Thông tin tài liệu
Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y BIẾN SỐ Mục tiêu Xác định biến số việc chọn lựa biến số quan trọng Phân biệt biến số định tính (categorical) biến số định lượng (numerical) Phân biệt khác biệt biến số độc lập biến số phụ thuộc chúng sử dụng nghiên cứu Xác định biến số đo lường dự án nghiên cứu thiết kế cho biết: - Biến số đo lường trực tiếp - Biến số đo lường trực tiệp phải sử dụng định nghĩa cụ thể(operation definition) - Biến số đo lường vào thời điểm Biến số Do nghiên cứu khoa học việc thu thập, phân tích lí giải số liệu để giải vấn đề nghiên cứu hay trả lời câu hỏi nghiên cứu (Varkevisser et al., 1991) nên nghiên khoa học cần phải thu thập thơng tin đặc tính hay đại lượng đối tượng Các đặc tính hay đại lượng gọi biến số Nói cách khác: Biến số đại lượng hay đặc tính thay đổi từ người sang người khác hay từ thời điểm sang thời điểm khác Biến số định tính biến số định lượng Như biến số thể đại lượng hay đặc tính Nếu thể đại lượng gọi biến số định lượng Nếu nhằm thể đặc tính gọi biến số định tính Biến số định tính cịn chia làm loại: biến số 67 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y danh định biến số thứ tự Biến số danh định biến số mà giá trị khơng thể biểu thị số mà phải biểu diễn tên gọi (danh: tên) giá trị đặt theo trật tự từ thấp đến cao Thí dụ: Biến số dân tộc với giá trị: Kinh, Khmer, Hoa, Chăm,… biến số định tính khơng thể xếp giá trị từ theo trật tự từ thấp đến cao hay ngược lại Một số thí dụ khác biến số danh định tình trạng nhân (có giá trị: độc thân, có gia đình, li dị, góa) nhóm máu (A, B, AB O) Trong phân tích thống kê, để tiện việc nhập số liệu hay lí giải kết quả, người ta ánh xạ (mapping) giá trị biến danh định vào số Việc gọi mã hóa cần hiểu việc mã hóa hồn tồn có tính chất áp đặt số dùng mã hóa khơng phản ánh chất biến số danh định Giới tính biến số danh định có hai giá trị nam nữ Chúng ta mã hóa giới tính quy ước Nam Nữ Tuy nhiên việc mã hóa áp đặt hồn tồn quy ước Nam Nữ Việc mã hóa nhằm giúp việc nhập số liệu xử lí số liệu trở nên dễ dàng không nhằm phản ánh chất biến số (do hồn tồn vơ cho mã hóa Nam=1 Nữ=0 phản ánh thái độ phong kiến "Nhất nam viết hữu - Thập nữ viết vô) Biến số thứ tự biến số danh định xếp thứ tự Thí dụ: tình trạng kinh tế xã hội (giàu, khá, trung bình, nghèo, nghèo) biến số thứ người giàu có điều kiện kinh tế tốt người khá, người người trung bình, trung bình nghèo, v.v Những thí dụ khác học lực học sinh (giỏi, khá, trung bình, kém), tiên lượng (tốt, khá, xấu, tử vong) 68 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y Theo phân loại tăng huyết áp Tổ chức Y tế Thế giới trình bày sau, phân loại huyết áp với giá trị huyết áp bình thường, huyết áp cao nhẹ, vừa nặng biến số thứ tự Huyết áp bình thường: HA tâm thu (139 HA tâm trương ( 89 Tăng huyết áp nhẹ: HA tâm thu ( 179 hay HA tâm trương ( 104 Tăng huyết áp vừa: HA tâm thu ( 180 hay HA tâm trương (114 Tăng huyết áp nặng: HA tâm thu (180 HA tâm trương ( 115 mmHg Biến số định lượng nhằm thể đại lượng có giá trị số Thí dụ: tuổi biến số liên tục ta nói người 20 tuổi, người 32 tuổi, v.v Những thí dụ khác đường huyết, hemoglobin, hematocrite, chiều cao, cân nặng, thu nhập, v.v Khi quan tâm đến việc lí giải nguyên nhân việc chia biến số thành biến số độc lập biến số phụ thuộc Biến số dùng để mô tả hay đo lường vấn đề nghiên cứu gọi biến số phụ thuộc Biến số dùng để mô tả hay đo lường yếu tố cho gây nên (hay gây ảnh hưởng đến) vấn đề nghiên cứu gọi biến số độc lập Cần phân biệt khác biệt biến số giá trị biến số (còn gọi yếu tố): Giới tính biến số Nữ khơng phải biến số mà giá trị biến số (hay gọi yếu tố) Thời gian chờ đợi để sử dụng dịch vụ y tế biến số thời gian chờ đợi lâu giá trị biến số Kiến thức thuốc biến số hiểu biết thuốc yếu tố Ta nói biến số mức độ hút thuốc có liên quan đến nguy ung thư phổi phải nói hút thuốc nặng yếu tố nguy ung thư phổi 69 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y Biến số (đại lượng hay đặc tính quan tâm) chia làm loại: - Biến số đo lường trực tiếp - chiều cao, cân nặng, tuổi, tình trạng nhân.v.v - Biến số khơng thể đo lường trực tiếp tình trạng dinh dưỡng, mức độ đắc khí, mức độ hài lịng bệnh nhân, kiến thức bà mẹ thực hành chăm sóc trẻ - Biến số khơng đo lường nghiên cứu Trên nguyên tắc, biến số đo lường nghiên cứu cụ thể có số biến số không đo lường hạn chế điều kiện kĩ thuật hay không thống định nghĩa cụ thể (thí dụ nồng độ endorphine gia tăng sau châm cứu, mức độ hữu dụng bệnh nhân bị tàn tật, chất lượng dân số) Ðịnh nghĩa cụ thể Thông thường, nhà nghiên cứu bắt đầu với quan điểm tương đối mơ hồ cách đo lường biến số nghiên cứu Thí dụ, nhà nghiên cứu muốn đo lường mức độ đau nhà nghiên cứu phải chuyển đổi khái niệm đau thành mệnh đề chặt chẽ xác định cách đo lường biến số Phụ thuộc vào cách lí giải trừu tượng khái niệm đau yêu cầu cụ thể nghiên cứu, chọn lựa phương pháp đo lương mức độ đau đớn Ðịnh nghĩa cụ thể biến số mệnh đề cách người nghiên cứu nghiên cứu chọn cách đo lường biến số Nó phải khơng mơ hồ có cách lí giải Thí dụ, nhà nghiên cứu cho việc điều trị bà ta giúp cải thiện việc "kiểm soát vận động", câu hỏi cần đặt "kiểm sốt vận động" có ý nghĩa Nhà nghiên cứu trả lời bà ta quan tâm đến việc kiểm soát vận động đo lường Plunkett Motor Dexterity Task Score Một nhà nghiên cứu khác khơng chấp nhận định nghĩa cho việc kiểm soát vận động nên tự đánh giá bệnh nhân Cả hai định nghĩa gọi định nghĩa cụ thể 70 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y Một định nghĩa cụ thể tốt định nghĩa cung cấp đủ thông tin phép nhà nghiên cứu khác lập lại kĩ thuật đo lường, người muốn Trong mơ tả nghiên cứu nhà nghiên cứu nên bao gồm định nghĩa cụ thể cơng cụ đo lường quy trình nghiên cứu để người đọc rõ ràng việc làm Biến số độc lập - phụ thuộc - gây nhiễu Việc xác định biến số biến số độc lập hay biến số phụ thuộc xác định phần đặt vấn đề mục tiêu nghiên cứu Do thiết kế nghiên cứu cần phải xác định rõ ràng biến số độc lập biến số phụ thuộc Thí dụ nghiên cứu mối quan hệ ung thư phổi hút thuốc hút thuốc biến số độc lập ung thư phổi biến số phụ thuộc Nếu nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu niên hút thuốc hút thuốc biến số phụ thuộc "áp lực bạn bè" biến số độc lập Biến số gây nhiễu (confounding variable) biến số cung cấp giải thích khác mối liên hệ biến số độc lập biến số phụ thuộc Một biến số đánh giá biến số gây nhiễu có đặc tính sau: - Có liên quan đến biến số phụ thuộc (là yếu tố nguy vấn đề nghiên cứu) - Có liên quan đến biến số độc lập (phân bố không giá trị biến độc lập) - Không nằm chế tác động biến độc lập lên biến phụ thuộc Thí dụ: Số lần khám thai (Biến số độc lập) Cân nặng lúc sinh (Biến số phụ thuộc) 71 Thu nhập - Học vấn gia đình (biến số gây nhiễu) Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y Có mối liên hệ số lần khám tiền sản sanh nhẹ 2500 gram Tuy nhiên thu nhập gia đình ảnh hưởng đến số lần khám tiền sản việc sanh nhẹ cân Như thu nhập gia đình yếu tố gây nhiễu Kiểm soát yếu tố gây nhiễu Ðể khắc phục yếu tố gây nhiễu người ta sử dụng: - Phương pháp hạn chế: thí dụ nghiên cứu bà mẹ gia đình có thu nhập trung bình, khơng nghiên cứu bà mẹ gia đình nghèo - Phương pháp bắt cặp chọn mẫu phân tầng phân tích mẫu: - Phương pháp phần tầng: gồm tiến hành phân tích số liệu riêng biệt cho nhóm bà mẹ nghèo, cho nhóm bà mẹ trung bình nhóm bà mẹ giàu tổng hợp kết lại Thực chất phương pháp phân tầng gồm tổng hợp nhiều nghiên cứu hạn chế (mỗi nghiên cứu hạn chế cho giá trị biến số gây nhiễu) - Phương pháp mơ hình hóa sử dụng phương pháp hồi quy đa biến để tách riêng tác động biến số có liên quan mơ hình Khi hệ số biến số mơ hình đánh giá tác động biến số đó, khơng bị ảnh hưởng hay gây nhiễu yếu tố khác (bởi hồi quy đa biến, hệ số B1 biến số X1 nêu lên thay đổi biến phụ thuộc Y X1 thay đổi đơn vị biến số liên quan khác X1 , X2 , … không thay đổi) - Phương pháp chia nhóm ngẫu nhiên: sử dụng cho nghiên cứu thực nghiệm phương pháp khử yếu tố gây nhiễu toàn diện khơng cần xác định hay đo lường tồn yếu tố gây nhiễu Biến số (background variables) Trong nghiên cứu nào, có biến số tảng thí dụ tuổi, giới, trình độ giáo dục, tình trạng kinh tế, tình trạng nhân, tơn giáo, v.v Những biến số thường có ảnh hưởng đến vấn đề nghiên cứu (biến số phụ thuộc) có tác động biến số gây nhiễu Nếu biến số có ảnh hưởng quan trọng đến 72 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y nghiên cứu cần phải thu thập thông tin biến số Nhưng không nên thu thập nhiều biến số để tránh làm tăng kinh phí nghiên cứu cách vơ ích 73 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y Bài tập: Giả sử có khung ý niệm (conceptual framework) mối liên hệ giữ vận động bệnh mạch vành sau: Hút thuốc Kém vận động Tăng LDL-cholesterol Bệnh mạch vành Giảm HDL-cholesterol Xem ti vi nhiều Trong yếu tố: Hút thuốc lá, Tăng LDL-cholesterol, Xem ti vi nhiều, yếu tố xem yếu tố gây nhiễu? Một nghiên cứu đoàn hệ tiến hành Anh quốc, người tham gia ghi nhận mức độ hoạt động tình dục cao đầu nghiên cứu (được đánh giá tần suất có khối cảm) có nguy tử vong 10 năm thấp người ghi nhận có mức độ hoạt động tình dục thấp.1 Giả sử điều đúng, anh chị có lời khun việc hoạt động tình dục để giảm thiểu nguy tử vong Một số nhà khoa học cho kết luận nghiên cứu khơng Họ giải thích người có quan hệ tình dục thường xuyên người có sức khoẻ tổng quát tốt hơn, đó, có nguy tử vong thấp Theo anh chị, nhà khoa học cho tình trạng sức khoẻ tổng quát yếu tố biến đổi hậu hay yếu tố gây nhiễu? Nếu điều chứng minh anh chị có lời khun người để giảm thiểu nguy tử vong Các bác sĩ lâm sàng có kinh nghiệm lại đưa lời giải thích khác Họ cho người khoẻ mạnh, quan hệ tình dục thường xun có lợi cho sức khoẻ làm giảm nguy tử vong cịn người tình trạng sức khoẻ tổng qt việc quan hệ tình dục thường xuyên lại khiến đối tượng dễ bị tử vong 74 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y Theo anh chị, kinh nghiệm lâm sàng tình trạng sức khoẻ tổng quát yếu tố biến đổi hậu hay yếu tố gây nhiễu? Nếu điều anh chị có lời khun người để giảm thiểu nguy tử vong Davey Smith G, Frankel S, Yarnell J Sex and death: are they related? Findings from the Caerphilly Cohort study BMJ 1997; 315: 1641-1644 Gần tất nghiên cứu quan sát cho thấy giảm nguy tử vong bệnh tim phụ nữ sử dụng oestrogen Một nghiên cứu gộp (meta-analysis) 25 nghiên cứu xuất tìm thấy nguy tương đối chung 0.70 bệnh mạch tim phụ nữ có sử dụng estrogen (so với nhóm không dùng oestrogen); nghiên cứu khác đánh giá hiệu việc sử dụng oestrogen progestogen, nguy ước lượng 0.66.2 Tuy nhiên, gần đây, Hemminki and McPherson tổng kết 22 nghiên cứu thử nghiệm ngẫu nhiên việc sử dụng trị liệu oestrogen thấy biến cố tim mạch lại nguyên nhân chủ yếu việc bỏ hay phản ứng ngoại ý.3 Tỉ số nguy tóm tắt (1.39) nhóm sử dụng estrogen so với nhóm khơng sử dụng Điều cho thấy estrogen khơng có tác dụng có lợi, khơng phải có hại, lên nguy bệnh tim mạch Anh chị tin vào kết nghiên cứu loại nghiên cứu hơn? Anh chị cho điều trị hormone thay phụ nữ mãn kinh có lợi hay có hại cho sức khỏe tim mạch? Tại anh chị lại tin vậy? Barrett-Connor E Hormone Replacement Therapy BMJ 1998;317:457461 Barrett-Connor E, Grady D Hormone replacement therapy, heart disease, and other considerations Annu Rev Public Health 1998; 19: 55-72 Hemminki E, McPherson K Impact of postmenopausal hormone therapy on cardiovascular events and cancer: pooled data from clinical trials BMJ 1997; 315: 149-153 75 Trường Đại Học Võ Trường Toản Writing Group Khoa Y for the PEPI Trial Effects of estrogen or Bias in studies of use of oestrogen and heart disease1 Bias in who is prescribed oestrogen: More educated Higher social class Osteoporosis* No diabetes, heart disease, or hypertension Healthier before treated Bias in who takes oestrogen: Compliant women estrogen/progestin regimens on heart disease risk factors in postmenopausal women JAMA 1995; 273: 199-208 Một nghiên cứu thực nghiệm khỉ chimpanzee cho thấy lượng estrogen giúp khỉ chimpanzee bảo vệ có nguy bị sốt rét thấp so với khỉ đực Một nhà nghiên cứu quan tâm đến đề tài thực nghiên cứu bệnh chứng để xác định mối liên hệ giới tính sốt rét Nhà nghiên cứu tìm 150 trường hợp bệnh (trong có 88 nam) 150 chứng (trong có 68 nam) Tỉ số số chênh thơ tính 1,71 Nhà nghiên cứu biết chút dịch tễ cho hoạt động nghề nghiệp nhà yếu tố gây nhiễu đó, thu thập thơng tin nghề nghiệp hoạt động ngồi nhà đối tượng, sử dụng phương pháp phân tầng ghi nhận kết sau: Nhóm nghề nghiệp ngồi nhà Nhóm nghề nghiệp nhà 76 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y 207 15 Dựa phép tính cỡ mẫu đưa khuyến cáo nên dùng nghiên cứu đoàn hệ khơng Hãy tính cỡ mẫu nghiên cứu bệnh chứng có lực =90%, mức ý nghĩa =5% OR= tỉ suất mắc bệnh 5% Hãy tính cỡ mẫu có nhóm khơng tiếp xúc = nhóm tiếp xúc; nhóm khơng tiếp xúc = nhóm tiếp xúc; nhóm khơng tiếp xúc = nhóm tiếp xúc Thí dụ 3: Phịng y tế huyện A muốn kiểm tra báo cáo tỉ lệ tiêm chủng xã 80% cách tiến hành điều tra (với sai số tuyệt đối 5%, độ tin cậy = 95%) Nếu phòng y tế định chọn mẫu phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên cỡ mẫu cần thiết bao nhiêu? Nếu chọn theo cụm cỡ mẫu cần thiết bao nhiêu? 134 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y CHIẾN LƯỢC PHÂN TÍCH SỐ LIỆU Giới thiệu Chúng ta biết qua kĩ thuật thống kê chuyên biệt cho tình dịch tễ đinh Trong bối cảnh nghiên cứu dịch tễ thực bao gồm số liệu nhiều biến số, khó định thao tác áp dụng áp dụng theo trình tự Trong phần này, trình bày số nguyên tắc chiến lược để phân tích số liệu từ nghiên cứu dịch tễ Biên tập số liệu Kiểm tra biên tập cẩn thận số liệu cần thiết trước bắt đầu phân tích thống kê Bước xem phân phối biến số để phát sai lầm Đối với biến số phân loại, điều thực bảng phân phối tần suất để xem ghi nhóm xác định tần suất nhóm hợp lí Đối với biến số định lượng, kiểm tra phạm vi cần tiến hành để phát giá trị nằm phạm vi mong đợi Tổ chức đồ dùng để tìm kiếm giá trị bất thường (outliers) không phù hợp với phần số liệu lại Bước tiến hành kiểm tra tính hàng định, để tìm kiếm trường hợp mà hay nhiều biến số không định Thí dụ, có biến số giới tính số lần mang thai số liệu, sử dụng bảng chéo để khơng có người nam giới có số lần mang thai hay nhiều Phân tán đồ sử dụng để kiểm tra tính định số liệu số; thí dụ vẽ phân tán đồ trọng lượng theo tuổi, trọng lượng theo chiều cao, dung tích sống theo chiều cao Những giá trị bất thường phát cách Những sai sót kiểm tra so với tài liệu gốc Trong số trường 135 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y hợp cần phải điều chỉnh lại số liệu Một số trường hợp khác cần phải đưa mã số giá trị khuyết (missing value) chắn số liệu sai (thí dụ bà mẹ có trọng lượng trước sinh 45 kg tăng cân 35kg thời gian có thai) Trong trường hợp cịn chưa rõ, số liệu bất thường không bị xem xảy ra, tốt để số liệu giữ nguyên Một cách chặt chẽ, việc phân tích sau phải kiểm tra để đảm bảo kết luận khơng bị ảnh hưởng q mức giá trị cực đoan Trên thực tiễn, giá trị số thường chia thành nhóm trước phân tích hay hai giá trị bất thường khó có ảnh hưởng đáng kể đến kết Việc kiểm tra cần phải tiến hành riêng biệt cho nhóm mắc bệnh nhóm khơng mắc bệnh phân phối nhóm hồn tồn khác Mơ tả số liệu Sau số liệu làm sạch, phân phối biến số phải rà soát lại Điều thực cho mục đích Thứ nhất, để đảm bảo tất số liệu xếp phù hợp thứ hai để có cảm giác số liệu Cảm giác vế số liệu hiểu biét đặc tính dân số biến số phơi nhiễm giá trị khác cần đo lường Khi thực nghiên cứu bệnh chứng, cần phải xem xét số liệu cách riêng biệt Phân loại biến số Nói chung hữu ích phân biệt loại biến số "kết cuộc", "phơi nhiễm", "gây nhiễu" "thay đổi tác động" Biến số kết biến số phơi nhiễm biến số trung tâm nghiên cứu biến số kết mô tả vấn đề nghiên cứu biến số phơi nhiễm biến số mà muốn xem xét ước lượng tác động lên biến số kết Biến số gây nhiễu biến số làm biến dạng quan hệ biến số phơi nhiễm két Chúng ta thu thập số liệu biến số gây nhiễu để loại bỏ tác 136 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y động yếu tố gây nhiễu phân tích Biến số thay đổi tác động biến số thay đổi tác động biến số phơi nhiễm lên nguy Chúng ta thu thập số liệu biến số thay đổi tác động để xem xét tác động biến số phơi nhiễm lên nguy thay đổi tuỳ theo giá trị biến số thay đổi tác động Trên thực tiễn, mối liên hệ biến số phức tạp Thí dụ biến số gây nhiễu tác động yếu tố phơi nhiễm cần quan tâm nhung thân biến số phơi nhiễm quan tâm Một biến số khác gây nhiễu cho biến sô phơi nhiễm làm thay đổi tác động cho biến số phơi nhiễm khác Ngoài nghiên cứu có yếu tố thăm dị, số liệu biến số trở thành biến số phơi nhiễm quan trọng khơng trở thành biến số phơi nhiễm quan trọng, xem biến số gây nhiễu hay thay đổi tác động Rút gọn số liệu Trước bắt đầu phân tích thức, vần phân nhóm giá trị biến số Bởi phương pháp "cổ điển" dựa việc phân tầng cần thiết cho giai đoạn đầu nghiên cứu, việc phân nhóm quan trọng cho biến số liên tục Việc phân nhóm cần thiết cho biến số phân loại hay biến số rời rạc biến số có chứa số lớn nhóm (thí dụ nghề nghiệp, số lần mang thai) Số nhóm phân chia phụ thuộc vào loại biến số: biến số phơi nhiễm cần phân chia thành nhiều nhóm biến số gây nhiễu hay biến số thay đổi tác động Đối với biến số phơi nhiễm, muốn xem xét phụ thuộc nguy vào mức độ phơi nhiễm (quan hệ liều lượng – đáp ứng), mắc sai lầm sử dụng q nhóm Ngun tắc chung nhóm khơng phơi nhiễm nên đặt riêng (thí dụ nhóm khơng hút thuốc) nhóm phơi nhiễm nên chia thành nhiều nhóm (thường hay nhóm đủ để xem xét mối quan hệ 137 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y liều lượng đáp ứng) Đối với biến số liên tục tăng huyết áp, chia giá trị biến số làm nhóm có tần suất (được gọi quintiles – ngũ vị) Điều giúp cho độ xác ước lượng tác động lên nhóm đơi sai lầm có đối tượng có mức phơi nhiễm cao bị ghép chung với đối tượng có độ phơi nhiễm vừa phải Một cách khác chọn điểm cắt dựa tảng nghiên cứu trước đó, mục đích xác định nhóm mà nguy tương đối thay đổi nhóm Đối với biến sơ gây nhiễu, hai hay ba nhóm đủ phần lớn yếu tố gây nhiễu Dù biến số gây nhiễu mạnh (thí dụ tuổi) phân thành nhiều nhóm Trước định số nhóm cần dùng phân tích, đánh giá sức mạnh quan hệ biến số gây nhiễu biến số kết Nếu quan hệ yếu kết hợp nhiều nhóm lại với Đo lường tác động Có lựa chọn khác để đo lường tác động cho thiết kế nghiên cứu Các lựa chọn bao gồm: Thiết kế nghiên cứu Đo lường tần suất bệnh Đo lường tác động Đoàn hệ (người thời gian) Tỉ suất Tỉ số tỉ suất Hiệu số tỉ suất Đoàn hệ (khơng có số liệu Nguy Tỉ số nguy người thời gian) Hiệu số nguy Hiện mắc Số chênh Tỉ số số chênh Tỉ lệ mắc Tỉ số nguy (hiện mắc) Hiệu số nguy Số chênh Bệnh chứng Tỉ số số chênh Tỉ số số chênh 138 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y Đối với nghiên cứu đồn hệ, có số liệu người thời gian phơi nhiễm, tỉ suất mắc thường số đo tần suất chọn lựa tỉ số tỉ suất số đo tác động chọn lựa Đối với nghiên cứu đoàn hệ dựa nguy cho nghiên cứu bệnh mắc, tỉ số nguy xem dễ lí giải tỉ số số chênh Tuy nhiên tỉ số số chênh thường sử dụng tính chất thống kê thao tác dựa tỉ số số chênh tốt Bởi hồi quy logistic thường sử dụng để ước lượng tỉ số số chênh, tỉ số số chênh sử dụng cho kế định với kết phân tích hồi quy logistic Trong nghiên cứu bệnh chứng, tỉ số số chênh thưưòng dung để đo lường tác động ước lượng cho tỉ số nguy hay tỉ số tỉ suất, phụ thuộc vào phương pháp chọn lựa nhóm chứng Phân tích đơn biến Thơng thường nên bắt đầu với phân tích thơ đơn biến, sử dụng phương pháp cổ điển để xem xét liên quan kết yếu tố phơi nhiễm quan tâm bỏ qua biến số khác Mặc dù phân tích bị thay phân tích phức tạp có xem xét đến tác động biến số khác, phân tích đơn biến có ích lợi vì: i) xem xét bảng phân tích đơn cho người nghiên cứu thơng tin hữu ích số liệu; thí dụ cho thấy có ghi hay trường hợp tử vong nhóm phơi nhiễm định ii) Nó cho khái niệm ban đầu biến số liên quan mạnh đến kết iii) Mức độ thay đổi ước lượng tho so với ước lượng biến số khác đưa vào để sử dụng phân tầng flà số quan trọng để đánh giá diện yếu tố gây nhiễu Khi phơi nhiễm có mức độ, mức độ phơi nhiễm chọn làm 139 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y mức Thông thường người ta chọn mức mức khơng có phơi nhiễm (hoặc phơi nhiễm bị phơi nhiễm nhiều) Tuy nhiên nhóm có người ước lượng có sai số chuẩn lớn chúgn ta có lợi chọn nhóm lớn làm tảng Phânt ích phơi nhiễm với mức độ (cả phân tích thơ phân tích phân tầng) bao gồm: i) Các bảng 2x2, so sánh mức độ phơi nhiễm với nhóm ii) Xem xét ước lượng tác động có theo khuynh hướng hay không? iii) Nếu phù hợp, thực kiểm định khuynh hướng (test for trend) để tìm chứng tăng giảm nguy theo mức độ phơi nhiễm tăng dần Kiểm soát yếu tố gây nhiễu Yếu tố gây nhiễu diện nhiều nghiên cứu quan sát cần phải thực loại bỏ yếu tố gây nhiễu phân tích biến số phơi nhiễm quan tâm Chúng ta có cơng cụ cho nhiệm vụ này: phương pháp cổ điển (Mantel-Haenszel) dựa phân tầng phương pháp mơ hình hố với phương trình hồi quy Chúng ta nên dùng phương pháp cổ điển bước đầu phân tích lí sau: i) Các bảng số liệu đơn giản giúp nhà nghiên cứu có liên hệ với số liệu Ngược lại, phương trình hồi quy hộp đen gây sai số tai họa mơ hình hố ii) Phương pháp cổ điển địi hỏi giả định nên phát mối liên quan phức tạp Phương pháp mơ hình hố bỏ qua số tương tác Tuy nhiên phương pháp cổ điển gập khó khăn có số lớn biến số gây nhiễu muốn kiểm soát yếu tố gây nhiễu đồng thời diện nhiều tầng khiến cho số liệu tầng trở thành nhỏ khiến sức mạnh thống kê bị khoảng tin cậy ước lượng rộng 140 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y Mặc dù vậy, phương pháp cổ điển áp dụng cách sáng suốt cho ước lượng có giá trị loại bỏ sai lệch yếu tố gây nhiễu gây Điều cho hầu hết loại nghiên cứu ngoại trừ nghiên cứu bệnh chứng bắt cặp cá nhân kĩ thuật phân tầng cổ điển có giá trị Chúng ta thấy phương pháp hồi quy cho tác động hai biến số phân loại có giả định giống giả định phương pháp phân tầng cho kết hồn tồn đồng Phương trình hồi quy ngồi cịn có số lợi ích sau: i) Giả định khơng có tương tác biến số gây nhiễu, làm giảm số tham số cần thiết ii) Có thể xác định tác động biến số, kiểm soát cho tác động biến số khác iii) Có thể xem xét tác động liều lượng hậu cách linh hoạt Cách đưa vào biến số gây nhiễu i) Thơng thường có hai hay ba biến số đượccho biến số gây nhiễu quan trọng (những biến số đuợc gọi biến số gây nhiễu trù định - a priori confounders) bCác biến số thường tuổi hay hai yếu tố nguy quan trọng bệnh cho có liên quan đến biến số phơi nhiễm quan tâm Theo quy tắc chung, biến số phải kiểm sốt phân tích ii) Chúng ta có xem xét biến số gây nhiễu khác Kiểm soát biến số xem có làm thay đổi số ước lượng tác động hay khơng iii) Đơi có mơt hai biến số gây nhiễu có làm thay đổi ước lượng tác động Khi phân tích cuối thưc việc kiểm soát biến số gây nhiễu trù định với biến số gây nhiễu bổ sung có tác động Không cần thiết phải đưa tất biến số tất biến số gây nhiễu bổ sung vào phân tích cuối số biến số gây nhiễu không làm thay đổi ước lượng tác động biến 141 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y số phơi nhiễm quan tâm kiểm soát cho biến số gây nhiễu khác Nếu có hay biến số gây nhiễu cần sử dụng phương pháp cổ điển đủ Trong trường hợp này, phân tầng cho biến số sau phân tầng cho đồng thời biến số để xem ước lượng tác động thay đổi Chiến lược đủ để loại bỏ hầu hết ảnh hưởng gây nhiễu Khi số biến số gây nhiễu lớn khơng thể kiểm sốt phương pháp phân tầng đơn thuần, phương trình hồi quy (giả định khơng có hay có tương tác biến số gây nhiễu) có giá trị Bước phương pháp mơ hình lập lại phân tích đơn giản kiểm tra xem kết có phù hợp với phân tích phân tầng đơn giản hay khơng Điều giúp tránh sai lầm tai hoạ sử dụng phương pháp hộp đen Sau xây dựng mơ hình phức tạp bao gồm: - Biến số phơi nhiễm biến số phơi nhiễm quan tâm - Tất biến số cho yếu tố gây nhiễu từ trước (yếu tố gây nhiễu trù định) - Tất biến số khác cho gây nhiễu số liệu cho thấy có tác động gây nhiễu đáng kể Tránh việc đưa vào biến số yếu tố gây nhiễu cho bệnh đặc biệt biến số có liên quan mạnh đến phơi nhiễm quan tâm tạo sai số chuẩn lớn khiến ước lượng xác Cần lưu ý biến số xem gây nhiễu phụ thuộc phần vào định trù định (a priori decision) phần vào mức độ ước lượng bị thay đổi sau kiểm sốt cho yếu tố gây nhiễu Chúng ta hồn tồn khơng dựa vào kết kiểm định ý nghĩa Do nhà thống kê dịch tễ hang đầu thường không khuyến cáo sử dụng phương pháp hồi quy bước (stepwise) phân tích dịch tễ 142 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y 10 Phân tích tương tác Hồi quy cơng cụ phù hợp cho phân tích tương tác Có loại tương tác cần phân biệt i) tương tác biến số gây nhiễu Sự khác biệt phương pháp mơ hình hố phương páp cổ điển phương pháp cổ điển cho phép xem xét tương tác biến số gây nhiễu Điều may mắn thực thế, không bao cần xem xét tương tác biến số gây nhiễu ii) Tương tác biến số gây nhiễu biến số phơi nhiễm quan tâm: Trên lí thuyết thống kê, việc tính tốn số ước lượng tác động xác, sau hiệu chỉnh cho yếu tố gây nhiễu cần thiết tác động đồng mức khác yếu tố gây nhiễu Tuy nhiễn thực tế, tác động thay đổi nhiều nhóm gnhĩa nhiều có tương tác phơi nhiễm quan tâm yếu tố gây nhiễu kiểm sốt phân tích Khi có diện đáng kể tương tác, tác động đặc hiệu tầng phải báo cáo iii) Tương tác biến số phơi nhiễm quan tâm Nếu có tương tác biến số phơi nhiễm quan tâm điều quan trọng cho việc lí giải khoa học kết phân tích cho việc ứng dụng can thiệp dự phịng Tuy nhiên việc tích cực tìm kiếm tương tác với tất biến số khơng có ích lợi Kiểm định thống kê cho tương tác chứng minh có lực tìm kiếm tương tác có ý nghĩa thống kê tất biến số dễ dàng bỏ qua tương tác thực tình cờ đưa phát giả tạo Chúng ta nên nhớ mục tiêu nghiên cứu dịch tễ tìm trạnh đơn giản chân thật hữu dụng thực tế Nếu có 143 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y tương tác yếu, thân điều khơng có ý nghĩa quan trọng việc tính tốn ước lượng gộp tác động cho phơi nhiễm xấp xỉ hợp lí cho thật Vì lí này, nên trì hỗn việc phân tích tương tác vào giai đoạn cuối phân tích nên xem xét tương tác phơi nhiễm-phơi nhiễm phơi nhiễmgây nhiễu, đặc biệt ý đến yếu tố tương tác trù định đáng nghiên cứu Nên xem xét yếu tố tương tác để tránh mơ hình q phức tạp với nhiều tham số 11 Nghiên cứu bệnh chứng bắt cặp Phân tích bệnh chứng cách kiểm sốt tác động gây nhiễu biến số bắt cặp Tuy nhiên có biến số gây nhiễu khác khơng bắt cặp biến số gây nhiễu Việc phân tầng sử dụng để kiểm soát yếu tố gây nhiễu bổ sung ý tập hợp ca bệnh chứng (các tầng) phải đồng phương diện yếu tố gây nhiễu quan tâm Điều khiến cho tầng có số liệu nên tạo ước lượng tin cậy Có hai cách để giải vấn đề này: Sử dụng hồi quy logistic có điều kiện Cách tiếp cận ích lợi cho phép sử dụng tồn số liệu phân tích nhiều yếu tố gây nhiễu lúc, điều đòi hỏi thêm giả định Nếu bệnh chứng bắt cặp dựa biến số đo lường nghiên cứu (thí dụ tuổi giới), cách tiếp cận khác phá vỡ việc bắt cặp phân tích số liệu nghiên cứu bắt cặp tần suất Trong trường hợp này, tuổi giới kiểm soát tầng phân tích Chúng ta sử dụng phương pháp phân tầng hay hồi quy logistic không điều kiện để tiếp tục phân tích 144 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y 12 Những trở ngại phân tích lí giải số liệu Nếu có nghiên cứu thử nghiệm ngẫu nhiên lớn so sánh can thiệp Sự so sánh thiết lập đề cương nghiên cứu thống trước nghiên cứu tiến hành Nếu nghiên cứu đủ lớn việc ngẫu nhiên hố đảm bảo nhóm cân với tất biến số gây nhiễu việc phân tích kết đơn giản Nghiên cứu dịch tễ thường gặp thường có liên quan đến nhiều biến số, xác định biến số phơi nhiễm quan tâm từ trước Sự khác biệt việc định phân nhóm số liệu chiến lược mơ hình hố cho kết luận khác biệt Có nhũng quan điểm khác cách xử lí số liệu từ nghiên cứu thăm dị Những lí cho cẩn trọng phân tích lí giải số liệu bao gồm: (i) Nhiều so sánh: Ngay khơng có liên quan biến phơi nhiễm kết cuộc, hi vọng có 20 so sánh có ý nghĩa thống kê mức 5% Do lí giải mối liên quan nghiên cứu mà tác động nhiều yếu tố phơi nhiễm đo lường cần phải cẩn thận nghiên cứu với giả thuyết trù định từ trước Tìm kiếm tất liênq uan với biến số kết nhà thống kê gọi "nạo vét số liệu" (ii) Phân tích nhóm nhỏ: Cần phải đặc biệt cẩn thận lí giải kết liên quan "biểu kiến" nhóm số liệu, đặc biệt khơng có chứng mối liên quan chung Chúng ta thường dễ bị cám dỗ cho kết lí thú nghiên cứu, loại bỏ nghiên cứu nghiên cứu âm tính (iii) So sánh định kết phân tích Chúng ta khơng nên phân nhóm số liệu để tạo khác biệt 145 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y thống kê lí giải giá trị p thể giá trị p so sánh có trù định Thí dụ có 10 nhóm tuổi so sánh nhóm tuổi với nhóm 2, nhóm 3, …, nhóm 10 so sánh nhóm tuổi với nhóm 3, 4,…10 tiếp tục Chúng ta có so sánh sau chọn cách so sánh có khác biệt nhiều có ý nghĩa thống kê nhóm trẻ nhóm già Cách cách so sánh định kết phân tích Lẽ phải định việc phân nhóm sớm tốt trước xem khác biệt phân nhóm tuổi ảnh hưởng đến kết luận nghiên cứu Điều khơng có nghĩa tất nghiên cứu dịch tễ phải có giả thuyết nghiên cứu phương pháp phân tích định từ trước tiến hành thu thập số liệu Việc lí giải kết phải bị ảnh hưởng việc phân tích Nếu tìm mối liên quan có ý nghĩa 50 mối liên quan kiểm định điều phải khẳng định rõ rang Chúng ta nên xem mối liên hệ nhằm tạo giả thuyết để kiểm định tương lai 146 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y TÀI LIỆU THAM KHẢO Lưu Ngọc Hoạt (2014) Nghiên cứu khoa học y học - Phương pháp viết đề cương nghiên cứu, NXB Y học Phạm Văn Lình (2010) Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Sức Khỏe, NXB TP.HCM Nguyễn Văn Tuấn (2014) Y Học Thực Chứng, NXB Y Học W.L.Newman (2006) Social Research Methods, Prentice Hall, Inc Dawson Catherine (2002) Practical Research Methods: Howtobook, Oxford, UK 147 Trường Đại Học Võ Trường Toản Khoa Y Trường Đại học Võ Trường Toản Khoa Y 148
Ngày đăng: 28/06/2023, 21:32
Xem thêm:
