Xử lý dữ liệu dịch tễ học thú y: Bài giảng Tin học ứng dụng chăn nuôi thú y, Chương 2





Chương II

X LÝ D LIU TRONG DCH T HC THÚ Y

Dch t hc là môn hc v trng thái và din bin sc khe ca mt qun th. Nói như

vy dch t hc bao hàm vn ñ sc khe theo không gian (trng thái) và thi gian (din

bin). ðng thi dch t hc bao hàm c vn ñ y hc (sc khe) và toán hc thng kê

(qun th). Trưc ñây, ti các nưc xã hi ch nghĩa cũ, dch t hc ñưc hiu là môn hc

v các bnh truyn nhim. Chính xác hơn là phn nghiên cu v s lây lan và bin pháp

phòng chng bnh truyn nhim trong các trưng ñào to bác s hay bác s thú y. ðó là

cách hiu chưa ñy ñ bi dch t hc không ch gii hn trong các bnh truyn nhim mà

còn là môn hc ñ xác ñnh mi tương quan gi a sc khe vi các yu t có trong môi

trưng xung quanh và quan trng hơn, dch t hc là môn hc nghiên cu v mt qun th

và ño lưng bnh tt ca qun th ñó.

Dch t hc còn ñưc ñnh nghĩa là môn toán (thng kê) mang màu s!c y hc. Do vy,

vi s phát trin ca ngành ñin t", dch t hc ñã ñưc tin hc hóa rt nhanh chóng. Có

th nói r#ng trong khoa hc v sc khe ca ngưi và ñng vt, dch t hc là môn hc

ñưc tin hc hóa sm nht và có ý nghĩa nht. Nhiu phn mm vi tính ñã ñưc vit và

ñưc s" d$ng rng rãi. Ngưc li tin hc góp phn thúc ñ%y làm cho dch t hc phát trin

và dch t hc ñưc s" d$ng nhiu hơn và rng rãi hơn trong vic qun lý bnh tt.

Trong chương này, chúng tôi xin gii thiu mt s phn mm máy vi tính thưng ñưc

s" d$ng trong dch t hc. ð hiu và s" d$ng các phn mm này, yêu cu ngưi ñc (i)

phi là ngưi ñã n!m rõ các khái nim v dch t hc (t& l m!c bnh, t& sut m!c bnh, t&

l cht, t& l t" vong, t& l tn công, ñ nhy, ñ ñ'c hiu, ngư(ng dương tính…). M't

khác cũng ñòi hi ngưi ñc (ii) phi có ñ kin thc v toán thng kê (s trung bình,

phương sai, khong tin cy, phân b chu%n…). Vic s" d$ng các phn mm không khó,

thc cht tin hc là công c$ thc hin các phép tính toán, chúng ta ch vic nhp s liu và

nhp chut là có kt qu. Tuy nhiên, kt qu ñó nói lên ñiu gì thì cn kin thc v dch t

và toán thng kê. Thm chí, có hiu v dch t hc thì vic nhp s liu vào máy mi ñúng

và chính xác, ñng thi kt qu ñưa ra mi có ý nghĩa. Bi vì máy nhn bt kỳ s liu nào

khi ta nhp vào và cho kt qu theo s liu np vào nó.

Hn ch trong khuôn kh* gii thiu phn mm dùng trong dch t hc, chương này

không gii thích các khái nim dch t hc cũng như không trình bày chi tit v toán thng

kê. Ngưi ñc ñưc m'c ñnh là ñã có ñy ñ kin thc v hai môn hc trên. Cui cùng

(iii), ña s các phn mm ñu vit b#ng ting Anh ho'c ting nưc ngoài khác. Do vy ñi

vi sinh viên và nh ng ngưi không thành tho ting Anh ho'c ngôn ng nưc ngoài nào

khác s+ rt khó khăn khi hc và s" d$ng các phn mm dch t. Vi các ñiu kin (i, ii và

iii) như nêu trên, sau khi ñc xong chương này, ngưi ñc có th s" d$ng phn mm Win

Episcope ho'c EpiCalc sau mt vài ln thc tp trên máy.





1. CÁC PHN MM VI TÍNH DÙNG TRONG DCH T HC

1.1. ðc ñim

Các phn mm vi tính dùng trong dch t hc ban ñu ch yu là ñ tính toán các con

s ño lưng v bnh trong dch t hc. Cùng vi s phát trin tính năng ca máy vi tính và

thit b ñin t", nhiu phn mm khác ra ñi có tính phc tp cao phn ánh c$ th và rõ

ràng hơn v tình hình bnh dch. Ví d$ các phn mm vi tính kt hp vi k thut ñnh v

GIS có th xác ñnh v trí mt * dch trên bn ñ mt cách chính xác không nh ng v kinh

ñ, vĩ ñ mà c v ñ cao so vi m't bin, ho'c phn mm EpiMap cho phép chúng ta xác

lp bn ñ dch t mà nu không có máy vi tính thì con ngưi không th làm n*i. Cũng như

vy, ngưi ta ñã ñưa ra các phn mm v qun lý và thông báo dch (trong các nưc thành

viên ca OIE) sao cho các khái nim dch t tr thành ngôn ng chung ca nhân loi khi

nói v dch bnh. Các phn mm như vy dành cho nh ng cán b dch t chuyên nghip.

Chương này ch gii thiu phn mm cơ bn ñ tính toán các ch s ño lưng v bnh tt

ñưc ging dy cho sinh viên ñi hc trong môn dch t hc.

Cui cùng, ñ'c ñim ca phn mm vi tính dùng trong dch t hc thưng là các ô

trng, nhp s liu vào các ô trng ñó ging như thay các con s vào các ký hiu b#ng ch

trong các công thc toán hc. Máy s+ tính và cho ta kt qu mong mun. Ví d$, công thc

v=S/t là công thc tính tc ñ trung bình v b#ng quãng ñưng ñi S chia cho thi gian t. ð

có v ta nhp giá tr c$ th ca S và con s giá tr ca t, nhn chut, máy s+ cho ra con s

khác, ñó là v và là tc ñ trung bình. ðây ch là ví d$ ñơn gin. Trong nhiu trưng hp

cn phi có các khái nim rõ và chi tit hơn hơn. Ví d$, trong buôn bán, ta có th tính lãi

b#ng chênh lch giá tr s tin chi ra khi mua và tin thu vào khi bán; nhưng ñó chưa phi

là lãi thc, còn phi tr- tin thuê c"a hàng và tin thuê nhân công bán hàng… ðiu ñó cho

thy cn có khái nim như th nào là lãi. Như vy v.n chưa ñ, li phi tính các khon chi

khác như thu (nhiu loi thu khác nhau)… Trong dch t hc cũng như vy. ðiu ñó nói

lên r#ng, phn mm dùng trong dch t hc thc ra ch ñ tính toán các con s v bnh tt.

Các công thc tính toán này ñu có trong các sách v dch t hc. Mun hiu bit ý nghĩa

các kt qu cn phi hiu rõ công thc ñ tính kt qu là như th nào. Tóm li, s" d$ng

phn mn vi tính dùng trong dch t hc ch yu là nhp s liu (ñin các con s vào các

công thc toán hc ñã ñưc lp ra) ñ tính giá tr các s ño lưng v bnh tt.

1.2. Các phn mm ñưc dùng nhiu trong dch t hc

Như trên ñã nói, có nhiu phn mm vi tính dùng trong dch t hc. Có nh ng phn

mm mang tính ñ'c thù ca dch t hc như: Epi-Info, EpiCalc, WinEpiscope, EpiMap,

ToolBox, Freecalc … và có phn mm không ch dùng trong dch t hc như phn mm

GIS (ñnh v ña lý toàn cu), thm chí các phn mm toán thng kê cũng là các phm mm

có th s" d$ng ñ tính toán các s ño lưng v bnh tt. Vi nh ng ngưi chuyên v dch

t, vic s" d$ng thành tho các phn mm trên là yêu cu b!t buc. Vì hn ch gii thiu

trong mt chương sách chúng tôi gii thiu hai phn mm chính là WinEpiscope và

Epicalc.

2. S DNG PHN MM WIN EPISCOPE

2.1. Gii thiu

Sau khi cài ñ't phn mm này vào máy vi tính, chúng ta có th bit rõ hơn v ngun

gc và các tác gi son tho phn mm này. Sơ lưc như sau: Win Episcope có ngun gc





t- chương trình EPIDEMO do trưng ñi hc Hoàng gia Thú y và Nông nghip

Copenhagen (ðan Mch) và ñi hc Utrecht (Hà Lan) biên son. Sau ñó nó ñưc ci tin

và ñ*i tên là EPISCOPE, tip theo ñó ñưc ci tin tr thành WIN EPISCOPE vi s hp

tác ca các trưng ñi hc khác như Wagningen Agricultural University (Hà Lan) và ñi

hc Zaragoza (Tây Ban Nha). Phn mm này có nhiu phiên bn khác nhau, chúng tôi xin

gii thiu trong chương này phiên bn 2.0. ð cp nht, ta có th ti các phiên bn mi

nht theo ña ch: http://www.infecepi.unizar.es ho'c http://zod.wau.nl ho'c

http://www.clive.ed.ac.uk.

Mt lý do khác là ñây là phn mm công cng, ai cũng có th ti v, cài ñ't vào máy,

s" d$ng, sao chép và ph* bin cho ngưi khác.

Các tiêu chí có th tính toán ñưc bng Win Episcope

Nh ng ngưi bit ting Anh và ting Tây Ban Nha có th d dàng s" d$ng phn mm

này vì nó ñưc vit ra trên cơ s hai ngôn ng nói trên và phn Help gii thiu ñy ñ các

tiêu chí có th tính toán ñưc khi dùng phn mm này

Các tiêu chí ñó là

Các phương pháp ch%n ñoán

(

trong Menu Test), Nghiên cu v m.u

(trong Menu Sample), Phân tích

(

trong Menu Analysis)

Sau khi cài ñ't WIN EPISCOPE, nháy chut vào chương trình ta s+ thy giao din như

sau xut hin trên màn hình:

Start 



 Progams 



 WinEpi

Giao din này thay ñ*i ngay trong vòng vài giây sau ñó, phn tên chương trình mt ñi

ch ñ li giao din trng và chúng ta có th b!t ñu s" d$ng.





Trên thanh công c$ có các menu sau: File, Test, Samples, Analysis, Model, Window

và Help.

M$c File dùng ñ lưu tr các thư m$c và các tính toán ñã ñưc tin hành và có chc

năng ging như m$c File ca các phn mm khác trong máy vi tính. Các m$c dùng trong

dch t hc là test, samples, analysis , model và help.

ði vi ngưi ñã n!m rõ môn hc dch t hoc và bit ting Anh ho'c Tây Ban Nha, có

th t mình làm quen và s" d$ng phn mm này mt cách d ràng. Khi có khó khăn có th

vào phn Help ñ ñưc hưng d.n.

Nhn chut vào m$c Test ch/ng hn chúng ta s+ thy trên màn hình xut hin giao

din sau (hình 2.1)

Hình 2.1.

Như hình trên cho thy xut hin các submenu: Agreement, Evaluation, Advanced

Evaluation, Cut-off Value và Multiple Test. Ta nhn chut vào submenu Evaluation ch/ng

hn, trên màn hình s+ xut hin giao din như sau (hình 2.2):

Test 



 Evaluation…

Hình 2.2





Trên thanh công c$ ca window con s+ xut hin dòng ch : Diagnosis Test Evaluation

có nghĩa là ñánh giá phương pháp ch%n ñoán. C"a s* con này có hai phn. Phn trên có các

ô màu tr!ng và có dòng ch input of DATA có nghĩa là phn ñ nhp s liu. Phn dưi

ghi RESULTS là phn cho kt qu.

Ô nhp s liu có 2 ct (Yes và No) thuc tiêu ñ Disease (có m!c bnh và không m!c

bnh) và 2 dòng (+ và -) thuc tiêu ñ Test (kt qu dương tính hay âm tính).

ð hiu và s" d$ng tin ích này, nói cách khác tin ích này dùng ñ làm gì chúng ta ly

mt thí d$ như sau: mt nhà khoa hc n sang ch ra mt phương pháp ch%n bnh b#ng k

thut ELISA nh#m phát hin vi rút dch t ln trong huyt thanh. ð xác ñnh phương pháp

này có giá tr chính xác ñn ñâu cn phi xác ñnh các tiêu chí sau:

- ð nhy (sensitivity)

- ð ñ'c hiu (specificity)

- T& l m!c bnh thc (true prevalence)

- T& l m!c bnh thy ñưc (apparent prevalence)

- T& l d ñoán dương tính (predictive value +)

- T& l d ñoán âm tính (predictive value -)

ð làm vic ñó, tác gi s" d$ng m.u máu ca 50 ln m!c bnh và 50 ln không m!c

bnh ñ xác ñnh giá tr ca phương pháp ELISA do ông ta sáng ch. Sau khi xét nghiêm,

kt qu thu ñưc như sau: trong s 50 m.u ln bnh, có 47 m.u dương tính và 3 m.u âm

tính. Trong s 50 m.u ln khe mnh có 2 m.u cho kt qu dương tính. Ta nhp s liu

vào máy 4 con s nói trên như hình 2.3 sau ñây:

Hình 2.3.

Bài giảng Tin học ứng dụng chăn nuôi thú y: Chương 2 - Xử lý dữ liệu trong dịch tễ học thú y

Chủ đề:

Tài liệu liên quan

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Hỗ trợ

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi