Dịch tễ học phân tích : Đo lường sự xuất hiện của bệnh part 1

Chia sẻ: Safskj Aksjd | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

Thêm vào BST

Báo xấu

312
lượt xem 74
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Dịch tễ học được thực hành tại nhiều nơi, trong cộng đồng - như khi có bộc phát bệnh dịch; trong văn phòng của Đại Học hay cơ quan nhà nước, và các ủy ban y tế công cộng. Chính phủ thường có cơ quan nghiên cứu dịch tễ kiểm soát tình hình bệnh tật trong nước và theo đó đưa ra kế hoạch ngân khoản vế y tế. Từ tam giác dịch tễ được dùng để chỉ ba yếu tố cần nghiên cứu của một chứng bệnh đang bộc phát: Người mang bệnh, Mầm bệnh và Môi trường. ...

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Dịch tễ học phân tích : Đo lường sự xuất hiện của bệnh part 1

CHƯƠNG 4 D CH T H C MÔ T - O LƯ NG S XU T HI N B NH - Như ã ư c c p chương 1 v d ch t h c mô t , ây là nh ng nghiên c u dùng mô t th c tr ng m t b nh hay d ch b nh nào ó x y ra trong qu n th . Như v y mô t thì c n ph i áp ng các thông tin sau: con thú nào m c b nh, s lư ng m c b nh, t l nhi m b nh, nhóm thú m c b nh, phân b b nh âu... Tùy thu c vào i u ki n th c t mà s phân chia nhóm thú có th khác nhau khi mô t b nh. Ví d ngư i ta có th mô t b nh theo khu v c, theo nhóm tu i, theo gi i tính, theo gi ng... Trong ó i lư ng thư ng ư c s d ng mô t là t l b nh; ngoài ra ngư i ta còn dùng nhi u i lư ng khác mà s ư c th o lu n k chương này. Trư c khi tìm hi u các i lư ng c th , chúng ta c n bi t các nhóm thu t ng ư c dùng trong o lư ng v m t d ch t h c. - T n s (frequency): là s lư ng cá th có cùng m t tính ch t nào ó. ơn v có th là con, cái, v t... - T s (ratio): khi so sánh 2 nhóm nào ó v t n s ho c m t ch s nào ó ngư i ta có th dùng t s ví d trong àn có 50 con c và 500 con cái thì có th nói t s gi a c và cái là 50/500. T s ư c dùng trong d ch t h c ph bi n nh t là ch s OR khi so sánh nguy cơ có b nh c a 2 nhóm thú nào ó. OR s ư c c p nh ng chương sau. - T l (proportion): khi c p n t n s b nh hay m t tính ch t nào ó c a thú chi m bao nhiêu ph n trong t ng s thì ngư i ta dùng t l . Lưu ý t l khác v i t s là ph n m u s c a chúng có ch a luôn ph n c a t s . Thí d t s là a/b trong khi ó t l là a/c trong ó c=a+b. - Mc (rate): m c b nh không ch v di n t s lư ng mà còn liên quan n tc lây lan nhanh hay ch m c a m t b nh, nên nh là i lư ng này luôn i kèm v i th i gian. 1. T l b nh (prevalence) T l b nh ôi khi ư c dùng v i tên t l nhi m, hay t l m c. T l này ư c nh nghĩa là s con thú có cùng tính ch t ang kh o sát (b nh, nhi m b nh, mang trùng, có r i lo n b t thư ng v s c kh e...) trong m t qu n th t i m t th i i m nh t nh chia cho t ng s thú trong qu n th ó. i lư ng này thư ng ư c tính theo ph n trăm. S thú m c b nh x 100 P (%) = T ng s thú trong qu n th t i m t th i i m nh t nh 1
Ví d , mu n bi t t l nhi m m t lo i ký sinh trùng nào ó trên chó thu c m t a bàn nào ó (m t qu n th xác nh) thì ph i n t ng h nuôi chó (t t c chó c a khu v c), l y m u phân xét nghi m. S chó cho k t qu dương tính s là t s c a công th c và t ng s chó trong qu n th s là m u s . Lưu ý vi c l y m u và phân tích m u ph i ư c th c hi n cùng m t th i i m k t qu kh o sát có giá tr . Trong các nghiên c u v y h c, ngư i ta thư ng dùng 2 lo i thu t ng v t l nhi m, ó là t l nhi m theo th i i m (point prevalence) và t l nhi m theo kho ng th i gian (period prevalence). S phân lo i này d a theo th i gian thu th p s li u và phân tích m u. N u th i gian phân tích m u hay k t qu kh o sát trong m t kho ng th i gian ng n thì có th ư c coi là t l nhi m theo th i i m còn n u th i gian kh o sát kéo dài theo ơn v năm thì thư ng ư c dùng là t l nhi m theo kho ng th i gian. vòng tròn màu tr ng là s cá th M u xét nghi m kho , vòng tròn en là cá th có b nh P = 7 x 100 / 30 = 23,33 % Hình 6.1 T l b nh theo m u xét nghi m T l nhi m cho k t qu t ng quát v s ph bi n, s lưu hành c a m t b nh, m t tính ch t kh o sát nào ó trong qu n th . Nó có giá tr nh t nh trong vi c ánh giá mc gánh n ng mà ngư i chăn nuôi ph i ch u v m t b nh nào ó. T ó có nh ng chi n lư c thích h p trong phòng b nh. Tuy nhiên ôi khi t l nhi m không th hi n rõ di n ti n nhanh hay ch m c a b nh, không phân bi t ư c b nh m i hay b nh cũ, b nh m t l n hay nhi u l n. c bi t trong các b nh ư c ch n oán b ng ph n ng huy t thanh h c, k t qu t l nhi m có th cao hơn nhi u so v i th c t . Ví d i v i b nh viêm ph i a phương trên heo th t thì t l nhi m có th t t i 100% khi dùng ph n ng huy t thanh h c ch n oán. 2. Xác nh t l nhi m trong qu n th Khi mu n xác nh t l nhi m trong qu n th , ngư i ta không th l y t t c các cá th trong qu n th xét nghi m hay phân tích ngo i tr m t s qu n th nh . Trong trư ng h p ó, vi c ch n m u và và dung lư ng m u kh o sát h t s c quan tr ng. K t qu phân tích t các m u ã ch n ư c s d ng làm cơ s ư c tính t l nhi m c a c qu n th . th c hi n i u này có th dùng phương pháp ư c lư ng th ng kê như sau: T l nhi m c a qu n th (P) = t l nhi m c a dung lư ng m u ư c ch n ± (Z(1-α)× SE) Trong ó Z(1-α) là h s tin c y, và SE (Standard Error) là sai s chu n 2
Hình 6.2 L y m u xác nh t l b nh c a qu n th G i n là s m u l y t qu n th và a là s cá th có tính ch t kh o sát; p là t l nhi m c a m u (p = a/n); ư c tính t l nhi m trong qu n th tin c y 95% như sau p (1 − p ) / n P = p ± 1,96 × Vi c xác nh t l b nh cho qu n th tùy thu c r t nhi u vào dung lư ng m u. ư c tính s lư ng cá th c n thi t ngư i ta ph i d a vào các d oán v t l và sai s mong mu n. Công th c tính dung lư ng m u xác nh t l b nh như sau N z2 p (1–p) n= 2 d (N–1) + z2 p (1–p) Trong ó z là giá tr phân ph i chu n tin cây nh t nh, ch ng h n như z = 1,96 v i tin c y 95%. Tr s “d” ư c g i là kho ng gi i h n cho phép, ư c tính là m t n a c a kho ng bi n thiên gi i h n trên và gi i h n dư i c a t l ư c tính, ví d ư c tính t lê nhi m là 20% -30% thì d =(0,3 – 0,2)/2 = 0,05. Giá tr p là t l nhi m theo mong mu n. Có nghĩa là ngư i nghiên c u ph i gi nh t l nhi m có th d ki n s 3
m u kh o sát. S li u ư c tính này có th d a vào các nghiên c u trư c ây ho c nh ng kh o sát nh ng qu n th tương t khác. ôi khi s li u liên quan không có thì ngư i nghiên c u c n làm m t kh o sát th ánh giá sơ b tình hình nhi m, k t qu này s làm tham kh o cho vi c tính toán dung lư ng m u. N là t ng àn thú kh o sát. Bên c nh ó, chúng ta cũng r t thư ng kh o sát qu n th r t l n (n/N ≤5%) ho c không bi t chính xác s lư ng cá th trong qu n th , trong trư ng h p ó có th dùng theo công th c sau z2 p (1–p) n= d2 N u mu n bi t àn thú có b nh hay không (không ph i xác nh t l b nh), chúng ta có th tính dung lư ng m u t i thi u c n kh o sát. V n này thư ng ư c quan tâm trong các chương trình thanh toán hay ki m soát b nh. Chúng ta c n gi m b t l i lo i II (Pb), ó là xác su t cho r ng àn thú không b nh trong khi nó th t s có b nh (âm tính gi ). Gi s m t àn heo có 10% nhi m virus gi d i và b nh ư c phát hi n b ng huy t thanh h c. N u m t m u huy t thanh ư c l y t m t heo ch n ng u nhiên trong àn, xác su t mà heo ó trong nhóm không nhi m virus là 0,9. Như th Pb = 0,9 và chúng ta có n 90% cơ h i không phát hi n ư c tình tr ng nhi m b nh trong àn. N u hai heo ư c l y m u, xác su t mà hai heo ó t nhóm không nhi m virus là 0,9×0,9 = 0,81. Công th c t ng quát ư c tính Pb trong thí d này là: Pb = (1 - t l b nh ư c tính)n V i Pb = cơ h i mà nh ng thú l y m u không mang b nh và n = dung lư ng m u. Công th c này có th ư c s p x p l i tính dung lư ng m u v i b t kỳ Pb : log (Pb) n = --------------------------------- log (1 - t l b nh ư c tính) Trong ó n là dung lư ng m u l y t qu n th l n (ho c qu n th r t l n so v i dung lư ng m u ư c l y, lư ng m u l y dư i 10% dân s thì lư ng m u ó là nh ). Trong thí d trên, n u mu n Pb = 0,05 thì ph i l y máu c a kho ng 29 heo 95% ch c ch n là có ít nh t 1 heo ư c phát hi n mang m m b nh gi d i, t ó có th k t lu n là àn heo có b nh. Công th c trên ch dùng cho qu n th l n. Trong các chương trình thanh toán hay ki m soát b nh c a t nh hay qu c gia, cách tính dung lư ng m u ph i ư c i u ch nh theo t ng àn gia súc. Dung lư ng m u còn tùy thu c vào nh y (sensitivity) và chuyên bi t (specificity) c a xét nghi m ch n oán. Y u t quan tr ng nh t trong vi c xác nh dung lư ng m u v n là m c chính xác c a t l b nh (prevalence) ư c ư c tính. Vì dung lư ng m u tăng khi t l b nh th p, chúng ta nên ư c oán m t t l th p nh t có th x y ra. Công th c có th áp d ng cho m t qu n th nh t nh là: n = {1 - (1 - P1)1/d} {N - d/2} + 1 4
vi N = t ng àn thú d = s thú m c b nh trong àn n = dung lư ng m u P1 = xác su t có ư c 1 con b nh trong m u l y. Thí d , trong m t chương trình ki m soát b nh d ch bò châu Phi, ngư i ta th c hi n ph n ng huy t thanh trên nhi u àn bi t r ng li u nh ng thú không ch ng ng a có m c b nh t nhiên. Thông thư ng, trong m t àn b nhi m b nh thì ít nh t 5% thú có huy t thanh dương tính. Do ó s m u s ư c l y sao cho có th phát hi n b nh m c t l huy t thanh dương tính 5%. N u P1 = 0,95 và qu n th có 200 bò, dung lư ng m u là: n = {1 - (1 - 0,95)1/10} {200 - 10/2} + 1 = 51 (d = 10 vì là 5% c a 200) Như th , n u t l huy t thanh dương tính là 5%, 51 thú ph i ư c l y m u phát hi n 1 thú có huy t thanh dương tính v i xác su t 0,95. Ví d : Kh o sát 591 heo có ngu n g c t 1 t nh nào ó t i lò m , k t qu xét • nghi m cho th y 204 con nhi m giun ũa. Như v y t l nhi m giun ũa trên heo th t t i t nh X ư c ư c tính như sau p= 204/591 = 0,3452 p(1 − p ) / n = 0,3452(1 − 0.3452) / 591 = 0,01956 Se = P = 0,3452 ± 1,96 (0,01956) = 0,3452 ± 0,0383 = (0,3069 ; 0,3835) WinEpiscope có th th c hi n phép tính này như sau: vào menu Sample ch n m c Estimate percentage. Khi c a s hi n ra, ch n th Absolute error, i n các s li u bao g m - Population size: N u bi t s lư ng cá th c a qu n th chúng ta có th nh p ây, tuy nhiên tính theo công th c trên thì có th xem như qu n th không bi t s lư ng. Trong trư ng h p này chúng ta nh p s 9999999 (lưu ý ph i vi t úng 7 s 9) - Expected prevalence (%) là t l nhi m c a m u kh o sát. Trong trư ng h p này chính là p (= 204/591 = 0,3452). Chúng ta nh p vào s 34,52 - Sample size là dung lư ng m u l y t qu n th , nh p s 591 Ch n level of confidence m c 95% B m “calculate.” 5
Hình 6.3 K t qu tính t l nhi m giun ũa c a qu n th X. Nhìn vào mũi tên có th th y ư c k t qu như sau: P = 24,58(%) ± 3,83 = (30,69% - 38,5%) Căn c vào k t qu kh o sát này (gi s p= 35%), m t nghiên c u a • bàn khác mu n làm m t kh o sát tương t . Như v y c n dung lư ng m u là bao nhiêu n u mu n k t qu sai bi t c a chúng ta không quá 5% (có nghĩa là d = 0,05). Chúng ta có th dùng công th c tính toán sau z2 p (1–p) (1,6)2(0,35)(1–0,35) = 349,6 n= = d2 (0,05)2 Hình 6.4 K t qu dung lư ng m u xác nh t l nhi m giun ũa 6
Nói cách khác, dung lư ng m u c n thi t là 350. Chúng ta có th ti n hành trên ph n m m WinEpiscope theo cách tương t ph n trên, tuy nhiên ch n th “sample size”. K t qu như hình phía trên (lưu ý cách nh p s li u d ng %). 3. T l m c b nh (incidence) Như ph n trên ã c p, t l nhi m ch ánh giá sơ b tình hình b nh nào ó trong qu n th , t l này không phân bi t ư c nh ng b nh cũ, b nh m i hay b nh nhi u l n. Trong các nghiên c u d ch t h c, ánh giá chính xác s xu t hi n b nh, ngư i ta nh nghĩa thêm m t thông s khác, ó là t l m c b nh. Có 2 lo i t l m i b nh: t l m i b nh tích lũy (cumulative incidence) và t c m c b nh (incidence density rate) T l m c b nh tích lũy (CI) là t l gi a s thú m c b nh trong m t kho ng th i gian nh t nh và s con thú kh e có nguy cơ m c b nh trong qu n th u th i gian kh o sát. Như v y CI là m t i lư ng c trưng cho nguy cơ m c b nh c a qu n th trong th i gian kh o sát. ây là i lư ng thư ng ư c dùng trong các nghiên c u d ch t h c phân tích. CI có giá tr t 0 n 1. Khi kh o sát t l m i b nh tích lũy, kho ng th i gian kh o sát nh t nh ph i ư c c p vì có nh hư ng n giá tr c a CI. T t c nh ng thú kh e (có nguy cơ) ph i ư c ưa vào kh o sát cùng m t th i i m b t u kh o sát. Nh ng qu n th thú như v y ư c g i là qu n th tĩnh. Tuy nhiên trên th c t các qu n th kh o sát th i d ng qu n th ng, có nghĩa là có nh ng thú m i ưa vào thêm qu n th , có nh ng thú lo i ra kh i qu n th . Trong trư ng h p ó, có giá tr CI i v i m t b nh nào ó cho qu n th , ngư i ta dùng giá tr qu n th trung bình làm m u s cho vi c tính CI. Giá tr trung bình này ư c tính là t ng s con thú kh e u kh o sát và cu i th i gian kh o sát chia cho 2. Ví d : Quan sát m t t d ch b nh gi d i x y ra trên àn heo con sau cai s a g m 100 con, k t qu ghi nh n s heo con m c b nh theo ngày và t l m i b nh ư c tính theo b ng B ng 6.1 Kh o sát thú b nh gi d i trong àn tính CI Tu n s thú S thú có nguy cơ T l mc S thú b nh T l b nh b nh trong t ng giai o n b nh tích lũy m i tích lũy kh o sát theo tu n 1 20 100 0,2 20 0,2 2 15 80 0.19 35 0,35 3 10 65 0.15 45 0,45 4 5 55 0.09 50 0,5 5 1 50 0.02 51 0,51 Có th k t lu n là t l m c b nh tích lũy trong th i gian 5 tu n c a qu n th là 0,51. Hay nói cách khác, 51% là xác su t mà m t con trong àn có th m c b nh trong giai o n 5 tu n. 7