Bài giảng Sai số hệ thống - Yếu tố gây nhiễu

Tài liệu này trình bày về sai số hệ thống và yếu tố gây nhiễu trong nghiên cứu dược học, nhấn mạnh vào việc phân loại, ảnh hưởng và cách giảm thiểu các loại sai số này, cũng như tác động của yếu tố gây nhiễu đến kết quả nghiên cứu.

Sinh viên và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực Quản lý và Kinh tế Dược

Tài liệu này tập trung vào việc phân tích các loại sai số hệ thống thường gặp trong nghiên cứu dược học và kinh tế dược, cũng như ảnh hưởng của các yếu tố gây nhiễu.

**Sai số hệ thống:** Tài liệu phân biệt rõ sai số ngẫu nhiên (ảnh hưởng đến tính tin cậy và giảm thiểu bằng cách tăng cỡ mẫu) với sai số hệ thống (ảnh hưởng đến tính đúng và không thể giảm thiểu bằng cách tăng cỡ mẫu). Các loại sai số hệ thống được phân loại thành:

* **Sai số lựa chọn:** Bao gồm sai số nhập viện (Berkson's bias), sai số tai tiếng, sai số tham gia và sai số hiện mắc.
* **Sai số thông tin:** Gồm sai số nhớ lại (recall bias), sai số do người phỏng vấn (interviewer bias) và sai số phát hiện (detection bias).
* **Sai số phiên giải:** Nhấn mạnh sai số cáo buộc (protopathic bias), một vấn đề quan trọng trong nghiên cứu dịch tễ dược, khi thuốc được cho là gây bệnh nhưng thực chất lại được sử dụng để điều trị triệu chứng ban đầu của bệnh.

**Yếu tố gây nhiễu:** Tài liệu cũng đề cập đến yếu tố gây nhiễu, định nghĩa đây là yếu tố nguy cơ liên quan đến cả phơi nhiễm và biến cố, nhưng không nằm trong mối quan hệ nhân quả trực tiếp giữa phơi nhiễm và biến cố.

**Giảm thiểu sai số và yếu tố gây nhiễu:** Các phương pháp giảm thiểu bao gồm thiết kế nghiên cứu (lựa chọn ngẫu nhiên, tiêu chuẩn lựa chọn/loại trừ, ghép cặp) và phân tích số liệu (phân tầng, hiệu chỉnh bằng mô hình đa biến).