BỘ GIÁO DUC VA DAO TAO - BO Y TE
TRUONG DAI HQC Y TE CONG CONG
HA NGOC ANH
pANH GIA HIEU QUA CUA CÁC CAN THIỆP CỘNG DONG TAI
VIET NAM VOI THIET KE PHONG THUC NGHIEM KHONG CO
ĐO LƯỜNG LẶP LẠI: PHƯƠNG PHÁP DID
TIỂU LUẬN TÓT NGHIỆP CỬ NHÂN Y TẾ CÔNG CỘNG
Hướng dẫn khoa học: Tiến sĩ Lê Thị Kim Ảnh AS
H I [un gh
TRUGNG BAI HOC Y TE CONG CONG
TRUNG TAM THONG TIN THU VIEN
Trang 2
LOI CAM ON
Em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới Ban Giám hiệu trường Đại học Y
tế công cộng, các Thây Cô giáo, các bạn đồng hành đã tạo điều kiện giúp đỡ và chia
sẻ kinh nghiệm với em trong suốt quá trình học tập
Em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc tới Tiến sĩ Lê Thị Kim Ánh, người đã tâm huyết tận tình hướng dẫn, động viên khích lệ, dành nhiều thời gian trao đổi chia sẻ kinh nghiệm cũng như hỗ trợ về ý tưởng, nội dung nghiên cứu
và định hướng cho em trong quá trình thực hiện khóa luận
Bên cạnh đó sự giúp đỡ của gia đình, bạn bè và người thân đã luôn ủng hộ và
tạo điều kiện tốt nhất để em có thẻ tập trung nghiên cứu và hồn thành khóa luận tốt nghiệp này
Trong quá trình thực hiện khóa luận; cũng như là trong quá trình báo cáo tốt nghiệp, khó tránh khỏi sai sót, rất mong các thây, cô bỏ qua Đồng thời do trình độ
lý luận cũng như kinh nghiệm thực tiễn còn hạn chế nên bài báo cáo không thể
tránh khỏi những thiếu sót, em rất mong nhận được ý kiến đóng góp thầy, cô để em
học thêm được nhiều kinh nghiệm và hoàn thiện bài báo cáo tốt hơn
Em xin chân thành cảm ơn!
Trang 3đm sơ 5 ao 3
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT => ¬ 5
DANH MUC BANG, BIEU DO ssssssssssssssssssssssssssssssnnneeesecesnsnnnssseeeseeeessssnsnnnnecnessnnnnnsenneennsssssstt 6 BAT VAN DB cssesssssssssssccscssccessssssscevsssscnsnsnscsssssesssneecennnassonsnasnecesnannessqenrecgnnnnsosnnaseseseneees |
e7: mm mm 1 3
1.1 Các nghiên cứu can thiỆp 5-¿-©s++cxterrtertZf#Etterrrtrrtrrrrrrrirrrrirrrrrrrrrirrrrrrrrrrrirrr 4 1.2 Phương pháp đánh giá hiệu quả can thiỆp s+tetxtteceerrrrtrrrrrttertrtrttrrerttrrrrrtre 12 1.2.1 Phương pháp phân tích ghép cặp theo diém xu huéng - Propensity Score Matching (PSM) 17
1.2.2 Thiết kế gián đoạn hồi quy - Regression Discontinuity + (RĐ9) 18
1.2.3 Phương pháp sự khác biệt trong sự khác biệt - Difference-in-Differences (DID) 18 CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ++++eeeeeeeezeeeeeeeertrrrrrrrrrrrrr 22 2.1 Thiết kế nghiên cứu é¿ -:142sssEkscccrtrttfrrrrriiiriiiiiiiiiiiirrrririririririiiiiirrrrrrrrrriiriiiiiitirr 22
2.2 Phương pháp tiến hành .++++-25522++++rt tt tttttrrrrrrrirrrrtrrrrrrriiiiirtrrrrrrrririrrrrird 22
2.3 Thông tin về số liệu thứ cấp sử dụng phân tích minh họa trong mục tiêu 2 . - 23
2.4 Đạo đức nghiên cứu -5 5scnhennhherttrrtrriirriiriiiiiieriiiiiiri1.01100110001nn0nnnnrr 24
HH NG LÊ G2262 2z2SeesiesesssesdlssensnrnislidSSB4GOIESM 25
3.1 Tổng quan phương pháp DID áp dụng trong đánh giá hiệu quả can thiệp với thiết kế phỏng thực nghiệm khơng có đo lường lặp lại . . -+-©-+++++rtreerrrrtrrtrrrrtrtrrtttrttrtttrtrrtrtrrrrrrerriir 25
Trang 4CSHQ DID Du YTCC EBM HQCT HPV HAPs IPC ITN PSM THCS UTCTC
DANH MUC TU VIET TAT Chỉ số hiệu qua
Phương pháp sự khác biệt trong sự khác biệt
(Difference-in-Differences)
Đại học Y tế công cộng
Y học chứng cứ (Evidence-Based Medicine) Hiệu quả can thiệp
Human Papilloma Virus
Kế hoạch hành động nhiệt (Heaf action plans) Chiến dịch truyền thông can thiệp trực tiếp (interpersonal communication campaign) Sử dụng màn chống muỗi tâm hóa chat (insecticide-treated mosquifo net)
Phương pháp đối chiếu, đặc biệt là so sánh điểm xu hướng (Propensity Score Matching)
Phuong phap héi quy (Regression Discontinuity Design) Trung học cơ sở
Trang 5DANH MUC BANG, BIEU DO Danh muc bang
Bang 1.1 Bang minh hoa cac phuong phap can thiệp cộng đồng
Bảng 1.2 Bảng tổng hợp thông tin các luận án tiến sĩ sử dụng nghiên cứu phỏng
thực nghiệm trước-sau không đo lường lặp lại
Bảng 2.1 Các biến số chính trong nghiên cứu định lượng
Bảng 3.1: Hồi quy logistic dy doan số chênh (odds) của sử dụng ITN ở trẻ em dưới
5 tuổi sống trong nhà có ITN tai huyén Luangwa, Zambia
Bảng 3.2 Phân tích độ nhạy các tác động ước tính của chương trình kế hoạch hành
động nhiệt
Bảng 3.3 Kết quả phân tích DID đánh giá hiệu quả của can thiệp đến kiến thức phòng lây nhiễm HPV của phụ nữ 15-49 ti có chồng
Bảng 3.4 Kết quả phân tích DID đánh giá hiệu quả của can thiệp đến hành vi phòng lây nhiễm HPV của phụ nữ 15-49 tuổi có chồng
Danh mục biểu đơ
Hình 1.1 Kim tự tháp EBM (Evidence-Based Medicine)
Hình 1.2 Mơ hình thiết kế nghiên cứu so sánh trước-sau có nhóm chứng
Hình 1.3 Minh họa ý nghĩa của phân tích DID
Hình 1.4 Minh họa các hệ số hôi quy trong mơ hình phân tích DID Hình 3.1 Minh họa chiến lược phân tích DID
Hình 3.2 Hình 3.2 Tổng quát thiết kế nghiên cứu của nghiên cứu “Đánh giá hiệu
Trang 6DAT VAN DE
Đánh giá hiệu quả là một cầu phần quan trọng của tat cả các can thiệp cộng - đồng Đánh giá hiệu quả giúp đưa ra các bằng chứng khoa học về kết quả, hiệu quả hay tác động của can thiệp làm cơ sở giúp các nhà quản lý chương trình biết được những tồn tại và các nhà hoach định chính sách có những quyết định về việc tiếp
tục, mở rộng hay kết thúc can thiệp Trong suốt ba thập kỷ qua, việc đánh giá
chương trình can thiệp được mở ra như là một chuyên ngành với những định nghĩa, phương pháp, cách tiếp cận và những ứng dụng mới đối với các đối tượng và môi trường can thiệp [1]
Các can thiệp cộng đồng, đặc biệt là các can thiệp y tế công cộng đóng vai trị vơ cùng quan trọng trong việc phòng ngừa và kiểm soát các vấn đề sức khỏe
Theo thời gian, các chương trình ngày càng trở nên phức tạp hơn Một mặt, các chương trình y tế cơng cộng thường phải giải quyết những vấn đề rộng lớn, đòi hỏi sự tham gia của nhiều tổ chức và cộng đồng Mặt khác, môi trường can thiệp của các chương trình y tÊ ngày nay cũng có nhiều thay đổi Một can thiệp có thể thành công tại một số địa bàn này nhưng lại thất bại trong một số địa bàn khác Điều này là rõ ràng vì các can thiệp cịn phụ thuộc vào mơi trường thực hiện, các điều kiện kinh tế xã hội, văn hóa, cộng đồng, sự tham gia và tương tác giữa các đối tượng tham gia, các đơn vị tham gia Trong khi đó, yêu cầu của những nhà hoạch định chính sách cũng như các đơn vị tham gia cũng ngày càng phức tạp hơn Tắt cả những vấn đề trên đã làm cho việc đánh giá các chương trình y tế trở nên quan trọng
hơn bao giờ hết
Trang 7Tai Viét Nam, cac dé tài luận án tiến sỹ và nghiên cứu can thiệp sử dụng
thiết kế phỏng thực nghiệm khơng có đo lường lặp lại hầu hết đều đang áp dụng 02
chỉ số để đánh giá kết quả là chỉ số hiệu quả và hiệu quả can thiệp Tuy nhiên, hai chỉ số này khơng kiểm sốt được ảnh hưởng của các yếu tô khác trong quần thể
nghiên cứu và trong các luận văn, luận án chưa nêu rõ tài liệu tham khảo của các chỉ
số nay dé làm cơ sở lý luận cho việc sử dụng
Hiện nay, nhiều nghiên cứu trên thế giới đã sử dụng các kỹ thuật phân tích khác để kiểm sốt các hạn chế của thiết kế phỏng can thiệp điển hình như phân tích “khác biệt trong khác biệt” - Difference-in-Differences (DID) và một số phương pháp khác, tuy nhiên DID chưa được áp dụng phô biến trong các nghiên cứu can thiệp phỏng thực nghiệm tại Việt Nam Với mong muốn tông quan về cách phân tích đánh giá hiệu quả cho các nghiên cứu can thiệp cộng đồng sử dụng thiết kế
phỏng thực nghiệm khơng có đo lường lặp lại, tôi tiến hành đề tài nghiên cứu: “Đánh giá hiệu quả các can thiệp cộng đồng tại Việt Nam với thiết kế phỏng
Trang 8MUC TIEU Muc tiéu cu thé:
1 Tổng quan phương pháp DID áp dụng trong đánh giá hiệu quả can thiệp với
thiết kế phỏng thực nghiệm khơng có đo lường lặp lại
2 Phân tích phương pháp đánh giá hiệu quả của can thiệp cộng đồng với thiết
kế phỏng thực nghiệm khơng có đo lường lặp lại bằng phương pháp DID trên SỐ
Trang 9CHUONG 1: TONG QUAN
1.1 Cac nghién citu can thiép
Trong hệ thông phân câp các thiệt kê nghiên cứu, kêt quả của các nghiên cứu can thiệp được đánh giá có hiệu lực cao hơn các nghiên cứu quan sát do báo
cáo hiệu quả can thiệp đánh giá mối quan hệ nhân quả [3] Trong đó, nghiên cứu
thực nghiệm can thiệp ngấu nhiên có độ tin cậy cao, điển hình như thực nghiệm can thiệp ngẫu nhiên có đối chứng được coi là bằng chứng khoa học ở mức cao nhất, thấp hơn là tầng các nghiên cứu thực nghiệm can thiệp không ngẫu nhiên gồm phỏng thực nghiệm và tiền thực nghiệm- xem hình 1 Cách tiếp cận phân cấp này để thiết kế nghiên cứu đã được quảng bá rộng rãi trong các tài liệu y học hiện đại
Hinh 1.1 Kim tự tháp EBM (Evidence-Based Medicine) |4]
cứu can thiệp/thực nghiệm, có 3 loại thiết kế chính tương ứng:
The above image is based on the EBM
Page Generator
(2006) from
Dartmouth College
Trang 10- Thiét ké tién thuc nghiém (pre-experimental design); - Thiết kế phỏng thực nghiệm (quasi-experimental design); - Thiét ké thuc nghiém (experimental design)
Một thiết kế nghiên cứu can thiệp/thực nghiệm thực sự phải thỏa mãn 3 yếu tơ sau đây:
- Có can thiệp (ví dụ l can thiệp cộng đồng về thay đổi kiến thức cho người dân)
- Có nhóm chứng (nhóm không nhận được can thiệp)
- Có phân nhóm ngẫu nhiên các đối tượng tham gia vào nhóm chứng và nhóm
nhận can thiệp
Tuy nhiên để đáp ứng đủ 3 yếu tơ trên thì chỉ có thiết kế thực nghiệm, đây là
nghiên cứu có giá trị trong đánh giá mối quan hệ nhân quả giữa các yeu to Rat
nhiều nhà nghiên cứu cho răng nghiên cứu thực nghiệm là “chuẩn vàng” trong các loại hình thiết kế nghiên cứu Nghiên cứu thực nghiệm có thể được triển khai cả ở phòng thí nghiệm và cả trên những tình huống thực ngồi đời Các thiết kế nghiên cứu thực nghiệm thường được biết đến như những thiết kế đòi hỏi các tiêu chí khắt khe tuy nhiên nêu chúng ta có thé tiến hành một nghiên cứu thực nghiệm với thiết ké tốt thì đây là thiết kế đạt giá trị nội tại lớn nhất Như đã biết, giá trị nội tại là
điểm mấu chốt khi nói đến mối quan hệ nhân quả Khi nhà nghiên cứu muốn xác
định một tình trạng sức khỏe, hành vi sức khỏe có phải là kết quả của một chương trình can thiệp hoặc điều trị hay khơng thì thiết kế nghiên cứu cần phải có giá trị nội
tại lớn
Trang 11nhưng lại tiềm ấn nhiều sai số Về cơ bản, thiết kế tiền thực nghiệm theo các bước cơ bản của thiết kế thực nghiệm tuy nhiên khơng có nhóm chứng Bên cạnh đó, thiết kế phỏng thực nghiệm là thiết kế có nhóm so sánh (nhóm chứng), tuy nhiên khơng
có phân bơ ngẫu nhiên Thiết kế phỏng thực nghiệm có giá trị nội tại cao hơn so với
tiền thực nghiệm và thấp hơn so với thực nghiệm Thiết kế phỏng thực nghiệm kiểm
soát được hầu hết các sai số Do đó, thiết kế phỏng thực nghiệm được sử dụng
Trang 1611
Trong dao tao tién sỹ tại Việt Nam, luận án tiền sỹ thường sử dụng các thiết
kế nghiên cứu can thiệp Hầu hết các nghiên cứu can thiệp ở cộng đồng nói chung thường sử dụng thiết kế phỏng thực nghiệm (quasi-experimental design), trong đó chủ yếu khơng có sự phân bổ ngẫu nhiên giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng, và/hoặc các đối tượng trong nhóm can thiệp và nhóm chứng không được đánh giá lặp lại trước và sau can thiệp — xem hình 2
Hình 1.2 Mơ hình thiết kế nghiên cứu phỏng thực nghiệm so sánh trước-sau có nhóm chứng khơng có đo lường lặp lại
Nhóm can Can thiệp
thiệp 01 O2
Quan thé ⁄ i
nghién ciru Thời gian
Nhóm chứng O3 O4
Trong đó, O1 và O2 là đánh giá trước và sau của nhóm can thiệp O3 và O4 là
đánh giá trước sau của nhóm chứng Tuy nhiên các đối tượng trong mẫu O1 và O2; O3 và O4 là độc lập với nhau (không đo lường lặp lại)
Thực tế tìm hiểu các báo cáo luận án tiến sỹ tại trường Đại học Y tế công cộng trong thời gian từ 2012 đến 2014, chỉ có 1/3 nghiên cứu tiến hành chọn mẫu lặp lại ở giai đoạn trước-sau can và các đối tượng ở nhóm can thiệp và nhóm chứng có chép cặp (matching) với nhau, đó là luận án tiến sĩ của tác giả Bùi Thị Tú Quyên
với đề tài: “Đánh giá kết quả can thiệp thay đổi kiến thức, thái độ và thực hành về
chửa ngoài tử cung của phụ nữ có chồng và cán bộ y tế tại huyện Đại Từ tỉnh Thái Nguyên, năm 2008-2011”18] Với thiết kế này, nhà nghiên cứu mong muốn giảm sai số do sự khác nhau giữa 2 nhóm can thiệp và nhóm chứng, bằng cách chọn nhóm so sánh có những đặc điểm tương tự nhóm can thiệp, ghép cặp những cá thé 6
nhóm can thiệp và những các thé ở nhóm so sánh, kiểm định thống kê sự khác nhau
Trang 1712
thực nghiệm so sánh trước sau có nhóm chứng nhưng khơng có đo lường lặp lại như minh họa ở hình 1.2 (xem bảng tổng hợp thông tin các luận án tiến sĩ sử dụng
nghiên cứu phỏng thực nghiệm trước-sau không đo lường lặp lại)
1.2 Phương pháp đánh giá hiệu quả can thiệp
Có rất nhiều phương pháp đánh giá hiệu quả can thiệp, phụ thuộc vào các yếu
tô sau:
- Thiết kế nghiên cứu
- Phương pháp theo dõi các đối tượng trong nghiên cứu - Số lần theo dõi các đối tượng trong nghiên cứu
- Tính chất của biến số phụ thuộc quan tâm
Với các nghiên cứu phỏng thực nghiệm có đánh giá trước sau can thiệp (01 lần trước can thiệp và 01 lần sau can thiệp) có nhóm chứng nhưng khơng có đo lường lặp lại như nhiều luận án nghiên cứu của nghiên cứu sinh hiện tại, đa s6 các nghiên cứu đánh giá hiệu quả can thiệp thông qua 02 chỉ số: chỉ số hiệu quả và hiệu quả can thiệp như sau:
Chỉ số hiệu quả:
- Chỉ số hiệu quả can thiệp (%): chỉ số hiệu quả (CSHQ) của chương trình can thiệp được tính cho các biến phụ thuộc quan tâm - ví dụ như kiến thức — bằng cách so sánh sự thay đổi sau và trước can thiệp thông qua việc tính tốn phân trăm của sự thay đổi
CSHQ = Error!x100%
Trong đó: pI là tỷ lệ trước can thiệp và p2 là tý lệ sau can thiệp
Hiệu quả can thiệp:
- Hiệu quả can thiệp (HQCT): cũng được tính cho các biến phụ thuộc quan tâm bằng cách so sánh chỉ số hiệu quả trong nhóm can thiệp và nhóm khơng can thiệp (nhóm chứng)
HQCT = CSHQ(nhóm can thiệp) - CSHQ(nhóm chứng)
Trang 1813
khi can thiệp, hoặc sự khác biệt về các đặc điểm của mẫu nghiên cứu như cầu trúc
ti, giới tính, trình độ trước và sau can thiệp Nói cách khác, hai chỉ số nêu trên chưa tính đến các yếu tố/biến số khác trong mẫu nghiên cứu Ngoài ra, các luận văn, luận án chưa nêu rõ tài liệu tham khảo của các chỉ số này để làm cơ sở lý luận cho
việc sử dụng Ví dụ nghiên cứu “Kiến thức, thái độ, thực hành về sức khỏe sinh sản và tình dục của học sinh khiếm thính Việt Nam và hiện trạng giáo dục, thực nghiệm
Trang 2217
Khi tiến hành đánh giá hiệu quả của can thiệp với thiết kế phỏng thực nghiệm
như trên, có một số phương pháp được khuyến khích thực hiện nhằm hạn chế sự
khác nhau giữa nhóm chứng và nhóm can thiệp, giữa nhóm trước và sau can thiệp,
ví dụ phương pháp phân tích ghép cặp theo điểm xu hướng Propensity Score
Matching (PSM), phuong phap phan tich gián đoạn hồi quy - Regression Discontinuify Design (RDD), hoặc phương pháp phân tích khác biệt trong khác biệt — Difference-in-Differences (DID)
1.2.1 Phuong phap phan tich ghép cap theo diém xu huwéng - Propensity Score Matching (PSM)
Trong phuong phap ghép cap điểm xu hướng (PSM) được thực hiện với nguyên lý là một cá nhân không phù hợp với từng đặc điểm quan sát đơn lẻ, nhưng phù hợp với điểm xu hướng - khả năng cá nhân sẽ tham gia chương trình can thiệp
(dự đốn về khả năng tham gia) với các đặc điểm quan sát được Cụ thể, từ các đặc
điểm quan sát cơ bản của đối tượng người ta sử dụng các mô hình logit hoặc probit
để ước tính điểm xu hướng cho các đối tượng, từ đó hình thành mẫu so sánh ghép
cặp với nhau để tính tốn hiệu quả tác động trung bình của chương trình Đối tượng tham gia sau đó được so sánh dựa trên điểm xu hướng, với đối tượng khơng tham gia
Tính hợp lý của PSM phụ thuộc vào 2 điều kiện: a) tính độc lập có điều kiện (tức là các yếu tố không được quan sát không ảnh hưởng đến tình trạng tham gia), b) có sự trùng khớp trong điểm xu hướng giữa các mẫu đối tượng tham gia và không tham gia Hiệu quả can thiệp bình quân của chương trình sau đó được tính tốn bằng sai biệt trung vị trong kết quả giữa 2 nhóm Nói cách khác, PSM đảm bảo răng các đặc điểm bình quân của nhóm can thiệp và nhóm chứng tương tự nhau và điều này được coi là đủ để có được ước tính tác động không thiên vị [1 I]
Một số nghiên cứu sử dụng phương pháp điểm xu hướng (PSM) có thé ké đến như nghiên cứu Cattaneo (2010) [12] về ảnh hưởng việc hút thuốc lá ở thai phụ đến cân nặng của trẻ sau khi sinh dựa trên các đặc điểm của thai phụ như ti, trình độ học vân, tình trạng hôn nhân và đứa trẻ đâu tiên Hoặc nghiên cứu về tác động
Trang 23
18
của việc sử dụng rượu ở tuổi vị thành niên đến thành tích hoc tap (Staff, Patrick,
Loken, & Magøss, 2008) [13], hoặc nghiên cứu hiệu quả của truyền thơng cộng đồng có sự tham gia lên hành vi phòng ngừa HIV ở thanh niên dân tộc thiểu số tại miền Trung Việt Nam của Nguyễn Văn Huy và cộng sự năm 2012 [14]
1.2.2 Thiết kế giún đoạn hồi quy - Regression Discontinuity Design (RDD)
Cách tiếp cận này sử dụng khi đối tượng phải đáp ứng một số loại tiêu chí (hay gọi là ngưỡng) trước khi tham gia vào chương trình can thiệp được đánh giá
Quy tắc ngưỡng xác định đủ điều kiện tham gia chương trình/can thiệp và thường
dựa trên một biến liên tục được đánh giá cho tất cả các cá nhân tiềm năng đủ điều
kiện tiềm năng Ví dụ: sinh viên dưới một mức điểm kiểm tra nhất định sẽ được
đăng ký chương trình khắc phục/cải thiện kết quả, hoặc phụ nữ trên hoặc dưới một
độ tuổi nhất định đủ điều kiện tham gia vào một chương trình sức khỏe (ví dụ: phụ nữ trên 50 tuổi đủ điều kiện được khám sàng lọc ung thư vú miễn phí) Thực tế, ngưỡng trên và ngưỡng dưới khác nhau do đó khoảng ngưỡng (hoặc tiêu chi) có thể tương quan với kết quả, dẫn đến độ lệch lựa chọn Chương trình giáo dục khắc phục được cung cấp để cải thiện kết quả học tập, và do đó những người có kết quả học tập kém hơn được chọn tham gia chương trình Phụ nữ lớn tuổi có nhiều khả năng
bị ung thư vú hơn, và đó là những phụ nữ lớn tuổi được chọn lọc Vì vậy, chỉ so
sánh những người trong chương trình với những người khơng có trong chương trình sẽ làm kết quả thiên vị Mặc dù, những người ở hai bên ngưỡng này không phải là rất khác nhau Nếu ngưỡng được đăng ký một chương trình nghiên cứu khắc phục hậu quả ở mức điểm kiểm tra là 60, học sinh ghi danh vào chương trình có điểm số 58 đến 59,9 không khác với những người có điểm 60 đến 60,9 và không được ghi
danh Hồi quy sự gián đoạn dựa trên sự so sánh sự khác biệt về kết quả trung bình
của hai nhóm [1Š]
1.2.3 Phương pháp sự khác biét trong sw khac biét - Difference-in-Differences (DID)
DID thường được sử dụng trong các thiết kế bán can thiệp/bán thực nghiệm
Trang 2419
nhóm can thiệp và nhóm chứng DID thường được sử dụng để ước tính tác động của một can thiệp bằng cách so sánh những thay đổi về kết quả theo thời glan giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng — xem hình 3 [1ó]
Cách tiếp cận này loại bỏ những sai số trong so sánh ở giai đoạn sau can thiệp giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng mà sự khác biệt giữa 2 nhóm này có thê là kết quả của sự khác biệt về bản chất giữa 2 nhóm, cũng như loại bỏ các sai lệch trong so sánh theo thời gian trong nhóm can thiệp mà các thay đổi ở nhóm can thiệp có thể là kết quả của các các nguyên nhân khác (mà không phải là do can thiệp)
Observedoutcome % trend in intervention ; group Outcome
Constant difference In.” |
Unobserved Counterfactuai
ì outcome trenc for
Observed outcome trerd in intervention group
comparison group
Pre-iatefvantio* Post-irtervention
Hinh 1.3 Minh hoa y nghia cua phan tich DID
Ghi chú: Đường màu xanh: nhóm chứng, Đường màu đỏ: nhóm can thiệp DID su dung giả định xu hướng song song “a parallel trend assumption” gitta 2 nhóm theo thời gian Chiều hướng của sự khác biệt (nếu có) ở nhóm can thiệp và nhóm chứng theo thời gian là như nhau giữa 2 nhóm can thiệp và nhóm chứng Trong trường hợp khơng có can thiệp, thì sự khác biệt (nếu có) của biến đầu ra quan tâm giữa 2 nhóm là khơng thay đổi theo thời gian Đây là giả định quan trọng nhất khi sử dụng phân tích DID Giả định này đòi hỏi rằng trong trường hợp khơng có
can thiệp, thì sự khác biệt về kiến thức, thái độ và thực hành (nếu có) giữa nhóm
can thiệp và nhóm chứng là không thay đổi theo thời gian Khơng có kiểm định thống kê nào để xác nhận giả định này, tuy nhiên giả định này có thể quan sát được nếu nghiên cứu thực hiện được nhiều quan sát cắt ngang trong suốt quá trình, hoặc
Trang 2520
dam cho gia dinh nay
Khi đó, phân tích DID được thực hiện thơng qua mơ hình hồi quy sau:
Y=B0+B1*[Thoi gian] +ƒ2*[Can thiệp]t ƒ3*[Thời gian *Can thiệp] + B4*[biến độc lập khác]+e
Trong đó:
80 là hăng số của mơ hình hồi quy
B1 là hệ số hồi quy của biến “thời gian” Biến “thời gian” là biến gồm có hai giá trị: 0 - trước can thiệp và l - sau can thiệp Hệ số hồi quy B1 là sự thay đổi trung bình trước và sau can thiệp ở nhóm chứng Hệ số này thê hiện sự thay đổi thuần túy của biến kết quả (trong nghiên cứu này là kiến thức, thái độ và thực hành của đối
tượng nghiên cứu) trước và sau nghiên cứu khi không có can thiệp
B2 là hệ số hồi quy của biến “can thiệp” Biến “can thiệp” là biến gồm có hai gia tri: 0 - nhóm chứng và l - nhóm can thiệp Hệ số hồi quy f2 là sự khác biệt trung bình ước tính của biến kết quả (trong nghiên cứu này là kiến thức, thái độ và
thực hành của đối tượng nghiên cứu) giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng trước khi
can thiệp Hệ số này chính là sự khác biệt cơ bản (baseline) giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng trước can thiệp
83 là hệ số của biến tương tác giữa “thời gian” và “can thiệp” Đây chính là sự khác biệt mà nghiên cứu trong các sự khác biét (difference in differences) đang mong muốn ước tính Hệ số hồi quy j3 cho biết liệu sự thay đổi trung bình của biến kết quả (trong nghiên cứu này là kiến thức, thái độ và thực hành của đối tượng nghiên cứu) trước và sau can thiệp là khác nhau giữa 2 nhóm
Trang 2621 Outcome
Hinh 1.4 Minh hoa cdc hé s6 hoi qr Pre-intervention Để đánh giá mơ hình phân tích DID
Trang 2722
CHUONG 2: PHUONG PHAP NGHIEN CUU
2.1 Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu tông quan tài liệu (narrative review) và sử dụng sô liệu thứ câp đê phân
tích minh họa
2.2 Phương pháp tiễn hành Mục tiêu 1: Tổng quan tài liệu
Tông quan các nghiên cứu đánh giá hiệu quả các can thiệp cộng đông với thiết kế phỏng thực nghiệm sử dụng phân tích DID
Bước 1: Xác định thông tin cần tìm kiếm:
Nghiên cứu phỏng thực nghiệm có nhóm chứng, so sánh trước sau không đo
lường lặp lại
Chủ yếu tập trung vào các đề tài/luận án tiến sĩ tại Việt Nam
Các nghiên cứu phỏng thực nghiệm, các nghiên cứu có sử dụng phân tích DID tại Việt Nam và trên thế giới
Bước 2: Xác định nguồn thông tin
Nguồn thơng tin chính: cơ sở đữ liệu tại thư viện Trường Đại học Y tế Công
Cộng, Đại học Y Hà Nội, và Thư viện Quốc Gia
Nguồn tìm kiếm: PubMed, Google Scholar, Cochrane Library Từ khóa tìm kiếm:
e Tiếng Việt: “nghiên cứu can thiệp phỏng thực nghiệm”, “phân tích khác biệt trong khác biệt”, “phân tích ghép cặp theo điểm xu hướng”, “ý tế công cộng” e Tiếng Anh: “quasi-experimental design”, “propensity score matching”,
“PSM”, “RDD”, “difference-in-differences”, “DID”, “public health” Tiéu chi lua chon:
8 Tiép cận được bản toàn văn (full text) của luận án và các nghiên cứu
e Luu tại thư viện các trường đại học nói trên và thư viện Quốc Gia
e Duogc đăng tải trên các tạp chí thuộc SCI
Trang 2823
Bước 4: Tổng hợp thông tin:
- _ Tổng hợp theo bảng với các nội dung: năm thực hiện nghiên cứu, địa bàn nghiên
cứu, thiết kế và phương pháp phân tích đánh giá hiệu quả can thiệp Mục tiêu 2: Phân tích số liệu thứ cấp
Sau khi tổng quan và xác định phương pháp và quy trình phân tích ở mục tiéu 1, nghiên cứu sử dụng bộ số liệu nghiên cứu: “Đánh giá kết quả can thiệp phòng lây nhiễm HPV của phụ nữ có chồng tuổi 15-49 tại một số xã vùng nông thôn Việt Nam” (đã được sự cho phép của chủ nhiệm đề tài) để phân tích minh họa
2.3 Thong tin vê số liệu thứ cấp sử dụng phân tích mình họa trong mục tiêu 2
Số liệu sử dụng được trích ra từ nghiên cứu can thiệp sử dụng thiết kế phỏng
thực nghiệm so sánh trước sau có nhóm chứng nhằm đánh giá sự thay đổi về kiến thức và thực hành phòng ngừa HPV ở phụ nữ 15-49 tuổi tại một vùng nông thôn Việt Nam Nghiên cứu gốc đã sử dụng công thức so sánh 2 tỷ lệ để ước tính cỡ mẫu
với kết quả là 315 đối tượng trước và sau can thiệp ở mỗi địa bàn chứng và can
thiệp Thực tế nghiên cứu đã thực hiện được như sau:
- _ Địa bàn can thiệp: Thị xã B: trước can thiệp là 3 17 và sau can thiệp là 320 - _ Địa bàn chứng: Huyện D: trước can thiệp là 334 và sau can thiệp là 335
Dựa theo bộ số liệu có sẵn của nghiên cứu gốc, nghiên cứu này chỉ chọn lọc l sỐ biến cần thiết để phục vụ phân tích DID
Bảng 2.1 Các biến số chính trong nghiên cứu định lượng
STT | Nhóm biến số Biến số
l Thông tin chung về đôi | - Tudi
Trình độ học vấn
Tình trạng hơn nhân tượng nghiên cứu
Sô con đẻ sông Kinh tế gia đình
2 Nhận thức về phòng lây Hiéu biết chung về phòng lây nhiễm HPV
Trang 2924
nhiém HPV + Phong lay truyén qua đường tình dục (sử dung bao cao su, số bạn tinh)
+ Khám sàng lọc ung thư cỗ tử cung
(UTCTC) nhằm phát hiện sớm HPV
- _ Trong đó, biên phụ thuộc sử dụng đề phân tích DID là:
e_ Biến tổng hợp kiến thức: Để đánh giá kiến thức chung về phòng lây nhiễm HPV, biến kiến thức chung là biến tổng hợp được tạo ra dựa trên các câu hỏi
về hiểu biết về về đối tượng có nguy cơ lây nhiễm, đường lây, nguy cơ, hành
VI nguy CƠ; hiểu biết về triệu chứng, hậu quả, điều trị, hạn chế lây truyền; và hiểu biết về vắc xin, rào cản thực hiện hành vi, và giá của dịch vụ vắc xin
Điểm kiến thức chung của đối tượng nghiên cứu sau được chia thành 3 nhóm:
+Nhóm 1: Điểm kiến thức chung bằng 0 (là những người chưa từng nghe về HPV hoặc những người có điểm kiến thức chung bằng 0)
+Nhóm 2: Điểm kiến thức chung từ 0,5 đến trung vị (12,5), sau khi đã loại bỏ những điểm 0
+Nhóm 3: Điểm kiến thức chung lớn hơn hoặc bằng 12,5
Trong nghiên cứu này, để thuận lợi cho việc phân tích minh họa, chúng tơi sử dụng biến kiến thức với 2 nhóm: Điểm kiến thức nhỏ hơn 12,5 và Điểm kiến
thức từ 12,5 trở lên
e_ Biến thực hành bao gồm: +Sử dụng bao cao su +Số lượng bạn tình
+Khám sàng lọc UTCTC nham phát hiện sớm HPV
- _ Biến độc lập bao gồm: Tuổi, trình độ học vấn, số con đẻ sống, kinh tế gia đình
2.4 Dao đức nghiên cứu
Số liệu thứ cấp được sử dụng khi có sự đồng ý của chủ nhiệm đề tài nghiên
cứu gốc Kết quả của nghiên cứu chỉ nhằm mục tiêu học tập và sẽ chỉ công bố khi
Trang 3025
CHUONG 3 KET QUA
3.1 Tổng quan phương pháp DID áp dụng trong đánh giá hiệu quả can thiệp với thiết kế phỏng thực nghiệm khơng có đo lường lặp lại
3.1.1 Giới thiệu về DID
Cách tiếp cận phân tích DID là một thiết kế phân tích để ước tính tác động nhân quả DID được áp dụng pho bién trong kinh tế thực nghiệm, ví dụ, ước tinh
ảnh hưởng của một can thiệp về mặt chính sách và sự thay đổi chính sách nhất định
nào đó mà những can thiệp/thay đổi này không ảnh hưởng đến tất cả mọi người trong cùng một thời gian và trong cùng một‹ mức độ như nhau Phương pháp này cũng được sử dụng trong các ngành khoa học xã hội khác Trong khoa học xã hội, DID còn được xem như là “thiết kế có nhóm chứng với mẫu nghiên cứu trước và sau can thiệp độc lập với nhau” hoặc “thiết kế có nhóm chứng với đánh giá trước-
sau” DID có thể là một lựa chọn hấp dẫn khi sử dụng các tiếp cận có thể kiểm sốt
cho các biến gây nhiễu, đồng thời các thông tin ở giai đoạn trước khi can thiệp cũng
sẵn có
Phân tích DID thường dựa trên so sánh bốn nhóm đối tượng “thực tÊ” là khác nhau Ba trong số các nhóm này không bị ảnh hưởng bởi can thiệp, đó là nhóm chứng - trước can thiệp, nhóm chứng - sau can thiệp, và nhóm can thiệp — trước can thiệp Trong nhiều phân tích áp dụng DID, “thời gian” là một biến quan trọng để phân biệt các nhóm Ngồi nhóm nhận can thiệp (nhóm can thiệp), cịn có nhóm nhận can thiệp trong giai đoạn trước khi nhận can thiệp (nhóm can thiệp giai đoạn trước can thiệp), nhóm khơng nhận can thiệp trong giai đoạn trước khi xảy ra can thiệp (nhóm chứng trước can thiệp), và nhóm khơng được can thiệp ở giai đoạn hiện tại (nhóm chứng)
Ý tưởng về chiến lược phân tích này là nếu 2 nhóm ở nhánh can thiệp và 2 nhóm ở nhánh khơng can thiệp có xu hướng thay đổi theo thời gian là như nhau, và nếu can thiệp không có ảnh hưởng tới giai đoạn trước can thiệp (nghĩa là sự khác nhau nếu có ở nhóm can thiệp và nhóm chứng trước giai đoạn can thiệp không liên
Trang 31
26
gian có thể được sử dụng để loại bỏ tác động của các yếu tố gây nhiễu mà việc so
sánh kết quả sau can thiệp của nhóm can thiệp và không can thiệp có thể bị ảnh hưởng Nói cách khác, chúng ta sử dụng sự thay đổi trung bình của biến đầu ra quan
tâm ở trong nhóm chứng theo thời gian và bổ sung sự thay đổi này vào trong trung bình của biến đầu ra quan tâm ở nhóm can thiệp giai đoạn trước can thiệp (nghĩa là chúng ta sẽ giả định rằng nếu nhóm này không nhận can thiệp thì sự thay đổi này cũng xảy ra giống như ở nhóm chứng), rồi sau đó mới tính đến sự thay đối do chính can thiệp mang lại
Outcome
Pre-intervention Post-intervention
Hinh 3.1 Minh hoa chién lugc phân tích DID
Trong hình trên, A là nhóm can thiệp, B là nhóm chứng Khoảng b là sự thay
đổi trung bình của biến đầu ra quan tâm ở trong nhóm chứng theo thời gian Bằng việc bổ sung thay đổi này vào nhóm can thiệp, A2 (chứ không phải là A) sẽ là mức nền so sánh ở nhóm can thiệp khi tính tốn hiệu quả c (nếu có) của can thiệp Sự
khác biệt sẵn có giữa 2 nhóm trước can thiệp a độc lập với can thiệp (nghĩa là
không ảnh hưởng bởi can thiệp) và giả định là sự khác biệt này hằng định theo thời
gian [17]
3.1.2 Lịch sử phát triển DID
Trang 3227
khoảng từ giữa thế kỷ XIX, khi John Snow vào năm 1855 đã nghiên cứu để trả lời câu hỏi là vụ dịch tả xảy ra ở thành phố London là do khơng khí hay nguồn nước kém vệ sinh Snow đã quan sát người dân sông ở các khu dân cư kế cận nhau và các khu dân cư này được nhận nguồn nước từ 2 công ty cung cấp nước khác nhau và bản thân người dân cũng không biết nguồn nước của họ bắt nguồn từ đâu Băng
việc sử dụng muối, Snow phân tách được những dân cư này thành 2 nhóm sử dụng
hai nguồn nước từ 2 công ty khác nhau, và ông phát hiện răng tỷ suất tử vong do tả ở nhóm sử dụng nguồn nước ô nhiễm là cao hơn rất nhiều so với nhóm sử dụng nguồn nước không ô nhiễm Việc sử dụng €ư dân ở gần nhau giúp loại bỏ ảnh hưởng của khơng khí vì họ cùng phơi nhiễm với khơng khí giỗng nhau Ngồi ra, Snow cũng có số liệu tỷ suất tử vong ở các vùng này trước khi người ta thay đôi nguồn cung cấp nước Đây được xem như là số liệu nền (số liệu trước can thiệp- can thiệp ở đây được hiểu như là việc thay đôi nguồn cung cấp nước) Snow đã sử dụng những số liệu nền này để hiệu chỉnh các ước tính về tỷ suất tử vong [18]
Đến năm 1952, Rose đã nghiên cứu tác động của chính sách “hịa giải bắt buộc” trong việc hạn chế nghỉ/bỏ việc thông qua 2 so sánh: so sánh giữa các bang
có và khơng có chính sách, và so sánh tình trạng trước và sau khi luật được thực
hiện ở các tiêu bang [19]
Cách tiếp cận DID cũng được áp dụng cho các lĩnh vực khác, như tâm lý học với nghiên cứu của Obenauer và von der Nienburg (1915) đã phân tích tác động của mức lương tối thiểu bằng cách áp dụng mức lương tối thiểu (trong ngành bán lẻ)
cho một nhóm nhân viên cụ thể, dẫn đến việc các nhân viên có mức lương cao hơn
tại thành phố Portland - thành phố lớn nhất của bang Oregon Nhà nghiên cứu đã tìm thấy sự thay đổi khác nhau về lương ở các nhóm nhân viên khác nhau trước và sau khi áp dụng chính sách mức lương tối thiểu và so sánh những thay đổi tương ứng như vậy ở Salem, cũng là I thành phố thuộc Oregon và được xem như là tương đương Portland, nơi khơng có áp dụng chính sách mức lương tôi thiểu này [20]
Trang 3328
dung cac tinh toan co ban, cac biến độc lập không cần quá nhiều và không phải sử dụng phương pháp suy luận phức tạp Bởi bản chất dễ sử dụng và thích hợp với đa
ngành, điều đó đã khiến phương pháp DID trở nên hấp dẫn hơn
3.1.3 Nguyên lý phương phap DID
Dạng đơn giản nhất của thiết kế DID là một trường hợp đặc biệt, trong đó chỉ có hai nhóm (g = 1, 2) quan sát trong hai khoảng thời gian (t = I, 2); trường hợp này
thường được biểu diễn bằng hộp 2 x 2 Trong giai đoạn đầu tiên, cả hai nhóm đều
chưa được can thiệp Trong giai đoạn thứ hai, can thiệp được triển khai trong nhóm
2 nhưng khơng ở nhóm I Gọi T, = 1 [g = 2] là một biến giả chỉ ra các quan sát là ở trên nhóm 2 Ty khơng có chỉ số thời gian vì nhóm khơng thay đôi theo thời gian) P; =1 [t= 2| chỉ ra các quan sát từ giai đoạn 2 và Pt khơng có chỉ số nhóm vì khoảng thời gian không thay đổi giữa các nhóm Trong DID don giản, biến can thiệp là sản phẩm của hai bién gid nay: Dgt = Tg x Pt Vi du, Dgt = 0 cho ca hai nhom trong giai đoạn dau tién vi Pt=0; va Dgt = 1 chỉ cho nhóm 2 trong giai đoạn 2 vì đó là cách duy nhất mà cả Tg và Pt bằng 1
Trong thiết kế DỊD so sánh trước-sau có đối chứng, giả thiết xu hướng chung
(common trend assumption) sẽ đưa đến một mơ hình thống kê đơn giản của kết quả
đầu ra trong nhóm can thiệp và nhóm chứng Theo DID đơn giản, kết quả đầu ra không can thiệp là Y (0) gt = B0 + BITg + B2Pt + gt Trong trường hợp can thiệp, kết quả trung bình ở nhóm I là P0 trong giai đoạn I và B0 + B2 trong giai đoạn 2 Tương tự, kết quả trung bình khơng can thiệp trong nhóm 2 bằng B0 + B1 trong giai đoạn 1 và j0 + B1 + P2 trong giai đoạn 2 Theo giả định xu hướng chung, hệ số trên Tg đã tính đến sự khác biệt không thay đổi theo thời gian trong kết quả giữa hai nhóm Rõ ràng, hệ số hồi quy ở biến “nhóm” đã tính đến các tác động kết hợp của tất cả các biến số độc lập không được đo lường mà các biến này khác nhau một cách có hệ thống giữa hai nhóm và khơng thay đổi trong suốt thời gian nghiên cứu Theo cách tương tự, hệ số hồi quy của “Pt” đã tính đến các tác động kết hợp của bất kỳ
biến số độc lập không được đo lường mà các biến này thay đổi giữa hai giai đoạn
Trang 34CƠ
nhau Trong thực tế, các nhà nghiên cứu gọi BI là tác động của “nhóm” (nghĩa là hệ
số cho thấy việc thuộc về nhóm can thiệp có thẻ dẫn đến kết quả khác như thế nào
với nhóm chứng) và 2 là tác động của “thời gian” (nghĩa là hệ số cho thấy kết quả trước và sau can thiệp khác nhau như thế nào)
Mơ hình ước lượng kết quả tiềm tàng của can thiệp bao gồm các kết quả không do can thiệp cộng với hiệu quả của chính can thiệp thường bị hạn chế là sự hằng định giữa các quan sát: Y (1) gt = Y (0) gt + B3 Hai kết quả đầu ra này kết hợp với chỉ số can thiệp để tạo ra kết quả thực theo công thức là:
Ygt = Y (0) gt + Dgt [Y (1) gt - Y (0) gi Thay thế các kết quả đầu ra với mơ hình có
Yet = B0 + B1Tg + j2Pt + gt+ Det [Y (0) gt + B3 = Y (0) gt}
Trong nghiên cứu 2 nhóm va 2 giai đoạn như đã trình bày ở trên, Dgt = Tgx Pt, và như vậy, sau khi loại bỏ Y (0) gt trong cầu phần [Y (0) gt + B3 - Y (0) gt] ở công thức trên, chúng ta có thẻ viết lại phương trình đánh giá biến kết quả đầu ra
theo chỉ số “nhóm” và “thời gian” dé đưa đến công thức ước lượng DID như sau:
Yet =B0 + B1Tg + B2Pt + B3 (Tg x Pt) + gt
Mơ hình này dễ dàng thực hiện với số liệu kết quả đầu ra quan tâm, biến
nhóm và biến thời gian Hệ số hồi quy của trường tương tác là ước tính hiệu quả can thiệp với giả định xu hướng chung đã được đề cập ở trên.[17]
Qua tổng quan các nghiên cứu đã có một số nghiên cứu đã áp dụng phân tích với nguyên lý này, ví dụ nghiên cứu đánh giá của can thiệp truyền thông trực tiếp (interpersonal communication campaign - I[PC) dựa vào nhân viên y tế cộng đồng nhằm tăng cường sử dụng màn tâm hóa chất chống muỗi — insecticide-treated mosquito net (ITN) đối với trẻ em ở huyện Luangwa, Zambia, một khu vực gần như
đạt được sự bao phủ màn chống muỗi tâm hóa chất và tỷ lệ hiện nhiễm ký sinh trùng sốt rét từ thấp đến trung bình Đây là một nghiên cứu phỏng thực nghiệm
Trang 3530
đã áp dụng phương pháp sự khác biệt trong sự khác biệt (DID) dé phân tích dữ liệu
với mơ hình bao gồm các biến độc lập là tuổi của trẻ, giới tính, khoảng cách đến Boma — la trung tam hành chính và kinh tế của huyện, kinh tế gia đình, trình độ học vấn của mẹ, thời gian và can thiệp; và biến phụ thuộc là có hay khơng sử dụng ITN
vào buổi tối trước khi tiền hành khảo sát
Hình 3.2 Tổng quát thiết kế nghiên cứu của nghiên cứu
“ Đánh giá hiệu quả can thiệp truyên thông IPC dựa vào nhân viên y té cong đông để tăng cường sử dụng mànchồng muỗi tắm hóa chất cho trẻ em ở huyện
Luangwa, Zambia”
Trước can thiệp Thời gian Sau can thiệp
° _®
Can thiệp (18 tháng)
Các làng nhóm can thiệp —SEEB, EEE
(n= 40 làng)
Các nguôn thông tin khác
HHunnunssnnnnsEssshsusunnnhunnnnnfunnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnns> Các làng nhóm chứng (n= 60 làng)
Khảo sát sau can
thiệp: Nhóm can thiệp
và nhóm chứng (n= 487 hộ gia đình/300 trẻ)
Khảo sát ban đầu: Nhóm can thiệp và nhóm chứng (n= 487
hộ gia đình/300 trẻ)
Bang 3.1: Hồi quy logistic dự đoán số chênh (odds) của sử dụng ITN ở trẻ em dưới 5 tuổi sống trong nhà có ITN tại huyện Luangwa, Zambia
Tré duoc str dung ITN
vào buôi tôi trước khi
Su dung ITN cua bat ky ai trong nhà vào buôi tôi
tiến hành khảo sát | trước khi tiến hành khảo (n=1,136) sát (n=1,136)
OR KTC 95% | OR KTC 95%
Trang 36
31 Can thiép - 2.24** | 1.46-3.43 | 2.06** |1.35-3.13 Thời gian (2010) 576** |3.45-962 |7.88** |4.72-13.17
Thời gian x Can thiệp 0.55 0.28-1.09 | 0.47 0.24-0.96
Tuôi 0-11 tháng 12-23 thang |2.00 0.73-1.65 | 1.04 0.68-1.59 24-35tháng | 1.12 0.81-1.36 | 1.10 0.73-1.66 36-47tháng | 1.03 0.69-1.54 | 0.88 0.58-1.34 48-59 thang | 0.78 0.53-1.15 0.74 0.50-1.12 Giới tính Nam Nữ 1.04 0.81-1.36 | 1.01 0.77-1.33
Khoảng cách | Phía Nam
địa lý Luangwa (<50 km từ Boma) Phía Bắc 1.01 0.73-1.40 | 1.07 0.77-1.50 Luangwa (>50 km tir Boma) Trình độ học | < lớp 6 vấn củame |>lớp7 0.85 0.62-1.18 | 0.77 0.55-1.08
Kinh tế hộ gia | Rât nghèo
đình Nghèo 0.93 0.56-1.56 | 0.73 0.43-1.23 Trung binh 1.09 0.64-1.84 | 0.99 0.58-1.69 Giàu 1.07 0.63-1.83 | 1.05 0.61-1.80 Rât giàu 1.12 0.67-1.86 | 1.05 0.62-1.79 R 8.9% 11.1% Ghi chú: **p<0.01
Qua bảng phân tích DID ở trên, có thé thay can thiệp không đạt hiệu quả cải
Trang 3732
chứng: mơ hình cũng cho thấy có sự khác biệt khả năng sử dụng ITN sau can thiệp
— nam 2010 cũng cao hơn trước can thiệp (OR = 5.76, KTC 95%: 3.45-9.62) Kết quả cũng tương tự đối với biến đầu ra là việc sử dụng ITN của bất kỳ thành viên nào trong nhà, cụ thể là tỷ số chênh ở nhóm can thiệp và nhóm chứng là OR= 2.01, KTC 95%: 1.35-3.13 và giữa trước và sau can thiệp là OR= 7.88, KTC 95%: 4.72
13.2) [21]
Một ví dụ thứ 2 về việc sử dụng tiếp cận DID là nghiên cứu đánh giá hiệu
quả của một kế hoạch hành động nhiệt - Heat Action Plan (HAP) lên tử vong liên quan đến nhiệt, và những khác biệt hiệu quả can thiệp theo giới tính, tuổi và tình trạng kinh tế xã hội Nghiên cứu sử dụng thiết kế nghiên cứu phỏng thực nghiệm có
đối chứng kết hợp nghiên cứu tính tốn sự khác biỆt trong sự khác biệt ước tính
bằng cách sử dụng phân tích DID để nhằm đánh giá tính khơng đồng nhất trong hiệu quả chương trình Đối tượng nghiên cứu là cư dân của đảo Montreal tử vong trong tháng 6, tháng 7 và tháng 8 giữa 2000 và 2007 và được liệt kê trong số đăng ký khai tử của tỉnh Nghiên cứu tìm hiểu ảnh hưởng nhân quả của HAP đến số tử vong hàng ngày hay chính là sự khác biệt giữa hai gia tri: a) sự khác biệt về số người chết trên các ngày đủ điều kiện (nóng) trước và sau khi can thiệp HAP và b) sự khác biệt trong số người chết trong những ngày không đủ điều kiện (khơng nóng) trước và sau khi thực hiện HAP
Nghiên cứu ước tính hiệu ứng HAP trên tỷ lệ tử vong hàng ngày bằng cách sử dụng phân tích chuỗi thời gian trong các mơ hình DỊD với hồi quy Poisson được hiệu chỉnh để tính tốn các loại hình thời gian (tháng, tuần và ngày) Biến phụ thuộc của phân tích là số tử vong và các biến độc lập là can thiệp HAP trong năm 2000, 2002: các định nghĩa khác nhau về ngày nóng: ảnh hưởng nhiệt tích lũy, tỷ số dịch chuyên sau 15 ngày (giả thuyết rằng một số cá nhân vốn sức khỏe yếu nêu không tử vong do ngày nóng thì sẽ tử vong trong những ngày hoặc tuần tiếp theo ngay cả khi khơng có ngày nóng); giới hạn những ngày không đủ điều kiện trên 25 ° C
Trang 3833
Phan tich d6 nhay DID ước tính | KTC 95% P
Chương trình | Chương trình được thực | 0.94 (2.08) - 3.96 | 0.54
can thiép hién trong nam 2000
Chương trình được triển | 0.42 (3.62)-2.77 | 0.80
khai vào năm 2002
Các định |Khi nhiệt độ tôi đa >| 0.58 (177-293 [001
nghĩa khác | 28°C
nhau về ngày | Khi nhiệt độ tôi đa > | 2.79 (-2:65) - 8.23 | 0.32
nóng 32°C
Nhiệt tích lũy 4.87 0.67 — 8.2 0.03
Tỷ số dịch chuyên sau 15 ngày 1.87 0.29 — 3.47 0.02
Giới hạn những ngày không du điêu kiện | 2.23 (-0,80)—5.27 | 0.15
trên 25 ° C
Sau khi tiên hành phân tích, mặc dù kêt quả so sánh sau 4 năm cho thây can thiệp HAP không đạt hiệu quả, khơng có sự khác biệt về ảnh hưởng của những ngày
nóng lên tử vong giữa thời gian trước và sau can thiệp Kết quả không tìm thấy bằng
chứng về ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong khi những ngày nóng được xác định ở ngưỡng 28 ° C và khi ngưỡng là 32 ° C Tuy nhiên trong trường hợp xác định ngày nóng theo nhiệt tích lũy (nhiệt độ vào ngày tử vong và 5 ngày trước khi tử vong), thì chương trình HAP hiệu quả trong việc giảm tử vong hàng ngày trong những ngày nóng với 4,87 người chết mỗi ngày (KTC 95%: 0,67, 8,20) Tỷ lệ chuyền dịch sau
15 ngày cũng có sự khác biệt là 1,87 (KTC 95%: 0,29, 3,47) [22] 3.2 Phân tích DID dựa trên bộ số liệu tham khảo
Như đã trình bày ở phần phương pháp nghiên cứu, để sử dụng phương pháp
DID đánh giá tác động của can thiệp, biến kiến thức được mã hóa lại thành biến có
Trang 3934
Bảng 3.3 Kết quả phân tích DID đánh giá hiệu quả của can thiệp đến kiến thức phòng lây nhiễm HPV của phụ nữ 15-49 tuổi có chong
Các yếu tô B OR KTC95% của OR p
Can thiệp 0353| 1.423 0.979 2.070 0.065
Thời gian 0.390| 1.476 1.017 2.143 0.040
CanthiệpxThời gian | 0.777) 2.176 1.310 3.614 0,003
Nhóm ti 0265| 1.303 0.933 1.822 0.121
Trình độ học vân 1189| 3.283 2.522 4.274 <0.001
Kinh té gia dinh 0.063 | 1.065 0.621 1.827 0.757
Sô con 0.059} 1.060 0.732 1.536 0.82
Giá trị p của mơ hình: p<0.001
Giá trị p của kiểm định Hosmer-Lemeshow p = 0.864
Ghi chú: Giá trị của các biên số trong mơ hình bao gơm: Có thé viết mơ hình như sau:
Logit (Kiến thức) = B0 + BI x canthiep + j2 x thoigian + B3 x canthiep*thoigian + 64 x nhomtuoi + B5 x trinhdohocvan + 6 x kinhtegiadinh + B7 x socon + €
Để minh họa tính tốn OR từ mơ hình khi so sánh kết quả sau can thiệp ở nhóm can thiệp và nhóm chứng trên cùng nhóm tuổi, trình độ học vấn, kinh tế gia đình và sỐ
con, công thức sẽ được rút gọn lại là:
Logit = B1 x canthiep + j2 x thoigian + B3 x canthiep*thoigian + e
Ta có:
Ln (Odds)ching-sau) = -0-353 x 0 + 0.39 x 1 + 0.777 x 0 = 0,39 Ln (Odds) canthiép-sau) = -0.353 x 1 + 0.39 x 1 +0.777 x 1 = 1.167
OR
Odds(chứng-sau)
Giá trị OR = 2,17 tính được trong minh họa này cũng chính là giá trí OR của trường
Trang 4035
- Giatripcua biến tương tác này là 0,003
- Téng hé sd hồi quy của biến thời gian và tương tác khác 0 - _ Kiểm định mơ hình có ý nghĩa
Như vậy, can thiệp có hiệu quả lên kiên thức của đôi tượng nghiên cứu Ngồi ra, mơ hình cũng cho thấy là trong cả hai địa bàn can thiệp và chứng, yếu tơ trình độ học vấn là yếu tố có liên quan đến kiến thức phòng lây nhiễm HPV Phụ nữ có trình độ học vấn cao hơn (từ PTTH trở lên) có khả năng có kiến thức về phòng lây nhiễm HPV cao hơn gấp 3,28 lần
Bảng 3.4 Kết quả phân tích DID đánh giá hiệu quả của can thiệp đến hành vi phòng lây nhiễm HPV của phụ nữ 15-49 tuôi có chồng
định Hosmer- Lemeshow
Cac yéu tô Sử dụng BCS Số lượng bạn tình Khám sàng lọc
UTCTC
B |OR|L p B |OR| p B |UE| p
Can thiệp 0.07 | 1.08 | 0.75 | -0.23 | 0.79 | 0.57 | 0.63 | 1.87 | 0.004 Thời gian 001 |1.01 | 0.95 | -0.05 | 0.95 | 0.90 | 0.67 | 1.96 | 0.002 CanthiệpxThời gian | 0.24 | 1.27 | 0.45 | -0.17 | 0.85 | 0.77 | 0.03 | 1.03} 0.92 Kinh tế gia đình 0.31 | 1.37 | 0.31 | -0.99 | 0.37 | 0.012 | -0.32 | 0.73 | 0.33 Sô con 0.27 | 1.31 | 0.29 | -0.65 | 0.52 | 0.18 | -0.31 | 0.73 | 0.098 Nhóm ti -0.22 | 0.80 | 0.26 | 0.30 | 1.35 | 0.37 | 1.01 | 2.75 | <0.001
Trinh d6 hoc van 0.37 | 1.44 | 0.026 | 0.36 | 1.43 | 0.22 | 0.58 | 1.79 | <0.001
Giá trị p của mô p=0.03 p=0.06 p<0.001
hình
Giá trị p của kiểm p=0.484 p=0.634 p= 0.737