Các dạng thiết kế nghiên cứu: Nghiên cứu cắt ngang (Cross‐sectional study) & Báo cáo loạt ca (Case series)

Các dạng thiết kế nghiên cứu: Nghiên cứu cắt ngang (Cross‐sectional study) & Báo cáo loạt ca (Case series) ThS.BS Trần Thế Trung Bộ môn Nội Tiết – Đại học Y Dược TP.HCM Nội dung  Nghiên cứu cắt ngang (Cross-sectional study) ― Mục đích Thiết kế ― Ưu điểm nhược điểm  Báo cáo loạt ca (Case series) ― Mục đích & Thiết kế ― Phân biệt với nghiên cứu đoàn hệ ― Ưu điểm nhược điểm Mục đích nghiên cứu y học  Xác định nhu cầu giải pháp  Hiểu bối cảnh bệnh lý  Lập kế hoạch đánh giá dịch vụ  Giải vấn đề thực hành  Đóng góp kiến thức y học Thứ bậc dạng thiết kế nghiên cứu RCTs Prospective Studies Case-control Studies Cross-sectional Studies Case series Ecologic Studies Các thiết kế câu hỏi nghiên cứu • Ecologic • What explains differences between groups? • Case Series • How common is this finding in a disease? • Cross-sectional • How common is this disease or condition? • Case-control • What factors are associated with having a disease? • Prospective • How many people will get the disease? What factors predict development? • Randomized trial • If we change something does the outcome change? Tiêu chí suy luận nguyên nhân – hậu (CRITERIA FOR CAUSAL INFERENCE) • • • • • • • • • Experimental evidence Temporality Strength of the association Dose-response relationship Consistency in different populations Specificity: exposure leads to only disease Biologic plausibility Coherence Analogy Nghiên cứu cắt ngang (Cross-sectional study) Nghiên cứu cắt ngang  Cross-sectional = prevalence study  Tất đo lường thực lần  Thiết kế nghiên cứu phù hợp cho mục đích: ― Tần xuất lưu hành (Prevalence)* ― Mơ tả đặc tính phân bố biến số* ― Khảo sát mối liên quan biến số Nghiên cứu cắt ngang  Nghiên cứu cắt ngang (còn gọi nghiên cứu tỷ lệ hành, hay tần suất lưu hành): ― thực tất đo lường thời điểm ― sau suy luận mối quan hệ nguyên nhân & kết biến số (dùng thông tin từ nhiều nguồn khác nhau) để xác lập yếu tố tiên đoán kết Thiết kế nghiên cứu cắt ngang Quần thể Chọn mẫu Mẫu Thiết kế nghiên cứu cắt ngang  Câu hỏi nghiên cứu: Tỉ lệ …?  Mục tiêu nghiên cứu & quần thể tiếp cận  Chọn mẫu  Xác định biến số cần nghiên cứu  Xác định cách đo lường biến số phù hợp Population Sampling Sample Nghiên cứu cắt ngang: Chọn mẫu  Ngẫu nhiên đơn (Simple random) — cá thể có xác suất chọn vào mẫu  Ngẫu nhiên phân tầng (Stratified random) – phân chia tầng, sau chọn mẫu theo tầng  Ngẫu nhiên hệ thống (Systematic random) — thường sử dụng nghiên cứu lâm sàng  Chọn mẫu cụm (Cluster sampling) Nghiên cứu cắt ngang: Chọn mẫu Tỉ lệ hồi đáp  Giảm tối thiểu tỉ lệ không hồi đáp: ― Cỡ mẫu nhỏ gọn giúp tuyển chọn chặt chẽ ― Thu thập số liệu trường hợp không hồi đáp (nếu được) ― Tích cực tuyển chọn phần nhóm khơng hồi đáp Thiết kế Nghiên cứu cắt ngang  Tương tự nghiên cứu đoàn hệ NGOẠI TRỪ điểm tất đo lường thực lần, khơng có theo dõi  Thích hợp cho mục đích: ― mơ tả đặc tính & phân bố biến số ― khảo sát mối liên hệ Việc chọn lựa biến số tiên lượng & kết phụ thuộc vào giả thuyết người nghiên cứu mối liên hệ nhân –quả thiết kế nghiên cứu Điểm mạnh nghiên cứu cắt ngang Không cần chờ xem đối tượng mắc bệnh: thực tương đối nhanh & khơng tốn kém, khơng có vấn đề dấu theo dõi Là thiết kế để xác định tần xuất lưu hành bệnh yếu tố nguy Rất tiện lợi để khảo sát nhiều mối liên hệ nhân lúc Là bước nghiên cứu đoàn hệ thử nghiệm với giá thành thấp (ví du: mức uống rượu bia & nồng độ HDLcholesterol) Điểm yếu nghiên cứu cắt ngang Khó xác lập mối liên hệ nhân - Không thực tế để nghiên cứu bệnh thiết kế thu thập liệu mẫu cá thể từ quần thể chung ― Có thể thực để nghiên cứu bệnh mẫu đối tượng chọn từ quần thể bệnh nhân quần thể chung Giới hạn thông tin cho tiên lượng & diễn tiến bệnh Có thể bị thiên lệch tần xuất lưu hành với tần xuất mắc Nghiên cứu cắt ngang: Phân tích số liệu Association between variables No risk factor No disease Sample Risk factor No disease No risk factor Disease Risk factor Disease Risk factor = predictor variable Ex Age, sex Disease = outcome variable Income, marital status Which variables are predictors ? Habit (smoking) Which are outcomes ? Weight Nghiên cứu cắt ngang: Phân tích số liệu  Prevalence: o Disease D = o Factor A = 𝑎 𝑏 𝑎 𝑎  Association: 𝑎/𝑏 o OR = 𝑐/𝑑 𝑎 𝑏 𝑏 𝑐 = 𝑐 𝑐 𝑑 Disease D + a b c d Factor A + - 𝑑 𝑎𝑑 𝑏𝑐 o Relative Prevalence = RR = 𝑎/ 𝑎 𝑐/ 𝑐 𝑏 𝑑 Sai lệch (Bias)  Bias xảy NC cắt ngang: ―Sai lệch chọn mẫu (Sampling bias) ―Sai lệch đo lường (Measurement bias) ―Sai lệch đối tượng nghiên cứu (Subject bias) ―Sai lệch người thu thập số liệu (Observer bias) ―Sai lệch suy diễn kết (Inferential bias) Ví dụ: Nghiên cứu cắt ngang Báo cáo loạt ca (Case series) Báo cáo loạt ca: Khái niệm  Nhiều ca  Mơ tả nhóm bệnh nhân có đặc điểm (bệnh), chữa trị phương pháp (điều trị)  Nghiên cứu hồi cứu tiến cứu  Các ca bệnh thường chọn liên tiếp (có thể khơng)  Khơng có nhóm chứng  Nghiên cứu loạt ca = mơ tả đặc tính bệnh ― Khơng phân tích khác biệt nhóm bệnh & nhóm khỏe mạnh Báo cáo loạt ca: Kết  Tỉ lệ (phần trăm) dân số nghiên cứu kết cục  Các biến số định lượng: trung bình, độ lệch chuẩn  Những phân nhóm quan trọng: cần trình bày thông tin chi tiết Phân biệt Case series Cohort study  Case series: ― Đối tượng nghiên cứu: có chung đặc điểm = bệnh ― Khơng có nhóm chứng ― Thường hồi cứu ― Mục tiêu: thường tìm đặc điểm bệnh, yếu tố gây bệnh  Cohort study: ― Đối tượng nghiên cứu: có chung đặc điểm = yếu tố phơi nhiễm ― Có thể khơng có nhóm chứng ― Có thể hồi cứu tiến cứu ― Mục tiêu: thường tìm hiểu hậu tiếp xúc yếu tố phơi nhiễm Báo cáo loạt ca: Ưu điểm  Tìm hiểu diễn tiến bệnh yếu tố tiên lượng  Dễ thực mơi trường bệnh viện  Ít tốn  Giúp hình thành giả thuyết Báo cáo loạt ca: Hạn chế  Các ca bệnh khơng mang tính đại diện  Kết cục ngẫu nhiên, khơng phải đặc tính thường có bệnh  Khơng dễ xác định ngun nhân  Khơng có nhóm so sánh Báo cáo loạt ca: Ưu điểm nhược điểm  Xác định vấn đề  Hồi cứu: mức độ có sẵn thơng tin độ lâm sàng  Giúp hình thành “giả thuyết”  Vị trí thấp mức độ chứng xác thơng tin  Nhiều sai lệch xảy Nguy sai lệch chọn lựa  Khơng có nhóm chứng nên khơng có so sánh Ví dụ: Những nghiên cứu loạt ca  Nhiễm ceton acid với đường huyết không cao BN dùng thuốc ức chế kênh SGLT2  Phương pháp hút áp lực âm VAC điều trị loét chân bệnh nhân ĐTĐ  Phẫu thuật mổ hốc mắt giảm áp cho bệnh nhân Graves bị lồi mắt nặng  Những trường hợp ghi nhận COVID-19 Ví dụ: Báo cáo loạt ca (24 Bn COVID-19) Ví dụ: Báo cáo loạt ca (138 Bn COVID-19) Báo cáo ca (Case report)  Mô tả (nghiên cứu quan sát) trường hợp – tượng y học xảy cá nhân (bệnh nhân)  Đơn mơ tả, khơng có nhóm so sánh  Các quan sát tường thuật cần toàn diện, đầy đủ chi tiết Báo cáo ca: Ưu điểm  Dễ thực mơi trường bệnh viện  Ít tốn  Cung cấp thông tin bệnh lý điều trị  Giúp ích truyền đạt “kinh nghiệm lâm sàng”  Giúp hình thành “giả thuyết” Báo cáo ca: Hạn chế  Sai lệch lựa chọn đối tượng nghiên cứu dẫn đến kết luận khó tổng quát hóa  Những kết phát nghiên cứu tình cờ (ngẫu nhiên) đặc điểm bệnh lý?  Yếu tố nguy bệnh nhân có giống với nhóm bệnh nhân khác? Kết luận  Các nghiên cứu Cắt ngang Báo cáo loạt ca nghiên cứu quan sát, có vị trí thấp thực hành y học  Dễ thực hiện, tốn điểm mạnh dạng thiết kế nghiên cứu  Có giá trị khám phá vấn đề sức khỏe mới, khởi đầu hình thành giả thuyết nghiên cứu quan trọng sau Trân trọng cám ơn Quí vị! ... Prospective Studies Case- control Studies Cross-sectional Studies Case series Ecologic Studies Các thiết kế câu hỏi nghiên cứu • Ecologic • What explains differences between groups? • Case Series • How... chuẩn  Những phân nhóm quan trọng: cần trình bày thơng tin chi tiết Phân biệt Case series Cohort study  Case series: ― Đối tượng nghiên cứu: có chung đặc điểm = bệnh ― Khơng có nhóm chứng ―... nhiên đơn (Simple random) — cá thể có xác suất chọn vào mẫu  Ngẫu nhiên phân tầng (Stratified random) – phân chia tầng, sau chọn mẫu theo tầng  Ngẫu nhiên hệ thống (Systematic random) — thường