Dịch tễ học phân tích pptx

Theo Last 1995, dịch tễ học là môn học nghiên cứu về bệnh hoặc một trạng thái liên quan đến sức khỏe, về sự phân bố của bệnh, và các yếu tố quyết định bệnh trong một quần thể, từ đó ứng

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ DỊCH TỄ HỌC

1 Định nghĩa về dịch tễ học

Dịch tễ học trong tiếng Anh là epidemiology Thuật ngữ này có nguồn gốc từ tiếng Hy lạp bao gồm: “epi” (upon) có nghĩa là dựa trên, “demos” nghĩa là quần thể hay dân số, và “logos” nghĩa là môn khoa học Cách phân tích thuật ngữ như trên cho thấy phần nào về định nghĩa của môn học Đó chính là môn học nghiên cứu các vấn đề liên quan đến sức khỏe ở cấp độ quần thể

Trước đây người ta định nghĩa dịch tễ học là môn học nghiên cứu về mối liên quan giữa tác nhân gây bệnh, yếu tố truyền lây, môi trường và vật chủ Đây có thể nói là định nghĩa chung về dịch tễ nhưng chưa cho thấy sự khác biệt giữa môn học này và những môn khoa học khác chẳng hạn như sinh thái bệnh, bệnh truyền nhiễm, sinh lý bệnh Chính vì vậy mà dịch tễ học hiện nay được định nghĩa rõ ràng hơn, trong đó người

ta nhấn mạnh rõ vai trò của thống kê sinh học trong việc xác định mối quan hệ của các yếu tố cấu thành bệnh

Theo Last (1995), dịch tễ học là môn học nghiên cứu về bệnh (hoặc một trạng thái liên quan đến sức khỏe), về sự phân bố của bệnh, và các yếu tố quyết định bệnh trong một quần thể, từ đó ứng dụng để kiểm soát dịch bệnh Các thành phần trong định nghĩa này được giải thích như sau:

- Bệnh (hoặc một trạng thái liên quan đến sức khỏe): là mục tiêu chính của nghiên cứu dịch tễ học Thông thường người ta hay đề cập đến bệnh, tuy nhiên mở rộng hơn có thể nói là bất cứ tình trạng nào có liên quan đến sức khoẻ được quan tâm nghiên cứu Trong các phần trình bày dưới đây, chúng tôi vẫn dùng từ “bệnh” để

mô tả vấn đề liên quan đến sức khỏe để người đọc dễ hình dung

- Sự phân bố bao gồm phân bố theo thời gian, không gian, nhóm của thú mang bệnh

- Các yếu tố quyết định bệnh (determinants): là các yếu tố như sinh lý, sinh học, môi trường, xã hội có thể ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến tần số xuất hiện bệnh Các yếu tố này bao gồm cả yếu tố về mầm bệnh, vật chủ, các yếu tố nguy cơ có liên quan đến bệnh

Mục tiêu của dịch tễ học được thể hiện thành các ý như sau:

1 Xác định mức độ của bệnh trong quần thể;

2 Xác định các yếu tố nguy cơ liên quan đến khả năng mắc bệnh;

3 Nghiên cứu về lịch sử bệnh và những tiên lượng bệnh;

4 Đánh giá các phương pháp phòng trị bệnh hiện tại cũng như thử nghiệm các phương pháp mới;

5 Làm cơ sở cho việc ban hành chính sách và những quy định của cơ quan nhà nước trong việc kiểm soát dịch bệnh

Hình 1.1 Biếm họa về định nghĩa dịch tễ học

2 Lịch sử ngành dịch tễ học

Cùng với sự ra đời của nhiều ngành khoa học khác, dịch tễ học có lẽ xuất hiện

từ rất lâu Có lẽ từ thời Hippocrates (năm 400 trước công nguyên) đã có những khái niệm về những yếu tố nào đó phân bố trong nước, không khí gây bệnh và lây truyền cho con người Tuy nhiên đây chỉ là những ý tưởng mở đầu trong việc định hướng phát triển một ngành khoa học mới nghiên cứu về các tác nhân liên quan đến bệnh tật

Cùng với sự phát triển của các ngành khoa học khác đặc biệt là vi sinh vật học,

ý niệm về dịch tễ học được định hình rõ ràng hơn, đó là môn khoa học nghiên cứu về phân bố bệnh và nguyên nhân gây bệnh Dịch tễ học ở giai đoạn này được gọi là dịch tễ học cổ điển Đến những năm 1854, việc John Snow phát triển phương pháp tư duy toán học để xác định nguồn gốc của bệnh dịch tả ở London đã trở thành nền tảng đầu tiên của môn dịch tễ học hiện đại

Đến những năm đầu của thế kỷ 20, các nhà khoa học đã ứng dụng toán học và thống kê học vào dịch tễ học trong việc xác định mối liên quan giữa yếu tố nguy cơ và bệnh tật Có thể kể đến Ronald Ross, Anderson Gray, McKendrick là những nhà khoa học đi tiên phong và mở đường cho sự phát triển của dịch tễ học hiện đại Richard Doll

và Austin Bradford Hill vào năm 1954 đã xuất bản một nghiên cứu về mối quan hệ giữa thuốc lá và ung thư phổi Đây được xem là nghiên cứu cơ bản và điển hình nhất của dịch

tễ học hiện đại với sự kết hợp của toán học trong việc giải quyết vấn đề về bệnh học của môn dịch tễ học Ngày nay dịch tễ học hiện đại là sự kết hợp nhiều ngành khoa học khác nhau từ sinh học cho đến kỹ thuật và tin học để nhằm mục đích xác định các mối liên quan trong việc gây bệnh, từ đó ngăn ngừa bệnh tật cho con người và gia súc

3 Phân loại các nghiên cứu dịch tễ học

Để thực hiện được những mục tiêu đặt ra của môn học, nhiều ngành khoa học khác nhau đã được đưa vào ứng dụng Mỗi ứng dụng ngày càng được chuyên sâu và tạo nên một loại hình nghiên cứu mới về dịch tễ học Có thể chia các loại hình nghiên cứu như sau:

3.1 Dịch tễ học số lượng (quantitative epidemiology)

Đây có thể nói là nền tảng cơ sở của môn dịch tễ học Việc số hóa để định lượng bệnh và các mối liên quan làm cho dịch tễ học trở thành một môn khoa học độc lập Trong đó người ta có thể chia thành dịch tễ học mô tả (descriptive epidemiology) và dịch tễ học phân tích (analytic epidemiology)

- Dịch tễ học mô tả là các nghiên cứu phục vụ cho mục tiêu đầu tiên của dịch tễ học Các nghiên cứu này thường xoay quanh việc diễn biến của một bệnh nào đó

Ví dụ, mức độ bệnh nhiều hay ít, phân bố theo thời gian và địa điểm như thế nào Các nghiên cứu này cho biết được mức độ thiệt hại mà ngành chăn nuôi hay sức khỏe cộng đồng cần quan tâm

- Dịch tễ học phân tích là những nghiên cứu dùng các phương pháp thống kê và các cách bố trí quan sát hoặc nghiên cứu dịch tễ học để phục vụ cho mục tiêu thứ hai,

có nghĩa là xác định được mối liên quan giữa các yếu tố nguy cơ và tình trạng bệnh Mối liên quan này được thể hiện qua các thông số toán học

Các bước đi trong dịch tễ số lượng:

1 Diễn đạt các thông số - quan sát

2 Thí nghiệm - thử nghiệm giả thuyết

3 Phân tích - kết luận về mặt thống kê

Hình 1.2 John Snow – Nhà khoa học người Anh - cha đẻ của ngành dịch tễ học hiện đại

Bước 1 được thực hiện để làm cơ sở cho việc đặt giả thuyết (câu hỏi), nhờ vậy mà cách bố trí theo dõi được đúng đắn Bước 2 bao gồm cách lấy mẫu, kỹ thuật chẩn đoán để phát hiện bệnh, kỹ thuật điều tra để ghi nhận phạm vi của bệnh, và hệ thống ghi chép-lưu trữ dữ liệu Bước 3 được tiến hành để không vấp phải những giải thích sai lầm về sự xảy

ra bệnh cũng như quan hệ nhân quả Các kỹ thuật được dùng ở bước 3 là phân tích các yếu tố gây nguy cơ, mô hình toán học, phương pháp hồi quy và trắc nghiệm sự sai biệt về thống kê

3.2 Dịch tễ học lâm sàng (clinical epidemiology)

Dịch tễ lâm sàng chú trọng các loại câu hỏi được đặt ra cho thú y viên (Bảng 1.1)

để từ đó tìm được cách ứng dụng trong xử lý ca bệnh Bố trí nghiên cứu có thể là quan sát (observation) hay thí nghiệm (experiment) Nghiên cứu quan sát chú trọng đến đánh giá các yếu tố nguy cơ, nguyên nhân hay tiên lượng Thí nghiệm lâm sàng ước lượng giá trị tương đối của các biện pháp can thiệp chẳng hạn chữa trị, giải phẩu hoặc cách ngăn ngừa cho một hội chứng nào đó Dịch tễ lâm sàng cung cấp phương tiện để giúp thú y viên ứng dụng kinh nghiệm của chính họ, kinh nghiệm từ người khác cũng như kết quả y học đã ấn hành trong xử lý vấn đề Chu trình nghiên cứu của dịch tễ học lâm sàng bao gồm:

Sơ đồ 1.1 Chu trình nghiên cứu của dịch tễ học lâm sàng

3.3 Dịch tễ học sinh thái (ecological epidemiology)

Dịch tễ sinh thái tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến sự truyền lây và tồn tại

Có vấn đề bất ổn

Lập giả thuyết Thu thập thông tin

Quan sát Thu thập số liệu

Xử lý số liệu

của các tác nhân gây bệnh trong môi trường Những yếu tố đó đôi khi được diễn đạt là bộ

ba tác nhân-ký chủ-môi trường

Thông thường, dịch tễ sinh thái chú trọng đến chu trình hoặc lịch sử tự nhiên của bệnh, nó cung cấp cơ sở khoa học cho các chương trình thanh toán dịch bệnh, chẳng hạn chương trình thanh toán bệnh do Babesia ở bò của bang Texas (Hoa kỳ) được thành công nhờ vào hiểu biết về lịch sử tự nhiên của bệnh Những tiến bộ gần đây như sinh học phân

tử (kháng thể đơn dòng, bản đồ gen và xác định ADN) cũng như kỹ thuật mô phỏng qua máy tính đã đóng góp cho các hiểu biết về cách truyền bệnh

Bảng 1.1 Các vấn đề lâm sàng và câu hỏi cần trả lời

Mức nào là giới hạn của sự bình thường?

Sự bất thường cở nào được xem là có bệnh?

Độ chính xác của xét nghiệm chẩn đoán hoặc của chiến lược dùng trong phát hiện bệnh ra sao?

Bệnh thường xảy ra không? Chu kỳ?

Từng diễn biến của bệnh có phổ biến ở nhiều thú không? Yếu tố nào liên quan đến việc tăng hay giảm của bệnh?

Bệnh gây hậu quả gì?

Yếu tố nào liên quan đến việc tăng hay giảm của tình trạng khỏi bệnh?

Hậu quả của phương thức chữa trị ra sao và cách chữa trị làm thay đổi diễn biến sau này của bệnh như thế nào?

Điều kiện gây nên bệnh?

3.4 Dịch tễ học nguyên nhân (etiologic epidemiology)

Dịch tễ nguyên nhân chú trọng đến việc thiết lập các mối quan hệ nguyên nhân - hậu quả cho các bệnh chưa xác định được nguồn gốc Hoạt động cơ bản là điều tra ổ dịch bệnh Điều tra nguyên nhân của các ổ dịch do trong ngộ độc thực phẩm (food-borne) là thí dụ cổ điển của dịch tễ nguyên nhân

3.5 Y học cho sức khoẻ/phòng bệnh trong quần thể

Môn này dùng các thông tin có được từ các nguồn đã nêu trên để thiết lập chương trình quản lý, kiểm soát hoặc ngăn ngừa bệnh một cách tối ưu Khía cạnh kinh tế (được diễn đạt dưới dạng chi phí-hiệu quả hoặc chi phí-lợi tức) sẽ quyết định chiến lược nào có hiệu quả nhất Tuy nhiên, chiến lược hiệu quả nhất có thể không đạt đến mức thấp nhất của tỷ lệ mới mắc bệnh (incidence) Thú y viên phải học cách giải quyết vấn đề này nếu

họ muốn làm việc có hiệu quả với nhà sản xuất

3.6 Một số nhóm nghiên cứu dịch tễ học khác

Dịch tễ học không gian (spatial epidemiology): cùng với sự phát triển của công nghệ thông tin và những ứng dụng về hệ thống GIS (geographical informatic system), người ta đã thực hiện các nghiên cứu về sự phân bố cũng như phân tích các yếu tố nguy

cơ đến bệnh về mặt phân bố không gian

Ngoài ra, sự phát triển chuyên sâu từng lĩnh vực cũng đã thúc đẩy khả năng ứng dụng dịch tễ học chuyên sâu Chẳng hạn, một số ngành dịch tễ học mới được nghiên cứu như dịch tễ học phân tử (molecular epidemiology), dịch tễ học dinh dưỡng (nutritional epidemiology)

4 Các phần mềm hỗ trợ trong nghiên cứu dịch tễ học

Hiện nay có khá nhiều phần mềm (software) sử dụng trên máy tính hỗ trợ các nghiên cứu về dịch tễ học Mỗi phần mềm có những điểm mạnh khác nhau Như đã đề cập, dịch tễ học hiện đại là môn học gắn liền với thống kê học nên các phần mềm chuyên dùng trong thống kê được sử dụng rất nhiều trong dịch tễ học Các phần mềm bao gồm SPSS, Minitab, SAS được sử dụng khá rộng rãi Trong khuôn khổ của tài liệu này, phần mềm SPSS sẽ được sử dụng cho các phân tích dịch tễ học phân tích Đây là phần mềm thống kê khá mạnh và phổ biến ở Việt Nam

Ngoài các phần mềm về thống kê, một số phần mềm chuyên dụng khác dùng trong nghiên cứu dịch tễ học, ví dụ EpiInfo, EpidataStat, WinEpiscope, EpiCal Trong tài liệu này, chúng tôi sử dụng phần mềm WinEpiscope để minh họa cho các cách tính thông số dịch tễ học Đây là phần mềm khá nhẹ (khoảng 1,18 Mb) do trường đại học Edinburgh (Anh quốc) và Wageningen (Hà Lan) phát triển, và có thể sử dụng miễn phí bằng cách tải về từ trang web http://www.clive.ed.ac.uk/winepiscope/

5 Một số trang web cung cấp các thông tin và tài liệu chuyên ngành dịch tễ học

Internet ngày nay trở thành một công cụ phổ biến trong việc trao đổi thông tin Nhu cầu đọc tài liệu không chỉ ở sách vở mà còn đòi hỏi nhiều nguồn khác nhau và đặc biệt các thông tin mới cũng như các hoạt động của các tổ chức liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu Do đó chúng tôi xin giới thiệu một số website cung cấp khá nhiều thông tin

CHƯƠNG 2 MỘT SỐ KHÁI NIỆM CHUNG VỀ BỆNH

Bệnh là kết quả của sự tương tác giữa các yếu tố bao gồm vật chủ (con thú, người), yếu tố gây bệnh (vi rút, vi khuẩn ) và môi trường (chẳng hạn sự vấy nhiễm nguồn nước) Mặc dù một số bệnh có nguồn gốc từ di truyền nhưng nhìn chung sự biểu hiện bệnh này cũng liên quan đến môi trường, tuy nhiên mối quan hệ giữa các yếu tố này khác nhau ở mỗi bệnh Rất nhiều nguyên lý về sự truyền bệnh được đề ra để giải thích sự xuất hiện các bệnh trong quần thể Những nguyên lý này thường đề cập những bệnh truyền nhiễm như là những mô hình minh họa Vì vậy trong chương này chúng tôi đề cập nhiều về những bệnh truyền nhiễm, tuy nhiên phải lưu ý rằng những khái niệm dưới đây có thể được áp dụng trên những bệnh không truyền nhiễm

Bệnh được mô tả là một kết quả tương tác của các yếu tố như sơ đồ 2.1 Theo

mô hình này, mầm bệnh và môi trường tương tác với nhau và tác động lên vật chủ, tùy theo vật chủ mà bệnh có thể được thể hiện hay không Đôi khi mầm bệnh trong môi trường có thể được truyền qua một véc tơ Thuật ngữ véc tơ được dùng để chỉ một vật mang có bản chất sinh học để truyền mầm bệnh, thường là nhóm côn trùng bay được như muỗi, ve, bọ chét Yếu tố vật chủ ở đây đề cập khả năng kháng bệnh của cơ thể Yếu tố

này có thể liên quan đến các vấn đề như di truyền, dinh dưỡng, tình trạng sức khỏe Các yếu tố của bệnh được cụ thể như sau:

- Yếu tố vật chủ: tuổi của thú, giống, di truyền, giới tính, tình trạng bệnh trước đây, khả năng đáp ứng miễn dịch

- Yếu tố gây bệnh (mầm bệnh): có thể là sinh học như vi khuẩn, vi rút, nấm, protozoa; hay là các yếu tố hoá học như các chất gây ngộ độc, kim loại nặng, thiếu chất dinh dưỡng; hoặc mầm bệnh còn có bản chất lý học như nhiệt, bức xạ

- Yếu tố môi trường: có thể là không khí, nước, nuôi nhốt, độ ẩm, độ thông thoáng, nhiệt độ môi trường, tiếng ồn

1 Các kiểu truyền lây

Bệnh có thể được truyền lây trực tiếp hay gián tiếp Ví dụ như bệnh được truyền từ thú này sang thú khác hay từ người này sang người khác một cách trực tiếp khi tiếp xúc; còn khi bệnh truyền lây thông qua các chất vấy nhiễm, vật mang như nước uống, thực phẩm thì được gọi là truyền lây gián tiếp Một số bệnh truyền lây qua muỗi,

ve được gọi là truyền lây bằng véc tơ

Mỗi loại mầm bệnh có cách truyền bệnh khác nhau tùy thuộc vào bản chất riêng của mầm bệnh Hình 2.1 cho thấy bề mặt cơ thể và các vị trí liên quan đến các hình thức truyền lây bệnh Một số bệnh và cách truyền lây của chúng được thống kê theo bảng dưới đây

Bảng 2.1 Một số bệnh và cách truyền lây của chúng

Truyền lây trực tiếp Truyền lây gián tiếp Truyền lây qua véc tơ

* Leptospirosis truyền qua giao

phối trực tiếp hay dụng cụ gieo

tinh

* Bệnh cúm lây qua không khí

* Bệnh do Toxoplasma lây qua

ăn, nước uống

* Bệnh do Cryptosporidium truyền qua nước

* Bệnh độc tố nấm trong thức ăn

* Bệnh viêm vú do Streptococcus agalactiae truyền qua máy vắt sữa

* Bệnh do West Nile

vi rút truyền qua muỗi

* Bệnh viêm não Nhật Bản

* Bệnh do các protozoa đường máu

Hình 2.1 Bề mặt cơ thể và các vị trí liên quan đến các hình thức truyền lây bệnh

2 Bệnh lâm sàng và bệnh tiềm ẩn

Khi nghiên cứu về bệnh người ta còn phân biệt bệnh theo mức độ Hình 2.2 biểu thị các mức độ bệnh khác nhau trên thực tế lâm sàng theo dạng một “tảng băng trôi” Thuật ngữ này được dùng khá rộng rãi khi đề cập đến sự biểu hiện về bệnh

Nhìn vào hình có thể nhận thấy như sau: phần nổi trên mặt nước là phần thấy được Đây được xem như bệnh thể hiện và có thể nhận biết được thông qua các triệu chứng và có thể xác định bằng các phương pháp kiểm tra nhanh Những bệnh dạng này người ta gọi là bệnh lâm sàng Còn phần chìm dưới nước là phần không thấy được Phần này thể hiện một dạng bệnh không có triệu chứng lâm sàng rõ rệt, người quan sát thường không nhận ra thú bệnh Tuy nhiên khi kiểm tra bằng phương pháp miễn dịch hoặc các phương pháp xác định trong phòng thí nghiệm thì có thể nhận biết là con thú có thể đã mắc bệnh Hình thức bệnh này còn gọi là bệnh tiềm ẩn Nhóm thú bệnh này rất quan trọng trong sự lây lan của bệnh truyền nhiễm vì chúng thường bị bỏ qua trong quá trình kiểm soát dịch bệnh

Ngoài ra, trong hình 2.2, phần bên phải là cho thấy đáp ứng của cơ thể vật chủ đối với bệnh ở nhiều cấp độ trong khi đó phần bên trái đề cập đến đáp ứng đối với bệnh ở cấp độ tế bào

Mức độ của bệnh lâm sàng thường được chia thành bệnh nặng và bệnh nhẹ Trong thuật ngữ về bệnh học người ta chia bệnh thành các cấp sau: thể quá cấp tính làm bệnh diễn ra nhanh và nặng, và đôi khi khó phân biệt được bệnh gì; thể cấp tính; thể bán cấp; và thể mãn tính (bệnh xảy ra nhẹ và kéo dài, lúc bệnh lúc lành)

Trong bệnh truyền nhiễm, người ta chia các giai đoạn bệnh Từ khi nhiễm mầm bệnh cho đến xuất hiện những triệu chứng đầu tiên gọi là giai đoạn ủ bệnh Giai đoạn phát triển các triệu chứng điển hình được chia thành hai giai đoạn là tiền chứng (các triệu chứng đã xuất hiện, đôi khi kéo dài nhưng không phải là triệu chứng điển hình của bệnh), giai đoạn toàn phát (triệu chứng điển hình, bệnh thường có triệu chứng ảnh hưởng toàn thân); cuối cùng là giai đoạn kết thúc, con thú trở nên lành bệnh hoặc chết hoặc chống cự lại bệnh không đủ và dẫn đến tình trạng bệnh mãn tính

3 Lưu cữu căn bệnh và tình trạng mang trùng

Lưu cữu căn bệnh (reservoir) là nơi mà mầm bệnh có thể nhân lên và phát triển

để truyền lây cho ký chủ nhạy cảm Ví dụ, nước ao hồ là nơi lưu cữu E coli gây bệnh tiêu chảy trên thú, phân chuồng là nơi Salmonella nhân lên để gây thương hàn, hoặc chuột là nơi chứa mầm bệnh Borrelia gây bệnh trên người

Tình trạng mang trùng là tình trạng mà con vật có mầm bệnh hiện diện và bài xuất chúng ra bên ngoài Tuy nhiên chúng không được nhận định là nhiễm trùng khi dùng các phản ứng miễn dịch để đánh giá hoặc thông qua các dấu hiệu lâm sàng Nói cách khác là cơ thể chúng chưa có đáp ứng chống lại mầm bệnh

Bệnh nặng

Bệnh vừa và nhẹ

Xâm nhập làm tế bào bị

chuyển dạng, hư hại hoặc

rối loạn chức năng

Có nhiễm trùng nhưng không biểu hiện bệnh

Có tiếp xúc với mầm bệnh nhưng chưa nhiễm trùng

Có sự nhân lên của vi rút nhưng

chưa làm thay đổi tế bào, hay vi

rút chưa đủ mạnh

Tiếp xúc với vi rút, có thể

xâm nhập vào cơ thể

nhưng chứa xâm nhập vào

tế bào

Hình 2.2: Mô hình “tảng băng trôi” về sự thể hiện các mức độ bệnh

Một trường hợp điển hình và nổi tiếng về tình trạng mang trùng, đó là cô Typhoid Mary, một công dân Mỹ làm việc cho các nhà hàng tại thành phố New York

Cô là người mang trùng Salmonella và được cho là liên quan đến hơn 10 bệnh dịch gây ra

ở nhiều nơi khi cô chuyển nhà từ nơi này đến nơi khác Một chủng vi khuẩn Salmonella liên quan đến các dịch bệnh này được đặt tên là Salmonella typhi

4 Thời gian ủ bệnh

Thời gian ủ bệnh được định nghĩa là khoảng thời gian từ khi con thú tiếp nhận mầm bệnh cho tới khi con thú biểu hiện những triệu chứng lâm sàng của bệnh Nếu con thú nhiễm mầm bệnh ngày hôm nay và 3 ngày sau mới có triệu chứng bệnh thì thời gian

ủ bệnh là 3 ngày Trong suốt thời gian này con thú hoàn toàn khoẻ mạnh và không có bất

cứ biểu hiện nào

Thời gian này chính là thời gian mà mầm bệnh từ lúc tấn công vào cơ thể, di chuyển đến cơ quan hoặc vị trí thích hợp rồi nhân lên đủ số lượng cần thiết để gây thành bệnh

Thời gian ủ bệnh liên quan đến thuật ngữ cách ly (quarantine) khá nổi tiếng trong lịch sử của dịch tễ học Vào năm 1374, người dân thành Venie, Ý đối mặt với một bệnh dịch Black death Chính quyền thành phố ra lệnh bất cứ tàu nào muốn cập bến vào thành phố phải được kiểm soát và đảm bảo không có bệnh trong 30 ngày (tiếng Ý là trentini giorni) Sau đó người ta nâng thời gian này lên 40 ngày (quarante giorni) Và đây cũng là nguồn gốc của từ quarantine trong tiếng Anh, có nghĩa là cách ly để khảo sát xem có bệnh hay không, đây cũng là thời gian ủ bệnh tối đa của nhiều bệnh

5 Dịch bệnh

Những cá thể với những bất thường về sức khoẻ xảy ra được gọi là bệnh Nhiều

cá thể bệnh trong một quần thể là đối tượng của môn dịch tễ học Trong đó, ổ dịch (outbreak) được định nghĩa là sự xuất hiện nhiều ca bệnh hay những vấn đề liên quan đến sức khỏe trong một khu vực hay quần thể mà số lượng ca bệnh này vượt quá bình thường

Về phương diện không gian, người ta chia các vùng liên quan đến một dịch bệnh nào đó thành 3 vùng Vùng có dịch hay trung tâm ổ dịch là nơi mà dịch phát ra và hiện đang có mầm bệnh và thú bệnh Xung quanh vùng này là vùng bị uy hiếp, tức là vùng có nguy cơ bệnh và có thể có những thú nghi ngờ bệnh Và vùng an toàn dịch là vùng không có thú bệnh Tuỳ theo sự phân tán của mầm bệnh mà các khu vực này có các đường kính khác nhau Với sự di chuyển của thú hiện nay, những vùng an toàn dịch có thể trở thành vùng có dịch mặc dù ở khá xa trung tâm dịch nếu việc quản lý dịch bệnh không được thực thi tốt

Vùng trung tâm dịch

Vùng bị uy hiếp

Vùng an toàn dịch

Hình 2.3 Các vùng liên quan đến dịch

Để mô tả tần số xuất hiện bệnh và cường độ của bệnh trong một ổ dịch, người ta thường dùng các thuật ngữ như sau:

- Dịch rời rạc (sporadic) là những dịch không thường xuyên xảy ra, không có quy luật về thời gian và không gian Bệnh có thể tồn tại trong đàn gia súc và khi có trường hợp thuận lợi nào đó thì mới bùng nổ thành dịch

- Dịch nội vùng (enzootic) là những dịch xảy ra thường xuyên ở một khu vực nào

đó Mầm bệnh dường như luôn có mặt và sự cân bằng giữa vật chủ, môi trường và mầm bệnh ở trạng thái cân bằng động, nghĩa là bệnh rất dễ xảy ra khi cân bằng này bị phá vỡ Tuy nhiên cần nhớ là dịch được liệt vào nhóm dịch vùng thì có mức độ lây lan không nhanh, thường là những bệnh nhẹ và yếu tố môi trường là yếu tố rất quan trọng ảnh hưởng đến bệnh, chẳng hạn như bệnh viêm phổi do Mycoplasma (nên được gọi là bệnh viêm phổi dịch vùng EP: enzootic pneumoniae)

- Dịch điển hình, hay ổ dịch lưu hành (epizootic) là bệnh dịch xảy ra trên quy

mô rộng, nhiều đàn thú mắc bệnh và tỷ lệ bệnh cao hơn bình thường rất nhiều Bệnh lây lan nhanh và rộng, nếu không được kiểm soát kịp thời sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng Bệnh

lở mồm long móng xảy ra ở một số nơi là một thí dụ về loại dịch bệnh này

- Đại dịch hay toàn dịch (panzootic) là thuật ngữ dùng để chỉ dịch có tầm lây lan rất rộng với qui mô toàn cầu

6 Nguy cơ và yếu tố nguy cơ (risk & risk factor)

Trong dịch tễ học, người ta thường dùng 2 thuật ngữ này, nhất là trong dịch tễ học phân tích, nhằm xác định được những yếu tố liên quan đến bệnh

Dịch nội vùng Dịch rời rạc

Dịch điển hình

Số ca

bệnh mới

Thời gian Hình 2.4 Các dạng bệnh dịch theo tần số xuất hiện ở

một quần thể nhất định

Nguy cơ là khả năng có thể mắc một bệnh nào đó, nguy cơ được định nghĩa là xác suất xuất hiện một biến cố có liên quan đến sức khỏe của mỗi cá thể hay quần thể Như vậy khái niệm nguy cơ là một khái niệm trừu tượng có thể xảy ra và cũng có thể không xảy ra

Trong khi đó bất kỳ yếu tố nào, thuộc bản chất nào (lý học, hoá học, sinh học, di truyền, xã hội ) góp phần vào việc làm cho cơ thể đang khoẻ mạnh trở nên mắc bệnh thì yếu tố đó được gọi là yếu tố nguy cơ Như vậy khác hẳn nguy cơ, yếu tố nguy cơ là một khái niệm vật chất cụ thể

Ví dụ, yếu tố nuôi nhốt thú là yếu tố nguy cơ đối với bệnh EP (viêm phổi dịch vùng) vì góp phần vào việc tăng tỷ lệ bệnh ở nhóm thú này Những con thú này có xác suất mắc bệnh (ví dụ như 0,45) cao hơn xác suất mắc bệnh ở những con thú nuôi thả (ví

dụ 0,15) Lúc này ta có thể nói con thú nuôi nhốt có nguy cơ mắc bệnh cao hơn con thú nuôi thả

Khi nói đến nguy cơ thì bao giờ cũng nói đến yếu tố nguy cơ Việc xác định nguy cơ cụ thể cho từng nhóm thú thuộc các nhóm yếu tố nguy cơ có vai trò quan trọng trong việc xác định nguyên nhân gây bệnh cũng như có vai trò quan trọng trong việc phòng chống dịch bệnh cho đàn gia súc

7 Quần thể, quần thể có nguy cơ, quần thể có miễn dịch

Quần thể là tất cả những con thú sống trong cùng một khu vực cụ thể trong một thời gian nhất định Khái niệm về quần thể là khái niệm được đề cập rất nhiều trong dịch

tễ vì đây thường là đối tượng nghiên cứu của môn học Người có thể nói tỷ lệ nhiễm một bệnh nào đó, ví dụ tỷ lệ mang trùng Salmonella trên quần thể heo thịt nuôi tại địa bàn tỷnh Đồng Nai Hoặc giới hạn cụ thể hơn là quần thể heo thịt tại trại chăn nuôi heo A trong một thời gian cụ thể

Quần thể có nguy cơ là quần thể gồm những thú nhạy cảm với bệnh, nếu có mầm bệnh xuất hiện thì có thể sẽ xảy ra dịch bệnh tại quần thể đó Ví dụ quần thể heo nuôi tại một trại chưa được chủng ngừa bệnh lở mồm long móng là quần thể có nguy cơ mắc bệnh Tuy nhiên, không thể nói quần thể ngựa nuôi tại khu vực nào đó là quần thể

có nguy cơ đối với bệnh này vì bệnh này chỉ xảy ra cho động vật móng chẻ

Quần thể có miễn dịch là quần thể mà phần lớn các cá thể trong đó có khả năng

đề kháng lại bệnh Sự đề kháng này có thể thu được từ quá trình chủng ngừa hoặc quần thể đã từng mắc bệnh và miễn dịch vẫn còn đảm bảo chống lại sự xâm nhập của mầm bệnh

Một con thú không có miễn dịch khi đặt trong một hoàn cảnh nhiễm khuẩn hay đặt trong một đàn không có miễn dịch thì rất dễ mắc bệnh, tuy nhiên nếu đặt nó vào một đàn có miễn dịch thì nguy cơ mắc bệnh của nó sẽ thấp hơn nhiều Người ta cho rằng nếu 80-90% cá thể trong đàn có miễn dịch thì xem như quần thể đó là quần thể miễn dịch đối với bệnh

CHƯƠNG 3 PHÂN TÍCH THỐNG KÊ

Phân tích thống kê trở nên quan trọng từ khi các kết quả nghiên cứu được dùng làm cơ sở cho các quyết định trị liệu Bên cạnh việc xác định sự hiệu quả của trị liệu, phân tích thống kê còn khẳng định hay bác bỏ sự ý nghĩa của yếu tố gây nguy cơ hay yếu

tố tiên lượng Ngoài ra, khả năng phát hiện một bệnh không những tùy thuộc đặc tính của các xét nghiệm chẩn đoán mà còn bị ảnh hưởng bởi dung lượng mẫu

Sai sót trong phân tích thống kê thường là do chọn phương pháp phân tích không phù hợp với loại số liệu hoặc loại bố trí nghiên cứu Chương này thảo luận cách áp dụng

và giải thích các trắc nghiệm thống kê dùng trong dịch tễ học lâm sàng và thảo luận các nguyên tắc hướng dẫn cách chọn phương pháp phân tích thống kê phù hợp

1 Giải thích kết quả của phân tích thống kê

Trong phần lớn trường hợp, kết quả của các nghiên cứu lâm sàng thường được diễn đạt với các từ 'có sự khác biệt hay không khác biệt' Do bởi chúng ta lấy mẫu để tiên đoán một diễn biến thật trong quần thể, cho nên luôn luôn có khả năng đi đến kết luận sai lầm Khi một trắc nghiệm thống kê được dùng, có 4 kết luận trong đó 2 kết luận đúng và

2 kết luận sai (Bảng 5.1)

Có hai trường hợp kết luận sai Alpha hay lỗi loại I bị vấp phải khi chúng ta kết luận có sự khác biệt giữa hai kết quả trong khi chúng không khác biệt gì cả Lỗi loại I tương tự như kết quả dương tính giả của xét nghiệm chẩn đoán Beta hay lỗi loại II xảy ra khi chúng ta kết luận rằng các kết quả không khác biệt trong khi chúng thật sự khác biệt Lỗi loại II tương tự kết quả âm tính giả trong chẩn đoán lâm sàng

Xác suất để đạt kết quả mong đợi cũng là một phương cách khác để diễn đạt alpha

và beta Alpha tương trưng cho xác suất mà ' kết quả đạt được do bởi ngẫu nhiên' Mức ý nghĩa 0,05 hoặc ít hơn thường được chọn để giảm thiểu xác suất do ngẫu nhiên (do biến động của mẫu được lấy) Tuy nhiên có thể chọn mức alpha lớn hơn (0,1 hay lớn hơn) trong trường hợp thực hiện các xét nghiệm sàng lọc (screening) để từ đó có định hướng nghiên cứu tiếp Trị số beta tượng trưng cho xác suất ' không phát hiện được sự khác biệt

ý nghĩa' mặc dù sự khác biệt đang hiện diện Thông thường beta được chọn ở mức gấp 4 lần alpha, do đó nếu α = 0,05 thì β = 0,2 Như vậy 1 - β được xem là năng lực (power) của bố trí nghiên cứu Năng lực là xác suất để phát hiện sự khác biệt giữa các kết quả khi

sự khác biệt có thật, hoặc là xác suất để khẳng định sự hiện diện của một bệnh Chúng ta

khó thể giảm alpha và beta cùng lúc bởi vì khi alpha giảm thì beta tăng, khi ấy năng lực phát hiện sự khác biệt sẽ giảm

Bảng 5.1 Kết luận từ phân tích thống kê và sự khác biệt có thật giữa các kết quả

(type I error, α) Kết luận đúng

* Thí dụ về giả thiết tương đồng H 0 : µ1 = µ2

Các trắc nghiệm thống kê trong thú y thường được dùng để bác bỏ giả thiết H0, đó

là giả thiết rằng không có sự khác biệt giữa hai nhóm theo dõi Nếu chứng minh có sự khác biệt (bác bỏ H0), giá trị của Pa (xác suất tương ứng với alpha, dùng Pa để phân biệt với Pb của lỗi loại II ) thường được báo cáo Giá trị Pa thuờng được xem là có ý nghĩa về thống kê nếu < 0,05 (nghĩa là chúng ta mong rằng kết luận chỉ sai tối đa 5% trường hợp nếu cùng loại nghiên cứu được lập lại) Nếu Palớn (≥ 0,5) thì có nghĩa là 'không phát hiện được sự khác biệt' mà không là ' không có sự khác biệt' Khi không phát hiện được

sự khác biệt, cần xem xét lại năng lực của bố trí nghiên cứu vì có thể do bố trí không đúng hoặc dung lượng mẫu nhỏ Trong các chương trình thanh toán bệnh dựa vào xét nghiệm chẩn đoán để phát hiện thú/đàn thú nhiễm bệnh, beta là yếu tố quan trọng để xác định dung lượng mẫu Dung lượng mẫu sẽ được thảo luận ở các mục sau

2 Khoảng tin cậy của tỷ lệ (proportion, rate)

2.1 Khoảng tin cậy của một tỷ lệ

Có thể ước tính khoảng tin cậy của một tỷ lệ, chẳng hạn tỷ lệ bệnh, bằng cách dùng phân bố nhị thức

p (1- p) Phương sai của tỷ lệ bệnh = - với n = dung lượng mẫu, p = tỷ lệ bệnh

n Công thức này được dùng khi giả định rằng mẫu được lấy từ quần thể lớn Với quần thể nhỏ và dung lượng mẫu lớn (dung lượng mẫu bằng 10% của quần thể hoặc

f = 0,1) thì tử số phải nhân với 1-f

p (1-p) Suy ra sai số chuẩn (SE) của tỷ lệ là -

n Thí dụ, tỷ lệ mắc bệnh trong đàn bò (n = 171 con) là 1,2%, do đó:

Phương sai = (0,012 × 0,988)/171 = 0,0000693 (%2)

Sai số chuẩn của tỷ lệ = 0,00832 = 0,832%

Với 95% độ tin tưởng, khoảng tin cậy là: 1,2 ± (1,96 × 0,832) = - 0,4 % ; 2,8% Qua thí dụ này, có tỷ lệ bệnh < 0% trong khoảng tin cậy, đó là do sự phân bố không cân đối của tỷ lệ (tỷ lệ bệnh khá thấp)

Khoảng tin cậy có thể cho biết dung lượng mẫu đủ lớn hay không để có kết quả dương tính (kết quả mong muốn) Nếu mức dưới của khoảng tin cậy lớn hơn trị số ngưỡng nào đó (trị số để được xem là có ý nghĩa về lâm sàng), kết quả chắc chắn dương tính Nếu mức dưới nhỏ hơn trị số ngưỡng và mức trên lớn hơn trị số ngưỡng, kết quả cũng được xem là dương tính nhưng không chắc chắn, và cần phải tăng dung lượng mẫu Nếu mức trên của khoảng tin cậy nhỏ hơn trị số ngưỡng thì sao ???

2.2 Khoảng tin cậy của sai biệt giữa 2 tỷ lệ Khoảng tin cậy của sai biệt giữa 2 tỷ lệ có thể cho thấy sự sai biệt giữa 2 tỷ lệ có ý nghĩa thống kê hay không Khi 2 nhóm không liên quan, các bước tính tương tự như cách tính khoảng tin cậy của sai biệt giữa 2 trung bình hoặc 2 trung vị Sai số chuẩn của sai biệt (SEsb):

n1 = dung lượng mẫu của nhóm 1

n2 = dung lượng mẫu của nhóm 2

Khi ấy, ta có khoảng tin cậy với 95% tin tưởng:

(p1 - p2) ± 1,96 × SEsb Thí dụ: n1 = 251, n2 = 260

Tỷ lệ huyết thanh dương tính của heo ở vùng 1: p1 = 69/251 = 0,275

Tỷ lệ huyết thanh dương tính của heo ở vùng 2: p2 = 61/260 = 0,235 │ p1 - p2 │ = 0,04 và SEsb = 0,038

Khoảng tin cậy với 95% tin tưởng:

0,04 ± (1,96 × 0,038) = - 0,034 ; 0,115 hay - 3,4% ; 11,5%

Kết quả cho thấy sự sai biệt giữa 2 tỷ lệ không ý nghĩa ở α = 0,05

3 Tương quan giữa hai biến số Tương quan tuyến tính giữa 2 biến số có thể được tính bằng hệ số tương quan hay dưới dạng phương trình hồi quy Khi phương trình hồi quy được lập, hệ số xác định (coefficient of determination, r2) cho biết mức độ phù hợp của đường hồi quy với số liệu phân tích Khi hệ số tương quan có ý nghĩa về thống kê, hệ số xác định có thể rất nhỏ, khi

ấy phương trình hồi quy không thể được dùng để tiên đoán biến số phụ thuộc (dependent variable)

4 Chọn lựa trắc nghiệm thống kê thích hợp

Phần lớn các trắc nghiệm thống kê được dùng để ước tính xác suất của lỗi loại I (α), đó là xác suất để kết luận có sự khác biệt dù rằng sự khác biệt không thật sự hiện diện Giá trị của mỗi trắc nghiệm tùy thuộc vào giả định (assumption) cho số liệu Nếu số liệu không thoả mãn giả định được đặt ra, trị số P tìm được có thể không đúng Sơ đồ 5.1 trình bày sự chọn lựa trắc nghiệm thống kê thích hợp tùy thuộc vào đặc điểm của bố trí nghiên cứu và số liệu phân tích

Các trắc nghiệm thống kê có thể được chia thành 2 nhóm: trắc nghiệm tham số (parametric) và trắc nghiệm phi tham số (non-parametric) (Bảng 5.2) Trắc nghiệm tham

số hiệu lực hơn trắc nghiệm phi tham số do bởi trắc nghiệm tham số có nhiếu khả năng hơn trong việc bác bỏ giả thiết H0 nếu thật sự có sự khác biệt Trắc nghiệm tham số được dùng khi số liệu thoả mãn các yêu cầu sau:

(1) Các nhóm được chọn ngẫu nhiên trong quần thể

(2) Số liệu ở dạng khoảng cách/tỷ lệ

(3) Số liệu có phân bố chuẩn

(4) Phương sai của các nhóm bằng nhau

Bảng 5.2 Trắc nghiệm tham số và trắc nghiệm phi tham số

Trắc nghiệm phi tham số

t (I) (so sánh mẫu với trung bình của quần thể)

t (II) (trắc nghiệm t không bắt cặp)

t (III) (trắc nghiệm t bắt cặp)

ANOVA một yếu tố

ANOVA nhiều yếu tố

Pearson r*

* Spearman rho và Pearson r trắc nghiệm mối tương quan giữa hai biến số

Nguồn: Sharp, V.F 1979 Statistics for the social sciences Little, Brown & Co., Boston, M.A

Kích cở hạng mục

Số liệu

(Nguồn : Sharp, V F 1979 Statistics for the social science Little, Brown & Co., Boston, M.A.)

Sơ đồ 5.1 Sơ đồ để chọn lựa trắc nghiệm thống kê thích hợp tùy thuộc vào bố trí nghiên cứu và loại số liệu

Trắc nghiệm phi tham số đòi hỏi ít giả định hơn Chúng chỉ thỏa mãn yêu cầu thứ nhất như của trắc nghiệm tham số nhưng không cần thỏa mãn các yêu cầu còn lại Trắc nghiệm phi tham số được dùng khi dung lượng mẫu nhỏ, số liệu phân bố kiểu tự do

và thường ở dạng hạng mục hoặc thứ tự Trắc nghiệm phi tham số Wilcoxan và Whitney có thể dùng cho số liệu dạng khoảng cách khi chúng không phân bố chuẩn Vài thí dụ về chọn loại trắc nghiệm:

Mann Trường hợp 1 về trị bệnh đau bụng ở ngựa Đánh giá hiệu lực của thuốc giảm đau bằng cách đo lường mức độ đau vào lúc trước và sau khi dùng thuốc Mức độ đau được đánh giá bằng thời gian có triệu chứng đau Như vậy nghiên cứu này theo dõi có 2 nhóm liên quan nhau: trước khi dùng thuốc và sau khi dùng thuốc Do đó trắc nghiệm t (III) hay trắc nghiệm t bắt cặp được dùng để so sánh mức độ đau trước và sau khi dùng thuốc

- Trường hợp 2 trong phòng bệnh ký sinh trùng đường ruột Xét ảnh hưởng của phòng bệnh ký sinh trùng lên tăng trọng của 4 nhóm bò dựa vào trọng lượng và cách chữa trị (đối chứng và chữa trị; mức trọng lượng nặng và nhẹ) Trắc nghiệm ANOVA nhiều yếu tố (khối ngẫu nhiên, phân nhánh) thích hợp cho trường hợp này

- Trường hợp 3 về vô trùng sau khi giải phẩu Khảo sát được thực hiện để so sánh

số vết mổ bị nhiễm trùng khi dùng kháng sinh hay không dùng kháng sinh Kết quả (nhiễm trùng hoặc không) là số liệu dạng hạng mục ở 2 nhóm thú bệnh độc lập nhau (nhóm dùng kháng sinh và nhóm không dùng) Trắc nghiệm nên là χ2 để xử lý số liệu

CHƯƠNG 4 DỊCH TỄ HỌC MÔ TẢ

- ĐO LƯỜNG SỰ XUẤT HIỆN BỆNH -

Như đã được đề cập ở chương 1 về dịch tễ học mô tả, đây là những nghiên cứu dùng để mô tả thực trạng một bệnh hay dịch bệnh nào đó xảy ra trong quần thể Như vậy

để mô tả thì cần phải đáp ứng đủ các thông tin sau: con thú nào mắc bệnh, số lượng mắc bệnh, tỷ lệ nhiễm bệnh, nhóm thú mắc bệnh, phân bố bệnh ở đâu Tùy thuộc vào điều kiện thực tế mà sự phân chia nhóm thú có thể khác nhau khi mô tả bệnh Ví dụ người ta

có thể mô tả bệnh theo khu vực, theo nhóm tuổi, theo giới tính, theo giống Trong đó đại lượng thường được sử dụng để mô tả là tỷ lệ bệnh; ngoài ra người ta còn dùng nhiều đại lượng khác mà sẽ được thảo luận kỹ ở chương này Trước khi tìm hiểu các đại lượng

cụ thể, chúng ta cần biết các nhóm thuật ngữ được dùng trong đo lường về mặt dịch tễ học

- Tần số (frequency): là số lượng cá thể có cùng một tính chất nào đó Đơn vị có thể là con, cái, vật

- Tỷ số (ratio): khi so sánh 2 nhóm nào đó về tần số hoặc một chỉ số nào đó người

ta có thể dùng tỷ số ví dụ trong đàn có 50 con đực và 500 con cái thì có thể nói tỷ

số giữa đực và cái là 50/500 Tỷ số được dùng trong dịch tễ học phổ biến nhất là chỉ số OR khi so sánh nguy cơ có bệnh của 2 nhóm thú nào đó OR sẽ được đề cập ở những chương sau

- Tỷ lệ (proportion): khi đề cập đến tần số bệnh hay một tính chất nào đó của thú chiếm bao nhiêu phần trong tổng số thì người ta dùng tỷ lệ Lưu ý tỷ lệ khác với

tỷ số là phần mẫu số của chúng có chứa luôn phần của tử số Thí dụ tỷ số là a/b trong khi đó tỷ lệ là a/c trong đó c=a+b

- Mức độ (rate): mức độ bệnh không chỉ về diễn tả số lượng mà còn liên quan đến tốc độ lây lan nhanh hay chậm của một bệnh, nên nhớ là đại lượng này luôn đi kèm với thời gian

Ví dụ, muốn biết tỷ lệ nhiễm một loại ký sinh trùng nào đó trên chó thuộc một địa bàn nào đó (một quần thể xác định) thì phải đến từng hộ nuôi chó (tất cả chó của khu vực), lấy mẫu phân xét nghiệm Số chó cho kết quả dương tính sẽ là tử số của công thức

và tổng số chó trong quần thể sẽ là mẫu số Lưu ý việc lấy mẫu và phân tích mẫu phải được thực hiện cùng một thời điểm để kết quả khảo sát có giá trị

Trong các nghiên cứu về y học, người ta thường dùng 2 loại thuật ngữ về tỷ lệ nhiễm, đó là tỷ lệ nhiễm theo thời điểm (point prevalence) và tỷ lệ nhiễm theo khoảng thời gian (period prevalence) Sự phân loại này dựa theo thời gian thu thập số liệu và phân tích mẫu Nếu thời gian phân tích mẫu hay kết quả khảo sát trong một khoảng thời gian ngắn thì có thể được coi là tỷ lệ nhiễm theo thời điểm còn nếu thời gian khảo sát kéo dài theo đơn vị năm thì thường được dùng là tỷ lệ nhiễm theo khoảng thời gian

Hình 6.1 Tỷ lệ bệnh theo mẫu xét nghiệm

Tỷ lệ nhiễm cho kết quả tổng quát về sự phổ biến, sự lưu hành của một bệnh, một tính chất khảo sát nào đó trong quần thể Nó có giá trị nhất định trong việc đánh giá mức độ gánh nặng mà người chăn nuôi phải chịu về một bệnh nào đó Từ đó có những chiến lược thích hợp trong phòng bệnh

Tuy nhiên đôi khi tỷ lệ nhiễm không thể hiện rõ diễn tiến nhanh hay chậm của bệnh, không phân biệt được bệnh mới hay bệnh cũ, bệnh một lần hay nhiều lần Đặc biệt trong các bệnh được chẩn đoán bằng phản ứng huyết thanh học, kết quả tỷ lệ nhiễm có thể cao hơn nhiều so với thực tế Ví dụ đối với bệnh viêm phổi địa phương trên heo thịt thì tỷ lệ nhiễm có thể đạt tới 100% khi dùng phản ứng huyết thanh học để chẩn đoán

2 Xác định tỷ lệ nhiễm trong quần thể

Khi muốn xác định tỷ lệ nhiễm trong quần thể, người ta không thể lấy tất cả các

cá thể trong quần thể để xét nghiệm hay phân tích ngoại trừ một số quần thể nhỏ Trong trường hợp đó, việc chọn mẫu và và dung lượng mẫu khảo sát hết sức quan trọng Kết quả phân tích từ các mẫu đã chọn được sử dụng làm cơ sở để ước tính tỷ lệ nhiễm của cả quần thể Để thực hiện điều này có thể dùng phương pháp ước lượng thống kê như sau:

Tỷ lệ nhiễm của quần thể (P) = tỷ lệ nhiễm của dung lượng mẫu được chọn ± (Z(1-α)× SE)

Trong đó Z(1-α) là hệ số tin cậy, và SE (Standard Error) là sai số chuẩn

Mẫu xét nghiệm vòng tròn màu trắng là số cá thể

khoẻ, vòng tròn đen là cá thể có bệnh

P = 7 x 100 / 30 = 23,33 %

Hình 6.2 Lấy mẫu để xác định tỷ lệ bệnh của quần thể

Gọi n là số mẫu lấy từ quần thể và a là số cá thể có tính chất khảo sát; p là tỷ lệ nhiễm của mẫu (p = a/n); ước tính tỷ lệ nhiễm trong quần thể ở độ tin cậy 95% như sau

P = p ± 1,96 × p( −1 p)/n

Việc xác định tỷ lệ bệnh cho quần thể tùy thuộc rất nhiều vào dung lượng mẫu

Để ước tính số lượng cá thể cần thiết người ta phải dựa vào các dự đoán về tỷ lệ và sai số mong muốn Công thức tính dung lượng mẫu để xác định tỷ lệ bệnh như sau

Trong đó z là giá trị phân phối chuẩn ở độ tin cây nhất định, chẳng hạn như z = 1,96 với độ tin cậy 95% Trị số “d” được gọi là khoảng giới hạn cho phép, được tính là một nửa của khoảng biến thiên giới hạn trên và giới hạn dưới của tỷ lệ ước tính, ví dụ ước tính tỷ lê nhiễm là 20% -30% thì d =(0,3 – 0,2)/2 = 0,05 Giá trị p là tỷ lệ nhiễm theo mong muốn Có nghĩa là người nghiên cứu phải giả định tỷ lệ nhiễm để có thể dự kiến số

n = N z

2

p (1–p)

d2(N–1) + z2 p (1–p)

mẫu khảo sát Số liệu ước tính này có thể dựa vào các nghiên cứu trước đây hoặc những khảo sát ở những quần thể tương tự khác Đôi khi số liệu liên quan không có thì người nghiên cứu cần làm một khảo sát thử để đánh giá sơ bộ tình hình nhiễm, kết quả này sẽ làm tham khảo cho việc tính toán dung lượng mẫu N là tổng đàn thú khảo sát Bên cạnh

đó, chúng ta cũng rất thường khảo sát quần thể rất lớn (n/N ≤5%) hoặc không biết chính xác số lượng cá thể trong quần thể, trong trường hợp đó có thể dùng theo công thức sau

Nếu muốn biết đàn thú có bệnh hay không (không phải xác định tỷ lệ bệnh), chúng ta có thể tính dung lượng mẫu tối thiểu cần khảo sát Vấn đề này thường được quan tâm trong các chương trình thanh toán hay kiểm soát bệnh Chúng ta cần giảm bớt lỗi loại II (Pb), đó là xác suất cho rằng đàn thú không bệnh trong khi nó thật sự có bệnh (âm tính giả)

Giả sử một đàn heo có 10% nhiễm virus giả dại và bệnh được phát hiện bằng huyết thanh học Nếu một mẫu huyết thanh được lấy từ một heo chọn ngẫu nhiên trong đàn, xác suất mà heo đó ở trong nhóm không nhiễm virus là 0,9 Như thế Pb = 0,9 và chúng ta có đến 90% cơ hội không phát hiện được tình trạng nhiễm bệnh trong đàn Nếu hai heo được lấy mẫu, xác suất mà hai heo đó từ nhóm không nhiễm virus là 0,9×0,9 = 0,81 Công thức tổng quát để ước tính Pb trong thí dụ này là:

Pb = (1 - tỷ lệ bệnh ước tính)n

Với Pb = cơ hội mà những thú lấy mẫu không mang bệnh và n = dung lượng mẫu Công thức này có thể được sắp xếp lại để tính dung lượng mẫu với bất kỳ Pb :

n = - log (1 - tỷ lệ bệnh ước tính)

Trong đó n là dung lượng mẫu lấy từ quần thể lớn (hoặc quần thể rất lớn so với dung lượng mẫu được lấy, lượng mẫu lấy dưới 10% dân số thì lượng mẫu đó là nhỏ) Trong thí dụ trên, nếu muốn Pb = 0,05 thì phải lấy máu của khoảng 29 heo để 95% chắc chắn là có ít nhất 1 heo được phát hiện mang mầm bệnh giả dại, từ đó có thể kết luận là đàn heo có bệnh Công thức trên chỉ dùng cho quần thể lớn Trong các chương trình thanh toán hay kiểm soát bệnh của tỷnh hay quốc gia, cách tính dung lượng mẫu phải được điều chỉnh theo tổng đàn gia súc Dung lượng mẫu còn tùy thuộc vào độ nhạy (sensitivity) và độ chuyên biệt (specificity) của xét nghiệm chẩn đoán Yếu tố quan trọng nhất trong việc xác định dung lượng mẫu vẫn là mức độ chính xác của tỷ lệ bệnh (prevalence) được ước tính Vì dung lượng mẫu tăng khi tỷ lệ bệnh thấp, chúng ta nên ước đoán một tỷ lệ thấp nhất có thể xảy ra

Công thức có thể áp dụng cho một quần thể nhất định là:

với N = tổng đàn thú

d = số thú mắc bệnh trong đàn

n = dung lượng mẫu

P1 = xác suất có được 1 con bệnh trong mẫu lấy

Thí dụ, trong một chương trình kiểm soát bệnh dịch bò ở châu Phi, người ta thực hiện phản ứng huyết thanh trên nhiều đàn để biết rằng liệu những thú không chủng ngừa

có mắc bệnh tự nhiên Thông thường, trong một đàn bị nhiễm bệnh thì ít nhất 5% thú có huyết thanh dương tính Do đó số mẫu sẽ được lấy sao cho có thể phát hiện bệnh ở mức

tỷ lệ huyết thanh dương tính 5% Nếu P1 = 0,95 và quần thể có 200 bò, dung lượng mẫu là:

p= 204/591 = 0,3452

Se = p( −1 p)/n= 0,3452(1−0.3452)/591 = 0,01956

P = 0,3452 ± 1,96 (0,01956) = 0,3452 ± 0,0383

= (0,3069 ; 0,3835) WinEpiscope có thể thực hiện phép tính này như sau: vào menu Sample chọn mục Estimate percentage Khi cửa sổ hiện ra, chọn thẻ Absolute error, điền các số liệu bao gồm

- Population size: Nếu biết số lượng cá thể của quần thể chúng ta có thể nhập ở đây, tuy nhiên để tính theo công thức trên thì có thể xem như quần thể không biết số lượng Trong trường hợp này chúng ta nhập số 9999999 (lưu ý phải viết đúng 7 số 9)

- Expected prevalence (%) là tỷ lệ nhiễm của mẫu khảo sát Trong trường hợp này chính là p (= 204/591 = 0,3452) Chúng ta nhập vào số 34,52

- Sample size là dung lượng mẫu lấy từ quần thể, nhập số 591

Chọn level of confidence ở mức 95%

Bấm “calculate.”

Hình 6.3 Kết quả tính tỷ lệ nhiễm giun đũa của quần thể X

Nhìn vào mũi tên có thể thấy được kết quả như sau:

P = 24,58(%) ± 3,83 = (30,69% - 38,5%)

• Căn cứ vào kết quả khảo sát này (giả sử p= 35%), một nghiên cứu ở địa bàn khác muốn làm một khảo sát tương tự Như vậy cần dung lượng mẫu là bao nhiêu nếu muốn kết quả sai biệt của chúng ta không quá 5% (có nghĩa là d = 0,05) Chúng ta

có thể dùng công thức tính toán sau

Hình 6.4 Kết quả dung lượng mẫu để xác định tỷ lệ nhiễm giun đũa

Nói cách khác, dung lượng mẫu cần thiết là 350 Chúng ta có thể tiến hành trên phần mềm WinEpiscope theo cách tương tự phần trên, tuy nhiên chọn thẻ “sample size” Kết quả như hình phía trên (lưu ý cách nhập số liệu ở dạng %)

3 Tỷ lệ mắc bệnh (incidence)

Như phần trên đã đề cập, tỷ lệ nhiễm chỉ đánh giá sơ bộ tình hình bệnh nào đó trong quần thể, tỷ lệ này không phân biệt được những bệnh cũ, bệnh mới hay bệnh nhiều lần Trong các nghiên cứu dịch tễ học, để đánh giá chính xác sự xuất hiện bệnh, người ta định nghĩa thêm một thông số khác, đó là tỷ lệ mắc bệnh Có 2 loại tỷ lệ mới bệnh: tỷ lệ mới bệnh tích lũy (cumulative incidence) và tốc độ mắc bệnh (incidence density rate)

Tỷ lệ mắc bệnh tích lũy (CI) là tỷ lệ giữa số thú mắc bệnh trong một khoảng thời gian nhất định và số con thú khỏe có nguy cơ mắc bệnh trong quần thể ở đầu thời gian khảo sát Như vậy CI là một đại lượng đặc trưng cho nguy cơ mắc bệnh của quần thể trong thời gian khảo sát Đây là đại lượng thường được dùng trong các nghiên cứu dịch

tễ học phân tích CI có giá trị từ 0 đến 1

Khi khảo sát tỷ lệ mới bệnh tích lũy, khoảng thời gian khảo sát nhất định phải được đề cập vì có ảnh hưởng đến giá trị của CI Tất cả những thú khỏe (có nguy cơ) phải được đưa vào khảo sát cùng một thời điểm bắt đầu khảo sát Những quần thể thú như vậy được gọi là quần thể tĩnh Tuy nhiên trên thực tế các quần thể khảo sát thời ở dạng quần thể động, có nghĩa là có những thú mới đưa vào thêm quần thể, có những thú loại ra khỏi quần thể Trong trường hợp đó, để có giá trị CI đối với một bệnh nào đó cho quần thể, người ta dùng giá trị quần thể trung bình làm mẫu số cho việc tính CI Giá trị trung bình này được tính là tổng số con thú khỏe ở đầu khảo sát và cuối thời gian khảo sát chia cho

2

Ví dụ: Quan sát một đợt dịch bệnh giả dại xảy ra trên đàn heo con sau cai sữa gồm 100 con, kết quả ghi nhận số heo con mắc bệnh theo ngày và tỷ lệ mới bệnh được tính theo bảng

Bảng 6.1 Khảo sát thú bệnh giả dại trong đàn để tính CI

Tuần số thú

bệnh

Số thú có nguy cơ trong từng giai đoạn khảo sát

Tỷ lệ mắc bệnh theo tuần

Số thú bệnh tích lũy

Tỷ lệ bệnh mới tích lũy

Tốc độ mắc bệnh (Incidence Density Rate: IR) là tỷ số giữa số ca bệnh mới của một quần thể có nguy cơ trong suốt một khoảng thời gian xác định và tổng số đơn vị thời gian có nguy cơ của tất cả những thú trong quần thể đó Người ta đưa ra khái niệm này với mục đích mô tả mức độ bệnh, chẳng hạn như bệnh lập đi lập lại nhiều lần hay không, bệnh kéo dài hay không

Đơn vị thời gian ở đây thường dùng là năm, tháng, hay tuần của động vật khảo sát Trong thí dụ trên, tổng số ca mắc bệnh trong suốt thời gian khảo sát là 51 ca Tổng

số tuần có nguy cơ được tính như sau

- Trong tuần đầu tiên, 20 heo bị bệnh, như vậy tổng số tuần có nguy cơ mà chúng đóng góp cho quần thể sẽ là 20/2 = 10 tuần (trung bình phát bệnh ở giữa tuần khảo sát)

- Tiếp tục 15 con phát bệnh trong tuần thứ hai sẽ đóng góp 15+15/2 = 22,5 tuần

- Tương tự tuần thứ ba có 10+10+10/2 = 25 tuần

- Tuần thứ tư: 5+5+5+5/2 = 17,5

- Tuần thứ năm 1+1+1+1+1/2 = 4,5 tuần

- Có tất cả 49 con khoẻ mạnh sẽ đóng góp 49 x 5 = 245 tuần

Vậy tổng cộng số tuần có nguy cơ của cả quần thể là 10 + 22,5 + 25 + 17,5 + 4,5 + 245 = 324,5tuần Áp dụng công thức tính tốc độ bệnh mới ta có kết quả là 51/324,5

= 0,157 (heo con/tuần heo con có nguy cơ) Giá trị này thể hiện độ mạnh của bệnh và tốc

độ của bệnh trong quần thể có giá trị trong các nghiên cứu dịch tễ về bệnh học có liên quan đến thời gian, đặc biệt là các nghiên cứu trên các quần thể động (dynamic population) Lưu ý giá trị này biến đổi từ 0 đến ∞ tùy theo giá trị thời gian đề cập, ví dụ 0,157 (heo con/tuần heo con có nguy cơ) = 8,164 (heo con/năm heo con có nguy cơ)

Về mặt lý thuyết có thể ước tính CI từ IR bằng công thức sau:

CI(t) = 1 – e(-IR×t)

Trong đó t là thời gian khảo sát Ví dụ từ kết quả trên ta có IR = 0,157 (con/tuần heo con có nguy cơ), muốn tính CI trong 5 tuần ta được kết quả là 0,54 (trong khi thực tế là 0,51)

4 Mối liên quan giữa tỷ lệ bệnh và tỷ lệ mắc bệnh

Các chỉ số thể hiện sự xuất hiện bệnh trong quần thể bệnh vừa trình bày trên có giá trị nhất định cho chăn nuôi Một số vấn đề cần lưu ý như sau:

- Tỷ lệ bệnh chỉ liên quan đến sự phổ biến của bệnh

- Tỷ lệ mắc bệnh cho thấy diễn tiến của bệnh, cho thấy cái gì sẽ xảy ra trong tương lai cũng như cho biết nguy cơ có bệnh của quần thể

Diễn biến bệnh tùy thuộc cách theo dõi tỷ lệ bệnh Nếu tỷ lệ bệnh được tính dựa trên sự hiện diện của dấu hiệu bệnh thì tỷ lệ bệnh có thể giảm dần qua thời gian; điều này không phải do bởi giảm nguy cơ bệnh mà do số thú nhạy cảm đã ít đi Mặt khác, nếu tỷ lệ bệnh được tính dựa vào sự hiện diện của một kháng thể đặc hiệu, tỷ lệ bệnh có thể tăng dần qua thời gian bởi vì tăng số thú có chuyển đổi huyết thanh

Thí dụ, virút gây viêm não và viêm khớp ở dê là nguyên nhân đưa đến viêm đa khớp trên dê trưởng thành hoặc thỉnh thoảng gây viêm chất trắng của não trên dê con Điều tra huyết thanh học với phương pháp khuếch tán miễn dịch trên agar-gel (agar-gel immunodiffusion test) cho thấy tỷ lệ huyết thanh dương tính là 81% ở Hoa kỳ (Crawford and Adams, 1981) Tác nhân gây bệnh có thể truyền qua sữa đầu và sữa Do đó vài nhà chăn nuôi dùng sữa đầu đã xử lý nhiệt và sữa thanh trùng cho dê con để giảm nhiễm trùng Dùng những loại sữa này đã giảm sự truyền bệnh (huyết thanh dương tính giảm ở nhóm dùng sữa thanh trùng) Tuy nhiên huyết thanh học cho thấy huyết thanh dương tính (tỷ lệ bệnh) tăng khi tuổi tăng ở cả nhóm dùng sữa thanh trùng và nhóm dùng sữa không thanh trùng Điều này có thể do sự truyền ngang của virút và xảy ra trong quá trình vắt sữa Điều quan trọng cần ghi nhận là gia tăng tỷ lệ huyết thanh dương tính theo tuổi không có nghĩa là nguy cơ nhiễm trùng xảy ra nhiều trên thú lớn tuổi Gia tăng tỷ lệ huyết thanh dương tính chỉ phản ánh rằng có thêm thú mới nhiễm bệnh trong đàn đã mắc bệnh

Tỷ lệ mới mắc bệnh của mỗi nhóm tuổi có thể được ước tính sơ khởi bằng cách trừ tỷ lệ huyết thanh dương tính của nhóm tuổi này với nhóm tuổi ngay trước đó

- Có một mối liên quan tương đối giữa các đại lượng này thông qua công thức sau P/(1-P) = IR × D trong đó D là thời gian kéo dài trung bình của một bệnh

Từ công thức này, có thể tính tỷ lệ mới mắc bệnh Thí dụ, đàn bò sữa có tỷ lệ viêm vú là 4.5% bằng phương pháp California Mastitis Test (CMT) Nếu khoảng thời gian bệnh là 3 tháng (0,25 năm), tỷ lệ mới mắc bệnh viêm vú hằng năm sẽ là 4,5%/0,25 hoặc 18% mỗi năm Nói cách khác, 18% số bò trong đàn sẽ mắc bệnh viêm vú trong một năm, nhưng chỉ 4,5% bò được phát hiện bệnh (tỷ lệ bệnh) ở bất kỳ thời điểm Sự chính xác của cách ước tính này cho tỷ lệ mới mắc bệnh tùy thuộc phần lớn vào độ chính xác trong ước tính thời gian bệnh

Bảng 6.2 So sánh sự khác nhau giữa các chỉ số đo lường xuất hiện bệnh

có nguy cơ

Những ca bệnh xuất hiện trong suốt thời gian khảo sát của quần thể có nguy cơ

Tổng số thời gian mà cá thể có thể mắc bệnh (có nguy cơ)

Thời gian Một tời điểm hay một

khoảng thời gian

Khoảng thời gian Thời gian mà mỗi cá thể được

quan sát từ đầu cho đến khi mắc bệnh

Đánh giá Xác suất để lấy được

con thú có bệnh ở một

thời điểm

Nguy cơ diễn tiến bệnh trong một khoảng thời gian nhất định

Tốc độ diễn tiến ca bệnh trong khoảng thời gian nhất định

Nghiên cứu các yếu tố nguy cơ

Hình 6.5 Mối quan hệ giữa tỷ lệ bệnh và tỷ lệ bệnh mới

Ví dụ:

Một khảo sát về tình hình bệnh viêm phổi trên heo ở giai đoạn 60 – 120 ngày tuổi Giả sử quần thể gồm 10 con khỏe mạnh khi đưa vào khảo sát và tình hình bệnh được ghi nhận theo bảng 6.3 (màu tối thể hiện thời gian bệnh của thú)

Bảng 6.3 Ví dụ về khảo sát diễn biến bệnh viêm phổi

Tuần 1 Tuần 2 Tuần 3 Tuần 4 Tuần 5 Tuần 6 Tuần 7 Tuần 8 Con A

- Tỷ lệ nhiễm trong thời gian khảo sát (từ tuần 6 - tuần 8) sẽ là P=2/9 = 22,22%

- Tỷ lệ mới bệnh tích lũy từ tuần 2 đến tuần 3 sẽ là CI=1/8= 0,125

- Tỷ lệ mới bệnh tích lũy của toàn giai đoạn 8 tuần sẽ là CI=5/10=0,5

- Tốc độ bệnh mới trong 8 tuần khảo sát sẽ là IR= 6/(6+8+7+8+5+8+5+6+8+7)= 0,0882 (ca bệnh/tuần heo có nguy cơ)

5 Các dạng tỷ lệ chết

Việc đo lường sự xuất hiện bệnh cũng có thể được dùng để đánh giá tử số trong quần thể vì chết cũng là một “sự kiện” liên quan về sức khoẻ gia súc Tuy nhiên về mặt sức khỏe cộng đồng, ngoài các thông số dịch tễ trên người ta còn đưa ra nhiều khái niệm khác có liên quan đến tử số mà chúng ta đôi khi vẫn sử dụng trong thú y Các khái niệm

đó bao gồm:

Tỷ lệ chết thô (crude mortality) là tỷ lệ chết nói chung (bất cứ vì lí do nào đó) của một quần thể Trong lĩnh vực sức khỏe cộng đồng, người ta dùng chỉ số này để đánh giá về tình hình chung của quần thể chẳng hạn như vấn đề về an ninh, dịch vụ y tế công cộng còn trong thú y thì có thể được dùng để đánh giá về trình độ chăn nuôi, mức độ quan tâm của người dân về thú y

Tỷ lệ chết do bệnh X (case-fatality for disease X) là tỷ lệ dùng để đánh giá mức

độ của bệnh X; đây là bệnh thuộc dạng cấp tính hay không, tỷ lệ chết khi mắc bệnh này là bao nhiêu

Tỷ lệ chết chuyên biệt của bệnh X (cause – specific mortality for disease X) là

tỷ lệ chết do bệnh X trong quần thể Điều này có nghĩa là trong quần thể có bao nhiêu con chết vì bệnh này

Tử suất tương ứng của bệnh X (proportionate mortality for disease X) là tỷ lệ giữa con thú chết vì bệnh X so với số lượng chết chung Đây là chỉ số cho thấy tầm quan trọng của bệnh X trong quần thể Cách tính các tỷ lệ trên được cụ thể theo hình dưới đây

Hình 6.6 Sơ đồ thể hiện mối liên quan giữa các dạng tỷ lệ chết

Khi khảo sát dịch tễ trong quần thể chúng ta phải so sánh những thông số có được với một mức chuẩn nào đó hoặc so sánh các quần thể với nhau Như vậy, nếu các nhóm cá thể trong từng quần thể khác nhau sẽ làm cho giá trị thô không thích hợp để so sánh

Để hiệu chỉnh, người ta dùng phương pháp trực tiếp bằng cách dùng tổng số thú trong quần thể chuẩn Ví dụ sau đây sẽ giúp hiểu được cách hiệu chỉnh trực tiếp

Ví dụ:

Người ta nhận thấy tỷ lệ chết của bê khá cao ở giai đoạn 0-60 ngày tuổi Một khảo sát về tỷ lệ chết trong giai đoạn này (CI) ở 2 trại (quần thể) A và B Kết quả ghi nhận như sau

D: số lượng chết vì bất cứ

lý do nào

Bảng 6.4 Tỷ lệ chết thô và tỷ lệ chết theo các nhóm tuổi bê của hai trại A và B

Trại A (không dùng kháng sinh) Trại B (dùng kháng sinh) Các nhóm tuổi

118

40

7,6 2,5

Đây là quần thể động nên thành phần các nhóm tuổi ở mỗi trại có khác nhau Nếu không điều chỉnh chúng ta sẽ dễ dàng nhận thấy tỷ lệ chết thô của trại A thấp hơn trại B hay nói cách khác là việc dùng kháng sinh trong trại ở giai đoạn này không làm giảm tỷ

lệ chết Kết luận này có đúng hay không? Dễ dàng nhận thấy trại B có số bê ở giai đoạn đầu (0-15 ngày tuổi) khá cao, về bản chất sinh học thì giai đoạn này là giai đoạn thú còn non, rất dễ chết Do đó, nên điều chỉnh sao cho nhóm tuổi sẽ phân bố đồng đều như nhau

ở 2 trại Điều chỉnh được tiến hành bằng cách tính quần thể chuẩn (là tổng của 2 quần thể) và tử số sẽ hiệu chỉnh theo quần thể chuẩn của mỗi trại Căn cứ vào kết quả bảng 6,5, sau khi điều chỉnh tỷ lệ chết của trại A cao hơn trại B, hay nói cách khác, dùng kháng sinh có thể làm giảm tỷ lệ chết trên bê

n CI

(%)

Tử số hiệu chỉnh

n CI

(%)

Tử số hiệu chỉnh

23,4 14,6

118

40

7,6 2,5

16,9 8,7

Tỷ lệ chết

hiệu chỉnh

38/570 = 6,7 (%) 25,6/570 = 4,5 (%)

CHƯƠNG 5 ĐÁNH GIÁ XÉT NGHIỆM CHẨN ĐOÁN BỆNH

Khi đề cập đến dịch tễ học mô tả về bệnh hay một trạng thái nào đó liên quan sức khỏe, quan trọng nhất là xác định con thú có bệnh hay có trạng thái đó không Để trả lời câu hỏi này, thú y cần phải thực hiện các phương pháp chẩn đoán Các xét nghiệm chẩn đoán (diagnostic test) giữ vai trò quan trọng trong quyết định chữa trị hay trong xác định

tỷ lệ bệnh Số liệu của kết quả xét nghiệm có thể được trình bày ở 3 dạng: hạng mục, thứ

tự hoặc khoảng cách Chẳng hạn, xét nghiệm huyết thanh học có thể được trình bày dưới dạng: dương tính hoặc âm tính (dạng hạng mục), dương tính mạnh hay yếu (dạng thứ tự) hoặc phản ứng xảy ra ở những độ pha loãng nào đó của huyết thanh (dạng khoảng cách)

Cần phân biệt xét nghiệm chẩn đoán và xét nghiệm kiểm tra sàng lọc (screening test) Xét nghiệm chẩn đoán được dùng để phân biệt thú mắc căn bệnh đang nghiên cứu với những thú mắc các căn bệnh khác Xét nghiệm chẩn đoán bắt đầu với thú đang có bệnh Xét nghiệm sàng lọc được dùng để nhận diện (một cách phỏng đoán) căn bệnh/khuyết tật chưa được biết rõ trong một quần thể có vẻ khoẻ mạnh Xét nghiệm sàng lọc bắt đầu với các cá thể được cho là khoẻ mạnh Cùng một loại xét nghiệm có thể được dùng cho một trong hai mục đích này Sự phân biệt hai loại xét nghiệm là cần thiết vì tính chất của quần thể được dùng để tiêu chuẩn hoá xét nghiệm và ảnh hưởng của tỷ lệ bệnh lên cách giải thích kết quả xét nghiệm

Trong dịch tễ học mô tả sẽ đề cập các thông số kỹ thuật liên quan đến khả năng chẩn đoán chính xác hay không của các phương pháp nhằm có cái nhìn khái quát về việc

mô tả bệnh thông qua sử dụng các phương pháp chẩn đoán

1 Độ chính xác của xét nghiệm

Độ chính xác (accuracy) của xét nghiệm là tỷ lệ của tất cả kết quả xét nghiệm đúng (cả dương tính lẫn âm tính) Độ chính xác còn gọi là giá trị (validity) Độ chính xác thường dùng để diễn đạt khả năng chung của một xét nghiệm

Một xét nghiệm được chọn hay không là tuỳ thuộc vào sự cân đối giữa nguy cơ của chẩn đoán sai và chi phí tương đối của kết quả dương tính giả cũng như âm tính giả 1.1 Phương pháp chuẩn

Kết quả của tất cả các phương pháp xét nghiệm nên được so sánh với phương pháp chuẩn Phương pháp chuẩn cung cấp phương tiện để xác định giá trị (phẩm chất) của một phương pháp xét nghiệm, chữa trị hay tiên lượng Trong vài trường hợp, nuôi cấy vi sinh vật hoặc làm vết phết máu là những phương cách đủ để khẳng định sự hiện diện của một bệnh Trong những trường hợp khác, các phương pháp xét nghiệm đắt tiền

và tỷ mỷ phải được dùng

Mổ khám sau khi chết thường được xem như phương pháp khẳng định tối hảo,

cung cấp dữ liệu về diễn biến của bệnh, độ chính xác của các xét nghiệm và chữa trị Tuy nhiên, nhiều xáo trộn khó thể được khẳng định (kể cả khi mổ khám) do bởi những xáo

trộn đó chỉ bắt nguồn từ các thay đổi sinh hoá hoặc thần kinh không rõ ràng và chỉ được nhận diện ở thú sống

Bảng 7.1 Kỹ thuật đánh giá một xét nghiệm chẩn đoán

giá trị tiên đoán âm tính hay dương tính, độ chính xác

Trị số cắt ngang tối hảo Đường cong của đặc tính xét

nghiệm-đáp ứng operating characteristic, ROC)

Trị số cắt ngang âm dương tính

tính-So sánh các xét nghiệm Trị cắt ngang cố định: biểu đồ

Bayes

Biến số liên tục: đường cong ROC

Hậu xác suất (posterior probability) và tiền xác suất (prior probability)

Tỷ số gần giống ở các mức khác nhau của xét nghiệm; vùng dưới đường cong

Khả năng sử dụng cho lâm

sàng

Tỷ lệ dương tính thật ÷ tỷ lệ dương tính giả

Tỷ lệ âm tính giả ÷ tỷ lệ âm tính thật

Tỷ số gần giống cho xét nghiệm âm tính hay dương tính

1.2 Mổ khám sau khi chết như là một xét nghiệm chẩn đoán

Kiểm tra tại lò mổ là một phần trong chương trình chẩn đoán và điều tra, và đã được thực hiện bởi các nhà chăn nuôi khi bán thú mổ thịt Chương trình điều tra dịch bệnh có 3 thành phần: mổ khám sau khi chết trong xác định yếu tố gây nguy cơ, phương

án lấy mẫu dựa trên cơ sở thống kê và hệ thống báo cáo về bệnh của gia súc gia cầm

2 Độ nhạy và độ chuyên biệt của xét nghiệm

Tất cả các xét nghiệm chẩn đoán không hẳn là hoàn hảo với độ chính xác 100%

do đó việc kết luận con thú có bệnh hay không có bệnh cũng không hoàn toàn chính xác Điều này dẫn đến những con thú dương tính giả (xét nghiệm là có bệnh nhưng thực chất

là khoẻ mạnh) và ngược lại là âm tính giả Sự sai biệt này được đánh giá thông qua các chỉ số “độ nhạy” (sensitivity) và “độ chuyên biệt” (specificity) Để xác định các chỉ số này người ta so sánh kết quả chẩn đoán của phương pháp cần xác định với phương pháp chuẩn (được gọi là chuẩn vàng, gold standard) Phương pháp chuẩn là phương pháp được xem như độ chính xác cao, tuy nhiên không phải là tuyệt đối hoàn toàn Do việc sử dụng phương pháp chuẩn đôi khi rất tốn kém về thời gian cũng như tiền bạc nên người ta thực hiện các phương pháp có độ chính xác thấp hơn và xác định độ chuyên biệt cũng như độ nhạy của phương pháp mới

Ví dụ phương pháp xác định ký sinh trùng Trichinella spiralis trên cơ của heo gần như chính xác là phương pháp tiêu cơ, tức là sử dụng các enzyme để tiêu hoá mẫu cơ hoành, sau đó làm tiêu bản quan sát dưới kính hiển vi Tuy nhiên, phương pháp này tốn nhiều thời gian và đặc biệt là phải giết con thú nên trên thực tế người ta thường dùng phương pháp ELISA để chẩn đoán xem con thú có kháng thể chống lại ký sinh trùng này không Phương pháp này tiện lợi ở chỗ lấy mẫu máu từ thú sống và thời gian phân tích nhanh, tuy nhiên ELISA thường cho kết quả nghi ngờ đối với những con có hàm lượng kháng thể thấp Để đánh giá độ chính xác của phương pháp này, người ta đã tính độ nhạy

Se và độ chuyên biệt Sp của phương pháp ELISA so với phương pháp chuẩn

Độ nhạy được định nghĩa là xác suất một con thú thật sự có bệnh có thể được phát hiện bằng chẩn đoán Còn độ chuyên biệt được định nghĩa là xác suất để một con thú không bệnh được phát hiện bằng phương pháp chẩn đoán Định nghĩa này được thể hiện trong công thức sau:

Để cụ thể hoá công thức trên, hãy tham khảo bảng sau đây Đây là bảng xác định

Se và Sp của một phương pháp chẩn đoán dựa vào một phương pháp chuẩn Tổng số mẫu N được phân tích bằng cả hai phương pháp, kết quả (dương tính hay âm tính) của từng mẫu trong từng phương pháp được tổng hợp

Se = Số con thú thực sự mắc bệnh được phát hiện bằng phương pháp chẩn đoán

Tổng số thú thật sự mắc bệnh (phát hiện bằng phương pháp chuẩn)

Sp = Số con thú không bệnh (phát hiện bằng phương pháp chẩn đoán)

Tổng số thú thật sự không bệnh (bằng phương pháp chuẩn)

Bảng 7.2 Kết quả xét nghiệm so với kết quả của phương pháp chuẩn

Thông thường, Se và Sp liên quan nghịch, có nghĩa là phương pháp nào có Se cao thì có thể có Sp thấp và ngược lại Điều này được giải thích bằng cách chọn điểm cắt (cut-off) Để đánh giá thú bệnh hay không trong quần thể có nhóm bệnh và nhóm không bệnh, thường người ta đo lường một chỉ số liên tục nào đó (ví dụ mật độ quang trong phương pháp ELISA) và thiết lập một giá trị được gọi là điểm cắt (cut-off) Điểm cắt sẽ

là giới hạn để phân biệt thú có bệnh hay không (ví dụ giá trị lớn hơn điểm cắt được cho là dương tính) Một ví dụ về phương pháp chẩn đoán bệnh viêm vú trên bò sữa bằng tổng

số tế bào bản thể (SCC: somatic cell count), người ta chọn điểm cắt là 300 (ngàn tế bào/ml sữa) để đánh giá bò có viêm vú hay không Như vậy trong quần thể sẽ có 2 nhóm bò: bò viêm vú và bò khoẻ mạnh Số lượng bò và giá trị SCC được khái quát trong biểu

đồ sau

Chúng ta nhận thấy có một vùng SCC mà quần thể khú khỏe và thú bệnh chồng lên nhau đây chính là vùng nghi ngờ (xảy ra dương tính giả và âm tính giả) Trong trường hợp chúng ta nâng điểm cắt lên cao (400 chẳng hạn), lúc này những con thú được xét nghiệm cho là dương tính chắc chắn thuộc quần thể thú bệnh hơn, hay phần trăm con thú thật sự âm tính sẽ gần tiến tới 100% điều đó có nghĩa là độ chuyên biệt tăng lên Nhưng những con thú mà xét nghiêm cho biết là dương tính sẽ thấp hơn thực tế nhiều, điều này có nghĩa là độ nhậy sẽ giảm Lý luận tương tự cho trường hợp giảm điểm cắt xuống (200 chẳng hạn) chúng ta sẽ thấy được sự tương quan nghịch giữa 2 đại lượng này

Hình 7.1 Đồ thị về phân bố kết quả SCC trong quần thể

Như vậy mỗi phương pháp chẩn đoán có độ nhạy và độ chuyên biệt riêng Vấn đề

là quyết định dùng phương pháp chẩn đoán nào thì thích hợp Thông thường các phương pháp có độ nhạy cao được sử dụng khi cần để phát hiện bệnh ở giai đoạn sớm, hoặc trong một số tình huống mà việc phát hiện những bệnh là rất quan trọng, và khi tỷ lệ nhiễm thấp Ngược lại, phương pháp có độ chuyên biệt cao được sử dụng khi muốn chắc chắn rằng kết quả dương tính đã được chẩn đoán ở giai đoạn sớm, hoặc khi kết quả dương tính giả gây hậu quả không tốt (ví dụ, phải tiêu hủy thú nếu kết quả dương tính)

Ngoài các chỉ tiêu trên, hai loại tỷ lệ còn được tính để đánh giá một xét nghiệm

Tỷ lệ dương tính giả là khả năng cho kết quả giống dương tính trên bệnh nhân không bệnh Tỷ lệ dương tính giả bằng 1 trừ cho độ chuyên biệt Tỷ lệ âm tính giả là khả năng cho kết quả âm tính trên bệnh nhân được biết là có bệnh (bằng 1 trừ độ nhạy)

Tóm lại, độ nhạy và tỷ lệ âm tính giả diễn đạt khả năng của một xét nghiệm chẩn đoán đối với thú có bệnh Độ chuyên biệt và tỷ lệ dương tính giả diễn đạt khả năng của một xét nghiệm chẩn đoán trên thú không bệnh

3 Mối liên quan giữa Se, Sp và tỷ lệ nhiễm

Xét nghiệm chẩn đoán được dùng trong quần thể với các tần số bệnh khác nhau Điều này không ảnh hưởng đến độ nhạy và độ chuyên biệt, nhưng giá trị tiên đoán có thể thay đổi rất lớn Khi tỷ lệ bệnh giảm, giá trị tiên đoán dương tính cũng giảm nhưng giá trị tiên đoán âm tính tăng

Giá trị tiên đoán có thể được cải thiện bằng cách chọn các xét nghiệm có độ nhạy

và độ chuyên biệt cao Xét nghiệm nhạy sẽ cải thiện giá trị tiên đoán âm (ít kết quả âm tính giả) Xét nghiệm chuyên biệt giúp cải thiện giá trị tiên đoán dương (ít kết quả dương tính giả) Tuy nhiên, do bởi tỷ lệ bệnh biến động lớn hơn độ nhạy và độ chuyên biệt, tỷ lệ

Quần thể bò khỏe

số con

SCC (ngàn tế bào/ml)

bệnh vẫn là yếu tố chánh quyết định giá trị tiên đoán Do đó, cải thiện độ nhạy và độ chuyên biệt không hy vọng mang lại cải thiện đáng kể của giá trị tiên đoán

Trên thực tế đôi khi chúng ta chỉ căn cứ vào kết quả xét nghiệm để xác định tỷ

lệ nhiễm Điều này có thể chấp nhận khi phương pháp chẩn đoán đó được công nhận Tuy nhiên, việc tính tỷ lệ nhiễm thông qua kết quả này chỉ là một dạng tỷ lệ nhiễm mà người ta gọi là tỷ lệ nhiễm biểu kiến (AP: apparent prevalence) và kết quả thật sự về tỷ lệ nhiễm tùy thuộc vào độ nhạy và độ chuyên biệt của phương pháp chẩn đoán

Dựa vào bảng sau, AP được tính là (a+b)/N Nếu gọi P là tỷ lệ nhiễm thật một bệnh nào đó trong quần thể, và Se và Sp là độ nhạy và độ chuyên biệt của phương pháp chẩn đoán thì các thành phần trong bảng được mô tả như sau:

Bảng 7.3 Kết quả xét nghiệm so với tình trạng bệnh thật sự

Se × P (1-Se) × P

P

(1-Sp)×(1-P) Sp×(1-P) 1-P

Se × P+(1-Sp)×(1-P) (1-Se) × P + Sp×(1-P)

1

Từ đó có thể tính được là AP = Se × P+(1-Sp)×(1-P) Thật ra, chúng ta không thể biết được tỷ lệ nhiễm thật sự P mà chỉ có thể có AP từ một khảo sát dùng phương pháp chẩn đoán đã biết trước Sp và Se của nó Từ đó có thể xác định tỷ lệ nhiễm thật như sau:

4 Giá trị tiên đoán (predictive value)

Trong lâm sàng, bác sĩ luôn đặt ra câu hỏi là nếu một con thú được chẩn đoán (bằng phương pháp có độ nhạy Se và độ chuyên biệt Sp) là dương tính thì xác suất để con thú thật sự có bệnh là bao nhiêu Hoặc là nếu con thú được chẩn đoán là âm tính, liệu xác suất thật sự con thú không bệnh là bao nhiêu Chính vì vậy dịch tễ học lâm sàng đã đưa

ra khái niệm giá trị tiên đoán (bao gồm giá trị tiên đoán âm và dương) Cách tính của các giá trị này như sau:

P =

(AP + Sp −1) (Se + Sp −1)

P * Se

P * Se + (1–P)*(1–Se) PV(+) =

a (a+b) =

Như vậy giá trị tiên đoán phụ thuộc nhiều vào tỷ lệ nhiễm trong quần thể (P) Giá trị Se và Sp xem như không thay đổi, vậy khi đưa xét nghiệm vào chẩn đoán cho quần thể có tỷ lệ nhiễm thấp thì giá trị tiên đoán dương tính giảm nhưng giá trị tiên đoán

âm tính lại tăng lên

Giá trị tiên đoán có thể được cải thiện bằng cách chọn các xét nghiệm có độ chuyên biệt và độ nhạy cao Xét nghiệm có độ nhạy cao sẽ cải thiện giá trị tiên đoán âm (ít kết quả âm tính giả), ngược lại xét nghiệm có độ chuyên biệt cao sẽ cải thiện được giá trị tiên đoán dương (ít kết quả dương tính giả) Tuy nhiên tỷ lệ nhiễm biến động rất nhiều

và là yếu tố chính ảnh hưởng đến giá trị tiên đoán nên người ta không hy vọng thay đổi

Se và Sp để cải thiện giá trị này một cách đáng kể

Ví dụ:

Trở lại nghiên cứu về phương pháp xác định Trichinella spiralis bằng phương pháp tiêu cơ (xem như phương pháp chuẩn) và phương pháp ELISA Giả sử 200 con heo được lấy mẫu để làm ELISA, sau đó giết thú lấy cơ hoành để chẩn đoán bằng phương pháp tiêu cơ, kết quả nghi nhận như sau:

Bảng 7.4 Kết quả xét nghiệm ELISA so với kết quả của phương pháp tiêu cơ để xác định Trichinella spiralis

Phương pháp chuẩn (phương pháp tiêu cơ) Dương tính Âm tính Tổng Phương pháp

Có thể tính các giá trị này bằng WinEpiscope bằng cách vào menu “Tests” chọn

“Evaluation” Điền các giá trị tương ứng theo hình 7.2

5 Tỷ số gần giống

Tỷ số gần giống (likelihood ratio) là một chỉ số cho thấy khả năng sử dụng trong lâm sàng của một xét nghiệm Chỉ số này diễn đạt mức độ bất thường trên thú có bệnh so

(1–P) * Sp P*(1–Se)+ Sp*(1–P) PV(–) =

d (c+d) =

với thú không bệnh khi dùng một xét nghiệm nào đó Tỷ số gần giống được tính từ 4 giá trị trong bảng 2x2 như khi tính các chỉ tiêu khác của một xét nghiệm (Bảng 7.5) Một xét nghiệm lý tưởng sẽ có tỷ số dương tính gần giống đạt vô hạn và tỷ số âm tính gần giống

là zero

Tỷ số gần giống có vài ưu điểm hơn khi so với các chỉ tiêu khác dùng trong đánh giá khả năng của một xét nghiệm Tỷ số gần giống chỉ được tính từ độ nhạy và độ chuyên biệt, do đó tỷ số này không bị ảnh hưởng bởi tỷ lệ mắc bệnh Tỷ số này cũng hữu ích khi giải thích các kết quả xét nghiệm (hiệu giá huyết thanh hay chỉ tiêu sinh hoá của máu) mà trong đó bệnh có thể xảy ra khi trị số xét nghiệm càng xa trị số bình thường Thí dụ, bằng cách nới rộng kết quả xét nghiệm từ 2 mức ((≥ 0,35 và <0,35 ở Bảng 7.5) lên 10 mức (Bảng 7.6), khoảng biến động của tỷ số gần giống tăng từ 15 lần (0,32 đến 4,81) lên 327 lần (0,15 đến 49,03) Bằng cách này, kết quả xét nghiệm càng hữu hiệu trong việc xác định bệnh bằng phương cách loại trừ bởi vì chúng ta sử dụng được nhiều thông tin mà những thông tin đó có thể bị mất nếu kết quả được diễn tả là dương tính hay âm tính chỉ với một trị số cắt ngang Cuối cùng tỷ số gần giống còn được dùng để ước tính xác suất xảy ra thật sự của một bệnh trong một danh sách gồm các bệnh cần phân biệt nếu đã biết xác suất của bệnh trước khi xét nghiệm

Hình 7.2 Kết quả từ chương trình WinEpiscope để so sánh xét nghiệm ELISA với kết quả của phương pháp tiêu cơ để xác định Trichinella spiralis