1. Trang chủ
  2. » Giáo án - Bài giảng

Sai số và gây nhiễu

13 0 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Sai Số Hệ Thống (Bias) Và Nhiễu (Confounding)
Tác giả Đặng Văn Chính
Người hướng dẫn MD, PhD. Đặng Văn Chính
Trường học Viện Vệ Sinh Y Tế Công cộng
Thể loại bài viết
Định dạng
Số trang 13
Dung lượng 115 KB

Nội dung

Bất kỳ sai số hệ thống trong thiết kế, tiến hành hay phân tích một nghiên cứu mà tạo ra những ước lượng không chính xác về tác động của yếu tố phơi nhiễm trên nguy cơ mắc bệnh Vấn đề lớn trong nghiên cứu dịch tễ

Trang 1

Bias and Confounding

• Đặng Văn Chính: MD, PhD

• Viện Vệ Sinh Y Tế Công cộng

Trang 2

Sai số hệ thống (bias) và nhiễu

(confounding)

• Bất kỳ sai số hệ thống trong thiết kế, tiến hành hay phân tích một nghiên cứu mà tạo ra những ước lượng không chính xác

về tác động của yếu tố phơi nhiễm trên nguy cơ mắc bệnh

• Vấn đề lớn trong nghiên cứu dịch tễ

Trang 3

Sai số hệ thống

• Sai số do chọn lựa

• Sai số do giám sát

• Sai số do phân loại

• Sai số do hồi tưởng

Trang 4

Sai số do thông tin

• Do lấy thông tin từ bệnh sử, hồ sơ nghề nghiệp, và cách người phỏng vấn hỏi

• Sai số do không đáp ứng

• Sai số do mong muốn

Trang 5

Ghi nhớ

• Phải làm giảm hoặc loại bỏ sai số hệ

thống

• Ghi nhận và xem xét trong phần giải thích của nghiên cứu

Trang 6

Nhiễu (confounding)

• Liệu mối quan hệ ta quan sát là thật

• Trong một nghiên cứu nếu A là nguyên nhân của

B Ta gọi X là yếu tố nhiễu Nếu các điều kiện

sau đây là thỏa mãn

– Yếu tố X là yếu tố nguy cơ cho bệnh B

– Yếu tố X là liên quan đến yếu tố A nhưng không phải

là hậu quả của yếu tố A

Trang 7

Nghiên cứu mối quan hệ cà phê và

ung thư tuyến tụy

• Hút thuốc lá là yếu tố nhiễu

• Các điều kiện sau đây là thật cho hút thuốc (X)

– Hút thuốc lá là yếu tố nguy cơ của ung thư tuyến tụy – Hút thuốc lá thường đi kèm với uống cà phê, nhưng không phải là hậu quả của uống cà phê

Trang 8

Ví dụ: yếu tố nhiễu

Phơi nhiễm Ca bệnh Ca chứng

Odds ratio 30*82/70*18 =1.95

Trang 9

Phân bố ca bệnh và chứng theo

tuổi

Tuổi Ca bệnh Ca chứng

Odds ratio

Trang 10

Phân bố phơi nhiễm theo tuổi

Tuổi

(yrs) Tổng nhiễmPhơi Không phơi

nhiễm

% phơi nhiễm

<40 130 13 117 10

>=40 70 35 35 50

Trang 11

Tính tỉ số chênh sau khi phân tầng

theo tuổi

Tuổi PN Bệnh Chứng OR

<40 Có 5 8 5*72/45*

8= 1.0

Không 45 72 Tổng 50 80

>=40 Có 25 10 25*10/25

*10=1.0

Không 25 10 Tổng 50 20

Trang 12

Phương pháp xử lý nhiễu

• Trong thiết kế và tiến hành nghiên cứu

– Giới hạn

– Bắt cặp cá nhân (individual matching)

– Bắt cặp theo nhóm (group matching )

– Phân nhóm ngẫu nhiên

Trang 13

Vai trò của yếu tố nhiễu

• Xác định cá nhân có nguy cơ cao

• Xác định các yếu tố chỉ điểm phơi

nhiễm-• Nhiễu không phải là sự sai số mà là một hiện tượng thực cần được hiểu rõ

Ngày đăng: 02/05/2024, 08:15

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w