Các thiết kế nghiên cứu

Bài viết Các thiết kế nghiên cứu thuộc chủ đề về Hỏi Đáp thời gian này đang được rất nhiều bạn quan tâm đúng không nào !! Hôm nay, Hãy cùng https://hlink.vn/hoi-dap/ tìm hiểu Các thiết kế nghiên cứu trong bài viết hôm nay nhé ! Các bạn đang xem chủ đề về : “Các thiết kế nghiên cứu”

Đánh giá về Các thiết kế nghiên cứu

Xem nhanh

Chính thông điệp

Lựa chọn phù hợp thống kê thiết kế là một cơ bản trong một chương trình học dịch .

Mỗi thiết kế thống kê đều có điểm mạnh và điểm yếu riêng.

Các nhà dịch tễ học cần xem lại toàn bộ sai số và nhiễu, và cố gắng làm hạn chế chúng.

Các vấn đề đạo đức là rất quan trọng trong dịch tễ học, tương đương trong các ngành khoa học khác.

✅ Mọi người cũng xem : bệnh tâm thần kinh là gì

Quan sát và thực nghiệm

các nghiên cứu dịch tễ học có thể được phân loại thành quan sát hoặc thực nghiệm. những loại thiết kế nghiên cứu dùng rộng rãi nhất được trình bày ở bảng 3.1 cùng với các tên gọi thay thế và đơn vị nghiên cứu khác nhau. Các khái niệm ở cột bên trái được sử dụng trong suốt cuốn sách này.

Bảng 3.1: những loại thống kê dịch tễ học

Loại thống kê	Tên gọi khác	Đơn vị nghiên cứu
các nghiên cứu quan sát
các nghiên cứu mô tả
các nghiên cứu phân tích
Sinh thái	Tương quan	Các quần thể
Cắt ngang	Hiện mắc	Các cá thể
Bệnh – chứng	Bệnh – tham chiếu	Các cá thể
Thuần tập	Theo dõi	Các cá thể
các nghiên cứu thực nghiệm	các nghiên cứu can thiệp
Các thử nghiệm ngẫu nhiên có  đối chứng	Các thử nghiệm lâm sàng	Các cá thể
Các thử nghiệm cụm ngẫu nhiên có đối chứng		Các nhóm
Thử nghiệm thực địa
Thử nghiệm cộng đồng	nghiên cứu can thiệp tại cộng đồng	Người khoẻ Cộng đồng

các thống kê quan sát

các nghiên cứu quan sát cho phép mọi sự kiện diễn ra theo một cách tự nhiên: nhà nghiên cứu đo lường nhưng không can thiệp. Chúng bao gồm các thống kê có khả năng được gọi là mô tả hoặc phân tích:

Một nghiên cứu mô tả được giới hạn trong việc mô tả sự xuất hiện của một bệnh trong một quần thể và thường là bước đầu tiên trong một điều tra dịch tễ học

Một thống kê phân tích đi xa hơn bằng việc phân tích các mối liên hệ giữa tình trạng sức khoẻ và các biến khác.

Khác với các thống kê mô tả dễ dàng nhất, hầu hết các thống kê dịch tễ học đều đặn có đặc tính phân tích. các thống kê mô tả đơn thuần rất hiếm, nhưng số liệu mô tả trong các báo cáo nghiên cứu y tế là một nguồn dữ liệu hữu ích của các ý tưởng cho các nghiên cứu dịch tễ học.

Các thông tin mô tả hạn chế (ví dụ như mô tả một loạt trường hợp) trong đó các đặc điểm của một vài bệnh nhân với một bệnh đặc biệt được mô tả nhưng không được so sánh với một quần thể tham chiếu, thường khởi xướng cho các nghiên cứu dịch tễ học chi tiết hơn. Ví dụ, việc mô tả bốn nam thanh niên với các triệu chứng hiếm gặp trước đây của bệnh viêm phổi vào năm 1981 là bước đầu tiên trong một loạt các thống kê dịch tễ học về một tình trạng bệnh mà sau này được biết là Hội chứng suy giảm miễn dịch mắc phải (AIDS).

các nghiên cứu thực nghiệm

các nghiên cứu thực nghiệm hay can thiệp liên quan đến một cố gắng tích cực để thay đổi một yếu tố quyết liệt bệnh – ví dụ như một phơi nhiễm hoặc một hành vi – hoặc là tiến trình của một bệnh thông qua điều trị, và tương đương với thiết kế thử nghiệm trong các ngành khoa học khác. tuy nhiên, chúng có một vài Giảm, do sức khoẻ của những người trong nhóm nghiên cứu có khả năng bị đe doạ. Các thiết kế nghiên cứu thực nghiệm chính bao gồm:

Các thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng sử dụng bệnh nhân làm đối tượng thống kê (thử nghiệm lâm sàng)

Các thử nghiệm thực địa trong đó thành viên tham gia là những người khoẻ mạnh, và

Các thử nghiệm cộng đồng trong đó các thành viên tham gia là chính các cộng đồng.

Trong tất cả các nghiên cứu dịch tễ học một điều cơ bản là phải có một định nghĩa rõ ràng về trường hợp bệnh được điều tra bằng cách mô tả các triệu chứng, các dấu hiệu hoặc các đặc tính khác chỉ rõ rằng một người có bệnh. Một định nghĩa rõ ràng về một người bị phơi nhiễm cũng rất quan trọng. Định nghĩa này cần bao gồm tất cả những đặc tính chỉ rõ một người đang bị phơi nhiễm với một yếu tố nghi ngờ. Nếu không có các định nghĩa rõ ràng về bệnh và phơi nhiễm, rất khó để diễn giải số liệu từ một nghiên cứu dịch tễ học.

✅ Mọi người cũng xem : trân trọng có nghĩa là gì

Dịch tễ học quan sát

✅ Mọi người cũng xem : bê tông ly tâm dự ứng lực là gì

các nghiên cứu mô tả

Một định nghĩa dễ dàng tình trạng sức khoẻ của một cộng đồng, dựa trên số liệu thường nhật sẵn có hoặc số liệu lấy từ các điều tra đặc biệt được mô tả ở Chương 2, thường là bước đầu tiên  trong một điều tra dịch tễ học. Ở rất nhiều quốc gia loại nghiên cứu này do trung tâm quốc gia về thống kê y tế thực hiện. các nghiên cứu mô tả nghèo nàn không dùng để phân tích các mối LH giữa phơi nhiễm và kết quả. Chúng thường dựa vào các nghiên cứu tử vong và có khả năng kiểm tra những loại tử vong theo tuổi, giới, hoặc dân tộc trong những khoảng thời gian đặc biệt hoặc trong các quốc gia khác nhéu.

Một ví dụ kinh điển của số liệu mô tả được biểu diễn ở Hình 3.1, thể hiện loại hình tử vong mẹ ở Thuỵ Điển từ giữa thế kỷ mười tám, cho biết các tỷ suất tử vong mẹ trên 100.000 trẻ sinh ra sống.2 Số liệu này có thể có giá trị cao khi xác định các yếu tố gây ra chiều hướng thấp xuống như vậy. Việc nghiên cứu những thay đổi ngay trong các điều khó khăn sống của phụ nữ vào những năm 1860 và 1870 mà có khả năng gây ra ra sự tăng tạm thời tỷ suất tử vong mẹ tại thời điểm đó là điều đáng quan tâm. Trên thực tế, đó là thời gian mà Thuỵ Điển ở trong tình trạng rất nghèo đói và gần một triệu cư dân Thuỵ Điển phải di cư; hầu hết chuyển sang Hợp chủng quốc Hoa Kỳ. 

Hình 3.1. Các tỷ suất tử vong tại Thuỵ Điển, 1750–19752

Hình 3.2 cũng dựa trên thống kê tử vong thường quy, là một ví dụ về sự thay đổi các tỷ suất tử vong của bệnh tim theo thời gian tại sáu quốc gia. Hình này cho thấy rằng các tỷ suất tử vong do bệnh tim hạn chế tới 70% trong 3 thập kỉ vừa qua tại một vài quốc gia, bao gồm Úc, Canada, Vương quốc Anh và Hợp chủng quốc Hoa Kỳ. Nhưng trong cùng một thời gian, các tỷ lệ ở các quốc gia khác nhéu – ví dụ như Brazil và Liên bang Nga – có thể duy trì cùng một mức hoặc tăng.3 Bước tiếp theo trong điều tra sự khác biệt này có khả năng đòi hỏi thông tin về sự so sánh các chứng nhận tử vong, các thay đổi ngay trong tỷ lệ mới mắc và tử vong theo trường hợp bệnh, và những thay đổi về các yếu tố nguy cơ mà các quần thể liên quan bị phơi nhiễm.

Hình 3.2. Các tỷ suất tử vong chuẩn hoá theo tuổi do bệnh tim mạch của namtuổi từ 30 trở lên,31950–2002.

✅ Mọi người cũng xem : tập quán ăn uống là gì

thống kê sinh thái

các nghiên cứu sinh thái (hoặc tương quan) rất hữu ích cho việc hình thành giả thuyết. Trong một nghiên cứu sinh thái, các đơn vị phân tích là các nhóm người hơn là các cá thể. Ví dụ, một mối liên hệ được tìm thấy giữa mức tiêu thụ trung bình của thuốc chống hen và sự xuất hiện một số lượng tử vong vì hen cao bất thường tại các tỉnh khác nhau của New Zealand.4 Quan sát như vậy cần được kiểm định bằng việc kiểm soát tất cả các yếu tố nhiễu tiềm tàng để loại bỏ khả năng các đặc tính khác– ví dụ như mức độ trầm trọng của bệnh tại các quần thể khác nhéu– không phải là tác nhân của mối quan hệ.

Hình 3.3: Tử vong trong đợt nóng ở Pari, 20035

các nghiên cứu sinh thái cũng có khả năng được thực hiện bằng cách so sánh các quần thể tại các khu vực khác nhau trong cùng một thời điểm hoặc, trong một chuỗi thời điểm, bằng việc so sánh cùng một quần thể ở một vị trí tại các thời điểm khác nhau. Một ví dụ là nghiên cứu sinh thái dùng số liệu để vẽ sức khỏe toàn thế giới (xem Hộp 4.2). So sánh theo thời gian có khả năng làm hạn chế các yếu tố nhiễu về kinh tế xã hội, một vấn đề tiềm tàng trong các nghiên cứu sinh thái. Nếu khoảng thời gian trong nghiên cứu so sánh là rất ngắn, như trong các nghiên cứu theo ngày (Hình 3.3), yếu tỗ nhiễu hầu như bằng không do con người trong thống kê cũng đóng vai trò là đối chứng của chính họ.

Mặc dù thiết kế đơn giản và Vì vậy khá thú vị, các nghiên cứu tương quan thường rất khó diễn giải do chúng hiếm khi có khả năng xác định trực tiếp những giải thích tiềm năng khác nhau cho các kết quả. các nghiên cứu tương quan thường dựa vào số liệu thu thập cho các mục đích khác; có thể không sẵn có các số liệu về các phơi nhiễm khác nhéu và về các yếu tố kinh tế xã hội. Thêm vào đó, do đơn vị phân tích là một nhóm, có thể không có mối liên hệ thực giữa phơi nhiễm và hiệu quả tác động ở mức cá thể. Một điều hấp dẫn của nghiên cứu tương quan là số liệu có thể được sử dụng từ các quần thể với các đặc tính khác nhéu thường xuyên hoặc được lấy từ các nguồn số liệu khác nhau.

Sự gia tăng tỷ suất tử vong trong đợt nóng ở Pháp năm 2003 (Hình 3.3) tương quan với sự tăng nhiệt độ, mặc dù sự tăng ô nhiễm không khí mỗi ngày cũng đóng một vai trò quan trọng. Sự tăng tỷ suất tử vong này chủ yếu xảy ra ở những người già và nguyên nhân trực tiếp của tử vong thường được ghi lại là bệnh tim hoặc phổi.

Nguỵ biện sinh thái

Nguỵ biện sinh thái hoặc các kết quả sai số là những kết luận không phù hợp được đưa ra từ sai số của số liệu sinh thái. Sai số xảy ra vì mối quan hệ quan sát được giữa các biến ở mức độ nhóm không nhất thiết thể hiện mối LH tồn tại ở mức cá thể (xem Chương 2). Một ví dụ của nguỵ biện sinh thái được thể hiện trong Hình 3.4, đó là không có mối liên quan giữa tử vong mẹ và tình trạng thiếu người đỡ đẻ có kỹ năng ở bốn vùng phía bên phải của hình. Những suy luận sinh thái như vậy, mặc dù có Giảm, cũng có khả năng cung cấp một bước khởi đầu tốt cho các nghiên cứu dịch tễ sâu hơn về sau.

Hình 3.4. Tỷ suất tử vong sơ sinh và tử vong mẹ liên quan đến sự thiếu kỹ năng của người đỡ đẻ.6

thống kê cắt ngang

nghiên cứu cắt ngang đo lường tỷ lệ hiện mắc của bệnh và do đó thường được gọi là nghiên cứu hiện mắc. Trong thống kê cắt ngang, các đo lường phơi nhiễm và bệnh được tiến hành cùng một thời gian. Việc đánh giá các nguyên nhân trong các mối LH quan sát được trong thống kê cắt ngang không phải là đơn giản. Câu hỏi cơ bản được đặt ra là liệu phơi nhiễm có trước hay sau kết quả. Nếu số liệu phơi nhiễm được biết là đại diện cho phơi nhiễm có trước khi kết quả xảy ra, số liệu từ một thống kê cắt ngang có khả năng được coi như số liệu từ một nghiên cứu thuần tập.

nghiên cứu cắt ngang thường dễ tiến hành và ít tốn kém, hữu ích cho điều tra các phơi nhiễm là các đặc tính cố định của các cá thể, ví dụ như dân tộc hoặc nhóm máu. Trong các vụ dịch bệnh bùng nổ đột ngột, một nghiên cứu cắt ngang đo lường một vài yếu tố phơi nhiễm có khả năng là bước đầu tiên tiện nhất trong điều tra căn nguyên.

Số liệu từ các nghiên cứu cắt ngang rất hữu ích trong đánh giá các mong muốn chăm sóc y tế của các quần thể. Số liệu từ các điều tra nhắc lại sử dụng các mẫu ngẫu nhiên độc lập với các định nghĩa chuẩn hoá và các phương pháp điều tra cung cấp các chỉ số hữu ích của các chiều hướng.7,8 Mỗi điều tra cần có một mục đích rõ ràng. Các điều tra có tổng giá trị cần bộ câu hỏi được thiết kế tốt, một mẫu nghiên cứu phù hợp với kích thước đủ lớn, và một tỷ lệ tham gia cao.

thường xuyên quốc gia tiến hành các điều tra cắt ngang nhiều trên mẫu đại diện cho các quần thể của họ, tập trung vào các đặc điểm cá nhân và dân số, bệnh tật và các tập tính liên quan đến sức khoẻ. Tỷ lệ bệnh và các yếu tố nguy cơ sau đó có khả năng được xác định trong mối liên quan với tuổi, giới và dân tộc. các nghiên cứu cắt ngang về các yếu tố nguy cơ của bệnh mãn tính đã được thực hiện trên rất nhiều quốc gia (Hộp 3.1).

Hộp 3.1. Cơ sở dữ liệu thông tin toàn cầu của TCYTTG: một công cụ trực tuyến

Cơ sở dữ liệu thông tin toàn cầu của TCYTTG (http://infobase.who.int) là một kho chứa thông tin được thu thập, lưu trữ và hiển thị thông tin về các bệnh mãn tính và các yếu tố nguy cơ của các tình trạng (thừa cân/béo phì, cao huyết áp, cholesterol, uống rượu, hút thuốc lá, tiêu thụ rau/hoa quả, các hoạt động thể lực, tiểu đường) của 186 quốc gia. Cơ sở dữ liệu thông tin được thiết lập vào năm 2002 để cải thiện việc tiếp cận của các chuyên gia y tế và các nhà nghiên cứu với số liệu về các yếu tố nguy cơ của bệnh không truyền nhiễm. Các lựa chọn sau đây hiện sẵn có trên mạng: so sánh các quốc gia dùng các ước lượng của TCYTTG với các yếu tố nguy cơ tạo hồ sơ quốc gia lưu trữ những số liệu mới nhất đại diện cho quốc gia  dùng một công cụ điều tra cho tất cả các số liệu quốc gia về các yếu tố nguy cơ đặc biệt

✅ Mọi người cũng xem : kí hiệu nguyên tử là gì

 nghiên cứu bệnh – chứng

nghiên cứu bệnh – chứng cung cấp một phương pháp tương đối đơn giản để điều tra các nguyên nhân của bệnh tật, đặc biệt là các bệnh hiếm. Nó gồm những người có bệnh (hay một tình trạng sức khoẻ) mà ta quan tâm và một nhóm chứng phù hợp (nhóm so sánh hoặc  tham chiếu), gồm những người không mắc bệnh hoặc không có tình trạng sức khoẻ quan tâm. thống kê so sánh sự xuất hiện của các tác nhân có thể trong các trường hợp bệnh và các trường hợp chứng. Các nhà điều tra thu thập số liệu về sự xuất hiện bệnh tại một thời điểm và các phơi nhiễm tại thời điểm trước đó.

các thống kê bệnh – chứng là nghiên cứu dọc, đối lập với các nghiên cứu cắt ngang (Hình 3.5). các nghiên cứu bệnh – chứng đã và đang được gọi là các nghiên cứu hồi cứu vì nhà nghiên cứu xem xét ngược lại từ bệnh đến nguyên nhân có thể gây bệnh. Điều này có thể bị nhầm lẫn bởi từ hồi cứu và tiến cứu ngày càng được dùng nhiều để mô tả về tiến trình thu thập số liệu trong mối liên quan đến thời điểm hiện hành. do đó thống kê bệnh – chứng có khả năng là một thống kê hồi cứu khi tất cả các số liệu được thu thập về quá khứ hoặc tiến cứu khi việc thu thập số liệu tiếp tục tiến triển theo thời gian.  

Lựa chọn các trường hợp bệnh và các trường hợp chứng

Một thống kê bệnh – chứng bắt đầu bằng việc chọn các trường hợp bệnh, các trường hợp này nên đại diện cho tất cả các trường hợp bệnh trong một nhóm quần thể xác định. Các trường hợp bệnh được lựa chọn dựa trên tình trạng bệnh chứ không phải tình trạng phơi nhiễm. Các trường hợp chứng phải là những người không mang bệnh. Khía cạnh then chốt và thử thách nhất của các thống kê bệnh – chứng dựa trên quần thể là tìm ra một cách hiệu quả về chi phí nhất để xác định và tập hợp các trường hợp chứng.9 Nhiệm vụ điều kiện nhất là lựa chọn các trường hợp chứng sao cho đại diện về tỷ lệ phơi nhiễm cho quần thể từ đó sản nảy sinh các ca bệnh. Hơn nữa, sự lựa chọn các trường hợp chứng và bệnh không được tác động bởi tình trạng phơi nhiễm, tình trạng phơi nhiễm phải được xác định theo cách như nhau cho cả nhóm chứng và bệnh. Không nhất thiết phải lấy tất cả các trường hợp bệnh và chứng; trong thực tế, có thể giới hạn bệnh và chứng trong bất kỳ nhóm nhỏ chi tiết nào, chẳng hạn như người cao tuổi, phái mạnh hay nữ giới.

Hình 3.5: Thiết kế của một thống kê bệnh – chứng

 

Các trường hợp chứng nên đại diện cho những người sẽ được chỉ định vào thống kê trong nhóm bệnh nếu như họ phát triển bệnh. Lý tưởng, thống kê bệnh – chứng sử dụng các ca bệnh mới (mới mắc) để tránh sự điều kiện trong phân biệt các yếu tố liên quan đến tác nhân gây ra bệnh và sự tồn tại (hoặc phục hồi), mặc dù các nghiên cứu được tiến hành thường sử dụng số liệu hiện mắc (ví dụ, các thống kê bệnh – chứng về dị tật bẩm sinh). các nghiên cứu bệnh – chứng có thể ước lượng nguy cơ tương đối của bệnh, nhưng không thể xác định tỷ lệ mới mắc tuyệt đối của bệnh.

Phơi nhiễm

Một khía cạnh quan trọng của thống kê bệnh – chứng là việc xác định điểm bắt đầu và khoảng thời gian phơi nhiễm của các trường hợp bệnh và chứng. Trong thiết kế bệnh – chứng, tình trạng phơi nhiễm của các ca bệnh thường được xác định sau khi bệnh đã phát triển (số liệu hồi cứu) và thường bằng cách hỏi trực tiếp những người bệnh hoặc thân nhân (Hộp 3.2). Các câu trả lời có khả năng bị tác động bởi kiến thức về giả thuyết trong điều tra hoặc kinh nghiệm bản thân về bệnh tật. 

Hộp 3.2. Thalidomide

Một ví dụ điển hình về thống kê bệnh – chứng là thống kê tìm ra mối liên hệ giữa thalidomide và dị tật chân tay ở trẻ em sinh ra ở Cộng Hoà Liên Bang Đức trong những năm 1959 và 1960. nghiên cứu thực hiện vào năm 1961, so sánh trẻ dị tật với trẻ bình thường. Trong 46 bà mẹ có con bị dị tật điển hình, 41 người đã sử dụng thalidomide trong khoảng từ tuần thứ 4 đến tuần thứ 9 khi mang thai, trong lúc đó, không có ai trong số 300 bà mẹ của chứng, những người mà con của họ nảy sinh bình thường, dùng thuốc trong thời kỳ đó.10 Thời gian chính xác của việc uống thuốc là điểm chủ chốt trong xác định phơi nhiễm liên quan.

Một ví dụ khác về sử dụng thiết kế thống kê bệnh – chứng được trình bày trong Bảng 3.2. Các nhà thống kê ở ở Papua New Guinea so sánh tiền sử tiêu thụ thịt ở những người có bệnh giun chỉ và tiến hành so sánh với những người không bị bệnh. Tỷ lệ những người có bệnh tiêu thụ thịt trước đó (50 trong tổng số 61 trường hợp) cao hơn so với những người không mắc bệnh (16 trong số 57 người).11  

Bảng 3.2. Mối liên lạc giữa việc tiêu thụ thịt gần đây và bệnh giun chỉ ở Papua New Guinea.

	Phơi nhiễm (tiêu thụ thịt)
Bệnh (bệnh giun)	Có	Không	Tổng
Có	50	11	61
Không	16	41	57
Tổng	66	52	118

Phơi nhiễm đôi khi được xác định bởi các đo lường sinh hoá (ví dụ như lượng chì trong máu hay canxi trong nước tiểu), nó có khả năng không phản ánh chính xác tình trạng phơi nhiễm tương ứng trong quá khứ. Ví dụ, lượng chì trong máu lúc 6 tuổi không phải là một chỉ số tốt của tình trạng phơi nhiễm ở độ tuổi 1 – 2. Vấn đề này có khả năng tránh được nếu phơi nhiễm có thể được ước lượng từ một hệ thống báo cáo (ví dụ, các kết quả xét nghiệm máu định kỳ hoặc các hồ sơ tuyển dụng được lưu trữ) hoặc nếu thống kê bệnh – chứng được thực hiện tiến cứu, khi đó số liệu phơi nhiễm được thu thập trước khi bệnh phát triển.

✅ Mọi người cũng xem : đánh giá kết quả học tập là gì

Tỷ số chênh

Sự kết hợp giữa một yếu tố phơi nhiễm và một bệnh (nguy cơ tương đối) trong thống kê bệnh – chứng được đo lường bằng cách tính tỷ số chênh (OR), đây là tỷ số giữa chênh của phơi nhiễm trong nhóm bệnh và chênh của phơi nhiễm trong nhóm chứng. Với ví dụ trong Bảng 3.2, tỷ số chênh được tính như sau:

                                      50×41

OR= (50/11) ÷(16/41) = ——– =11,6

                                      11×16

Kết quả này cho thấy so với những người không bị bệnh thì những người bị bệnh gần đây đã ăn thịt nhiều gấp 11,6 lần.

Tỷ số chênh này cũng xấp xỉ bằng tỷ số nguy cơ, đặc biệt nếu là bệnh hiếm gặp. Để tỷ số chênh là một ước lượng tốt, các trường hợp bệnh và chứng cần đại diện cho quần thể chung về tình trạng phơi nhiễm. mặc khác, do tỷ lệ mới mắc của bệnh không được biết, nên không tính được nguy cơ tuyệt đối. Tỷ số chênh cần đi cùng với khoảng tin cậy quan sát được xung quanh ước lượng điểm (xem Chương 4).

✅ Mọi người cũng xem : thuật toán prim là gì

nghiên cứu thuần tập

thống kê thuần tập hay còn gọi là thống kê theo dõi hay thống kê mới mắc, khởi đầu bằng một nhóm người không mắc bệnh, được chia thành các nhóm nhỏ tùy thuộc vào tình trạng phơi nhiễm với một nguyên nhân gây bệnh tiềm tàng hay một tình trạng sức khoẻ (Hình 3.6). Các biến quan tâm được cụ thể hoá và được đo lường, và toàn bộ nhóm thuần tập được theo dõi để xem xét sự phát triển của các ca bệnh mới (hoặc tình trạng sức khoẻ) khác nhau như thế nào giữa các cá thể có và không phơi nhiễm. Vì các số liệu phơi nhiễm và bệnh liên quan đến các thời điểm khác nhéu, nên các thống kê thuần tập là nghiên cứu dọc, như các nghiên cứu bệnh – chứng.

các thống kê thuần tập được gọi là các thống kê tiến cứu nhưng ngôn từ này dễ nhầm lẫn và nên tránh. Như đã bàn luận trước đây, ngôn từ “tiến cứu” đề cập đến thời gian thu thập số liệu chứ không phải mối liên hệ giữa phơi nhiễm và tình trạng sức khoẻ. do đó, có thể có cả thống kê thuần tập tiến cứu và hồi cứu.

Hình 3.6. Hướng điều tra của một thống kê thuần tập

các thống kê thuần tập cung cấp thông tin tốt nhất về tác nhân của bệnh và cho phép đo lường nguy cơ phát triển bệnh trực tiếp. Mặc dù đơn giản về mặt lý thuyết, thống kê thuần tập đòi hỏi thời gian theo dõi dài vì bệnh có thể xảy ra một thời gian dài sau khi phơi nhiễm. Ví dụ, giai đoạn cảm nhiễm của bệnh ung thư bạch cầu hoặc ung thư tuyến giáp do phóng xạ (tức là thời kỳ rất cần thiết cho một nguyên nhân chi tiết nào đó gây ra bệnh) kéo dài trong rất thường xuyên năm và cần phải theo dõi các đối tượng thống kê trong một thời gian khá dài tương ứng. nhiều phơi nhiễm diễn ra rất lâu trên thực tế và để có các thông tin phơi nhiễm chính xác về chúng cần phải thu thập số liệu trong những khoảng thời gian dài. tuy nhiên, ví dụ trong trường hợp hút thuốc lá, thường xuyên người có thói quen hút thuốc ổn định một cách tương đối và thông tin về hút thuốc trước kia và Hiện tại có thể được thu thập tại thời điểm nhóm thuần tập được xác định.

Trong các tình huống phơi nhiễm là cấp tính và đột xuất, thì mối quan hệ nhân – quả đối với các tác động cấp tính có thể rõ ràng, nhưng các nghiên cứu thuần tập cũng được dùng để điều tra các tác động muộn và mãn tính (Hộp 3.3). 

Hộp 3.3. ảnh hưởng muộn của ngộ độc: Bhopal

Một ví dụ đo lường tác động lâu dài là vụ nhiễm độc nghiêm trọng đối với cư dân sống xung quanh nhà máy thuốc trừ sâu Bhopal, Ấn Độ năm 1984.12 Một hoá chất trung gian trong quy trình sản xuất, methylisocyanate bị rò rỉ từ bể chứa và khói bốc lên lan toả ra các khu dân cư xung quanh, làm nửa triệu người phơi nhiễm với khí ga. 20.000 người tử vong vì nhiễm độc này. Thêm vào đó, 120.000 người vẫn phải chịu những tác động đến sức khoẻ gây ra ra do ô nhiễm. Các tác động cấp tính đã được thống kê đơn giản bằng thiết kế cắt ngang. Các tác động mãn tính khó thấy hơn và các ảnh hưởng chỉ phát triển sau một thời gian khá dài vẫn đang được các thiết kế thuần tập thống kê.

Vì các thống kê thuần tập bắt đầu với những người có phơi nhiễm và không phơi nhiễm, những điều kiện của việc đo lường phơi nhiễm hoặc tìm kiếm những số liệu hiện có về tình trạng phơi nhiễm của các cá thể có ý nghĩa quan trọng trong việc quyết định loại thiết kế nào có thể khả thi để dùng. Nếu bệnh hiếm trong nhóm có phơi nhiễm, tương đương nhóm không phơi nhiễm thì có thể có khó khăn khi muốn đảm bảo một nhóm thống kê đủ lớn.

Chi phí cho nghiên cứu thuần tập có thể giảm đi bằng cách sử dụng các nguồn thông tin định kỳ về tử vong và bệnh tật như các hệ thống ghi nhận bệnh tật, hay các hệ thống ghi nhận tử vong quốc gia như là một phần của quy trình theo dõi. Một ví dụ là thống kê Sức khoẻ của các Y tá (Hộp 3.4).

Hộp 3.4. thống kê sức khoẻ của các Y tá

Mặc dù chi phí là vấn đề cơ bản trong các nghiên cứu thuần tập lớn, các phương pháp được phát triển để làm chúng đỡ tốn kém hơn khi thực hiện. Năm 1976, 121.700 y tá nữ đã lập gia đình tuổi từ 30–55 đã hoàn thành bộ câu hỏi ban đầu của Điều tra Sức khoẻ các Y tá. Cứ hai năm một lần, bộ câu hỏi tự điền được gửi đến những y tá này, những người cung cấp thông tin về các hành vi sức khoẻ và sức khoẻ sinh sản và lịch sử bệnh tật của họ. Nhóm thuần tập ban đầu được đăng ký với mục tiêu đánh giá các ảnh hưởng sức khoẻ của viên uống tránh thai. Các nhà điều tra kiểm tra các phương pháp của họ trên các nhóm nhỏ của một thuần tập lớn hơn, và thu thập thông tin về bệnh từ các nguồn số liệu định kỳ.13 Bên cạnh việc thống kê mối liên hệ giữa viên uống tránh thai và nguy cơ ung thư buồng trứng và ung thư vú, họ cũng có thể đánh giá mối liên quan với các bệnh khác trên nhóm thuần tập này – ví dụ như bệnh tim mạch và đột quỵ, và mối LH giữa hút thuốc và nguy cơ đột quỵ như trình bày trong Bảng 2.3. Mặc dù đột quỵ là tác nhân tương đối thường nhật dẫn đến tử vong, tình trạng này hiếm khi xảy ra ở phụ nữ trẻ tuổi, và do đó một nhóm thuần tập lớn là điều rất cần thiết.

Do các thống kê thuần tập lấy những người khoẻ mạnh làm khởi điểm, có thể xem xét đánh giá thường xuyên tình trạng sức khoẻ (trái với nghiên cứu bệnh – chứng). Ví dụ, nghiên cứu của Framingham, thống kê thuần tập được tiến hành năm 1948, điều tra các yếu tố nguy cơ của thường xuyên bệnh, bao gồm cả các bệnh tim mạch, các bệnh đường hô hấp và các rối loạn cơ xương.14

các nghiên cứu thuần tập có độ lớn tương tự cũng được thực hiện ở Trung Quốc. Các đặc điểm dân số học cơ bản, tiền sử bệnh tật, và các yếu tố nguy cơ bệnh tim mạch chính bao gồm cao huyết áp và trọng lượng cơ thể được thu thập từ một mẫu đại diện gồm 169.871 đàn ông và phụ nữ tuổi từ 40 trở lên vào năm 1990. Các nhà thống kê lập kế hoạch theo dõi nhóm thuần tập này trên cơ sở định kỳ.15

Một loại đặc biệt của thống kê thuần tập là nghiên cứu các cặp sinh đôi giống hệt nhau, nơi yếu tố nhiễu về gen khác nhéu giữa những người phơi nhiễm và không phơi nhiễm với một yếu tố đặc biệt có khả năng được loại bỏ. các thống kê như vậy đã cung cấp những bằng chứng tốt về các mối liên hệ nhân quả phong phú của các bệnh không truyền nhiễm. Hệ thống đăng ký sinh đôi tại Thuỵ Điển là một ví dụ tốt về nguồn số liệu có thể được sử dụng để trả lời rất nhiều câu hỏi dịch tễ học.16

thống kê thuần tập lịch sử

Các chi phí có thể Giảm khi sử dụng một thuần tập lịch sử (được xác định trên cơ sở các hồ sơ ghi chép về các phơi nhiễm trước đó). Phương pháp điều tra này được gọi là nghiên cứu thuần tập lịch sử, bởi vì toàn bộ số liệu phơi nhiễm và kết quả (bệnh) đã được thu thập trước khi tiến hành thống kê. Ví dụ, giấy tờ của quân nhân phơi nhiễm với chất phóng xạ nguyên tử tại những nơi thử nghiệm bom nguyên tử đã được dùng để tìm hiểu vai trò căn nguyên có khả năng của bụi phóng xạ trong việc phát triển bệnh ung thư trong vòng 30 năm qua.17 Loại thống kê này tương đối thường nhật với các thống kê về ung thư liên quan đến phơi nhiễm nghề nghiệp.

nghiên cứu bệnh – chứng lồng thuần tập

Thiết kế nghiên cứu bệnh – chứng lồng thuần tập làm các nghiên cứu thuần tập đỡ tốn kém hơn. Các trường hợp bệnh và chứng đều được chọn từ một thuần tập xác định, trong đó một vài thông tin về các yếu tố phơi nhiễm và nguy cơ đã có sẵn (Hình 3.7). Các thông tin bổ sung về các trường hợp bệnh mới và chứng, đặc biệt là những trường hợp được lựa chọn cho thống kê, được thu thập và phân tích. Thiết kế này đặc biệt hữu ích khi việc đo lường phơi nhiễm là rất tốn kém. Một ví dụ của nghiên cứu bệnh – chứng lồng thuần tập được trình bày trong Hộp 3.5.

Hộp 3.5. thống kê bệnh – chứng lồng thuần tập về ung thư dạ dày

Để xác định tình trạng nhiễm Helicobacter pylori có liên quan đến ung thư dạ dày không, các nhà điều tra đã sử dụng một thuần tập gồm 128.992 người được tiến hành vào giữa những năm 1960. Đến năm 1991, 186 người trong thuần tập ban đầu đã mắc bệnh ung thư dạ dày. Các nhà điều tra sau đó đã tiến hành một nghiên cứu bệnh – chứng lồng thuần tập bằng cách lựa chọn 186 người bị ung thư dạ dày làm các ca bệnh và 186 trường hợp khác không mắc bệnh từ cùng nhóm thuần tập làm nhóm chứng. Tình trạng nhiễm H. pylori đã được xác định hồi cứu từ các mẫu huyết thanh đã được lưu trữ từ những năm 1960. 84% những người ung thư dạ dày – và chỉ có 61% những người không mắc bệnh đã bị nhiễm trước đó với H. pylori, gợi ý một mối liên hệ dương tính giữa nhiễm H. pylori và nguy cơ ung thư dạ dày.18

 Hình 3.7. Xác định bệnh và chứng trong thống kê bệnh – chứng lồng thuần tập

Tóm tắt các thống kê dịch tễ

Bảng 3.3 tóm tắt những ứng dụng của những loại thống kê quan sát khác nhau và Bảng 3.4 tóm lược những ưu và nhược điểm cũng như khả năng xảy ra những loại sai số (sẽ bàn luận chi tiết trong phần sau của chương).

Bảng 3.3. Những ứng dụng của các thiết kế nghiên cứu quan sát khác nhau

	Sinh thái	Cắt ngang	Bệnh – chứng	Thuần tập
Điều tra bệnh hiếm	++++	–	+++++	–
Điều tra tác nhân hiếm	++	–	–	+++++
Kiểm định nhiều ảnh hưởng của tác nhân	+	++	–	+++++
nghiên cứu nhiều phơi nhiễm và các yếu tố quyết định	++	++	++++	+++
Các đo lường về quan hệ thời gian	++	–	+b	+++++
Đo lường trực tiếp số mới mắc	–	–	+c	+++++
Điều tra về các giai đoạn tiềm ẩn dài của bệnh	–	–	+++	–
Chú thích: + …+++++ chỉ các mức độ phù hợp  – không phù hợp b nếu là tiến cứu (tương lai) c nếu là quy mô quần thể

Bảng 3.4. Những ưu và nhược điểm của các thiết kế thống kê quan sát khác nhéu

	Sinh thái	Cắt ngang	Bệnh – chứng	Thuần tập
Xác suất của
Sai số chọn	KPH	Trung bình	Cao	Thấp
Sai số nhớ lại	KPH	Cao	Cao	Thấp
Không theo dõi được	KPH	KPH	Thấp	Cao
Nhiễu	Cao	Trung bình	Trung bình	Thấp
Thời gian	Thấp	Trung bình	Trung bình	Cao
Chi phí	Thấp	Trung bình	Trung bình	Cao

KPH: không phù hợp

Dịch tễ học thực nghiệm

Can thiệp hay thực nghiệm đòi hỏi nỗ lực tích cực làm thay đổi một biến số trong một hoặc nhiều nhóm người. Điều này có nghĩa là việc loại trừ một yếu tố trong khẩu phần ăn uống mà người điều tra nghĩ rằng yếu tố đó gây dị ứng, hay thử nghiệm một cách điều trị mới trên một nhóm bệnh nhân được chọn. Các tác động của một can thiệp được đo lường bằng cách so sánh tình trạng sức khoẻ ở nhóm thực nghiệm với nhóm đối chứng. Vì các can thiệp được quy định chặt chẽ trong các đề cương, nên việc xem xét khía cạnh đạo đức trong nghiên cứu có tầm quan trọng rất lớn khi thiết kế các thống kê này. Chẳng hạn, không một bệnh nhân nào bị từ chối cách điều trị thích hợp khi tham gia vào một thử nghiệm, và thử nghiệm được đưa ra kiểm nghiệm phải chấp nhận được với hiểu biết Hiện tại. Sự chấp nhận tham gia của tất cả các đối tượng thống kê là điều rất cần thiết trong hầu hết mọi hoàn cảnh.

Loại nghiên cứu thực nghiệm, thường là một phương pháp điều trị mới cho một tình trạng cụ thể, có khả năng dưới một trong ba hình thức sau: Thử nghiệm phân bổ ngẫu nhiên có đối chứng, thử nghiệm thực địa, hoặc thử nghiệm cộng đồng.

Thử nghiệm phân bổ ngẫu ngẫu nhiên có đối chứng

Một thử nghiệm phân bổ ngẫu nhiên có đối chứng là một thử nghiệm dịch tễ học được thiết kế để nghiên cứu hiệu quả của một can thiệp. Các đối tượng của một quần thể thống kê được phân bổ ngẫu nhiên vào các nhóm can thiệp và nhóm đối chứng, sau đó kết quả được đánh giá bằng cách so sánh tình trạng sức khoẻ đầu ra trong các nhóm. 

Thiết kế một thử nghiệm phân bổ ngẫu nhiên có đối chứng được trình bày trong Hình 3.8. Để đảm bảo rằng các nhóm so sánh là tương đương, các bệnh nhân được phân bổ một cách ngẫu nhiên, nghĩa là được chỉ định một cách tình cờ. Nếu như sự lựa chọn và phân bổ ngẫu nhiên được thực hiện tốt trước đó, nhóm chứng và nhóm điều trị sẽ có khả năng so sánh được tại thời điểm bắt đầu điều tra; bất cứ sự khác biệt nào giữa các nhóm đều là sự xuất hiện tình cờ không bị tác động bởi các sai số có ý thức hoặc không ý thức của nhà điều tra. 

Hình 3.8. Thiết kế của một thử nghiệm ngẫu nhiên đối chứng

✅ Mọi người cũng xem : hiệu điện thế cực đại là gì

Thử nghiệm thực địa

Các thử nghiệm thực địa, trái với các thử nghiệm lâm sàng, gồm những người khoẻ mạnh nhưng giả định là có nguy cơ; việc thu thập số liệu được thực hiện “tại thực địa”, thường không phải gồm những người sống trong các cơ sở từ thiện mà là trong quần thể nói chung (Hình 3.8). Do các đối tượng không có bệnh và mục đích là để phòng ngừa việc xuất hiện bệnh có khả năng xảy ra với tần số tương đối thấp, nên các cuộc thử nghiệm thực địa thường phức tạp về hậu cần với chi phí tổn kém. một trong những thử nghiệm thực địa lớn nhất là thử nghiệm vaccine Salk để phòng bệnh bại liệt, được tiến hành trên một triệu trẻ em. 

Phương pháp thử nghiệm thực địa có thể sử dụng để đánh giá các can thiệp nhằm Giảm sự phơi nhiễm mà không nhất thiết phải đo lường sự xuất hiện bệnh. Ví dụ, các phương pháp bảo vệ khác nhéu khi tiếp xúc với thuốc trừ sâu đã được thử nghiệm theo cách này, và việc đo lường hàm lượng chì trong máu của trẻ em đã cho thấy tác dụng của việc phòng chống bằng cách loại bỏ sử dụng sơn có chì trong nhà ở. các thống kê can thiệp này có thể được tiến hành ở quy mô nhỏ với chi phí thấp hơn do chúng không liên quan đến việc theo dõi trong thời gian khá dài hoặc đo lường sự xuất hiện bệnh.

Thử nghiệm cộng đồng

Với loại thử nghiệm này, các nhóm điều trị là các cộng đồng chứ không phải là các cá thể. Thử nghiệm này đặc biệt thích hợp với những bệnh có nguồn gốc từ khó khăn xã hội, và Vì vậy các can thiệp nhằm vào hành vi của nhóm. Bệnh tim mạch là một ví dụ thử nghiệm cộng đồng, mặc dù các vấn đề về phương pháp không dự đoán trước có khả năng sinh ra trong những thử nghiệm can thiệp cộng đồng lớn. (Hộp 3.6).

Hộp 3.6. Thử nghiệm Can thiệp Cộng đồng tại 5 thành phố ở Stanford

Dự án 5 thành phố Stanford bắt đầu từ năm 1978, là một trong số các nghiên cứu can thiệp cộng đồng được thiết kế để làm Giảm nguy cơ quần thể của bệnh tim mạch. Các nhà thống kê tin tưởng rằng cách tiếp cận cộng đồng là cách tốt nhất để đề cập đến nguy cơ phức hợp lớn của sự gia tăng nhẹ nhiều yếu tố nguy cơ và sự liên quan đến một số hành vi sức khoẻ. Mặc dù một số cấu phần của can thiệp đã chứng minh hiệu quả khi đánh giá ở mức cá thể (ví dụ, hiệu quả của thông tin đại chúng và các chương trình pham vi cộng đồng khác) là lớn, những thay đổi ngay một cách đáng kể về yếu tố nguy cơ cũng xảy ra ở các nhóm chứng. Một phần của vấn đề có liên quan đến những giới hạn trong thiết kế. Tính giá trị nội tại đã được thoả hiệp bởi sự thật là chỉ có một vài ít các đơn vị can thiệp có thể được nghiên cứu cụ thể đầy đủ. Các nhà nghiên cứu cũng lưu ý tới mong muốn cải tiến các can thiệp giáo dục và mở rộng các cấu phần môi trường và chính sách y tế trong tăng cường sức khoẻ.

✅ Mọi người cũng xem : thị lực 20 40 là gì

hạn chế của thử nghiệm cộng đồng

Một hạn chế của nghiên cứu này là nếu chỉ có một vài nhỏ cộng đồng tham gia thì việc phân bổ ngẫu nhiên các cộng đồng là không thực tế; cần có các phương pháp khác để đảm bảo rằng bất kỳ sự khác biệt nào tìm ra khi hoàn thành nghiên cứu có khả năng quy cho ảnh hưởng của can thiệp chứ không phải do bất kỳ sự khác biệt nào giữa các cộng đồng.19 ngoài ra, khó mà tách biệt các cộng đồng khỏi những thay đổi chung của xã hội có khả năng xảy ra khi can thiệp được tiến hành. Với các hạn chế về thiết kế, đặc biệt khi đối mặt với những cái lớn không mong đợi, rất khó khắc phục những thay đổi một cách đáng kể về yếu tố nguy cơ ở các nhóm chứng. Kết quả là, thường khó có khả năng cho các kết luận xác định về hiệu quả chung của can thiệp cộng đồng.20

Hình 3.9 trình bày một thử nghiệm cộng đồng, một chương trình chống lao tại nông thôn Ethiopia. 2.132 cộng đồng – với tổng dân số 350.000 người – được phân bổ ngẫu nhiên vào các nhóm can thiệp và nhóm chứng. Kết quả cho thấy rằng chương trình đã làm tăng khả năng phát hiện bệnh lao dương tính (thường xuyên trường hợp được phát hiện hơn trong 3 tháng đầu) trong khi các biện pháp điều trị vẫn duy trì trong 12 tháng.

✅ Mọi người cũng xem : cơ điện tử tiếng anh là gì

Sai số tiềm tàng trong các nghiên cứu dịch tễ học

Các điều tra dịch tễ học nhằm mục đích cung cấp các đo lường chính xác sự xuất hiện bệnh (hay tình trạng sức khoẻ nào đó). tuy nhiên có nhiều nguy cơ sai số trong đo lường. Các nhà dịch tễ học đã dành thường xuyên nỗ lực dành cho việc làm hạn chế thiểu các sai số này tương đương để đánh giá tác động của các sai số không thể loại bỏ được. Sai số có thể là ngẫu nhiên hoặc hệ thống.

Sai số ngẫu nhiên

Sai số ngẫu nhiên là sự lệch đi, do ngẫu nhiên, may rủi, của một quan sát trên một mẫu so với tổng giá trị thật của quần thể, dẫn đến sự thiếu chính xác trong việc đo lường sự kết hợp. Có ba nguồn sai số ngẫu nhiên chính: 

dao động về mặt sinh học giữa các cá thể, 

sai số chọn mẫu, và           

sai số đo lường.

Hình 3.9. Mô hình thử nghiệm phân bổ ngẫu nhiên cộng đồng vào nhóm can thiệp và nhóm chứng21

 

Sai số ngẫu nhiên không thể loại bỏ hoàn toàn được vì chúng ta chỉ có thể thống kê trên một mẫu của quần thể. Sai số ngẫu nhiên là tác nhân của một thực tế là một cỡ mẫu nhỏ không thể đại diện cho tất cả các biến của quần thể. Cách hấp dẫn nhất để làm hạn chế sai số chọn mẫu là tăng cỡ mẫu của nghiên cứu. Sự biến thiên cá thể thường xảy ra và không đo lường nào là chính xác tuyệt đối. Sai số đo lường có thể giảm đi bằng các đề cương chặt chẽ, và bằng cách tạo ra các đo lường cá thể càng chính xác càng tốt. Các nhà điều tra cần hiểu các phương pháp đo lường đang được sử dụng trong thống kê, và các sai số mà các phương pháp này có thể gây ra ra. Lý tưởng, phòng thí nghiệm có khả năng đưa ra độ tin cậy và tính chính xác của các đo lường của họ bằng các qui trình kiểm soát chất lượng chặt chẽ. 

Cỡ mẫu

Cỡ mẫu cần đủ lớn để thống kê có đủ hiệu lực nghiên cứu phát hiện những khác biệt được cho là quan trọng. Các cách tính cỡ mẫu có thể được thực hiện với công thức chuẩn được cung cấp ở Chương 4. Các thông tin sau đây rất cần thiết trước khi thực hiện tính toán cỡ mẫu:

Mức ý nghĩa nghiên cứu yêu cầu để phát hiện một sự khác biệt;

Sai số chấp nhận được, hoặc khả năng bỏ lỡ ảnh hưởng thật;

Mức độ ảnh hưởng của cuộc điều tra;

Tỷ lệ bệnh trong quần thể;

Độ lớn tương đối của các nhóm so sánh.

Trong thực tế, kích thước mẫu thường được quyết liệt bởi các yếu tố như hậu cần và tài chính và luôn phải cân nhắc giữa việc tăng cỡ mẫu và chi phí. Tổ chức Y tế Thế giới cũng xuất bản hướng dẫn thực hành xác định cỡ mẫu trong các thống kê y tế.22

Tính chính xác của thống kê cũng có khả năng được cải thiện hơn bằng cách đảm bảo rằng các nhóm có cỡ mẫu tương đối thích hợp. Điều này thường là một vấn đề trong các thống kê bệnh – chứng khi cần quyết liệt về số lượng chứng với mỗi trường hợp bệnh. Không thể chắc chắn về tỷ số lý tưởng giữa chứng và bệnh vì nó phụ thuộc vào chi phí tập hợp các trường hợp bệnh và chứng. Nếu các trường hợp bệnh là hiếm gặp và các trường hợp chứng là thường xuyên, sẽ là hợp lý khi tăng tỷ số giữa chứng so với bệnh. Ví dụ trong thống kê bệnh – chứng về ảnh hưởng của thalidomid (Hộp 3.2), 46

trẻ em bị bệnh so sánh với 300 trẻ bình thường. mặc khác, nhìn chung ít có quan điểm về việc chọn thường xuyên hơn 4 chứng cho mỗi trường hợp bệnh. Điều quan trọng là đảm bảo rằng sự tương đồng thoả đáng giữa bệnh và chứng khi số liệu được sử dụng để phân tích, ví dụ như về nhóm tuổi hay tầng lớp xã hội; nếu đa phần các trường hợp bệnh và chỉ một số ít các trường hợp chứng ở nhóm tuổi cao, thì nghiên cứu sẽ không có thể xem xét đến yếu tố nhiễu là tuổi. 

Sai số hệ thống

Sai số hệ thống (hay sai lệch) xảy ra trong dịch tễ học khi các kết quả nghiên cứu khác một cách có hệ thống so với các giá trị thực. Một nghiên cứu có sai số hệ thống nhỏ được coi là có tính xác thực cao. Tính xác thực không chịu ảnh hưởng của cỡ mẫu.

Các nguồn sai số hệ thống có thể xuất hiện trong dịch tễ học thì rất nhiều và đa dạng; có hơn 30 loại sai lệch đã được xác định. Các sai lệch chính là:

Sai lệch do chọn;

Sai lệch do đo lường (hay phân loại).

Sai lệch do chọn hay sai số chọn 

Sai số chọn xảy ra khi có một khác biệt có hệ thống giữa các đặc tính của những người được chọn vào thống kê và các đặc tính của những người không được chọn vào thống kê. Sai số chọn hiển nhiên xảy ra khi những người tham gia tự chọn mình vào thống kê, có thể do họ không khoẻ hoặc do họ đặc biệt lo lắng về một tình trạng phơi nhiễm nào đó. Ví dụ, người ta biết rõ là những người chấp nhận lời mời tham gia thống kê về ảnh hưởng của hút thuốc thì khác với những người không chấp nhận tham gia thống kê về các tập tính hút thuốc của họ; những người không tham gia thường là những người hút thường xuyên hơn. Trong các nghiên cứu về sức khoẻ của trẻ em cần có sự hợp tác của cha mẹ, sai số chọn cũngcó khả năng xảy ra. Trong một thống kê thuần tập về trẻ sơ sinh,23 tỷ lệ theo dõi thành công trong 12 tháng thay đổi ngay tùy thuộc vào mức thu nhập của cha mẹ. Nếu các cá nhân tham gia vẫn ở lại trong nghiên cứu có những đặc tính khác với những người không được lựa chọn lúc đầu, hoặc những người bỏ cuộc trước khi thống kê hoàn thành, thì thống kê sẽ đưa ra một ước lượng sai lệch về mối liên lạc giữa phơi nhiễm và tình trạng sức khoẻ.

Một sai số chọn quan trọng nữa xảy ra khi chính bệnh hay yếu tố điều tra làm cho người ta không sẵn sàng tham gia cho nghiên cứu. Ví dụ, trong một xí nghiệp mà ở đó công nhân phơi nhiễm với formaldehyde, những làm công nhân bị đau mắt thường xuyên thường tự rời bỏ công việc hoặc theo lời khuyên của thầy thuốc. Những công nhân còn lại ít bị ảnh hưởng hơn và nếu thống kê cắt ngang ở nơi làm việc về mối liên quan giữa phơi nhiễm với formaldehyde và bệnh đau mắt rất có khả năng bị sai lệch.

Trong các thống kê dịch tễ học về bệnh nghề nghiệp như vậy, sai số chọn quan trọng này được gọi là hiệu ứng làm công nhân khoẻ mạnh. Các công nhân phải có đủ sức khoẻ thực hiện công việc của họ; những người ốm rất nặng và bị tàn tật thường bị loại khỏi môi trường làm việc. Tương tự như vậy, nếu một nghiên cứu được thực hiện thông qua việc khám sức khoẻ tại một trung tâm y tế và không tiến hành theo dõi những người không quay trở lại, thì các kết quả sai lệch có khả năng phát sinh: những người bị bệnh nặng có thể nằm ở nhà họ hay ở bệnh viện. Tất cả các thiết kế thống kê dịch tễ học cần phải chú ý đến sai số chọn này.

Sai số đo lường

Sai số đo lường xảy ra khi việc đo lường các cá thể hay phân loại bệnh hoặc tình trạng phơi nhiễm không chính xác – có nghĩa là không đo lường được đúng cái cần đo lường. Có rất nhiều nguồn sai số đo lường và những ảnh hưởng của chúng ở các mức độ khác nhau. Ví dụ các đo lường hoá sinh hay sinh lý thường không bao giờ chính xác hoàn toàn và các phòng thí nghiệm khác nhau thường cho các kết quả khác nhau trên cùng mẫu xét nghiệm. Nếu các mẫu xét nghiệm của nhóm phơi nhiễm và nhóm đối chứng được phân tích ngẫu nhiên tại các phòng thí nghiệm khác nhéu, thì sẽ có ít khả năng xảy ra sai số hệ thống này hơn là khi toàn bộ các mẫu từ nhóm phơi nhiễm được phân tích trong một phòng thí nghiệm và toàn bộ các mẫu trong nhóm chứng được phân tích trong một phòng thí nghiệm khác.

Một dạng sai số đo lường đặc biệt quan trọng trong thống kê bệnh – chứng được gọi là sai số nhớ lại. Sai số này xảy ra khi có sự nhớ lại các thông tin khác nhéu giữa các trường hợp bệnh và chứng; chẳng hạn, các trường hợp bệnh có thường xuyên có khả năng nhớ tình trạng phơi nhiễm trong quá khứ tốt hơn, đặc biệt nếu tình trạng phơi nhiễm được biết rộng rãi là có liên quan tới bệnh đang nghiên cứu – ví dụ, không tập thể dục và bệnh tim. Sai số nhớ lại cũng có thể hoặc làm làm tăng thêm độ lớn của sự kết hợp giữa phơi nhiễm và bệnh – như những bệnh nhân bị bệnh tim thường có nhiều khả năng nhận là trước đây ít tập thể dục –  hoặc ước lượng thấp về độ lớn của sự kết hợp – nếu các trường hợp bệnh có xu hướng phủ nhận tình trạng phơi nhiễm trước đây hơn so với các trường hợp chứng.

Nếu sai số đo lường xảy ra tương tự trong các nhóm được so sánh với nhau thì gần như luôn dẫn đến một ước lượng thấp về độ mạnh thực sự của mối quan hệ. cách thức sai số không khác biệt này có thể giải thích một vài sự không nhất quán giữa các kết quả thống kê dịch tễ học khác nhau.

Nếu nhà điều tra, nhân viên phòng thí nghiệm hoặc người tham gia nghiên cứu biết được tình trạng phơi nhiễm, kiến thức này có khả năng ảnh hưởng đến các đo lường và gây ra sai số quan sát. Để tránh được sai số này, các đo lường có thể được thực hiện theo cách làm mù đơn hoặc làm mù kép. Một nghiên cứu làm mù đơn nghĩa là các nhà điều tra không biết những người tham gia được phân loại như thế nào. Một nghiên cứu làm mù kép nghĩa là cả các nhà điều tra lẫn người tham gia đều không biết tình trạng phân loại.

Nhiễu

Nhiễu là một vấn đề quan trọng khác trong các nghiên cứu dịch tễ học. Trong một thống kê về sự kết hợp giữa một phơi nhiễm với một căn nguyên (hay yếu tố nguy cơ) và sự xuất hiện bệnh, thì nhiễu có thể xảy ra khi một yếu tố phơi nhiễm khác tồn tại trong quần thể nghiên cứu và có liên quan tới cả bệnh và yếu tố phơi nhiễm mà nghiên cứu quan tâm. Một vấn đề phát sinh nếu như yếu tố ngoại lai này – chính bản thân nó là một yếu tố quyết định hay là một yếu tố nguy cơ đối với tình trạng sức khoẻ – được phân bố không đồng đều đặn giữa các nhóm nhỏ có phơi nhiễm. Nhiễu xảy ra khi các tác động của hai phơi nhiễm (các yếu tố nguy cơ) không được tách biệt và do đó đi đến kết luận không chính xác rằng ảnh hưởng quan sát được là do một biến này chứ không phải một biến khác gây ra. Để trở thành một yếu tố nhiễu cần đáp ứng hai tiêu chí (Hình 3.10).

Nhiễu nảy sinh do sự phân bố không ngẫu nhiên của các yếu tố nguy cơ trong quần thể nguồn cũng xảy ra trong quần thể nghiên cứu và Vì vậy đưa đến các ước lượng sai lệch về ảnh hưởng (xem Hộp 3.7). Trong trường hợp này, có khả năng xuất hiện sai số, nhưng trên thực tế nó không phải kết quả của sai số hệ thống trong thiết kế nghiên cứu.25

Tuổi và tầng lớp xã hội thường là các yếu tố nhiễu trong các nghiên cứu dịch tễ học. Một mối liên hệ giữa huyết áp cao và bệnh mạch vành có khả năng đại diện cho những thay đổi ngay đi cùng nhau của hai biến theo mức tăng của tuổi; tác động của yếu tố nhiễu tiềm tàng là tuổi cần phải được xem xét, và khi thực hiện điều này thì người ta quan sát thấy huyết áp cao thực sự làm tăng nguy cơ của bệnh mạch vành.

Hình 3.10. Nhiễu: uống cà phê, hút thuốc lá và bệnh mạch vành tim

 

Hộp 3.7. Yếu tố nhiễu: khó kiểm soát

Từ “nhiễu” (confounder) bắt nguồn từ tiếng Latin confundere, nghĩa là trộn lẫn nhéu. Nhiễu có thể có một tác động rất quan trọng, và thậm chí có khả năng thay đổi hướng rõ ràng của mối liên hệ. Một biến số có vẻ như mang tính bảo vệ, sau khi kiểm soát theo nhiễu có thể được xác định là yếu tố có hại. Mối quan tâm thường thấy nhất về nhiễu là nó có thể tạo ra mối liên hệ nhân quả rõ ràng mà có thể không hề tồn tại trên thực tế. Để một biến số là một yếu tố nhiễu, bản thân nó phải là một yếu tố quyết liệt sự xuất hiện bệnh (ví dụ, một yếu tố nguy cơ) và phải liên quan đến phơi nhiễm khi điều tra. do đó, trong một nghiên cứu về phơi nhiễm phóng xạ radon và ung thư phổi, hút thuốc lá không phải là một yếu tố nhiễu nếu các thói quen hút thuốc là như nhau trong nhóm phơi nhiễm với radon và nhóm chứng.

Trong ví dụ Hình 3.10, nhiễu có khả năng giải thích cho mối liên lạc giữa uống cà phê và nguy cơ mắc bệnh mạch vành, do chúng ta đã biết uống cà phê có liên quan đến hút thuốc lá và những người uống cà phê có chiều hướng hút thuốc thường xuyên hơn những người không uống.

Một điều cũng đã được biết rõ là hút thuốc lá là nguyên nhân của bệnh mạch vành tim. Vì có khả năng mối liên lạc giữa uống cà phê và bệnh mạch vành chỉ phản ánh mối liên lạc đã biết giữa hút thuốc lá và bệnh tim. Trong tình huống này, hút thuốc lá làm nhiễu mối liên hệ giữa uống cà phê và bệnh mạch vành, vì hút thuốc liên quan đến uống cà phê và là một yếu tố nguy cơ thậm chí cho những người không uống cà phê. 

Kiểm soát nhiễu

Có một vài phương pháp để kiểm soát nhiễu, có khả năng ở giai đoạn thiết kế nghiên cứu hoặc ở trong giai đoạn phân tích kết quả.

Các phương pháp thường được dùng để kiểm soát nhiễu trong giai đoạn thiết kế một thống kê dịch tễ học là:

Phân bổ ngẫu nhiên

Giới hạn

Ghép cặp

Trong giai đoạn phân tích thì nhiễu có thể được kiểm soát bằng cách:

Phân tầng

Lập mô hình thống kê

Phân bổ ngẫu nhiên

Trong các nghiên cứu thực nghiệm, phân bổ ngẫu nhiên là một biện pháp lí tưởng để đảm bảo rằng các biến nhiễu tiềm tàng được phân bố đồng đều đặn vào các nhóm được so sánh với nhau. Các cỡ mẫu phải đủ lớn để tránh sự không phân bố ngẫu nhiên các biến số này. Phân bổ ngẫu nhiên tránh được mối quan hệ giữa các biến nhiễu tiềm tàng và yếu tố phơi nhiễm đang được thống kê.

Giới hạn

Giới hạn có thể được dùng để hạn chế nghiên cứu ở những người có những đặc tính chi tiết. Ví dụ trong một thống kê về tác động của cà phê đến bệnh mạch vành, những người tham gia nghiên cứu có thể được giới hạn ở những người không hút thuốc lá, do đó loại bỏ được ảnh hưởng tiềm tàng do tình trạng hút thuốc lá.

Ghép cặp

Ghép cặp được sử dụng để kiểm soát nhiễu bằng cách chọn lựa những người tham gia nghiên cứu sao cho đảm bảo rằng các biến nhiễu tiềm tàng được phân bố đồng đều vào 2 nhóm được so sánh với nhéu. Ví dụ, trong một nghiên cứu bệnh – chứng để tìm hiểu về mối quan hệ giữa tập thể dục và bệnh mạch vành, thì mỗi một bệnh nhân có bệnh tim có thể được ghép cặp với một trường hợp chứng cùng nhóm tuổi và nam hay nữ để đảm bảo rằng nhiễu do tuổi và nam hay nữ không xảy ra. Mặc dù ghép cặp được dùng rất nhiều trong các thống kê bệnh – chứng, nhưng nó lại có khả năng dẫn tới các vấn đề trong lựa chọn các trường hợp chứng nếu các tiêu chuẩn để ghép cặp quá chặt chẽ hoặc quá thường xuyên; tình trạng này được gọi là ghép cặp quá mức.

Ghép cặp có thể tốn kém và mất nhiều thời gian, nhưng ghép cặp đặc biệt có ích nếu không có sự chồng chéo giữa các trường hợp bệnh và chứng, chẳng hạn như các trường hợp bệnh thường già hơn các trường hợp chứng.

Phân tầng và lập mô hình thống kê

Trong các thống kê lớn người ta thường kiểm soát nhiễu ở giai đoạn phân tích chứ không phải ở giai đoạn thiết kế. Nhiễu sau đó có thể được kiểm soát bằng phân tầng, để đo lường độ mạnh của sự kết hợp trong từng tầng thuần nhất và được định nghĩa rõ ràng theo biến nhiễu. Nếu tuổi là một yếu tố nhiễu, thì mối liên lạc có khả năng được đo lường, giả sử, trong các nhóm tuổi với khoảng cách là 10 năm; nếu giới tính hay chủng tộc là một yếu tố nhiễu, thì sự kết hợp được đo lường riêng rẽ ở nam giới và phái yếu hoặc ở trong các nhóm chủng tộc khác nhau. Các phương pháp hiện có thể giúp tổng hợp sự kết hợp chung bằng cách đưa ra một trung bình được hiệu chỉnh của các ước lượng tính cho mỗi tầng riêng biệt.

Mặc dù việc phân tầng đơn giản về mặt khái niệm và tương đối dễ thực hiện, nhưng nó thường bị Giảm bởi cỡ mẫu thống kê và nó không thể đồng thời kiểm soát được thường xuyên yếu tố. Trong trường hợp này mô hình nghiên cứu (phân tích đa biến) được dùng để ước lượng độ mạnh của sự kết hợp trong khi vẫn cùng lúc ấy kiểm soát cho một vài yếu tố nhiễu; rất thường xuyên các kỹ thuật nghiên cứu hiện được sử dụng để phân tích (Chương 4).

Tính giá trị 

Tính giá trị là mức độ mà một xét nghiệm có thể đo lường cái mà nó dự định đo lường. Một thống kê có tổng giá trị nếu các kết quả của nó tương ứng với sự thật; thống kê không được có sai số hệ thống, và sai số ngẫu nhiên càng nhỏ càng tốt. Hình 3.11 mô tả mối quan hệ giữa tổng giá trị thật và các giá trị đo lường ở mức tổng giá trị và độ tin cậy cao và thấp. Với độ tin cậy thấp nhưng tính tổng giá trị cao thì các giá trị đo lường phân tán, nhưng trung bình của các giá trị đo lường thì gần với tổng giá trị thật. Ngược lại, độ tin cậy cao (hay tính lặp lại) của các đo lường không đảm bảo tính tổng giá trị bởi vì các tổng giá trị đó có khả năng khác xa với giá trị thật. Có hai loại tính tổng giá trị: nội tại và ngoại suy.

 Hình 3.11. Tính tổng giá trị và độ tin cậy

 

Tính giá trị nội tại

Tính giá trị nội tại là mức độ mà các kết quả của một quan sát là chính xác cho một nhóm người cụ thể được thống kê. Ví dụ, các đo lường hàm lượng huyết sắc tố phải phân biệt được chính xác những người tham gia bị thiếu máu như đã định nghĩa trong nghiên cứu. Phân tích máu ở một phòng thí nghiệm khác có thể cho các kết quả khác do sai số hệ thống, nhưng đánh giá về các mối quan hệ với bệnh thiếu máu, như được đo lường ở một phòng thí nghiệm, có thể vẫn có tính giá trị nội tại.

Đối với một thống kê vì bất kỳ mục đích gì đều đặn cần tổng giá trị nội tại, mặc dù một nghiên có tính giá trị nội tại có khả năng không có kết quả gì bởi vì các kết quả của nó không thể so sánh được với các nghiên cứu khác. Tính tổng giá trị nội tại có thể bị đe doạ bởi các nguồn sai số hệ thống nhưng có thể được cải thiện hơn nhờ thiết kế tốt và thận trọng. 

Tính ngoại suy

Tính ngoại suy hoặc khái quát là phạm vi mà các kết quả của một nghiên cứu áp dụng được cho những người không thuộc nghiên cứu (ví dụ: cho các phòng thí nghiệm không liên quan đến thống kê). Tính tổng giá trị nội tại là cần thiết, nhưng không thể đảm bảo, cho tính khái quát và nó dễ đạt được hơn. Tính khái quát đòi hỏi việc kiểm soát chất lượng bên ngoài của các đo lường và những phán đoán về mức độ mà các kết quả thống kê có thể ngoại suy được. Điều này không đòi hỏi là mẫu thống kê phải đại diện cho một quần thể tham khảo. Ví dụ, bằng chứng về tác động của việc hạ thấp lượng cholesterol trong máu của nam giới cũng có liên quan đến bằng chứng của phụ nữ, nhưng nó đòi hỏi phải có sự phán đoán về tính khái quát của các nghiên cứu trên nam giới. Tính khái quát được hỗ trợ bởi các thiết kế thống kê kiểm định giả thuyết rõ ràng ở trong những quần thể được định nghĩa rõ ràng. tổng giá trị ngoại suy của một nghiên cứu được khẳng định nếu có kết quả tương tự từ các thống kê ở các quần thể khác.24

Vấn đề đạo đức

Vấn đề đạo đức liên quan đến các hành động và các chính sách là đúng hay sai, công bằng hay không công bằng. Tình trạng khó xử về đạo đức nảy sinh thường xuyên trong thực hành dịch tễ và các nguyên tắc đạo đức chi phối thực hành dịch tễ, cũng như trong tất cả các hoạt động của con người. Các hướng dẫn tiến hành thống kê chung về con người được thảo luận trong Chương 11. nghiên cứu và giám sát là chủ yếu để đảm bảo các nhà điều tra y tế công cộng không có những hệ lụy không chủ định nghiêm trọng và có hại như đã từng xảy ra ở Bangladesh khi đào và xây dựng giếng nước (Hộp 3.8).

Hộp 3.8. Các hậu quả không chủ định: arsenic trong giếng khoan tại Băngladesh

Lắp đặt và xây dựng giếng khoan để cải thiện hơn tình trạng nước và vệ sinh tại nông thôn Bangladesh trong vài thập kỷ trước là một phần quan trọng trong kiểm soát bệnh tả và các bệnh lây truyền qua đường tiêu hoá. Mặc dù 95% dân số Hiện tại sống dựa vào nguồn nước ngầm này nhưng không hề có một kiểm tra nào về số lượng vi khuẩn, kim loại nặng hoặc các hoá chất độc hại trong những giai đoạn đầu tiên. Chỉ đến năm 1985 khi một bác sĩ địa phương tại tây Bengal, Ấn độ bắt đầu chú ý đến các bệnh nhân có những dấu hiệu lâm sàng về nhiễm độc arsenic (hình thành sắc tố da và tăng tỷ lệ các loại ung thư), các giếng khoan mới được kiểm tra. hiện nay có khoảng 30 triệu người, một phần tư dân số của Bangladesh đang sử dụng nước với mức độ nhiễm arsenic cao. Tất cả các can thiệp có khả năng để làm hạn chế lượng arsenic trong nước (xử lý nước tại máy bơm, xử lý nước tại nhà, xử lý nước trên quy mô cộng đồng, bịt kín những giếng có hàm lượng arsen cao, và khoan giếng sâu hơn dưới mức nước có hàm lượng arsen cao) đều tốn kém hoặc đòi hỏi bảo dưỡng hoặc giám sát liên tục.25

Tất cả các nghiên cứu dịch tễ học cần được hội đồng đạo đức xem xét và chấp thuận (xem Chương 11). Các nguyên tắc đạo đức áp dụng trong thực hành dịch tễ và thống kê bao gồm:

Đồng thuận tham gia

Bí mật

Tôn trọng quyền con người

Đảm bảo tính khoa học        

Đồng thuận tham gia

Cần có sự đồng thuận tham gia tự do và tự nguyện từ các thành viên tham gia các thống kê dịch tễ và họ có quyền rút khỏi nghiên cứu vào bất cứ thời điểm nào. tuy nhiên, sự đồng thuận tham gia là không thực tế khi tiếp cận các hồ sơ y tế định kỳ. Trong những trường hợp này, cũng như khái niệm trong bất kỳ nghiên cứu nào, các nhà dịch tễ học cần tôn trọng sự riêng tư cá nhân và tính bí mật tại bất cứ thời gian nào. Họ có nghĩa vụ thông báo cho cộng đồng họ đang làm gì và tại sao, và chuyển những kết quả nghiên cứu cũng như những ý nghĩa của chúng đến cộng đồng có liên quan. Tất cả các đề cương của các thống kê dịch tễ học cần được nộp cho hội đồng đạo đức trước khi thống kê bắt đầu.

Đảm bảo tính khoa học

Tất cả các nhà khoa học đều có tiềm năng cư xử theo cách không đúng nguyên tắc, có lẽ một phần bởi áp lực thành công. Các nhà dịch tễ học cũng có thể có hành vi không đúng nguyên tắc. Ví dụ bao gồm các kết quả thống kê rõ ràng bị mâu thuẫn lợi ích ảnh hưởng và công bố số liệu bịa đặt.28,29 Việc làm Giảm thiểu các hành vi không đúng nguyên tắc đòi hỏi sự cẩn trọng trong hội đồng đạo đức và sự quan tâm chú ý tới đánh giá của các bài báo khác.30 quá trình đào tạo và kinh nghiệm của các nhà dịch tễ học cần bao gồm những thảo luận nghiêm túc và nhắc lại về những vấn đề này.

Tài liệu tham khảo

Gottlieb MS, Schroff R, Schanker HM, Weisman JD, Fan PT, Wolf RA, et al. Pneumocystis carinii pneumonia and mucosal candidiasis in previously healthy homosexual men: evidence of a new acquired cellular immunodeficiency. N Engl J Med 1981;305:1425–31. Medline

Högberg U, Wall S. Secular trends in maternal mortality in Sweden from 1750 to 1980. Bull World Health Organ 1986;64:79–84. Medline

Preventing chronic diseases: a vital investment. Geneva, World Health Organization, 2005.

Pearce N, Hensley MJ. Beta agonists and asthma deaths. Epidemiol Rev 1998;20:173–86. Medline

Impact de la vague de chaleur. Paris, Institute de Veille Sanitaire, 2003.

http://www.invs.sante.fr/publications/2003/chaleur_aout_2003/rap _chaleur_290803.pdf

World Health Report 2005: Make every mother and child count. Geneva, World Health Organization, 2005.

Tolonen H, Dobson A, Kulathinal S, Sangita A, for the WHO MONICA Project. Assessing the quality of risk factor survey data: lessons from the WHO MONICA Project. Eur J Cardiovasc Prev Rehabil 2006;13:104–14.

Bonita R, Douglas K, Winkelmann R, De Courten M. The WHO STEPwise approach to surveillance (STEPS) of noncommunicable disease risk factors. In McQueen DV, Puska P eds. Global Risk Factor Surveillance. London, Kluwer Academic/Plenum Publishers, 2003:9–22.

Bernstein L. Control recruitment in population–based case–control studies. Epidemiology 2006;17:255–7. doi:10.1097/01.ede.0000209440.94875.42

Mellin GW, Katzenstein M. The saga of thalidomide. Neuropathy to embryopathy, with case reports of congenital anomalies. N Engl J Med 1962;267:1238–44.

Millar JS, Smellie S, Coldman AJ. Meat consumption as a risk factor in enteritis necroticans. Int J Epidemiol 1985;14:318–21. Medline

Lapierre D, Moro J. Five past midnight in Bhopal. Warner Books, 2002.

Colditz GA, Martin P, Stampfer MJ, Willett WC, Sampson L, Rosner B, et al. Validation of questionnaire information on risk factors and disease outcomes in a prospective cohort study of women. Am J Epidemiol 1986;123:894– 900.Medline

Lloyd–Jones DM, Leip EP, Larson MG, D’Agostino RB, Beiser A, Wilson PW. Prediction of lifetime risk for cardiovascular disease by risk factor burden at 50 years of age. Circulation 2006;113:791–8. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA. 105.548206.

Chen Z, Lee L, Chen J, Collins R, Wu F, Guo Y, et al. Cohort Profile: The Kadoorie Study of Chronic Disease in China (KSCDC). Int J Epidemiol 2005;34:1243–9. doi:10.1093/ije/dyi174.

Lichtenstein P, De Faire U, Floderus B, Svartengren M, Svedberg P, Pedersen NL. The Swedish twin registry: a unique resource for clinical, epidemiological and genetic studies. J Intern Med 2002;252:184–205. doi:10.1046/j.1365– 2796.2002.01032.x.

Johnson JC, Thaul S, Page WF, Crawford H.  Mortality Of Veteran Participants In The Crossroads Nuclear Test. Washington, National Academy Press, 1996.

Parsonnet J, Friedman GD, Vandersteen DP, Chang Y, Vogelman JH, Orentreich N, et al. Helicobacter pylori infection and the risk of gastric cancer. N Engl J Med 1991;325:1127–31. Medline

Fortmann SP, Flora JA, Winkleby MA, Schooler C, Taylor CB, Farquhar JW. Community intervention trials: reflections on the Stanford Five–City Project Experience. Am J Epidemiol 1995;142:576–86. Medline

Susser M. The tribulations of trials—interventions in communities. Am J Public Health 1995;85:156. Medline

Shargie EB, Morkve O, Lindtjorn B. Tuberculosis case–finding through a village outreach programme in a rural setting in southern Ethiopia: community randomized trial. Bull World Health Organ 2006;84:112–9. doi:10.2471/BLT.05.024489.

Lwanga SK, Lemeshow S. S ample size determination in health studies. Geneva, World Health Organization, 1991.

Victora CG, Barros FC, Vaughan JP, Teixeira AM. Birthweight and infant mortality: a longitudinal study of 5,914 Brazilian children. Int J Epidemiol 1987;16:239–45. Medline

Grimes DA, Schulz KF. Bias and causal associations in observational research. Lancet 2002;359:248–52. Medline

Smith AH, Lingas EO, Rahman, M. Contamination of drinking water by arsenic in Bangladesh: a public health emergency. Bull World Health 0rgan 2000;78:1093–3.

Pepper D. Bangladeshis poisoned by arsenic sue British organization. Lancet 2006;367:199–200. doi:10.1016/S0140–6736(06)68016–1.

Zipperer M. HIV/AIDS prevention and control: the Cuban response. Lancet Infect Dis 2005;5:400. Medline doi:10.1016/S1473–3099(05)70151–1

Wikler D, Cash R. Ethical issues in global public health. In Beaglehole R, ed. Global Public Health: A New Era. Oxford, Oxford University Press, 2003.

Horton R. Expression of concern: non–steroidal anti–inflammatory drugs and the risk of oral cancer. Lancet 2006;3167:1961. doi:10.1016/S0140– 6736(06)68014–8.

Gollogly L, Momen H.  Ethical dilemmas in scientific publication: pitfalls and solutions for editors. Rev Saude Publica 2006;40:24–30. Medline

Các câu hỏi về nghiên cứu thuần tập là gì

Nếu có bắt kỳ câu hỏi thắc mắt nào vê nghiên cứu thuần tập là gì hãy cho chúng mình biết nhé, mõi thắt mắt hay góp ý của các bạn sẽ giúp mình cải thiện hơn trong các bài sau nhé