Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1: Phần 2 - Trường ĐH Võ Trường Toản (Năm 2022)

Chia sẻ: Lôi Vô Kiệt | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:55

Thêm vào BST

Báo xấu

17
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nối tiếp phần 1, phần 2 của tập bài giảng Thực tập Cộng đồng 1 tiếp tục cung cấp cho sinh viên những nội dung, kiến thức về: các nghiên cứu trong nghiên cứu sức khỏe cộng đồng; chọn mẫu và tính cỡ mẫu; nguyên tắc xây dựng bộ câu hỏi; phần mềm SPSS trong nghiên cứu sức khỏe cộng đồng;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1: Phần 2 - Trường ĐH Võ Trường Toản (Năm 2022)

CHƯƠNG VIII CÁC NGHIÊN CỨU TRONG NGHIÊN CỨU SỨC KHỎE CỘNG ĐỒNG 8.1. Thông tin chung 8.1.1. Giới thiệu tóm tắt nội dung bài học Bài học cung cấp kiến thức về các nghiên cứu trong nghiên cứu sức khỏe cộng đồng. 8.1.2. Mục tiêu học tập 1. Chứng minh được mối liên quan giữa yếu tố tiếp xúc với bệnh/vấn đề sức khoẻ bằng các số đo thích hợp cho từng loại nghiên cứu 2. Tính được phần quy trách nhiệm do việc tiếp xúc với yếu tố nguy cơ gây ra trong dân số trong các nghiên cứu. 8.1.3. Chuẩn đầu ra Áp dụng kiến thức về các nghiên cứu trong nghiên cứu sức khỏe cộng đồng để thực hiện các nghiên cứu. 8.1.4. Tài liệu giảng dạy 8.1.4.1 Giáo trình Nguyễn Thị Thu, Nguyễn Trần Hiển (2007), Thực hành cộng đồng, NXB: Y Học. 8.1.4.2 Tài liệu tham khảo 1. Phạm Văn Lình (2010), Phương pháp nghiên cứu khoa học sức khoẻ, NXB: Đại học Huế. 2. Đào Văn Dũng (2020). Phương pháp nghiên cứu khoa học –nghiên cứu hệ thống y tế. NXB: Y học. 8.1.5. Yêu cầu cần thực hiện trước, trong và sau khi học tập Sinh viên đọc trước bài giảng, tìm hiểu các nội dung liên quan đến bài học, tích cực tham gia thảo luận và xây dựng bài học, ôn tập, trả lời các câu hỏi, trình bày các nội dung cần giải đáp và tìm đọc các tài liệu tham khảo. 8.2. Nội dung chính 8.2.1. CÁC LOẠI THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU CƠ BẢN 8.2.1.1. Nghiên Cứu Cắt Ngang (Cross- sectional study) Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 47 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
NC. Cắt Ngang khảo sát tình trạng có hoặc không có tiếp xúc với yếu tố nguy cơ (YTNC) cùng lúc với tình trạng có hoặc không có bệnh. * Công dụng NC. Cắt Ngang rất thường được dùng để mô tả 1 bệnh (hoặc VĐSK) hoặc để cung cấp thông tin về chẩn đoán hoặc phân giai đoạn của 1bệnh. Ví dụ: + Health Inteview Survey ở Mỹ tập hợp những thông tin khai thác được qua các bảng câu hỏi, phỏng vấn 1 mẫu đại diện gồm 100000 người ở khắp nước Mỹ. + Nghiên cứu của Watz, Ek, và Bygdeman (1979) về chẩn đoán tắc tĩnh mạchsâu. Ưu điểm: Nhanh, ít tốnkém Nhược điểm: - Có nhiều sai số hệ thống VD: sai số do những trường hợp sống sót chọn lọc: người mang/có tiếp xúc với yếu tố nguy cơ (YTNC) chết trước khi làmNC. - Vì tiếp xúc với YTNC và bệnh được đánh giá cùng 1 lúc nên đôi khi không thể kết luận được cái nào là nguyên nhân của cái nào. VD: β-caroten thấp ở BN ung thư. Không thể kết luận được β-caroten thấp đưa đến K hay đó là kết quả của K - Việc tìm thấy các mối liên hệ thống kê khi kiểm định các giả thuyết thường có tính chính xác không cao nên kết quả của TKNC này thường vẫn có giá trị nêu giả thuyết trong đa số các trường hợp. 8.2.1.2. Nghiên Cứu Bệnh - Chứng (Case-Control study) Trong NC. Bệnh - Chứng, từ 2 nhóm người đã được chọn: nhóm Bệnh (Cases) gồm những người có bệnh (được nghiên cứu), và nhóm Chứng (Controls) gồm những người không có bệnh được nghiêncứu);thông tin về tình trạng có hoặc không có tiếp xúc với YTNC trong quá khứ của cả 2 nhóm được thu thập và so sánh với nhau. VD: Dùng thuốc viên ngừa thai (OC use) và Nhồi máu cơ tim (MI) Nghiên cứu bệnh-chứng là 1 khảo sát dọc theo thời gian Ưu điểm NC Bệnh-Chứng rất thích hợp để khảo sát các bệnh hiếm, tiến triển kéodài Thực hiện nhanh, ít tốnkém Cho phép tính được tì số chênh(Odds-Ratio) Nhược điểm Có rất nhiều sai số hệthống. Khó chọn nhóm chứng phùhợp. Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 48 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
8.2.1.3.Nghiên Cứu Đoàn Hệ(Cohort studies) Trong NC. Cohort, Từ 2 nhóm người không có bệnh (được nghiên cứu): nhóm Có Tiếp Xúc gồm những người đang có tiếp xúc với YTNV, và nhóm Không Tiếp Xúc gồm những người không có tiếp xúc với YTNC;thông tin về tình trạng mắc bệnh ở cả 2 nhóm được thu thập sau 1 thời gian theo dõi và so sánh vớinhau. VD: Sử dụng thuốc viên ngừa thai và nhiễm trùng đường tiểu ở phụ nữ 16-49 tuổi * Historical Cohort Study(Retrospective cohort study): là 1 NC. Cohort được bắt đầu ở thời điểm mà cả tình trạng Tiếp Xúc lẫn tình trạng Bệnh đều đã xảy ra. VD: Tử vong do ung thư trên công nhân bị nhiễm xạ tại xưởng đóng tàu hạt nhân ở New Hampshire. Ưu điểm: TKNC này thường được chọn khi cần khảo sát nguyên nhân của bệnh tật hoặc VĐSK, khảo sát tiến triển của bệnh tật, hoặc khảo sát các YTNC vì nó cung cấp bằng chứng vững chắc về mối quan hệ nhân -quả có thể có. Nhược điểm: Thời gian theo dõi dài dễ làm thất thoát số lượng mẫu NC và gây nhiều tốn kém. 8.2.2. CHỨNG MINH MỐI LIÊN QUAN TRONG CÁC THIẾT KẾ N/C 8.2 2.1. Nghiên Cứu Cắt Ngang Trong đa số trường hợp, nghiên cứu cắt ngang được sử dụng như một nghiên cứu mô tả. Do đó, số liệu được phân tích bằng thống kê mô tả và được trình bày dưới dạng các bảng, biểu. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, nghiên cứu cắt ngang còn được dùng để phân tích mối liên quan giữa bệnh và việc tiếp xúc với một yếu tố nguy cơ nào đó. Trong trường hợp này, cần lập bảng chéo (cross tabulation) – phân nhóm nghiên cứu theo các yếu tố nguy cơ cần khảo sát, và so sánh tỉ suất hiện mắc (prevalence rates) trong từng nhóm Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 49 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
Prevalence của bệnh trong nhóm tiếp xúc = a/(a+b) Prevalence của bệnh trong nhóm không tiếp xúc = c/(c+d) Có thể dùng phép kiểm thống kê (chi bình phương) để xác định mối liên hệ. Độ mạnh của sự phối hợp sẽ được tính bằng Prevalence Rate Ratio (PRR) a/(a+b) Prevalence Rate Ratio (PRR)= c/(c+d) Prevalence Odds Ratio (POR) cũng có thể được sử dụng trong nghiên cứu cắt ngang để tính độ mạnh của sự phối hợp 8.2.2.2. Nghiên Cứu Đoàn Hệ (Cohort Study) Nguy cơ tương đối là tỉ số giữa tỉ suất bệnh mới (Incidence) trong nhóm có tiếp xúc (exposed group) và tỉ suất bệnh mới trong nhóm không tiếp xúc (non-exposed group) Bệnh + Bệnh - Tổng cộng T/xúc + a b a+b T/xúc - c d c+d Tổng cộng a+c b+d a+b+c+d Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 50 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
Nguy cơ qui trách (attributable risk, risk difference) trong nhóm có tiếp xúc được tính bằng côngthức: AR = Ie – Io = a/a+b – c/c+d Nguy cơ qui trách trong dân số (Population Attributable Risk – PAR) được tính bằng công thức: PAR = Ip- Io hoặc PAR = (AR) (Pe) trong đó Pe = (a + b) /(a+b+c+d) 8.2.2.3. Nghiên Cứu Bệnh Chứng Trong nghiên cứu bệnh – chứng, nguy cơ tương đối (relative risk) có thể được ước lượng bằng cách dùng tỉ số chênh (Odds Ratio). Odds Ratio là tỉ số (ratio) của những người bị bệnh và những người không bệnh trong nhóm có tiếp xúc với yếu tố nguy cơ chia cho tỉ số của những người bị bệnh và những người không bệnh trong nhóm không tiếp xúc với yếu tố nguy cơ * Trong nghiên cứu bệnh – chứng có bắt cặp (matched case-control) Tỉ số chênh được tính như sau:OR = x/y Trong đó x = số cặp trong đó ca bệnh có tiếp xúc nhưng ca chứng không tiếp xúc, và y = số cặp trong đó ca bệnh không tiếp xúc nhưng ca chứng có tiếp xúc (xem bảng 2 x 2 minh họa bên dưới) Chứng Tổng cộng Có tiếp xúc K tiếp xúc Bệnh Có t/x x K t/x Y Tổng cộng Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 51 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
8.2.3. ĐO LƯỜNG TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ NGUY CƠ/ BẢO VỆ Để đo lường tác động/ảnh hưởng của một yếu tố nguy cơ hay một yếu tố bảo vệ nhất là tính tỷ lệ bệnh có thể loại trừ hay phòng ngừa được trong dân số khi loại bỏ yếu tố nguy cơ, cần phải tính phần trăm nguy cơ qui trách. 8.2.3.1. Đối với nghiên cứu đoàn hệ - sử dụng nguy cơ tươngđối Phần trăm nguy cơ qui trách trong nhóm có tiếp xúc tính bằng côngthức: ARP = AR/Ie Phần trăm nguy cơ qui trách trong dân số dùng để ước lượng bao nhiêu phần trăm bệnh tật trong dân số được qui trách cho tiếp xúc hay bao nhiêu phần trăm bệnh tật trong dân số có thể phòng ngừa được bằng cách loại bỏ sự tiếp xúc. Phần trăm nguy cơ qui trách trong dân số được tính bằng côngthức: PAF = PAR/Ip = [(Pe x AR) / Ip] = [(Pe x (Ie - Io)) / Ip] = [Pe x (RR - 1) Io / Ip] = ([Pe x (RR - 1)] / [Pe x (RR - 1) + 1]) Ví dụ: Người ta muốn biết xem việc dùng thuốc ngừa thai có liên quan gì với nhiễm trùng đường tiểu ở phụ nữ 15-49 tuổi, một nghiên cứu đoàn hệ được thực hiện. Bảng dưới đây cho kết quả của nghiên cứu sau 1 năm theo dõi Bị nhiễm trùng tiểu Không bị nhiễm trùng tiểu Tổng cộng Dùng thuốc ngừa 27 455 482 thai Không dùng thuốc 77 1831 1908 ngừa thai Tổng cộng 104 2286 2390 Nguy cơ tương đối của nghiên cứu này = 27/482 / 77/1908 = 1,39 Chúng ta có thể tính nguy cơ quy trách trong dân số bằng 1 trong 2 công thức: CT 1: PAR = Ip - Io = (a + c) / (a + b + c + d) - c/ (c + d) = 104/2390 – 77/1908 = 0,00316/năm Hoặc: Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 52 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
CT 2: PAR = AR x Pe = (Ie - Io) x PE = (a / (a + b) - c/ (c + d)) x (a + b) / (a + b + c+d) = (27/482 - 77/1908) x 482 / 2390 = 0,00316 /năm. Nếu việc sử dụng thuốc ngừa thai được dừng lại thì tỉ suất mới mắc nhiễm trùng tiểu hàng năm ở phụ nữ trong nghiên cứu này có thể giảm đi 316 trường hợp trong 100.000 phụ nữ. Trong khi đó, tỷ suất mới mắc nhiễm trùng tiểu chung cho toàn bộ dân số là 4.350/100.000 phụ nữ. Vì vậy, ta có thể tính phần trăm nguy cơ quy trách trong dân số như sau: PAF = (PAR / Ip) = (0,00316 / 0,0435) x 100 = 7,3% Điều này có nghĩa là nếu việc sử dụng thuốc ngừa thai gây ra nhiễm trùng tiểu thì có 7,3% trường hợp nhiễm trùng tiểu ở phụ nữ trong dân số này có thể phòng ngừa được nếu ta khuyến cáo phụ nữ ngưng sử dụng thuốc ngừa thai. * Phần Trăm Bảo Vệ: Phần trăm bảo vệ trong nhóm có tiếp xúc được tính bằng côngthức: PFe = (Io – Ie)/Io = 1 – RR Phần trăm bảo vệ trong dân số được tính bằng côngthức: PFp= Pe (1 – RR) 8.2.3.2. Đối với nghiên cứu bệnh-chứng - sử dụng tỉ số chênh Phần trăm nguy cơ qui trách trong nhóm có tiếp xúc tính bằng côngthức: ARP = AR/Ie = (1 – 1/OR) Phần trăm nguy cơ qui trách trong dân số được tính bằng công thức: PAF = PAR/IP = (PeE x (OR - 1)) / (PeE x (OR - 1) +1)) Trong đó PeE = b / (b + d) là tỷ lệ người có tiếp xúc với yếu tố nguy cơ trong nhóm chứng Ví dụ: Trở lại ví dụ trên – người ta muốn biết xem việc dùng thuốc ngừa thai có liên quan gì chứngvới nhiễm trùng đường tiểu ở phụ nữ 15-49 tuổi, nhưng một nghiên cứu bệnh-chứng được thực hiện Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 53 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
OR = ad/bc = (27 x 1831)/(77 x 455) = 49437/35035 = 1,41 Nếu đây là nghiên cứu đoàn hệ, thì phần trăm nguy cơ quy trách ARF = AR / Ie = (Ie - Io) / Ie = (1 - Ie / Io) = (1 -1 / RR) = (1 -1/1,39) x 100 =28% Nhưng vì đây là nghiên cứu bệnh-chứng nên ARP = (1 - 1 / OR) x 100 = 29% Phần trăm nguy cơ quy trách trong dân số: PAF = ([PeE x (OR - 1)] / [PeE x (OR - 1) + 1]) = ([b / (b + d) x (OR - 1)] / [b / (b + d) x (OR -1) + 1]) = ([455/(455 + 1831) x (1.41 -1)] / [455/(455 + 1831) x (1.41 - 1) + 1]) x 100 =7.6% → Điều này có nghĩa là nếu việc sử dụng thuốc ngừa thai gây ra nhiễm trùng tiểu thì có 7,6% trường hợp nhiễm trùng tiểu ở phụ nữ trong dân số này có thể phòng ngừa được nếu ta khuyến cáo phụ nữ ngưng sử dụng thuốc ngừa thai. * Phần Trăm Bảo Vệ: Phần trăm bảo vệ trong nhóm có tiếp xúc được tính bằng côngthức: PFe = 1 - OR Phần trăm bảo vệ trong dân số được tính bằng công thức: PFp= Pe (1 –OR) 8.2.4. SƠ ĐỒ MẠNG LƯỚI NGUYÊN NHÂN TRONG N/C ĐỊNH LƯỢNG 8.2.4.1. Thiết lập sơ đồ mạng lưới nguyên nhân giảđịnh Để thực hiện được điều này, chúng ta cần dựa vào các mục tiêu nghiên cứu. Từ đó, sẽ đề ra các giải pháp giả định (nhằm đạt được mục tiêu) hay các đề mục có liên quan đến vấn đề nghiên cứu. Đồng thời, cần dự đoán các thông tin cần thu thập (tức là các biến số nghiên cứu). Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 54 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
Cần phải liệt kê hết tất cả khả năng có thể xảy ra rồi sắp xếp mối liên quan giữa các yếu tố với nhau Ví dụ \ Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 55 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
Để thực hiện được mục tiêu (xác định tỷ lệ trẻ
8.3. Nội dung thảo luận và hướng dẫn tự học 8.3.1. Nội dung thảo luận Xác định nghiên cứu mô tả và phân tích. Vận dụng công tính các chỉ số đặc trưng cho từng nghiên cứu. 8.3.2. Nội dung ôn tập và vận dụng thực hành Ôn tập các kiến thức nền tảng cần thiết từ bài học và chủ động vận dụng các kiến thức, chuẩn bị đầy đủ các kỹ năng trong quá trình thực hành. 8.3.3. Nội dung hướng dẫn tự học và tự nghiên cứu Đọc các tài liệu tham khảo có liên quan đến nội dung học tập, nghiên cứu thêm các ứng dụng bài học trong thực tế Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 57 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
CHƯƠNG IX CHỌN MẪU VÀ TÍNH CỠ MẪU 9.1. Thông tin chung 9.1.1. Giới thiệu tóm tắt nội dung bài học Bài học cung cấp kiến thức tổng quát về chọn mẫu và tính cỡ mẫu. 9.1.2. Mục tiêu học tập 1. Tính được cỡ mẫu cho nghiên cứu cắt ngang 2. Tính được cỡ mẫu cho nghiên cứu bệnh-chứng 3. Phân biệt được các cách chọn mẫu và quyết định được phương pháp chọn mẫu thích hợp cho từng thiết kế nghiên cứu khác nhau. 9.1.3. Chuẩn đầu ra Áp dụng kiến thức về tính cỡ mẫu trong các nghiên cứu. 9.1.4. Tài liệu giảng dạy 9.1.4.1 Giáo trình Nguyễn Thị Thu, Nguyễn Trần Hiển (2007), Thực hành cộng đồng, NXB: Y Học. 9.1.4.2 Tài liệu tham khảo 1. Phạm Văn Lình (2010), Phương pháp nghiên cứu khoa học sức khoẻ, NXB: Đại học Huế. 2. Đào Văn Dũng (2020). Phương pháp nghiên cứu khoa học –nghiên cứu hệ thống y tế. NXB: Y học. 9.1.5. Yêu cầu cần thực hiện trước, trong và sau khi học tập Sinh viên đọc trước bài giảng, tìm hiểu các nội dung liên quan đến bài học, tích cực tham gia thảo luận và xây dựng bài học, ôn tập, trả lời các câu hỏi, trình bày các nội dung cần giải đáp và tìm đọc các tài liệu tham khảo. 9.2. Nội dung chính 9.2.1. NGHIÊN CỨU CẮTN GANG 9.2.1.1. Tính cỡ mẫu: Nghiên cứu cắt ngang thướng được sử dụng để ước lượng một số trung bình (biến số liên tục) hay một tỉ lệ (biến số rời) cho nghiên cứu cắt ngang Công thức tính cỡ mẫu nhằm ước lượng: - Một số trung bình: Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 58 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
trong đó : độ lệch chuẩn d: sai số biên của ước lượng - Một tỷ lệ: trong đó p: tỉ lệ ước tính của vấn đề cần khảo sát d: sai số biên của ước lượng Ví dụ 1: Cần phải có cỡ mẫu là bao nhiêu để xác định tỉ lệ đàn ông Việt nam hút thuốc lá, biết rằng kết quả từ một nghiên cứu trước đây cho thấy tỉ lệ này là 20% và chúng ta mong muốn kết quả tìm thấy có giá trị nằm trong khoảng 5% giá trị thật p = 0,2, 1-p = 0,8, = 0,05=> n = 1,962 x 0,2 x 0,8/ 0,052 = = 245,8 = 246 người (*)Lưu ý: Đây là cỡ mẫu được tính cho nghiên cứu KHÔNG sử dụng phương pháp chọn mẫu cụm. Nếu chọn mẫu cụm => phải tính “hệ số thiết kế” (designeffect) Đây là cỡ mẫu cần có để phân tích. Nếu tỉ lệ tham gia NC thấp, ví dụ chỉ 75% thì cỡ mẫu cần có phải tăng lên = 246/0,75 =328 Nếu không có thông tin gì về giá trị p, thì giá trị 0,5 có thể sử dụng để có cỡ mẫu lớn nhất. Ví dụ 2: Cần phải có cỡ mẫu là bao nhiêu để ước tính trung bình của đường kính động mạch chủ bụng của người Việt nam, biết rằng kết quả từ một nghiên cứu trước đây cho thấy độ lệch chuẩn là 5 và chúng ta mong muốn kết quả tìm thấy có giá trị nằm trong khoảng 5% giá trị thật (tức là sai số khoảng 0,75) = 5, = 0,75 => n = 1,96 x 5/ (0,75)2 = 170,7 = 171 người Nếu tỉ lệ tham gia NC chỉ 80% thì cỡ mẫu cần có phải tăng lên = 16/0,8 = 214 người * Cách xác định “hệ số thiết kế” (design effect) 1. Xácđịnh bằng nghiên cứu pilot 2. Nghiên cứu có từ trước có cùng cách chọn mẫu Tính bằngcôngthức:Design effect = 1 + (m-1) * Trong đó: m: độ lớn trung bình của 1cụm Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 59 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
: hệ số tương quan (intra-class correlationcoefficient) Có thể là 1 con số âm rất nhỏ (khi cấu trúc trong từng cụm rất khác nhau) hoặc =1 (khi cấu trúc trong từng cụm thuần nhất) 9.2.1.2. Chọn mẫu: Chọn dân số nghiên cứu: Cần xác định dân số đích và dân số nghiên cứu (dân số lấy mẫu) thích hợp để tránh sai lệch do chọn mẫu (selectionbias). Ví dụ: Thực hiện nghiên cứu cắt ngang với dân số nghiên cứu là bệnh nhân trong bệnh viện sẽ không phản ánh chính xác được tỉ suất hiện mắc của bệnh (tỉ suất hiện mắc thật sự có thể cao hơn hay thấphơn) - Phương pháp chọnmẫu: Do kết luận rút ra được từ mẫu khảo sát sẽ được dùng để suy luận cho dân số (mà từ đó mẫu được lấy ra) nên mẫu được chọn cần phải đảm bảo tính đại diện, và vì vậy cần phải được thực hiện theo các kỹ thuật thích hợp để tránh các sai lệch có thể xảyra. Có 2 phương pháp chọn mẫu: chọn mẫu có xác suất (Probability sampling method) và chọn mẫu không có xác suất (non-probability sampling method). Cách tốt nhất để bảo đảm một mẫu sẽ cho ra các suy diễn chính xác và đáng tin cậy là dùng các mẫu được chọn bằng phương pháp có xác suất. Một mẫu (được chọn bằng phương pháp) có xác suất là 1 mẫu được rút ra từ dân số theo cách mà tất cả các thành phần của dân số đều có 1 xác suất (đã biết trước) được chọn vào mẫu. - Các phương pháp lấy mẫu có xác suất: ✓ Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn (simple randomsampling) ✓ Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống (systematic randomsampling) ✓ Chọn mẫu phân tầng (stratifiedsampling) ✓ Chọn mẫu cụm (clustersampling) ✓ Chọn mẫu nhiều giai đoạn (multi-stagesampling) Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn (Simple random sampling -SRS): Là phương pháp chọn mẫu mà mọi đơn vị lấy mẫu đều được chọn vào mẫu nghiên cứu với xác suất bằng nhau và độc lập với việc chọn đơn vị lấy mẫukhác Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 60 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
Các bước cần thiết để chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản: B1.Lập danh sách chọn mẫu (khung chọn mẫu - sampling frame), trong đó các đối tượng trong dân số đã được đánh số thứ tự. B2.Rút thăm các số nguyên ngẫu nhiên cho đủ cỡ mẫu bằng cách: Dùng bảng số ngẫu nhiên sau khi đã xác định vị trí khởi đầu một cách ngẫu nhiên trên bảng. hoặc + Dùng phím bấm số ngẫu nhiên trên các máy tính cầm tay hoặc + Dùng chương trình vi tính cho ra số lượng số ngẫu nhiên cầnthiết. Ưu điểm của phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản:thực hiện đơn giản Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 61 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
Khuyếtđiểm + Có thể không có được danh sách các đơn vị lấy mẫu + Có thể tốn kém nhiều do mẫu nghiên cứu bị trải rộng + Có thể kém hiệu quả ở một số dân số nhất định Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống (Systematic randon sampling): Là phương pháp chọn ngẫu nhiên một nhóm gồm nhiều đơn vị lấy mẫu cách nhau một khoảng cách mẫu (k). Các bước cần thiết để chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống: + Tính khoảng cách mẫu k = N/n + Chọn ngẫu nhiên một số i (số đầu tiên), 1 i k Chọn một nhóm gồm các đơn vị lấy mẫu i, i+k, i+2k, v.v Chọn mẫu phân tầng (Stratifiedsampling): Là phương pháp chọn mẫu với nhều cá thể đại diện được chọn từ các tầng (strata) riêng biệt của dân số. Sử dụng khi: + Các tầng có khác nhau về biến số quantâm + Bản thân sự khác biệt này là mục tiêu của nghiêncứu Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 62 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
Yếu tố phân tầng thường là tuổi, phái tính, độ nặng của bệnh, tình trạng hút thuốc - không hút thuốc v.v… Việc chọn mẫu phân tầng thường theo tỉ lệ tương xứng (proportional stratified sampling) nhưng đôi khi có thể không tương xứng (disproportional stratified sampling). Ưu điểm của phương pháp chọn mẫutầng: mẫu đại diện hơn, chính xáchơn Khuyết điểm + Trên thực tế đôi khi không tìm được tính chất để phântầng + Về mặt kinh tế, cũng gây tốn kém tương đương với cch chọn mẫu ngẫu nhiênđơn Chọn mẫu cụm (Cluster sampling): Là phương pháp chọn mẫu mà trong đó một hoặc nhiều đợn vị lấy mẫu (listing units) được phối hợp sử dụng, nói cách khác đây là phương pháp chọn mẫu mà khung chọn mẫu bao gồm nhiều cụm, mỗi cụm gồm nhiều đối tượng trong một địa phương (hay địa điểm) nhất định. Khác với tầng (bao gồm những đơn vị lấy mẫu thuần nhất về 1 tính chất), cấu trúc của 1 cụm càng phải nên đa dạng về tínhchất. Sử dụng khi: Không thể có danh sách tất cả các đối tượng trong dân số + Muốn giảm chi phí tiếp cận đốitượng Một số đặc tính quan trọng của chọn mẫu cụm: Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 63 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
Tiến trình chọn mẫu theo từng bậc. Ví dụ nếu khu phố là cụm và hộ gia đình là đơn vị lấy mẫu thì sẽ có 2 bước để chọn hộ gia đình: bước đầu tiên: chọn khu phố, bước thứ 2: chọn hộ gia đình. Hai bước này được gọi là hai giai đoạn (stages). Vì vậy trong cách chọn mẫu cụm sẽ có một số giai đoạn (stages) được thực hiện. Nếu trong thiết kế chọn mẫu chúng ta thực hiện nhiều giai đoạn thì các đơn vị lấy mẫu ở giai đoạn đầu tiên là đơn vị lấy mẫu nguyên phát (primary sampling units –PSUs) Cụm có thể được chọn bằng nhiều kỹ thuật chọn mẫu khác nhau. Chẳng hạn ta có thể chọn cụm bằng cách chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản hay bằng cách chọn mẫu hệthống. + Nếu chọn cụm bằng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản =>chọn mẫu cụm đơn giản + Nếu ta chỉ thực hiện 1 giai đoạn (Chọn ra một số cụm từ các cụm có sẵn, khảo sát hết tất cả các cá thể trong 1 cụm) => Cụm 1 bậc đơngiản + Nếu cụm được chọn ở giai đoạn 1 bằng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản và ở giai đoạn 2 ta lại chọn ra một số đơn vị chọn mẫu từ các cụm có sẵn => Cụm 2 bậc đơn giản. Trong trường hợp này, tỉ lệ của các đơn vị lấy mẫu được chọn ra ở giai đoạn 2 – từ các cụm đã được chọn ở giai đoạn 1 – là giống nhau. Phương pháp này được thực hiện trên giả định là các cụm có số lượng đơn vị lấy mẫu bằngnhau. Nếu chọn cụm không phải bằng phương pháp ngẫu nhiên đơn giản => chọn mẫu với xác suất tỉ lệ với độ lớn của cụm (sampling with probability proportional to size) Trong tiến trình chọn mẫu cụm, có thể sử dụng nhiều khung chọn mẫu khácnhau Sau khi thực hiện giai đoạn 1, khung chọn mẫu mới được tập hợp lại từ các cụm đượcchọn Ưu điểm của phương pháp chọn mẫucụm: khả thi, kinh tế hơn vì chỉ cần chuẩn bị danh sách chi tiết trong các cụm đượcchọn Khuyếtđiểm: các số ước lượng có thể không chính xác bằng chọn mẫu SRS, chọn mẫu tầng nếu khảo sát trên cùng cỡ mẫu => Để tăng độ chính xác -> tăng cỡmẫu Chọn mẫu nhiều giai đoạn (Multi-stagesampling): Chọn mẫu nhiều giai đoạn là sự kết hợp nhiều phương pháp lấy mẫu. Mỗi một phương pháp chọn mẫu được áp dụng là 1 giaiđoạn. Trên thực tế phương pháp thường được áp dụng nhất: chọn mẫu cụm nhiều giai đoạn. Phương pháp chọn mẫu cụm 2 giai đoạn đơn giản được thực hiện trên giả định Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 64 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
là các cụm có số lượng đơn vị lấy mẫu bằng nhau. Tuy nhiên trên thực tế, các cụm hầu như không có cùng độ lớn, vì vậy người ta sử dụng chọn mẫu với xác suất tỉ lệ với độ lớn của cụm (sampling with probability proportional to size) – phương pháp chọn mẫuPPS Chọn mẫu PPS (probability proportionate to size) – chọn mẫu có xác suất tỉ lệ với độ lớn của cụm Giai đoạn 1: Chọn ra n cụm từ tổng số N cụm bằng phương pháp chọn mẫu hệ thống: + Tính khoảng cách mẫu k = N/n + Chọn ngẫu nhiên một số i (số đầu tiên), 1 i k + Chọn một nhóm gồm các đơn vị lấy mẫu i, i+k, i+2k, v.v... Trong chương trình tiêm chủng mở rộng của TCYTTG, số cụm cần chọn là 30, do đó khoảng cách mẫu là N/30 Giai đoạn 2: Trong n cụm được đã chọn, chọn ra số đối tượng cần thiết (= cỡ mẫu/n cụm) bằng phương pháp mẫu chọn ngẫu nhiên đơn giản hay chọn mẫu hệ thống Trong chương trình EPI của TCYTTG, để chọn ra 7 nhà trong 1 cụm người ta chọn ra nhà đầu tiên một cách ngẫu nhiên rồi sau đi các nhà tiếp theo - theo nguyên tắc nhà liền nhà 9.2.2. Nghiên Cứu Bệnh-Chứng 9.2.2.1. Tính cỡmẫu: Nghiên cứu bệnh – chứng Ước lượng tỷ số chênh Z1 2 − /2 1 1 OR p1 n p2 = OR p + (1− p ln(1− p (1− (1− = )2 p) + p p ) ) 1 1 2 2 Với 1 1 Kiểm định tỷ số chênh: 2 p (1− ) + p (1− p ) + p (1− 2 {Z pZ p )} n = 1− /2 2 2 1− 1 1 2 2 (p− 2 p ) 1 2 Nghiên cứu đoàn hệ Ước lượng nguy cơ tương đối Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 65 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu
(1 − p Z2 ) (1 − p ) 1− /2 1 2 n = ln(1 − 2 + ) p1 p2 Kiểm định nguy cơ tương đối n = {Z1− / 2 2 p * (1 − p * ) + Z1− p1 (1 − p1 ) + p 2 (1 − p2 )}2 ( p1 − p2 )2 p*= (p1 + p2 )/2 9.2.2.2. Chọnmẫu: - Chọn cabệnh: Nguyêntắc: - Cần phải thiết lập tiêu chuẩn chẩn đoán rõràng - Ca bệnh và chứng lấy từ cùng một dân số Các ca bệnh nên chọn từđâu? a. Có thể lấy từ cộng đồng, dân sốchung. Khó khăn: việc đăng ký (các trường hợp bệnh) trong cộng đồng thường không phổ biến, tốn kém, và có thể không liệt kê đầy đủ tất cả các trường hợp bệnh. b. Có thể lấy từ bệnh viện hay phòngkhám Nhược điểm: chọn ca bệnh từ nguồn này dễ gặp phải bias vì người đến bệnh viện thường là những người bị bệnh nặng, có nhiều bệnh khác kèm theo. Các ca bệnh được chọn nên là những ca bệnh mới chẩn đoán hay là bệnh hiện có (có cả những ca bệnhcũ)? Thông thường, người ta thích chọn ca bệnh từ những ca mới (incident cases) vì dễ áp dụng các tiêu chuẩn chẩn đoán một cách nghiêm ngặt và (về mặt lý thuyết) không bỏ sót các ca bệnh diễn ra trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, nếu bệnh thực sự quá hiếm thì cần phải sử dụng cả bệnh cũ lẫn bệnh mới để có thể lấy đủ cỡ mẫu cần thiết. Sử dụng prevalent cases có thể dẫn đến việc đại diện quá mức (over- representative) của những ca bệnh có thời gian bệnh kéo dài vì những người chết vì bệnh hay những người hồi phục nhanh chóng có rất ít khả năng được lựa chọn vào nhóm bệnh. - Chọn ca chứng Nguồnchọn: Giáo trình môn học: Bài giảng Thực tập Cộng đồng 1, Nhà xuấ t bả n Y học (2007) 66 Chủ biên: Nguyễn Thị Thu