Nếu phần Dẫn nhập được xem là bộ mặt của một nghiên cứu (1), thì phần Kết quả là trái tim của một công trình nghiên cứu. Nhưng viết phần Kết quả có khi là một thách thức đáng kể cho những người mới vào nghiên cứu, vì không biết viết cái gì trước và cái gì sau, hay viết sao cho thuyết phục. Trong phần này tôi sẽ mách cho các bạn vài mẹo quan trọng trong việc viết phần kết quả. Đây là cái note viết lại từ các bài giảng trong các workshop về cách viết bài báo khoa học, nên tôi lấy nhiều ví dụ trong đó. Bạn nào đã từng học qua các lớp đó sẽ thấy ... quen quen.
Viết phần Kết quả không phải là khó, nhưng dễ dẫn đến lẫn lộn. Thông thường, một nghiên cứu cho ra rất nhiều dữ liệu, và quyết định tập trung vào dữ liệu nào hay thông điệp gì để gửi đến độc giả là một quyết định không dễ dàng. Nhiều khi tác giả phải suy nghĩ rất nhiều và tham khảo các nghiên cứu trước. Cách tốt nhất là tìm một nơi vắng vẻ, lên danh sách các bảng số liệu, biểu đồ, hình ảnh thí nghiệm, các bài báo trước đây, và ... tập trung viết. Để viết phần kết quả tốt (thường chỉ 2-3 trang A4), sau đây là một số nguyên tắc các bạn cần phải lưu ý:
1. Chuẩn bị
2. Bám sát mục tiêu
3. Dùng thì quá khứ
4. Dùng chữ khách quan
5. Tiết kiệm chữ
6. Dung lượng thông tin
7. Dùng câu văn dẫn nhập
8. Cách viết từng phần kết quả
2. Bám sát mục tiêu
3. Dùng thì quá khứ
4. Dùng chữ khách quan
5. Tiết kiệm chữ
6. Dung lượng thông tin
7. Dùng câu văn dẫn nhập
8. Cách viết từng phần kết quả
Tôi sẽ bàn cụ thể từng nguyên tắc dưới đây:
1. Data không phải là information
Như nói trên, trước khi ngồi xuống viết phần kết quả, các bạn phải có sẵn những dữ liệu trước mặt. "Dữ liệu" ở đây có nghĩa là các bảng số liệu, các biểu đồ, các hình ảnh từ thí nghiệm, và những bài báo trước đây. Trong khoa học, không có bảng biểu thì các bạn sẽ chẳng viết được gì cả. Nên nhớ cho điều đó, nhà văn có thể tưởng tượng và hư cấu câu chuyện để viết, nhà khoa học thì không thể viết từ tưởng tượng mà phải viết ra "câu chuyện" từ dữ liệu thật.
Viết phần kết quả có nghĩa là biến những bảng số liệu, biểu đồ và hình ảnh đó ... biết nói. Data là những gì chúng ta đo lường và thu thập được. Còn information là ý nghĩa của data. Những bảng số liệu, biểu đồ và hình ảnh là "data", còn nhiệm vụ của các bạn là biến data đó thành "information".
Một ví dụ cụ thể để các bạn có thể phân biệt. Chẳng hạn như nếu số liệu về nguy cơ mắc bệnh của nhóm A và B là 0.05 và 0.10, thì đó là data, nhưng khi các bạn viết "The risk of disease in group B was two-fold higher than the risk in group A" thì đó là information. Điều này có nghĩa rất quan trọng là các bạn không lặp lại những con số trong bảng biểu, hay có lặp lại thì cũng phải tối thiểu và chỉ khi nào cần thiết.
2. Bám sát mục tiêu
Cũng như việc mô tả phần phương pháp nghiên cứu, mô tả kết quả nghiên cứu nhất định phải bám sát mục tiêu nghiên cứu. Nếu mục tiêu nghiên cứu là A, B, C, thì kết quả phải trả lời A, B và C. Điều này có nghĩa là tập trung cao độ vào việc mô tả những dữ liệu liên quan đến mục tiêu, không nên để mất tập trung và sa đà vào những tiểu tiết. Chẳng hạn như sa đà vào mô tả chi tiết về phân bố thống kê của một biến số như độ tuổi là rất dở, vì làm sao lãng "bức tranh" lớn hơn của công trình nghiên cứu. Tập trung vào những dữ liệu quan trọng, những dữ liệu giúp tác giả có lí do để viết ra một qui luật hay một thông điệp cho bài báo khoa học.
3. Sử dụng thì quá khứ
Phần kết quả chủ yếu dùng thì quá khứ đơn giản (simple past tense). Lí do là các bạn mô tả những gì đã xảy ra. Ấy thế mà thỉnh thoảng tôi vẫn thấy nhiều bạn (bên Việt Nam) dùng thì hiện tại trong các bản thảo, và đây là một sai sót rất căn bản. Chẳng hạn như để mô tả số bệnh nhân chúng ta đã tuyển được, các bạn có thể viết "Ultimately, we RECRUITED 250 patients into the study. The average age of the patients WAS 50 years" (không viết "We have recruited", và càng không viết "the average ... is").
Tuy nhiên, khi đề cập đến một bảng số liệu hay biểu đồ trong bài báo thì các bạn phải dùng thì hiện tại. Ví dụ: "Figure 1 SHOWS the distribution of fasting plasma glucose among the 250 patients". Nhưng khi mô tả ý nghĩa trong biểu đồ thì lại dùng thì quá khứ: "The distribution of FPG WAS slightly skewed to the lower values."
Trong vài năm gần đây, các tập san khoa học khuyến khích tác giả dùng thể văn tích cực (active voice) thay vì thể văn vô danh. Lí do là thể văn tích cực giúp cho độc giả dễ hiểu hơn và lãnh hội thông tin nhanh hơn là thể văn impersonal. Thử so sánh hai cách viết:
"Greater insulin levels were found to be associated with greater bone density"
và
"We found that greater insulins were positively associated with bone mineral density in younger patients."
4. Dùng chữ khách quan
Văn phong trong phần kết quả là không cảm tính. Những chữ cảm tính thỉnh thoảng xuất hiện trong phần kết quả là "highly significant", "very large", "extremely", v.v. Những trạng từ đó được xem là cảm tính, và cần phải tránh trong phần kết quả (nhưng có thể dùng trong phần Bàn luận). Do đó, thay vì viết "The different was highly significant", thì nên viết "The difference was statistically significant (P = 0.001)". Con số P có highly hay không thì do người đọc cảm nhận, tác giả không nên "nhét chữ" vào miệng người đọc.
Ví dụ trên để khuyến cáo rằng trong phần kết quả, tác giả nên dùng cách viết khách quan và "lạnh lùng". Thay vì viết "The ANOVA showed that.…" thì nên viết "We found that", vì phương pháp thống kê không có chỉ ra cái gì cả; viết như thế có khi bị hiểu là trốn tránh trách nhiệm.
Trong y khoa (và tôi nhấn mạnh rằng trong y khoa, sinh học) thì phần kết quả là phải trung dung. Trung dung ở đây hiểu theo nghĩa "có sao viết vậy", không được thêm mắm muối, không được nhét chữ vào miệng độc giả. (Phần Bàn luận thì tác giả có thể thêm "mắm muối" trong diễn giải). Hãy xem câu văn sau đây:
"Over 60% of patients on the treatment group exhibited a reduction in inflammatory response, illustrating the seriousness of ..."
Mệnh đề "illustrating the seriousness of" được hiểu là nhét chữ vào miệng người đọc. Cần phải tránh. Chỉ nên viết:
"Sixty-two per cent of patients on the treatment group exhibited a reduction in inflammatory response."
5. Tiết kiệm chữ
Bất cứ bài báo khoa học nào cũng giới hạn số chữ. Do đó, tác giả cần phải hết sức tiết kiệm chữ (nếu được) và đi thẳng vào vấn đề. Những cách viết [phổ biến] như
"As shown in Figure 2, antiresorpive therapies inhibited all bone turnover markers"
thì có thể viết ngắn hơn bằng cách sử dụng ngoặc kép:
"Antiresorpive therapies inhibited all bone turnover markers (Figure 2)."
6. Viết với dung lượng thông tin (informative)
Chữ "informative" ở đây có nghĩa là câu văn phải có thông tin (information). Chẳng hạn như câu "There was a pronounced increase in the blood levels of vitamin D" thì không có nhiều thông tin, vì chữ "pronounced increase" ai muốn hiểu sao thì hiểu. Nhưng nếu viết rằng "The average increase in vitamin D levels was 20 mmol/L" thì được xem là informative.
Văn phong trong phần kết quả phải giàu thông tin. Giàu thông tin ở đây cũng có nghĩa là đầy đủ. Không chỉ mô tả con số trung bình, mà còn phải thêm một chỉ số phản dảnh độ dao động (như độ lệch chuẩn). Do đó, câu
" Systolic blood pressure was 122.85 ± 12.44"
là khó chấp nhận được, bởi vì chẳng ai biết những con số đó có nghĩa là gì. Ngoài ra, cũng chẳng có đơn vị thì làm sao người đọc có thể hiểu được. Cũng chẳng có bối cảnh, tức không biết con số đề cập đến nhóm nào. Do đó, câu văn trên có thể sửa lại thành:
"Systolic blood pressure in men (mean ± SD) was 122.85 ± 12.44 mm Hg"
Thỉnh thoảng, có những bài báo mà tác giả [có lẽ do thiếu kinh nghiệm] mô tả kết quả theo cách dài dòng, và hệ quả là người đọc khó theo dõi. Ví dụ dưới đây là một ca tiêu biểu:
"We followed the subjects for an average of 2 months (range 1 to 6 months); follow-up was 98% complete. Using an intention-to-treat analysis, adjusting for baseline differences in the groups in age, serum LDH level, and history of alcohol use, we found ... "
Người đọc phải 40 chữ để biết tác giả sắp tìm ra cái gì! Đây là cách viết rất Á châu (và rất dở -- theo cái nhìn của người phương Tây). Tại sao không vào ngay chủ đề "We found that ..... This effect was present even after adjusting for baseline differences in the groups in age, serum LDH level, and history of alcohol use in the ITT analysis."
Một cách viết rất dở khác là tập trung vào thống kê như:
"Factor analysis disclosed that eigenvalues were significant for the cognitive and social domains"
thì chẳng có thông tin gì trong câu văn.
7. Nếu kết quả phức tạp, có thể dùng một câu dẫn nhập
Thỉnh thoảng, kết quả nghiên cứu rất phức tạp và không dễ hiểu đối với người đọc. Trong trường hợp này, tác giả có thể viết một câu dẫn nhập mang tính giới thiệu để người đọc nắm được vấn đề. Ví dụ:
[Giải thích biểu đồ] To assess whether the observed relationships between BMD at various sites and body composition were attributable to genetic or environmental factors, multivariate genetic model-fitting analysis (Figure 1) was performed.
[Giải thích con số có nghĩa gì để giúp người đọc hiểu] Squared standardised path coefficients (Table 2) can be interpreted as estimates of heritability of specific and decomposed in terms of the portion in common with and independent of other genetic factors. Off-diagonal elements of this analysis were small relative to diagonal elements, which indicate that the majority of heritability of each variable trait is due to specific genetic factors.”
8. Cách viết từng phần kết quả
Ở đây, tôi chỉ bàn về cách viết phần kết quả của một nghiên cứu y học. Nhưng cách viết bài báo ngành sinh học, khoa học thực nghiệm, hay khoa học xã hội cũng giông giống như thế. Trong một bài báo y học, phần kết quả thường được chia thành 2 phần chính: phần vào đầu viết về những đặc điểm chính của "đối tượng" nghiên cứu (nhất là nghiên cứu lâm sàng), và phần hai là nhằm trả lời từng câu hỏi nghiên đã được đặt ra trong phần Dẫn nhập. Kinh nghiệm của tôi cho thấy cách viết phần kết quả có thể phân thành 3 "nhóm văn chương" như sau:
· Mô tả kết quả đơn giản;
· So sánh; và
· Mô tả mối liên hệ.
(a) Cách viết kết quả mô tả (descriptive results)
Trong phần này, tác giả thường cung cấp cho người đọc biết nghiên cứu có bao nhiêu người (hay động vật), và kèm theo những đặc điểm chính của họ. Những chỉ số thường sử dụng là trung bình, độ lệch chuẩn, tỉ lệ (%), v.v. Thường, những đặc điểm này được gói gọn trong bảng số 1 (dân trong nghề gọi là "table one" data). Nhưng vì một nghiên cứu có thể thu thập rất nhiều biến số, nên không thể nào mô tả tất cả bằng chữ được. Điều này có nghĩa là tác giả phải suy nghĩ kĩ mình muốn nói gì. Điều gì muốn nói phải là điều nổi bật nhất, nhưng không lặp lại dữ liệu trong bảng số liệu.
Chẳng hạn như nhìn vào bảng số liệu dưới đây (2) mô tả vài đặc điểm lâm sàng chính cho nam và nữ của một nghiên cứu. Nếu bạn là tác giả, bạn sẽ viết như thế nào? Chúng ta chú ý thấy những khác biệt về độ tuổi, chiều cao, trọng lượng giữa nam và nữ chẳng có gì đáng chú ý hay thú vị, và do đó không đáng để viết ra. Vì đây là một nghiên cứu về béo phì, nên có lẽ điều đáng nói ra là có bao nhiêu người được xem là béo phì theo tiêu chuẩn Á châu (BMI > 27.5) mà không có trong bảng số liệu. Cuối cùng, chiến lược để mô tả bảng số liệu này là: (i) nói cho người đọc biết có bao nhiêu đối tượng tham gia nghiên cứu và phân bố nam nữ, theo độ tuổi ra sao; và (ii) tần số béo phì giữa nam và nữ. Nghĩ như thế, có lẽ cách viết cụ thể là:
[Vào đầu]: "We randomly recruited 335 men and 865 women aged 20 years and above who met all the inclusion and exclusion criteria. The average (SD) of age for men and women was ~44 (19) and 49 (16), respectively. Approximately 42% of men and 50% of women aged 50 years and older, and the difference was statistically significant (P < 0.0001)."
[Mô tả tiếp về BMI]: On average, the average (SD) BMI was 22.7 (3) for men and 22.3 (3.1) for women. [Nếu viết đến đó thì ... chán quá. Sau khi tính toán thêm, chúng ta biết rằng có 15% nam và 17% nữ được xem là béo phì theo tiêu chuẩn Á châu] Using the criteria of BMI > 27.5, approximately 15% of men (n = 53) and 17% of women (n = 146) were classified as "obese".
[Viết tiếp về tỉ trọng mỡ] As expected, men had lower percent body fat (PBF) but greater lean body mass than women. The difference in PBF between men and women was almost 2 SDs.
[Nhấn mạnh đến tỉ lệ hút thuốc lá giữa nam và nữ] Almost 45% of men and 1% of women self-reported as past and current smokers (Table 1).
Chú ý trong cách viết trên là phải cụ thể và "informative". Đặc biệt khi viết về tỉ lệ hay phần trăm, phải kèm theo số n thì mới đúng chuẩn. Con số 50% có thể là 1/2 nhưng cũng có thể là 100/200; do đó, phải kèm theo n thì mới được xem là "khoa học". Chúng ta có thể viết
"During 6 years of follow-up, 46 patients died in the hospital."
mới xem qua thì ok, nhưng nếu là tác giả có kinh nghiệm thì nên thêm phần trăm:
"During 6 years of follow-up, 46 (23%) of the admitted patients died in the hospital."
(b) Cách viết so sánh
Một dạng kết quả khác thường mang tính so sánh. Cách viết về so sánh trong khoa học cũng cần phải học, bởi vì trong thực tế tôi thấy rất nhiều bài báo của đồng nghiệp Việt Nam thường viết không đạt hay không đúng. Một phần là do cách chúng ta quen với cách viết tiếng Việt, vốn không phù hợp với cách viết so sánh bằng tiếng Anh. Chẳng hạn như chúng ta có thể nói "Chiều cao của A cao hơn B" bằng tiếng Việt, nhưng viết như thế bằng tiếng Anh, "The body height of A is higher than B" thì không đúng.
Khi viết so sánh, điều rất quan trọng là phải có nhóm tham chiếu (reference group). Nếu nói "Nhóm A cao hơn 5%" thì không thể chấp nhận được, vì không biết 5% là so sánh với nhóm nào hay thời điểm nào. Do đó, khi so sánh, cần phải viết rõ là so sánh với nhóm nào. Ngoài ra, khi mô tả so sánh, nếu được cần thêm khoảng tin cậy 95% hoặc trị số P để người đọc có thể tự mình đánh giá tầm quan trọng. Ví dụ, bệnh nhân với marker chu chuyển xương thấp đáp ứng thuốc cao gấp 2 lần so với bệnh nhân có marker chu chuyển xương bình thường, có thể viết:
"Patients with lower baseline bone remodeling were twice as likely to respond to antiresorptive therapy."
thì cũng có thể xem là ổn về văn phạm, nhưng chưa "khoa học", vì (i) thiếu nhóm so sánh, và (ii) thiếu con số về bất định hay khoảng tin cậy 95%. Nếu khoảng tin cậy 95% là 1.2 đến 3.3, chúng ta có thể viết:
"Compared with patients with normal remodeling markers, patients with lower baseline bone remodeling were twice (95% confidence interval, 1.2 – 3.3) as likely to respond to antiresorptive therapy."
thì ổn hơn và rõ ràng hơn. Tương tự, khi so sánh liên quan đến tỉ lệ sống sót, cach viết tương tự cũng có thể dùng:
"During an average of 6 years of follow-up, survival was 9% (95% confidence interval: 4% − 14%; P < 0.001) greater among subjects treated with novastatin than in the control group (Figure 1)."
Mô tả một bảng số liệu hay một biểu đồ đòi hỏi suy nghĩ, giống như ... xem tranh. Xem tranh đòi hỏi chúng ta phải nắm được "cái thần", cái sắc và thông điệp của tác giả. Tương tự, đọc một bảng số liệu, chúng ta phải tìm cái thông điệp trong đó và viết xuống. Có khi cả ngày, chúng ta chỉ viết được vài dòng!
Bảng số liệu 2 dưới đây so sánh tình trạng làm việc của hai nhóm bác sĩ (interns và residents). Chúng ta thấy chỉ có 40% bác sĩ intern là tĩnh táo trong các clinical rounds, và tỉ lệ này ở bác sĩ resident là 60%. Còn về mood, thì không nói ra chúng ta cũng đoán được số bác sĩ intern "buồn" cao hơn nhóm bác sĩ đàn anh resident. Có lẽ đó không phải điều đáng nói, vì người ta có thể đọc và thấy. Nhưng chú ý rằng nhóm bác sĩ intern ngủ chỉ có 4.2 giờ, so với nhóm đàn anh là 6.8 giờ. Vậy thì câu hỏi đặt ra là viết gì để nói lên cái điểm chính của kết quả nghiên cứu này? Có lẽ chúng ta sẽ viết:
"Results of analysis indicated that only 40% of interns were alert in clinical rounds, and this proportion was significantly lower than that of residents."
Nhưng đọc lại câu trên thì thấy có vài vấn đề. Những chữ vào đề "Results of analysis indicated that" là thừa. Dĩ nhiên là phân tích rồi, nói làm gì! Con số thì chỉ lặp lại những gì trong bảng số liệu. Câu văn hơi dài cho chỉ 2 con số là hơi ... nhiều chuyện. Nghĩ lại và viết lại:
"Interns are 0.67 times (or 40% / 60%) as likely to be alert compared with residents"
Nhưng con số 0.67 rất khó cảm nhận. Một cách khác là chuyển giá trị tham chiếu interns / residents thành residents / interns. Với cách chuyển hóa đó, chúng ta sẽ có một thông điệp "ấn tượng" hơn:
"Compared with interns, residents are 1.5 times as likely to be alert (60%/40% = 1.5)."
Khi viết về so sánh, nên tận dụng các chữ sau đây: Compared with, in contrast, more, greater, bigger, higher, less, fewer, lower, similar to, relative risk, odds ratio, twice as likely as, related to, associated with, correlated with.
(c) Cách viết về mối liên quan
Trong các nghiên cứu lâm sàng thường có những phân tích liên quan dùng các mô hình thống kê như hồi qui logistic. Mô tả kết quả phân tích trong các bảng này nhiều khi cũng là một vấn đề nan giải. Chẳng hạn như bảng số 3 sau đây báo cáo về các yếu tố có liên quan đến thoái hóa khớp (osteoarthritis) (3). Những yếu tố nguy cơ bao gồm giới tính, tuổi, BMI, đau khi ngồi chồm hỗm, sưng phồng ở khớp xương, lạo sạo xương. Vấn đề là viết gì, vì không thể mô tả từng yếu tố một thì rất ... buồn chán.
Quyết định viết gì có lẽ dựa trên tiêu chuẩn về "effect size", tức mức độ ảnh hưởng. Trong bảng số liệu 3 effect size là chỉ số "prevalence ratio" (giống như risk ratio, nhưng prevalence ratio dùng cho nghiên cứu cắt ngang). Chúng ta chú ý thấy effect size lớn nhất là yếu tố sưng khớp xương, kế đến là đau khi ngồi xổm. Còn các yếu tố như độ tuổi và BMI thì không ngạc nhiên đối với người trong chuyên ngành. Do đó, có lẽ chúng ta sẽ nhấn mạnh đến hai yếu tố quan trọng kia. Cách viết có lẽ là:
"As expected, advancing age and greater BMI were significantly associated with a greater risk of OA of the knee (Table 3). Apart from age and BMI, three knee-related complaints were also independently associated with increased risk of OA of the knee: pain when squatting (PR 2.19; 95% CI 1.42–3.39), bony enlargement (PR 3.54; 95% CI 1.57–8.01), and crepitus (PR 1.81; 95% CI 1.18–2.79)."
Để cung cấp thêm thông tin, chúng ta nên viết về chỉ số AUC của mô hình:
"The area under the receiver operating characteristic curve (ROC) was 0.83. Gender was not an independent predictor of knee OA when the above factors were considered in the model."
Với cách viết trên, người đọc không cần nhìn bảng số liệu mà vẫn biết được "câu chuyện" chúng ta muốn nói!
Một dạng mô tả mối liên quan khác nằm trong phân tích hồi qui tuyến tính. Chẳng hạn như nhìn vào biểu đồ dưới đây (4) về mối liên quan giữa mật độ xương đo ở ba vị trí (cổ xương đùi, xương đùi, và xương cột sống), chúng ta thấy gì và nên viết gì. Như tôi từng nói (và xin nói lại), nhìn vào một biểu đồ như nhìn vào bức tranh, cần phải có thời gian tịnh tâm suy nghĩ và nắm bắt cái thông điệp chính. Cái khác giữa nhìn tranh và nhìn biểu đồ có lẽ là ở yếu tố tác giả. Tranh là sản phẩm của người khác, còn biểu đồ là sản phẩm của mình. Là sản phẩm của mình, mình đáng lí ra phải biết nói điều gì. Nhưng trong thực tế thì chúng ta thỉnh thoảng ... bí chữ. Nhìn thấy hình ảnh và xu hướng đó, nhưng viết gì có khi không dễ chút nào.
Trong trường hợp biểu đồ vừa đề cập, chúng ta chú ý thấy cái mô hình chung của các mối liên quan là mô hình đa thức bậc 3. Đặc điểm của mô hình này là giá trị BMD tăng và đạt mức độ cao nhất ở một độ tuổi, và sau đó thì suy giảm. Chú ý rằng BMD đạt đỉnh ở tuổi 20-30. Chúng ta viết:
"The relationship between BMD and age was best described by the third-degree polynomial regression model (Figure 1)."
[Giải thích tiếp mô thức bậc 3 có nghĩa là gì]: "The relationship was characterized by three phases, namely, BMD increased between the ages of 18 and 25, followed by a steady period (aged between 25 and 45), and then gradually declined after the age of 45."
[Thêm chi tiết không có trong biểu đồ]: "The age-related decrease in BMD in women was greater than that in men. For example, compared with lumbar spine BMD among women aged between 20-30 years, lumbar spine BMD among women aged 70+ years was decreased by 27%; however, in men, the corresponding rate of decrease was ~15%."
Như các bạn thấy, người đọc không cần xem biểu đồ vẫn có thể hiểu xu hướng chung về mối liên quan giữa BMD và độ tuổi.
Ở trên, tôi đã bàn về những gì bạn nên làm trong khi viết phần kết quả. Có lẽ để kết thúc cái note này, tôi nên nói những gì các bạn KHÔNG nên làm. Theo tôi những điều sau đây là cần phải tránh khi viết phần kết quả:
• Không lặp lại dữ liệu trong bảng số liệu hay biểu đồ. Đây là một cách viết rất phổ biến ở những người chưa có kinh nghiệm. Không có lí do gì để lặp lại tất cả các dữ liệu trong bảng số liệu hay biểu đồ. Nếu cần lặp lại thì chỉ chú tâm đến những dữ liệu chính, nhưng dùng cách viết khác. Chẳng hạn như nếu risk ratio (RR) là 1.5 với khoảng tin cậy 95% 1.1 - 2.2, thì cách viết có thể là "the allele was associated with a 50% increase in the risk of CAD."
• Không báo cáo những dữ liệu vụn vặt, chi tiết không cần thiết. Những con số về đặc điểm bệnh nhân không cần phải liệt kê tất cả. Những con số phần trăm không cần phải chính xác đến 2 hay 2 con số lẻ (rất dở và không logic). Cần phải loại bỏ những data không quan trọng, vì chúng có thể làm cho người đọc sao lãng cái data chính yếu.
• Không báo cáo một danh sách dài các số liệu mà không nói lên điểm gì. Đây cũng là một cách viết rất phổ biến trong các luận án và bài báo trong nước. Ý đồ liệt kê các số liệu là tốt, nhưng rất tiếc là nó thừa. Như nói ở trên, liệt kê data không là chưa đủ, bởi vì nhiệm vụ của tác giả là biến data thành information.
• Không dùng bảng số liệu hay biểu đồ cho số liệu đơn giản. Có nhiều bạn dùng biểu đồ bánh chỉ để mô tả con số 45% nam và 55% nữ! Cách trình bày này rất kém tính chuyên nghiệp và cần phải tránh.
Nên nhớ rằng một phần Kết Quả của một bài báo khoa học được ví von là "trái tim" của công trình nghiên cứu, và điều này đòi hỏi tác giả phải chăm sóc trái tim cho tốt. Chăm sóc qua cách trình bày bảng biểu và hình ảnh, và quan trọng là cách viết. Hi vọng rằng các mẹo về cách viết trên sẽ giúp cho các bạn hoàn thiện một bản thảo bài báo khoa học tốt.
-----
(2) http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0127198
(3) http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0094563
(4) https://bmcmusculoskeletdisord.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2474-12-182
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét