Kiến thức

[Dịch tễ] Chương 6-Sai số – Jainie's corner

[Dịch tễ] Chương 6- Sai số

Chương 6

SAI SỐ TRONG NGHIÊN CỨU DỊCH TỄ DƯỢC HỌC

 

MỤC TIÊU

1. Liệt kê được các loại sai số trong nghiên cứu dịch tễ dược học

2. Phân biệt được các loại sai số trong nghiên cứu dịch tễ dược học

 

  1. CÁC LOẠI SAI SỐ

Có hai loại sai số: sai số ngẫu nhiên và sai số hệ thống.

Sai số ngẫu nhiên là sai số xuất hiện trong kết quả của những phép đo lặp lại nhiều lần. Nguồn gốc của sai số không rõ, giá trị dao động tùy ý và không thể đo lường được. Sai số ngẫu nhiên giảm khi cỡ mẫu tăng lên.

Sai số hệ thống là sai số gây ra do bất kỳ xu hướng nào trong quá trình thu thập, phân tích, xử lý số liệu, xuất bản và rà soát dữ liệu dẫn tới những kết luận có sự sai khác mang tính hệ thống so với thực tế. Sai số hệ thống không giảm dù có tăng cỡ mẫu lên, nhưng có thể dự đoán trước và phòng tránh được.

  1. SAI SỐ HỆ THỐNG
  2. Sai số lựa chọn

Sai số lựa chọn liên quan đến việc lựa chọn các đối tượng vào nghiên cứu và những yếu tố ảnh hưởng đến việc tham gia nghiên cứu. Sai số lựa chọn có thể xuất hiện khi nhà nghiên cứu thực hiện nghiên cứu trên một mẫu không đại diện cho quần thể nghiên cứu hay việc lựa chọn đối tượng vào nghiên cứu bị ảnh hưởng bởi tình trạng phơi nhiễm (đối với nghiên cứu thuần tập) hoặc tình trạng bệnh (đối với nghiên cứu bệnh chứng).

Có một số loại sai số lựa chọn phổ biến như sai số tự lựa chọn, sai số nhập viện, sai số do tai tiếng, sai số mới mắc, hiện mắc.

Sai số tự lựa chọn (self-selection bias) xảy ra khi việc cá thể có tình nguyện tham gia nghiên cứu hay không bị ảnh hưởng bởi tình trạng phơi nhiễm hoặc tình trạng bệnh. Điều này gây ra sự sai khác về tỉ lệ không tham gia vào nghiên cứu giứa nhóm phơi nhiễm và không phơi nhiễm (trong nghiên cứu thuần tập) và giữa nhóm bệnh và nhóm chứng (trong nghiên cứu bệnh chứng). Sai số tự lựa chọn rất phổ biến trong nghiên cứu bệnh chứng hoặc nghiên cứu thuần tập trong quá khứ.

Sai số nhập viện (referral bias) xảy ra khi khả năng một cá thể được nhập viện hoặc được đưa vào một chương trình nghiên cứu phụ thuộc vào tình trạng phơi nhiễm với thuốc hay không. Sai số nhập viện phổ biến trong các nghiên cứu thực hiện tại bệnh viện.

Sai số Berkson là trường hợp đặc biệt của sai số nhập viện, phổ biến trong các nghiên cứu bệnh-chứng. Sự kết hợp giữa phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ và xuất hiện bệnh làm tăng khả năng được nhận vào bệnh viện.

Sai số do tai tiếng (Noctoriety bias) là sai số xảy ra khi một cá thể có nhiều khả năng bị chú ý bởi nhà nghiên cứu hơn nếu người đó phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ. Sau khi được thông báo về một vấn đề nào đó liên quan đến việc sử dụng thuốc, bác sĩ có thể chỉ đưa vào nghiên cứu các bệnh nhân có sử dụng thuốc đó. Loại sai số này phổ biến trong hệ thống báo cáo ADR tự nguyện hoặc khi tiến hành chọn mẫu từ bác sĩ.

Sai số mới mắc- hiện mắc (incidence-prevalence bias) là sai số xảy ra khi chúng ta ước tính nguy cơ của bệnh trên cơ sở dữ liệu thu thập được tại một thời điểm nhất định trên những ca hiện mắc (những người sống sót), chứ không phải trên dữ liệu thu thập được trong một khoảng thời gian nhất định trên một nhóm các trường hợp mới mắc. Sai số này thường gặp trong nghiên cứu cắt ngang, bệnh chứng.

  1. Sai số thông tin

Sai số thông tin liên quan đến chất lượng thông tin thu thập được, xảy ra do việc đo lường không chính xác mối quan hệ giữa yếu tố nguy cơ và sự xuất hiện bệnh, do sự khác biệt mang tính hệ thống về cách thu thập thông tin giữa hai nhóm.

Các loai sai số thông tin bao gồm: sai số nhớ lại, sai số phát hiện, sai số do người điều tra…

Sai số nhớ lại (recall bias): xảy ra khi hai nhóm so sánh có khả năng nhớ lại việc phơi nhiễm hoặc việc xuất hiện bệnh khác nhau. Sai số này thường gặp trong nghiên cứu bệnh- chứng hoặc thuần tập trong quá khứ, đòi hỏi thu thập thông tin bằng việc phỏng vấn.

Sai số phát hiện (detection bias): xảy ra khi việc đánh giá tình trạng phơi nhiễm (tình trạng bệnh) khác nhau giữa nhóm bệnh và nhóm chứng (giữa nhóm phơi nhiễm và nhóm không phơi nhiễm). Trong đó sai số do người điều tra (interviewer bias) là sai số phát hiện xảy ra khi người điều tra phỏng vấn theo cách khác nhau giữa 2 nhóm so sánh (bệnh/chứng hoặc phơi nhiễm/không phơi nhiễm). Sai số này thường gặp trong nghiên cứu bệnh chứng, khi người điều tra biết trước giả thuyết kiểm định, họ có thể điều tra nhóm bệnh kĩ hơn về việc phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ.

  1. Sai số do yếu tố gây nhiễu

Sai số do yếu tố gây nhiễu liên quan đến yếu tố thứ 3, có mối quan hệ độc lập với các  yếu tố phơi nhiễm và bệnh, do đó làm sai lệch mối quan hệ giữa sự phơi nhiễm và sự xuất hiện bệnh. Một số yếu tố gây nhiễu thường gặp có thể là: tuổi tác, giới tính, mức độ nặng của bệnh…

Sai số chỉ định là sai số do yếu tố gây nhiễu xảy ra khi thuốc nghiên cứu được ưu tiên trên những bệnh nhân có nguy cơ cao hơn hoặc thấp hơn xuất hiện biến cố nghiên cứu.

Ví dụ: Nghiên cứu cho thấy việc dự phòng bằng warfarin có thể làm tăng nguy cơ mắc các vấn đề về huyết khối (thrombotic events) lên 27 lần, trong khi warfarin là một thuốc giảm đông máu, có tác dụng dự phòng huyết khối. Lí do là chỉ những bệnh nhân nghi ngờ bị các bệnh về huyết khối mới được dự phòng bằng warfarin.

 

Xem toàn bộ các chương ở

đây

Votre commentaire

Annuler la réponse.

Entrez vos coordonnées ci-dessous ou cliquez sur une icône pour vous connecter:

Gravatar

Logo WordPress.com

Vous commentez à l’aide de votre compte WordPress.com.

Déconnexion

 / 

Changer

 )

Photo Google

Vous commentez à l’aide de votre compte Google.

Déconnexion

 / 

Changer

 )

Image Twitter

Vous commentez à l’aide de votre compte Twitter.

Déconnexion

 / 

Changer

 )

Photo Facebook

Vous commentez à l’aide de votre compte Facebook.

Déconnexion

 / 

Changer

 )

Annuler

Connexion à %s

Chuyên mục: Kiến thức

Related Articles

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Back to top button