Căn bản dịch tể học thiết kế

• Tính toán số đo sự kết hợp giữa yếu tố nguy cơ và bệnh tật dựa vào tỉ số của số số đo tần số bệnh tỉ số nguy cơ, , tỉ số tỉ suất, tỉ số số chênh và hiệu số của số đo tần số bệnh hiệu

• Tính toán số đo sự kết hợp giữa yếu tố nguy cơ

và bệnh tật dựa vào tỉ số của số số đo tần số bệnh (tỉ số nguy cơ, , tỉ số tỉ suất, tỉ số số chênh) và hiệu số của số đo tần số bệnh (hiệu

số nguy cơ, hiệu số tỉ suất).

• Tính toán số đo tác động lên dân số: hiệu số

nguy cơ và phân số (nguy cơ) quy trách dân số

• Trình bày được đặc trưng, ưu điểm và khuyết

điểm của các thiết kế nghiên cứu dịch tễ

Tỉ số, tỉ lệ, tỉ suất

Tỉ số ( 比 ) (ratio): a/b

Thương số trong đó tử số độc lập với mẫu số

Trong 100 người có 49 người nam và 51 nữ

Tỉ suất ( 比率 ): a/Nt (a ⊂N) (rate)

Tỉ lệ biến cố xảy ra trong một đơn vị thời gian Một xã có 5000 người và có 100 trường hợp sinh trong năm

Tỉ suất sinh = 100/(5000)=2%

• Tỉ số của số mũi tiêm chủng được thực hiện

trên số trẻ em dưới 1 tuổi của tỉnh Long An:

– Mẫu số:

– Tử số:

• Tỉ lệ vô sinh ở những người làm việc thường

xuyên với máy tính

• Tỉ lệ làm việc thường xuyên với máy tính ở

những người vô sinh

• Điều tra những nam giới bị vô sinh khám tại

BV Từ dũ và hỏi tiền sử sử dụng máy tính

Số đo dịch tễ

Số đo dịch tễ:

Số phát bệnh (incidence - 发病 ): số lần xảy ra của bệnh (biến cố) trong một khoảng thời gian

Số lưu hành (prevalence - 流 行 ): số người mắc bệnh tại một thời điểm

Hình 1 Minh họa về diễn tiến bệnh tật của 7 đối tượng A, B, C, D, E, F, G trong số

100 đối tượng Đường đen nằm ngang là thời gian mắc bệnh của các đối tượng với

dấu chấm ở đầu là thời điểm mắc bệnh và dấu chấm ở cuối là thời điểm kết thúc

• Tại một thời điểm

• Thiết kế nghiên cứu

cắt ngang

• Nhằm lập kế hoạch

giải quyết hệ quả của bệnh

Liên quan giữa số lưu hành và số phát bệnh

số lưu hành = số phát bệnh x thời gian mắc bệnh

P = I x D

• Trong mỗi 100.000 dân có khoảng 100 người bị

phát bệnh lao mỗi năm Thời gian mắc bệnh lao kéo dài trung bình là 2 năm Nếu tôi điều tra vào 31/12/2005 trên dân số 100.000 có bao nhiêu người hiện đang mắc lao (số lưu hành)?

• Tại TP Hồ Chí Minh có 14.000 người nhiễm HIV;

tại tỉnh Quảng Ninh có 8.000 người nhiễm HIV.

• Ở địa phương nào, HIV là vấn đề tính phổ biến

nhiều hơn?

hiện mắc bệnh tại một thời

điểm trên toàn bộ dân số.

• Tỉ lệ lưu hành = số lưu

hành / toàn bộ dân số =a/N

• Trong năm 2005, ở tỉnh A có 100 người

bị tử vong do chấn thương giao thông

trên đường quốc lộ vào ban đêm Trong

đó có 40 người nữ và 60 người nam Giới tính nào (nam hay nữ) dễ bị tai nạn

giao thông vào ban đêm hơn? Nếu gia

đình bạn ở tỉnh A có công việc phải có người giao thông trên quốc lộ vào ban đêm, bạn sẽ cho con trai hay con gái

của bạn đi công việc?

Số đo dịch tễ (tương đối)

Số đo dịch tễ:

• Nguy cơ (risk) hay tỉ lệ phát bệnh

tích lũy (Cummulative incidence

proportion )

• Nguy cơ = số người phát bệnh / dân

số nguy cơ (số người phát bệnh chia

cho số người không mắc bệnh ở đầu

thời khoảng nghiên cứu)

• Trong một nhóm gồm 8 người tiêm chích ma

túy có 2 người bị nhiễm HIV và 6 người chưa

bị nhiễm

• Sau một năm theo dõi 8 người ngày, phát

hiện thêm 4 người bị nhiễm HIV Hỏi nguy cơ nhiễm HIV ở những người tiêm chích ma túy trong năm đó là bao nhiêu?

– A 4/6

– B 4/8

– C 6/8

– D Tất cả đều sai

Bài tập

• Ở phường X, có 100 người nghiện chích

ma túy Theo điều tra vào ngày 1/1/2003

có 20 người trong số này đã bị nhiễm

HIV Theo dõi những người này trong 3 năm từ 1/1/2003 đến 31/12/2005 phát

hiện được thêm 24 người bị nhiễm HIV

nữa Vậy nguy cơ nhiễm HIV ở những

người nghiện chích ma túy trong thời

gian từ 1/1/2003 đến 31/12/2005 là bao nhiêu?

• Ở khoa A của bệnh viện có 5 bệnh nhân nhập

viện với thời gian nhập viện tương ứng là 2,

3, 2, 1, 2 ngày và có 1 trường hợp bị nhiễm trùng bệnh viện

• Ở khoa B của bệnh viện có 5 bệnh nhân nhập

viện với thời gian nhập viện tương ứng là

10, 15, 5, 30, 2 ngày và có 2 trường hợp bị nhiễm trùng bệnh viện

• Ở khoa nào có nhiễm khuẩn bệnh viện xảy ra

thường xuyên hơn?

Số đo dịch tễ (tương đối)

• Tỉ suất phát bệnh (incidence rate)

• Tỉ suất phát bệnh = số biến cố xảy

ra / tổng thời gian nguy cơ

(số lần phát bệnh chia cho tống

người thời gian nguy cơ)

• Tỉ suất phát bệnh = số biến cố xảy

ra trong một đơn vị thời gian chia

cho dân số nguy cơ trung bình.

• Ở khoa A của bệnh viện có 5 bệnh nhân nhập viện với

thời gian nhập viện tương ứng là 2, 3, 2, 1, 2 ngày

và có 1 trường hợp bị nhiễm trùng bệnh viện

• Ở khoa B của bệnh viện có 5 bệnh nhân nhập viện với

thời gian nhập viện tương ứng là 10, 15, 5, 30, 2

ngày (tổng thời gian nguy cơ là 62) và có 2 trường hợp bị nhiễm trùng bệnh viện

• Khoa A có IR=0.1 (trong 100 người x ngày nằm viện

trung bình sẽ có khoảng 10 người bị nhiễm trùng bệnh viện)

• Khoa B có IR=0.032 (trong 100 người x ngày nằm viện

trung bình sẽ có khoảng 3 người bị nhiễm trùng bệnh viện)

Tỉ suất phát bệnh

• Theo dõi 100 trẻ dưới 1 tuổi trong vòng 1 năm

một nhà nghiên cứu ghi nhận được

– 30 trẻ tiêu chảy 4 lần trong năm

– 20 trẻ tiêu chảy 3 lần trong năm

– 20 trẻ tiêu chảy 2 lần trong năm

– 15 trẻ tiêu chảy 1 lần trong năm

– 15 trẻ không bị tiêu chảy

• Tỉ suất phát bệnh được định nghĩa là số

biến cố xảy ra chia cho tổng thời gian nguy cơ.

• Nếu sự thay đổi dân số nguy cơ đều nhau

trong năm thì

• Tỉ suất là số biến cố xảy ra trong một đơn

vị thời gian chia cho dân số nguy cơ trung bình.

• Thí dụ: ở một thành phố đầu năm có

1.000.000 dân và cuối năm có 1.100.000 dân Trong năm có 57 trường hợp cúm Tỉ suất mắc cúm trong năm là = 57/ (1.050.000)

So sánh nguy cơ - Tỉ suất phát bệnh –

Nguy hại

Số đo dịch tễ:

• Nguy cơ (risk - Cummulative incidence

proportion ) = số người có biến cố/ dân số nguy

cơ

sử dụng khi khả năng xảy ra biến cố là như nhau

giữa các đối tượng

• Tỉ suất phát bệnh (incidence rate) = số biến cố

xảy ra/ tổng thời gian nguy cơ

sử dụng khi khả năng xảy ra biến cố là như nhau

ở mỗi đơn vị thời gian

• Nguy hại (Hazard): tỉ suất phát bệnh tức thời

Giả định khả năng xảy ra biến cố thay đổi theo

thời gian

22

quan sát Bất kì Một đơn vị thời gian

Mẫu số Dân số nguy cơ

đầu thời gian nghiên cứu

Dân số nguy cơ trung bình

Tính toán Ðơn giản Phức tạp hơn

• Dùng nguy cơ khi:

- Biến cố chỉ xảy một lần cho một đối tượng

- Tỉ lệ người bị ảnh hưởng bởi biến cố nhỏ và

- Khoảng thời gian ngắn

Số đo liên quan

Nguy cơ Tỉ suất

phát bệnh

số phát bệnh bệnh mạch vành trong 6 năm theo dõi tùy theo nồng

độ cholesterol huyết thanh ban đầu trên nam giới tuổi từ 40-59

• Trong dịch tễ học có khái niệm

– IRR (Incidence rate ratio) – Tỉ số tỉ suất phát bệnh (còn gọi tắt là tỉ số tỉ suất

– IRD (Incidence rate difference) – Hiệu số tỉ suất phát bệnh

• Câu hỏi

– Anh chị hãy tính toán các chỉ số này và lí giải ý nghĩa của nó?

• HR (Hazard Ratio)

• Hazard: tỉ suất phát bệnh tức thời

• Rate: tỉ suất phát bệnh trong một đơn vị thời

gian

• Ở phường X, có 100 người nghiện chích

ma túy Theo điều tra vào ngày 1/1/2003

có 20 người trong số này đã bị nhiễm

HIV Theo dõi những người này trong 3 năm từ 1/1/2003 đến 31/12/2005 phát

hiện được thêm 24 người bị nhiễm HIV

nữa Vậy số odds nhiễm HIV ở những

người nghiện chích ma túy trong thời

gian từ 1/1/2003 đến 31/12/2005 là bao nhiêu?

Số người trong nhóm

-số phát bệnh bệnh mạch vành trong 6 năm theo dõi tùy theo nồng

độ cholesterol huyết thanh ban đầu trên nam giới tuổi từ 40-59

76,

3371

16

438

51438

/16

371/

Biện luận về tỉ số nguy cơ

và hiệu số nguy cơ (1)

• Tỉ số nguy cơ hay hiệu số nguy cơ có thể

dùng để đánh giá độ mạnh của sự kết hợp

giữa yếu tố nguy cơ và sự xuất hiện bệnh,

và đánh giá hậu quả của việc tiếp xúc với

yếu tố nguy cơ Tỉ số nguy cơ và hiệu số

nguy cơ là số đo sự kết hợp hay số đo hậu

quả.

• Nếu yếu tố nguy cơ là nguyên nhân của bệnh

tật thì tỉ số nguy cơ và hiệu số nguy cơ

sẽ cho thấy sự kết hợp Do đó tỉ số nguy cơ khác một (RR ≠1) là điều kiện cần, nhưng

chưa đủ để chứng minh mối quan hệ nhân quả

Biện luận về tỉ số nguy cơ

và hiệu số nguy cơ (2)

• Nếu yếu tố nguy cơ làm nhân lên Tỉ suất phát

bệnh thì tỉ số là đo lường tốt nhất (những yếu

tố nguy cơ có tác dụng gây bệnh phối hợp -

Synergic) – Nếu yếu tố nguy cơ làm cộng thêm

Tỉ suất phát bệnh thì hiệu số là số đo lường tốt nhất (những yếu tố nguy cơ có tác dụng gây bệnh cộng - Additive)

• Nếu hiện tượng sức khỏe là biến liên tục (thí

dụ như tình trạng dinh dưỡng của trẻ hoặc

huyết áp tâm thu) ta không nên dùng RR hay RD

mà nên dùng hệ số hồi quy để đánh giá sự kết hợp.

Biện luận về tỉ số nguy cơ

và hiệu số nguy cơ (3)

• Nếu có nhiều mức độ phơi nhiễm: Phải chọn

một mức phơi nhiễm (thí dụ như cholesterol

< 210 mg%) làm nền tảng Nhóm được chọn làm nền tảng thường là tự nhiên Khi có nhiều mức độ phơi nhiễm, người ta có thể chọn

nhóm đông nhất làm nhóm nền tảng để làm

tăng tính chính xác của ước lượng

• Khi cả hai nhóm phơi nhiễm và không phơi

nhiễm có thể được chia thành những tầng

(strata) theo một biến số khác -thí dụ như tuổi - ta có thể tính tỉ số nguy cơ đặc

hiệu theo tầng (stratum specific ratio)

bằng cách xem xét nguy cơ ở từng tầng riêng biệt

Tuổi Tỉ suất ở người hút

thuốc không hút thuốcTỉ suất ở người Tỉ số tỉ suất

• Có thể tính tỉ số tỉ suất tóm tắt (summary

rate ratio) Có thể tính tỉ số tỉ suất tóm

tắt bằng cách lấy trung bình cộng những tỉ số

tỉ suất đặc hiệu theo tầng Nhưng người ta

thường gán trọng số (weight) cho tỉ số tỉ

suất đặc hiệu

Hiệu lực vaccine

• Hiệu lực vaccin (vaccine efficacy - VE) là tỉ

lệ số phát bệnh được giảm bớt do việc chủng

ngừa vaccin

• Nếu xem nhóm không tiêm chủng vaccin là nhóm

không phơi nhiễm có Tỉ suất phát bệnh là r 0 và nhóm có tiêm chủng có Tỉ suất phát bệnh r 1 ,

thì:

VE = 1 - RR = 1 - (r 1 / r 0 )

• VE = (P N - P C ) / [P N (1-P C )]

Bài tập

• Chương trình tiêm chủng mở rộng được thực

hiện ở Huyện A và người ta báo cáo rằng 90%

đứa trẻ dưới 3 tuổi đã được tiêm chủng phòng sởi (P N = 0,9) Ở bệnh viện người ta thấy rằng 70% đứa trẻ bị sởi dưới 3 tuổi đã được chủng ngừa sởi (P C = 0,7)

• VE được ước tính sẽ là 74%

38Tính toán các số đo dịch tễ với

phần mềm Stata

Số đo hậu quả - tác động

Tỉ số nguy cơ (Risk Ratio) - NC tương đối

1

) 1

(

− +

RR

P R

R

R PAF

e

e o

R: nguy cơ trong dân số

R1: nguy cơ trong nhóm PN

R0: : nguy cơ trong nhóm không PN

• Phân số nguy cơ quy trách ở nhóm phơi nhiễm

cho biết nếu loại trừ yếu tố nguy cơ ở người phơi nhiễm sẽ giảm nguy cơ được bao nhiêu %

• Phân số nguy cơ quy trách quần thể ở nhóm

phơi nhiễm cho biết nếu loại trừ yếu tố nguy

cơ ở trong quần thể sẽ giảm nguy cơ ở quần

thể được bao nhiêu %

Bài tập

Thí dụ: Theo dõi 422 (N 1 ) người hút thuốc lá

và 454 (N 2 ) người không hút thuốc lá trong

6 năm Những người này ban đầu hoàn toàn

không bị bệnh mạch vành

– trong 422 người hút thuốc lá có 51 người bị BMV (D1)

– trong 454 người không hút thuốc lá có 16 người bị BMV (D2)

• Hãy tính nguy cơ bệnh mạch vành ở nhóm

có hút thuốc

• Hãy tính nguy cơ bệnh mạch vành ở nhóm

không hút thuốc lá

• Tính nguy cơ tương đối bị bệnh mạch vành

ở hút thuốc lá so với không hút

• Tính nguy cơ tương đối bị bệnh mạch vành ở

hút thuốc lá so với không hút

43Thiết kế nghiên cứu đoàn hệ

Nghiên cứu đoàn hệ

 Ưu điểm:

 Xác định được nguy cơ (hay Tỉ suất phát bệnh)

 Có thể nghiên cứu nhiều kết quả

 Thích hợp để nghiên cứu những yếu tố nguy cơ hiếm

 Có thể tiến hành tiền cứu hay hồi cứu

45

46

chi2(1) = 22.69 Pr>chi2 = 0.0000

• Tỉ số nguy cơ (Risk Ratio) là tỉ số của nguy

cơ ở nhóm phơi nhiễm và ở nhóm không phơi

nhiễm

• RR = r 1 / r 0

• Tỉ số nguy cơ còn gọi là nguy cơ tương đối

(Relative Risk) Tỉ số nguy cơ nói lên người

bị phơi nhiễm có nguy cơ tăng bao nhiêu lần

so với người không phơi nhiễm.

1.7 – 2.5 Gây hại trung bình

> 2.6 Gây hại nhiều (strong hazard)

Greenberg RS , Ibrahim MA The case-control study In: Oxford Textbook of

Public Health Oxford, Oxford University Press, 1990, p131.

• Nếu RR <1, yếu tố phơi nhiễm là yếu tố bảo

vệ, người ta có thể sử dụng RRR (Relative

Risk Reduction) thay vì RR

• RRR = 1- RR và thường được sử dụng dưới dạng

phần trăm

• Thí dụ nếu RR bị bệnh sởi ở nhóm có tiêm

chủng là 0,2 người ta có thể nói rằng nhóm có tiêm chủng giảm nguy cơ 80%

• Hiệu số nguy cơ (Risk difference) là hiệu số

của nguy cơ ở nhóm phơi nhiễm và ở nhóm không phơi nhiễm

• RD = r 1 - r 0

• Hiệu số nguy cơ còn gọi là nguy cơ quy trách

(Attributable risk) Hiệu số nguy cơ nói lên người bị phơi nhiễm phải gánh chịu một nguy

cơ thặng dư là bao nhiêu do việc phơi nhiễm.

Bài tập

• Nếu ta xét trở lại số liệu ở bảng 1 và tìm

hiệu số nguy cơ ở nhóm phơi nhiễm (những người có cholesterol ( 245 mg%) và ở nhóm không phơi nhiễm (cholesterol < 210 mg%).

• Ta có: RD = 0,1203 - 0,0352 = 0,0851

• Ta nói người có cholesterol cao sẽ có một

nguy cơ thặng dư bị bệnh mạch vành tim là 0,0851 Nói cách khác, loại bỏ những

nguyên nhân khác, chỉ riêng cholesterol

tăng cao sẽ tạo ra nguy cơ là 0,0851

– Odds (cơ suất) thắng cuộc là 1:10

• Trong N người có a người bị bệnh và b

a N

a N

N a N

a

N a

Odds và nguy cơ

• Nguy cơ = số biến cố / dân số nguy cơ

• Odds = số biến cố / số không xảy ra biến

cố = nguy cơ /(1-nguy cơ)

• Với bệnh không phổ biến (nguy cơ <0,1),

– Odds ≈ nguy cơ và

– OR ≈ RR

• Nguy cơ và Odds đều nói lên khả năng xảy

ra biến cố nhưng ở thang đo khác nhau

– Nguy cơ dễ hiểu hơn odds ?

– Người thông thường thường tư duy theo kiểu odds

=400*5880 /120 * 3600

`

Nghiên cứu bệnh chứng

• Để nghiên cứu mối liên quan giữa uống

estrogen tổng hợp trong (OCE) và ung thư nội mạc tử cung Smith et al (1975) nghiên cứu một mẫu gồm 183 phụ nữ ung thư nội mạc

tử cung và 183 phụ nữ ở nhóm chứng.

• Ở mỗi nhóm bệnh nhân, tác giả khai thác

tiền sử phơi nhiễm (sử dụng estrogen tổng hợp) và ghi nhận kết quả vào bảng sau:

60Nghiên cứu bệnh chứng

61

62

chi2(1) = 21.95 Pr>chi2 = 0.0000

Odds ratio = 3.708882

Nhóm phụ nữ sử dụng OCE có nguy cơ ung thư nội mạc tử cung gấp 3,7 lần nhóm phụ nữ không dùng

Attr frac ex = 0.7303769

Phân số nguy cơ quy trách là 0,7 Có nghĩa là ở

10 phụ nữ sử dụng OCE và ung thư nội mạc tử

cung, có 7 người bị ung thư là do nguyên nhân

dùng OCE

Attr frac pop = 0.2195122

Phân số nguy cơ quy trách dân số là 0,22 Có

nghĩa nếu cộng đồng tránh việc sử dụng OCE thì nguy cơ bị ung thư nội mạc tử cung của cộng đồng

sẽ giảm đi bớt 22%

Nghiên cứu bệnh chứng

• Ưu điểm

– Tiến hành nhanh và dễ

– Nghiên cứu nhiều yếu tố nguy cơ

– Tốt cho nghiên cứu bệnh hiếm

• Khuyết

– Chỉ xác đinh được nguy cơ tương đối

– Sai lệch nhớ lại

– Thứ tự thời gian không rõ

– Chỉ nghiên cứu được một kết quả

– Phức tạp về khái niệm: dễ bị lạm dụng

66

67

68

• Nghiên cứu cắt ngang mô tả:

– Báo cáo tỉ lệ hiện mắc (prevalence)

– Không sử dụng OR, có thể sử dụng RD hay PR (mà trong một số tài liệu còn gọi là RR)

• Nghiên cứu cắt ngang phân tích:

– Báo cáo tỉ lệ hiện mắc

– Sử dụng PR (bằng cách sử dụng lệnh cs)

Học vấn Có

BPTT Không BPTTHọc vấn

P=0,03

Kết luận ở trang 35

[Người có ] Học vấn thấp sử dụng biện pháp tránh thai cao gấp 2,75 lần [Người có ] học vấn cao

Thompson, M L., J E Myers, et al (1998) "Prevalence odds

ratio or prevalence ratio in the analysis of cross sectional data: what is to be done?" Occup Environ Med 55(4): 272-7

Như đã lưu ý ở phần mở đầu, nghiên cứu cắt ngang đôi khi được sử dụng

cho mục đích mô tả, trong đó tỉ lệ hiện mắc rõ ràng là số đo phù hợp cho tần suất của bệnh và không cần liên kết với tỉ lệ mắc mới Trong những trường

hợp này, tỉ số phù hợp là PR và kết quả cho thấy POR không cho xấp xỉ phù hợp với PR Do đó POR không nên dùng trong trường hợp này