STROBE Checklist สำหรับงาน Retrospective และ Observational

STROBE คือแนวทางการรายงานงานวิจัยเชิงสังเกต (cohort, case-control และ cross-sectional) 22 ข้อ ที่บรรณาธิการและผู้ทบทวนใช้ตรวจว่าบทความบอกครบหรือไม่ว่าทำอะไร กับใคร และได้ผลอะไร และเมื่องานใช้ข้อมูลจากเวชระเบียนหรือฐานข้อมูลที่เก็บไว้แล้ว ควรใช้ส่วนขยาย RECORD ควบคู่ด้วย

บทความนี้เขียนสำหรับแพทย์ประจำบ้าน แพทย์ พยาบาล และนักวิจัยทางคลินิกที่กำลังเขียนงาน retrospective หรือ observational เพื่อส่งวารสาร เนื้อหาครอบคลุมที่มาของ STROBE ข้อที่งานวิจัยตีพิมพ์มักรายงานไม่ครบตามหลักฐานจากงานวิจัยเชิงอภิมาน (meta-research) ที่ตรวจบทความจริง ข้อย่อย RECORD สำหรับข้อมูลเวชระเบียน และตัวอย่างการรายงานทีละขั้นพร้อมตัวเลขที่ตรวจสอบได้

STROBE คืออะไร และครอบคลุมงานวิจัยแบบไหน

STROBE ย่อมาจาก Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology พัฒนาโดยกลุ่มนักระเบียบวิธีวิจัย นักวิจัย และบรรณาธิการวารสาร เริ่มจากการประชุมเชิงปฏิบัติการ 2 วันในเดือนกันยายน ค.ศ. 2004 แล้วปรับแก้ต่อเนื่องจนได้ checklist 22 ข้อ ตีพิมพ์ใน Lancet เมื่อ ค.ศ. 2007 [1] ในจำนวนนี้ 18 ข้อใช้ร่วมกันทั้งสามรูปแบบ อีก 4 ข้อมีถ้อยคำเฉพาะสำหรับ cohort, case-control หรือ cross-sectional [1] เว็บไซต์ทางการมี checklist แยกตามรูปแบบการศึกษา ฉบับรวม และฉบับสำหรับบทคัดย่อการประชุมวิชาการ [2]

สิ่งที่ต้องเข้าใจตั้งแต่ต้นคือ STROBE เป็นแนวทางการรายงาน ไม่ใช่สูตรการออกแบบงานวิจัย เอกสาร Explanation and Elaboration ซึ่งอธิบายเหตุผลและให้ตัวอย่างการรายงานที่ดีของทุกข้อ เขียนไว้ชัดว่าข้อแนะนำเหล่านี้ไม่ได้กำหนดวิธีตั้งหรือดำเนินการศึกษา และไม่ได้บังคับรูปแบบการนำเสนอที่เหมือนกันทุกเรื่อง [3] ผลที่ตามมาคือ การกรอก checklist ครบทุกข้อไม่ได้ทำให้งานที่ออกแบบไม่ดีกลายเป็นงานที่ดี แต่การรายงานไม่ครบจะทำให้ผู้ทบทวนประเมินงานที่ดีไม่ได้

ภาพที่ 1 แสดงว่าภาระส่วนใหญ่อยู่ที่ส่วน Methods ซึ่งมี 9 ข้อของ STROBE (ข้อ 4–12) และถ้าใช้ข้อมูลเวชระเบียนจะมีข้อย่อย RECORD เพิ่มอีก 7 ข้อในส่วนเดียวกัน นี่คือเหตุผลที่บทความ observational ส่วนใหญ่ถูกถามกลับจากผู้ทบทวนในส่วน Methods มากกว่าส่วนอื่น อ่านหลักการเขียนส่วนนี้เพิ่มเติมได้ใน การเขียนส่วน Methods

คำว่า “Retrospective” ในภาษาของ STROBE: บอกรูปแบบให้ชัดกว่าคำเดียว

งานวิจัยของแพทย์ประจำบ้านจำนวนมากเรียกตัวเองว่า “retrospective study” แต่เอกสาร Explanation and Elaboration แนะนำให้หลีกเลี่ยงการใช้คำว่า prospective หรือ retrospective เพียงลำพัง เพราะคำทั้งสองมีความหมายไม่ตรงกัน บางสำนักใช้ retrospective หมายถึง case-control บางสำนักใช้แยก cohort ตามเวลาที่เก็บข้อมูลเทียบกับเวลาที่เกิดแนวคิดการวิจัย และ STROBE เองก็ไม่ใช้คำเหล่านี้ [3] สิ่งที่ STROBE ต้องการคือให้ผู้เขียนบรรยายสิ่งที่ทำจริง

• ข้อ 1a: ใส่ชื่อรูปแบบที่ใช้กันทั่วไปในชื่อเรื่องหรือบทคัดย่อ เช่น “retrospective cohort study” ดีกว่า “retrospective study” เพราะผู้อ่านรู้ทันทีว่าเริ่มจากกลุ่มที่สัมผัสและไม่สัมผัส แล้วตามดูผลลัพธ์
• ข้อ 4: อธิบายองค์ประกอบสำคัญของรูปแบบการศึกษาตั้งแต่ต้นของ Methods เช่น ข้อมูลถูกบันทึกก่อนเกิดคำถามวิจัย และผู้วิจัยดึงข้อมูลย้อนหลังจากเวชระเบียน
• ข้อ 5: ระบุสถานที่และวันที่ที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ ช่วงรับผู้ป่วย ช่วงสัมผัสปัจจัย ช่วงติดตาม และช่วงที่ดึงข้อมูล ซึ่งในงานย้อนหลังอาจเป็นคนละช่วงกัน

หากงานของคุณเป็น case-control ที่เลือกผู้ป่วยและกลุ่มควบคุมจากเวชระเบียน ข้อ 6 ฉบับ case-control จะขอเหตุผลของการเลือก cases และ controls รวมถึงเกณฑ์การจับคู่และจำนวน controls ต่อ case ถ้ามีการจับคู่ [2] ข้อนี้มักถูกเขียนสั้นเกินไปในงานย้อนหลัง

RECORD: ส่วนขยายของ STROBE เมื่อใช้เวชระเบียนหรือฐานข้อมูลที่มีอยู่แล้ว

งาน retrospective ในโรงพยาบาลส่วนใหญ่ใช้ข้อมูลที่บันทึกไว้เพื่อการรักษาหรือการบริหาร ไม่ได้เก็บเพื่อตอบคำถามวิจัย RECORD (REporting of studies Conducted using Observational Routinely-collected health Data) จึงถูกสร้างขึ้นเป็นส่วนขยายของ STROBE โดยนิยามข้อมูลที่เก็บตามงานประจำว่าเป็นข้อมูลที่เก็บโดยไม่มีคำถามวิจัยที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ครอบคลุมทะเบียนโรค ฐานข้อมูลเวชปฏิบัติปฐมภูมิ ข้อมูลบริหารสุขภาพ คลังข้อมูลเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ และข้อมูลเฝ้าระวังทางระบาดวิทยา [4] RECORD มี 13 ข้อย่อยที่ต่อท้ายข้อ STROBE เดิม และได้รับการรวบรวมไว้ในห้องสมุดแนวทางของ EQUATOR Network พร้อมแบบฟอร์ม PDF และ Word [5]

ข้อที่งานเวชระเบียนในไทยมักพลาดคือ RECORD 6.1 และ 7.1 ผู้วิจัยจำนวนมากเขียนเพียงว่า “ดึงข้อมูลผู้ป่วยเบาหวานจากระบบสารสนเทศของโรงพยาบาล” โดยไม่บอกรหัสที่ใช้ ทำให้ผู้อ่านไม่รู้ว่ารวมผู้ป่วยที่ถูกลงรหัสผิดหรือไม่ และทำซ้ำไม่ได้ อีกข้อคือ RECORD 19.1 ที่ขอให้อภิปรายผลของการใช้ข้อมูลที่ไม่ได้เก็บเพื่อคำถามนี้ ซึ่งต่างจากการเขียนข้อจำกัดแบบกว้าง ๆ ว่า “เป็นการศึกษาย้อนหลัง”

ข้อ STROBE ที่มักรายงานไม่ครบ: หลักฐานจากงานวิจัยที่ตีพิมพ์

มีงานวิจัยหลายเรื่องที่นำ STROBE ไปตรวจบทความจริง และผลออกมาในทิศทางเดียวกันคือการรายงานยังไม่ครบ แม้ STROBE ตีพิมพ์มาเกือบสองทศวรรษ

• Adams และคณะ (2018) ให้คะแนนต้นฉบับงาน observational 198 เรื่องที่ส่งไปยังวารสาร Obstetrics & Gynecology ระหว่าง ค.ศ. 2008–2016 พบว่าต้นฉบับที่ได้รับการตอบรับมีคะแนน STROBE เฉลี่ย 23.2 ± 2.7 สูงกว่าต้นฉบับที่ถูกปฏิเสธ (19.7 ± 4.1, P < .001) และทุกกลุ่มรายงานไม่ดีในเรื่องวัตถุประสงค์ ขนาดตัวอย่าง ข้อมูลขาดหาย ผู้เข้าร่วม และการแปลงความเสี่ยงสัมพัทธ์เป็นความเสี่ยงสัมบูรณ์ [6] ข้อมูลนี้แสดงความสัมพันธ์ ไม่ได้พิสูจน์ว่าการกรอก checklist ทำให้ได้รับการตอบรับ
• Wiehn และคณะ (2021) ตรวจบทความ 223 เรื่องในวารสารสามฉบับของ EAACI พบสัดส่วนการรายงานครบถ้วน 47.4%, 45.6% และ 41.2% สำหรับ cohort, cross-sectional และ case-control ตามลำดับ กลุ่มข้อที่รายงานครบน้อย ได้แก่ การระบุรูปแบบการศึกษาในชื่อเรื่องและ Methods ชนิดและการวัดตัวแปร อคติและตัวกวน ขนาดตัวอย่าง และการจัดกลุ่มตัวแปร [7]
• Bruggesser และคณะ (2023) ตรวจงาน observational 135 เรื่องในวารสารทันตกรรมจัดฟันห้าฉบับ พบว่าการนิยาม outcome, exposure, ตัวทำนาย ตัวกวนและ effect modifier วิธีทางสถิติ และข้อมูลผู้เข้าร่วม รายงานไม่เพียงพอ [8]
• Pouwels และคณะ (2016) เปรียบเทียบบทความ 174 เรื่องก่อนและ 220 เรื่องหลัง STROBE ในการรายงานตัวกวน 6 ประเด็น พบค่ามัธยฐานเท่ากันคือ 4 ประเด็นทั้งสองช่วง [9] ส่วน Rao และคณะ (2016) พบว่าในงาน cohort ด้านโรคไตเรื้อรัง มีเพียง 4 จาก 22 ข้อที่ดีขึ้นหลัง STROBE ตีพิมพ์ [10]

เมื่อนำบทคัดย่อของสามงานแรกมาจับคู่กับเลขข้อ STROBE (ภาพที่ 2) ข้อที่ซ้ำกันมากที่สุดคือข้อ 7 นิยามตัวแปร ข้อ 10 ที่มาของขนาดตัวอย่าง และข้อ 13 จำนวนผู้เข้าร่วมแต่ละขั้น ทั้งสามข้อเป็นจุดที่งานย้อนหลังมีความเสี่ยงสูงอยู่แล้ว เพราะขนาดตัวอย่างถูกกำหนดโดยจำนวนเวชระเบียนที่มี และผู้ป่วยหลุดออกไปหลายขั้นระหว่างการคัดกรอง ข้อควรระวังคือ ภาพนี้สรุปจากบทคัดย่อ จึงบอกได้เพียงว่าข้อใดถูกกล่าวถึงว่ามีปัญหา ไม่ได้จัดอันดับความรุนแรง

อีกข้อเท็จจริงที่ควรรู้คือ วารสารส่วนใหญ่ไม่ได้บังคับให้แนบ STROBE Sharp และคณะ (2019) สำรวจวารสาร 257 ฉบับที่ตีพิมพ์งาน observational ในสาขาที่เกี่ยวข้องกับส่วนขยายของ STROBE พบว่ามีเพียง 12 ฉบับ (5%) ที่กำหนดให้ส่ง STROBE ตอนยื่นต้นฉบับ และ 139 ฉบับ (54%) ไม่กล่าวถึง STROBE เลย [11] การที่วารสารไม่ขอจึงไม่ได้แปลว่าผู้ทบทวนจะไม่ใช้เกณฑ์เหล่านี้ตรวจงานของคุณ

ตัวอย่างลงมือทำ: retrospective chart review ของแพทย์ประจำบ้าน

สมมติแพทย์ประจำบ้านอายุรศาสตร์ต้องการศึกษาปัจจัยที่สัมพันธ์กับการเกิดภาวะแทรกซ้อนในผู้ป่วยเบาหวานชนิดที่ 2 โดยทบทวนเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ของโรงพยาบาลแห่งหนึ่งระหว่าง พ.ศ. 2562–2566 ตัวเลขต่อไปนี้เป็นตัวอย่างสมมติเพื่อแสดงวิธีรายงาน ไม่ใช่ข้อมูลจริง

ขั้นที่ 1: ชื่อเรื่องและรูปแบบ (STROBE 1, 4, 5 และ RECORD 1.1–1.2)

แทนที่จะใช้ชื่อเรื่องว่า “การศึกษาย้อนหลังปัจจัยเสี่ยงของภาวะแทรกซ้อนในผู้ป่วยเบาหวาน” ให้เขียนว่า “… : a retrospective cohort study using electronic medical records of a tertiary hospital in Thailand, 2019–2023” ชื่อนี้ตอบ STROBE ข้อ 1a และ RECORD 1.1–1.2 ได้ในบรรทัดเดียว

ขั้นที่ 2: บอกจำนวนผู้ป่วยทุกขั้นให้ตรวจผลรวมได้ (STROBE 13 และ RECORD 13.1)

ตารางนี้ควรแปลงเป็นแผนภาพการไหลในบทความจริง (STROBE ข้อ 13c) หลักตรวจง่าย ๆ คือ ผู้อ่านต้องบวกลบตัวเลขแล้วได้ผลตรงกันทุกขั้น และเหตุผลการคัดออกต้องสอดคล้องกับเกณฑ์ที่เขียนใน Methods

ขั้นที่ 3: อธิบายที่มาของขนาดตัวอย่างด้วยความแม่นยำ (STROBE 10)

ในงานย้อนหลัง ขนาดตัวอย่างมักเท่ากับจำนวนเวชระเบียนที่เข้าเกณฑ์ ข้อ 10 ไม่ได้บังคับให้คำนวณล่วงหน้าเสมอไป แต่ขอให้อธิบายว่าได้ตัวเลขนี้มาอย่างไร วิธีที่ตรงไปตรงมาคือบอกว่าใช้ผู้ป่วยทั้งหมดในช่วงเวลาที่กำหนด แล้วแสดงความแม่นยำที่คาดได้ ตัวอย่างเช่น ถ้าคาดว่าสัดส่วนผู้ที่เกิดภาวะแทรกซ้อนเท่ากับ 20% และวิเคราะห์ได้ n = 978 ครึ่งความกว้างของ 95% CI = 1.96 × √(0.20 × 0.80 / 978) = 0.025 หรือประมาณ ±2.5 จุดร้อยละ ช่วงที่คาดคือ 17.5% ถึง 22.5% ถ้าความแม่นยำระดับนี้เพียงพอต่อคำถามวิจัย ก็เขียนเหตุผลนี้ไว้ในข้อ 10 อ่านการเลือกวิธีคำนวณขนาดตัวอย่างเพิ่มเติมได้ที่ ขนาดกลุ่มตัวอย่าง: เลือก Yamane, Krejcie & Morgan หรือ G*Power

ขั้นที่ 4: ข้อมูลขาดหายและค่าประมาณผล (STROBE 12c, 14b, 16)

ระบุจำนวนผู้ป่วยที่ขาดข้อมูลในแต่ละตัวแปร (ในตัวอย่างคือ HbA1c ขาด 58 ราย หรือ 5.6% ของ 1,036 ราย) และบอกวิธีจัดการ เช่น วิเคราะห์หลักแบบ complete case แล้วทำ sensitivity analysis ด้วย multiple imputation จากนั้นรายงานค่าประมาณทั้งแบบไม่ปรับและแบบปรับพร้อม 95% CI และบอกว่าปรับตัวกวนตัวใดเพราะเหตุใด (ข้อ 16a) ถ้าแบ่งตัวแปรต่อเนื่องเป็นกลุ่ม ต้องบอกจุดตัด (ข้อ 16b)

ข้อ 16c ที่ Adams และคณะพบว่ารายงานน้อยในทุกกลุ่ม [6] ทำได้ไม่ยาก ถ้ากลุ่มไม่สัมผัสปัจจัยมีความเสี่ยงสะสม 10% ใน 1 ปี และ risk ratio ที่ปรับแล้วเท่ากับ 1.5 ความเสี่ยงของกลุ่มที่สัมผัสคือ 10% × 1.5 = 15% ความต่างสัมบูรณ์คือ 5 จุดร้อยละ หรือ 50 รายต่อผู้ป่วย 1,000 คนต่อปี การแปลงนี้ใช้ได้ตรงกับ risk ratio ถ้าผลเป็น odds ratio และผลลัพธ์พบบ่อย ค่า OR จะห่างจาก 1 มากกว่า RR จึงไม่ควรคูณตรง ๆ แบบเดียวกัน ดูหลักการเขียนตัวเลขในส่วนผลได้ที่ Results Section ภาษาอังกฤษ

บริบทไทย: งานวิจัยแพทย์ประจำบ้านและตัวอย่างงานไทยที่ใช้ STROBE

สำหรับแพทย์ประจำบ้าน งาน observational ไม่ใช่ทางเลือกรอง แต่เป็นรูปแบบที่หลักสูตรเปิดไว้โดยตรง ตัวอย่างจากหลักสูตรการฝึกอบรมแพทย์ประจำบ้านสาขาอายุรศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย (หลักสูตรปรับปรุง พ.ศ. 2565) กำหนดให้แพทย์ประจำบ้านทำงานวิจัยอย่างน้อย 1 เรื่องในระหว่างการฝึกอบรม 3 ปี ในฐานะผู้วิจัยหลักหรือผู้นิพนธ์หลัก โดยอาจเป็นงานแบบ retrospective, prospective, cross sectional หรือ systematic review and meta-analysis และต้องส่งรายงานฉบับสมบูรณ์ไปยังราชวิทยาลัยฯ [12] หลักสูตรเดียวกันกำหนดว่างานวิจัยทุกเรื่องต้องผ่านคณะกรรมการจริยธรรมการวิจัยของสถาบัน แนะนำให้นำเสนอรายงานฉบับสมบูรณ์เป็นภาษาอังกฤษ และขอให้เขียนโครงร่างเป็นภาษาอังกฤษเพื่อลดขั้นตอนการแปลเมื่อเขียนต้นฉบับยื่นตีพิมพ์ [12] ข้อกำหนดนี้ทำให้ STROBE มีประโยชน์ตั้งแต่ขั้นโครงร่าง ถ้าเขียนเกณฑ์คัดเลือก นิยามตัวแปร และแผนจัดการข้อมูลขาดหายให้ตรงข้อ 6, 7 และ 12 ตั้งแต่ต้น ส่วน Methods ของต้นฉบับแทบจะเขียนเสร็จพร้อมโครงร่าง

ตัวอย่างงานไทยที่ตีพิมพ์และระบุตรงในชื่อเรื่องว่าเป็น “STROBE-compliant study” คืองานของ Louthrenoo และคณะ (2021) จากคณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ ในวารสาร Medicine ซึ่งทบทวนเวชระเบียนผู้ป่วยโรคลูปัสที่ตั้งครรภ์ในกลุ่มผู้ป่วยลูปัส (lupus cohort) ของสถาบัน ช่วงมกราคม ค.ศ. 1993 ถึงมิถุนายน ค.ศ. 2017 ได้ 90 การตั้งครรภ์จากผู้ป่วย 77 ราย รายงานเลขอนุมัติจริยธรรม (215/2017) และรายงาน adjusted odds ratio พร้อม 95% CI ทุกค่า [13] งานนี้ให้บทเรียนสองข้อ ข้อแรก การรายงานความแม่นยำตามข้อ 16a ทำให้ผู้อ่านเห็นความไม่แน่นอนได้เอง เช่น AOR ของการมีโรคไตต่อการสูญเสียการตั้งครรภ์เท่ากับ 9.21 แต่ 95% CI กว้างตั้งแต่ 1.03 ถึง 82.51 [13] ข้อสอง เมื่อหน่วยวิเคราะห์คือการตั้งครรภ์ แต่ผู้ป่วยบางรายมีมากกว่าหนึ่งการตั้งครรภ์ ข้อ 13 ควรรายงานทั้งจำนวนผู้ป่วยและจำนวนหน่วยวิเคราะห์ และข้อ 12 ควรบอกว่าจัดการข้อมูลที่ไม่เป็นอิสระต่อกันอย่างไร

อีกเรื่องที่ควรรู้คือ หน้าฉบับแปลบนเว็บไซต์ STROBE ณ เดือนตุลาคม พ.ศ. 2569 มีฉบับภาษาจีน สเปน เยอรมัน อิตาลี ญี่ปุ่น เปอร์เซีย โปรตุเกส และกรีก แต่ไม่มีฉบับภาษาไทย [2] นักวิจัยไทยจึงควรใช้ฉบับภาษาอังกฤษควบคู่กับ Explanation and Elaboration ซึ่งเข้าถึงได้ฟรี [1] [3] แทนการพึ่งคำแปลที่ไม่ได้ผ่านการรับรอง

ใช้ STROBE ตรวจงานตัวเองก่อนส่ง: ทำอย่างไรให้ได้ประโยชน์จริง

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยคือกรอก checklist หลังเขียนต้นฉบับเสร็จ แล้วใส่เลขหน้าแบบคร่าว ๆ ให้ครบทุกช่อง วิธีที่ได้ผลกว่าคือใช้ checklist เป็นเครื่องมือตรวจร่าง โดยให้ผู้ร่วมวิจัยคนหนึ่งที่ไม่ได้เขียนส่วนนั้นอ่านเฉพาะข้อ 6, 7, 10, 12 และ 13 แล้วตอบว่า “ถ้าต้องทำซ้ำงานนี้ จะรู้ไหมว่าใครถูกนับ ตัวแปรวัดอย่างไร และตัวเลขแต่ละขั้นมาจากไหน” ถ้าตอบไม่ได้ ให้แก้ข้อความ ไม่ใช่แก้เลขหน้าใน checklist

ในเชิงกระบวนการทำงาน ควรแยกสองคำถามออกจากกัน คำถามแรกคือรายงานครบหรือไม่ ซึ่ง STROBE และ RECORD ตอบได้ คำถามที่สองคืองานมีความเสี่ยงต่ออคติเพียงใด ซึ่งต้องใช้เครื่องมือประเมินคุณภาพอีกชุดหนึ่ง ดังที่อธิบายใน journal club และ critical appraisal สำหรับการตรวจสถิติเฉพาะจุดก่อนส่ง อ่านต่อได้ที่ ตรวจสถิติก่อนส่งวารสาร: 12 จุดที่ Reviewer ตรวจเจอบ่อย และอย่าลืมว่าบทคัดย่อเข้าประชุมวิชาการมี STROBE ฉบับแยกต่างหาก [2]

สรุป

STROBE ไม่ได้บอกว่าควรทำวิจัยอย่างไร แต่บอกว่าผู้อ่านต้องรู้อะไรบ้างเพื่อเชื่อถือผลของคุณ สำหรับงาน retrospective ที่ใช้เวชระเบียน ให้ใช้ STROBE คู่กับ RECORD และให้น้ำหนักกับส่วน Methods และจำนวนผู้ป่วยทุกขั้นมากที่สุด

• ระบุรูปแบบการศึกษาเป็นคำที่ใช้กันทั่วไปในชื่อเรื่องหรือบทคัดย่อ (cohort, case-control, cross-sectional) ไม่ใช่ “retrospective” คำเดียว
• ดาวน์โหลด STROBE ฉบับที่ตรงกับรูปแบบ และเพิ่ม RECORD ถ้าข้อมูลมาจากเวชระเบียน ฐานข้อมูลโรงพยาบาล หรือทะเบียนโรค
• เปิดเผยรหัส ICD-10 หรืออัลกอริทึมที่ใช้ดึงผู้ป่วยและจำแนกตัวแปร (RECORD 6.1, 7.1)
• อธิบายที่มาของขนาดตัวอย่าง พร้อมความแม่นยำที่คาดได้ (ข้อ 10)
• รายงานจำนวนผู้ป่วยทุกขั้นให้ผลรวมตรวจได้ พร้อมเหตุผลการคัดออก (ข้อ 13)
• บอกจำนวนข้อมูลขาดหายรายตัวแปรและวิธีจัดการ (ข้อ 12c, 14b)
• รายงานค่าไม่ปรับและปรับพร้อม 95% CI และแปลงเป็นความเสี่ยงสัมบูรณ์เมื่อเหมาะสม (ข้อ 16)
• เขียนข้อจำกัดเฉพาะของข้อมูลที่ไม่ได้เก็บเพื่อคำถามนี้ (RECORD 19.1)
• แนบ checklist ที่มีเลขหน้าจริงทุกข้อ แม้วารสารจะไม่ได้บังคับ

หากต้องการให้บรรณาธิการที่มีวุฒิปริญญาเอก (PhD) หรือแพทยศาสตรบัณฑิต (MD) ในสาขาเดียวกับงานของคุณตรวจต้นฉบับเทียบกับ STROBE และ RECORD ทีละข้อ และขัดเกลาภาษาอังกฤษก่อนส่งวารสาร ดูรายละเอียดบริการวิจัยทางคลินิกของเรา เราแก้ไขและยกระดับงานของคุณ เราไม่ได้ทำวิจัยแทนคุณ และไม่มีใครรับประกันการตอบรับตีพิมพ์ได้ สอบถามได้ที่ [email protected] หรือหน้าติดต่อเรา

เอกสารอ้างอิง

1. von Elm, E., Altman, D. G., Egger, M., Pocock, S. J., Gøtzsche, P. C., & Vandenbroucke, J. P. (2007). The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement: Guidelines for reporting observational studies. Lancet, 370(9596), 1453–1457. doi:10.1016/S0140-6736(07)61602-X PMID: 18064739
2. STROBE Initiative. (2026). STROBE checklists: Cohort, case-control, and cross-sectional studies; conference abstracts. https://www.strobe-statement.org/checklists/ และหน้าฉบับแปล https://www.strobe-statement.org/translations/
3. Vandenbroucke, J. P., von Elm, E., Altman, D. G., Gøtzsche, P. C., Mulrow, C. D., Pocock, S. J., Poole, C., Schlesselman, J. J., & Egger, M. (2007). Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE): Explanation and elaboration. PLoS Medicine, 4(10), e297. doi:10.1371/journal.pmed.0040297 PMID: 17941715
4. Benchimol, E. I., Smeeth, L., Guttmann, A., Harron, K., Moher, D., Petersen, I., Sørensen, H. T., von Elm, E., & Langan, S. M. (2015). The REporting of studies Conducted using Observational Routinely-collected health Data (RECORD) statement. PLoS Medicine, 12(10), e1001885. doi:10.1371/journal.pmed.1001885 PMID: 26440803
5. EQUATOR Network. (2026). The REporting of studies Conducted using Observational Routinely-collected health Data (RECORD) statement. https://www.equator-network.org/reporting-guidelines/record/
6. Adams, A. D., Benner, R. S., Riggs, T. W., & Chescheir, N. C. (2018). Use of the STROBE checklist to evaluate the reporting quality of observational research in obstetrics. Obstetrics & Gynecology, 132(2), 507–512. doi:10.1097/AOG.0000000000002689 PMID: 29995749
7. Wiehn, E., Ricci, C., Alvarez-Perea, A., Perkin, M. R., Jones, C. J., Akdis, C., et al. (2021). Adherence to the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) checklist in articles published in EAACI journals: A bibliographic study. Allergy, 76(12), 3581–3588. doi:10.1111/all.14951 PMID: 34022062
8. Bruggesser, S., Stöckli, S., Seehra, J., & Pandis, N. (2023). The reporting adherence of observational studies published in orthodontic journals in relation to STROBE guidelines: A meta-epidemiological assessment. European Journal of Orthodontics, 45(1), 39–44. doi:10.1093/ejo/cjac045 PMID: 35968661
9. Pouwels, K. B., Widyakusuma, N. N., Groenwold, R. H. H., & Hak, E. (2016). Quality of reporting of confounding remained suboptimal after the STROBE guideline. Journal of Clinical Epidemiology, 69, 217–224. doi:10.1016/j.jclinepi.2015.08.009 PMID: 26327488
10. Rao, A., Brück, K., Methven, S., Evans, R., Stel, V. S., Jager, K. J., Hooft, L., Ben-Shlomo, Y., & Caskey, F. (2016). Quality of reporting and study design of CKD cohort studies assessing mortality in the elderly before and after STROBE: A systematic review. PLoS ONE, 11(5), e0155078. doi:10.1371/journal.pone.0155078 PMID: 27168187
11. Sharp, M. K., Tokalić, R., Gómez, G., Wager, E., Altman, D. G., & Hren, D. (2019). A cross-sectional bibliometric study showed suboptimal journal endorsement rates of STROBE and its extensions. Journal of Clinical Epidemiology, 107, 42–50. doi:10.1016/j.jclinepi.2018.11.006 PMID: 30423373
12. ภาควิชาอายุรศาสตร์ คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. (2565). หลักสูตรการฝึกอบรมแพทย์ประจำบ้านเพื่อวุฒิบัตรแสดงความรู้ความชำนาญในการประกอบวิชาชีพเวชกรรม สาขาอายุรศาสตร์ (หลักสูตรปรับปรุง พ.ศ. 2565) หัวข้อ 6.2.1 การทำงานวิจัย. https://www.cumedicine.org/2015/files/หลักสูตร_มคว2.pdf
13. Louthrenoo, W., Trongkamolthum, T., Kasitanon, N., & Wongthanee, A. (2021). Predicting factors of adverse pregnancy outcomes in Thai patients with systemic lupus erythematosus: A STROBE-compliant study. Medicine, 100(5), e24553. doi:10.1097/MD.0000000000024553 PMID: 33592909