So sánh nguy cơ Tỉ suất phát bệnh – Nguy hại

1 • Tỉ suất phát bệnh được định nghĩa là số biến cố xảy ra chia cho tổng thời gian nguy cơ. • Nếu sự thay đổi dân số nguy cơ đều nhau trong năm thì • Tỉ suất là số biến cố xảy ra trong một đơn vị thời gian chia cho dân số nguy cơ trung bình. • Thí dụ: ở một thành phố đầu năm có 1.000.000 dân và cuối năm có 1.100.000 dân. Trong năm có 57 trường hợp cúm. Tỉ suất mắc cúm trong năm là = 57/ (1.050.000) 2 So sánh nguy cơ - Tỉ suất phát bệnh – Nguy hại Số đo dịch tễ: • Nguy cơ (risk - Cummulative incidence proportion ) = số người có biến cố/ dân số nguy cơ sử dụng khi khả năng xảy ra biến cố là như nhau giữa các đối tượng • Tỉ suất phát bệnh (incidence rate) = số biến cố xảy ra/ tổng thời gian nguy cơ sử dụng khi khả năng xảy ra biến cố là như nhau ở mỗi đơn vị thời gian • Nguy hại (Hazard): tỉ suất phát bệnh tức thời Giả định khả năng xảy ra biến cố thay đổi theo thời gian 3 Ứng dụng • So sánh tử vong trong vòng 2 tuần ở bệnh nhân bị nhồi máu cơ tim ở 2 phác đồ điều trị khác nhau • So sánh tử vong do nhồi máu cơ tim ở 2 nhóm hút thuốc và không hút thuốc • So sánh tử vong ở 2 nhóm bệnh nhân ung thư được điều trị với 2 phác đồ khác nhau • Nguy cơ • Tỉ suất • Hazard 4 5 6 Hazard rate • Hazard rate: tỉ suất nguy hại – nguy cơ tức thời theo thời gian – Xác suất tức thời xảy ra biến cố theo thời gian • Hazard Ratio: Tỉ số nguy hại: – So sánh nguy cơ tức thời ở 2 nhóm 7 8 Nguy cơ Risk Tỉ suất Rate Nguy hại Hazard Tử số Số người mắc bệnh Số biến cố mắc bệnh Số biến cố mắc bệnh trong một vi phân thời gian Mẫu số Dân số nguy cơ vào đầu thời gian nghiên cứu Tổng thời gian nguy cơ trong suốt thời gian nghiên cứu Dân số nguy cơ trong một vi phân thời gian Tính toán Ðơn giản Phức tạp hơn Rất phức tạp 9 10 Các hàm số: • S(t): survival function • F(t)=1-S(t): Cummulative failure function • f(t)= F’(t): Instant failure function • H(t)=-ln[S(t)] do đó )](ln[)( )])'((ln[)(' )( 1 )( )( )(' )( )( )( tStH tStS tS th tS tF tS tf th −= −=−= == [...]...• Dùng nguy cơ khi: - Biến cố chỉ xảy một lần cho một đối tượng - Tỉ lệ người bị ảnh hưởng bởi biến cố nhỏ và - Khoảng thời gian ngắn • Dùng tỉ suất phát bệnh khi: - Biến cố có thể xảy nhiều lần cho trên đối tượng - Tỉ lệ người bị bệnh là đáng kể - Khoảng thời gian khá dài nên tỉ lệ người bị bệnh là đáng kể 11 • Khi tạo tập tin số liệu cho phân tích... không và 1 biến định lượng cho biết thời gian theo dõi – Biến nhị giá: có thể đặt tên theo 2 hướng • Event (1: có biến cố: 0: không có biến cố) – thí dụ như số liệu KM-ferti • Censored (1: bị cắt xén: 0: có xảy ra biến cố) – thí dụ như số liệu leukem2 – Biến định lượng: cho biết thời gian theo dõi 12 Khai báo là 0 (zero) vì biến đặt theo kiểu censored (1: bị cắt xén: 0: có xảy ra biến cố) 13