Phân Tích Tổng Hợp _ GS Nguyễn Văn Tuấn

- 1 14 Phân tích t ổ ng h ợ p Ông bà ta v ẫ n th ườ ng nói “ M ộ t cây làm ch ẳ ng nên non, ba cây ch ụ m l ạ i lên hòn núi cao ” để đề cao tinh th ầ n h ợ p l ự c, đ oàn k ế t nh ằ m hoàn t ấ t m ộ t công vi ệ c quan tr ọ ng c ầ n đế n nhi ề u ng ườ i.
- Trong nghiên c ứ u khoa h ọ c nói chung và y h ọ c nói riêng, nhi ề u khi chúng ta c ầ n ph ả i xem xét nhi ề u k ế t qu ả nghiên c ứ u t ừ nhi ề u ngu ồ n khác nhau để gi ả i quy ế t m ộ t v ấ n đề c ụ th ể .
- 14.1 Nhu c ầ u cho phân tích t ổ ng h ợ p Trong m ấ y n ă m g ầ n đ ây, trong nghiên c ứ u khoa h ọ c xu ấ t hi ệ n khá nhi ề u nghiên c ứ u d ướ i danh m ụ c “meta-analysis”, mà tôi t ạ m d ị ch là phân tích t ổ ng h ợ p.
- V ậ y phân tích t ổ ng h ợ p là gì, m ụ c đ ích là gì, và cách ti ế n hành ra sao … là nh ữ ng câu h ỏ i mà r ấ t nhi ề u b ạ n đọ c mu ố n bi ế t.
- Trong bài này tôi s ẽ mô t ả s ơ qua vài khái ni ệ m và cách ti ế n hành m ộ t phân tích t ổ ng h ợ p, v ớ i hi v ọ ng b ạ n đọ c có th ể t ự mình làm m ộ t phân tích mà không c ầ n đế n các ph ầ n m ề m đắ t ti ề n.
- Ngu ồ n g ố c và ý t ưở ng t ổ ng h ợ p d ữ li ệ u kh ở i đầ u t ừ th ế k ỉ 17, ch ứ ch ẳ ng ph ả i là m ộ t ý t ưở ng m ớ i.
- Nh ư ng ph ươ ng pháp phân tích t ổ ng h ợ p hi ệ n đạ i ph ả i nói là b ắ t đầ u t ừ h ơ n n ử a th ế k ỉ tr ướ c trong ngành tâm lí h ọ c.
- Glass, m ộ t nhà tâm lí h ọ c ng ườ i M ĩ , mu ố n ch ứ ng minh r ằ ng Eysenck sai, nên ông tìm cách thu th ậ p d ữ li ệ u c ủ a h ơ n 375 nghiên c ứ u v ề tâm lí tr ị li ệ u trong quá kh ứ , và ti ế n hành t ổ ng h ợ p chúng b ằ ng m ộ t ph ươ ng pháp mà ông đặ t tên là “meta-analysis” [1].
- Qua ph ươ ng pháp phân tích này, Glass tuyên b ố r ằ ng tâm lí tr ị li ệ u có hi ệ u qu ả và giúp ích cho b ệ nh nhân.
- Phân tích t ổ ng h ợ p – hay meta-analysis – t ừ đ ó đượ c các b ộ môn khoa h ọ c khác, nh ấ t là y h ọ c, ứ ng d ụ ng để gi ả i quy ế t các v ấ n đề nh ư hi ệ u qu ả c ủ a thu ố c trong vi ệ c đ i ề u tr ị b ệ nh nhân.
- Cho đế n nay, các ph ươ ng pháp phân tích t ổ ng h ợ p đ ã phát tri ể n m ộ t b ướ c dài, và tr ở thành m ộ t ph ươ ng pháp chu ẩ n để th ẩ m đị nh các v ấ n đề gai góc, các v ấ n đề mà s ự nh ấ t trí gi ữ a các nhà khoa h ọ c v ẫ n ch ư a đạ t đượ c.
- Có ng ườ i xem phân tích t ổ ng h ợ p có th ể cung c ấ p m ộ t câu tr ả l ờ i sau cùng cho m ộ t câu h ỏ i y h ọ c.
- Ng ườ i vi ế t bài này không l ạ c quan và t ự tin nh ư th ế , nh ư ng v ẫ n cho r ằ ng phân tích t ổ ng h ợ p là m ộ t ph ươ ng pháp r ấ t có ích cho chúng ta gi ả i quy ế t nh ữ ng v ấ n đề còn trong vòng tranh cãi.
- Phân tích t ổ ng h ợ p c ũ ng có th ể giúp cho chúng ta nh ậ n ra nh ữ ng l ĩ nh v ự c nào c ầ n ph ả i nghiên c ứ u thêm hay c ầ n thêm b ằ ng ch ứ ng.
- K ế t qu ả c ủ a m ỗ i nghiên c ứ u đơ n l ẻ th ườ ng đượ c đ ánh giá ho ặ c là “tích c ự c” (t ứ c là, ch ẳ ng h ạ n nh ư , thu ậ t đ i ề u tr ị có hi ệ u qu ả.
- Cái logic c ủ a phân tích t ổ ng h ợ p, do đ ó, là chuy ể n h ướ ng t ừ significance testing sang ướ c tính effect size - m ứ c độ ả nh h ưở ng.
- Câu tr ả l ờ i mà phân tích t ổ ng h ợ p mu ố n đư a ra không ch ỉ đơ n gi ả n là có hay không có ý ngh ĩ a th ố ng kê (significant hay insignificant) mà là m ứ c độ ả nh h ưở ng bao nhiêu, có đ áng để chúng ta quan tâm, có thích h ợ p để chúng ta ứ ng d ụ ng vào th ự c t ế lâm sàng trong vi ệ c ch ă m sóc b ệ nh nhân.
- 14.2 Fixed-effects và Random-effects Hai thu ậ t ng ữ mà b ạ n đọ c th ườ ng g ặ p trong các phân tích t ổ ng h ợ p là fixed-effects (t ạ m d ị ch là ả nh h ưở ng b ấ t bi ế n ) và random-effects ( ả nh h ưở ng bi ế n thiên.
- Để hi ể u hai thu ậ t ng ữ này tôi s ẽ đư a ra m ộ t ví d ụ t ươ ng đố i đơ n gi ả n.
- Hãy t ưở ng t ượ ng chúng ta mu ố n ướ c tính chi ề u cao c ủ a ng ườ i Vi ệ t Nam trong độ tu ổ i tr ưở ng thành (18 tu ổ i tr ở lên).
- Chúng ta có th ể ti ế n hành 100 nghiên c ứ u t ạ i nhi ề u đị a đ i ể m khác nhau trên toàn qu ố c.
- và c ứ m ỗ i nghiên c ứ u chúng ta tính toán chi ề u cao trung bình.
- Nh ư v ậ y, chúng ta có 100 s ố trung bình, và ch ắ c ch ắ n nh ữ ng con s ố này không gi ố ng nhau: m ộ t s ố nghiên c ứ u có chi ề u cao trung bình th ấ p, cao hay … trung bình.
- Phân tích t ổ ng h ợ p là nh ằ m m ụ c đ ích s ử d ụ ng 100 s ố trung bình đ ó để ướ c tính chi ề u cao cho toàn th ể ng ườ i Vi ệ t.
- Phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng b ấ t bi ế n xem s ự khác bi ệ t gi ữ a 100 con s ố trung bình đ ó là do các y ế u t ố ng ẫ u nhiên liên quan đế n m ỗ i nghiên c ứ u (còn g ọ i là within-study variance) gây nên.
- N ế u chúng ta g ọ i s ố trung bình c ủ a 100 nghiên c ứ u đ ó là 10021.
- x x x , quan đ i ể m c ủ a phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng b ấ t bi ế n cho r ằ ng m ỗ i i x là m ộ t bi ế n s ố g ồ m hai ph ầ n: m ộ t ph ầ n ph ả n ánh s ố trung c ủ a toàn b ộ qu ầ n th ể dân s ố (t ạ m g ọ i là M.
- T ấ t nhiên i e có th ể 0.
- N ế u M và i e độ c l ậ p v ớ i nhau (t ứ c không có t ươ ng quan gì v ớ i nhau) thì ph ươ ng sai c ủ a i x (g ọ i là.
- 0 vì M là m ộ t h ằ ng s ố b ấ t bi ế n, 2 e s là ph ươ ng sai c ủ a i e .
- M ụ c đ ích c ủ a phân tích t ổ ng h ợ p là ướ c tính M và 2 e s .
- Phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng bi ế n thiên xem m ứ c độ khác bi ệ t (còn g ọ i là variance hay ph ươ ng sai) gi ữ a các s ố trung bình là do hai nhóm y ế u t ố gây nên: các y ế u t ố liên quan đế n m ỗ i nghiên c ứ u (within-study variance) và các y ế u t ố gi ữ a các nghiên c ứ u (between-study variance).
- Các y ế u t ố khác bi ệ t gi ữ a các nghiên c ứ u nh ư đị a đ i ể m, độ tu ổ i, gi ớ i tính, dinh d ưỡ ng, v.v… c ầ n ph ả i đượ c xem xét và phân tích.
- Nói cách khác, phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng bi ế n thiên đ i xa h ơ n phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng b ấ t bi ế n m ộ t b ướ c b ằ ng cách xem xét đế n nh ữ ng khác bi ệ t gi ữ a các nghiên c ứ u.
- Do đ ó, k ế t qu ả t ừ phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng bi ế n thiên th ườ ng “b ả o th ủ ” h ơ n các phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng b ấ t bi ế n.
- Quan đ i ể m c ủ a phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng bi ế n thiên cho r ằ ng m ỗ i nghiên c ứ u có m ộ t giá tr ị trung bình cá bi ệ t ph ả i ướ c tính, g ọ i là i m .
- Ngoài ra, phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng bi ế n thiên còn phát bi ể u r ằ ng i m dao độ ng chung quanh s ố t ổ ng trung bình M b ằ ng m ộ t bi ế n ng ẫ u nhiên i ε .
- ε Và ph ươ ng sai c ủ a i x bây gi ờ có hai thành ph ầ n.
- M ụ c đ ích c ủ a phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng bi ế n thiên là ướ c tính M, 2 e s và 2 ε s .
- Nói tóm l ạ i, Phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng b ấ t bi ế n và Phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng bi ế n thiên ch ỉ khác nhau ở ph ươ ng sai.
- Trong khi phân tích t ổ ng h ợ p b ấ t bi ế n xem 2 ε s = 0, thì phân tích t ổ ng h ợ p bi ế n thiên đặ t yêu c ẩ u ph ả i ướ c tính 2 ε s .
- T ấ t nhiên, n ế u 2 ε s = 0 thì k ế t qu ả c ủ a hai phân tích này gi ố ng nhau.
- Trong bài này tôi s ẽ t ậ p trung vào cách phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng b ấ t bi ế n.
- 14.3 Qui trình c ủ a m ộ t phân tích t ổ ng h ợ p C ũ ng nh ư b ấ t c ứ nghiên c ứ u nào, m ộ t phân tích t ổ ng h ợ p đượ c ti ế n hành qua các công đ o ạ n nh ư : thu th ậ p d ữ li ệ u, ki ể m tra d ữ li ệ u, phân tích d ữ li ệ u, và ki ể m tra k ế t qu ả phân tích.
- Các tiêu chu ẩ n này có th ể là đố i t ượ ng b ệ nh nhân, tình tr ạ ng b ệ nh, độ tu ổ i, gi ớ i tính, tiêu chí, v….
- Ch ẳ ng h ạ n nh ư trong s ố hàng tr ă m nghiên c ứ u v ề ả nh h ưở ng c ủ a viatmin D đế n loãng x ươ ng, có th ể ch ỉ vài ch ụ c nghiên c ứ u đạ t tiêu chu ẩ n nh ư đố i t ượ ng ph ả i là ph ụ n ữ sau th ờ i mãn kinh, m ậ t độ x ươ ng th ấ p, ph ả i là nghiên c ứ u lâm sàng đố i ch ứ ng ng ẫ u nhiên (randomized controlled clinical trials - RCT), tiêu chí ph ả i là gãy x ươ ng đ ùi, v.v… (Nh ữ ng tiêu chu ẩ n này ph ả i đượ c đề ra tr ướ c khi ti ế n hành nghiên c ứ u.
- Ch ẳ ng h ạ n nh ư n ế u là các nghiên c ứ u RCT, chúng ta ph ả i tìm cho đượ c s ố li ệ u cho hai nhóm can thi ệ p và đố i ch ứ ng.
- M ộ t b ả ng tóm l ượ c k ế t qu ả nghiên c ứ u có th ể t ươ ng t ự nh ư B ả ng 1 d ướ i đ ây.
- 5 • B ướ c th ứ t ư : ti ế n hành phân tích th ố ng kê.
- Trong b ướ c này, m ụ c đ ích là ướ c tính m ứ c độ ả nh h ưở ng chung cho t ấ t c ả nghiên c ứ u và độ dao độ ng c ủ a ả nh h ưở ng đ ó.
- B ướ c th ứ n ă m: xem xét các k ế t qu ả phân tích, và tính toán thêm m ộ t s ố ch ỉ tiêu khác để đ ánh giá độ tin c ậ y c ủ a k ế t qu ả phân tích.
- C ũ ng nh ư phân tích th ố ng kê cho t ừ ng nghiên c ứ u riêng l ẻ tùy thu ộ c vào lo ạ i tiêu chí (nh ư là bi ế n s ố liên t ụ c – continuous variables – hay bi ế n s ố nh ị phân – dichotomous variables), ph ươ ng pháp phân tích t ổ ng h ợ p c ũ ng tùy thu ộ c vào các tiêu chí c ủ a nghiên c ứ u.
- Tôi s ẽ l ầ n l ượ c mô t ả hai ph ươ ng pháp chính cho hai lo ạ i bi ế n s ố liên t ụ c và nh ị phân.
- 14.4 Phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng b ấ t bi ế n cho m ộ t tiêu chí liên t ụ c (Fixed-effects meta-analysis for a continuous outcome).
- 14.4.1 Phân tích t ổ ng h ợ p b ằ ng tính toán “th ủ công” Ví d ụ 1 .
- Chúng ta có th ể tr ả l ờ i câu h ỏ i này qua các b ướ c sau đ ây: B ướ c 1: tóm l ượ c d ữ li ệ u trong m ộ t b ả ng th ố ng kê nh ư sau: B ả ng 1.
- B ướ c 2: ướ c tính m ứ c độ khác bi ệ t trung bình và ph ươ ng sai (variance) cho t ừ ng nghiên c ứ u.
- M ỗ i nghiên c ứ u ướ c tính m ộ t độ ả nh h ưở ng, hay nói chính xác h ơ n là khác bi ệ t v ề th ờ i gian n ằ m vi ệ n kí hi ệ u, và tôi s ẽ đặ t kí hi ệ u là d i gi ữ a hai nhóm b ệ nh vi ệ n.
- Ch ỉ s ố ả nh h ưở ng này ch ỉ đơ n gi ả n là: d i = LOS 1i – LOS 2i Ph ươ ng sai c ủ a d i (tôi s ẽ kí hi ệ u là 2 i s ) đượ c ướ c tính b ằ ng m ộ t công th ứ c chu ẩ n d ự a vào độ l ệ ch chu ẩ n và s ố đố i t ượ ng trong t ừ ng nghiên c ứ u.
- 9), chúng ta có.
- Ch ẳ ng h ạ n nh ư v ớ i nghiên c ứ u 1, chúng ta có: d và ph ươ ng sai c ủ a d 1.
- V ớ i độ l ệ ch chu ẩ n s i chúng ta có th ể ướ c tính kho ả ng tin c ậ y 95% (95% confidence interval hay 95%CI) cho d i.
- Do đ ó, kho ả ng tin c ậ y 95% cho m ứ c độ khác bi ệ t c ủ a nghiên c ứ u 1 là: d i - 1.96 *s i ngày đế n d i + 1.96 *s i ngày Ti ế p t ụ c tính nh ư th ế cho các nghiên c ứ u khác, chúng ta s ẽ có thêm b ố n c ộ t trong b ả ng sau đ ây.
- s i d i - 1.96 *s i d i + 1.96 *s i Đế n đ ây chúng ta có th ể th ể hi ệ n m ứ c độ ả nh h ưở ng d i và kho ả ng tin c ậ y 95% trong m ộ t bi ể u đồ có tên là “ forest plot ” nh ư sau: Bi ể u đồ forest th ể hi ệ n giá tr ị c ủ a d i và kho ả ng tin c ậ y 95%.
- M ứ c độ ả nh h ưở ng d i ghi nh ậ n t ừ nghiên c ứ u 5, 7 và 9 đượ c xem là không có ý ngh ĩ a th ố ng kê, vì kho ả ng tin c ậ y 95% v ượ t qua c ộ t m ố c 0.
- chúng ta có ph ươ ng trình: d i N i và qu ả th ậ t giá tr ị c ủ a b quá th ấ p (c ũ ng nh ư không có ý ngh ĩ a th ố ng kê), cho nên đế n đ ây chúng ta có th ể k ế t lu ậ n r ằ ng không có v ấ n đề publication bias trong nghiên c ứ u v ừ a đề c ậ p đế n.
- Nói tóm l ạ i, qua phân tích t ổ ng h ợ p này, chúng ta có b ằ ng ch ứ ng đ áng tin c ậ y để k ế t lu ậ n r ằ ng th ờ i gian n ằ m vi ệ n c ủ a b ệ nh nhân trong các b ệ nh vi ệ n đ a khoa dài h ơ n các b ệ nh vi ệ n chuyên khoa kho ả ng 3 ngày r ưở i, ho ặ c trong 95% tr ườ ng h ợ p th ờ i gian khác bi ệ t kho ả ng t ừ 2 ngày đế n 5 ngày.
- K ế t qu ả này c ũ ng cho th ấ y không có thiên v ị xu ấ t b ả n (publication bias) trong phân tích.
- 14.4.2 Phân tích t ổ ng h ợ p b ằ ng R R có hai package đượ c vi ế t và thi ế t k ế cho phân tích t ổ ng h ợ p.
- Để phân tích t ổ ng h ợ p b ằ ng R chúng ta ph ả i nh ậ p package meta vào môi tr ườ ng v ậ n hành c ủ a R (v ớ i đ i ề u ki ệ n, t ấ t nhiên, là b ạ n đọ c đ ã t ả i và cài đặ t meta vào R.
- library(meta) Sau đ ó, chúng ta s ẽ nh ậ p s ố li ệ u trong ví d ụ 1 vào R bi ế n nh ư sau.
- p.value Method: Inverse variance method meta cung c ấ p cho chúng ta hai k ế t qu ả : m ộ t k ế t qu ả d ự a vào mô hình fixed-effects và m ộ t d ự a vào mô hình random-effects.
- Chúng ta t ấ t nhiên c ũ ng có th ể s ử d ụ ng hàm plot để th ể hi ệ n k ế t qu ả trên b ằ ng bi ể u đồ forest nh ư sau.
- Phân tích t ổ ng h ợ p ả nh h ưở ng b ấ t bi ế n cho m ộ t tiêu chí nh ị phân (Fixed-effects meta-analysis for a dichotomous outcome).
- Trong ph ầ n trên, tôi v ừ a mô t ả nh ữ ng b ướ c chính trong m ộ t phân tích t ổ ng h ợ p nh ữ ng nghiên c ứ u mà tiêu chí là m ộ t bi ế n liên t ụ c (continuous variable).
- M ộ t ng ườ i ho ặ c là còn s ố ng hay ch ế t, b ị gãy x ươ ng hay không gãy x ươ ng, m ắ c b ệ nh suy tim hay không m ắ c b ệ nh suy tim, v.v… Đố i v ớ i nh ữ ng bi ế n này, chúng ta c ầ n m ộ t ph ươ ng pháp phân tích khác v ớ i ph ươ ng pháp dành cho các bi ế n liên t ụ c.
- 14.5.1 Mô hình phân tích Đố i v ớ i nh ữ ng tiêu chí nh ị phân (ch ỉ có hai giá tr ị.
- ch ỉ s ố th ố ng kê t ươ ng đươ ng v ớ i tr ị s ố trung bình là t ỉ l ệ hay proportion , có th ể tính ph ầ n tr ă m).
- và ch ỉ s ố t ươ ng đươ ng v ớ i độ l ệ ch chu ẩ n là sai s ố chu ẩ n ( standard error.
- Ch ẳ ng h ạ n nh ư n ế u m ộ t nghiên c ứ u theo dõi 25 b ệ nh nhân trong m ộ t th ờ i gian, và trong th ờ i gian đ ó có 5 b ệ nh nhân m ắ c b ệ nh, thì t ỉ l ệ (kí hi ệ u là p ) đơ n gi ả n là: p hay 20.
- Theo lí thuy ế t xác su ấ t, ph ươ ng sai c ủ a p (kí hi ệ u là var[p]) là: var[p.
- p pSE Chúng ta còn có th ể ướ c tính kho ả ng tin c ậ y 95% c ủ a t ỉ l ệ nh ư sau.
- Vì cách tính c ủ a các tiêu chí nh ị phân khá đặ c thù, cho nên ph ươ ng pháp phân tích t ổ ng h ợ p các nghiên c ứ u v ớ i bi ế n nh ị phân c ũ ng khác.
- Để minh h ọ a cách phân tích t ổ ng h ợ p d ạ ng này, tôi s ẽ l ấ y m ộ t ví d ụ (ph ỏ ng theo m ộ t nghiên c ứ u có th ậ t).
- Có gi ả thi ế t cho r ằ ng BB c ũ ng có th ể phòng ch ố ng b ệ nh suy tim, hay ít ra là làm gi ả m nguy c ơ suy tim.
- Beta-blocker và b ệ nh suy tim (congestive heart failure) Beta-blocker Placebo Nghiên c ứ u (i) N 1 T ử vong (d 1 ) N 2 T ử vong (d T ổ ng c ộ ng N: s ố b ệ nh nhân nghiên c ứ u.
- Nh ư chúng ta th ấ y, m ộ t s ố nghiên c ứ u có s ố m ẫ u khá nh ỏ , l ạ i có nh ữ ng nghiên c ứ u v ớ i s ố m ẫ u g ầ n 4000 ng ườ i! Câu h ỏ i đặ t ra là t ổ ng h ợ p các nghiên c ứ u này, k ế t qu ả có nh ấ t quán hay phù h ợ p v ớ i gi ả thi ế t BB làm gi ả m nguy c ơ suy tim hay không? Để tr ả l ờ i câu h ỏ i này, chúng ta ti ế n hành nh ữ ng b ướ c sau đ ây: B ướ c 1: ướ c tính m ứ c độ ả nh h ưở ng cho t ừ ng nghiên c ứ u.
- Ch ỉ s ố để đ ánh giá m ứ c độ ả nh h ưở ng c ủ a thu ố c BB là t ỉ s ố nguy c ơ t ươ ng đố i (relative risk – RR), và RR có th ể đượ c ướ c tính nh ư sau.
- 29 Tóm t ắ t phân tích t ổ ng h ợ p Đố i v ớ i các bi ế n s ố liên t ụ c Đố i v ớ i các bi ế n s ố nh ị phân.
- Độ ả nh h ưở ng (effect size.
- ii RR log = θ Ph ươ ng sai c ủ a i d.
- Ph ươ ng sai c ủ a i θ : iiiiii.
- θ Tr ọ ng s ố : 2 1 dii sW = Tr ọ ng s ố : 2 1 ii sW θ = Ướ c s ố ả nh h ưở ng chung: d.
- k iik iii W d W 11 / Ướ c s ố ả nh h ưở ng chung.
- Ph ươ ng sai c ủ a d.
- k ii W s 12 /1 Ph ươ ng sai c ủ a θ.
- Xem xét publication bias: Phân tích h ồ i qui tuy ế n tính: d i = a + b * N i.
- Xem xét publication bias: Phân tích h ồ i qui tuy ế n tính: θ ι.
- 30 Ướ c tính ph ươ ng sai gi ữ a các nghiên c ứ u (between-study variance.
- Ướ c tính ph ươ ng sai gi ữ a các nghiên c ứ u (between-study variance

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt