randomly sampled from 30 suburbs throughout Ho Chi Minh City.
In the city of 6.4 million residents, the findings suggest that around one million have Type 2 diabetes, many of whom are unaware of the fact.
With the data they gathered, researchers set out to create the simplest and most effective tool to predict risk, narrowing all potential risk factors down to two: high systolic blood pressure and high waist-to-hip ratio.
When levels of central obesity and hypertension were high, the odds of developing diabetes increased by over sixfold in men and fourfold in women.
Professors Tuan Nguyen and Lesley Campbell from Sydney’s Garvan Institute of Medical Research, in collaboration with Dr Mai Ta from Nhan dan Gia Dinh hospital in Ho Chi Minh City, have published their findings in the journal Diabetologia, now online.
“Dietary patterns have been changing dramatically in Vietnam in recent years, particularly in the cities as they become more westernised,” said leading author Professor Nguyen.
“There are fast food outlets everywhere. The paradox is that in Asia, diabetes is commonly found among well off people, who can afford western-style fast food, whereas in Australia it’s commonly found in socio-economically disadvantaged groups.”
“While everyone is aware that diabetes is reaching epidemic proportions around the world, this study tells us the magnitude of the problem in one Vietnamese city.”
“It’s not mentioned in our paper, but a similar undiagnosed prevalence of diabetes was also found in Thailand. Because of that, we feel very confident that we can extrapolate our findings to other parts of South East Asia including Malaysia, Singapore, Cambodia and Laos. We also believe they are applicable to Southeast Asian communities in Australia and around the world.”
“Our diagnostic tool will allow doctors and health workers to determine an individual’s risk quickly, easily and cheaply. If the risk is high, the individual should have specific glucose testing.”
The tool is a ‘nomogram’ that shows three different measurements, represented as three parallel lines on paper. The line to the left shows systolic blood pressure, the one to the right shows waist-to-hip ratio, the one in the middle shows risk of diabetes. A line is drawn between an individual’s scores on the outer lines. The point at which it intersects the central line indicates risk.
Lesley Campbell, Director of St. Vincent’s Diabetes Centre, Professor of Medicine at the University of NSW and senior clinical researcher at Garvan, believes the tool will be very useful in developing countries generally.
“In Australia, we have the finances to use many subtle and sophisticated tests, but in developing countries, it’s critical that you have screening test that can be used by workers with only basic training – and that’s what this is,” she said.
“No-one in any country recommends universal screening of everybody because it’s too expensive and the yield is too low. So you have to have risk predictors to separate who is worth screening.”
“Waist-to-hip ratio is the best predictor of diabetes, mortality and heart disease, no matter where you live. It’s the best simple clinical measure that you can ever do. It’s been proven since the 1980s in huge population studies; it’s been proven in the INTERHEART study as the best indication of cardiovascular risk factor, better than cholesterol.”
“Unfortunately, because it’s so straightforward – you just use a tape measure –people don’t seem to respect it enough.”
“In Australia, the best predictor of diabetes is a strong family history of the disease. In developing countries, most people don’t know whether or not there’s diabetes in the family.”
“The measuring tool that comes out of this study is really simple and cheap – I love it because of that.”
===

http://news.smh.com.au/breaking-news-national/diabetes-alarm-in-southeast-asia-20100707-zz8x.html

Diabetes alarm in South-East Asia

DANNY ROSE
July 7, 2010 - 12:09AM
AAP
Australian researchers have sounded the alarm over rising rates of diabetes across South-East Asia, linked to an increasingly westernised lifestyle.
The study in Ho Chi Minh City, Vietnam found 11 per cent of men and 12 per cent of women had developed type 2 diabetes, but they did not know it so the disease went untreated.
This was on top of four per cent of the population diagnosed with the disease triggered by poor diet and obesity, said professors Tuan Nguyen and Lesley Campbell of Sydney's Garvan Institute of Medical Research.
"Dietary patterns have been changing dramatically in Vietnam in recent years, particularly in the cities as they become more westernised ... there are fast food outlets everywhere," Prof Nguyen said.
"In Asia, diabetes is commonly found among well-off people, who can afford western-style fast food whereas in Australia it's commonly found in socio-economically disadvantaged groups."
Prof Nguyen said the study findings added to a growing pool of research that suggested the disease was now "reaching epidemic proportions around the world".
In particular, he said, the findings in Vietnam echoed the results of a similar investigation in Thailand.
"Because of that, we feel very confident that we can extrapolate our findings to other parts of South-East Asia including Malaysia, Singapore, Cambodia and Laos," Prof Nguyen said.
"We also believe they are applicable to South-East Asian communities in Australia and around the world."
Type 2 diabetes is caused by a diet high in fat or sugar and a lack of exercise, and without treatment the condition leads to worsening health problems including heart disease, vision loss and lower limb amputation. Ultimately it leads to kidney failure.
About three per cent of Australians have been diagnosed with type 2 diabetes while about another three per cent of the population are thought to be undiagnosed.
Australian health officials are tracking a third category - 16 per cent of Australians who have the earliest signs of the disease or "pre-diabetes".
"If you add it up, it makes about 23 per cent of the (Australian) population at risk," Prof Campbell said.
"Who knows what we would find if we went and looked at this in the same way in the Third World.
"Unfortunately, we are watching, in just over a generation, a very rapid increase in diabetes in the Third World nations."
Prof Campbell said a "sad story" was emerging in developing nations, where hunger and poverty co-existed with diseases from the affluent West, but without a western-standard health system.
In a bid to address this, the researchers have also developed a low-tech but accurate diagnostic tool that could be used to identify those likely to have undiagnosed diabetes.
The test requires only a patient's blood pressure to be checked and compared against their hip and waist measurements.
"In developing countries, it's critical that you have screening tests that can be used by workers with only basic training - and that's what this is," Prof Campbell said.
The research is published in the journal Diabetologia.
===
Download this file (Media clips 1.pdf)Media clips 1.pdf137 Kb

Nguồn: Nguyenvantuan.net

Thứ Tư, 21 tháng 7, 2010

Cần thêm các bạn làm việc nhóm - Xây dựng kỷ năng cá nhân

Hiện tại nhóm mình đang cần cộng tác làm nhóm cùng với các cá nhân có nhu cầu học hỏi thêm về các phần mềm chuyên ngành YTCC.
Yêu cầu cụ thể:
+ Là sinh viên YTCC hoặc YHDP (Từ năm 2 trở lên).
+ Có máy tính cá nhân (Laptop càng tốt)
+ Đam mê tin học (Căn bản phải biết Word, Excel và internet).
+ Có khả năng làm việc độc lập + thái độ làm việc nhóm.
+  Không yêu cầu quyền lợi cao.
+ Làm việc không ngại khó khăn, bỏ cuộc giữa chừng.
+ Vì quyền lợi tập thể nhóm
Quyền lợi khi tham gia
+  Sẽ được tham gia làm việc nhóm cùng các bạn đã có trong nhóm.
+ Sẽ được hướng dẫn về toán học thông kê sinh học, Phần mềm thống kê: SPSS. Phần mềm nhập liệu Epi data
+ Nhận các công việc làm độc lập.
+ Tham gia NCKH cùng với các cá nhân trong nhóm.

Công việc:
+ Tạo form nhập số liệu cho các cá nhân nghiên cứu Khoa học, điều tra.
+ Nhập số liệu cho Thầy cô, các cá nhân nghiên cứu Khoa học, điều tra.
+ Xử lý số liệu  các cá nhân nghiên cứu Khoa học, điều tra.
+ Phát triển các phần mềm ứng dụng dành cho YTCC Huế: Epi info 2002; STATA, AMOS, Vietnam Eiyokun.

Thời gian đăng ký: Bất cứ khi nào bạn có nhu cầu làm. Chứng tỏ năng lực chủ yếu trong từng công việc

Liên lạc: Qua blog (Comment): ytcchue.blogspot.com
Mail: mod_hue.ph@ytecongcong.com
Web: Ytecongcong.com (Mục dành cho YTCC Huế)
Facebook: ITCC Hue















.

.

Thứ Hai, 19 tháng 7, 2010

Trắc nghiệm một số môn - Thực tập TTYTDP

Xem qua hình dưới để download hen
Link: http://www.mediafire.com/?lan18q94djva6x4 (Hình 2)
Link: (Hình 1) http://www.mediafire.com/?w4i43mn2emmnoj2
Add: http://www.mediafire.com/?yxk4i11c9qokktf

Phần mềm dinh dưỡng tính khẩu phần ăn - Hướng dẫn phần mềm Vietnam Eiyokun

bạn muốn biết bạn đã ăn bao nhiêu kcal protit, lipip, gluxit, bao nhiêu g vitamin và vô số chất dinh dưỡng khác trong bữa ăn hằng ngày? làm thế nào để tính được 1 người nặng 100 kg cao 1m80 mỗi ngày cần bao nhiêu protit, lipip, gluxit? 1 công việc quá đơn giản đối với 1 nhà dinh dưỡng chuyên nghiệp. vấn đề là chúng ta thường là các nhà dinh dưỡng không chuyên. nhưng với phần mềm Vietnam Eiyokun tất cả chúng ta đều trở thành những nhà bán chuyên nghiệp.
các bạn download hướng dẫn tại đây
Bản cài đặt tại đây.
pass mở file là itcchue
code là A020400312

SO SÁNH SAS, SPSS VÀ STATA

Hiện nay có ba bộ chương trình chuyên dụng phục vụ cho xử lý và phân tích số liệu thống kê rất thông dụng trên thế giới, đó là SAS, SPSS và STATA. Các chương trình này không những được giảng dạy trong các trường đại học mà còn là những công cụ không thể thiếu được đối với các nhà thống kê và các nghiên cứu quan sát thống kê ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong số ba bộ chương trình thì SAS là chương trình lớn nhất và mạnh nhất nhưng lại đắt nhất, nên trong giai đoạn hiện nay ít được phổ biến ở nước ta; còn hai bộ chương trình SPSS và STATA nhiều người biết và đang sử dụng trong nghiên cứu thống kê từ đầu những năm 1990.
Vậy, sự khác nhau của STATA với SAS và SPSS là như thế nào? và bộ chương trình nào là tốt nhất. Mỗi bộ chương trình đều có đặc trưng riêng của nó, những điểm mạnh và yếu của nó. Bài viết này sẽ tóm tắt đặc trưng, điểm mạnh và điểm yếu riêng của từng bộ chương trình trên cả bốn phương diện:
1. Về sử dụng
SAS là bộ chương trình mà nhiều người sử dụng có trình độ cao ưa thích bởi  sức mạnh và khả năng lập trình của nó. Do SAS là một bộ chương trình mạnh như vậy nên khó học nhất. Để sử dụng SAS, ta phải viết chương trình để thao tác dữ liệu và thực hiện các phân tích dữ liệu của mình. Nếu chương trình mắc lỗi, cái khó là phải biết tìm lỗi ở đâu và cách sửa thế nào.
SPSS là một bộ chương trình mà nhiều người sử dụng ưa thích do nó rất dễ sử dụng. SPSS có một giao diện giữa người và máy cho phép sử dụng các menu thả xuống để chọn các lệnh thực hiện. Khi thực hiện một phân tích chỉ đơn giản chọn thủ tục cần thiết và chọn các biến phân tích và bấm OK là có kết quả ngay trên màn hình để xem xét. SPSS cũng có một ngôn ngữ cú pháp có thể học bằng cách dán cú pháp lệnh vào cửa sổ cú pháp từ một lệnh vừa chọn và thực hiện, nhưng nói chung khá phức tạp và không trực giác.
STATA là một bộ chương trình mà nhiều người mới bắt đầu và sử dụng mạnh đều ưa thích vì nó vừa dễ học có nhiều khả năng. STATA sử dụng các lệnh trực tiếp, có thể vào mỗi lệnh ở một thời điểm để thực hiện (chế độ này được người mới bắt đầu ưa thích) hoặc có thể soạn thảo thành một chương trình bao gồm nhiều lệnh cho một nhiệm vụ và thực hiện cùng một lúc. Thậm chí nếu mắc lỗi trong chương trình thì có thể nhận biết và sửa chữa dễ dàng.
2. Về quản lý dữ liệu
SAS rất mạnh trong lĩnh vực quản lý dữ liệu, cho phép người sử dụng thao tác dữ liệu hầu như với mọi cách có thể. SAS cũng đưa vào thủ tục Proc sql cho phép thực hiện mọi câu hỏi Sql (Structured query language) trên file dữ liệu. Tuy nhiên phải mất nhiều thời gian để học và hiểu được cách quản lý dữ liệu của SAS và nhiều nhiệm vụ quản lý phức tạp của nó lại được thực hiện bằng những lệnh đơn giản trong SPSS và STATA.  Thay vào đó, SAS có thể làm việc với nhiều file dữ liệu cùng một lúc; điều này giảm đi tính phức tạp trong chuẩn bị dữ liệu đối với những nhiệm vụ phân tích đòi hỏi phải làm việc với nhiều file dữ liệu cùng một lúc. Trong khi đó mỗi thời điểm STATA hoặc SPSS chỉ làm việc được với một file dữ liệu. SAS có thể quản lý những file dữ liệu khổng lồ lên đến 32.768 biến và số lượng bản ghi là rất lớn chỉ phụ thuộc vào kích cỡ của đĩa cứng. Ưu điểm này có thể làm đơn giản hoá trong khi tổ chức xử lý và phân tích trên một khối lượng rất lớn dữ liệu vì dữ liệu chỉ chứa trong một file.
SPSS có một bộ soạn thảo dữ liệu tương tự như excel, bộ soạn thảo cho phép vào các dữ liệu và mô tả các thuộc tính của chúng, tuy nhiên SPSS không có những công cụ quản lý dữ liệu thật mạnh (mặc dù SPSS phiên bản 11 có thêm các lệnh chuyển cấu trúc dữ liệu theo chiều ngang thành cấu trúc dữ liệu theo chiều dọc và ngược lại....). SPSS xử lý mỗi file dữ liệu ở một thời điểm và không phải là rất mạnh khi thực hiện các nhiệm vụ phân tích cần làm việc với nhiều file dữ liệu cùng một lúc. Các file dữ liệu có thể có đến 4096 biến và số lượng bản ghi chỉ bị giới hạn trong dung lượng của đĩa cứng.
STATA hoàn toàn không có khả năng quản lý dữ liệu mạnh như SAS, nhưng các lệnh quản lý dữ liệu của nó vẫn có nhiều sức mạnh, lại rất đơn giản. Chúng cho phép thực hiện các thao tác phức tạp về dữ liệu một cách dễ dàng. Tuy nhiên, mỗi thời điểm STATA chỉ làm việc được với một file dữ liệu, vì vậy những nhiệm vụ xử lý cần nhiều file dữ liệu cùng một lúc đối với STATA là phức tạp hơn. Với việc đưa vào bộ giải phóng STATA /Se, số lượng biến có thể có đến 32.768 biến trong một file dữ liệu STATA, và kích cỡ của file cũng chỉ phụ thuộc vào dung lượng đĩa cứng.
3. Về phân tích thống kê
SAS, SPSS, STATA cùng tính toán những thống kê mô tả và thực hiện những phân tích thống kê chung nhất như hồi qui, hồi qui logistic, phân tích tồn tại, phân tích phương sai, phân tích nhân tố, và phân tích nhiều chiều.
Trước hết xin bàn về khả năng tổng hợp số liệu (tính toán các thống kê mô tả). Một trong những công việc thường xuyên phải làm đối với cán bộ nghiệp vụ thống kê là tổng hợp số liệu theo các biểu bảng đã thiết kế trước đối với số liệu thu được. Nếu ai đã từng sử dụng SPSS và STATA, đều thấy rằng khả năng lập các biểu bảng số liệu tổng hợp, các báo cáo thống kê trên tập số liệu cơ sở trong SPSS là hết sức đa dạng và linh hoạt với nhiều chiều phân tổ khác nhau và dễ dàng thực hiện không phải lập trình. Các bảng biểu, các báo cáo được trình bày đẹp, chất lượng cao được hiện trên cửa sổ, có thể tiếp tục hiệu chỉnh, in ra hoặc chuyển sang các tài liệu khác. Đây là một ưu điểm nổi bật của SPSS, vì để lập trình tạo ra một biểu bảng như ý là một công việc hết sức tỉ mẩn và nặng nhọc.
Đối với phân tích thống kê, sức mạnh lớn nhất của SAS có thể tìm thấy trong phân tích ANOVA, phân tích mô hình hỗn hợp và phân tích nhiều chiều, trong khi nó lại tỏ ra yếu với hồi qui logistic kiểu thứ tự và kiểu phạm trù (vì các lệnh này là đặc biệt khó) và các phương pháp ước lượng mạnh. Nó cũng có hỗ trợ một ít cho phân tích dữ liệu theo lược đồ mẫu, nhưng lại hạn chế hơn so với STATA.
Sức mạnh lớn nhất của SPSS là lĩnh vực phân tích phương sai (SPSS cho phép thực hiện nhiều loại kiểm định tác động riêng biệt) và phân tích nhiều chiều (thí dụ phân tích phương sai nhiều chiều, phân tích nhân tố, phân tích nhóm tổ). SPSS phiên bản 11 còn bổ sung thêm một số khả năng phân tích các mô hình hỗn hợp. Cái yếu nhất của SPSS là khả năng xử lý đối với những vấn đề ước lượng phức tạp và do đó khó đưa ra được các ước lượng sai số đối với các ước lượng này. SPSS cũng không hỗ trợ các công cụ phân tích dữ liệu theo lược đồ mẫu.
Sức mạnh lớn nhất của STATA là hồi qui (rất dễ sử dụng các công cụ đoán nhận hồi qui), hồi qui logistic (những bổ sung mới làm đơn giản hoá việc giải thích kết quả hồi qui logistic, còn hồi qui logistic thứ tự và hồi qui logistic phạm trù là rất dễ thực hiện). STATA cũng có nhiều phương pháp ước lượng mạnh rất dễ sử dụng, bao gồm cả hồi qui mạnh và hồi qui với sai số chuẩn mạnh, và nhiều lệnh ước lượng khác kèm theo sai số chuẩn mạnh. STATA cũng trội hơn về lĩnh vực phân tích dữ liệu theo lược đồ mẫu, cho khả năng áp dụng chúng trong phân tích số liệu điều tra  bởi các công cụ hồi qui, hồi qui logistic, hồi qui poisson, hồi qui probit,... Điểm yếu nhất là khả năng phân tích phương sai và phân tích nhiều chiều truyền thống như phân tích phương sai nhiều chiều, phân tích nhóm tổ.
4. Về vẽ đồ thị
SAS có các công cụ vẽ đồ thị mạnh nhất (SAS/Graph) so với hai bộ chương trình còn lại. Để sử dụng SAS /Graph phải yêu cầu có chuyên môn và không đơn giản. Có thể tạo ra các đồ thị đa dạng bằng cú pháp, tuy nhiên SAS 8 có giao diện giữa người và máy để tạo ra các đồ thị, nhưng không dễ sử dụng như SPSS.
SPSS có một giao diện giữa người và máy rất đơn giản để tạo ra các đồ thị và khi đã tạo được một đồ thị, nhờ giao diện này mà người sử dụng có thể tuỳ ý hiệu chỉnh đồ thị cũng như hoàn thiện chúng. Các đồ thị có chất lượng rất cao và có thể dán vào các tài liệu khác, thí dụ như Word hoặc Powerpoint. SPSS có ngôn ngữ cú pháp để tạo ra các đồ thị, nhưng nhiều điểm trong giao diện tạo đồ thị lại không sẵn sàng trong ngôn ngữ cú pháp. Ngôn ngữ cú pháp của SPSS phức tạp hơn so với STATA, nhưng lại có phần đơn giản hơn, ít mạnh hơn SAS.
Giống như SPSS, các đồ thị STATA có thể tạo ra bằng sử dụng lệnh hoặc giao diện giữa người sử dụng và máy (STATA 8), nhưng khác hơn SPSS ở chỗ các đồ thị của STATA không thể hiệu đính bằng bộ hiệu đính đồ thị. Cú pháp của các lệnh đồ thị là dễ sử dụng nhất trong số ba bộ chương trình và cũng là mạnh nhất. Các đồ thị STATA có chất lượng cao và chất lượng xuất bản cũng cao. Thêm vào đó các đồ thị STATA còn có chức năng bổ sung cho phân tích thống kê, thí dụ như có nhiều lệnh làm đơn giản hoá việc tạo ra các đồ thị chẩn đoán hồi qui.
Tóm lại, SAS là một bộ chương trình hướng tới những người sử dụng có trình độ cao, khó học và nhất là lúc ban đầu. Tuy nhiên những người sử dụng mạnh thích sức mạnh quản lý dữ liệu và khả năng làm việc cùng một lúc với nhiều file dữ liệu lớn của SAS.
SPSS nhắm vào mục tiêu dễ sử dụng, khẩu hiệu của họ là thực sự làm, thực sự dễ, và mục tiêu này đã thành công. Nhưng nếu ta dự định sử dụng SPSS như một người sử dụng mạnh, thì nó có thể không đáp ứng được yêu cầu. SPSS mạnh về lĩnh vực đồ thị và lập biểu bảng, báo cáo tổng hợp số liệu, nhưng lại yếu hơn về một số thủ tục thống kê như phương pháp ước lượng mạnh và thiếu vắng phương pháp phân tích dữ liệu theo lược đồ mẫu.
STATA cho một kết hợp tốt giữa dễ sử dụng và sức mạnh. Trong khi STATA dễ học và cũng có những công cụ mạnh về quản lý dữ liệu, nhưng cũng như đã nêu trong phần phân tích có một số thủ tục thống kê cũng bị cắt bỏ. Trong STATA khả năng tải các chương trình phát triển bởi những người sử dụng khác về là dễ dàng và đồng thời có khả năng tạo ra các chương trình riêng của người sử dụng, để chúng trở thành một bộ phận của STATA.
Như một tổng thể, các chương trình SAS, SPSS, STATA hình thành một tập hợp các công cụ đa dạng trên một phạm vi rộng dùng trong phân tích thống kê. Với chương trình Stat /Transfer, rất dễ dàng chuyển các file dữ liệu từ bộ chương trình này sang bộ chương trình khác một cách nhanh chóng. Do đó, để tận dụng được thế mạnh của từng bộ chương trình khi phân tích số liệu, chúng ta có thể chuyển từ bộ chương trình này sang bộ chương trình kia để phân tích, điều đó  phụ thuộc vào bản chất của vấn đề đang nghiên cứu. Thí dụ nếu trong khi đang thực hiện phân tích cần sử dụng mô hình hỗn hợp thì có thể chọn SAS, nhưng nếu làm hồi qui logistic có thể chọn STATA, còn nếu phân tích phương sai hoặc nhóm tổ có thể chọn SPSS và để tổng hợp số liệu theo biểu bảng thì dùng SPSS 
Thông tin thêm thì SPSS được YTCC Hà Nội và YTCC Huế sử dụng dạy trong chương trình tin học Tkê. Ở Tp HCM thì dạy STATA

Giới thiệu phần mềm thống kê SPSS

SPSS for Windows cung cấp một hệ thống quản lý dữ liệu và phõn tớch thống kờ trong một mụi trường đồ hoạ, sử dụng cỏc trỡnh đơn mụ tả {menu} và cỏc hộp thoại {dialogue box} đơn giản để thực hiện hầu hết cỏc cụng việc cho bạn. Phần lớn cỏc nhiệm vụ cú thể được hoàn thành chỉ bằng cỏch rờ và nhắp chuột.
Bờn cạnh giao diện rờ-nhắp chuột để phõn tớch thống kờ, SPSS for Windows cung cấp:
Data Editor {Cửa sổ Hiệu đớnh dữ liệu}. Một hệ thống dạng bảng tớnh {worksheet} uyển chuyển để định nghĩa, nhập, hiệu đớnh, và thể hiện dữ liệu.
Viewer {Cửa sổ Viewer}. Cửa sổ Viewer cho phộp dễ dàng duyệt cỏc kết quả của bạn, thể hiện và che giấu cú thể chọn lọc cỏc kết xuất {output}, thay đổi trật tự của cỏc kết quả, và di chuyển cỏc bảng và đồ thị giữa SPSS for Windows và cỏc trỡnh ứng dụng khỏc
Multidimemtion pivot table {Bảng trụ đa chiều}. Cỏc kết quả của bạn sẽ sinh động với cỏc bảng trụ đa chiều. Khỏm phỏ cỏc bảng của bạn bằng cỏch bố trớ lại cỏc hàng, cỏc cột, và cỏc trang/lớp {layer}. Bộc lộ cỏc phỏt hiện quan trọng cú thể bị mất trong cỏc bỏo cỏo tiờu chuẩn. So sỏnh cỏc nhúm dễ dàng bằng cỏch chia tỏch bảng của bạn sao cho mỗi lần chỉ cú một nhúm được thể hiện.
High-revolution graphics {Đồ thị cú độ phõn giải/độ nột cao}. Cỏc biểu đồ hỡnh trũn, đồ thị cột, biểu đồ tần suất, đồ thị phõn tỏn cú độ phõn giải cao, màu sắc sống động, cỏc đồ thị ba chiều, và hơn thế nữa được bao gồm như là cỏc tớnh năng chuẩn trong SPSS.
Database access {Truy cập dữ liệu}. Truy cập dữ liệu từ cỏc cơ sở dữ liệu bằng cỏch sử dụng trỡnh chỉ dẫn Database Wizard thay vỡ cỏc truy vấn SQL phức tạp.
Data transformation {Biến đổi dữ liệu}. Tớnh năng biến đổi dữ liệu giỳp bạn cú được dữ liệu sẵn sàng cho cỏc bước phõn tớch. Bạn cú thể dễ dàng nhúm, bổ sung, tổng hợp, trộn, chia và chuyển đổi file, và hơn thế nữa.



Copy Link download hướng dẫn căn bản, phần mềm và các tài liệu liên quan:

Hướng dẫn căn bản: http://www.mediafire.com/?24hmrx59kmmlfjv

Link download phiên bản 11.5: http://www.mediafire.com/?gjddncmkh2m2z2o
Phiên bản 15.0:http://www.mediafire.com/?sharekey=0d6bd6f7f220e4f8090e28ed285920a6d90f584050cf0a27881cb3e9310fc6c28ddd4463c445991c98eab47a1f076688

Thứ Ba, 13 tháng 7, 2010

Introduction "Hue faculty of public health"

Faculty of public health is a member in Hue University college of Medicine and Pharmacy – Central - - Vietnam.
Faculty of public health was established since 2005 with the participation of two academic: Department of Hygiene and Epidemiology; medicine social
1. Organization
Dean: Dr Vo Van Thang
Vice Dean: A/Prof Nguyen Van Tap
Vice Dean: MD, MPH Hoang Thi Lien

Including 7 department: Epidemiology of department; health management of department (Health System Management, Health Economics, Health Policy and Law) Nutrition & Safety of department of department; Biostatistics - Reproductive Health - Demography of department; Environmental – Occupational of department; Health Education of department; Medicine family of department.
Recently, the faculty of pulic health has taken on a larger scale of activities and is now coordinating its efforts with almost all of the medical training institutions throughout the country and encouraging the active participation of alumni. Active cooperation programs have been carried out with some of the world’s leading public health institutions including Queensland Technology of University (Autralia) , Boston University (US), Netherlands, Switzerland , Thailand (Khon Kaen University - mahasarakham university) and others.
Together cooperation , in 5/2010 Hue Faculty of public health is going to build, The campus consists of a 4000 m2, five-story building with lecture halls and class rooms fully equipped with modern audio-visual facilities for interactive teaching and learning activities
2. Student
Since 2005, begin the first course and study in HueUniversity Branch at Quang Tri in Quang Tri Province
In 2008, The 1st and 2nd Course student moved from Quang Tri to Hue college of medicine & Pharmacy (Huế city) and continuous study. The 3rd Course study at school.
Until now, have 6 course. The first after graduate in 2009, 100% student was complete to do work. Such as: Health province, Preventive health Centre, …University, college and other place.
The first course (2005-2009): 52 members
The second course (2006-2010): 26 members
The third course (2007-2011): 58 members
The fourth course (2008 – 2012): 43 members
The fifth course (2009 – 2013): 58 members
The sixth course (2010 - 2014): 32 member
Since 2007, began training Medicine preventive of doctor student. (This time, there are 4 course and more 300 students.
Update:  Jua 2nd 2011

All object on blogger was created by PH student. 

Tìm kiếm nội dung trong blog

Đã xảy ra lỗi trong tiện ích này