Bài giảng sai số, yếu tố nhiễu PPNCKH

Sai số (errors): chênh lệch giữa giá trị điều tra thống kê thu được so với giá trị thực Mối quan hệ nguyên nhânkết quả Những câu hỏi cần trả lời trước khi phát biểu về mối quan hệ nhân quả (exposure ͢ outcome) Mối liên quan này có phải do sai số ngẫu nhiên (chancerandom errors)? Mối liên quan này có phải do sai số (bias)? Mối liên quan này có phải do yếu tố nhiễu (confounder)? “3 KHÔNG” ĐỂ PHÁT BIỂU QUAN HỆ NHÂN QUẢ

Sai số và yếu tố nhiễu

Sai số Sai số (errors): chênh lệch giữa giá trị điều tra thống kê thu được so với

giá trị thực

Mối quan hệ nguyên nhân-kết quả

Những câu hỏi cần trả lời trước khi phát biểu về mối quan hệ

nhân quả (exposure ͢ outcome)

1 Mối liên quan này có phải do sai số ngẫu nhiên

(chance/random errors)?

2 Mối liên quan này có phải do sai số (bias)?

3 Mối liên quan này có phải do yếu tố nhiễu (confounder)?

“3 KHÔNG” ĐỂ PHÁT BIỂU QUAN HỆ NHÂN QUẢ

Sai số ngẫu nhiên

• Xảy ra ngẫu nhiên, không có chủ đích, không tránh khỏi

Thiết bị đo lường: khác nhau về độ chính xác

Con người: trình độ, kĩ năng khác nhau

Môi trường

• Có thể loại bỏ bằng các phương pháp thống kê

Sai số ngẫu nhiên

Ví dụ

Thực hiện 5 lần XN định lượng Lipid máu của 1 BN ở cùng một

thời điểm với cùng 1 loại hóa chất trên 1 máy sinh hóa tự động

thu được 5 kết quả khác nhau (thao tác hút, trộn bệnh phẩm)

Đo chiều cao của 5 SV để tính chiều cao trung bình của toàn bộ

SV KYD Cỡ mẫu rất nhỏ, nên có thể không đại diện cho chiều cao của toàn bộ SV Nếu chọn 5 SV khác, lại ra số trung bình khác.

Giá trị p

Được xem là thước đo để đánh giá yếu tố

ngẫu nhiên

p càng cao thì yếu tố ngẫu nhiên càng cao

p<0.05 được xem là ngưỡng có ý nghĩa thống

kê, hàm ý rằng rất có thể không phải do yếu tố ngẫu nhiên

Sai số

Kết quả NC sai lệch với sự thật một cách có hệ thống

2 loại sai số chính

Sai số do tuyển chọn sai đối tượng (selection bias)

Sai số do thông tin hay dữ liệu sai (information

bias/measurement bias)

Sai số do tuyển chọn

sai đối tượng

• Thường gặp ở các nghiên cứu quan sát

(bệnh chứng, đoàn hệ)

• Hiếm gặp ở RCTs

• Có thể do: tiêu chuẩn chọn, loại trừ,

quy trình chọn đối tượng NC

Sai số do tuyển chọn

sai đối tượng

NC bệnh chứng tại bệnh viện: yếu tố nguy cơ của ung thư bàng quang

NC kiến thức và kế hoạch của phụ nữ mang thai về nuôi con bằng sữa mẹ

Kết quả này có phản ánh thực tế kiến thức và ý định NCBSM

của phụ nữ có thai tại Quận Hải Châu? Vì sao?

Sai số do thông tin hay dữ liệu sai

 Thông tin liên quan đến yếu tố phơi nhiễm và bệnh

 Sai số do người phỏng vấn thiên vị

• Hỏi cùng 1 câu hỏi, cách hỏi ≠ giữa nhóm bệnh và chứng

• Đào sâu, định hướng câu hỏi về yếu tố nguy cơ ở nhóm bệnh

Hệ thống cơ sở dữ liệu

Nhà nghiên cứu tự đo lường

Phỏng vấn trực tiếp

Bệnh nhân tự khai

Sai số do thông tin hay dữ liệu sai

 Sai số nhớ lại

• Thời gian càng lâu khả năng gợi lại thông tin càng ít

• Nhóm bệnh có thể nhớ lại và liên kết các sự kiện tốt hơn nhóm

chứng vì họ bị bệnh nên quân tâm, để ý hơn đến yếu tố nguy cơ

• Ví dụ: NC về dịch tả, bệnh nhân ở nhóm TẢ có xu hướng nhớ lại

tốt hơn và liên kết đến việc ăn gì, ở đâu, tiếp xúc với những ai

Sai số do thông tin hay dữ liệu sai

Sai số do người quan sát thiên vị khi đánh giá kết quả

• Không được “làm mù”

• Cố ý hay không cố ý

• Thường gặp ở những đánh giá bằng mắt: ngưỡng đau, chất

lượng cuộc sống, bệnh về da đáp ứng điều trị

Sai số do mất theo dõi: làm đặc điểm đối tượng NC ở 2 nhóm khác nhau

Yếu tố nhiễu

• Thường gặp ở NC quan sát

• Ít gặp ở RCTs

• Yếu tố nhiễu liên quan đến cả

yếu tố phơi nhiễm và

outcome, nên không xác định

được outcome là do yếu tố

phơi nhiễm hay yếu tố nhiễu.

Yếu tố nhiễu ≠ Yếu tố trung gian

Phơi

Nhiễu

Phơi

nhiễm Trung gian Bệnh

Yếu tố trung gian

 Nằm trên đường đi từ phơi nhiễm đến bệnh

 Xảy ra như kết quả của phơi nhiễm và cũng

góp phần vào bệnh

 Không cần điều chỉnh khi phân tích liên quan

Giới tính

Mất trí nhớ Tuổi

Mất trí nhớ Tuổi

Lưu ý

Luôn luôn suy nghĩ đến các yếu tố nhiễu có thể

ảnh hưởng đến mối liên quan giữa yếu tố phơi

nhiễm và bệnh

Thu thập số liệu cũng cần thu thập các yếu tố nhiễu

Phân tích mối liên quan cần điều chỉnh cho các yếu

tố nhiễu

Adjusted odds ratio (aOR)/ tỉ số odds điều chỉnh

Tài liệu tham khảo

• Y học thực chứng (Giáo sư Nguyễn Văn Tuấn)

• Bias, Confounding, and Interaction: Lions and

Tigers, and Bears, Oh My!:

https://journals.lww.com/anesthesia-analgesia/Fulltext/2017/09000/Bias,_Confounding ,_and_Interaction Lions_and.46.aspx