Giáo trình- Tin học chuyên ngành trong chăn nuôi và thú y-chương 2 doc

53 Chương II XỬ LÝ DỮ LIỆU TRONG DỊCH TỄ HỌC THÚ Y Dịch tễ học là môn học về trạng thái và diễn biến sức khỏe của một quần thể. Nói như vậy dịch tễ học bao hàm vấn ñề sức khỏe theo không gian (trạng thái) và thời gian (diễn biến). ðồng thời dịch tễ học bao hàm cả vấn ñề y học (sức khỏe) và toán học thống kê (quần thể). Trước ñây, tại các nước xã hội chủ nghĩa cũ, dịch tễ học ñược hiểu là môn học về các bệnh truyền nhiễm. Chính xác hơn là phần nghiên cứu về sự lây lan và biện pháp phòng chống bệnh truyền nhiễm trong các trường ñào tạo bác sỹ hay bác sỹ thú y. ðó là cách hiểu chưa ñầy ñủ bởi dịch tễ học không chỉ giới hạn trong các bệnh truyền nhiễm mà còn là môn học ñể xác ñịnh mối tương quan giữa sức khỏe với các yếu tố có trong môi trường xung quanh và quan trọng hơn, dịch tễ học là môn học nghiên cứu về một quần thể và ño lường bệnh tật của quần thể ñó. Dịch tễ học còn ñược ñịnh nghĩa là môn toán (thống kê) mang màu sắc y học. Do vậy, với sự phát triển của ngành ñiện tử, dịch tễ học ñã ñược tin học hóa rất nhanh chóng. Có thể nói rằng trong khoa học về sức khỏe của người và ñộng vật, dịch tễ học là môn học ñược tin học hóa sớm nhất và có ý nghĩa nhất. Nhiều phần mềm vi tính ñã ñược viết và ñược sử dụng rộng rãi. Ngược lại tin học góp phần thúc ñẩy làm cho dịch tễ học phát triển và dịch tễ học ñược sử dụng nhiều hơn và rộng rãi hơn trong việc quản lý bệnh tật. Trong chương này, chúng tôi xin giới thiệu một số phần mềm máy vi tính thường ñược sử dụng trong dịch tễ học. ðể hiểu và sử dụng các phần mềm này, yêu cầu người ñọc (i) phải là người ñã nắm rõ các khái niệm về dịch tễ học (tỷ lệ mắc bệnh, tỷ suất mắc bệnh, tỷ lệ chết, tỷ lệ tử vong, tỷ lệ tấn công, ñộ nhạy, ñộ ñặc hiệu, ngưỡng dương tính…). Mặt khác cũng ñòi hỏi người ñọc (ii) phải có ñủ kiến thức về toán thống kê (số trung bình, phương sai, khoảng tin cậy, phân bố chuẩn…). Việc sử dụng các phần mềm không khó, thực chất tin học là công cụ thực hiện các phép tính toán, chúng ta chỉ việc nhập số liệu và nhấp chuột là có kết quả. Tuy nhiên, kết quả ñó nói lên ñiều gì thì cần kiến thức về dịch tễ và toán thống kê. Thậm chí, có hiểu về dịch tễ học thì việc nhập số liệu vào máy mới ñúng và chính xác, ñồng thời kết quả ñưa ra mới có ý nghĩa. Bởi vì máy nhận bất kỳ số liệu nào khi ta nhập vào và cho kết quả theo số liệu nạp vào nó. Hạn chế trong khuôn khổ giới thiệu phần mềm dùng trong dịch tễ học, chương này không giải thích các khái niệm dịch tễ học cũng như không trình bày chi tiết về toán thống kê. Người ñọc ñược mặc ñịnh là ñã có ñầy ñủ kiến thức về hai môn học trên. Cuối cùng (iii), ña số các phần mềm ñều viết bằng tiếng Anh hoặc tiếng nước ngoài khác. Do vậy ñối với sinh viên và những người không thành thạo tiếng Anh hoặc ngôn ngữ nước ngoài nào khác sẽ rất khó khăn khi học và sử dụng các phần mềm dịch tễ. Với các ñiều kiện (i, ii và iii) như nêu trên, sau khi ñọc xong chương này, người ñọc có thể sử dụng phần mềm Win Episcope hoặc EpiCalc sau một vài lần thực tập trên máy. 54 1. CÁC PHẦN MỀM VI TÍNH DÙNG TRONG DỊCH TỄ HỌC 1.1. ðặc ñiểm Các phần mềm vi tính dùng trong dịch tễ học ban ñầu chủ yếu là ñể tính toán các con số ño lường về bệnh trong dịch tễ học. Cùng với sự phát triển tính năng của máy vi tính và thiết bị ñiện tử, nhiều phần mềm khác ra ñời có tính phức tạp cao phản ánh cụ thể và rõ ràng hơn về tình hình bệnh dịch. Ví dụ các phần mềm vi tính kết hợp với kỹ thuật ñịnh vị GIS có thể xác ñịnh vị trí một ổ dịch trên bản ñồ một cách chính xác không những về kinh ñộ, vĩ ñộ mà cả về ñộ cao so với mặt biển, hoặc phần mềm EpiMap cho phép chúng ta xác lập bản ñồ dịch tễ mà nếu không có máy vi tính thì con người không thể làm nổi. Cũng như vậy, người ta ñã ñưa ra các phần mềm về quản lý và thông báo dịch (trong các nước thành viên của OIE) sao cho các khái niệm dịch tễ trở thành ngôn ngữ chung của nhân loại khi nói về dịch bệnh. Các phần mềm như vậy dành cho những cán bộ dịch tễ chuyên nghiệp. Chương này chỉ giới thiệu phần mềm cơ bản ñể tính toán các chỉ số ño lường về bệnh tật ñược giảng dạy cho sinh viên ñại học trong môn dịch tễ học. Cuối cùng, ñặc ñiểm của phần mềm vi tính dùng trong dịch tễ học thường là các ô trống, nhập số liệu vào các ô trống ñó giống như thay các con số vào các ký hiệu bằng chữ trong các công thức toán học. Máy sẽ tính và cho ta kết quả mong muốn. Ví dụ, công thức v=S/t là công thức tính tốc ñộ trung bình v bằng quãng ñường ñi S chia cho thời gian t. ðể có v ta nhập giá trị cụ thể của S và con số giá trị của t, nhấn chuột, máy sẽ cho ra con số khác, ñó là v và là tốc ñộ trung bình. ðây chỉ là ví dụ ñơn giản. Trong nhiều trường hợp cần phải có các khái niệm rõ và chi tiết hơn hơn. Ví dụ, trong buôn bán, ta có thể tính lãi bằng chênh lệch giá trị số tiền chi ra khi mua và tiền thu vào khi bán; nhưng ñó chưa phải là lãi thực, còn phải trừ tiền thuê cửa hàng và tiền thuê nhân công bán hàng… ðiều ñó cho thấy cần có khái niệm như thế nào là lãi. Như vậy vẫn chưa ñủ, lại phải tính các khoản chi khác như thuế (nhiều loại thuế khác nhau)… Trong dịch tễ học cũng như vậy. ðiều ñó nói lên rằng, phần mềm dùng trong dịch tễ học thực ra chỉ ñể tính toán các con số về bệnh tật. Các công thức tính toán này ñều có trong các sách về dịch tễ học. Muốn hiểu biết ý nghĩa các kết quả cần phải hiểu rõ công thức ñể tính kết quả là như thế nào. Tóm lại, sử dụng phần mền vi tính dùng trong dịch tễ học chủ yếu là nhập số liệu (ñiền các con số vào các công thức toán học ñã ñược lập ra) ñể tính giá trị các số ño lường về bệnh tật. 1.2. Các phần mềm ñược dùng nhiều trong dịch tễ học Như trên ñã nói, có nhiều phần mềm vi tính dùng trong dịch tễ học. Có những phần mềm mang tính ñặc thù của dịch tễ học như: Epi-Info, EpiCalc, WinEpiscope, EpiMap, ToolBox, Freecalc … và có phần mềm không chỉ dùng trong dịch tễ học như phần mềm GIS (ñịnh vị ñịa lý toàn cầu), thậm chí các phần mềm toán thống kê cũng là các phầm mềm có thể sử dụng ñể tính toán các số ño lường về bệnh tật. Với những người chuyên về dịch tễ, việc sử dụng thành thạo các phần mềm trên là yêu cầu bắt buộc. Vì hạn chế giới thiệu trong một chương sách chúng tôi giới thiệu hai phần mềm chính là WinEpiscope và Epicalc. 2. SỬ DỤNG PHẦN MỀM WIN EPISCOPE 2.1. Giới thiệu Sau khi cài ñặt phần mềm này vào máy vi tính, chúng ta có thể biết rõ hơn về nguồn gốc và các tác giả soạn thảo phần mềm này. Sơ lược như sau: Win Episcope có nguồn gốc 55 từ chương trình EPIDEMO do trường ñại học Hoàng gia Thú y và Nông nghiệp Copenhagen (ðan Mạch) và ñại học Utrecht (Hà Lan) biên soạn. Sau ñó nó ñược cải tiến và ñổi tên là EPISCOPE, tiếp theo ñó ñược cải tiến trở thành WIN EPISCOPE với sự hợp tác của các trường ñại học khác như Wagningen Agricultural University (Hà Lan) và ñại học Zaragoza (Tây Ban Nha). Phần mềm này có nhiều phiên bản khác nhau, chúng tôi xin giới thiệu trong chương này phiên bản 2.0. ðể cập nhật, ta có thể tải các phiên bản mới nhất theo ñịa chỉ: http://www.infecepi.unizar.es hoặc http://zod.wau.nl hoặc http://www.clive.ed.ac.uk. Một lý do khác là ñây là phần mềm công cộng, ai cũng có thể tải về, cài ñặt vào máy, sử dụng, sao chép và phổ biến cho người khác. Các tiêu chí có thể tính toán ñược bằng Win Episcope Những người biết tiếng Anh và tiếng Tây Ban Nha có thể dễ dàng sử dụng phần mềm này vì nó ñược viết ra trên cơ sở hai ngôn ngữ nói trên và phần Help giới thiệu ñầy ñủ các tiêu chí có thể tính toán ñược khi dùng phần mềm này Các tiêu chí ñó là : Các phương pháp chẩn ñoán ( trong Menu Test), Nghiên cứu về mẫu (trong Menu Sample), Phân tích ( trong Menu Analysis) Sau khi cài ñặt WIN EPISCOPE, nháy chuột vào chương trình ta sẽ thấy giao diện như sau xuất hiện trên màn hình: Start    Progams    WinEpi Giao diện này thay ñổi ngay trong vòng vài giây sau ñó, phần tên chương trình mất ñi chỉ ñể lại giao diện trống và chúng ta có thể bắt ñầu sử dụng. 56 Trên thanh công cụ có các menu sau: File, Test, Samples, Analysis, Model, Window và Help. Mục File dùng ñể lưu trữ các thư mục và các tính toán ñã ñược tiến hành và có chức năng giống như mục File của các phần mềm khác trong máy vi tính. Các mục dùng trong dịch tễ học là test, samples, analysis , model và help. ðối với người ñã nắm rõ môn học dịch tễ hoc và biết tiếng Anh hoặc Tây Ban Nha, có thể tự mình làm quen và sử dụng phần mềm này một cách dễ ràng. Khi có khó khăn có thể vào phần Help ñể ñược hướng dẫn. Nhấn chuột vào mục Test chẳng hạn chúng ta sẽ thấy trên màn hình xuất hiện giao diện sau (hình 2.1) : Hình 2.1. Như hình trên cho thấy xuất hiện các submenu: Agreement, Evaluation, Advanced Evaluation, Cut-off Value và Multiple Test. Ta nhấn chuột vào submenu Evaluation chẳng hạn, trên màn hình sẽ xuất hiện giao diện như sau (hình 2.2): Test    Evaluation… Hình 2.2 57 Trên thanh công cụ của window con sẽ xuất hiện dòng chữ: Diagnosis Test Evaluation có nghĩa là ñánh giá phương pháp chẩn ñoán. Cửa sổ con này có hai phần. Phần trên có các ô màu trắng và có dòng chữ input of DATA có nghĩa là phần ñể nhập số liệu. Phần dưới ghi RESULTS là phần cho kết quả. Ô nhập số liệu có 2 cột (Yes và No) thuộc tiêu ñề Disease (có mắc bệnh và không mắc bệnh) và 2 dòng (+ và -) thuộc tiêu ñề Test (kết quả dương tính hay âm tính). ðể hiểu và sử dụng tiện ích này, nói cách khác tiện ích này dùng ñể làm gì chúng ta lấy một thí dụ như sau: một nhà khoa học nọ sang chế ra một phương pháp chẩn bệnh bằng kỹ thuật ELISA nhằm phát hiện vi rút dịch tả lợn trong huyết thanh. ðể xác ñịnh phương pháp này có giá trị chính xác ñến ñâu cần phải xác ñịnh các tiêu chí sau: - ðộ nhạy (sensitivity) - ðộ ñặc hiệu (specificity) - Tỷ lệ mắc bệnh thực (true prevalence) - Tỷ lệ mắc bệnh thấy ñược (apparent prevalence) - Tỷ lệ dự ñoán dương tính (predictive value +) - Tỷ lệ dự ñoán âm tính (predictive value -) ðể làm việc ñó, tác giả sử dụng mẫu máu của 50 lợn mắc bệnh và 50 lợn không mắc bệnh ñể xác ñịnh giá trị của phương pháp ELISA do ông ta sáng chế. Sau khi xét nghiêm, kết quả thu ñược như sau: trong số 50 mẫu lợn bệnh, có 47 mẫu dương tính và 3 mẫu âm tính. Trong số 50 mẫu lợn khỏe mạnh có 2 mẫu cho kết quả dương tính. Ta nhập số liệu vào máy 4 con số nói trên như hình 2.3 sau ñây: Hình 2.3. 58 ðồng thời nhấp chuột vào các giá trị về ñộ tin cậy (Level of Confidence). Chúng ta chọn với ñộ tin cậy là 95% chẳng hạn. Sau khi nhập ñầy ñủ số liệu, nút calculate sẽ hiện rõ màu xanh. Nhấn chuột vào nút calculate (tính) ta sẽ có các kết quả trên màn hình như sau (hình 2.4.): Hình 2.4. Nhìn vào bảng kết quả chúng ta thấy sensitivity (ñộ nhạy của phương pháp này) là 94%; với Lower Lim (cận dưới) là 87,4% và cận trên (Upper Lim) là 100%. Cũng như vậy với ñộ ñặc hiệu (Specificity) là 96% cận dưới là 90,56% và cận trên là 100%. Về kết quả các tiêu chí khác chúng ta thấy: - Tỷ lệ mắc bệnh thực (true prevalence): 50% - Tỷ lệ mắc bệnh thấy ñược (apparent prevalence): 49% - Tỷ lệ dự ñoán dương tính (predictive value +): 95,9% - Tỷ lệ dự ñoán âm tính (predictive value -): 94,1% (ñã làm tròn số). ðể hiểu các tiêu chí khác, chúng ta lập bảng 2X2 như sau (bảng 2.1): Bảng 2.1. Một thí dụ về bảng 2X2 Có bệnh Không có bệnh Tổng số Kết quả dương tính A (47) B (2) A+B=49 Kết quả âm tính C (3) D (48) C+D=51 Tổng số A+C = 50 B+D=50 (A+B+C+D) = N 59 Thật ra, khi lập bảng 2X2 như trên ta có thể tính các chỉ số như sau: - ðộ nhạy (sensitivity) = A/A+C = 47/50 = 94% - ðộ ñặc hiệu (specificity) = D/B+D = 48/50 =96% - Tỷ lệ mắc bệnh thực (true prevalence) = (A+C)/N = 50/100 = 50% - Tỷ lệ mắc bệnh thấy ñược (apparent prevalence) = (A+B)/N = 40/100 = 49%. - Tỷ lệ dự ñoán dương tính (predictive value +) = A/A+B = 47/49 = 95,9% - Tỷ lệ dự ñoán âm tính (predictive value -) = D/C+D = 48/51 = 94,1% Tuy nhiên ñể tính giá trị cận trên và cận dưới (toán thống kê) lại rất mất thời gian khi coi các kết quả trên ñây có phân bố chuẩn và tính chúng với ñộ tin cậy là 95%. Nếu chúng ta thay ñộ tin cậy ví dụ là 97,5% chúng ta nhấn chuột vào nút dành cho con số 97.5% chúng ta sẽ thấy các con số kết quả thay ñổi theo nhưng chủ yếu là cận trên và cận dưới. Về ý nghĩa các con số trên, xin nhắc lại là bài viết này dành cho người ñọc ñược mặc ñịnh là ñã có kiến thức về dịch tễ học và toán thống kê. Bài viết này không giới thiệu cặn kẽ các khái niệm sử dụng trong dịch tễ học. Cũng như vậy ñối với kiến thức về toán thống kê. 2.2. Các phương pháp chẩn ñoán Nhấn chuột vào submenu TEST ta có a. Thử sự trùng hợp kết quả (Test of Agreement) Trong nhiều trường hợp, phải sử dụng các phương pháp tốn kém ñể xác ñịnh dịch bệnh. Các phương pháp này chưa phải ñã là hoàn hảo do không xác ñịnh ñược ñộ ñặc hiệu và ñộ nhạy của nó. Trong hoàn cảnh như vậy, khi dùng một phương pháp thay thế (rẻ hơn, nhanh hơn hoặc ñơn giản và dễ thực hiện hơn…) phải so sánh với phương pháp nói trên ñược lấy làm chuẩn. Sự trùng hợp về kết quả của hai phương pháp ñược thể hiện bằng giá trị Kappa, tỷ lệ trùng kết quả Trong phần kết quả chúng ta thấy giá trị của Kappa và khoảng tin cậy (Confidence Interval) của Kappa ñược tính với hai giả thiết. (i) giả thiết thứ nhất là sai số chuẩn của K bằng không [se(0)] và giả thiết thứ hai (ii) là sai số chuẩn của K khác 0 [se(1)]. ðể nhập số liệu, trong bảng 16 ô có phần hàng dọc là kết quả của phương pháp chuẩn; các chữ A, B, C, D là tiêu chí ñánh giá (ví dụ A là số dương tính, B số nghi ngờ và C là số âm tính theo phương pháp chuẩn). Phần hàng ngang là kết quả của phương pháp thay thế. Như vậy, ô Aa là cùng có kết quả dương tính với cả 2 phương pháp; Ac là dương tính với phương pháp chuẩn nhưng âm tính với phương pháp thay thế… Thí dụ: ta có 100 mẫu huyết thanh ñược xét nghiệm kháng thể vi rút cúm type A với hai phương pháp ELISA và HI (ức chế ngưng kết hồng cầu). ELISA ñược coi là chuẩn nhưng tốn kém và phức tạp trong khi thực hiên. Sau khi xét nghiệm ta thấy số mẫu dương tính với cả hai phương pháp (Aa) là 60; dương tính với ELISA và âm tính với HI (Ab) là 3; âm tính với ELISA và dương tính với HI (Ba) là 4 và âm tính với cả hai phương pháp (Bb) là (100 – 60 – 4 – 3) = 33 mẫu. Nhập các con số trên vào các ô tương ứng, xác ñịnh ñộ tin cậy, nút calculate sẽ hiện rõ màu xanh, nhấn vào ñó ta có kết quả (xem hình 2.5) như sau: Test    Agreement… 60 Hình 2.5. Trong phần kết quả cho thấy: - Tỷ lệ trùng kết quả quan sát thấy (Observed Proportion of Agreement) là 93%, - Tỷ lệ hy vọng trùng kết quả (Expected Proportion of Agreement) là 53,6%, - Tỷ lệ trùng quan sát ñược trừ ñi tỷ lệ trùng do ngẫu nhiên (Observed Minus Chance) là 39,4% - Tỷ lệ trùng kết quả tối ña ngoài tỷ lệ trùng do ngẫu nhiên (Max. possible agreement beyond chance) là 46,4% và chỉ số Kappa là 0,894 với các cận trên và cận dưới theo giả thiết sai số chuẩn là 0 [Se(0)] và [Se(1)] khác 0. b. ðánh giá phương pháp chẩn ñoán (Evaluation) Như ñã trình bày trong phần cuối mục giới thiệu (2.1). c. Advanced Evaluation – ðánh giá phân tích phương pháp chẩn ñoán. Với ñộ nhạy và ñộ ñặc hiệu cho trước của một phương pháp chẩn ñoán, kèm theo tỷ lệ mắc bệnh thực và số mẫu kiểm tra sử dụng phương pháp ñó (các dữ liệu nhập vào máy), tiện ích này cho biết mối tương quan giữa các chỉ số liên quan. Trong hình 6 có thí dụ về hai phương pháp chẩn ñoán. Phương pháp 1 có (ví dụ) ñộ nhạy (sensitivity) là 96% ñộ ñặc hiệu (specificity) là 98%, dùng phương pháp này ñể xét nghiệm 100 (sample) mẫu tại một quần thể có tỷ lệ mắc bệnh thực (true prevalence) là 2%. Ta có kết quả là sẽ có hai mẫu dương tính mắc bệnh thật (dương tính thật) và hai mẫu dương tính nhưng thực chất không mắc bệnh (dương tính giả). Ngoài ra máy cho ta biết: - Tỷ lệ dương tính thấy ñược là 3,88% (trong khi thực sự chỉ có 2%). - Giá trị tiên ñoán dương tính là: 49,48% (có nghĩa là khi dùng phương pháp này, chỉ một nửa số mẫu dương tính ñúng là dương tính từ bệnh phẩm mắc bệnh thực) 61 - Giá trị tiên ñoán âm tính là: 99,92% (có nghĩa là khi dùng phương pháp này, một mẫu có kết quả âm tính thì chắc chắn 99,9% ñúng là âm tính). - Ngoài ra máy còn cho ta các số liệu khác khi thay ñổi tỷ lệ dương tính thật và mối tương quan giữa tỷ lệ dương tính thật với các chỉ số nêu trên. Test    Advanced Evaluation… Hình 2.6b Hình 2.6b 62 Cũng với 100 mẫu trên nếu ta sử dụng phương pháp xét nghiệm có ñộ nhạy là 60% và ñộ ñặc hiệu là 80%, ta sẽ có kết quả khác, tỷ lệ mắc bệnh (dương tính) sẽ là 20,8% (trong khi thực tế chỉ là 2%). Và mối tương quan dạng ñồ thị giữa các tiêu chí cũng khác ñi. Xem chi tiết trong hình 2.6a và 2.6b dưới ñây. d. Xác ñịnh ngưỡng (dương tính) - cut-off value Phần này dành chủ yếu cho người thiết lập các phương pháp chẩn ñoán mới. e. ðánh giá phương pháp chẩn ñoán dùng nhiều phép thử – multitest Trong khi chẩn ñoán bệnh ta không chỉ dùng một phép thử mà kết hợp nhiều phép thử (xét nghiệm) khác nhau, gọi là phương pháp chẩn ñoán ña phép thử (multitest). Các phép thử không phải ñều cho cùng kết quả giống nhau. Kết quả có thể là dương tính với phép thử này nhưng lại âm tính với phép thử khác. ðể kết luận có hay không có bệnh, người ta dùng hai cách ñánh giá, cách thứ nhất gọi là (i) ñánh giá kết quả ñồng thời (còn gọi là song song – in parallel) tức là tất cả các phép thử chẩn ñoán ñều phải cho kết quả dương tính thì mới kết luận là có bệnh. Như vậy, phải làm tất cả các phép thử, sẽ tốn kém và mất thời gian. Nhưng cũng có thể kết luận bằng cách thứ hai (ii) lần lượt – in series, tức là cứ thấy một phép thử nào ñó cho kết quả dương tính là kết luận ñã có bệnh (tránh khỏi phải làm các phép thử khác, mà chỉ làm phép thử tiếp theo với các mẫu âm tính). Tiện ích này sẽ phân tích về ñộ nhạy, ñộ ñặc hiệu v.v… của phương pháp nhiều phép thử. Với ñặc ñiểm của từng bệnh và trong hoàn cảnh cụ thể khác nhau, các cơ quan quản lý sẽ ñưa ra quyết ñịnh là dùng phương pháp nào (song song hay lần lượt) ñể kết luận bệnh khi dùng phương pháp chẩn ñoán ña phép thử. 2.3. Nghiên cứu về mẫu (Sample) Dịch tễ học như ñã nói là môn toán (thống kê) mang màu sắc y học. Do vậy việc xác ñịnh cỡ mẫu và với số mẫu ñã sử dụng ta ñánh giá các kết quả thu ñược như thế nào ñược xử lý trong tiện ích này. Vào submenu SAMPLES ta sẽ thất xuất hiện các mục như sau (hình 2.7): Hình 2.7 [...]... như sau (hình 2. 22) : Untitled Describe Proportion Percentage Hình 2. 22 Trên màn hình trong window nh có hai ô tr ng màu tr ng ñ nh p s li u ðó là Proportion (t l ) Sample (m u) Ta nh p s 20 (%) vào ô T l và 20 0 (m u) vào ô M u nh n con tr vào nút [n Label-Max], ta th y trên màn hình s hi n th như sau (hình 2. 23): 76 Hình 2. 23 Sample size (c m u): 20 0 Proportion (95% CI): 20 % (14.83, 26 ,38) ði u ñó... – Tables, ta th y màn hình hi n th các m c sau: - R-by-C Table - 2- by -2 unstratified - 2- by -2 stratified - Note Ta nh n chu t vào m c (ví d ) 2- by -2 Stratified (b ng 2 2 không phân l p) ta th y màn hình hi n th như sau (hình 2. 19): Untitled Tables 2 - by- 2 unstratified Hình 2. 19 Trong ô có tiêu ñ title s xu t hi n th i gian (gi , phút và ngày tháng) Th c ch t, n u ta ñ nguyên ho c thay ñ i thì nó v... (phơi nhi m) và m c b nh nh p vào ô Case+Yes, - 6 ngư i phơi nhi m và không m c b nh nh p vào ô Case+No, - 10 ngư i không phơi nhi m và m c b nh nh p vào ô Control+Yes và - 60 ngư i không phơi nhi m và không m c b nh nh p vào ô Control+No - Nh n con tr vào nút ñ tin c y 95% - Nh n con tr vào nút calculate Màn hình s hi n th như hình 2. 14 Analysis Case Control Hình 2. 14 Có các hi n th trong ph n k t... nghiên c u thu n t p trên ñây Ta nh p s li u vào 4 ô nh l y các s li u như b ng 1 trên (tuy nhiên c n bi t rõ ñưa con s nào vào ô nào) Chú ý, nhìn vào màn hình, ta th y sau khi vào s li u các con s (xem hình 2. 20) n m khác v trí c a chúng trong b ng 2. 2: 74 B ng 2. 2 S li u (ví d ) k t qu nghiên c u thu n t p Phơi nhi m Có không M c b nh 20 9 Kh e m nh 40 50 Hình 2. 20 ð n ñây ta nh n nút có tiêu ñ [n Label-Max],... B có 20 l n b nh ð tính toán ta nh n nút Analysis; sau ñó Crosssectional Trên màn hình s hi n th như hình 2. 12 ð nh p s li u, ta ñi n các con s vào các ô như sau: - 20 vào ô yes+disease - 80 vào ô yes+healthy - 10 vào ô No+Disease - 29 0 vào ô No+healthy - Nh n nút xác ñ nh ñ tin c y (ví d 95%) - Nh n nút Calculate - Màn hình s hi n th như hình 2. 13 dư i ñây: Analysis Cross - Sectional Hình 2. 13 Trong. .. i ñ tin c y là 95% V i ñàn l n 1000 con khác, trông b ngoài không ñ ng ñ u so v i ñàn trư c Có nghĩa là sai s chu n s cao hơn, ví d là 1 (l n hơn 0,5) ch ng h n Sau khi nh p s li u và nh n chu t vào nút calculate ta s có c m u c n l y (Required Sample Size) s là 27 8 (l n hơn 88, xem hình 2. 8a và 2. 8b) Sample Estimate Mean Hình 2. 8a 63 Hình 2. 8b b Ư c lư ng giá tr ph n trăm – Estimate percentage Trong. .. t trong vi c phòng tr b nh vi rút ñ m tr ng tôm, b n ñã ñi u tra 100 h nuôi tôm m c b nh và th y 40 h ñã s d ng vôi b t ñ x lý ao nuôi trư c khi th tôm gi ng Trong khi ñó t i 100 h nuôi tôm không m c b nh ñ m tr ng thì s h dùng vôi b t ñ x lý ao nuôi là 70 B n có k t lu n gì v tác d ng c a vi c x lý 77 ao nuôi b ng vôi b t trong vi c phòng ng a b nh ñ m tr ng c a tôm (gi thi t r ng vi c x lý ao nuôi. .. hi n như sau (hình 2. 21): Hình 2. 21 Như ta th y, trên màn hình xu t hi n t t c các k t qu tính toán, th m chí còn có c k t qu hi u l c v c xin – Vaccine Efficacy, trong khi s li u nh p vào không h có nói 75 ñ n hi u l c v c xin Chính vì v y, như trên ñã nói, tùy theo s li u nh p vào và s li u ñó là k t qu c a phương pháp nghiên c u d ch t nào mà ngư i s d ng chương trình này ch n ra và l y k t qu c n... Negative Samples: 100 - ð tin c y - Level of Confidence: 95% - Nh n con tr vào nút calculate Trong ph n k t qu - RESULTS hi n lên các m c sau: - T l l y m u - Sampling Fraction: 33,33% - S l n dương tính t i ña - Maximum No Positives: 8 - T l m c b nh t i ña - Maximum Prevalence: 2, 67% (xem hình 2. 10) So v i thí d v c m u c n l y (ph n 2. 2.1.9 trên ñây) chúng ta th y c n l y 23 3 trong s 300 l n ñ có th... kho ng t 14,83 ñ n 26 ,38% v i ñ tin c y 95% N u ñ t ñ tin c y là 99%, thì k t qu s khác ñi V i ph n m m có trong máy, b n ñ c t th c hành s th y k t qu Trên ñây là hai ph n m m vi tính ch y u dùng trong tính toán các s ño lư ng v b nh t t M i ph n m m có ñ c tính và ti n ích khác nhau ñôi chút, có ưu ñi m và b t c p riêng Tuy nhiên n m v ng ki n th c v d ch t h c và toán th ng kê trong ti ng Anh chúng . của người và ñộng vật, dịch tễ học là môn học ñược tin học hóa sớm nhất và có ý nghĩa nhất. Nhiều phần mềm vi tính ñã ñược viết và ñược sử dụng rộng rãi. Ngược lại tin học góp phần thúc ñẩy. hình 2. 12. ðể nhập số liệu, ta ñiền các con số vào các ô như sau: - 20 vào ô yes+disease - 80 vào ô yes+healthy - 10 vào ô No+Disease - 29 0 vào ô No+healthy - Nhấn nút xác ñịnh ñộ tin cậy. LIỆU TRONG DỊCH TỄ HỌC THÚ Y Dịch tễ học là môn học về trạng thái và diễn biến sức khỏe của một quần thể. Nói như vậy dịch tễ học bao hàm vấn ñề sức khỏe theo không gian (trạng thái) và thời