BÀI GIẢNG GÂY NHIỄU TRONG CÁC NGHIÊN CỨU DỊCH TỄ HỌC

 Là yếu tố thứ ba có liện hệ tới cả hai tiếp xúc và hệ quả và có ảnh hưởng đến sự liên quan giữa bệnh tật và tiếp xúc  Gây nhiễu không là kết quả của sự tiếp xúc:  e.g., association

CHƯƠNG11:GÂY NHIỄU TRONG CÁC NGHIÊN CỨU DỊCH TỄ HỌC

PGS, TS LE HOANG NINH Viện v.s y tế công cộng

Per Cent

Random Error

Systematic Error

Per Cent

PHÂN BIỆT CƠ HỘI VÀ SAI LỆCH

HỆ THỐNG

Cơ hội được gây ra bởi sai lầm ngẫu nhiên

Sai lệch hệ thống gây ra bởi sai lầm hệ thống

Sai lầm do cơ hội sẽ bị hủy khi mẫu lớn

Sai lệch hê thống sẽ không bị loại bỏ dù mẫu có kích

thước như thế nào

Cơ hội dẫn đến kết quả không chính xác

Sai lệch hệ thống làm cho kết quả không đúng

Sai lệch chọn lựa

( mẫu thiếu tính đại diện)

Sai lệch thông tin ( xếp loại)

Sai lầm trong đo đạt tiếp xúc và bệnh tật

Sai lệch do nhiễu

Nhiễu do một yếu tố khác có quan hệ với cả tiếp

xúc và bệnh tật Sai lệch hệ thống không loại trừ nhau

Các dạng sai lệch hệ thống Bias

Controlling for Information Bias

- Blinding

prevents investigators and interviewers from

knowing case/control or exposed/non-exposed

status of a given participant

 Là yếu tố thứ ba có liện hệ tới cả hai

tiếp xúc và hệ quả và có ảnh hưởng đến

sự liên quan giữa bệnh tật và tiếp xúc

 Gây nhiễu không là kết quả của sự tiếp xúc:

 e.g., association between child’s birth rank (exposure) and Down syndrome (outcome); mother’s age a confounder?

 e.g., association between mother’s age

(exposure) and Down syndrome (outcome); birth rank a confounder?

Confounding

Exposure Outcome

Third variable

Là yếu tố gây nhiễu, 2 điều kiện cần có:

Có liên quan tới tiếp xúc

- không là hậu quả của sự tiếp xúc đó

Có liên quan tới hệ quả

Confounding

Thứtựtrẻsinh Hội chứng Down

Tuổi mẹ

Confounding

Tuổi mẹ có liên hệ tới thứ tự trẻ sinh và

là yếu tố nguy cơ ngay cả khi thứ tự trẻ

sinh là thấp

Thứ tự sinh

hội chứng DOWN

Tuổi mẹ

Gây nhiễu ?

Birth order is correlated with maternal age but not a risk factor in younger mothers

Cà phê bệnh

mạch vành

Hút thuốc

Gây nhiễu

Hút thuốc có liên quan tới uống cà phê

và là yếu tố nguy cơ cho cả những người

không uống cà phê

Cà phê

bệnh mạch vành

Uống rượu Ung thư phổi

Hút thuốc Bệnh mạch

vành

Các ngón tay bị

vàng

Không có liên hệ tới hệ quả

Không là yếu tố nguy cơ độc lập

Gây nhiễu ?

Thức ăn Bệnh mạch

vành Cholesterol

Gây nhiễu ?

Con đường nguyên nhân

Gây nhiễu

Bạn nghĩ rằng bạn có thể lập lại sự liên quan dương giữa thứ

tự sinh và hội chứng Down hay sự liên quan giữa uống cà phê

và bệnh mạch vành trên mẫu khác Bạn có thể làm được điều nầy không? Nếu không, tại sao?

Giả sử bạn chỉ có những người không hút thuốc trong nghiên cứu và khảo sát sự liên quan giữa uống rượu và bệnh ung thư phổi Bạn có thể tìm được sự liên quan không?

Giả định bạn phân tầng bộ dữ liêu theo tình trạng hút thuốc trong nghiên cứu sự liên quan giữa uống rượu và ung thư phổi Liệu rằng odds ratios có khác nhau giữa 2 tầng không?

Giả định rằng bạn cố gắng điều chỉnh sự liên quan sự kết hợp

Gây nhiễu

Bạn nghĩ rằng bạn có thể lập lại sự liên quan dương giữa thứ

tự sinh và hội chứng Down hay sự liên quan giữa uống cà phê

và bệnh mạch vành trên mẫu khác Bạn có thể làm được điều nầy không? Nếu không, tại sao?

Bạn không nhất thiết phải làm lại vì sự liên quan đó là

sự liên quan giả do bị gây nhiễu

Trong một mẫu khác nếu tất cả bà mẹ dưới 30 tuổi, sẽ không có sự liên quan với thứ tự sinh

Trong một mẫu khác với một ít người hút thuốc thì sự liên quan giữa bệnh mạch vành và ca phê sẽ không

được lập lại.

Gây nhiễu

Giả sử bạn chỉ có những người không hút thuốc trong nghiên cứu và khảo sát sự liên quan giữa uống rượu và bệnh ung thư phổi Bạn có thể tìm được sự liên quan không?

Không bởi vì nghiên cứu đầu bị nhiễu Sự liên quan với rượu thật ra là do hút thuốc Bằng cách khu trú đối tương nghiên cứu gồm những người không hút thuốc, các bạn đã khám phá ra sự thật

Sự khu trú đối tượng là một cách để kiểm soát gây nhiễu khi thiết kế nghiên cứu.

Giả định bạn phân tầng bộ dữ liêu theo tình trạng hút thuốc

trong nghiên cứu sự liên quan giữa uống rượu và ung thư phổi Liệu rằng odds ratios có khác nhau giữa 2 tầng không?

Sự liên quan của rượu tạo ra odds ratio như nhau/ bằng nhau trong 2 tầng, và gần như đồng nhất Trong gây nhiễu, các tỷ số chênh chuyên biệt theo tầng sẽ như nhau và khác với tỷ số chênh thô ít nhất bằng15%.

Sự phân tầng là một cách để nhận ra/ xác định sự gây nhiễu tratification trong lúc phân tích dữ liệu

Nếu hút thuốc được đưa vào trong kiểu hình thống kê, thì sự kết hợp/ liên quan của rượu sẽ bị mất không có ý nghĩa thống kê.

Sự chỉnh lý theo phân tích đa biến là cách khác nửa để nhận ra vai trò gây nhiễu trong lúc phân tích dữ liệu

Giả định rằng bạn cố gắng điều chỉnh sự liên quan/ sự kết hợp giữa rượu theo tình trạng hút thuốc Bạn có thể thấy sự liên quan không?

nhiễu được kiểm soát.

Sự bắt cặp (Matching): cũng là cách giúp quân bình các tác nhân gây nhiễu giữa các nhóm Cách nầy đảm bảo rằng các tác nhân làm nhiễu được bình quân/ bằng nhau giữa các nhóm nghiên cứu Khi đó phân tích theo kiểu bắt cặp.

Sự khu trú đối tượng (Restriction) ứng với các ya1c nhân

Gây nhiễu

Sự ngẫu nhiên hóa, bắt cặp, khu trú đối tượng ,được thực hiện trong giai đoạn thiết kế nghiên cứu nhằm làm giảm nguy cơ bị nhiễu

Trong giai đoạn phân tích dữ liệu:

Sự phân tầng và phân tích đa biến giúp hạn chế tác

động làm nhiễu

Hãy cố gắng hạn chế nó trong giai đoạn thiết kế nghiên cứu.

ảnh hưởng của sự ngẫu nhiên hóa trên

hệ quả của một thử nghie65mla6m

sàng của thuốc giảm đau

Gây nhiễu

No Confounding

Cases of Down Syndrome by Birth Order

and Maternal Age

Gây nhiễu hay thay đổi ảnh hưởng

Trọng lượng sinh Ung thư bạch cầu

phái

Phái có ảnh hưởng trên mối liên quan giữa trọng

lượng lúc sinh và ung thư bạch cầu không?

- Có liên hệ tới trọng lượng lúc sinh không?

- Có sự liên hệ với ung thư bạch cầu độc lập với

trọng lượng lúc sinh không?

- Có phải là con đường nguyên nhân không?

Confounding or Effect Modification

Trọng lượng sinh Ung thư bạch cầu

Ung thư

OR = 1.5

Sự thay đổi ảnh hưởng ( effect modification)

Trong nghiên cứu về sự liên quan, nếu độ mạnh của sự liên quan thay đổi theo các loại khác nhau của biến số thứ ba, thì được gọi là sự thay đổi ảnh hưởng(effect modification) Biến số thứ ba làm thay đổi ảnh hưởng

của sự tiếp xúc Yếu tố làm thay đổi có thể là phái, tuổi, môi trường

hay ảnh hưởng của gen Thay đổi ảnh hưởng giống như sự kết hợp thống kê

(interaction in statistics)

Thay đổi ảnh hưởng(Effect modifier)

Tùy thuộc bản chất/ tính chất

ảnh hưởng khác nhau theo các tầng khác nhau

đơn giản

hửu ích

giúp hiểu biết về cơ chế sinh học

định hường tập trung trên các hành động y tế công cộng

Yếu tố gây nhiễu (Confounding factor)

tùy theo nghiên cứu

OR/RR chỉnh lý khác với RR/RR thô

bóp méo/ làm sai đi ảnh hưởng

tạo ra sự lầm lẫn

ngăn ngừa (thiết kế)

HOW TO CONTROL FOR

 RANDOM ALLOCATION of subjects to study groups

to attempt to even out unknown confounders

 MATCHING subjects on potential confounder thus assuring even distribution among study groups

HOW TO CONTROL FOR

CONFOUNDERS?

Haenszel method to adjust for confounders

have collected data (frequency or group)

stage but it means throwing away data

ảnh hưởng của mù hệ quả trong thử

nghiệm châm cứu điều trị đau lưng mạn

tính

WILL ROGERS' PHENOMENON

Assume that you are tabulating survival for patients with a certain type of tumour You separately track survival of patients whose cancer has

metastasized and survival of patients whose cancer remains localized As you would expect, average survival is longer for the patients without metastases Now a fancier scanner becomes available, making it possible to detect

metastases earlier What happens to the survival of patients in the two

groups?

The group of patients without metastases is now smaller The patients who are removed from the group are those with small metastases that could not have been detected without the new technology These patients tend to die sooner than the patients without detectable metastases By taking away these patients, the average survival of the patients remaining in the "no

metastases" group will improve

What about the other group? The group of patients with metastases is now larger The additional patients, however, are those with small metastases These patients tend to live longer than patients with larger metastases Thus the average survival of all patients in the "with-metastases" group will

improve

Cause-and-Effect Relationship