Note-O-Rama โน๊ตย่อชั้นเซียนสำหรับหนอนหนังสือที่ชอบอ่านบทความผ่านเว็บไซต์

ฉบับนี้ขอนำเสนอ Add-ons ในโปแกรมจิ้งจอกไฟ (Firefox Browser) สำหรับช่วยพวกเราในการอ่านและเก็บใจความสำคัญ โดยวิธีไฮไลต์เนื้อหา คล้ายเวลาเราอ่านหนังสือแล้วเอาปากกาสะท้อนแสงขีด เพื่อไว้ทบทวน แต่ Add-ons Note-O-Rama นั้น ต่อยอดให้อีกโดยสามารถ Extract เนื้อหาที่เรา Highlight ไปสร้างเป็นโน๊ตย่อให้ใหม่เพื่อให้ง่ายต่อการทบทวนภายหลัง ซึ่งสาวกจิ้งจอกไฟคงเฮ !!! เนื่องจากมี Add-ons ที่มีประโยชน์มาให้กันบ่อย ๆ ส่วนกลุ่ม IE Browser คงต้องรอไปก่อน แต่ไม่แน่ว่า IE 9 Browser ที่กำลังออกใหม่ อาจจะตอบโจทย์ข้อนี้ก็ได้ นะครับ

1) ขั้นต้นต้องเข้าใจก่อนว่า เราต้องใช้ Browser เป็น Firefox Browser เท่านั้น (สามารถไป download ได้ที่ link ใน: http://arjong.blogspot.com หรือที่ webside ของ firefox.com โดยตรงเลยก็ได้ครับ) หลังจาก download มาก็ลง install ตามขั้นตอนง่าย ๆ ตามที่โปรแกรมบอกขั้นตอนได้เลยครับ

2) สำหรับ Note-O-Rama นั้นเป็น Add-ons ของ FireFox Browser ครับ ในขณะนี้ ยังเป็น Experimental Add -ons โดยคนพัฒนาคือนาย Stephen butterfill ครับ โดยที่ไม่ได้เกี่ยวกับรามาธิบดีเราแต่ประการใด ทั้งที่ชื่อ คล้าย ๆ กัน แต่ก็สามารถใช้ได้ดีครับถึงจะเป็นขั้นทดลอง เราสามารถ Download ตามขั้นตอนดังนี้

รูป 1 : ไปที่เมนูของ FireFox ไปที่ Tools แล้วเลือก Add-ons

รูป 2 : ไปที่ Get Add-ons ค้นหา “Note-O-Rama” แล้วนั่งรอครับ

รูป 3 : เป็นรูปของนาย Stephen Butterfill คนที่พัฒนา Add-ons ตัวนี้

รูป 4 : นั่งรอมาพักใหญ่ ก็จะขึ้นมาให้แสดงให้เราเพิ่ม Add-ons เราก็ดูว่ามัน Compatible กับ FireFox เวอร์ชั่นไหนบ้าง และ Add-ons นี้ ยังเป็นขั้นทดลองแต่ก็ใช้ได้ดีทีเดียวเพราะพัฒนามาราว 5 ปี แล้ว ก็ click ที่ Let me install Experimental Add-on เท่านั้นมาจะเข้าไปเป็น Add-ons ของ FireFox Browser อัตโนมัติ

3) ขั้นต่อไปให้เข้าไปลงทะเบียนก่อน(ต้องต่ออินเตอร์เน็ต) เพื่อใช้เป็นที่เก็บแหล่งข้อมูลที่เราอ่านแล้วย่อไว้ โดยเข้าไปที่ http://notes.note-o-rama.com/signup แล้วทำการลงทะเบียนครับตามเงื่อนไขง่าย ๆ

รูป 5: หน้า Webpage ในตอนลงทะเบียน Register เพื่อใช้สร้างแหล่งเก็บข้อมูลย่อ

4) บน Sub-Menu Bar หลังเรา Add-ons สำเร็จจะเห็น edit tag ที่สามารถเพิ่มและเลือกสี Highlight ให้เราแยกหมวดหมู่ได้ แต่คนที่ขี้เกียจแยกก็อาจไม่ต้อง เพิ่มเข้าไปก็ได้ครับ เพราะอาจงง

รูป 6 : แสดงแถบ Highlight ของ Note-O-Rama และข้าง ๆ ที่เห็นคล้าย ๆ รูปปลั๊กสีเขียว คือสถานะแสดงการเชื่อมต่อออนไลต์ ซึ่งเป็นที่ Extract เนื้อความย่อยไปเก็บไว้

รูป 7 : แสดงให้เห็นแถบปลั๊ก เมื่อคลิ๊กจะแสดงสถานะยกเลิกการเชื่อมต่อเป็นปลั๊กสีแดงที่แยกออกจากกัน

5) หากเรามีหมวดหมู่เพิ่มที่ต้องการเพิ่ม ก็สามารถเพิ่มโดย edit tags เพิ่มเข้าไปโดยเราจะได้สี Highlight ใหม่เพิ่มขึ้นคราวนี้ก็แล้วแต่แล้วละครับว่าเราจะจัดแบ่งหมวดหมู่ของใครของมันกันอย่างไร

รูป 8 : เข้าไปที่เมนู Note-o-rama ที่ Tool bar แล้วคลิ๊กที่ Edit tags

รูป 9 : จะเห็น Pop-Up Window เล็ก ๆ ขึ้นมา เราก็กด Add เข้าไปในที่นี้ผมจะ Add หัวข้อ Other(อื่น ๆ) เข้าไป ดังภาพที่ 10
รูปที่ 10 : จะเห็นตามหมายเลขกำกับที่ (4) และเลือกสี (5) ถ้าวันหลังเปลี่ยนใจลบออกก็แค่กดเครื่องหมายกากบาทก็จะลบหมวดนั้นออกไปแล้วครับ

6) หลังจากนั้นก็เปิด Website ที่เราอ่านประจำ ผมเลือกเอาบทความจาก eMedicine เรื่อง โรคกลัวน้ำ(Rabies) มาอ่านเป็นตัวอย่าง
รูปที่ 11 : บทความ Rabie จาก e-medicine
7) ให้เราเลือกแถบสีหมวดหมู่ที่จะอ่านเอาใจความสำคัญและลากแถบสี Highlight ข้อมูลที่ต้องการจัดเก็บดังภาพที่ 12
รูปที่ 12 : แสดงการ Highlight ใจความสำคัญจนเสร็จหรือพอใจ

รูปที่ 13 : หากต้องการเพิ่มโน๊ตแบบ sticky ก็เพียงกด Double Clicks ไปยังข้อความที่ Highlight แต่ในเวอร์ชั่นเริ่มต้น ผมแนะนำให้ใช้ภาษาอังกฤษก่อน เพราะยังไม่เข้าใจภาษาไทย

8) ทำการ Extract ข้อมูลที่เราต้องการย่อไว้เข้าไปใน Source “Note-O-Rama” (สังเกตุปลั๊กต้องแสดงสถานะเชื่อมต่อ internet เรียบร้อย เป็นสีเขียวก่อน)

รูปที่ 14 : คลิ๊กที่แผง Go to my Quota เพื่อนำไปสู่การแสดงผลงานที่เราย่อไว้

9) หลังจากนั้น FireFox Browser จะเปิดหน้า Sources ของข้อมูลที่เราทำการอ่านย่อขึ้น
รูปที่ 15 : แสดงหน้ารวม หมวดข้อมูลและ link ของบทความที่อ่านอ้างอิงและย่อไว้หากต้องการดูก็ Click ที่ชื่อเรื่องเพื่อเข้าไปดูภายใน

10) ทำการบริหารจัดการข้อมูล ปรับแต่ง ชื่อเรื่อง คนเขียน บทความที่เราย่อไว้ ได้ทันทีโดยทำตามรูป (16-17)
รูปที่ 16 : บริหารจัดการบทความที่สร้างขึ้นโดย Double คลิ๊ก ที่แถบ “[edit]”

รูปที่ 17 : จะเห็นหัวข้อเรื่องปรับเปลี่ยนตามที่เราตั้งได้อย่างสอดคล้องและมี Link ของ Reference ให้ด้วย โดยสามารถ ย้อนกลับไปดูบทความที่เราป้ายสีไว้ได้ทันที


เนื้อหา ที่ย่อมา
"Rabies is a viral disease of the central nervous system (CNS); it is one of the oldest and most feared diseases reported in medical literature. Incidence of rabies is widespread throughout the world."

Information Technology พบมากในสัตว์หลายชนิด " human rabies in the United States has become very rare. However, with recent raccoon rabies epizootic in the United States and high transmissibility of the rabies virus by bats, a fear of reemergence of rabies in humans continues to exist"

• In This Year, Thailand Report 8 cases that document definited diagnosis that diagnose as Rabies infection (sticky note)

Information Technology "bullet-shaped RNA viruses with an incubation period of 5 days to 1 year, with an average of 20-90 days"

Information Technology "genus Lyssavirus and the family Rhabdoviridae"

Information Technology "incubation period has been thought to be significantly longer than 1 year."

Information Technology "Susceptibility to infection appears to be related to several factors, including size of inoculum, size and depth of bite, and proximity to the CNS. "

รูปที่ 18 : หลังจาก double clicks ชื่อบทความ ก็จะแสดงตัวอย่าง เนื้อหาบทความที่เราย่อไว้โดยดึงเฉพาะส่วนสำคัญออกมา โดยส่วนที่เราเสริมความเห็นใน Sticky note จะเข้ามาด้วยในกรอบแดงอย่างที่แสดง (แต่ยังรองรับภาษาไทยไม่ดีมากนักสำหรับส่วน Sticky note นี้)

11) นอกจากนี้เราสามรถจัดหมวดหมู่โปรเจ็คภายในให้ง่ายต่อการดู ก็สามารถทำได้ดังนี้


รูปที่ 19 : ถ่าเราเป็นหนอนหนังสือที่อ่านหรือค้นข้อความผ่านเว็บไซด์เป็นประจำก็สามารถ จัดการตั้งหมวดหัวข้อใหญ่ ๆ เพื่อเก็บข้อมูลจากหลายแหล่งข้อมูลภายในได้โดยง่าย เช่น เราต้องการอ่านข้อมูลเกียวกับ Rabies หรือโรคกลัวน้ำ เพื่อมาทำรายงาน เราก็สามารถสร้างโปรเจ็ค Rables ใหม่ ขึ้นและ extract บทความที่อ่านย่อไว้ภายในภายหลังก็จะดูเป็นหมวดหมู่และมีระเบียบมากยิ่งขึ้น

เนื้อหาฉบับนี้ ก็เป็นการนำเครื่องมือในการอ่านเอาใจความสำคัญมาช่วยสำหรับหนอนหนังสือทั้งหลาย นักเรียนหรือนักวิชาการที่ต้องการอ่านเอาใจความสำคัญจากเนื้อหาในเว็บไซด์ที่มีนื่อหาอยู่ค่อนข้างมากมายในช่วงยุคที่สารสนเทศอิเล็กทรอนิกส์ท่วมท้นนี้ นอกจากเป็นการลดโลกร้อนจากการลดการใช้กระดาษ แต่ยังไงเราก็ต้องรู้จักเลือกแหล่งอ้างอิงที่มาที่น่าชื่อถือได้ควบคู่กันไปด้วยนะครับ

อาจารย์นายแพทย์ ศักดา อาจองค์, พบ, บธบ.
SAKDA ARJ-ONG, MD, BBA, MSc. In ICT
PHD program of clinical epidemiology,
Pediatrist, Pediatric Cardiologist & Intervention Ped.Cardiology
Family physicians, Emergency physicians.
Emergency Medicine, Ramathibodi Hospital, Mahidol University

Reference

1.	note-o-rama : note - quote - analyse [Internet]. [cited 2010 Mar 19];Available from: http://www.note-o-rama.com/

2.	Merlin MA. Rabies: eMedicine Emergency Medicine. 2009 May 11 [cited 2010 Mar 19];Available from: http://emedicine.medscape.com/article/785543-overview
3. ศักดา อาจองค์ . DR.SAKDA'S HEALTH ADVOCACY BLOG [Internet]. [cited 2010 Mar 19];Available from: http://arjong.blogspot.com/

Error หรือความคลาดเคลื่อนในงานวิจัย

Error หรือความคลาดเคลื่อนในงานวิจัย พบได้บ่อย ๆ สาเหตุถ้าจะแบ่งเป็นกลุ่มใหญ่ มักจะนึกถึงได้เป็นสองกลุ่มคือ Random error(chance) และ Systematic error(Bias) ซึ่งการเกิดความ คลาดเคลื่อนโดย chance เป็นสิ่งที่ป้องกันได้ยาก แต่ก็สามารถทำให้ลดลงได้, ส่วนความคลาดเคลื่อนโดย Bias อาจสามารถป้องกันได้โดยการออกแบบงานวิจัย หรือ methodology ที่ดี สองข้อนี้ส่วนใหญ่เราจะนึกถึงก่อน แต่ในความเป็นจริงแล้วยังมีอีกสองปัจจัยที่สำคัญ ก็คือ ตัวกวน(Confounder) และ ปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่นำมาศึกษา(Interaction)

ดังนั้นเมื่อเราเห็นผลงานวิจัยให้นึกถึง Key words "CBCI" นำมามองว่าผลลัพธ์จากงานวิจัยนั้นน่าเชื่อถือเพียงใด
ดังนั้นเราต้องมองปัจจัยสำคัญ 4 อย่าง ดังนี้ ว่างานวิจัยที่เรากำลังหยิบมาใช้นั้นมีผลจากสิ่งเหล่านี้หรือไม่ มากน้อยเพียงใด

C : Chance ?
B : Bias ?
C : Confounding ?
i : Interaction ?

mnemonics "CBCI" นี้ก็จะช่วยเราให้นึกถึงและพิจารณาว่างานวิจัยนั้น ๆ น่าเชื่อถือมากน้อยเพียงใด

1.Random Error(Chance):

มักเกิดจาก Small sample size, high variation in sample ที่เลือกมา,One time measurement (การวัดครั้งเดียว), การวัดที่เชื่อถือไม่ได้หรือไม่มี callibration ที่ดี(Unreliable measurement), มีหลายตัววัดที่ต้องเก็บพร้อม ๆ กัน หรือเก็บมากเกินความจำเป็น(too many measurements), รวมถึงการวัดที่ไม่มีมาตรฐาน(non standard measurement)

การป้องกัน:
1. กำหนดจำนวน Sample size ที่มีขนาดใหญ่พอ ที่จะให้ผลที่มีความสำคัญทางนัยสำคัญทางสถิติหรือทางคลินิก
2. การวัดควรให้ได้มาตรฐาน ถูกต้อง เที่ยงตรง
3. การมี standard protocol ในการวัดหากผู้ป่วยในงานวิจัยเป็นกลุ่มที่มี variation ค่อนข้างมาก
4. การเก็บข้อมูลควรให้สอดคล้องตรงกับ Prognostic factors ที่ต้องการเก็บ
5. ควรเลือกกลุ่มผู้ป่วยที่มีความเป็น Homogenous กัน มากกว่ามี variation มาก ๆ ในกลุ่มศึกษา
6. ควรเลือก วางแผน ขั้นตอน รวมถึงการออกแบบงานวิจัยที่ดี

2.Systematic Error(Bias) :

ว่าด้วย อคติ(bias) ในงานวิจัย เวลาเราตีความหรืออ่านบทความวิชาการ อย่างเป็นระบบแล้วถ้าให้ดี ก็ควรจะตั้งมั่นว่างานวิจัยนั้นมีโอกาสเป็นไปได้หรือไม่ ? ไว้ก่อน โดยคำนึงถึงข้อจำกัดหลาย ๆ ข้อในการดำเนินงานวิจัย และที่สำคัญ ก็คือ Bias นั้นเอง เพราะหากงานวิจัยนั้นรายงานผลออกมาโดยมีอคติ หรือ ความลำเอียง " bias " มากจนเรายอมรับไม่ได้นั้น นั่นถึงผลที่ตีความออกมาอาจไม่สามารถนำไปใช้ในผู้ป่วยจริง หรือ สถาณการณ์จริงได้เลย เพราะเราจะขาดความมั่นใจในการนำผลนั้นไปใช้



คำว่า Bias นั้นคำในภาษาอังกฤษนั้นอธิบายได้ดีว่า " Bias is a systemic tendency of any factors that associated with design, conduct, anaylysis and interpretation of the results of study to make the estimate of effect deviate from it trues value "

ตัวอย่างของ Bias ที่พบบ่อยได้แก่ :

1. Selection Bias
2.Berkson Bias( admission bias, hospital admission bias)
3.Ascertainment Bias
4.Health worker effect
5.Volunteer Bias
6.Non-Response Bias
7.Information Bias( eg. observer bias, Recall bias, reporting bias)
8.Ecological Bias
9.Confounding Bias
10.Spectrum Bias
11.Post Hoc Analysis Bias
12.Sub-Group Analysis Bias
13.Publication Bias

ซึ่งมีมากมาย ที่ยกมาเป็นเพียงตัวอย่างที่เราคำนึงถึงบ่อย ๆ คราวนี้หลายคนคงมองว่ามันเยอะขนาดนี้เราจะป้องกันไม่ให้มันเกิดขึ้นได้อย่างไร เพราะถ้าไม่สามารถตอบได้การดำเนินงานวิจัยนั้น ๆ คงไม่มีประโยชน์

3.Confounder :


4.Interaction :

.....(ยังมีต่อ)

หัวใจสำคัญ 3 ข้อ ที่ต้องคำนึงถึงในการทำ Random Allocation ในการศึกษาแบบ RCT

หัวใจสำคัญ ที่ต้องคำนึงถึงในการทำ Random Allocation ในการศึกษาแบบ RCT นั้นมีที่เราต้องเน้นหลัก สามข้อ ที่ถือว่า ต้องคำนึงถึงหรือเป็นหัวใจสำคัญ

๑) อคติ หรือไบแอส(potential bias) ในการเลือกผู้ป่วยเข้ามาในการศึกษาอย่างไม่มีอคคติ หรือความลำเอียงในการเลือกเข้ามานั่นเอง นั่นหมายถึงถ้าเราทำการ allocate ผู้ป่วยเข้ามาอย่างไม่มีความลำเอียง และเป็นธรรม ส่งผลให้เกิดการกระจายตัวของตัวอย่างที่จะทำการศึกษาอย่างเท่าเทียมกันในทั้งสองกลุ่ม (equally chance) คือ กลุ่มที่ได้รับการรักษา และกลุ่มที่ควบคุม จะส่งผลให้ผลลัพธ์ที่ได้จากการศึกษานั้นมีความน่าเชื่อถือมากที่สุด

๒) Baseline characterisitic (ข้อมูลพื้นฐาน) ของผู้ป่วยทั้งสองกลุ่มนั้นก็มีความสำคัญอย่างมาก ซึ่งบางครั้งแพทย์หรือนักวิจัยหลาย ๆ คน ลืมนึกถึงไป หากข้อมูลของ baseline characteristic ของกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษามีความใกล้เคีบงกันมาก หรือไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญแล้ว จะเป็นการช่วยลดตัวกวนไปในตัวนั่นเอง(potential confounders) ดังนั้นถ้าเรามองให้ดี ๆ จะเห็นว่าการทำ randomization หรือ random allocation นั้นจะเป็นตัวช่วยกระจายให้ตัวกวนในกลุ่มประชากรที่ศึกษากระจายตัวไปอย่างเท่าเทียมกัน โดยเฉพาะหากขนาดของตัวอย่างการศึกษาที่มีขนาดพอเพียง

๓) Sample Size ขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษา ต้องมีขนาดพอเพียงที่จะทำให้เกิดความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ มีโอกาสมากที่สุดต่อการให้ผลลัพธ์ที่มีความถูกต้องเที่ยงตรง เสียก่อนที่จะนำมาทำการ allocation ผู้ป่วย ออกเป็นสองกลุ่ม

อาจารย์นายแพทย์ ศักดา อาจองค์, พบ, บธบ.
SAKDA ARJ-ONG, MD, BBA, MS.ICT
PHD program of clinical epidemiology,
Pediatrist, Pediatric Cardiologist & Intervention Ped.Cardiology
Family physicians, Emergency physicians.
Certificates in Pediatric Emergency Medicine,
Emergency Medicine, Ramathibodi Hospital, Mahidol University

เหตุผลว่าทำไม ผลการรักษาที่วัดหรือจัดเก็บในงานวิจัย ถึงได้ผลดีเกินคาด

การวิจัยในการให้การรักษาผู้ป่วยนั้นบางครั้งพบว่ายิ่งเก็บผลลัพธ์ไปเรื่อย กลับรู้สึกว่าผลการรักษษ เอ ! ทำไมถึงดีขึ้นเรื่อย ๆ มีเหตุผลหลายข้อชวนให้คิดถึงดังนี้ครับ

๑) เป็นผลจากการรักษาที่ให้ผลดีจริง ๆ อันนี้มีโอกาสเกิดได้ครับถ้ายาหรือ intervention ที่เรานำมาใช้ในการรักษาให้ผลที่ดีขึ้นจริง ๆ เช่น ยาลดความดันตัวใหม่ทำให้ความดันลดลง การนำขบวนกาารรักษาชนิดใหม่มาใช้ส่งผลให้อัตราการตายในกลุ่มคนไข้ที่เราสนใจลดลง
๒) เป็นผลที่เกิดขึ้นจากการวัดซ้ำหลาย ๆ ครั้ง ซึ่งมักเกิดขึ้น เราเรียกว่า regression to the mean โดยจะสังเกตว่าค่าที่วัดได้หลัง ๆ จะดี หรือให้ค่าต่ำลง
๓) เป็นผลจาก natural history ของโรคเองที่ต้องดีขึ้น เช่น viral diarrhea มีการใช้ยาบางกลุ่มมาใช้ในการรักษาแต่อย่าลืมว่าการดำเนินอาการของโรคอาจดีขึ้นได้เองและแตกต่างกันไปในแต่ละคนโดยที่ไม่ได้เป็นผลจากยาโดยตรง
๔) เป็นผลมาจาก Hawthorne effect เป็นการที่รู้สึกดีขึ้นเองโดยไม่ได้เป็นผลจากยาหรือ intervention ในการรักษาแต่เป็นผลอ้อม ๆ ที่ผู้ป่วยรู้สึกดีขึ้นจากการที่ได้รับการดูแลทางการแพทย์
๕) เป็นผลจากยาหลอก หรือ placebo effect ยาหลอกก็ทำให้รู้สึกว่าได้รับกาารรักษา บางครั้งการวัดผลที่เป็นแบบ subjective measurement ผู้ป่วยจะให้คะแนนว่าดีขึ้นเพราะความรู้สึกว่าได้รับการรักษาทั้งที่จริง ๆ แล้ว ยาไม่ช่วยอะไรเลย


อาจารย์นายแพทย์ ศักดา อาจองค์, พบ, บธบ.
SAKDA ARJ-ONG, MD, BBA, MS.ICT
PHD program of clinical epidemiology,
Pediatrist, Pediatric Cardiologist & Intervention Ped.Cardiology
Family physicians, Emergency physicians.
Certificates in Pediatric Emergency Medicine,
Emergency Medicine, Ramathibodi Hospital, Mahidol University