Một tính chất quan trọng của diễn biến hàng loạt là số các cá thể có một tính chất nào đó trong một quần thể xác định số người mắc một bệnh nhất định tại một địa phương xác định chẳng hạ
Trang 1CÁC TỶ LỆ THƯỜNG DÙNG TRONG DỊCH TỄ HỌC
Mục tiêu học tập
1 Trình bày được các khái niệm về tỷ lệ, tỷ suất và giá trị của nó trong DTH
2 Định nghĩa được các tỷ lệ, chỉ số thường dùng trong DTH và giá trị sử dụng của nó
trong DTH;
3 Phân loại được các hiện tượng xảy ra hàng loạt
Một tính chất quan trọng của diễn biến hàng loạt là số các cá thể có một tính chất nào
đó trong một quần thể xác định (số người mắc một bệnh nhất định tại một địa phương xác định chẳng hạn) Phải đánh giá tầm quan trọng của vấn đề trong quần thể
Nhưng phải xét con số tuyệt đối đó trong mối tương quan với quần thể chứa nó; mà quần thể thì luôn luôn có sự biến động, tăng, giảm giữa các cuộc điều tra; như vậy, mới có thể
thấy được tầm quan trọng của một vấn đề diễn biến hàng loạt mà ta đang xét đến
Cho nên, để đo lường một vấn đề dịch tễ, một hiện tượng bị bệnh hàng loạt nào đó trong
cộng đồng, phải dùng tới các tỷ lệ, các chỉ số
Sau đây là một số tỷ lệ, chỉ số hay được sử dụng trong dịch tễ học
I TỶ LỆ (Taux)
Tỷ lệ là tỷ số giữa các cá thể có một tính chất nào đó (tính chất mà ta đang quan tâm)
trong một quần thể nhất định với tổng số các cá thể có trong quần thể đó
a
Tỷ lệ =
a + b Lưu ý: - Tỷ lệ là một phân số, trong đó mẫu số có chứa luôn cả tử số;
- Trong tính toán, tử số và mẫu số đều xuất phát từ cùng một quần thể nhất định;
- Để tiện cho việc so sánh, nhân tỷ lệ với một con số dễ hiểu (100, 1000, 10000, )
ta sẽ có được các tỷ lệ %, phần nghìn, phần mười nghìn,
n
10
Ví dụ: Tỷ lệ chết do viêm phế quản mãn ở đàn ông tuổi từ 45 - 54, tại một địa phương
năm 2000:
Số đàn ông tuổi 45 - 54 chết do viêm phế quản mãn năm 2000 Tổng số đàn ông tuổi 45 - 54 trong địa phương đó năm 2000
II TỶ SUẤT (Ratio)
Tỷ suất là một tỷ số dùng để so sánh:
- Có thể so sánh một hiện tượng ở hai nhóm người khác nhau Ví dụ: Tỷ suất về tỷ lệ
chết theo giới:
Tỷ lệ chết ở đàn ông a
Tỷ lệ chết ở đàn bà = b
Trang 2- Có thể so sánh 2 hiện tượng trong cùng một quần thể Ví dụ: Tỷ suất giữa cao huyết áp
và huyết áp bình thường:
Số người cao huyết áp a
Số người có huyết áp bình thường = b
- Có thể so sánh một hiện tượng trong một quần thể nhưng ở hai thời điểm khác nhau:
Ví dụ: Tỷ suất về tỷ lệ chết chung năm 2000 so với tỷ lệ chết chung năm 1990:
Tỷ lệ chết chung năm 2000 a
Tỷ lệ chết chung năm 1990 = b
III SỐ HIỆN MẮC, TỶ LỆ HIỆN MẮC
1 Số hiện mắc (prévalence)
Là tổng số các trường hợp đang mắc một hiện tượng nào đó (bị bệnh, nhiễm trùng, nhiễm độc, ) trong một quần thể nhất định, không phân biệt là mới mắc hay mắc cũ
2 Tỷ lệ hiện mắc
Số hiện mắc
Tỷ lệ hiện mắc =
Tổng số quần thể có nguy cơ
n
10
×
• Rút ngắn thời gian bị bệnh
• Kéo dài thời gian bị bệnh
• Tỷ lệ tử vong cao
• Kéo dài sự sống
• Giảm số mới mắc
• Tăng số mới mắc
• Sự tới của người khỏe
• Sự tới của các cas
• Sự ra đi của các cas
• Sự ra đi của người khỏe
• Sự tới của người nhạy cảm
• Tăng tỷ lệ điều trị khỏi
• Sự tiến bộ của các phương tiện chẩn đoán (tăng ghi nhận)
Hình 2.1: Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ hiện mắc quan sát
Lưu ý: Mẫu số là quần thể có nguy cơ, là số người có khả năng bị bệnh trong quần thể
Những ai không thể bị bệnh được thì không nằm trong mẫu số Nhưng thường khó xác định quần thể có nguy cơ, cho nên khi không xác định được thì phải dùng tổng số quần thể nghiên cứu Tỷ lệ hiện mắc rất hay được sử dụng trong dịch tễ học, trong sức khỏe cộng đồng, nhất
là các bệnh mãn tính, liên quan tới sự chăm sóc của y tế, của xã hội Để có được số hiện mắc,
tỷ lệ hiện mắc thì phải tiến hành điều tra ngang (Eïtude tranversale) Nếu điều tra trong một thời điểm thì có được tỷ lệ hiện mắc điểm (hay sử dụng), nếu điều tra trong một thời khoảng thì có được tỷ lệ hiện mắc kỳ (ít dùng hơn)
Trong thực tiễn, tỷ lệ hiện mắc một bệnh nào đó trong cộng đồng có thể thay đổi do bị tác động của nhiều yếu tố; các yếu tố này có thể làm tăng, có thể làm giảm tỷ lệ hiện mắc (hình 2.1)
Trang 3IV SỐ MỚI MẮC, TỶ LỆ MỚI MẮC
1 Số mới mắc (Incidence)
Là tổng số các trường hợp mắc một hiện tượng nào đó, xuất hiện trong một khoảng thời gian nhất định, ở một quần thể xác định (không kể các trường hợp xuất hiện ngoài khoảng thời gian nghiên cứu) Khoảng thời gian này có thể là vài ngày, vài tuần, có thể là vài tháng, một năm, Tùy vào tầm quan trọng của mỗi bệnh
2 Tỷ lệ mới mắc
Số mới mắc
Tỷ lệ mới mắc =
Tổng số quần thể có nguy cơ giữa thời kỳ nghiên cứu
n
10
×
Lưu ý: Nếu có đầy đủ thông tin thì mẫu số chỉ là tổng số người có nguy cơ Với những
người không nhạy cảm, không thể bị bệnh được trong quần thể thì không tính vào Khi không thể biết được tổng số người có nguy cơ thì mẫu số sẽ là tổng số quần thể Để có được số mới mắc, tỷ lệ mới mắc thì phải tiến hành điều tra dọc (Etude longitudinale)
Để dễ hiểu cách tính các tỷ lệ nêu trên, xem hình 2.2
Cas
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Tháng
Hình 2.2: Diễn biến của một bệnh mãn tính: Có 10 người bị bệnh trong quần thể 1000 người:
- Vạch liên tục: Chỉ thời kỳ bị bệnh, có thể phát hiện được qua điều tra
- Vạch chấm chấm: chỉ giai đoạn bị bệnh nhưng không thể phát hiện được qua điều tra
- Chỉ khảo sát trong khung Những vạch xuất phát và kết thúc vượt khung là những trường hợp mắc bệnh trước lúc khảo sát và vẫn tiếp tục bị bệnh sau khảo sát
- Vạch liên tục không tiếp theo vạch chấm chấm nữa: biểu thị các trường hợp đã điều trị khỏi
Từ bảng trên, có thể thấy được các tỷ lệ sau đây:
- Tỷ lệ hiện mắc điểm, ngày 1/1: 4/1 000 (các cas: 1,7,8,10.)
- Tỷ lệ hiện mắc khoảng năm: 10/1 000 (các cas: 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
- Tỷ lệ hiện mắc tiên phát điểm ngày 1/4: 5/1 000 (các cas 1,3,4,7,10)
- Tỷ lệ hiện mắc tái phát điểm ngày 1/10: 4/1 000 (các cas: 3,5,6,8)
- Tỷ lệ mới mắc năm: 4/1 000 (các cas 2,3,4,9)
- Tỷ lệ mới mắc tái phát năm: 7/1 000 (các cas: 3,3,5,6,8,8,10)
Có thể hiểu sự liên quan giữa số mới mắc và số hiện mắc như hình 2.3
Khỏi
Chết
Trang 4
Số mới mắc
Hình 2.3: Nồi hiện mắc
Số hiện mắc
V MẬT ĐỘ MỚI MẮC (Densité de l’incidence : DI )
Danh từ “Tỷ lệ” (Taux, Rate) đã nói lên tốc độ, nghĩa là số người mắc (một hiện tượng
nào đó mà ta đang khảo sát) trong một đơn vị thời gian (tỷ lệ mới mắc) Như đã nói ở trên, mẫu số của tỷ lệ mới mắc là quần thể có nguy cơ (có phơi nhiễm, có khả năng bị bệnh) Nhưng trong các cuộc điều tra, đôi khi không thể quan sát, theo dõi hết được toàn bộ các cá thể có nguy cơ trong một khoảng thời gian dài, cho nên có thể đưa ra một quy ước chung: Khái niện về “ Người - Năm quan sát ” (phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ) Một người phơi nhiễm với yếu tố nghiên cứu trong 3 năm tương đương với 3 người - năm phơi nhiễm, hay là
3 người phơi nhiễn với yếu tố đó trong một năm
Ví dụ: Một quần thể phụ nữ khỏe mạnh 250 000 người tuổi từ 35 - 54 được theo dõi liên tục 3 năm Tất cả các cas mới mắc ung thư vú đều được ghi nhận; với mỗi nhóm tuổi, mật độ mới mắc và tỷ lệ mới mắc được tính và trình bày ở bảng 2.1
Bảng 2.1: Bảng tính mật độ mới mắc:
Tuổi Kích thước Số mới mắc Người - Năm Mật độ mới mắc Tỷ lệ mới mắc
3
×
= a
54
35
54
50
49
45
44
40
39
35
−
−
−
−
−
250000 55000 65000 70000 60000
700 227 215 168 90
750000 165000 195000 210000 180000
0009 , 0
0014 , 0
0011 , 0
0008 , 0
0005 , 0
0027 , 0
0042 , 0
0033 , 0
0024 , 0
0015 , 0
Để có được mật độ mới mắc ở lớp tuổi 35 - 39, trước tiên phải tính số người - năm phơi nhiễm (mẫu số): 60 000 x 3 = 180 000 Mật độ mới mắc là: Số mới mắc trong 3 năm (90 cas) chia cho mẫu số trên (180 000) bằng 0,0005
Trang 5Cùng lớp tuổi trên, tỷ lệ mới mắc ung thư vú được tính: Số mới mắc/Tổng số được theo
dõi ở lớp tuổi đó: 90/60 000 = 0,0015 Có thể chia tỷ lệ mới mắc đó cho khoảng thời gian theo
dõi (3 năm) cũng sẽ được mật độ mới mắc, cũng chính là tỷ lệ mới mắc năm
Một ví dụ khác: theo dõi 7 đối tượng để tính mật độ mới mắc như sau: xem hình 2.4
Từ đó có thể tính được: 33 người - năm theo dõi;
Và mật độ mới mắc sẽ là: DI = 3/33 = 9,1% người - năm
Một số tác giả đề nghị dùng DI (mật độ mới mắc) thay cho I (Tỷ lệ mới mắc) trong các
nghiên cứu vì nó chính xác hơn
Đối tượng nghiên cứu
Φ
7
7
2
7
3
2
5
1
2
3
4
5
6
7
Nàm theo doîi
Khỏe
Bị bệnh Mất theo dõi
Ghi
chuï:
Φ
Chết
Hình 2 4: Theo dõi 07 đối tượng để tính mật độ mới mắc
VI TỶ LỆ TẤN CÔNG
Là một dạng đặc biệt của tỷ lệ mới mắc, được sử dụng trong trường hợp một quần thể
phơi nhiễm với chỉ một yếu tố nguy cơ trong một khỏang thời gian nhất định (Ví dụ: ngộ
độc thức ăn từ cùng một nguồn, một tai nạn phóng xạ, một vụ nổ bom hạt nhân, vv ) ngoài
thời gian đó, số mới mắc là không đáng kể Cũng có thể dùng tỷ lệ tấn công để ghi nhận số
mới mắc toàn bộ của một bệnh nghề ngiệp của các đối tượng từ 20 - 65 tuổi - là thời kỳ tối đa
có thể phơi nhiễm với yếu tố căn nguyên do nghề nghiệp
Trong trường hợp không biết được căn nguyên, tỷ lệ tấn công ghi nhận tỷ lệ bị bệnh
trong suốt toàn bộ cuộc đời của họ
Tỷ lệ mới mắc rất hay được dùng trong dịch tễ học, trong cả trường hợp bệnh cấp tính
và bệnh mãn tính, dùng nó để đánh giá các biện pháp kiểm soát, dự phòng đối với các hiện
tượng bệnh xảy ra hàng lọat
Nếu như các biện pháp dự phòng là hữu hiệu cho cá thể và tập thể thì tỷ lệ mới mắc sẽ
giảm
Với hiện tượng bệnh diễn biến hàng loạt trong cộng đồng, nếu như khoảng thời gian bị
bệnh của bệnh đó là tương đối dài, có thể biểu diễn tỷ lệ mới mắc, tỷ lệ hiện mắc trên cùng
một đồ thị như sau: hình 2.5
Trang 6
VII TƯƠNG QUAN GIỮA TỶ LỆ MỚI MẮC, TỶ LỆ HIỆN MẮC, VÀ THỜI GIAN PHÁT TRIỂN TRUNG BÌNH CỦA BỆNH
Với những bệnh có thời gian phát triển tương đối ổn định (diễn biến của bệnh ung thư chẳng hạn) thì: Số hiện mắc của một bệnh sẽ tùy thuộc vào số mới mắc và thời gian phát triển trung bình của bệnh đó:
P =I×D; hay
I
P
D=
Trong đó : - P : Tỷ lệ hiện mắc điểm
- I : Tỷ lệ mới mắc
- D : Thời gian phát triển trung bình của bệnh
Số
cas/
1000
(tỷ lệ)
Thời gian
140
120
100
80
60
40
20
Khoảng
thời gian phơi nhiễm
Sự can thiệp của
tác nhân gây bệnh
1 2 3 4 5 6 7
Số mới mắc
Số hiện mắc
Hình 2.5: Số hiện mắc và số mới mắc trong thời kỳ bùng nổ của một vụ dịch (Dữ kiện giả định)
Như vậy: Trong 3 biến số trên, nếu biết được 2 biến số thì sẽ suy được biến số thứ 3
Ví dụ :
1000
60
là tỷ lệ mới mắc ung thư trong một năm, thời gian trung bình của bệnh
ung thư này là 2 năm (2,0), thì tỷ lệ hiện mắc bệnh ung thư đó sẽ là
000 100
120
Hoặc một bệnh bắt buộc phải điều trị tại bệnh viện, hàng tháng có 50 trường hợp vào viện (I) ; số người thường xuyên được điều trị là 10 (p), thì thời gian trung bình của bệnh sẽ là: 0,2
50
10 = tháng = 6 ngày
Trong công tác y tế, phải làm sao giảm được tỷ lệ hiện mắc P, thì :
Trang 7- Hoặc giảm I: là tăng cường hiệu quả của dự phòng, giảm số mới mắc
- Họăc rút ngắn thời gian phát triển của bệnh là tăng hiệu quả của việc điều trị
Hoặc giảm cả hai I và D
Có những bệnh, chỉ có thể tác động được vào một yếu tố mà thôi Ví dụ: bệnh
Dại: Bằng cách dự phòng (vaccin), giám sát (chó) để giảm số mới mắc I, còn D thì không thể giảm được (điều trị chưa có hiệu quả khi đã lên cơn)
VIII TỶ LỆ BỊ BỆNH, TỶ LỆ CHẾT, TỶ LỆ TỬ VONG
- Tỷ lệ bị bệnh (Morbidité ): Là tỷ lệ giữa số người bị bệnh trong quần thể so với tổng
số quần thể đó
- Tỷ lệ chết (Mortalité): Là tỷ lệ giữa số chết của quần thể so với tổng số quần thể đó
- Tỷ lệ tử vong (Létalité): Là tỷ lệ giữa số chết và tổng số người bị bệnh
Ví dụ: một quần thể 1000 khỏe mạnh, được theo dõi, bị ngộ độc cấp, giả sử có 100 người bị bệnh, và 30 người chết sau một thời kỳ nhất định;
Hay: + s: Quần thể có nguy cơ được nghiên cứu (1 000 người khỏe mạnh);
+ m: Số người bị bệnh trong số những người khỏe;
+ d : Số người bị chết trong số những người bị bệnh;
Thì: - Tỷ lệ bị bệnh 10%
1000100 =
=
=
s
m
- Tỷ lệ chết 3%
000
130 =
=
=
s
d
- Tỷ lệ tử vong 30%
10030 =
=
=
m
d
IX TƯƠNG QUAN GIỮA TỶ LỆ CHẾT, TỶ LỆ MỚI MẮC, VÀ TỶ LỆ TỬ VONG:
Với một bệnh có sự phát triển tương đối ổn định, có thể dẫn đến một tỷ lệ nhất định về
số điều trị khỏi, số mãn tính, số chết Thì có một sự tương quan giữa tỷ lệ chết, tỷ lệ mới mắc, và tỷ lệ tử vong:
M =I×L hay
I
M
L = ; Trong đó : - M : Tỷ lệ chết
- I : Tỷ lệ mới mắc;
- L : Tỷ lệ tử vong
Ví dụ :Tỷ lệ mới mắc hàng năm của một bệnh ung thư là 80/100 000; tỷ lệ chết do bệnh
đó là 40/100 000; thì tỷ lệ tử vong của bệnh đó là:
5 , 0 100000 /
80
100000 /
40
= Hay: Bệnh ung thư này gây chết 50% số người bị bệnh
Trong các chăm sóc y tế, cần phải làm giảm tỷ lệ chết (M) của một bệnh thì:
- Hoặc dự phòng tốt để làm giảm số mới mắc I;
- Hoặc điều trị tốt hơn để giảm tỷ lệ tử vong L;
- Hoặc đồng thời giảm cả hai, I và L
Trang 8X CÁC LOẠI TỶ LỆ CHẾT
Số chết do mọi nguyên nhân trong năm
000 100
× + Tỷ lệ chết chung(thô) :
Tổng số quần thể vào giữa năm
Số người ở độ tuổi nhất định chết trong năm
Tổng số người ở độ tuổi đó vào giữa năm
Tỷ lệ chết của trẻ em dưới 1 tuổi là thước đo quan trọng về mức sống, kinh tế - xã hội của một quốc gia (bảng 2.2)
Bảng 2 2: Tỷ lệ chết của trẻ em dưới 1 tuổi của một số nước(WHO 1989)
Nước Tỷ lệ chết của trẻ em dưới 1 tuổi (/1000 trẻ sinh sống) Nhật
Thụy điển Thụy sỹ Canađa Pháp
Úc Anh và xứ Galle
Hoa kì Portugal
Cu ba Hungarie Balan Chilé Fiji Yougoslavie
Equateur Maroc Bangladesh
Ethiopie Afghanistan
4,8 6,1 6,8 7,3 7,8 8,7 9,0 10,1 13,1 13,3 15,8 16,2 18,5 19,8 25,1 47,7
90
124
152
189
Số chết do một nguyên nhân nhất định
+ Tỷ lệ chết theo nguyên nhân:
Tổng số quần thể và giữa năm ×100.000
Số chết do một nguyên nhân nhất định
Số chết do mọi nguyên nhân
XI CÁC TỶ LỆ VÀ CHỈ SỐ KHÁC
Để có thể đánh giá được tình trạng sức khỏe của một quần thể, cần phải sử dụng tới một
số tỷ lệ và chỉ số khác nữa, được cung cấp từ các nguồn khác nhau; có thể từ ngành y tế (của các chuyên khoa khác), và các ngành khác Có thể kể vài tỷ lệ, chỉ số sau đây:
- Tỷ lệ sinh, tỷ lệ khả năng sinh đẻ, tuổi thọ của một lớp tuổi, tháp tuổi được cung cấp bởi ngành Dân số học
- Chỉ số nghỉ việc (vắng mặt), được cung cấp của các ngành kinh tế
Trang 9- Tỷ lệ chết liên quan tới mang thai và sinh đẻ, tỷ lệ sinh thiếu tháng, tỷ lệ trẻ em suy dinh dưỡng, cân nặng trung bình lúc sinh cung cấp bởi Nhi khoa, Sản khoa
- Chỉ số C.A.O của Nha khoa
- Hy vọng sống: là số năm trung bình có thể sống tiếp của một người đã sống tới một tuổi nào đó; với điều kiện là chấp nhận tỷ lệ chết ổn định Đây là chỉ số tổng hợp dùng đo lường tình trạng sức khỏe chung của một quần thể xem ví dụ ở bảng 2 3
Bảng 2.3: Hy vọng sống ở vài độ tuổi của một số nước (WHO 1989)
30,4 15,0
75,8 32,9 16,2
XII PHÂN LỌAI CÁC HIỆN TƯỢNG XẢY RA HÀNG LỌAT
Sự tập trung các trường hợp mắc bệnh trong một khoảng thời gian nhất định, ở một không gian nhất định được biểu hiện dưới ba hình thức :
1 Dịch (Épidémie)
Gọi là dịch khi xuất hiện nhiều trường hợp bị bệnh có cùng tính chất và nguyên nhân, trong một khoảng thời gian tương đối ngắn, tỷ lệ mắc bệnh cao hơn bình thường ở địa phương đó Như vậy, cần phải biết tỷ lệ bị bệnh lúc bình thường, nghĩa là phải có số liệu về tỷ lệ bị bệnh ở địa phương đó trong một khoảng thời gian đủ dài Bằng phương pháp thống kê chính xác, hoặc bằng phương pháp lý luận chặt chẽ để nêu lên sự bất thường của một vấn đề dịch tễ
Ví dụ: Một trường hợp sốt rét xuất hiện trong một địa phương mà từ trước bệnh này không có
ở địa phương đó, thì đây là một sự bất thường, một tình trạng khẩn cấp của dịch tễ Trái lại, có một sự gia tăng (không nhiều lắm) tỷ lệ bị bệnh trong một vùng mà bệnh đó đang trong thời
kỳ dịch địa phương, thì sự gia tăng này không mang tính khẩn cấp của dịch tễ
Với những bệnh không truyền nhiễm và mãn tính, việc phân tích thống kê là điều kiện cần thiết để xác định nên tính chất dịch của bệnh
Hình 2.6: Kiểu “nguyên thủy” của đáp ứng sinh học
Cũng có thể nói: Dịch là một hiện tượng xảy ra hàng loạt, được giới hạn trong thời gian
và trong không gian, nhiều trường hợp bị bệnh xuất hiện ở một địa phương và biến mất sau một khoảng thời gian nhất định
Thời gian
Sự đáp ứng
Trang 10Khảo sát diễn biến của một vụ dịch, thường thấy một sự tăng nhanh các trường hợp mới mắc lúc đầu, và sau đó có sự giảm dần, chậm hơn Đây là kiểu đáp ứng sinh học của cơ thể và của quần thể (đáp ứng “nguyên thủy” khi chưa có sự can thiệp trước các tác nhân gây bệnh trong điều kiện nhất định của môi trường) - hình 2.6
2 Đại dịch: (Pandémie)
Là hiện tượng xảy ra hàng loạt (tập trung các trường hợp bị bệnh) được giới hạn bởi thời gian nhưng không được giới hạn bởi không gian
Ví dụ: Đại dịch cúm: Bùng nổ nhanh chóng và lan tràn rộng khắp tới nhiều quốc gia, châu lục vv và biến mất sau vài tháng
Thường thì: Đại dịch của những bệnh lây theo đường hô hấp (như cúm) thì bùng nổ và kéo dài trong khoảng thời gian tương đối ngắn Đại dịch của những bệnh lây theo đường tiêu hóa (như tả) thì thời gian kéo dài hơn
3 Dịch địa phương (Endémie)
Là hiện tượng xảy ra hàng loạt được giới hạn bởi không gian, nhưng không được giới hạn bởi thời gian.Thời gian không giới hạn ở đây nói lên, tại một địa phương nhất định, thường xuyên có nhiều trường hợp mắc bệnh, tình trạng này kéo dài nhiều năm, nhiều chục năm, vv ảnh hưởng tới nhiều thế hệ kế tiếp nhau
Ví dụ : - Các bệnh thiếu dinh dưỡng, sốt rét, mắt hột là dịch địa phương ở các nước chậm phát triển
- Các bệnh tim mạch, béo phì, sâu răng xuất hiện dưới dạng dịch địa phương ở các nước phát triển
Tùy theo điều kiện lây truyền của bệnh, cùng một bệnh nhưng có thể biểu hiện bằng các hình thức khác nhau: bệnh tả là dịch địa phương ở Đông Nam Á, nhưng có thể là đại dịch ở nơi khác; bệnh cúm có khi là dịch, có khi là đại dịch
Có thể tóm tắt 3 hình thức của diễn biến hàng loạt bằng bảng dưới đây:
Thời gian Không gian
Dịch
Giới hạn Không giới hạn
Đại dịch
Không giới hạn Giới hạn
Dịch địa phương
ZW XY