NHỮNG KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ SÀNG LỌC SÀNG LỌC PHÁT HIỆN SỚM UNG THƯ VÚ (Phần 5)

Chia sẻ: Tu Tu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:5

Thêm vào BST

Báo xấu

113
lượt xem 8
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Các chỉ số được chuẩn hoá (Adjust or Standardized indicators). Khi muốn so sánh 2 tỷ lệ mắc bệnh hoặc tử vong ở 2 địa phương với nhau, việc dùng tỷ lệ thô để so sánh chỉ đúng khi 2 địa phương đó có cùng cấu trúc dân số như nhau. Nếu cấu trúc dân số khác nhau thì việc so sánh trực tiếp các tỷ lệ thô như vậy có thể dẫn đến kết luận sai. Ví dụ: Nếu địa phương có tỷ lệ người già cao thì tỷ lệ tử vong thô thường cao hơn so...

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: NHỮNG KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ SÀNG LỌC SÀNG LỌC PHÁT HIỆN SỚM UNG THƯ VÚ (Phần 5)

NHỮNG KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ SÀNG LỌC SÀNG LỌC PHÁT HIỆN SỚM UNG THƯ VÚ (Phần 5) 1.8. Các chỉ số được chuẩn hoá (Adjust or Standardized indicators). Khi muốn so sánh 2 tỷ lệ mắc bệnh hoặc tử vong ở 2 địa phương với nhau, việc dùng tỷ lệ thô để so sánh chỉ đúng khi 2 địa phương đó có cùng cấu trúc dân số như nhau. Nếu cấu trúc dân số khác nhau thì việc so sánh trực tiếp các tỷ lệ thô như vậy có thể dẫn đến kết luận sai. Ví dụ: Nếu địa ph ương có tỷ lệ người già cao thì tỷ lệ tử vong thô thường cao hơn so với địa phương có ít người già. Nếu ta không chú ý, dùng tỷ lệ chết thô để so sánh trong tr ường hợp này thì có thể dẫn đến kết luận rằng sức khoẻ của người dân ở vùng nhiều người già kém hơn so với vùng có cấu trúc dân số trẻ. Thực ra, sự khác nhau về tỷ lệ chết thô giữa 2 vùng chỉ là do sự khác nhau về cấu trúc tuổi gây nên. Để tránh được những sai lầm như vậy, các chỉ số phải được chuẩn hoá trước khi nhận định. Có một số lý do để khiến ta phải chuẩn hoá các chỉ số đó l à:
• Để loại bỏ các ảnh hưởng do sự khác nhau về cấu trúc dân số đối với các chỉ số muốn so sánh. • Để có được một chỉ số chuẩn hoá cho toàn bộ quần thể và chỉ số chuẩn hoá này dùng để so sánh giữa các vùng, các năm với nhau sẽ chính xác hơn so với các chỉ số chưa được chuẩn hoá. • Để có được một chỉ số ổn định và tin cậy hơn trong những trường hợp phải so sánh giữa các nhóm nhỏ với nhau. Ví dụ: Bảng dưới đây minh hoạ cách chuẩn hoá. Từ số liệu của bảng tính toán cho thấy tỷ lệ chết thô của xã A thấp hơn so với xã B. Bảng 1 : Tỷ suất tử vong tại 2 xã (chưa được chuẩn hoá): 0 - 44 >= 45 Tổng tuổi tuổi Xã 3000 1000 4000 Dân số A 12 12 24 Số chết
Tỷ suất chết 4,0 12,0 6,0 (P1000) Xã 2000 6000 8000 Dân số B 5 60 65 Số chết Tỷ suất chết 2,5 10,0 8,1 (P1000) Tuy nhiên, khi xem xét số liệu ta thấy rằng cấu trúc dân số của 2 x ã không giống nhau, xã A có cấu trúc dân trẻ hơn xã B. Tại xã A, tỷ lệ dân từ 45 tuổi trở lên chỉ có 25%, trong khi đó tỷ lệ này ở xã B là 75%. Để loại bỏ sự ảnh hưởng của cấu trúc tuổi, tỷ lệ tử vong được chuẩn hoá theo độ tuổi. Tỷ lệ được tính lại với giả định rằng cấu trúc tuổi của 2 xã là giống nhau. Trong trường hợp này, giả định rằng cấu trúc tuổi của xã B giống xã A. Khi tính như thế này, số người chết của xã B (dựa theo tỷ lệ chết thực tế của xã B và cấu trúc tuổi của xã A) là 17,5 người (2,5 x 3000 + 10,0 x 1000)/1000). Tỷ lệ tử vong chuẩn hoá theo tuổi của x ã B bây giờ là 4,4/1000, thấp hơn rất nhiều so với tỷ lệ chết thô là 8,1/1000 khi chưa
được chuẩn hoá. Như vậy, thực ra tỷ lệ tử vong của xã B bây giờ là thấp hơn so với xã A (Bảng 2). Bảng 2: Tỷ suất tử vong tại 2 xã: (xã B được chuẩn hoá theo cấu trúc tuổi của xã A) 0 - 44 >= 45 Tổng tuổi tuổi số Xã 3000 1000 4000 Dân số A Số chết 12 12 24 tỷ suất chết 4,0 12,0 6,0 (P1000) Xã Dân số 3000 1000 4000 B 7,5 10,0 17,5 Số chết
Tỷ suất chết 2,5 10,0 4,4 (P1000) Những sai lầm phổ biến khi sử dụng các tỷ lệ so sánh là chưa chuẩn hoá 2. Đo lường mắc bệnh.