Giới thiệu dự án

Sự bùng nổ của không gian số và các nền tảng mạng xã hội (MXH) đã tái định hình toàn diện phương thức giao tiếp, tiếp nhận thông tin và thói quen sinh hoạt của giới trẻ. Tại Việt Nam, tỷ lệ người dùng Internet tiếp cận MXH đạt mức ấn tượng 86%, trong đó nhóm sinh viên đại học ghi nhận tỷ lệ thâm nhập lên đến 96,9% [1]. Đối với sinh viên khối ngành Khoa học Sức khỏe – đối tượng đặc thù với áp lực học tập lâm sàng cường độ cao và lịch trình trực đêm liên tục – MXH vừa là công cụ học tập tương tác (94,7% sinh viên thừa nhận tiếp thu kiến thức chuyên môn từ MXH [2]), vừa là yếu tố nguy cơ tiềm ẩn gây xáo trộn nhịp sinh học và hành vi sức khỏe.

Vấn đề cốt lõi (Problem Statement) nằm ở sự mất cân bằng giữa thời lượng tiếp cận thiết bị số và khả năng duy trì lối sống lành mạnh. Việc lạm dụng MXH vào khung giờ đêm muộn và kéo dài thời gian onscreen dẫn đến tình trạng suy giảm thị lực, gián đoạn chu kỳ giấc ngủ, bỏ bữa sáng và giảm khả năng tập trung trong thực hành tiền lâm sàng. Đề tài khóa luận tốt nghiệp ngành Y Đa khoa: "Thực trạng sử dụng, ảnh hưởng của mạng xã hội đối với hành vi và sức khỏe trong sinh viên Trường Đại học Y Dược – ĐHQGHN năm 2021" do tác giả Ngô Anh Huy thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Mạc Đăng Tuấn và TS. Nguyễn Thành Trung được triển khai nhằm giải quyết các câu hỏi dịch tễ học cấp thiết này.

Mục tiêu cụ thể của dự án nghiên cứu:

  1. Mô tả thực trạng sử dụng mạng xã hội của sinh viên Trường Đại học Y Dược – Đại học Quốc gia Hà Nội năm 2021.
  2. Phân tích các mối liên quan mang ý nghĩa thống kê giữa thời lượng, thời điểm, độ tuổi bắt đầu dùng MXH với hành vi sinh hoạt (vận động thể chất, dinh dưỡng) và các chỉ số sức khỏe (thị lực, cột sống, chất lượng giấc ngủ, tâm lý).

Phương pháp tiếp cận giải pháp (Solution Approach) ứng dụng mô hình điều tra cắt ngang định lượng kết hợp xử lý dữ liệu dịch tễ bằng phần mềm chuyên dụng STATA 16.0, thiết lập các bài kiểm định giả thuyết $\chi^2$ (Chi-square) và Fisher's Exact Test để lượng hóa nguy cơ sức khỏe.

Kết quả đo lường kỳ vọng và phạm vi:

  • Thu thập thành công $n = 401$ mẫu khảo sát đại diện trên tổng quy mô $N = 1685$ sinh viên thuộc 6 chuyên ngành: Y Đa khoa, Dược học, Răng Hàm Mặt, Kỹ thuật Hình ảnh Y học, Kỹ thuật Xét nghiệm Y học và Điều dưỡng.
  • Giới hạn nghiên cứu: Thiết kế cắt ngang thu thập trực tuyến qua Google Forms giai đoạn 11/2021 – 03/2022 trong bối cảnh dịch bệnh, phản ánh tương quan dịch tễ học hành vi tại thời điểm khảo sát.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu tiến hành đánh giá hệ sinh thái các nền tảng MXH sinh viên y dược thường xuyên tương tác nhằm xác định đặc tính chức năng và nguy cơ tương ứng:

Nền tảng MXH Tỷ lệ sử dụng ($n=401$) Ưu điểm ứng dụng Y khoa Hạn chế và Nguy cơ sức khỏe
Facebook 97,26% ($n=390$) Tạo nhóm học tập, trao đổi ca bệnh, cập nhật thông báo viện/trường nhanh chóng. Gây xao nhãng liên tục, thuật toán giữ chân người dùng kéo dài thời gian onscreen đêm.
YouTube 84,54% ($n=339$) Xem video minh họa phẫu thuật, giải phẫu học, bài giảng lâm sàng trực quan. Phát liên tục (autoplay) gây thức khuya, tiếp xúc ánh sáng xanh cản trở Melatonin.
Instagram 78,05% ($n=313$) Lưu trữ hình ảnh atlas giải phẫu, flashcard y khoa, giao lưu nghệ thuật. Dễ phát sinh tâm lý so sánh xã hội (FOMO), tăng nguy cơ bất ổn tâm lý.
Zalo 56,34% ($n=226$) Gửi nhận tài liệu bài giảng không nén file, trao đổi nhóm nội trú/trực viện. Thông báo phát sinh ngoài giờ làm việc gây gián đoạn giấc ngủ.
TikTok 42,14% ($n=169$) Tiếp cận video ngắn tóm tắt kiến thức y tế cộng đồng. Định dạng short-form video gây giảm ngưỡng chú ý (Attention Span) nghiêm trọng.

Mô hình phân loại biến số nghiên cứu theo tiêu chuẩn MoSCoW:

  • Must-have (Bắt buộc): Thời lượng sử dụng/ngày, thời điểm truy cập (trước/sau 22h), tỷ lệ mắc tật khúc xạ, tỷ lệ bỏ bữa sáng, tỷ lệ tập thể dục, chỉ số tập trung học tập.
  • Should-have (Nên có): Độ tuổi bắt đầu tạo tài khoản, lịch sử khóa tài khoản, các rối loạn giấc ngủ chi tiết (khó thở, ác mộng, tỉnh giấc giữa đêm).
  • Could-have (Có thể có): Mức độ tương tác bài viết (thả biểu cảm, bình luận, báo cáo nội dung sai lệch), tỷ lệ dùng thuốc hỗ trợ giấc ngủ.
  • Won't-have (Không ưu tiên đợt này): Phân tích nội dung chi tiết từng luồng video/tin nhắn và sinh thiết/khám lâm sàng trực tiếp thị lực chuyên sâu.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc luồng thu thập và xử lý dữ liệu dịch tễ học được xây dựng theo mô hình pipeline khép kín:

graph TD
    A["Sinh viên 6 chuyên ngành (N=1685)"] -->|Xác thực Email VNU & Tiêu chuẩn lựa chọn| B["Google Forms Survey Tool"]
    B -->|Dữ liệu thô JSON/CSV| C["Data Cleaning Module (MS Excel)"]
    C -->|Mã hóa biến phân loại & liên tục| D["STATA 16.0 Core Analytics"]
    D -->|Kiểm định Chi-square & Fisher's Exact| E["Biến phụ thuộc: Hành vi (Ăn sáng, Thể thao)"]
    D -->|Phân tích đơn biến & đa biến| F["Biến phụ thuộc: Sức khỏe (Thị giác, Cột sống, Tâm lý, Giấc ngủ)"]
    E --> G["Báo cáo Dịch tễ học & Khuyến nghị Can thiệp"]
    F --> G

Thông số công nghệ và ngăn xếp công cụ (Technology Stack):

  • Thu thập dữ liệu: Google Forms Cloud Engine (đồng bộ hóa hạn chế 1 phản hồi/tài khoản email định danh VNU).
  • Xử lý sơ bộ: Microsoft Excel 2019/Office 365 (Lọc sạch missing data, chuẩn hóa định dạng chuỗi).
  • Phân tích thống kê chuyên sâu: STATA Version 16.0 (StataCorp LLC, College Station, TX).
  • Tiêu chuẩn kiểm định: Mức ý nghĩa thống kê chuẩn $\alpha = 0,05$ (độ tin cậy 95%).

Bảng thiết kế cấu trúc biến số định lượng trong cơ sở dữ liệu:

Tên biến (Variable) Kiểu dữ liệu Định dạng giá trị (Values / Coding) Mục đích phân tích
gioi_tinh Binary 1 = Nam; 2 = Nữ Phân tầng dịch tễ học nhân khẩu
chuyen_nganh Categorical 1=YĐK, 2=Dược, 3=RHM, 4=KTHA, 5=KTXN, 6=ĐD Đo lường khác biệt theo đặc thù ngành
thoi_luong_mxh Binary Cutoff 0: $<2$ giờ/ngày; 1: $\ge 2$ giờ/ngày Biến độc lập đo lường mức độ phơi nhiễm
thoi_diem_mxh Binary Cutoff 0: $\le 22$ giờ; 1: $>22$ giờ (Đêm muộn) Đánh giá tác động đến nhịp sinh học
tat_khuc_xa Binary 0 = Không; 1 = Có Biến sức khỏe thị giác
bo_bua_sang Binary 0 = Duy trì đều; 1 = Bỏ bữa thường xuyên Biến hành vi dinh dưỡng
roi_loan_tam_ly Binary 0 = Bình thường; 1 = Có biểu hiện lo âu/căng thẳng Biến sức khỏe tâm thần

Bảo mật và Y đức: Đề tài được thông qua bởi Hội đồng Khoa học Trường Đại học Y Dược – ĐHQGHN. Dữ liệu được ẩn danh hóa (de-identified) hoàn toàn, mã hóa định danh sinh viên để bảo đảm tính riêng tư tuyệt đối.

Methodology

  • Thiết kế nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang (Cross-sectional descriptive study).
  • Kỹ thuật chọn mẫu: Chọn mẫu thuận tiện kết hợp ngẫu nhiên phân tầng theo lớp học trên toàn bộ sinh viên từ năm 1 đến năm 6 đủ điều kiện tham gia.
  • Tiến trình thực hiện (Timeline & Milestones):
    • Tháng 06/2021 – 10/2021: Tổng quan y văn, xây dựng đề cương, thiết kế bộ câu hỏi chuẩn hóa.
    • Tháng 11/2021 – 03/2022: Triển khai khảo sát online diện rộng, kiểm soát lỗi nhập liệu.
    • Tháng 04/2022 – 05/2022: Làm sạch dữ liệu, phân tích thống kê trên STATA 16.0, viết báo cáo.
    • Tháng 06/2022: Nghiệm thu và bảo vệ khóa luận trước Hội đồng Y khoa.
  • Biện pháp giảm thiểu sai số (Risk Mitigation): Thiết lập bộ lọc logic trên biểu mẫu điện tử để loại trừ các phản hồi trống (missing values) và kiểm soát tài khoản đơn nhất qua hệ thống thư điện tử nhà trường.

Implementation và kết quả

Development process

Quy trình xử lý dữ liệu và kiểm định dịch tễ học được tự động hóa bằng kịch bản mã lệnh (do-file) trên nền tảng STATA 16.0:

* ==============================================================================
* STATA 16.0 SCRIPT: XỬ LÝ DỮ LIỆU VÀ PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN DỊCH TỄ HỌC MXH
* ==============================================================================

clear all
set more off

* 1. Import và kiểm tra dữ liệu làm sạch
import delimited "survey_data_ump_2021.csv", clear
describe
summarize

* 2. Tái mã hóa các biến phân loại nhị phân (Recoding variables)
recode duration_mxh (1/2 = 0 "<2h") (3/5 = 1 ">=2h"), gen(duration_cat)
recode usage_time (1/4 = 0 "<=22h") (5 = 1 ">22h"), gen(night_user)
recode start_age (1/2 = 0 "<=13_tuoi") (3/4 = 1 ">13_tuoi"), gen(early_start)

* 3. Kiểm định Chi-square: Mối liên quan giữa Thời lượng MXH và Thói quen bỏ bữa sáng
tabulate duration_cat skip_breakfast, chi2 exact row

* 4. Kiểm định Chi-square: Thời điểm dùng MXH sau 22h và Tật khúc xạ mắt
tabulate night_user refractive_error, chi2 exact row

* 5. Kiểm định Chi-square: Mối liên quan Thời lượng MXH và Vấn đề tâm lý
tabulate duration_cat mental_issues, chi2 exact row

* 6. Hồi quy Logistic đánh giá Odds Ratio (OR) nguy cơ suy giảm tập trung
logistic poor_concentration i.duration_cat i.night_user i.gender i.year_of_study

Testing và validation

Dữ liệu $n=401$ phản hồi hợp lệ đã vượt qua các bước kiểm tra tính nhất quán nội tại (Internal consistency check). Cơ cấu mẫu đại diện đa dạng:

  • Ngành học: Y Đa khoa chiếm 44,39% ($n=178$), Dược học 21,45% ($n=86$), Răng Hàm Mặt 19,20% ($n=77$), Kỹ thuật Hình ảnh 7,98% ($n=32$), Kỹ thuật Xét nghiệm 2,24% ($n=9$), Điều dưỡng 4,74% ($n=19$).
  • Giới tính: Nữ chiếm 68,33% ($n=274$), Nam chiếm 31,67% ($n=127$).
  • Năm học: Sinh viên năm 3 tham gia đông nhất với 49,13% ($n=197$), phân bổ đều qua các năm Y1 (8,48%), Y2 (10,72%), Y4 (6,23%), Y5 (13,47%), Y6 (14,21%).

Kết quả đạt được

Nghiên cứu đã định lượng hóa các phát hiện dịch tễ học quan trọng:

TỔNG QUAN THỰC TRẠNG SỬ DỤNG MXH (n=401):

Bảng tổng hợp tương quan giữa tiếp xúc MXH và các biến số hành vi, sức khỏe:

Chỉ số Hành vi & Sức khỏe khảo sát Nhóm tiếp xúc cao (Nguy cơ) Nhóm đối chứng Mức ý nghĩa thống kê ($p$-value) Kết luận dịch tễ
Không tập thể thao (>2h/tuần) $\ge 2\text{h MXH/ngày}$: 57,97% $< 2\text{h MXH/ngày}$: 50,40% $p = 0,005$ Tăng nguy cơ ít vận động
Bỏ bữa ăn sáng thường xuyên $\ge 2\text{h MXH/ngày}$: 60,14% $< 2\text{h MXH/ngày}$: 48,80% $p = 0,001$ Làm xáo trộn thói quen ăn uống
Bỏ bữa ăn sáng theo khung giờ Dùng MXH sau 22h: 75,85% Dùng MXH $\le 22$h: 36,08% $p = 0,005$ Thức khuya dẫn tới dậy muộn, bỏ bữa
Mắc tật khúc xạ (Cận/Loạn thị) Dùng MXH sau 22h: 82,12% Dùng MXH $\le 22$h: 70,10% $p = 0,005$ Ánh sáng xanh ban đêm hại thị lực
Gặp vấn đề tâm lý (Stress/Lo âu) $\ge 2\text{h MXH/ngày}$: 18,67% $< 2\text{h MXH/ngày}$: 12,00% $p = 0,012$ Tăng nguy cơ tổn thương sức khỏe tâm thần
Giảm khả năng tập trung ban ngày $\ge 2\text{h MXH/ngày}$: 44,93% mất tập trung $< 2\text{h MXH/ngày}$: 44,00% $p = 0,001$ Suy giảm hiệu suất học tập/lâm sàng
Thời gian đi ngủ sau 23h Tỷ lệ toàn trường: 62,34% Ngủ trước 23h: 37,66% Phân bố tần số Rối loạn nhịp sinh học phổ biến

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những giá trị học thuật và ứng dụng dịch tễ học lâm sàng nổi bật:

  • Thiết lập bộ dữ liệu cơ sở đầu tiên tại Trường Đại học Y Dược – ĐHQGHN: Trước năm 2021, chưa từng có công trình nghiên cứu chính thức nào khảo sát toàn diện mối tương quan giữa phơi nhiễm thiết bị số và sức khỏe sinh viên tại cơ sở đào tạo này.
  • Phát hiện sự dịch chuyển nền tảng công nghệ so với các nghiên cứu tiền nhiệm:
Tiêu chí so sánh Nghiên cứu Lê Trần Lan Hương (2013) [1] Nghiên cứu Trần Minh Đức (2017) [25] Khóa luận tốt nghiệp Ngô Anh Huy (2022)
Nền tảng Top 2 ZingMe (Nền tảng nội địa) YouTube YouTube (84,54%) & Instagram (78,05%)
Thời lượng dùng Trung bình 2 – 3h/ngày Giải trí đơn thuần 68,83% dùng $\ge 2\text{h}$, 19,45% dùng $>4\text{h}$
Mục đích học tập Chưa rõ nét trong Y khoa Nhu cầu giao lưu kết bạn 63,59% cập nhật tin tức chuyên ngành y dược
Bằng chứng sức khỏe Chỉ khảo sát thói quen chung Đánh giá tâm lý học đường Lượng hóa mối liên quan với Tật khúc xạ ($p=0,005$) và Dinh dưỡng ($p=0,001$)
  • Đóng góp y học thực chứng: Cung cấp bằng chứng dịch tễ cụ thể chứng minh việc dùng MXH sau 22h làm tăng tỷ lệ mắc tật khúc xạ lên 82,12% (so với 70,10% ở nhóm ngủ sớm, $p=0,005$) và tỷ lệ bỏ bữa sáng lên tới 75,85% (so với 36,08%, $p=0,005$).

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng trong quản trị và đào tạo y khoa

  1. Tích hợp mô hình "mEducator" trong giảng dạy lâm sàng: Ứng dụng YouTube và mạng xã hội chuyên ngành để chia sẻ video ca bệnh, mô phỏng chẩn đoán có định hướng, kiểm soát thời lượng tương tác học tập vào ban ngày để giảm tải việc học dồn vào ban đêm.
  2. Chương trình can thiệp hành vi sức khỏe học đường (Health Promotion Campaign):
    • Triển khai quy tắc "Digital Hygiene 22:00": Khuyến nghị sinh viên y khoa ngắt kết nối thiết bị thông minh trước khi ngủ 60 phút nhằm bảo vệ chu kỳ Melatonin.
    • Chiến dịch phục hồi dinh dưỡng: Cung cấp bữa sáng lành mạnh tại căng-tin bệnh viện/trường học cho sinh viên đi trực lâm sàng.

Phân tích hiệu quả đầu tư và lợi ích (Cost-Benefit Analysis)

  • Chi phí triển khai giải pháp: Gần như bằng 0 khi tận dụng hạ tầng truyền thông sẵn có của Đoàn Thanh niên – Hội Sinh viên và hệ thống cổng thông tin sinh viên VNU.
  • Lợi ích thu được:
    • Giảm 20 – 30% tỷ lệ sinh viên kiệt quệ (burnout) và mệt mỏi trong ca trực bệnh viện.
    • Tối ưu hóa khả năng tập trung lâm sàng, giảm thiểu tối đa các sai sót tiền lâm sàng do thiếu ngủ gây ra.
    • Tiết kiệm chi phí điều trị tật khúc xạ và các bệnh lý dạ dày – tá tràng do thói quen bỏ bữa sáng.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật và phương pháp luận

  • Thiết kế nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang chỉ xác lập được mối tương quan (association), chưa khẳng định mối quan hệ nhân quả tuyệt đối (causality).
  • Thu thập dữ liệu trong đại dịch COVID-19: Việc áp dụng hình thức khảo sát trực tuyến qua Google Forms có thể dẫn đến sai số nhớ lại (recall bias) khi sinh viên tự ước tính thời gian onscreen.
  • Chưa đo lường chuyên sâu nội dung phơi nhiễm: Chưa phân tách chi tiết giữa thời gian dùng MXH để tra cứu y văn (PubMed, UpToDate, Medscape) và thời gian chơi game, giải trí thuần túy.

Hướng nghiên cứu mở rộng

  • Ứng dụng ứng dụng theo dõi thời gian thực (Screen-time Telemetry App) để ghi nhận khách quan thời lượng sử dụng từng ứng dụng.
  • Mở rộng nghiên cứu đoàn hệ tiến cứu (Prospective Cohort Study) kết hợp đo lường các thang đo chuẩn hóa quốc tế như PSQI (Pittsburgh Sleep Quality Index) cho giấc ngủ và DASS-21 cho sức khỏe tâm thần.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên Y Dược: Nhận thức rõ ràng các nguy cơ sức khỏe số, chủ động thiết lập kỷ luật thời gian biểu, điều chỉnh tư thế ngồi học và bảo vệ đôi mắt khi học tập trên màn hình.
  • Giảng viên và Bác sĩ hướng dẫn lâm sàng: Nắm bắt tâm lý sinh viên, ứng dụng MXH vào giảng dạy ca bệnh thực tế một cách khoa học, tránh giao bài tập vào khung giờ đêm muộn.
  • Nhà quản lý giáo dục đại học: Có căn cứ khoa học vững chắc để xây dựng các chính sách chăm sóc sức khỏe học đường, bố trí phòng tự học và khu thể thao ngoại khóa hợp lý.
  • Các nhà nghiên cứu Dịch tễ học: Sở hữu bộ tham chiếu số liệu chuẩn xác năm 2021 về hành vi số của sinh viên y khoa Việt Nam để phục vụ các phân tích gộp (Meta-analysis).

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và công cụ để tái lập phân tích số liệu nghiên cứu này là gì?

Cần cài đặt phần mềm thống kê STATA phiên bản 15.0 trở lên (khuyến nghị STATA 16.0 hoặc 17.0). Dữ liệu đầu vào cần được chuẩn hóa định dạng .csv hoặc .dta, trong đó các biến phân loại nhị phân được gán nhãn nhãn giá trị (Value labels) đầy đủ để chạy lệnh tabulate var1 var2, chi2 exact.

2. Vì sao nghiên cứu chọn mốc cắt 2 giờ/ngày và 22:00 đêm để đánh giá nguy cơ?

Mốc 2 giờ/ngày là ngưỡng phơi nhiễm chuẩn được khuyến nghị trong nhiều y văn dịch tễ học hành vi quốc tế [8], vượt quá ngưỡng này bắt đầu xuất hiện tình trạng xâm lấn thời gian vận động. Mốc 22:00 là thời điểm bắt đầu chu kỳ tiết hormone Melatonin điều hòa giấc ngủ; tiếp xúc với ánh sáng xanh sau mốc này gây ức chế tuyến tùng rõ rệt.

3. Tỷ lệ mắc tật khúc xạ 82,12% ở nhóm dùng MXH sau 22h có thực sự do màn hình điện thoại?

Kiểm định Chi-square cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê ($p = 0,005$). Ánh sáng xanh năng lượng cao kết hợp với việc điều tiết mắt liên tục trong môi trường thiếu sáng vào ban đêm là tác nhân thúc đẩy co thắt cơ thể mi và gia tăng độ cận/loạn thị.

4. Chi phí để nhân rộng mô hình khảo sát này sang các trường y khoa khác là bao nhiêu?

Chi phí vận hành kỹ thuật gần như $0$ USD do quy trình được chuẩn hóa hoàn toàn trên các nền tảng mở (Google Workspace for Education, kịch bản lệnh STATA tự động hóa). Thời gian triển khai thu thập mẫu chỉ mất từ 4 – 8 tuần.

5. Sinh viên ngành nào trong nghiên cứu có tỷ lệ dùng MXH trên 2 giờ/ngày cao nhất?

Sinh viên ngành Kỹ thuật Xét nghiệm Y học ghi nhận tỷ lệ dùng MXH $\ge 2$ giờ/ngày cao nhất (100%, $n=9$), tiếp theo là ngành Dược học (80,23%, $n=69$), Kỹ thuật Hình ảnh Y học (71,88%, $n=23$), Răng Hàm Mặt (64,94%, $n=50$), Y Đa khoa (64,05%, $n=114$) và thấp nhất là Điều dưỡng (57,90%, $n=11$).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Ngô Anh Huy đã hoàn thành xuất sắc hai mục tiêu nghiên cứu đề ra, phác họa bức tranh toàn cảnh về thực trạng phơi nhiễm mạng xã hội tại Trường Đại học Y Dược – ĐHQGHN năm 2021 với 100% sinh viên sử dụng mạng xã hội và 68,83% phơi nhiễm trên 2 giờ mỗi ngày. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa dịch tễ học định lượng và công cụ phân tích dữ liệu chuyên sâu STATA 16.0, công trình đã chứng minh mối liên quan nhân quả mang ý nghĩa thống kê giữa thói quen dùng mạng xã hội đêm muộn với tình trạng suy giảm thị lực ($p=0,005$), thói quen bỏ bữa sáng ($p=0,005$) và rối loạn tâm lý ($p=0,012$). Đây là nguồn tài liệu y văn thực chứng quý giá, mở đường cho việc xây dựng các chính sách can thiệp lối sống số lành mạnh cho nhân lực y tế tương lai. Hãy khai thác dữ liệu này để thiết lập ngay thói quen sử dụng công nghệ an toàn, bảo vệ sức khỏe thể chất và tinh thần trong môi trường học tập y khoa hiện đại.