Cuốn giáo trình Điều khiển Tự động chính của các sinh khoa ngành Cơ khí Chế tạo máy trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM.
Tham khảo: http://forum.vinamain.com/threads/sach-dieu-khien-tu-dong-cho-sinh-vien-co-khi-che-tao.60
Cuốn giáo trình Điều khiển Tự động chính của các sinh khoa ngành Cơ khí Chế tạo máy trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM.
Tham khảo: http://forum.vinamain.com/threads/sach-dieu-khien-tu-dong-cho-sinh-vien-co-khi-che-tao.60
Kỹ thuật nhiệt trịnh văn quang (dành cho sinh viên ngành công trình)Trinh Van Quang
Giáo trình giảng dạy cho sinh viên ngành Công trình ĐHGT. Cuốn sách trình bày lý thuyết cơ bản về truyền nhiệt truyền ẩm, khái niêm về vật liệu ẩm, tác động của các yếu tố khí hậu đến trạng thái nhiệt ẩm của cấu kiện bê tông, phương pháp tính toán nhiệt ẩm trong cấu kiện bê tông.
Kỹ thuật nhiệt trịnh văn quang (dành cho sinh viên ngành công trình)Trinh Van Quang
Giáo trình giảng dạy cho sinh viên ngành Công trình ĐHGT. Cuốn sách trình bày lý thuyết cơ bản về truyền nhiệt truyền ẩm, khái niêm về vật liệu ẩm, tác động của các yếu tố khí hậu đến trạng thái nhiệt ẩm của cấu kiện bê tông, phương pháp tính toán nhiệt ẩm trong cấu kiện bê tông.
Trọn bộ kiến thức Lý thuyết Sinh học cho học sinh THPTMaloda
Tổng hợp trọn bộ kiến thức lý thuyết Sinh học cho học sinh THPT muốn học tốt môn Sinh (rất đầy đủ và chi tiết)
Link tải:
https://drive.google.com/open?id=0B7imNkNJpqw8ak9IbFZvUXJueW8
Maloda.vn - Kho sách quý, thi hết bí
Hotline: 0972.853.304 hoặc 0932.393.126
Địa chỉ: Số 1 ngõ 7 phố Nguyên Hồng, Ba Đình, Hà Nội
Smartbiz_He thong MES nganh may mac_2024juneSmartBiz
Cách Hệ thống MES giúp tối ưu Quản lý Sản xuất trong ngành May mặc như thế nào?
Ngành may mặc, với đặc thù luôn thay đổi theo xu hướng thị trường và đòi hỏi cao về chất lượng, đang ngày càng cần những giải pháp công nghệ tiên tiến để duy trì sự cạnh tranh. Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào mà những thương hiệu hàng đầu có thể sản xuất hàng triệu sản phẩm với độ chính xác gần như tuyệt đối và thời gian giao hàng nhanh chóng? Bí mật nằm ở hệ thống Quản lý Sản xuất (MES - Manufacturing Execution System).
Hãy cùng khám phá cách hệ thống MES đang cách mạng hóa ngành may mặc và mang lại những lợi ích vượt trội như thế nào.
1. ỦY BAN NHÂN DÂN THAØNH PHOÁ HOÀ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y KHOA PHẠM NGỌC THẠCH
LIEÂN BOÄ MOÂN Y HOÏC COÄNG ÑOÀNG
BOÄ MOÂN DÒCH TEÃ HOÏC CÔ BAÛN-DÂN SỐ HỌC
GIÁO TRÌNH 1
PHƯƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
LỚP CHUYÊN KHOA 2 – NĂM HỌC 2012 – 2013
Tháng 12 năm 2012
2. NỘI DUNG
1. Caùc pheùp ño cô baûn trong dòch teã hoïc
2. So saùnh tæ suaát
3. Moái lieân heä nhaân – quaû
4. Caùc thieát keá nghieân cöùu trong dòch teã hoïc
5. Nghieân cöùu caét ngang
6. Nghieân cöùu beänh – chöùng
7. Nghieân cöùu ñoaøn heä
8. Thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên có đối chứng
9. Đánh giá test chẩn đoán
10. Sai soá ngaãu nhieân vaø sai soá heä thoáng trong nghieân cöùu DTH
11. Chuẩn bị đề cương NCKH
12. Cách soạn thảo BCH
13. Cách tính cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu
14. Chuẩn bị báo cáo NCKH
2
8.
29
ID = = 0,0007/naêm = 7 10-4 /naêm
41523
Ta coù theå phaùt bieåu raèng Trong voøng moät naêm theo doõi taïi Stockholm, cöù 10.000 ñaøn oâng trong
ñoä tuoåi 40-44, coù 7 ngöôøi bò nhoài maùu cô tim.
SÖÏ TÖÔNG QUAN GIÖÕA TÆ SUAÁT HIEÄN MAÉC VAØ TÆ SUAÁT MÔÙI MAÉC:
Tæ suaát hieän maéc vaø tæ suaát môùi maéc coù lieân quan maät thieát vôùi nhau qua thôøi gian keùo
daøi cuûa beänh.
Neáu tæ suaát beänh môùi maéc thaáp, nhöng thôøi gian beänh keùo daøi thì tæ suaát hieän maéc (Tæ suaát
maéc beänh toaøn boä) seõ cao. Ngöôïc laïi, duø tæ suaát beänh môùi maéc cao, nhöng thôøi gian keoù daøi
beänh ngaén do khoûi nhanh hoaëc do beänh cheát nhieàu thì tæ suaát hieän maéc vaãn töông ñoái thaáp hôn
so vôùi tæ suaát môùi maéc
TD: Vôùi beänh daïi, duø tæ suaát môùi maéc cuûa beänh naøy cao nhöng tæ suaát hieän maéc vaãn thaáp vì
soá tröôøng hôïp töû vong do beänh naøy raát cao. Ngöôïc laïi, beänh tieåu ñöôøng coù tæ suaát môùi maéc
thaáp nhöng beänh thöôøng keùo daøi vaø soá töû vong do beänh naøy cuõng khoâng cao laém neân tæ suaát
hieän maéc cuûa beänh naøy laïi cao.
Ta coù theå thaáy ñöôïc söï töông quan cuûa 2 tæ suaát naøy qua phöông trình sau ñaây:
P=ID trong ñoù P = Prevalence
I = Incidence
Vaø D = Thôøi gian beänh
III. NHÖÕNG DAÏNG ÑAËC BIEÄT CUÛA TÆ SUAÁT HIEÄN MAÉC VAØ TÆ SUAÁT MÔÙI MAÉC:
1) Tæ suaát taán coâng cuûa beänh (Attack Rate): Laø tæ suaát môùi maéc doàn (thöôøng ñöôïc tính baèng
phaàn traêm) phaûn aùnh söï xuaát hieän cuûa beänh taät taïi moät coäng ñoàng daân cö, ñöôïc khaûo saùt trong
moät khoaûng thôøi gian giôùi haïn, thí duï nhö trong moät traän dòch. Coù 2 loaïi tæ suaát taán coâng
Soá tröôøng hôïp beänh nguyeân phaùt
a/- Tæ suaát taán coâng nguyeân phaùt = 100
Toång soá daân soá nguy cô
Soá tröôøng hôïp bò beänh do tieáp xuùc (vôùi ngöôøi bò beänh)
b/- Tæ suaát taán coâng thöù phaùt = 100
Toång soá ngöôøi tieáp xuùc vôùi nhöõng ngöôøi maéc beänh ñaàu tieân
2) Tæ suaát cheát (Mortality Rate)
Soá tröôøng hôïp cheát trong moät khoaûng thôøi gian
Tæ suaát cheát thoâ = 105
Toång soá daân soá
Soá tröôøng hôïp cheát trong moät nhoùm tuoåi naøo ñoù
Tæ suaát cheát theo tuoåi = 105
Toång soá daân soá trong nhoùm tuoåi ñoù
8
9. Tæ suaát cheát theo tæ leä (Tæ suaát cheát theo nguyeân nhaân)
Soá TH cheát trong moät nhoùm naøo ñoù
(Proportional Mortality Rate) = 100
Toång soá cheát trong cuøng khoaûng thôøi gian
Soá TH cheát vì 1 beänh (X)
Tæ suaát maéc – cheát = 100
Soá tröôøng hôïp beänh (X) môùi trong cuøng khoaûng thôøi gian
Soá cheát chu sinh/daân soá/khoaûng thôøi gian naøo ñoù
Tæ suaát cheát chu sinh = 1000
Toång soá treû ñeû soáng /daân soá/cuøng khoaûng thôøi gian ñoù
Cheát chu sinh bao goàm nhöõng THû cheát khi coøn laø baøo thai 28 tuaàn hay hôn cho ñeán khi
sinh ra ñöôïc döôùi 1 tuaàn
Soá treû cheát döôùi 1 thaùng tuoåi/daân soá/ 1 khoaûng thôøi gian
Tæ suaát cheát sô sinh = 1000
Toång soá treû ñeû soáng /daân soá/cuøng khoaûng thôøi gian ñoù
3) Tæ suaát sinh
Soá tröôøng hôïp sinh soáng
Tæ suaát sinh thoâ = 105
Daân soá giöõa naêm
Soá tröôøng hôïp sinh soáng
Tæ suaát sinh saûn = 105
Toång soá phuï nöõ trong ñoä tuoåi sinh ñeû (15-49)
TAØI LIEÄU THAM KHAÛO
1. Beaglehole R., Bonita R., Kjellstrom T. Basic epidemiology. Geneva, WHO, 1993: 13 –
30.
2. Friedman G.D. Primer of epidemiology. Singapore, McGraw-Hill Book Co., 1994: 9 – 14.
3. Greenberg R.S., Daniels S.R., Flanders W.D., Eley J.W., Boring J.R. Medical
epidemiology. New Jersey, Prentice-Hall International, Inc., 1996: 15 – 19.
4. Hennekens C.H., Buring J.E. Epidemiology in Medicine. Boston, Little Brown Company,
1987: 54 – 73.
5. Kleinbaum D.G., Kupper L.L. Epidemiologic research: Principles and quantitative
methods. New York, Van Nostrand Reinhold, 1982: 98 – 100.
6. Last J.M., Abramson J.H., Friedman G.D., Porta M., Spasoff R.A., Thuriaux M. A
dictionary of epidemiology. New York, Oxford University Press, 1995.
7. Mausner J.S., Bahn A.K. Epidemiology: An introductory text. Philadelphia, W.B.
Saunders Company, 1985: 43 – 58.
8. Somchai Supanvanich, Amornrath Podhipak. Principles of Epidemiology. Bangkok, Dept.
of Epidemiology, Faculty of Public Health, Mahidol, 1994: 87 – 93.
9
10. BÀI TẬP
1.1 Vaøo thaùng Gieâng naêm 1976, coù 1.000 ngöôøi daân thöôøng truù taïi moät coäng ñoàng chaáp thuaän
ñi khaùm ñeå phaùt hieän beänh nhöôïc giaùp taïi moät beänh vieän. Coù 8 ngöôøi ñöôïc phaùt hieän laø coù
beänh trong ñoù 3 ca laø beänh môùi coøn 5 ca ñaõ traûi qua ñieàu trò. 1000 ngöôøi naøy ñöôïc khaùm laïi
vaøo thaùng Gieâng naêm 1978, ghi nhaän coù 6 tröôøng hôïp bò nhöôïc giaùp trong ñoù coù 2 ca ñaõ coù
trieäu chöùng vaøi thaùng tröôùc ñoù vaø cuõng ñaõ ñöôïc chaån ñoaùn vaø ñieàu trò bôûi BS rieâng. Laät laïi hoà
sô, ngöôøi ta thaáy raèng trong 8 ca beänh phaùt hieän vaøo laàn khaùm söùc khoeû hoài thaùng Gieâng naêm
1976, 1 ngöôøi khoâng tieáp tuïc ñieàu trò nöõa, 1 ngöôøi ñaõ cheát vì beänh tim vaøo naêm 1977. Ngoaøi
ra, taát caû nhöõng ngöôøi ñeán khaùm vaøo naêm 1976 ñeàu trôû laïi khaùm laàn thöù hai. Hoûi:
a. Tæ suaát hieän maéc cuûa chöùng nhöôïc giaùp (khoâng keå ñaõ ñieàu trò hay chöa) ôû coäng ñoàng naøy
vaøo thaùng Gieâng 1976? Vaø thaùng Gieâng 1978?
b. Tæ suaát môùi maéc haøng naêm cuûa chöùng nhöôïc giaùp ôû coäng ñoàng naøy laø bao nhieâu?
c. Tæ suaát hieän maéc trong khoaûng thôøi gian 2 naêm laø bao nhieâu?
d. Tæ suaát cheát cuûa beänh nhöôïc giaùp laø bao nhieâu?
e. Trong soá caùc tröôøng hôïp beänh ñöôïc phaùt hieän qua 2 laàn khaùm, tæ leä beänh môùi phaùt hieän laø
bao nhieâu?
f. Neáu chæ coù 900 trong soá 1.000 ngöôøi ban ñaàu laø vaãn tieáp tuïc soáng taïi coäng ñoàng naøy vaø ñi
khaùm beänh vaøo thaùng Gieâng 1978, caâu traû lôøi naøo trong soá caùc caâu traû lôøi treân seõ thay ñoåi?
Vaø neáu coù thay ñoåi thì thay ñoåi ra sao?
1.2 Trong moät nghieân cöùu veà thuoác laù vaø töû vong do ung thö phoåi ôû nhöõng ngöôøi trong ñoä tuoåi
55 – 64, ngöôøi ta thaáy: trong soá nhöõng ngöôøi huùt thuoác laù coù 206 tröôøng hôïp töû vong vaø thôøi
gian trong nguy cô cuûa taát caû caùc caù theå trong daân soá laø 28.663 ngöôøi – naêm. Trong soá nhöõng
ngöôøi khoâng huùt thuoác laù coù 28 tröôøng hôïp töû vong vaø thôøi gian trong nguy cô cuûa taát caû caùc caù
theå trong daân soá laø 5.720 ngöôøi – naêm. Haõy tính nguy cô töông ñoái & nguy cô qui traùch
1.3 Moät ñôït beänh sôûi xaûy ra ôû moät tröôøng tieåu hoïc coù 300 hoïc sinh. Trong tuaàn leã ñaàu tieân cuûa
thaùng 10 coù 15 ca beänh môùi trong ñoù coù 8 ca beänh vaøo ngaøy 1/10. Trong thaùng 9, coù 25 tröôøng
hôïp bò beänh trong ñoù coù 12 tröôøng hôïp vaãn coøn bò beänh cho ñeán ngaøy 1/10.
a- Tính tæ suaát hieän maéc khoaûng trong tuaàn ñaàu thaùng 10
b- Tính tæ suaát hieän maéc ñieåm vaøo ngaøy 1/10
c- Tính tæ suaát môùi maéc trong tuaàn ñaàu thaùng 10
1.4 Töø caâu 1 ñeán caâu 4, choïn caâu traû lôøi thích hôïp nhaát trong soá nhöõng caâu traû lôøi döôùi ñaây.
Chuù yù moãi caâu hoûi chæ choïn 1 caâu traû lôøi:
A. 0,015 B. 0,020 C. 0,024
D. 0,100 E. 0,118 F. 0,133
G. 0,150 H. 0,176 I. 0,750
J. 1,5 K. 6,25
1. Tính tæ suaát hieän maéc cuûa beänh cao huyeát aùp taïi moät cô sôû laøm vieäc coù 100.000 ngöôøi.
Trong soá hoï, 15.000 ngöôøi ñöôïc ghi nhaän coù beänh cao huyeát aùp trong kyø kieåm tra söùc
khoeû ban ñaàu.
10
11. 2. Theo doõi tieáp quaàn theå naøy, moãi naêm phaùt hieän 2.000 tröôøng hôïp beänh môùi. Tính tæ
suaát môùi maéc (theo ngöôøi-thôøi gian) cuûa quaàn theå neâu treân. Giaû ñònh daân soá cuûa quaàn
theå naøy coá ñònh: khoâng coù ngöôøi nhaäp cö, hay ñi khoûi hay cheát do baát kyø nguyeân nhaân
naøo.
3. Tính tæ suaát môùi maéc doàn trong 5 naêm cuûa nhöõng tröôøng hôïp beänh môùi taïi quaàn theå
treân. Giaû ñònh daân soá cuûa quaàn theå naøy coá ñònh: khoâng coù ngöôøi nhaäp cö, hay ñi khoûi
hay cheát do baát kyø nguyeân nhaân naøo.
4. Tính thôøi gian trung bình (theo naêm) cuûa beänh cao huyeát aùp ôû quaàn theå neâu treân, söû
duïng tæ suaát hieän maéc vaø môùi maéc ñaõ tính ñöôïc.
1.5 Caâu 5-6: Moät nghieân cöùu veà hieän töôïng tai bieán maïch maùu naõo ôû ngöôøi giaø bò cao huyeát
aùp ñöôïc thöïc hieän töø naêm 1986 ñeán naêm 1991. Keát quaû quan saùt treân 6 beänh nhaân ñöôïc moâ taû
trong hình veõ beân döôùi:
Choïn moät trong soá nhöõng caâu traû lôøi sau ñaây:
5. Tæ suaát hieän maéc cuûa tai bieán maïch maùu naõo trong soá nhöõng beänh nhaân naøy vaøo naêm
1988 laø:
A/ 1/6 = 0,17 B/ 2/6 = 0,33 C/ 2/5 = 0,40
D/ 3/6 = 0,50 E/ 3/5 = 0,60
6. Nguy cô bò tai bieán maïch maùu naõo sau 2 naêm trong soá nhöõng beänh nhaân naøy laø:
A/ 1/6 = 0,17 B/ 2/6 = 0,33 C/ 2/5 = 0,40
D/ 3/6 = 0,50 E/ 3/5 = 0,60
Khôûi ñaàu Keát thuùc
A
ñöôïc chaån ñoaùn cheát
B
ñi khoûi nôi ñoù
C
ñöôïc chaån ñoaùn
D
E
ñöôïc chaån ñoaùn
F
1986 1987 1988 1989 1990 1991
1.6 Trong moät cuoäc ñieàu tra söùc khoeû taïi phöôøng X, quaän Y - thöïc hieän vaøo thaùng Gieâng naêm
1990, phaùt hieän trong soá 1.000 phuï nöõ ôû ñoä tuoåi 65, coù 100 ngöôøi bò maéc beänh A. Sau 5 naêm
theo doõi, phaùt hieän theâm 200 ngöôøi khaùc maéc beänh naøy. Giaû ñònh raèng daân soá cuûa quaàn theå
naøy coá ñònh: khoâng coù ngöôøi nhaäp cö, ñi khoûi hay cheát vì beänh naøy. Tính:
a. Tæ suaát hieän maéc cuûa quaàn theå naøy vaøo thaùng Gieâng naêm 1990
b. Tæ suaát môùi maéc cuûa quaàn theå naøy trong 5 naêm
1.7 Trong moät lôùp hoïc coù 50 hoïc sinh. Vaøo ngaøy 1/10 coù 5 em xin nghæ hoïc vì bò cuùm. Cuõng
vaøo ngaøy naøy, coù 5 em bò cuùm töø 2 hoâm tröôùc nhöng vaãn chöa ñi hoïc vì chöa heát beänh. Vaøo
ngaøy 3/10 laïi coù theâm 3 em nöõa bò cuùm. Haõy tính:
11
12. 1) Tæ suaát hieän maéc beänh vaøo ngaøy 1/10
2) Tæ suaát hieän maéc beänh trong tuaàn leã ñaàu cuûa thaùng 10 (1/10 – 7/10)
3) Tính tæ suaát môùi maéc doàn vaøo ngaøy 1/10
1.8 Moät nghieân cöùu veà beänh B tieán haønh treân 12 ngöôøi ñöôïc thöïc hieän trong voøng 5 naêm cho
keát quaû nhö hình veõ sau ñaây:
Ngöôøi Naêm
1 2 3 4 5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Bò beänh Ñi nôi khaùc
a. Tính tæ suaát môùi maéc doàn sau 3 naêm vaø phaùt bieåu keát quaû
b. Tính tæ suaát môùi maéc trong 5 naêm (ñôn vò ngöôøi) vaø phaùt bieåu keát quaû
c. Tính tæ suaát môùi maéc trong 5 naêm (ñôn vò ngöôøi-thôøi gian) vaø phaùt bieåu keát quaû
12
13. SO SAÙNH TÆ SUAÁT
TS. BS. Taêng Kim Hoàng
MUÏC TIEÂU: Sau khi hoïc xong baøi naøy, hoïc vieân coù theå:
Hieåu ñöôïc theá naøo nguy cô töông ñoái, nguy cô qui traùch, phaàn traêm nguy cô qui traùch,
nguy cô qui traùch trong daân soá, phaàn traêm nguy cô qui traùch trong daân soá
Tính ñöôïc vaø dieãn giaûi ñöôïc caùc keát quaû tính toaùn caùc loaïi soá ño keå treân
--
I. MOÄT SOÁ KHAÙI NIEÄM MÔÛ ÑAÀU
1) Nguy cô (Risk): ñöôïc hieåu laø khaû naêng ñeå moät ngöôøi khoâng maéc beänh, sau khi tieáp xuùc
vôùi nhöõng yeáu toá naøo ñoù, seõ bò maéc beänh.
2) Yeáu toá nguy cô (Risk factors): Laø nhöõng yeáu toá gaén lieán vôùi vieäc taêng nguy cô maéc
beänh.
3) Tieáp xuùc (Exposure) vôùi moät yeáu toá nguy cô coù nghóa laø moät ngöôøi, tröôùc khi bò maéc
beänh, ñaõ töøng tieáp xuùc vôùi hoaëc coù (bieåu hieän) yeáu toá nghi ngôø laøm taêng nguy cô maéc beänh.
Tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô coù theå xaûy ra vaøo moät thôøi ñieåm duy nhaát (TD: tieáp xuùc vôùi tia
phoùng xaï trong moät vuï noå nhaø maùy haït nhaân) hoaëc coù theå keùo daøi trong moät thôøi gian (TD:
tieáp xuùc vôùi khoùi thuoác laù, aùnh naéng maët trôøi, bò beänh cao huyeát aùp, coù quan heä tình duïc böøa
baõi …)
4) So saùnh caùc nguy cô: Ñeå so saùnh tæ suaát môùi maéc beänh cuûa hai hay nhieàu quaàn theå –
ñaõ töøng tieáp xuùc vôùi vaøi yeáu toá nguy cô khaùc nhau, ngöôøi ta söû duïng vaøi phöông phaùp ño löôøng
söï lieân quan giöõa vieäc tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô vaø vieäc bò beänh, goïi laø caùc pheùp ño theå hieän
haäu quaû (measures of effect). Ñoù laø: nguy cô töông ñoái (Relative risk), nguy cô qui traùch
(Attributable risk), phaàn traêm nguy cô qui traùch (Attributable risk percent), nguy cô qui
traùch trong daân soá (Population attributable risk), phaàn traêm nguy cô qui traùch trong daân soá
(Population attributable fraction).
5) Trình baøy soá lieäu:
* Baûng 2 2: Ñeå tính ñöôïc caùc soá ño theå hieän söï lieân quan giöõa beänh taät vaø tieáp xuùc vôùi yeáu
toá nguy cô, ngöôøi ta thöôøng trình baøy caùc soá lieäu döôùi daïng baûng 2 2 – töùc laø 2 doøng vaø 2 coät
– ñeå theå hieän vieäc coù hay khoâng coù tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô vaø coù hay khoâng coù beänh, theo
nhö baûng 1 (trang sau):
* Baûng daïng naøy coù theå ñöôïc duøng ñeå trình baøy soá lieäu trong nghieân cöùu beänh chöùng (case–
control study) hoaëc nghieân cöùu ñoaøn heä (cohort study) maø khoaûng thôøi gian theo doõi caùc caù
theå ñeàu ñoàng nhaát. Ñoái vôùi nghieân cöùu ñoaøn heä maø khoaûng thôøi gian theo doõi caùc caù theå
khoâng ñoàng nhaát töùc laø duøng ñôn vò “ngöôøi thôøi gian” (thay vì duøng ñôn vò laø ngöôøi), baûng 2
2 cuõng ñöôïc duøng ñeå trình baøy soá lieäu nhöng coù moät ít thay ñoåi trong caùch trình baøy (xem
baûng 2 – ta thaáy: 2 oâ b & d ñöôïc boû troáng)
13
14. Baûng 1: Caùch trình baøy soá lieäu trong nghieân cöùu beänh-chöùng hay nghieân cöùu ñoaøn heä baèng
baûng 2 2
Beänh
Coù Khoâng Toång soá
Coù a b a+b
Tieáp xuùc Khoâng c d c+d
Toång soá a+c b+d a+b+c+d
Baûng 2: Caùch trình baøy soá lieäu trong ñoaøn heä theo ngöôøi thôøi gian (person-time)
Beänh Ñôn vò
Ngöôøi-thôøi gian
Coù Khoâng
Coù a - PY1
Tieáp xuùc Khoâng c - PY0
Toång soá a+c -
II. NGUY CÔ TÖÔNG ÑOÁI
Nguy cô töông ñoái (Relative risk – RR) hay coøn goïi tæ soá nguy cô (Risk ratio) laø tæ soá giöõa
tæ suaát môùi maéc ôû nhoùm coù tieáp xuùc (Ie) vôùi tæ suaát môùi maéc ôû nhoùm khoâng tieáp xuùc (Io). Nguy
cô töông ñoái giuùp öôùc löôïng möùc ñoä lieân quan giöõa vieäc tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô vaøtình
traïng bò beänh, hay noùi caùch khaùc cho chuùng ta bieát nguy cô bò beänh cao gaáp bao nhieâu laàn khi
moät ngöôøi coù tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô so vôùi ngöôøi khoâng tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô.
Nguy cô töông ñoái ñöôïc tính baèng tæ soá giöõa tæ suaát môùi maéc cuûa nhoùm coù tieáp xuùc vôùi yeáu toá
nguy cô vaø tæ suaát môùi maéc cuûa nhoùm khoâng tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô, theo coâng thöùc nhö
sau:
Ie
RR = __
Io
Neáu trong nghieân cöùu, tæ suaát môùi maéc doàn ñöôïc söû duïng thì nguy cô töông ñoái seõ laø:
Ie CIe a/a+b
RR = __ = = _______
Io CIo c/c+d
Neáu trong nghieân cöùu, tæ suaát môùi maéc (maät ñoä) ñöôïc söû duïng thì nguy cô töông ñoái seõ laø:
Ie IDe a/ PY1
RR = __ = __ = ______
Io IDo c/ PY0
TD: Ta coù (xem hình veõ ôû trang sau)
- Tæ suaát cheát do ung thö phoåi ôû nhöõng ngöôøi huùt thuoác (Ie) laø: 0,96/1.000/naêm
- Tæ suaát cheát do ung thö phoåi ôû nhöõng ngöôøi khoâng huùt thuoác (Io) laø: 0,07/1.000/naêm
14
15. - Tæ leä ngöôøi huùt thuoác laù (Prevalence) (Pe) laø 56%
- Tæ suaát cheát toaøn boä do ung thö phoåi (IT) laø: 0,56/1.000/naêm
Töø TD naøy, nguy cô töông ñoái seõ laø:
0,96/1.000/naêm
RR = ______________ = 13,7
0,07/1.000/naêm
Ta coù theå phaùt bieåu raèng: Ngöôøi huùt thuoác laù coù nguy cô bò ung thö phoåi cao gaáp 13,7 laàn so vôùi
ngöôøi khoâng huùt thuoác laù.
* Nhöõng tröôøng hôïp coù theå xaûy ra:
- RR = 1 => tæ suaát môùi maéc trong nhoùm tieáp xuùc vaø nhoùm khoâng tieáp xuùc khoâng khaùc nhau
=> Khoâng coù moái lieân heä giöõa tieáp xuùc vaø beänh
- RR > 1 => Coù söï keát hôïp döông tính giöõa tieáp xuùc vaø beänh, nghóa laø coù sö gia taêng nguy cô
maéc beänh trong nhoùm coù tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô.
- RR < 1 => Yeáu toá nguy cô mang yù nghóa moät yeáu toá baûo veä => Coù söï giaûm nguy cô maéc
beänh trong nhoùm tieáp xuùc. TD: Chích vaccin laøm giaûm nguy cô bò beänh
III. NGUY CÔ QUI TRAÙCH
Nguy cô qui traùch (Attributable risk – AR) hay coøn goïi laø nguy cô sai bieät (Risk
difference – RD) ño löôøng haäu quaû tuyeät ñoái cuûa vieäc tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô ôû nhoùm coù
tieáp xuùc so vôùi nhoùm khoâng tieáp xuùc. Noùi caùch khaùc, nguy cô qui traùch laø nguy cô theâm vaøo
khaû naêng bò beänh cuûa ngöôøi tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô so vôùi ngöôøi khoâng tieáp xuùc vôùi yeáu
toá nguy cô. Nguy cô qui traùch ñöôïc tính baèng söï sai bieät giöõa tæ suaát môùi maéc cuûa nhoùm tieáp
xuùc vaø tæ suaát môùi maéc cuûa nhoùm khoâng tieáp xuùc, theo coâng thöùc nhö sau:
AR = Ie – Io
Trong ñoù: AR = nguy cô qui traùch
Ie = tæ suaát môùi maéc ôû nhöõng ngöôøi tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô
Io = tæ suaát môùi maéc ôû nhöõng ngöôøi khoâng tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô
Vì tæ suaát môùi maéc ñöôïc theå hieän baèng hai coâng thöùc: tæ suaát môùi maéc doàn vaø tæ suaát môùi
maéc (theo ñôn vò ngöôøi – thôøi gian) neân nguy cô qui traùch coù theå ñöôïc tính baèng söï khaùc
bieät giöõa tæ suaát môùi maéc doàn hoaëc tæ suaát môùi maéc (theo ñôn vò ngöôøi – thôøi gian) giöõa
hai nhoùm ngöôøi coù tieáp xuùc vaø khoâng tieáp xuùc.
AR = CIe – CIo hoaëc AR = IDe – IDo
TD: xem laïi TD treân, nguy cô qui traùch AR = 0,96/1.000/naêm – 0,07/1.000/naêm =
0,89/1.000/naêm (xem hình veõ)
Ta coù theå phaùt bieåu raèng: 0,89/1.000/naêm laø tæ suaát töû vong vì ung thö phoåi ñöôïc qui cho vieäc
huùt thuoác laù gaây ra. Noùi caùch khaùc, neáu loaïi boû ñöôïc vieäc huùt thuoác laù thì haøng naêm tæ suaát töû
vong do ung thö phoåi trong nhoùm ngöôøi huùt thuoác laù coù theå giaûm ñi 0,89/1.000.
15
16. 0,96/1.000/naêm
Nguy cô qui traùch
AR = Ie - Io
= 0,96/1.000 –
0,07/1.000 = 0,89/1.000
0,07/1.000/naêm
K phoåi/huùt thuoác K phoåi/khoâng huùt thuoác
* Nhöõng tröôøng hôïp coù theå xaûy ra:
- AR = 0 => Khoâng coù moái lieân heä giöõa tieáp xuùc vaø beänh vì khoâng coù söï khaùc bieät giuõa tæ
suaát môùi maéc beänh trong nhoùm tieáp xuùc vaø nhoùm khoâng tieáp xuùc
- AR > 0 => Coù moái lieân heä giöõa tieáp xuùc vaø beänh : Soá tröôøng hôïp beänh trong nhoùm tieáp
xuùc coù theå ñöôïc loaïi boû neáu söï tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô ñöôïc loaïi boû
IV. PHAÀN TRAÊM NGUY CÔ QUI TRAÙCH
Vì khoâng phaûi taát caû nhöõng ngöôøi maéc beänh ñeàu laø do tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô neân
trong dòch teã hoïc, ngöôøi ta phaûi tính phaàn traêm nguy cô qui traùch (Attribitable risk percent)
hay tæ leä qui traùch (Attributable proportion) nhaèm tìm ra thaät söï coù bao nhieâu phaàn traêm ngöôøi
bò beänh laø do tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô. Noùi caùch khaùc, phaàn traêm nguy cô qui traùch duøng ñeå
öôùc löôïng bao nhieâu phaàn traêm beänh trong nhoùm tieáp xuùc coù theå phoøng ngöøa ñöôïc baèng cacùh
loaïi boû söï tieáp xuùc. Phaàn traêm nguy cô qui traùch ñöôïc tính baèng pheùp chia cuûa nguy cô qui
traùch cho tæ suaát môùi maéc beänh ôû nhoùm tieáp xuùc, theo coâng thöùc:
ARP = AR/Ie
TD: trôû laïi TD treân, phaàn traêm nguy cô qui traùch:
0,89/1.000/naêm
ARP = ______________ = 0,93 100 = 93%
0,96/1.000/naêm
16
17. Ta coù theå phaùt bieåu: Neáu huùt thuoác laù gaây ra ung thö phoåi thì 93% tröôøng hôïp ung thö phoåi
trong nhoùm ngöôøi huùt thuoác coù theå loaïi boû ñöôïc neáu ngöng huùt thuoác laù
V. NGUY CÔ QUY TRAÙCH TRONG DAÂN SOÁ
Nguy cô quy traùnh trong daân soá (Population Attributable Risk – PAR) duøng ñeå öôùc löôïng tæ
suaát beänh doâi ra (vöôït hôn) trong daân soá do tieáp xuùc vôùi beänh so vôùi khoâng tieáp xuùc vôùi beänh.
Nguy cô quy traùch trong daân soá ñöôïc tính baèng tæ suaát beänh trong daân soá tröø ñi tæ suaát beänh
trong nhoùm khoâng tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô, theo coâng thöùc nhö sau:
PAR = Ip - Io
Nguy cô quy traùch trong daân soá coøn coù theå ñöôïc tính baèng tích soá cuûa nguy cô quy traùch
vôùi tæ leä ngöôøi tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô trong daân soá (Pe):
PAR = (AR) x (Pe)
TD: trôû laïi TD treân, nguy cô quy traùch trong daân soá PAR = 0,89/1.000/naêm 0,56 =
0,50/1.000/naêm.
Ta phaùt bieåu: Neáu vieäc huùt thuoác laù ñöôïc loaïi boû, thì haøng naêm tæ suaát töû vong do ung thö phoåi
trong daân soá coù theå giaûm ñi 0,50/1.000
VI. PHAÀN TRAÊM NGUY CÔ QUI TRAÙCH TRONG DAÂN SOÁ
Phaàn traêm nguy cô qui traùch trong daân soá (Population Attributable Fraction – PAF) phaûn
aùnh tæ leä beänh trong daân soá xaûy ra laø do phoái hôïp vôùi yeáu toá nguy cô. Nhö treân ñaõ trình baøy, vì
khoâng phaûi taát caû nhöõng ngöôøi beänh ñeàu laø do tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô neân nguy cô qui
traùch trong daân soá nhaèm tìm ra thaät söï coù bao nhieâu phaàn traêm ngöôøi trong daân soá bò beänh laø
do tieáp xuùc vôùi yeáu toá nguy cô. Noùi caùch khaùc, phaàn traêm nguy cô qui traùch trong daân soá duøng
ñeå öôùc löôïng bao nhieâu phaàn traêm beänh taät trong daân soá ñöôïc qui traùch cho tieáp xuùc hay bao
nhieâu phaàn traêm beänh taät trong daân soá coù theå phoøng ngöøa ñöôïc baèng caùch loaïi boû söï tieáp xuùc.
Phaàn traêm nguy cô qui traùch trong daân soá ñöôïc tính baèng pheùp chia cuûa nguy cô qui traùch
trong daân soá cho tyû suaát môùi maéc trong daân soá, theo coâng thöùc nhö sau:
PAF = PAR/IP
TD: trôû laïi TD treân, phaàn traêm nguy cô qui traùch trong daân soá
0,50/1.000/naêm
PAF = ______________ = 0,89 100 = 89%
0,56/1.000/naêm
Ta coù theå phaùt bieåu raèng: Neáu huùt thuoác laù gaây ra ung thö phoåi thì 89% tröôøng hôïp ung thö
phoåi trong daân soá coù theå loaïi boû ñöôïc neáu ngöng huùt thuoác laù
17
18. TAØI LIEÄU THAM KHAÛO
1. Fletcher R.H., Fletcher S.W., Wagner E.H. Clinical epidemiology – the essentials.
Baltimore, Williams & Wilkins, 1988: 91 – 101.
2. Hennekens C.H., Buring J.E. Epidemiology in Medicine. Boston, Little Brown Company,
1987: 77 – 96.
3. Jekel J.F., Elmore J.G., Katz D.L. Epidemiology, Biostatistics and Preventive Medicine.
Philadelphia, W.B. Saunders Company, 1996: 75 – 82.
4. Kenneth J.R. Modern Epidemiology. Boston, Little Brown Company, 1986: 35 – 39.
5. Kleinbaum D.G., Kupper L.L. Epidemiologic research: Principles and quantitative
methods. New York, Van Nostrand Reinhold, 1982:150 – 168.
BÀI TẬP
3.1 Trong moät nhaø maùy coù ñieàu kieän laøm vieäc raát oàn aøo, coâng nhaân ñöôïc cung caáp vaø ñöôïc
khuyeán caùo ñeo caùc nuùt tai. Moät nhaø veä sinh moâi tröôøng lao ñoäng khi kieåm tra nhaø maùy naøy
ñaõ phaùt hieän ra 100 trong soá 500 coâng nhaân khoâng ñeo nuùt tai vì hoï caûm thaáy böïc boäi, khoù
chòu khi ñeo. Khi cho taát caû coâng nhaân ñi kieåm tra thính löïc thì phaùt hieän 16 ngöôøi coù ñeo nuùt
tai vaø 40 ngöôøi khoâng ñeo nuùt tai bò maát khaû naêng nghe. Taát caû nhöõng ngöôøi naøy ñeàu coù thính
löïc bình thöôøng khi ñöôc khaùm söùc khoeû vaøo 4 naêm tröôùc – luùc nhaø maùy môùi thaønh laäp.
a. Tính nguy cô bò maát khaû naêng nghe ñöôïc qui traùch cho vieäc khoâng ñeo nuùt tai?
b. Tính tæ leä bò maát khaû naêng nghe trong soá nhöõng ngöôøi khoâng ñeo nuùt tai ñöôïc qui traùch cho
vieäc khoâng ñeo nuùt tai?
c. Tính tæ leä bò maát khaû naêng nghe trong toaøn theå coâng nhaân ñöôïc qui traùch cho vieäc khoâng
ñeo nuùt tai?
d. Tính nguy cô töông ñoái cuûa vieäc khoâng ñeo nuùt tai so vôùi ñeo nuùt tai?
3.2 Theo doõi nguy cô töû vong do beänh tim maïch ôû nhöõng ngöôøi coù noàng ñoä cholesterol trong
maùu cao, ngöôøi ta thaáy keát quaû nhö sau:
Soá TH töû vong Thôøi gian trong nguy cô (ngöôøi-naêm)
201 – 240 mg/dL 26 36.581
200 mg/dL 14 68.239
a/- Töø nguy cô töông ñoái tính ñöôïc khi döïa vaøo baûng treân, em coù theå keát luaän ñöôïc gì veà nguy
cô töû vong ôû nhöõng ngöôøi coù noàng ñoä cholesterol/maùu cao
b/- Haõy tính nguy cô qui traùch vaø phaùt bieåu keát quaû
c/- Haõy tính phaàn traêm nguy cô qui traùch trong nhoùm ngöôøi coù noàng ñoä cholesterol/maùu cao
3.3 Trong moät nghieân cöùu nhaèm tìm moái töông quan giöõa vieäc huùt thuoác laù vaø tình traïng bò
beänh tim maïch, coù 1.000 ngöôøi ñaøn oâng trong ñoä tuoåi 35-44 ñöôïc môøi tham döï. Qua vieäc hoûi
beänh söû, ngöôøi ta phaùt hieän 200 trong soá nhöõng ngöôøi naøy Coù beänh cao huyeát aùp. Sau 15 naêm
18
19. theo doõi, trong nhoùm nhöõng ngöôøi cao huyeát aùp coù 30 ngöôøi bò beänh tim maïch, trong khi chæ
24 ngöôøi trong nhoùm khoâng cao huyeát aùp bò maéc beänh.
a. Tính nguy cô töông ñoái vaø phaùt bieåu keát quaû
b. Tính nguy cô qui traùch vaø phaùt bieåu keát quaû
c. Tính phaàn traêm nguy cô qui traùch vaø phaùt bieåu keát quaû
19
20. MOÁI LIEÂN HEÄ NHAÂN – QUAÛ
TS. BS. Taêng Kim Hoàng
MUÏC TIEÂU: Sau khi hoïc xong baøi naøy, hoïc vieân coù theå:
giaûi thích ñöôïc söï khaùc nhau giöõa nguyeân nhaân ñôn, nguyeân nhaân phöùc, nguyeân nhaân caàn,
nguyeân nhaân ñuû
keå ra ñöôïc caùc yeáu toá ñeå khaúng ñònh 1 moái lieân heä laø lieân quan nhaân quaû
--
I. KHAÙI NIEÄM VEÀ NGUYEÂN NHAÂN
Trong y hoïc, vieäc hieåu bieát veà nguyeân nhaân cuûa beänh khoâng chæ coù vai troø quan troïng
trong vieäc phoøng ngöøa maø coøn coù yù nghóa trong vieäc chaån ñoaùn vaø ñieàu trò.
Nguyeân nhaân cuûa moät beänh coù theå laø moät bieán coá, moät tình traïng, moät söï phoái hôïp cuûa
nhieàu yeáu toá – ñoùng vai troø quan troïng trong vieäc sinh ra beänh taät. Hieåu moät caùch logic, moät
nguyeân nhaân phaûi ñi tröôùc moät beänh.
Moät nguyeân nhaân coù theå ñoùng vai troø laø nguyeân nhaân ñuû khi vôùi söï coù maët cuûa nguyeân
nhaân naøy, moät beänh chaéc chaén seõ ñöôïc sinh ra hay khôûi phaùt; hoaëc coù theå laø nguyeân nhaân caàn
neáu nhö khi vaéng maët nguyeân nhaân naøy, moät beänh khoâng theå xaûy ra. Nguyeân nhaân ñuû thöôøng
khoâng chæ laø moät nguyeân nhaân ñôn maø thöôøng goàm nhieàu thaønh phaàn (nguyeân nhaân phöùc).
Vieäc tìm ra vi sinh vaät cuûa Pasteur ñaõ ñöa Henle, sau ñoù laø Koch phaùt trieån ra nhöõng
quy taéc sau ñaây ñeå xaùc ñònh vi sinh vaät coù phaûi laø nguyeân nhaân cuûa beänh khoâng:
Vi sinh vaät phaûi hieän dieän trong moãi tröôøng hôïp beänh
Vi sinh vaät phaûi ñöôïc phaân laäp vaø taêng tröôûng trong moâi tröôøng tinh khieát
Vi sinh vaät phaûi gaây ra moät beänh ñaëc hieäu khi nhieãm vaøo moät ñoäng vaät naøo ñoù
Vi sinh vaät sau ñoù phaûi ñöôïc phaùt hieän vaø nhaän daïng töø ñoäng vaät naøy
Tuy nhieân, trong haàu heát caùc beänh, nhieãm truøng cuõng nhö khoâng nhieãm truøng, nhöõng
quy taéc cuûa Koch khoâng ñuû ñeå xaùc ñònh nguyeân nhaân. Moät beänh coù theå laø do nhieàu nguyeân
nhaân gaây ra, vaø ngöôïc laïi moät nguyeân nhaân coù theå gaây ra nhieàu beänh. Ví duï: vieäc huùt thuoác laù
coù theå gaây ra ung thö phoåi, beänh phoåi taét ngheõn maõn tính, loeùt daï daøy, ung thö baøng quang, vaø
beänh maïch vaønh v.v… Ngöôïc laïi, beänh maïch vaønh coù theå do nhieàu nguyeân nhaân gaây ra nhö:
vieäc huùt thuoác laù, cao huyeát aùp, taêng cholesterol/maùu v.v… Ngoaøi ra, beänh maïch vaønh cuõng coù
theå xaûy ra ngay caû khi khoâng coù söï hieän dieän cuûa caùc yeáu toá nguy cô keå treân.
Thoâng thöôøng, nhieàu yeáu toá hoaït ñoäng cuøng vôùi nhau ñeå sinh ra beänh. Söï phoái hôïp naøy
taïo ra caùi goïi laø “maïng löôùi nhaân quaû” (web of causation).
II. MOÁI LIEÂN HEÄ NHAÂN QUAÛ:
Sô ñoà ñaùnh giaù moái lieân heä giöõa moät yeáu toá coù theå laø nguyeân nhaân vaø moät keát quaû nhö sau:
Moät moái lieân heä quan saùt thaáy ñöôïc
20
21. Coù theå laø do nhöõng sai leäch do ño
löôøng (measurement bias) hay do
choïn löïa caù theå nghieân cöùu
(selection bias) ñöa ñeán khoâng?
Khoâng
Coù theå laø do caùc yeáu toá gaây
nhieãu (confounding factors) ñöa
ñeán khoâng?
Khoâng
Coù phaûi xaûy ra ngaãu nhieân (chance)
khoâng?
Coù theå laø khoâng
Coù theå laø nguyeân nhaân khoâng?
Aùp duïng caùc tieâu chuaån ñeå xeùt
WHO 92338
21
22. CAÙC TIEÂU CHUAÅN ÑEÅ QUYEÁT ÑÒNH MOÄT MOÁI LIEÂN QUAN NHAÂN QUAÛ
(Tieâu chuaån ñaùnh giaù cuûa Bradford Hill – 8 tieâu chuaån)
1) Phaûi coù moái lieân heä veà maët thôøi gian giöõa nguyeân nhaân vaø keát quaû
Hieån nhieân, nguyeân nhaân phaûi xaûy ra tröôùc haäu quaû. Ñieàu naøy khoâng phaûi luùc naøo cuõng
xaûy ra moät caùch roõ raøng nhö chuùng ta nghó. Ví duï: Chuùng ta quan saùt thaáy coù moái lieân heä giöõa
löôïng chì coù trong cô theå cuûa nhöõng ñöùa treû nhoû vaø chæ soá thoâng minh (IQ) thaáp, vaäy thì caùi
naøo xaûy ra tröôùc:
- Vì treû coù tieâu thuï moät löôïng chì trong cô theå neân sau naøy chæ soá thoâng minh thaáp.
Hay:
- Vì treû coù chæ soá thoâng minh thaáp (neân hay “aên dô” – aên thöùc aên rôi döôùi ñaát) do ñoù
(voâ tình) tieâu thuï moät löôïng chì trong cô theå.
2) Ñoä maïnh cuûa söï phoái hôïp
Neáu coù söï phoái hôïp maïnh giöõa moät yeáu toá coù theå laø nguyeân nhaân vaø moät haäu quaû – theå
hieän baèng nguy cô töông ñoái (relative risk) hay tæ soá cheânh (odds ratio) lôùn – thì coù nhieàu khaû
naêng moái lieân heä naøy laø moái lieân heä nhaân quaû.
Ví duï: nhöõng ngöôøi coâng nhaân tieáp xuùc vôùi Benzene coù nguy cô bò Leukaemia cao gaáp
5 ñeán 25 laàn ngöôøi khoâng tieáp xuùc. Baèng chöùng naøy cho thaáy coù moät moái lieân heä maïnh meõ.
Ngöôïc laïi neáu keát quaû khaûo saùt cho bieát nguy cô cuûa ngöôøi thôï ngaønh thuoäc da chæ cao gaáp 1,5
laàn so vôùi ngöôøi khoâng tieáp xuùc thì ñieàu naøy cho thaáy moái lieân heä naøy keùm coù khaû naêng chaéc
chaén laø moái lieân heä nhaân – quaû.
3) Moái lieân heä ñaùp öùng theo lieàu (dose – response relationship)
Vieäc thay ñoåi veà löôïng cuûa nguyeân nhaân ñöa ñeán vieäc thay ñoåi veà löôïng cuûa haäu quaû.
Ví duï: nguy cô bò ung thö phoåi gia taêng theo soá ñieáu thuoác huùt moãi ngaøy.
Cho duø moái quan heä ñaùp öùng theo lieàu laø moät baèng chöùng toát veà moái quan heä nhaân
quaû, nhaát laø khi ñi keøm vôùi moät RR hay OR lôùn, nhöng vaãn khoâng loïai tröø ñöôïc ñaây laø saûn
phaåm cuûa yeáu toá gaây nhieãu
4) Söï phoái hôïp nghòch ñaûo
Moät yeáu toá coù nhieàu khaû naêng laø nguyeân nhaân cuûa moät beänh khi vieäc loaïi boû noù daãn
ñeán vieäc giaûm nguy cô bò beänh. Ví duï: Boû huùt thuoác laù laøm giaûm nguy cô bò ung thö phoåi.
Töông töï, neáu chæ caên cöù treân moái quan heä nghòch ñaûo maïnh ñeå keát luaän moái quan heä
nhaân-quaû thì ngöôøi nghieân cöùu coù theå bò sai. Ví duï: Nhöõng ngöôøi coù yù muoán boû thuoác laù cuõng
coù theå mang moät soá yeáu toá khaùc hôn ngöôøi tieáp tuïc huùt thuoác laù.
5) Tính nhaát quaùn (consistency)
Khi coù nhieàu nghieân cöùu ñöôïc tieán haønh vôùi nhieàu loïai beänh nhaân khaùc nhau, vaøo
nhieàu thôøi ñieåm khaùc nhau, ôû nhieàu nôi khaùc nhau nhöng taát caû ñeàu cuøng ñi ñeán moät keát luaän
thì baèng chöùng veà moái lieân heä nhaân quaû ñöôïc cuûng coá vöõng chaéc.
6) Tính hôïp lyù veà maët sinh hoïc
Söï giaûi thích veà moái lieân heä nhaân quaû phaûi phuø hôïp vôùi kieán thöùc veà cô cheá beänh sinh
hieän ñang ñöôïc hieåu, hay vôùi keát quaû nghieân cöùu treân ñoäng vaät v.v...
7) Tính ñaëc hieäu
Tính ñaëc hieäu – töùc laø moät nguyeân nhaân chæ gaây moät haäu quaû – thöôøng gaëp trong caùc
beänh nhieãm truøng caáp hay nhöõng beänh veà gen. Caùc beänh maõn tính, thoaùi hoùa coù theå coù nhieàu
nguyeân nhaân cho cuøng moät haäu quaû, hay coù nhieàu haäu quaû cho cuøng moät nguyeân nhaân.
22
23. Söï hieän dieän cuûa tính ñaëc hieäu laø moät baèng chöùng maïnh meõ cho moái lieân heä nhaân-quaû,
nhöng khoâng coù tính ñaëc hieäu khoâng phaûi laø baèng chöùng choáng laïi moái lieân heä nhaân-quaû.
8) Tính ñoàng daïng (Analogy)
Neáu chaáp nhaän A vaø B coù moái lieân heä nhaân quaû vaø cuõng ñoàng thôøi chaáp nhaän raèng C &
D lieân heä vôùi nhau cuøng cô cheá nhö moái lieân heä cuûa A & B thì coù theå chaáp nhaän raèng C & D
cuõng coù moái lieân heä nhaân quaû. Ví duï: Chuùng ta ñaõ bieát nhöõng haäu quaû cuûa Rubella gaây ra cho
thai kyø thì cuõng coù theå chaáp nhaän (duø yeáu hôn) raèng cuõng coù theå coù nhöõng haäu quaû ñoàng daïng
(töông töï) maø nhöõng taùc nhaân töông töï (virus) gaây ra cho thai kyø.
Tuy nhieân baèng chöùng naøy khaù yeáu.
* Thieát keá nghieân cöùu (tieâu chuaån naøy ñöôïc neâu ra trong cuoán “Basic Epidemiology” do WHO
xuaát baûn naêm 1993)
Thieát keá nghieân cöùu cuõng neân ñöôïc ñöôïc xem xeùt ñeå chaáp thuaän moái lieân heä tìm thaáy
laø moái lieân heä nhaân quaû hay khoâng! Baèng chöùng toát nhaát ñeå keát luaän moái lieân heä nhaân quaû
ñöôïc ruùt ra töø nghieân cöùu thöïc nghieäm ngaãu nhieân coù ñoái chöùng (randomized controlled
trials). Nghieân cöùu ñoaøn heä (cohort studies) laø loaïi thieát keá toát keá tieáp vì khi thöïc hieän toát, caùc
sai leäch coù theå ñöôïc giaûm thieåu. Tieáp theo laø nghieân cöùu beänh chöùng (case-control studies), duø
cuõng coù choã yeáu laø coù sai leäch do choïn maãu, nhöng keát quaû töø caùc nghieân cöùu lôùn, ñöôïc thieát
keá toát cuõng coù theå cho chuùng ta baèng chöùng toát veà moái lieân heä nhaân quaû. Nghieân cöùu caét
ngang vaø nghieân cöùu töông quan chöùng minh veà moái lieân heä nhaân quaû khaù yeáu.
* ÑAÙNH GIAÙ CAÙC BAÈNG CHÖÙNG COÙ ÑÖÔÏC ÑEÅ COÙ KEÁT LUAÄN VEÀ MOÁI QUAN HEÄ
NHAÂN-QUAÛ (theo “Basic Epidemiology” do WHO xuaát baûn naêm 1993)
Khi ñaùnh giaù nhieàu khía caïnh khaùc nhau ñeå keát luaän veà moái quan heä nhaân quaû theo caùc tieâu
chuaån neâu treân, moái lieân heä veà maët thôøi gian giöõa nguyeân nhaân vaø keát quaû laø yeáu toá caàn thieát;
moät khi yeáu toá naøy ñaõ coù roài thì caùc tieâu chuaån sau ñöôïc xem laø “naëng kyù” nhaát: Tính hôïp lyù
veà maët sinh hoïc, Tính nhaát quaùn, vaø Moái lieân heä ñaùp öùng theo lieàu (dose – response
relationship).
Khaû naêng laø moái lieân heä nhaân quaû caøng cao khi coù nhieàu baèng chöùng khaùc nhau nhöng ñöa
ñeán cuøng moät keát luaän. Baèng chöùng töø caùc nghieân cöùu ñöôïc thieát keá toát laø raát quan troïng, nhaát
laø khi caùc nghieân cöùu naøy thöïc hieän ôû nhieàu nôi khaùc nhau nhöng cho ra keát quaû gioáng nhau.
--------------------------------------------------------------------------------------------
TAØI LIEÄU THAM KHAÛO
1. David C., Ian G., Richard H. Epidemiology. Sidney, University of New South Wales Press Ltd.,
1994.
2. Fletcher R.W., Fletcher S.W. Clinical Epidemiology. Philadelphia, Lippincott Williams & Wilkins,
2005.
3. Greenberg R.S., Daniels S.R., Flanders W.D., Eley J.W., Boring J.R. Medical epidemiology. New
Jersey, Prentice-Hall International, Inc., 2005.
4. Hennekens C.H., Buring J.E. Epidemiology in Medicine. Boston, Little Brown Company, 1987.
5. R. Beaglehole, R. Bonita, and T. Kjellstrom. Basic Epidemiology. WHO, 1993.
23