Chương10: Vai trò của sai lệch hệ thống
trong các nghiên cứu sức khỏe
PGS, TS LÊ HOÀNG NINH
Epidemiology (Schneider)
Để chứng tỏ nguyên nhân cần
Định đề Koch’s Postulates ( các bệnh nhiễm trùng)
Định đề Hill ( các bệnh mạn tính và các vấn đề phức tạp)
Độ mạnh liên quan (Strength of Association)
Biologic Credibility ( tin cậy về sinh học)
Specificity ( chuyên biệt)
Consistency with Other Associations ( hằng định)
Time Sequence ( quen hệ thời gian)
Dose-Response Relationship ( quan hệ liều-đáp ứng)
Analogy ( tương tự)
Experiment ( thực nghiệm)
Coherence ( hợp lý)
Epidemiology (Schneider)
Chứng tỏ tính giá trị của sự liên quan thống kê
Chúng ta cần đánh giá:
Bias: sai lầm có hệ thống xảy ra khi thiết kế
nghiên cứu
Confounding: khi có yếu tố ngoại lai có liên hệ
tới cả hai bệnh tật và tiếp xúc
Role of chance: cái mà chúng ta tìm thấy là sự
thật ở mức độ nào?
BIAS
Sai lầm hệ thống khi thiết kế vào
trong nghiên cứu
Selection Bias ( sai lệch chọn
lựa)
Information Bias ( sai lệch thông
tin)
Epidemiology (Schneider)
Các kiểu sai lệch chọn lựa
Berksonian bias – có sự liên quan giả giữa
bệnh hay giữa các đặc trưng và bệnh do xác suất
nhập viện khác nhau giữa người bệnh , người
không bệnh và với đặc trưng nào đó đang được
quan tâm nghiên cứu
Berkson J. Limitations of the application of fourfold table
analysis to hospital data. Biometrics 1946;2:47-53