CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Giới thiệu mơ hình nghiên cứu
3.1.1 Mơ hình hồi qui tuyến tính (OLS)
Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS: Ordinary Least Squares) được nhà toán học người Đức Carl Friedrich Gauss đưa ra đầu tiên. Đây là phương pháp được dùng phổ biến nhất trong kinh tế lượng để ước lượng các mơ hình tuy nhiên mơ hình này phải đáp ứng sáu giả thiết nhằm đưa ra “Ước lượng không chệch tuyến tính tốt nhất ( Best Linear Unbiased Estimator - BLUE)”.
Nghiên cứu này dùng mơ hình hồi qui OLS “để nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến phụ thuộc” (là các thang điểm CLCS của người bệnh) vào một hay nhiều biến độc lập (là các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn phương pháp lọc thận gồm Đặc điểm thơng tin chung và Đặc điểm chi phí của người bệnh) từ đó ước lượng các hệ số của mơ hình.
Mơ hình OLS được dùng rất thường xuyên trong các nghiên cứu lâm sàng cũng như cận lâm sàng nhằm xác định rõ công dụng của thuốc mới trong điều trị, như nghiên cứu kinh điển Pimpinella (2004) đã đưa ra nhằm “đánh giá tác động của Atorvastatin trên thận ở người bệnh Đái tháo đường” hay một nghiên cứu gần đây của Châu Ngọc Hoa (2014) được thực hiện ở Bệnh viện Chợ Rẫy để tìm hiểu các yếu tố tác động đến CLCS của người bệnh Tăng Huyết Áp.
Nghiên cứu hướng đến mơ hình PSM để tìm hiểu sự khác biệt của việc sử dụng phương pháp TPPM thông qua sự chênh lệch trong kết quả giữa nhóm lựa chọn TPPM và nhóm lựa chọn CTNT. Ở đây đặc điểm tương đồng giữa hai nhóm người bệnh là có cùng giai đoạn cuối của STM. Từ các đặc điểm của 2 nhóm đối tượng chúng ta sử dụng mô hình Logit để ước tính điểm xu hướng cho các đối tượng, từ đó hình thành mẫu so khớp để tính tốn hiệu quả điều trị trung bình của phương pháp điều trị. Đây chính là nguyên tắc tính toán của phương pháp điểm xu hướng PSM.
Một trong các nghiên cứu được biết đến nhiều nhất trong việc sử dụng PSM vào lĩnh vực sức khỏe có thể kể đến nghiên cứu của Cattaneo (2010) thực hiện để tìm hiểu tác động của việc hút thuốc lá ở thai phụ đến cân nặng của trẻ sau sinh dựa trên các đặc điểm của thai phụ như: tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hơn nhân; hay như nghiên cứu của Staff và cộng sự (2008) đã dùng PSM để đánh giá sự ảnh hưởng của việc sử dụng rượu ở tuổi vị thành niên đến thành tích học tập của đối tượng”.