Giáo trình dịch tễ học y học part 9 docx

Để tìm hiểu căn nguyên của một bệnh trong quần thể, người ta so sánh các nhóm đối tượng khác nhau: có hoặc không có liên quan tới bệnh có bệnh hoặc không có bệnh; có hoặc không có liên q

50;

) 5 (

027 , 80 ) 96 , 1 ( 4

2

2

=

×

×

=

Nếu như khoảng tin cậy mong muốn là 90% thì:

35

) 5 (

027 , 80 ) 65 , 1 ( 4

2

2

=

×

×

=

n

3.3 Dựa vào sự khác biệt giữa số đo của mẫu và tham số cuía quần thể

Để X−μ không vượt quá một giá trị nhất định c, và với xác suất 95% ta phải giải phương trình:

=1,96,

δ

n c

2 2 ) 96 , 1 (

c

Ở đây cũng cần có ý niệm về δ2

( từ mẫu thăm dò hoặc từ nguồn khác) Hơn nữa, giá trị

c còn phải tùy thuộc vào độ lớn của μ

Ví dụ: Từ dữ kiện của mục 3 (phần ước lượng), mong muốn X−μ ≤1ngày, với xác suất

1

) 027 , 80 ( ) 65 , 1

=

Bảng sau đây tóm tắt các công thức tính cỡ mẫu vừa nêu trên: (Xem bảng 6.2)

Bảng 6.2: Bảng tóm tắt các công thức tính cỡ mẫu:

Tham

số

Dựa vào độ lệch chuẩn Dựa vào khoảng tin cậy Dựa vào sự khác biệt

p

(nhị

thức)

2 ) 1 (

d

p p

4

1

d

n=

2

2

) 1 ( 4

l

p p

hoặc: 2

2

l

n= γ

2

2

) 1 (

c

p p

hoặc:

c

n

4

2 γ

=

p

(siêu

bội)

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

−

⎟

⎠

⎞

⎜

⎝

⎛ − +

⎟

⎠

⎞

⎜

⎝

⎛ −

=

1

1 1

1 1

1 1

2 1 1

2 1 1

d N

N N

N N

d N

N N

N n

d N

N N

N

⎠

⎞

⎜

⎝

⎛ −

=

4

1

d

n=

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

−

− +

−

=

1 ) 1 ( 4 1 1

) 1 ( 4

2 2 2 2

l

p p N

l

p p n

γ

γ

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

−

⎟

⎠

⎞

⎜

⎝

⎛ − +

⎟

⎠

⎞

⎜

⎝

⎛ −

=

1 1

1 1

1

1 1 2 2

1 1 2 2

N

N N

N c N

N

N N

N c n

γ γ

2

) 1 ( 4

l

p p

= γ

Hoặc: 2

2

l

n γ

=

⎠

⎞

⎜

⎝

⎛ −

=

N

N N

N c

2

2 1 γ

Hoặc:

c

n

4

2 γ

= μ

(trung

bình)

2 2

d

n =δ

2

2 2 4

l

s

n= γ

2

2 2

c

n =γ δ

4 Công thức tính cỡ mẫu cho quần thể hữu hạn

Các công thức trên đây áp dụng cho quần thể vô hạn định, là quần thể có kích thước đủ lớn so với cỡ của mẫu, và ta đã thấy cỡ của mẫu không phụ thuộc vào kích thước của quần thể Với quần thể hữu hạn, có kích thước không đủ lớn so với cỡ của mẫu (thường cỡ mẫu lấy

ra vượt quá 5% đến 10% kích thước quần thể)

Ví dụ: Muốn điều tra tỷ lệ tiêm chủng vaccin Sởi ở 2 làng A và B, làng A có trẻ và làng

601

B có 300 trẻ ở độ tuổi điều tra Ta muốn độ chính xác là với mức tin cậy 95% và dùng công thức :

04 , 0

2

2

) 1 ( ) 96

,

1

(

c

p p

) 04 , 0 (

) 50 , 0 )(

50 , 0 ( ) 96 , 1 (

2

2

=

=

Bằng trực giác, ta thấy rằng, ở làng A phải điều tra 600/601 trẻ, là điều tra toàn bộ, và làng B sẽ không rút ra được 600 trẻ trong 300 trẻ

Trong trường hợp này (quần thể hữu hạn), cỡ mẫu sẽ được hiệu chỉnh theo công thức sau:

f i

f i f

N n

N n n

+

×

=

Trong đó:

- n f : là ước lượng cỡ mẫu cho quần thể hữu hạn;

- N f : là kích thước của quần thể hữu hạn;

- Ni : là cỡ mẫu cho quần thể vô hạn định tính theo các công thức trước đây

Trong ví dụ trên, ta đã tính: ni= 600

ở làng A có N f = 601 trẻ, thì: 300,25 301

601 600

601 600

≈

= +

×

=

A

n f

và làng B có N f = 300 trẻ thì: 200

300 600

300

+

×

=

B

Như vậy: - Ở làng A chỉ lấy 301/600 ≈ 50% dân số quần thể vào mẫu;

- Ở làng B lấy 200/300 = 67% dân số quần thể vào mẫu;

Ta thấy rằng, khi kích thước quần thể hữu hạn giảm thì cỡ của mẫu cũng sẽ giảm, nhưng với tỷ lệ lấy vào mẫu lại tăng lên măc dù vẫn giữ nguyên độ chính xác và mức tin cậy mong muốn

IV SỰ CHÍNH XÁC CỦA MỘT NGHIÊN CỨU

Trong phần trước, ta đã đề cập tới kích thước mẫu, nó cho phép đạt được độ chính xác mong muốn theo những tiêu chuẩn khác nhau Ngược lại, ta phải biết được độ chính xác của ước lượng sẽ như thế nào khi đã có một kích thước mẫu nhất định Trên thực tế, đôi khi người

ta phải ước lượng một tình trạng sức khỏe nào đó (tỷ lệ hiện mắc một bệnh chẳng hạn) dựa trên một mẫu cố định có sẵn, khi đó ta phải trả lời được sự chính xác của một ước lượng

Ví dụ 1: Từ ví dụ trước: n =1000; pˆ = 0,532 , ta đã tính được:

- độ lệch chuẩn của pˆ bằng 0,0158;

- khoảng tin cậy 95% của p là (0,501,0,563);

Từ công thức tính cỡ mẫu: 2

2

) 1 ( ) 96 , 1 (

c

p p

1000 0,0010

) 468 , 0 )(

532 , 0 ( ) 96 , 1

Từ kích thước mẫu n = 1000 trong ví dụ này, ta có thể nói:

(1) độ lệch chuẩn của ước lượng không vượt quá d =0,0158

(2) độ dài khoảng tin cậy của ước lượng không vượt quá l = 0,0620

(3) sự khác nhau tuyệt đối p ˆ − p không lớn hơn c = 0,0309 với xác suất 0,95;

Ví dụ 2: Từ ví dụ: X=11,13 của n = 45 ta có:

- phương sai của X là: s2 = 80,027;

- độ lệch chuẩn của X là: 1,333

- khoảng tin cậy 95% của μ là: (8,52,13,74);

Ta đã sử dụng công thức:

2

2 2 ) 96 , 1 (

c

) 027 , 80 ( ) 96 , 1

Từ kích thước mẫu n = 45 trong ví dụ này, ta có thể nói:

(1) Độ lệch chuẩn của ước lượng không vượt quá d = 1,333;

(2) Độ dài khỏang tin cậy của ước lượng không vượt quá l = 5,22;

(3) Sự khác nhau tuyệt đối X − μ không vượt quá c = 2,6138 với xác suất 0,95.

V CÁC GIAI ĐỌAN CHÍNH CỦA THIẾT KẾ MẪU

Quy trình thiết kế mẫu phải được tiến hành theo các giai đoạn sau đây:

(1) Từ mục tiêu nghiên cứu, điều tra, phải xác định rõ và chính xác các tính chất, các biến số cần điều tra

(2) Xác định chính xác quần thể đích (TP) là quần thể mà từ đó ta chọn mẫu Mẫu được chọn để điều tra sẽ đại diện cho quần thể đó

(3) Xác định độ chính xác mong muốn (sai số chọn) để tính cỡ mẫu

(4) Tính kích thước mẫu (nhỏ nhất hợp lý) để đạt được sự chính xác nói trên

ZW XY

NGHIÊN CỨU THUẦN TẬP

Mục tiêu học tập

1 Trình bày được mối tương quan giữa các biến số ;

2 Nêu ra được các nhận xét của Mac Mahon để hình thành giả thuyết DTH

3 Trình bày được phương pháp nghiên cứu thuần tập, ưu nhược điểm của phương pháp;

4 Nêu ra được các khái niệm về nguy cơ, công thức tính các nguy cơ trong nghiên cứu thuần tập;

I TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN SỐ

Sự mô tả hoàn chỉnh, đầy đủ và chính xác về một vấn đề sức khỏe chưa nêu lên được mối quan hệ Nhân - Quả, nhưng có thể gợi ý nên một giả thuyết có giá trị về nguyên nhân của một hiện tượng

Mối quan hệ Nhân - Quả trong y học có thể hiểu theo nhiều nghĩa:

- Các yếu tố có thể là nguyên nhân của bệnh;

- Các yếu tố có thể là nguồn gốc của tình trạng sức khỏe mong muốn;

- Các trị liệu, các chương trình sức khỏe cộng đồng nhằm điều trị khỏi bệnh hay cải thiện tình trạng sức khỏe;

- Các can thiệp dự phòng (bằng vaccin, thuốc.vv ) ngăn ngừa sự xuất hiện các trường hợp bệnh mới

Ta phải nghiên cứu yếu tố “Nhân” trong mối quan hệ nhân quả này Nguyên tắc của nghiên cứu căn nguyên chủ yếu dựa trên tiến trình so sánh; so sánh sự khác nhau của các quan sát trong một hay nhiều cuộc điều tra về vấn đề quan tâm

Những kỹ thuật chính xác, đáng tin cậy của các bước tiến hành trong các nghiên cứu loại này chỉ mới được phát triển trong vài chục năm nay Để tìm hiểu căn nguyên của một bệnh trong quần thể, người ta so sánh các nhóm đối tượng khác nhau: có hoặc không có liên quan tới bệnh (có bệnh hoặc không có bệnh); có hoặc không có liên quan tới yếu tố nghi ngờ (phơi nhiễm hoặc không phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu)

Sự tương quan có ý nghĩa thống kê giữa hai biến số nghiên cứu (yếu tố nghiên cứu và bệnh nghiên cứu) chưa đủ để xác lập nên mối quan hệ nhân quả Sự tương quan đó có thể là một sự tình cờ Mối quan hệ nhân quả chỉ được xác lập bằng việc thiết kế và tiến hành một nghiên cứu dựa trên một giả thuyết có thể chấp nhận được và phải có đủ lý luận chặt chẽ, điều này vượt khỏi khả năng của toán thống kê Mối tương quan Yếu tố - Bệnh có thể thay đổi: xem sơ đồ 7.1

Ví dụ: Nghiên cứu tìm mối tương quan giữa bệnh béo phì (diễn biến tăng dần theo thời gian trong mấy chục năm nay) và các yếu tố khác nhau của môi trường Bệnh không kết hợp thống kê với diễn biến của nhiệt độ không khí trung bình hàng năm (là biến số độc lập) Nhưng bệnh có kết hợp thống kê với các yếu tố: tai nạn giao thông, việc bán các hàng hóa tiêu dùng bằng nylon, sản xuất và bán tivi, xe hơi Việc tiêu thụ các thực phẩm giàu calories cũng tăng lên cùng với sự tăng lên của các yếu tố tâm lý (xung đột xã hội.vv ) và tăng lên số chỗ làm việc chỉ ở tư thế ngồi

Tai nạn giao thông và việc bán các mặt hàng tiêu dùng bằng nylon tăng lên kết hợp với bệnh béo phì không phải là kết hợp căn nguyên (ngay cả khi có kết hợp thống kê rất chặt chẽ)

BỆNH

ĐỘC LẬP (không có kết hợp thống kê)

KẾT HỢP KHÔNG PHẢI CĂN NGUYÊN

KẾT HỢP NHÂN QỦA

TƯƠNG QUAN CÓ CƠ SỞ CỦA TOÁN THỐNG KÊ YẾU TỐ

Sơ đồ 7.1: Sự kết hợp giữa các biến số

Việc tăng bán tivi, ô tô, tăng chỗ làm việc chỉ ở tư thế ngồi và các yếu tố tâm lý có thể

có mối quan hệ nhân quả với bệnh béo phì vì giảm tiêu hao năng lượng (ô tô, tivi, ngồi làm việc) hoặc liên quan đến sự tương tác trong điều hòa thần kinh - nội tiết Các yếu tố đó kết hợp với bệnh béo phì được coi là yếu tố gián tiếp Tăng khẩu phần bằng các thực phẩm giàu calories là yếu tố trực tiếp

Tính chặt chẽ của một sự quan hệ tùy thuộc vào sự hiểu biết của chúng ta về tiến trình nghiên cứu

Một sự phân tích dịch tễ có thể được dựa trên các nghiên cứu quan sát hoặc trên các nghiên cứu thực nghiệm

II GIẢ THUYẾT DỊCH TỄ HỌC

Từ các hiểu biết có trước (qua tài liệu, kinh nghiệm bản thân ) về một vấn đề sức khỏe,

có thể dẫn tới việc hình thành một giả thuyết DTH; là điểm xuất phát của một nghiên cứu về

mối quan hệ nhân quả

Giả thuyết là một sự đề xuất nhằm giải thích các hiện tượng dịch tễ, được chấp nhận tạm thời trước khi được kiểm tra bằng các phương pháp nghiên cứu thực nghiệm hay bằng các phương pháp khác, có thể được chấp nhận hoặc bị bác bỏ sau nghiên cứu

Phải hiểu rằng, quá trình nghiên cứu DTH không phải là theo một đường thẳng: Từ mô

tả - đến phân tích - đến thực nghiệm, mà sự phân tích ngược lại có thể dẫn đến những mô tả

bổ sung hoàn chỉnh hơn, hoặc dẫn đến việc hình thành giả thuyết mới và là cơ sở cho một nghiên cứu thực nghiệm mới Quá trình này được coi như là một sự tuần hoàn một vòng hay nhiều vòng

Một giả thuyết có sức thuyết phục phải có cơ sở khoa học vững chắc về bệnh, phải quan tâm tới tất cả các hình thái của bệnh trong quần thể, phải xét tới tất cả các yếu tố có thể là căn nguyên, có thể là yếu tố thuận lợi cho quá trình xuất hiện, lan tràn, tồn tại bền vững của bệnh trong sinh cảnh; phải xét tới các giai đoạn trên một trường hợp bị bệnh (ủ bệnh, toàn phát, khỏi, chết.vv ) và xét tới các biện pháp kiểm soát bệnh (điều trị, dự phòng bằng thuốc, bằng vaccin, tẩy uế, diệt côn trùng.vv ) và giả thuyết đó thường phải được hình thành từ các quan sát đồng thời, phối hợp của nhiều môn khoa học khác nhau (lâm sàng, dịch tễ học, vi sinh vật, môi trường.vv )

Một giả thuyết mang tính khoa học phải có thể được kiểm tra bằng nghiên cứu quan sát

và tốt nhất là bằng nghiên cứu thực nghiệm

Ngoài các yêu cầu đó, theo Buck, một giả thuyết mới phải thỏa mãn một trong các yêu cầu sau đây:

- Nó cho phép tiên đoán chính xác hơn;

- Nó giải thích nhiều quan sát trước đây;

- Nó cung cấp nhiều chi tiết hơn về các nhận xét trước đây;

- Nó có thể được áp dụng trong các trường hợp mà giả thuyết trước đây đã thất bại;

- Nó gợi ý các tiếp cận mới (một tiên đoán mới) mà các giả thuyết trước đây chưa quan tâm tới;

- Nó thiết lập được sự tương quan giữa các hiện tượng - các hiện tượng trước đây được coi là không có quan hệ với nhau

- Theo Mac Mahon: Dựa trên một số nhận xét sau đây để có thể hình thành một giả thuyết về mối quan hệ nhân quả

1 Xét trên sự khác biệt

Tần số mắc bệnh khác biệt nhau trong hai tình huống, tương đương với sự khác biệt của yếu tố Ví dụ: thấy có bệnh đường hô hấp ở thành phố có không khí bị ô nhiễm và thấy không

có bệnh đường hô hấp ở thành phố có không khí không bị ô nhiễm Một giả thuyết có thể được đặt ra là: rất có thể không khí bị ô nhiễm là nguyên nhân gây nên bệnh đường hô hấp

2 Xét trên sự cùng tồn tại của bệnh và yếu tố

Trong hai tình huống khác nhau đều tồn tại một bệnh như nhau và tồn tại chung nhau một yếu tố, rất có thể yếu tố đó là căn nguyên của bệnh

3 Xét trên sự cùng tồn tại của hai bệnh

Có sự phân bố tương tự nhau của hai bệnh; căn nguyên và các yếu tố quy định của bệnh

thứ nhất đã biết, căn nguyên và các yếu tố quy định của bệnh thứ hai thì hoàn toàn chưa biết; rất có thể căn nguyên và các yếu tố quy định của bệnh thứ nhất cũng chính là căn nguyên và các yếu tố quy định của bệnh thứ hai Ví dụ: bệnh do muỗi truyền: một loài muỗi truyền 2 bệnh khác nhau; hoặc: Phân bố của bệnh ung thư phổi và lao phổi ở người là tương đương nhau về tuổi vaì giới; thuốc lá đã được chứng minh là nguyên nhân của ung thư phổi; rất có thể thuốc lá là một yếu tố căn nguyên quan trọng của tình trạng lao phổi ở nhóm tuổi đó

4 Xét trên sự cùng diễn biến

Tần số mắc bệnh biến thiên tương đương với sự biến thiên của yếu tố Ví dụ: trong một thành phố bị ô nhiễm, nồng độ SO2 tăng cao đặc biệt vào các tháng 2,7,9 và đồng thời tỷ lệ mới mắc các rối loạn đường hô hấp cũng tăng cao vào những tháng đó thì rất có thể SO2 là

thủ phạm gây nên các rối lọan ở đường hô hấp ở thành phố đó (nếu như các yếu tố khác: nhiệt

độ, độ ẩm, áp suất không khí.vv không có sự biến thiên song song cùng kiểu đó)

III CÁC SỐ ĐO SỰ KẾT HỢP NHÂN - QUẢ

Để đo lường sự kết hợp nhân - quả, phải sử dụng tới các khái niệm về nguy cơ; có các nguy cơ sau đây:

1 Nguy cơ cá nhân (Risque Individuel:RI)

RI là xác suất xuất hiện một bệnh (hoặc một hiện tượng sức khỏe) ở một cá nhân hay ở một nhóm người có các tính chất nhất định về con người, không gian, thời gian Dựa trên các

nghiên cứu về tỷ lệ mới mắc, tỷ lệ chết để ước lượng RI Khi nhận thấy RI cao ở một nhóm

người nào đó thì phải tiến hành các nghiên cứu phân tích để đánh giá các nguy cơ căn nguyên (hình 7.1)

XÁC

SUẤT

BỊ

BỆNH

0,50 0,40 0,30 0,20 0,10

0

45 50 55 60 TUỐI : Nguy cơ cá nhân : Nguy cơ căn nguyên : PT Toàn bộ quần thể

: Hút thuốc lá PT

: Không hút thuôc lá

Hình 7.1: Nguy cơ cá nhân và nguy cơ căn nguyên của bệnh mạch vành ở những người

hút thuốc lá và những người không hút thuốc lá

CÁC NGUY CƠ CĂN NGUYÊN (Risques Étiologiques):

2 Nguy cơ tương đối (Risque Relatif: RR)

RR là tỷ số giữa tỷ lệ mắc bệnh của nhóm đối tượng có phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu

(nhóm phơi nhiễm) và tỷ lệ mắc bệnh của nhóm đối tượng không phơi nhiễm với yếu tố

nghiên cứu (nhóm không phơi nhiễm) Hay RR là tỷ suất (Ratio) của hai tỷ lệ mắc bệnh giữa nhóm có phơi nhiễm và nhóm không phơi nhiễm

:

3 Nguy cơ quy kết (Risque Attribuable: RA)

RA là phần RI chỉ có liên quan tới yếu tố nghiên cứu mà không liên quan tới các yếu tố khác Như vậy, RA là hiệu số của RI giữa 2 nhóm có phơi nhiễm và không phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu

4 Tỷ lệ quy kết (Fraction Attribuable: FA)

FA hay là phần căn nguyên của nguy cơ quy kết (Fraction Étiologique du Rique: FER): Biểu thị RA dưới dạng % trong tòan bộ nguy cơ cá nhân của nhóm sẽ có được FER

Để có được các nguy cơ nêu trên, cần phải tiến hành các nghiên cứu phân tích

IV NGHIÊN CỨU PHÂN TÍCH BẰNG QUAN SÁT

Nghiên cứu phân tích bằng quan sát là một phương pháp so sánh các quan sát nhằm kiểm định giả thuyết dịch tễ học, là nghiên cứu tìm căn nguyên

Khi tiến hành nghiên cứu tìm căn nguyên của một bệnh, người ta so sánh các nhóm đối tượng khác nhau: có và không có bệnh; có và không có phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu Sự

so sánh dựa trên các biến số định tính và đạt được các phân nhóm sau đây:

- A : Số người có phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu và có bệnh;

- B : Số người không phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu và có bệnh;

- C : Số người có phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu và không bệnh;

- D : Số người không phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu và không bệnh

Các phân nhóm đó được trình bày theo sơ đồ:

TIẾP CẬN HỒI CỨU

Bệnh

Có Không

TIẾP CẬN Yếu tố Phơi nhiễm A C

TƯƠNG LAI ng cứu Không phơi nhiễm B D

Để có được sự phân phối đó phải tiến hành hoặc nghiên cứu Thuần tập (tương lai) hoặc nghiên cứu Bệnh chứng (hồi cứu)

Là nghiên cứu quan sát, quan tâm tới những điều sẽ xảy ra trong tương lai:

Chọn 2 nhóm đối tượng:

- Nhóm 1: Nhóm phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu;

- Nhóm 2: Nhóm không phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu

Hai nhóm này giống nhau về tất cả các tính chất nghiên cứu cần thiết (con người, không gian, thời gian), chỉ có khác nhau một điểm là: nhóm 1: có phơi nhiễm, và nhóm 2: không có phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu (ví dụ: nhóm 1: có hút thuốc lá; nhóm 2: không hút thuốc lá) Trước khi bắt đầu theo dõi, tất cả các đối tượng trong hai nhóm đều được kiểm tra và xác nhận là hoàn toàn không bị bệnh nghiên cứu (ví dụ: ung thư phổi), và các bệnh liên quan Theo dõi 2 nhóm đó và kiểm tra định kỳ, phát hiện bệnh nghiên cứu trong một khoảng thời gian nhất định (vài năm, nhiều năm.vv ) tùy vào bệnh nghiên cứu và điều kiện cho phép, sẽ

thu được các phân nhóm A, B và C,D (sơ đồ 7 2)

1 Ưu nhược điểm của phương pháp

1.1 Ưu điểm

- Nghiên cứu được tiến hành một cách chính xác theo kế hoạch định trước

- Giả sử, yếu tố nghiên cứu thực sự là yếu tố nguy cơ thì các trường hợp bị bệnh sẽ xuất hiện, người nghiên cứu sẽ chờ được họ

- Kết quả nghiên cứu sẽ chính xác, ít sai số

- Những người phơi nhiễm và những người không phơi nhiễm được chọn trước mà chưa biết kết quả bị bệnh hoặc không bệnh nên sẽ không có sai số do xếp lẫn

- Việc tính các nguy cơ sẽ không có sai số vì sự có mặt thật sự của người bệnh

Thời gian

Hướng nghiên cứu

Mắc bệnh Phơi nhiễm

Không mắc bệnh

Mắc bệnh Quần thể

Các đối tượng không mắc bệnh

Không phơi nhiễm

Không mắc bệnh

Sơ đồ 7 2 Cấu trúc của nghiên cứu Thuần tập

1.2 Nhược điểm

- Khó thực hiện lại

- Tốn nhiều tiền

- Khó duy trì thống nhất trong suốt quá trình nghiên cứu cho nên dễ có biais

- Tốn nhiều thời gian

- Dễ có sự biến động trong các đối tượng nghiên cứu: bỏ, từ chối, thêm vào

- Khó theo dõi hàng loạt nhiều vấn đề đồng thời trên các đối tượng

2 Tính các nguy cơ

Ví dụ: Trong một nghiên cứu thuần tập, người ta đã theo dõi một quần thể gồm người, trong đó là có phơi nhiễm và là không phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu (một hóa chất có thể gây ung thư - do ô nhiễm môi trường) Sau 20 năm, các trường hợp ung thư hiếm gặp đã xuất hiện trong quần thể đó, được trình bày theo bảng tiếp liên 2x2 như sau:

000

000

Phơi nhiễm

Không phơi nhiễm 120

320

889 599

680 399

000 600

000 400

(1) Nguy cơ cá nhân của nhóm phơi nhiễm:

Chính là tỷ lệ tấn công, hay là tỷ lệ mới mắc toàn bộ (mới mắc dồn) của nhóm phơi

nhiễm :

000 100

80 000

400

320

=

= +

=

=

C A

A Te RIe (2) Nguy cơ cá nhân của nhóm không phơi nhiễm:

Chính là tỷ lệ tấn công, hay là tỷ lệ mới mắc toàn bộ (mới mắc dồn) của nhóm không phơi nhiễm :

000 100

20 000

600

= +

=

=

D B

B Tne

RIne

(3) Nguy cơ tương đối:

4

000 100 20 000 100

80

=

= +

+

=

=

D B B C A A

Tne

Te RR

RR = 4 nói rằng: nhóm phơi nhiễm có khả năng mắc bệnh gấp 4 lần so với nhóm không

phơi nhiễm

Nếu không có sự tương quan giữa yếu tố nghiên cứu và bệnh nghiên cứu (mối quan hệ

Nhân - Quả) thì RR = 1; Khi RR > 1 là có sự tương quan, RR càng lớn thì sự tương quan càng

có ý nghĩa Một số nghiên cứu về mối tương quan giữa một số hóa chất kỹ nghệ và các bệnh

ung thư cho thấy: đôi khi RR đạt con số vài trăm Có thể RR < 1, lúc đó, yếu tố nghiên cứu trở

thành yếu tố bảo vệ

(4) Nguy cơ quy kết:

000 100

60 000

100

20 000

100

=

−

=Te Tne

Ta chấp nhận là tòan bộ quần thể đích đều có phơi nhiễm như nhau với các yếu tố khác

ngòai yếu tố nghiên cứu, cho nên mới có

000 100

20 trường hợp bị ung thư trong nhóm không phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu Nhóm phơi nhiễm cùng có một tỷ lệ như vậy do các yếu tố

khác ngòai yếu tố nghiên cứu Chỉ có

000 100

60 trường hợp ung thư được quy kết cho yếu tố

nghiên cứu, hay yếu tố nghiên cứu chịu trách nhiệm về tỷ lệ mới mắc là

000 100

60

(5) Tỷ lệ quy kết của nhóm phơi nhiễm:

000 100 80

000 100

20 000

100

80

×

−

=

Te

Tne Te

Hay có thể nói: Yếu tố nghiên cứu chịu trách nhiệm 75% trong các yếu tố căn nguyên gây nên bệnh nghiên cứu (trong ví dụ này là bệnh ung thư) của nhóm phơi nhiễm Trong thực

tiễn, nếu như can thiệp loại bỏ được yếu tố này thì có thể dự phòng được cho 75% các trường

hợp bị bệnh (ung thư) của nhóm phơi nhiễm