Phân tích mối liên quan giữa một số yếu tố thời tiết và bệnh tiêu chảy tại tỉnh Hà Tĩnh giai đoạn 1992 - 2015
2.2.1. Đối tượng nghiên cứu
- Báo cáo ca bệnh tiêu chảy/100.000 dân/tháng trong 24 năm của tỉnh Hà Tĩnh giai đoạn 1992– 2015. Số liệu báo cáo được thu thập từ niên giám thống kê bệnh truyền nhiễm được Bộ Y tế tổng hợp hàng năm. Số liệu được thu thập từ khi tỉnh Hà Tĩnh được tách ra từ tỉnh Nghệ Tĩnh (năm 1992). Sau đó được làm sạch và đối chiếu với số liệu hệ thống báo cáo bệnh truyền nhiễm khu vực phía Bắc do Viện Vệ sinh dịch tễ Trung ương tổng hợp.
- Cơ sở dữ liệu về thời tiết tại Trung tâm tư liệu Khí tượng Thủy văn Trung ương giai đoạn 1992 – 2015 là nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm, số giờ nắng trung bình tháng
- Cơ sở dữ liệu về nhiệt độ mặt nước biển (SST) giai đoạn 1992 - 2015 4 khu vực là NINO1+2, NINO3, NINO4 và NINO 3.4 trung bình tháng
2.2.2. Phương pháp
Sử dụng phương pháp phân tích chuỗi thời gian, để xác định mối liên quan giữa bệnh tiêu chảy và một số yếu tố thời tiết sử dụng phương pháp hồi
quy Poison có kiểm soát yếu tố mùa và xu hướng bằng Hàm chức năng thời gian [24].
2.2.3. Thu thập số liệu
- Số liệu bệnh tiêu chảy tháng được thu thập dựa trên niên giám thống kê bệnh truyền nhiễm giai đoạn 1992 – 2015 được Bộ Y tế xuất bản hàng năm
- Số liệu thời tiết theo tháng giai đoạn 1992 – 2015 thu thập từ báo cáo quan trắc được lưu trữ tại Trung tâm Khí tượng thủy văn quốc gia được tổng hợp hàng năm
- Cơ sở dữ liệu về nhiệt độ mặt nước biển: Nhiệt độ mặt nước biển (SST) được coi là phản ánh cơ bản nhất cho hiện tượng ENSO, trong đó những thay đổi của nhiệt độ ở nửa phần phía đông và trung tâm của Thái Bình Dương xích đạo là tiêu biểu. Để đặc trưng cho diễn biến của SST trên khu vực Thái Bình Dương xích đạo đáp ứng yêu cầu nghiên cứu trên, người ta đã chọn ra 4 khu vực điển hình là NINO1+2, NINO3, NINO4 và NINO 3.4 (WMO- 1999) được thu thập từ Trung tâm quốc gia dự báo môi trường Mỹ (NCEP) và Trung tâm quốc gia nghiên cứu khí quyển Mỹ (NCAR) [94].
2.2.4. Quản lý và phân tích số liệu
- Quản lý số liệu: Các số liệu được quản lý bằng phần mềm excel theo
định dạng chuỗi thời gian phù hợp với mục tiêu phân tích được định dạng theo tháng (năm) sắp xếp bắt đầu từ tháng 1 năm 1992 đến tháng 12 năm 2015. Số liệu của biến phụ thuộc và biến độc lập được sắp xếp theo cột tương ứng với chuỗi thời gian thu thập. Sử dụng phần mềm Stata 14.2 để định dạng số liệu từ dạng chữ thành dữ liệu chuỗi thời gian với đơn vị thời gian là tháng và khoảng cách giữa các đơn vị là 1 tháng. Tạo các biến trễ 1,2,3 và 4 tháng cho từng biến độc lập (giá trị thời tiết tháng trước) so với biến phụ thuộc của tháng hiện tại để phân tích tác động trễ của các yếu tố thời tiết đến số ca bệnh tiêu chảy [148].
-Phân tích số liệu: Phân tích mô tả bằng phương pháp phân tích chuỗi
thời gian bằng xu hướng, tính mùa và các giá trị trung bình, độ lệch chuẩn. Để chứng minh sự ảnh hưởng của thời tiết đến bệnh tiêu chảy chúng tôi sử dụng hồi quy Poisson với biến đầu ra là số ca bệnh tiêu chảy/tháng/100.000 dân. Phân tích đơn biến và đa biến, xác định mối liên quan qua chỉ số nguy cơ (RR) kết hợp mô hình bước trễ của biến độc lập với biến phụ thuộc là chuỗi số liệu bệnh tiêu chảy và biến độc lập là các yếu tố thời tiết bằng phần mềm Stata 14.2 (Stata Corp USA) như sau: [24]
Mô tả xu hướng, tính mùa của bệnh tiêu chảy và các yếu tố thời tiết bằng phân tích chuỗi thời gian theo biểu đồ năm, tháng.
Để tìm hiểu mối liên quan, áp dụng phương pháp hồi quy Poison có kiểm soát mùa vụ và tính xu hướng của chuỗi số liệu bằng Hàm chức năng thời gian .
Thiết lập mô hình tác động trễ (Tlag) của các yếu tố thời tiết đến số ca bệnh tiêu chảy tại thời điểm hiện (T0), mô hình phân phối bước trễ thời gian để xác định tác động của yếu tố thời tiết trước 1, 2, 3 và 4 tháng đến số lượng ca bệnh tiêu chảy hiện tại bằng phần mềm Stata 14.2 [97].
Xác định mối liên quan bằng chỉ số nguy cơ (RR), nếu RR > 1 là có tương quan thuận, RR < 1 là có tương quan nghịch và RR = 1 là không có mối tương quan với mức ý nghĩa p < 0,05, CI95%.
- Nhóm chỉ số nghiên cứu:
+ Số mắc bệnh tiêu chảy tháng/100.000 dân trong 24 năm giai đoạn 1992 - 2015 tại Hà Tĩnh
+ Nhiệt độ: bao gồm nhiệt độ trung bình tháng (Ttb), nhiệt độ tối thấp trung bình tháng (Tmin) và nhiệt độ tối cao trung bình tháng (Tmax)
+ Độ ẩm tuyệt đối trung bình/tháng (AH) + Tổng số giờ nắng/tháng (SH)
+ Nhiệt độ mặt nước biển (SST) 4 khu vực là NINO1+2 (SSTnino1+2,), NINO3 (SSTnino3), NINO4 (SSTnino4) và NINO 3.4 (SSTnino3.4)
2.2.5. Khắc phục sai số
- Số liệu được thu thập từ nguồn số liệu chính thống đã được các cơ quan chuyên môn kiểm đinh, điều chỉnh và được xuất bản.
- Trong quá trình phân tích, do các yếu tố khí hậu có tương quan chặt chẽ với nhau do đó mô hình phân tích chỉ 1 yếu tố tác động hoặc nhiều yếu tố nhưng tương quan yếu với nhau (hệ số tương quan r < 0,4). Mặt khác yếu tố SST là yếu tố trực tiếp làm thay đổi các yếu tố khi hậu tại khu vực nghiên cứu do đó chúng tôi phân tích riêng thành các mô hình liên quan đến yếu tố khí hậu và yếu tố nhiệt độ mặt nước biển và nhóm biến số khí hậu khu vực nghiên cứu. Mặt khác bệnh tiêu chảy còn bị ảnh hưởng đến sự phát sinh của tác nhân gây bệnh, điều kiện kinh tế, xã hội và hành vi cá nhân do đó trong phân tích chúng tôi coi các giá trị này biến đổi theo hằng số và không ảnh hưởng bởi yếu tố khí hậu.