Mô tả được các bước cơ bản tiến hành nghiên cứu bệnh chứng. Trình bày được cách chọn nhóm chứng và nhóm bệnh Trình bày được cách phân tích số liệu nền (tính số chênh, tỷ số số chênh, và phân tích bắt cặp ) Đưa ra các ví dụ về các vụ điều tra dịch gần đây có sử dụng thiết kế nghiên cứu bệnh chứng.
Trang 1Case-Control Studies for Outbreak Investigations
Trang 2 Trình bày được cách phân tích số liệu nền
(tính số chênh, tỷ số số chênh, và phân tích bắt cặp )
Đưa ra các ví dụ về các vụ điều tra dịch gần đây có sử dụng thiết kế nghiên cứu bệnh
chứng
Trang 3Tổng quan về nghiên cứu
bệnh chứng
Là một nghiên cứu phân tích trong đó trả lời câu hỏi: “Mối liên quan giữa phơi nhiễm và bệnh là gì?”
Nghiên cứu bệnh chứng thường được tiến hành trên một vài đối tượng (vì vậy mang tính hiệu quả)
Nghiên cứu bệnh chứng rất có ích trong
nghiên cứu các bệnh hiếm hay điều tra một
vụ dịch
Trang 4Lựa chọn ca bệnh
Tùy thuộc vào cách điều tra viên định nghĩa
ca bệnh
Định nghĩa ca bệnh: “là một tập hợp các tiêu chí dùng để quyết định một cá nhân có được xếp vào nhóm có tình trạng bệnh lý theo dõi hay không”(1)
Trang 5 Các chương trình tầm soát trên diện rộng
Dựa trên khai báo của các ca bệnh về
những cá nhân có triệu chứng tương tự
Trang 6Ví dụ về lựa chọn ca bệnh
Tháng 8 năm 2001: sở y tế bang Illinois
thông báo một cụm ca bệnh tiêu chảy liên quan đến khu công viên nước tại trung tâm bang(2)
Khi đó các phương tiện truyền thông địa
phương và mạng lưới cộng đồng khuyến
khích người bệnh đến khai báo với sở y tế địa phương.
Các ca bệnh được hỏi có ai cùng nhà hay có
ai đi cùng họ đến khu công viên nước bị
mắc các triệu chứng tương tự hay không
Trang 7Lựa chọn ca chứng
Là khâu khó nhất trong nghiên cứu bệnh chứng!
Chúng ta có thể kết luận rằng có mối kết hợp giữa phơi nhiễm bệnh quan tâm
Cách chọn ca chứng quyết định phần lớn đến tính giá trị của kết luận trên(3)
Trang 8Lựa chọn ca chứng (1)
Ca chứng là những người không mắc bệnh nghiên cứu
Nên mang tính đại diện cho dân số chứa các
ca bệnh (dân số nguồn)
Nếu một ca chứng phát bệnh, cần xếp ca đó vào nhóm ca bệnh trong nghiên cứu
Sao cho ước lượng tốt được mức độ phơi
nhiễm đối với một cá nhân trong cộng đồng đó
Trang 9 Người thâ, bạn bè, hay hàng xóm của ca bệnh
Lấy ngẫu nhiên từ dân số nguồn (1)
Có thể sử dụng nhiều phương pháp cùng lúc để chọn nhóm
chứng.
Nguồn sẽ phụ thuộc vào quy mô vụ dịch
Có thể chọn nhiều ca chứng cho một ca bệnh để tăng khả năng phát hiện mối kết hợp có ý nghĩa thống kê (thường không quá 2
ca chứng trên một ca bệnh)
Trang 10Ví dụ về chọn ca chứng
Các ca chứng là những người cùng được điều trị tại
cơ sở y tế hay cùng bác sĩ với ca bệnh
Tháng 8 năm 2001: một chùm các ca bệnh nhiễm
Ralstonia pickettii xảy ra tại khoa hồi sức cấp cứu sơ sinh (NICU) tại một bệnh viện ở California (4)
Nhóm chứng là những trẻ sơ sinh tại khoa NICU có:
1 Có mẫu phân chứa máu làm xét nghiệm trong thời gian xảy
ra các ca bệnh (từ 30/7 đến 3/8 hay từ 19 đến 30/8);
2 Mẫu phân chứa máu không phát hiện R pickettii; và
3 Nằm viện tối thêểu 72 giờ
Cố gắng thu thập được 2 ca chứng trên một ca bệnh
Trang 11Ví dụ về lựa chọn ca chứng
Ca chứng là các thành viên cùng tổ chức hay đơn vị
Năm 2004 một vụ dịch thủy đậu xảy ra tại một trường tiểu học thuộc ngoại ô bắc kinh trung quốc (5)
Nghiên cứu bệnh chứng được tiến hành để phát hiện các yếu tố góp phần dẫn đến tỷ suất lây lan cao và đánh giá hiệu quả của biện pháp kiểm soát dịch.
Controls included randomly-selected students in grades K-2
of the primary school with no history of current or previous varicella
One control recruited for each
case-patient
Trang 12Ví dụ về lựa chọn ca chứng
Người thân, bạn bè, hay hàng xóm
Tháng 8 năm 2000: có sự gia tăng đáng kể số ca bệnh
Salmonnella serotype Thomson được phân lập từ các bệnh nhân tại Nam California có dấu hiệu phát bệnh vào tháng 7 (6)
Phỏng vấn sơ bộ cho thấy có nhiều ca bệnh đã ăn tại chuỗi nhà hàng A trong vòng 5 ngày trước khi phát bệnh
Nc bệnh chứng được tiến hành để đánh giá các loại thực phẩm và nước uống đã được bệnh nhân sử dụng tại chuỗi nhà hàng A
Các ca chứng là những người bạn thân hay thành viên gia đình đã cùng ăn với ca bệnh tại nhà hàng A trong giai đoạn phơi nhiễm
Trang 13Ví dụ về chọn lựa ca chứng
Ví dụ ngẫu nhiên về dân số nguồn
Từ tháng 1-7/2004: một vụ dịch ngộ độc thịt đã xảy ra tại Kenya gây ra 317 ca bệnh và 125 ca tử vong (7)
Nc bệnh chứng được tiến hành để xác định các yếu tố nguy cơ nhiễm bệnh từ ngô
Lựa chọn ngẫu nhiên 2 ca chứng trên một ca
bệnh tại làng của ca bệnh
Quay một cái chai tại nhà trưởng làng và đi đến nhà thứ năm theo hướng chai chỉ (hay nhà thứ ba trong khu vực dân cư còn lại)
Sử dụng danh sách số ngẫu nhiên để lựa chọn một thành viên trong gia đình
Trang 14Lựa chọn ca chứng
Sử dụng nhiều phương pháp cùng lúc để lựa chọn ca chứng
Trong vụ dịch diễn ra tại công viên nước tại
Illinois đã đề cập ở trên, lựa chọn một ca chứng trên một ca bệnh sử dụng cùng lúc 3 phương
pháp:(2)
Hỏi ca bệnh để phát hiện các ca khỏe mạnh
Sử dụng hệ thống lưu giữa số điện thoại theo số nhà của
ca bệnh
Đi khảo sát các trường học và nhóm cộng đồng tại địa phương
Trang 15Sai lệch do lựa chọn
Sai lệch: gây nhiễu mối quan hệ giữa phơi
nhiễm và bệnh
Khác biệt hệ thống trong cách chọn ca chứng
so với cách chọn ca bệnh có thể liên quan
đến phơi nhiễm dẫn đến sai lệch
Sai lệch liên quan đến cách lựa chọn ca bệnh hay ca chứng trong một nghiên cứu gọi là
“sai lệch lựa chọn”
Trang 16Ví dụ về sai lệch lựa chọn
Các ca bệnh làm việc tại tầng thấp trong một cao ốc văn phòng và các nhân viên trong tầng này đều có khả năng rời tòa nhà để đi ăn trưa
Nếu dân số ca chứng chủ yếu là các nhân viên ở
tầng cao hơn thì kết luận đưa ra chắc chắn là có sự khác biệt thật sự giữa ca bệnh và ca chứng với ăn thức ăn tại nhà hàng gần đó
Tuy nhiên sự khác biệt này thật sự do khác biệt về tầng làm việc giữa ca bệnh và ca chứng dẫn đến thói quen đi ăn trưa khác nhau
Trang 17 Mối quan hệ giữa bệnh và lớp học aerobics là
do phụ nữ có khả năng tham gia lớp aerobic nhiều hơn đàn ông
Trang 18Bắt cặp
Tính giá trị của loại nghiên cứu này là tính
tương đồng của các ca bệnh và ca chứng ở mọi phương diện trừ phơi nhiễm
Bắt cặp các ca bệnh ca chứng về các đặc tính như tuổi và giới
Các yếu tố bắt cặp phải quan trọng đối với phát bệnh nhưng không phải là yếu tố phơi nhiễm
Bởi vì biến bắt cặp không có mối kết hợp với tình trạng của ca chứng hay ca bệnh, nó không thể
gây nhiễu hoặc làm thay đổi mối quan hệ giữa
phơi nhiễm và bệnh
Phân tích số liệu phải quan tâm đến bắt cặp
Trang 20 Đừng bắt cặp tùy tiện bất cứ yếu tố nào nghĩ
là yếu tố nguy cơ!
Trang 21Ví dụ về bắt cặp cá nhân
Một vụ dịch bệnh thỏ (tularemia) tại Thụy Sĩ năm 2000(8)
Lựa chọn hai ca bệnh cho một ca chứng
Bắt cặp theo tuổi, giới, và nơi cư ngụ
Xác định ca chứng dựa trên hệ thống đăng kí hộ khẩu quốc gia trên máy tính của Thụy Sĩ (lưu trữ tên, ngày sinh, số chứng minh nhân dân, đại chỉ của tất cả công dân và người dân)
Trang 22Ví dụ về bắt cặp nhóm
Một vụ dịch Escherichia coli xảy ra liên quan đến một vườn thú nông trại tại hội chợ bang Bắc Corolina năm 2004 (9)
23.972 người đăng kí vé trên mạng, tại
quầy vé và tại siêu thị
Trang 23Tiến hành điều tra
Thu thập thông tin về dân số học và
tiền sử phơi nhiễm của ca bệnh và ca chứng
Sau khi thu thập, chúng ta có thể phân tích và tính các số đo kết hợp
Trang 24Phân tích số liệu
Tính tỷ số số chênh để đo lường sự kết hợp giữa hậu quả bệnh và phơi nhiễm
Trang 25Cách tính số chênh
Số chênh dùng để đo lường sự xuất
hiện của một biến cố so với không xuất viện của biến cố đó
Sử dụng các biến có hai giá trị (biến nhị giá) để tính tỷ số số chênh
Ví dụ về biến nhị giá: trả lời có/không
(bệnh/không bệnh, tiếp xúc/không tiếp
xúc)
Trang 26Cách tính số chênh
Số chênh tiếp xúc ở nhóm bệnh được tính bằng cách lấy số ca bệnh tiếp xúc chia cho số ca chứng không tiếp xúc
Số chênh tiếp xúc ở nhóm chứng được tính bằng cách lấy số ca chứng tiếp xúc chia cho số ca chứng không tiếp xúc
Trang 27Số chênh-sự khác biệt với xác
suất hay nguy cơ?
Trong một túi chứa các thẻ bài: 4 đỏ và 16 xanh …
Xác suất số lần xuất hiện biến cố chia cho tổng số lần thử
nghiệm
Xác suất chọn trúng thẻ đỏ là 4/20 (or 1/5 or 20%)
Xác suất chọn trúng thẻ xanh là 16/20 (or 4/5 or 80%).
Số chênh là số lần xuất hiện biến cố chia cho số lần không
xuất hiện biến cố đó
Số chênh chọn trúng thẻ đỏ là 4/16 (or 1/4)
Số chênh chọn trúng thể xanh là 16/4 (or 4/1)
Có thể nói là số chênh chọn trúng thẻ xanh là “4 ăn 1” so với trúng thẻ đỏ
Số chênh = xác suất/(1-xác suất)
Nếu xác suất chọn thể đỏ là 20%,thì số chênh là 0.20/(1-0.20) hay 1/4
Xác suất = số chênh/(1+số chênh)
Nếu số chênh chọn thẻ đỏ là 1/4, xác suất là 0.25/(1+0.25)=0.20
Trang 28Cách tính số chênh
Bảng 2x2 trình bày phân phối giữa ca bệnh và ca chứng:
Trang 29Cách tính tỷ số số chênh
Số chênh tiếp xúc chính là số chênh
phơi nhiễm ở nhóm bệnh chia cho số
chênh phơi nhiễm ở nhóm chứng
Tiếp xúc giữa nhóm bệnh được so sánh với tiếp xúc ở nhóm chứng để xem có
sự khác biệt giữa nhóm bệnh và nhóm chứng trong tiếp xúc hay không và nếu
có thì sự khác biệt này là bao nhiêu
Trang 30Cách tính tỷ số số chênh
Tỷ số số chênh được tính bằng cách lấy
số chênh phơi nhiễm ở nhóm bệnh
(a/c) chia cho số chênh phơi nhiễm ở
nhóm chứng (b/d)
Về mặt số học, tỷ số số chênh bằng với kết quả của phép chia chéo của các ô trong bảng 2*2 (ad/bc)
Còn được gọi là “tỷ số nhân chéo”
Trang 31Cách tính tỷ số số chênh
Để diễn giải tỷ số số chênh, so sánh với 1:
Nếu OR = 1: số chênh tiếp xúc ở nhóm bệnh
bằng nhóm chứng (không có mối liên hệ giữa
bệnh và tiếp xúc)
Nếu OR > 1: số chênh tiếp xúc của các bệnh lớn hơn của các ca chứng (có mối kết hợp dương giữa bệnh và tiếp xúc)
Nếu OR < 1: số chênh tiếp xúc ở nhóm bệnh nhỏ hơn ở nhóm chứng (một mối kết hợp bảo vệ giữa bệnh và tiếp xúc))
Trang 33Phân tích bắt cặp
Nếu bắt cặp cá nhân, bảng 2*2 hoàn toàn khác
Kiểm tra các cặp trong bảng, các ca bệnh một bên và các ca chứng một bên, mỗi ô trong bảng sẽ chứa các cặp
CONTROLS C
Trang 34Phân tích bắt cặp
Ô e chứa các ca bắt cặp bệnh chứng đều tiếp xúc
Gọi là ô tương thích (và cả ô h) bởi vì các ca bệnh và ca chứng có cùng tình trạng tiếp xúc
Ô f chứa các ca bắt cặp bệnh chứng trong đó các ca bệnh tiếp xúc còn các ca chứng không tiếp xúc
Gọi là ô không tương thích (cả ô g) bởi vì các ca bệnh và ca chứng có tình trạng phơi nhiễm khác nhau
Chỉ có các ô không tương thích là có ích cho phân tích: tỷ số số chênh bắt cặp được tính bằng cách lấy
ô f chia cho ô g
OR bắt cặp = f/g
Trang 35Số chênh và nguy cơ
Số chênh khác nguy cơ về định lượng ( nguy cơ được tính trong nghiên cứu đoàn hệ)
Nghiên cứu bệnh chứng lựa chọn đối tượng dựa trên tình trạng bệnh lý và sau đó tính phơi nhiễm ở các đối tượng
Có thể chỉ tính được xấp xỉ nguy cơ bệnh có phơi nhiễm
Các giá trị cần để tính nguy cơ không có sẵn bởi vì toàn bộ dân số nguy cơ không được đưa vào nghiên cứu
Việc phát hiện và tiếp cận các ca có triệu chứng có thể gặp khó khăn hoặc không thể
Nghiên cứu bệnh chứng chỉ cho phép chúng ta sử
dụng một tập hợp nhỏ các ca chứng và tính được tỷ
số số chênh như là số đo ước lượng nguy cơ
Trang 36Ví dụ về nghiên cứu bệnh chứng: vụ dịch
Tháng 11 năm 1999: sở y tế hạt Fresno báo cáo có 5 trẻ nhập viện bất thường do nhiễm E coli O157
infections trong vòng 2 tuần(11)
Tất cả các ca bệnh đều ăn thức ăn tại một nhà hàng chuỗi thức ăn A trong vòng 7 ngày trước khi khởi
phát
Nhân viên y tế đại phương toàn California được yêu cầu giám sát nhiễm E coli O157
Các bang lân cận California yêu cầu xem xét lại tiền
sử sức khỏe của các ca bệnh nhiễm E coli O157 gần đây và cho các ca đó phân lập vi khuẩn để chẩn
đoán subtype
Hai nghiên cứu bệnh chứng được tiến hành liên tiếp vào đầu tháng 12/ 1999
Trang 37Ví dụ về nghiên cứu bệnh chứng: vụ dịch
liên quan với vụ dịch hay không
Nhiễm vi khuẩn E Coli gây dịch dòng O157:H7 được phân lập
bằng kỹ thuật điện di trong trường xung điện (PFGE), tiêu chảy phân lỏng trên 3 lần trong vòng 24 giờ, và/hoặc có triệu chứng tiểu ra máu (HUS) trong vòng hai tuần đầu tháng 11 năm 1999, hoặc
Có biểu hiện bệnh phù hợp với nhiễm E coli O157:H7, không có xác minh cận lâm sàng, nhưng có mối liên hệ dịch tể với vụ dịch
chứng tiêu chảy hay tiểu ra máu trong vòng hai tuần đầu của tháng 11 năm 1999
Trang 38Ví dụ về nghiên cứu bệnh chứng: vụ dịch
Các ca chứng được bắt cặp theo tuổi và được
xác định dựa trên phỏng vấn qua điện thoại
nhờ sự trợ giúp của máy tính hay các cư dân
sử dụng cùng khu vực điện thoại với ca bệnh
Cố gắng lựa 2 ca chứng trên một ca bệnh
Đưa vào nghiên cứu 10 ca bệnh và 19 ca
chứng
Chỉ có băng chuyền A cho thấy có mối kết hợp
có ý nghĩa thống kê với bệnh ở ca bệnh và ca
chứng
Trang 39Ví dụ về nghiên cứu bệnh chứng: vụ dịch
Nghiên cứu bệnh chứng thứ hai liên quan đến những khác hàng quen của nhà hàng băng chuyền A được tiến hành để xác định danh sách thức ăn hay thành phần thực phẩm liên quan đến bệnh (11)
Ca bệnh được định nghĩa như trong nghiên cứu thứ nhất nhưng giới hạn lại chỉ những người ăn tại băng chuyền A và những
người có thể bắt cặp với các “ca chứng cùng ăn”
8 ca bệnh và 16 ca chứng cùng ăn được đưa vào nghiên cứu
Tìm thấy có mối liên hệ có ý nghĩa thống kê giữa ăn bánh
sandwich bò Mexico và bệnh
Điều tra ngược lại nơi cung cấp thịt bò nhưng không thể điều tra được nông trại nuôi bò
Trang 40Ví dụ về nghiên cứu bệnh chứng: nhiễm listeria tại bữa ăn tập thể
listeria được báo cáo tại Pennsylvania, gấp ba lần số liệu ca bệnh nền (12)
Kỳ phải tiến hành phát hiện ca bệnh chủ động, báo cáo nhanh các ca nhiễm listeria và thu hồi các mẫu phân lập xét nghiệm để kiểm tra nhanh bằng kĩ thuật PFGE
nhân làm tăng số ca bệnh
Trang 41Ví dụ về nghiên cứu bệnh chứng: nhiễm listeria tại bữa ăn tập thể
Ca bệnh được định nghĩa là những người cấy phân
có nhiễm listeria thuộc dòng gây dịch trong giai đoạn
từ 1/7 đến 30/11 năm 2002,
Ca chứng được định nghĩa là người cấy phân có
nhiễm listeria không thuộc dòng gây dịch trong giai đoạn từ 1/7 đến 30/11 năm 2002 và sống tại bang
có ít nhất một ca bệnh
Phỏng vấn sử dụng bộ câu hỏi chuẩn bao gồm 70
món thức ăn để thu thập thông tin về tiền sử sức
khỏe và thức ăn trong vòng 4 tuần trước khi cấy
phân tìm L monocytogenes
Trang 42Ví dụ về nghiên cứu bệnh chứng: nhiễm listeria tại bữa ăn tập thể
Nghiên cứu thu thập được số liệu của 38 ca bệnh và
53 ca chứng
Nhiễm bệnh có mối liên hệ chặt với ăn sản phảm ức
gà tây nấu tái xắt miếng tại quầy thu tiền của tiệm tạp hóa và nhà hàng
Dựa trên điều tra ngược, 4 nhà máy chế biến gà tây được điều tra: dòng vi khuẩn L monocytogenes
được tìm thấy tại nhà máy A và trong sản phẩm ức
gà ở nhà máy B
Cả hai nhà máy đều đình chỉ sản xuất và thu hời hơn
30 triệu pounds sản phẩm gây ra một trong những
vụ thu hồi sản phẩm lớn nhất trong lịch sử hoa kỳ
Trang 43Kết luận
Điều quan trọng cần nhớ là giả thuyết phải kiểm định
Xem xét dân số nền chứa các ca bệnh để từ đó xác định đúng các ca chứng
Lựa chọn ca chứng không phù hợp có thể dẫn đến sai lệch và đưa ra mối kết hợp giả giữa phơi nhiễm
và bệnh
Nếu nhóm chứng được lựa chọn mang tính đại diện cho dân số nền, thì nghiên cứu bệnh chứng là một cách hiệu quả để phân tích tìm mối liên hệ giữa tiếp xúc và bệnh
Trang 441 Gregg MB Field Epidemiology 2 nd ed New York, NY: Oxford
University Press; 2002.
2 Causer LM, Handzel T, Welch P, et al An outbreak of
Cryptosporidium hominis infection at an Illinois recreational waterpark Epidemiol Infect 2006;134(1):147-156.
3 Gordis L Epidemiology 2 nd ed Philadelphia, PA: WB Saunders
Company; 2000.
4 Kimura AC, Calvet H, Higa JI, et al Outbreak of Ralstonia
pickettii bacteremia in a neonatal intensive care unit Pediatr Infect Dis J 2005;24:1099-1103.
5 Ma H, Fontaine R Varicella outbreak among primary school
students Beijing, China, 2004 MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2006;55(suppl):39-43.