Một số bất cập khi ứng dụng thống kê và tin học trong nghiên cứu y học

Một số bất cập khi ứng dụng thống kê và tin học trong nghiên cứu y học

1

MỘT SỐ BẤT CẬP KHI ỨNG DỤNG THỐNG KÊ VÀ TIN HỌC

TRONG NGHIÊN CỨU Y HỌC

Với các nhà quản lý và hoạch định chính thì khái niệm lập kế hoạch, quản lý và hoạch định chính sách dựa vào bằng chứng cũng đã trở nên rất phổ biến và ngày nay

ở các nước phát triển hầu hết các quyết định, chính sách đều phải xây dựng, triển khai và đánh giá dựa theo một quy trình nghiêm ngặt, trong đó bằng chứng được cung cấp từ nhiều nguồn khác nhau như trình bày trong sơ đồ dưới đây

Sơ đồ 1: Vai trò của các nguồn thông tin khác nhau trong lập kế hoạch, quản lý

và hoạch định chính sách

Do vậy với xu thế phát triển của y học dựa vào bằng chứng, lập kế hoạch, quản lý và hoạch định chính sách dựa vào bằng chứng hiện nay và trong tương lai, vai trò của

Các thông tin mà nhà quản lý cần

khi lập kế hoạch, quản lý hoặc hoạch

định chính sách:

o Thông tin y tế, sức khỏe

o Thông tin tài chính, kinh tế

o Thông tin về chính sách, văn

hóa, xã hội

o Các thông tin khác

Các thông tin thiếu hụt cần thu thập thêm:

o Từ thư viện, Internet

o Từ điều tra, nghiên cứu bổ sung

So sánh

Bằng chứng cho LKH và QL

Các thông tin có sẵn tại địa phương

Tiêu chuẩn của thông tin cho các nhà quản lý:

• Hấp dẫn, ngắn gọn, chính xác

• Phải trình bày dưới

dạng các bằng chứng

2

thống kê, tin học ứng dụng ngày càng được mở rộng, không chỉ trong nghiên cứu khoa học mà còn cả trong tìm kiếm, tham khảo tổng hợp, phân tích số liệu có sẵn và các thông tin trên mạng Bảng dưới đây có thể cho thấy thống kê và tin học ngày nay khác gì với thống kê và tin học khi mà máy vi tính và phần mềm chưa được phổ cập:

Bảng 1: Các thao tác và kỹ năng mà người nghiên cứu cần học về thống kê và tin

học trước đây và ngày nay

Giai đoạn Thao tác của cán bộ

làm nghiên cứu

Kỹ năng sinh viên cần có sau khi học môn thống kê-tin học

1 Trước khi có máy vi tính (computer)

 Thiết kế công cụ thu

thập số liệu, nhập

liệu

• Thủ công bằng viết tay hay đánh máy;

• Cách thiết kế công cụ và lập bảng tổng hợp nhập số liệu

• Chọn đúng công thức và tính toán theo các công thức

• Cách dùng bàn tính và máy tính tay

để tính toán

 Tham khảo thông tin: • Chủ yếu từ sách, tạp

chí, báo cáo được in

tài liệu tham khảo

• Theo cách thủ công • Cách trích dẫn và sắp xếp tài liệu

tham khảo theo quy định

2 Khi máy vi tính và các phần mềm đã phổ biến

 Thiết kế công cụ thu

thập số liệu, nhập

liệu

• Sử dụng các phần mềm thích hợp (EPI Info, EPI Table )

• Cách thiết kế, mã hóa công cụ, xử

lý và nhập liệu bằng phần mềm máy vi tính;

 Tính cỡ mẫu, tổng

hợp số liệu, tính toán

các test thống kê

• Thông qua các phần mềm như EPI Info,

STATA, SPSS

• Cách chuyển dạng số liệu, tính cỡ mẫu, tổng hợp, tính toán số liệu, các test bằng phần mềm

 Tham khảo thông tin: • Từ các ấn phẩm trong

 Trích dẫn và sắp xếp

tài liệu tham khảo

• Sử dụng các phần mềm như Reference Manager, Endnote

• Cách sắp xếp tài liệu tham khảo;

• Cách sử dụng phần mềm để tìm kiếm, lưu giữ và sắp xếp tài liệu tham khảo

Để tìm hiểu thực trạng của những bất cập trong ứng dụng thống kê và tin học y học trong nghiên cứu khoa học, nhóm cán bộ giảng dạy của Bộ môn Thống kê, Tin học

Y học của Viện Đào tạo Y học Dự phòng và Y tế công cộng, Trường Đại học Y Hà Nội đã triển khai một số nghiên cứu tìm hiểu các lỗi thường gặp khi cán bộ y tế áp dụng thống kê, tin học trong nghiên cứu khoa học thông qua việc rà soát hàng trăm bài báo đăng tải trong một số tạp chí có uy tín của Việt Nam (350 bài năm 2003 và

201 bài năm 2009) và thông qua xem xét các báo cáo thống kê, các luận văn, luận án tốt nghiệp của sinh viên và học viên, các đề tài nghiên cứu các cấp Kết quả nghiên cứu cho thất các cán bộ y tế và nhà nghiên cứu y học Việt Nam thường gặp phải một

số lỗi sau đây:

1 Lỗi liên quan đến phần đại cương thống kê và biến số:

 Không phân biệt được thống kê mô tả và thống kê suy luận

 Không phân biệt được mối liên quan giữa tên đề tài, mục tiêu nghiên cứu và biến số

 Xác định thừa hoặc thiếu biến số trong nghiên cứu

 Chuyển biến định lượng sang dạng định tính khi thiết kế công cụ thu thập số liệu không đúng

 Không hiểu rõ về phân bố chuẩn và vai trò của phân bố chuẩn trong thống kê

 Chưa phân biệt được loại nghiên cứu độc lập và ghép cặp

 Những thông tin nào cần phải đề cập trong phần đối tượng và phương pháp nghiên cứu?

2 Lỗi liên quan đến loại thiết kế nghiên cứu

 Chưa phân biệt được loại thiết kế nghiên cứu như nghiên cứu ngang và dọc; hồi cứu hay tiến cứu; mô tả, phân tích hay can thiệp; định tính hay định lượng;

 Chưa phân biệt được nghiên cứu ngang (cross-sectional study) và điều tra cắt ngang (cross-sectional survey);

 Chưa biết cách trình bày mục thiết kế nghiên cứu trong phần đối tượng và phương pháp của một báo cáo nghiên cứu

3 Lỗi liên quan đến chọn mẫu và tính toán cỡ mẫu

 Chọn không đúng công thức tính cỡ mẫu và các thành phần trong công thức tính cỡ mẫu

4

 Không biết cách tính cỡ mẫu từ kết quả của các nghiên cứu thử

 Không biết rõ ưu, nhược điểm của từng phương pháp chọn mẫu để chọn đúng cách chọn mẫu cho một nghiên cứu cụ thể

 Điều chỉnh cỡ mẫu với hệ số thiết kế không đúng

 Không biết áp dụng công thức tính cỡ mẫu thích hợp với các loại thiết kế nghiên cứu;

 Không biết cách tính toán cỡ mẫu trong nghiên cứu định tính

 Không chọn đúng bảng, biểu đồ thị để trình bày bộ số liệu

5 Thống kê suy luận

 Không nhận thức đúng được vai trò của thống kê suy luận trong nghiên cứu khoa học

 Không phân biệt được chỉ định và giá trị của ước lượng điểm, ước lượng khoảng và kiểm định giả thuyết

 Không phân biệt được giá trị Alpha (sai lầm loại 1), Beta (sai lầm loại 2), giá trị p trong thống kê suy luận;

 Không phân biệt được sự khác biệt trong kiểm định sự khác nhau và sự tương quan

 Không phân biệt được các test trong nghiên cứu ghép cặp, không ghép cặp, test tham số và phi tham số

 Chưa hiểu đúng khái niệm sai số, nhiễu và sự cần thiết phải khống chế sai số và nhiễu trong nghiên cứu

 Không đánh giá đúng tính cần thiết và giá trị của phân tích đa biến trong khống chế nhiễu

 Phân tích hồi quy khi chưa quan sát tương quan

 So sánh trước sau can thiệp khi có nhóm chứng nhưng nhóm chứng và nhóm can thiệp chưa tương thích

6 Bất cập liên quan đến việc tìm kiếm, tham khảo, lưu giữ tài liệu tham khảo trên Internet

 Chưa biết cách tìm các trang web chứa những thông tin cần thiết để tham khảo trong nghiên cứu, đặc biệt là các trang web mà các nước đang phát triển có thể truy cập miễn phí;

7 Bất cập trong ứng dụng tin học trong thu thập, xử lý và phân tích số liệu

 Chưa biết sử dụng phần mềm thống kê trong chọn mẫu, thiết kế công cụ thu thập số liệu, nhập liệu, làm sạch số liệu và phân tích số liệu;

 Chưa phân biệt được điểm mạnh, yếu của từng phần mềm thống kê;

 Chưa sử dụng được các phần mềm chuyển bộ số liệu đầu vào để có thể áp dụng với nhiều phần mềm khác nhau hoặc chuyển dạng số liệu từ phân bố không chuẩn sang phân bố chuẩn để sử dụng các test tham số thay thế cho các test phi tham số

 Chưa tiếp cận được với một số loại hình nghiên cứu mới như nghiên cứu không gian, nghiên cứu theo Hệ thông tin địa lý (Geographic Information System – GIS)

NỘI DUNG

Thực trạng nêu trên về nhu cầu học tập môn thống kê, tin học y học cũng như các bất cập trong ứng dụng môn học này trong nghiên cứu khoa học đã đặt ra một yêu cầu cấp bách cho việc phải đổi mới nội dung giảng dạy môn thống kê và tin học y học trong các trường đại học y Vấn đề này sẽ được thảo luận chi tiết trong một cuộc hội thảo vào tháng 4/2011 với sự tham gia của các giảng viên tham gia giảng dạy môn thống kê, tin học y học trong tám Trường Đại học Y trong khuôn khổ hỗ trợ của Dự án Tăng cường năng lực giảng dạy bác sỹ y học dự phòng trong tám Trường Đại học Y Việt Nam, do Tổ chức Nuffic, Hà Lan hỗ trợ

Về các bất cập mà cán bộ y tế thường gặp khi áp dụng thống kê và tin học y học trong nghiên cứu khoa học thì với phạm vi tài liệu này, chúng tôi chỉ cung cấp được những kiến thức chung nhất liên quan đến những bất cập này, chi tiết sẽ được trình bày trong bộ tài liệu mà hiện Bộ môn Thống kê và Tin học Y học Trường Đại học Y

Hà Nội đang biên soạn Dưới đây là một số kiến thức cơ bản về thống kê và tin học

y học được tổng hợp, sơ đồ hóa và được trình bày dưới dạng trả lời các câu hỏi để giúp cho các nhà nghiên cứu có thể giải đáp các vướng mắc của mình khi tiến hành một đề tài nghiên cứu khoa học cụ thể

1 Mối liên quan giữa quần thể và mẫu nghiên cứu, giữa thống kê mô tả và thống kê suy luận trong nghiên cứu như thế nào?

Trong nghiên cứu, đặc biệt là với các nghiên cứu cộng đồng trên một diện rộng thì người nghiên cứu thường không thể nào điều tra được tất cả các cá thể trong một quần thể nghiên cứu mà thường chỉ điều qua thông qua một mẫu nghiên cứu được rút ra từ quần thể theo các cách khác nhau (xác suất hoặc không xác suất) Sơ đồ dưới đây trình bày mối liên quan giữa nhiều yếu tố trong một quá trình nghiên cứu:

6

Sơ đồ 2: Mối liên quan giữa quần thể, mẫu, thống kê mô tả và thống kê suy luận

trong nghiên cứu

Rõ ràng rằng khi nghiên cứu theo mẫu, người nghiên cứu không muốn kết luận của mình chỉ áp dụng với mẫu nghiên cứu (thống kê mô tả) mà muốn kết luận cho cả quần thể nghiên cứu và quần thể đích Để làm được điều này thì họ phải áp dụng thống kê suy luận với 2 phương pháp ước lượng hoặc kiểm định với các test thống

kê thích hợp Tuy nhiên quá trình ngoại suy này chỉ có thể được thực hiện khi mẫu được chọn theo phương pháp xác suất (tức là chọn ngẫu nhiên có tính đại diện cao) với cỡ mẫu đủ lớn

2 Mối liên quan giữa tên đề tài, mục tiêu chung và mục tiêu cụ thể của nghiên cứu như thế nào?

Nhiều người nghiên cứu thường không để ý đến mối liên quan của 3 yếu tố này nên khi đề xuất chúng thường phạm phải sai lầm khó có thể chấp nhận được Hai ví dụ dưới đây thể hiện rõ sự bất cập này

Tham số mẫu

( s, p )

QUẦN THỂ ĐÍCH

QUẦN THỂ NGHIÊN CỨU

Mẫu

Tham số quần thể

Mẫu không xác suất

- Mẫu kinh nghiệm

- Mẫu thuận tiện

- Mẫu chỉ tiêu

- Mẫu có mục đích

Chọn loại thiết kế và chọn mẫu nghiên cứu

Ước lượng

- điểm

- khoảng

Kiểm định giả thuyết

Suy luận thông

kê (Chỉ áp

dụng cho mẫu xác suất với cỡ mẫu đủ lớn)

(Thống kê suy luận) Kết luận ngoại suy

Giá trị p

Lựa chọn

Mô tả các tham số mẫu

(trình bày kết quả nghiên cứu)

(Thống kê mô tả)

Biến số

1 Xác định tỷ lệ cao huyết áp của người cao tuổi tại huyện A

2 Xác định một số yếu tố liên quan đến tình trạng cao huyết áp

3 Đề xuất (và thăm dò) một số giải pháp can thiệp cộng đồng làm giảm tỷ lệ tăng huyết áp

1 Xác định tỷ lệ cao huyết áp của người cao tuổi tại huyện A

2 Xác định một số yếu tố liên quan đến tình trạng cao huyết áp

3 Đánh giá hiệu quả của một số giải pháp can thiệp cộng đồng làm giảm tỷ lệ tăng huyết áp

Rõ ràng là ví dụ 1 thể hiện rõ tên đề tài bao trùm mục tiêu chung, còn mục tiêu chung lại bao trùm mục tiêu cụ thể và đều tập trung vào cùng một vấn đề nghiên cứu

là cao huyết áp, cùng một đối tượng nghiên cứu là người cao tuổi, cùng một địa dư (không gian) là huyện A và trong cùng một thời điểm nghiên cứu là năm 2010 Trong khi đó ở ví dụ 2 thì vấn đề nghiên cứu (huyết áp) và đối tượng nghiên cứu (người dân) nêu trong tên đề tài quá rộng so với mục tiêu chung (cao huyết áp và người cao tuổi), và 1 trong 3 mục tiêu cụ thể (mục tiêu 3) lại không hề được đề cập trong mục tiêu chung và tên đề tài, do vậy nếu ta hình tượng hóa tên đề tài như mái nhà, mục tiêu chung như trần nhà, các mục tiêu cụ thể như các cột nhà thì với ví dụ

1 ta sẽ có được hình một ngôi nhà hợp lý (hình 1) còn với ví dụ 2 ta sẽ có hình một ngôi nhà có mái quá to, trần quá nhỏ và có một cột nhà nằm ngoài cả trần lẫn mái nhà (hình 2)

Hình 1: Hình tượng ngôi nhà ứng với ví dụ 1

8

Hình 2: Hình tượng ngôi nhà ứng với ví dụ 2

3 Mối liên quan giữa mục tiêu cụ thể và biến số như thế nào? Làm thế nào để chọn đúng và đủ biến số cho một nghiên cứu?

Như ta đã biết, biến số quyết định bản chất và nội dung của mỗi nghiên cứu và với mỗi mục tiêu nghiên cứu cụ thể thì cần các biến số khác nhau Nếu ta đã coi các mục tiêu cụ thể như những cái cột của ngôi nhà (hình 1 và 2) thì biến số chính là các vật liệu giúp ta hình thành được từng cái cột nhà đó Sơ đồ 2 ở phần trên đã chỉ rõ sau khi chọn mẫu xong thì người nghiên cứu sẽ tiến hành thu thập số liệu trên các đối tương nghiên cứu dựa vào các biến số và sau đó quá trình phân tích số liệu, viết báo cáo cũng chỉ dựa vào các biến số này Việc xác định đúng và đủ biến số trước khi triển khai nghiên cứu là vô cùng quan trọng vì nếu thiếu biến số thì sẽ không có đủ

dữ liệu để phân tích và như vậy mục tiêu nghiên cứu có thể không đạt được (như một cái cột nhà thiếu nguyên vật liệu để tạo ra nó) Tuy nhiên nếu xác định thừa biến

số thì cũng sẽ rất lãng phí thời gian, công sức và kinh phí để thu thập số liệu cho các biến số thừa đó vì nó sẽ không được sử dụng trong nghiên cứu Vì vậy người ta khuyên rằng khi xác định và chọn biến số người nghiên cứu cần trả lời các câu hỏi sau:

- Những biến số nào là cần phải thu thập để khi phân tích ta có đủ số liệu kết luận

4 Khi nào thì biến định lượng không nên (hoặc nên) chuyển sang dạng định tính để thu thập?

Rất nhiều người đều biết rằng biến định lượng là những biến có giá trị là các con số (như số đo huyết áp của biến huyết áp) còn biến định tính có giá trị là các chữ viết hay ký hiệu (như tên tỉnh, huyện, xã của một biến địa dư) và biến định lượng có thể được chuyển sang dạng định tính để thu thập số liệu (biến tuổi nghề tính bằng năm được chuyển thành các nhóm tuổi nghề < 5 năm, từ 5-10 năm, từ 11-15 năm, từ 16-

9

20 năm và > 20 năm, nhưng có nhiều người không hiểu rõ khi một biến định lượng chuyển sang dạng định tính để thu thập số liệu, tính giá trị của chúng bị giảm đi đáng kể Hình 3 và 4 dưới đây minh họa cho nhận xét này:

Hình 3: Hai nhóm trẻ có tỷ lệ suy dinh dưỡng bào thai như nhau nhưng cân

nặng khi đẻ trung bình lại rất khác nhau

Nếu những đứa trẻ có cân nặng khi đẻ < 2.500 gram được coi là suy dinh dưỡng bào thai thì nhóm trẻ A và B đều có tỷ lệ trẻ suy dinh dưỡng bào thai như nhau và đều là 10% (50 trẻ có cân nặng < 2.500 gram trên tổng số 500 trẻ được điều tra) Tuy nhiên nếu nhìn sự phân bố cân nặng của từng trẻ trên trục số thì hai nhóm trẻ này có sự khác biệt rất đáng kể và chắc chắn là cân nặng trung bình của nhóm trẻ A sẽ lớn hơn nhiều so với nhóm trẻ B

Cũng tương tự như vậy, tình trạng cao huyết áp của đối tượng nghiên cứu thuộc hai nhóm C và D biểu thị trong hình dưới đây cho thấy hai nhóm này có tỷ lệ đối tượng

bị cao huyết áp tối đa là như nhau (40%) và huyết áp trung bình của hai nhóm này

có thể khác biệt không đáng kể, nhưng nếu xét về mức độ phân tán huyết áp của từng cá thể thì nhóm D có độ phân tán cao hơn nhiều so với nhóm C và như vậy độ lệch chuẩn của huyết áp tối đa của nhóm D sẽ cao hơn nhóm C

Hình 4: Hai nhóm đối tượng nghiên cứu có tỷ lệ cao huyết áp như nhau, giá trị huyết áp trung bình không khác biệt nhưng độ lệch chuẩn lại rất khác nhau

Như vậy, nếu các bộ số liệu trên được chuyển ngay sang dạng biến nhị phân để phân tích thì ta không thể phát hiện được sự khác biệt khi chúng ở dưới dạng định lượng Chính vì những lý do nêu trên, người ta khuyên là khi thu thập số liệu, ta cố gắng thu thập chúng ở dưới dạng định lượng

Ví dụ: Câu hỏi thu thập tuổi nghề của công nhân:

+ Dạng biến định lượng (nên):

Anh/Chị đã làm bao nhiêu năm trong nghề này: (năm)

10

+ Dạng biến định tính (không nên):

Anh/Chị đã làm bao nhiêu năm trong nghề này (đánh dấu vào ô thích hợp)

[ ] < 5 năm [ ] 5 - 10 năm [ ] 11 - 15 năm [ ] > 15 năm Tuy nhiên trong một số trường hợp, người ta lại khuyên nên chuyển số liệu định lượng sang dạng định tính để thu thập khi ta không thể hoặc không cần thu thập chúng dưới dạng định lượng

Ví dụ: Hỏi số điếu thuốc lá một người hút trung bình/ngày, ta chỉ nên thu thập dưới

dạng định tính:

+ Dạng biến định lượng (không nên):

Anh/Chị hút trung bình bao nhiêu điếu thuốc lá trong một ngày?: (điếu)

+ Dạng biến định tính (nên):

Anh/Chị hút trung bình bao nhiêu điếu thuốc lá/ngày?(chọn ô thích hợp)

[ ] < 5 điếu [ ] 5 - 10 điếu [ ] 11 - 15 điếu [ ] > 15 điếu

5 Có các loại thiết kế nghiên cứu nào và phân biệt chúng như thế nào?

Thiết kế nghiên cứu thực chất không phải là bài học mà thuộc môn học thống kê, nhưng nó lại rất liên quan đến thống kê vì việc chọn mẫu, tính toán cỡ mẫu và phân tích số liệu đều bị ảnh hưởng bởi loại thiết kế nghiên cứu Do vậy trong tài liệu này, chúng tôi xin được trình bày một số sơ đồ phân loại một số loại thiết kế nghiên cứu phổ biến có liên quan nhiều đến thống kê

Hiện có nhiều cách phân loại thiết kế nghiên cứu nhưng có thể chia làm 3 nhóm chính theo cách sau:

Sơ đồ 3: Phân loại các nhóm thiết kế nghiên cứu

NC khoa học cơ bản

NC định tính

2 Theo bản chất nghiên cứu

3 Theo cách thiết kế nghiên cứu dịch tễ học

Lâm sàng

Cộng đồng

NC Bệnh - Chứng NC Thuần tập

- Nghiên cứu hành động (action research) là một loại nghiên cứu ứng dụng mà người nghiên cứu cũng chính là người sẽ ứng dụng các kết quả, kiến nghị từ nghiên cứu vào thực tế Như vậy nghiên cứu hành động trong y học thường xuất phát từ nhu cầu thực tế của một vài cán bộ y tế nào đó có các khó khăn trong việc thực thi các công việc hàng ngày và họ muốn làm nghiên cứu, hoặc mời nhà nghiên cứu giúp họ triển khai nghiên cứu để tìm giải pháp cho họ cải thiện những bất cập trong công việc hàng ngày Vì vậy loại nghiên cứu này thường có tính ứng dụng rất cao và thường được nhiều nhà tài trợ quan tâm hỗ trợ

- Loại nghiên cứu định tính và định lượng là hai loại nghiên cứu có cách tiếp cận rất khác nhau nhưng lại hỗ trợ nhau rất nhiều Bảng dưới đây tổng hợp sự khác biệt giữa hai loại nghiên cứu này và ý nghĩa của chúng trong nghiên cứu:

Bảng 2: Sự khác biệt giữa nghiên cứu định lượng và nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định lượng Nghiên cứu định tính

Cách tiếp

cận - Theo phương pháp ngoại suy (deductive)

- Vấn đề NC là hiện hữu (có thật) và mục đích của NC là quan sát và đo lường tầm cỡ của vấn đề NC,

- NC thường bắt đầu bằng việc hình thành giả thuyết sau đó chứng minh giả thuyết bằng các test thống kê

- Những gì không thể quan sát và đo lường trực tiếp thì không thích hợp với cách này (như xúc cảm)

- Theo phương pháp quy nạp (inductive)

Sự hiện hữu của vấn đề NC chỉ là tương đối và mỗi người có thể có cách nhìn nhận khác nhau về sự tồn tại và độ lớn của vấn đề này

- Mục đích của NC là phát hiện những nhận thức khác nhau này

và lý giải tại sao có sự khác biệt

- Hình thành kết luận, giả thuyết từ các phát hiện này

Câu hỏi - Bao nhiêu? Bằng nào? - Cái gì? Tại sao? Như thế nào?

Ưu điểm - Độ chính xác có thể cao hơn do có

các công cụ đo lường chuẩn xác

- Có các phương pháp phân tích chuẩn, do đó có vẻ thuyết phục hơn

- Thường áp dụng cho các nghiên cứu, đánh giá có sự tham gia của cộng đồng, do vậy nghiên cứu thường sát thực tế hơn

- Thường là bước thăm dò cho nghiên cứu định lượng, hoặc kết hợp với nghiên cứu định lượng

Loại kỹ

thuật thu

thập số liệu

- Đo lường, thăm khám, xét nghiệm,

số liệu có sẵn, dùng bộ câu hỏi

- Phỏng vấn sâu, thảo luận nhóm,

vẽ bản đồ, quan sát, chụp ảnh, ghi nhật ký

Người thu

thập số

liệu

- Có thể sử dụng người ít có kinh nghiệm nghiên cứu sau đó tập huấn

và giám sát tốt

- Phải là người có kinh nghiệm thu thập số liệu định tính do phải có khả năng điều hành thảo luận, phỏng vấn và khai thác thông tin

- Loại nghiên cứu theo cách tiếp cận dịch tễ học: lại được phân ra hai cách phân loại, đó là cách phân loại dựa vào yếu tố thời gian (nghiên cứu ngang khi các đối tượng nghiên cứu chỉ được thu thập số liệu một lần và nghiên cứu dọc khi các đối tượng được thu thập số liệu nhiều lần tại các khoảng thời gian khác nhau) và phân loại theo bản chất tác động của người nghiên cứu đến đối tượng nghiên cứu (nghiên cứu quan sát hay can thiệp) như trong sơ đồ dưới đây:

Sơ đồ 4: Phân loại các loại thiết kế dịch tễ học

Lâm

Thử nghiệm

Thiết kế nghiên cứu dịch tễ học

Bệnh phổ biến

NC

tương quan

Chùm bệnh hiếm

NC Mô tả

NC phân tích

Loạt bệnh

NC cắt ngang

Thuần tập

Bệnh chứng

Hồi cứu

Tương lai

Phòng bệnh

Ca bệnh hiếm