CHƯƠNG I: TỔNG QUA TÀI LIỆU
CHƯƠNG 2: ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.8. Phân tích số liệu
2.8.1. Xử lý và phân tích số liệu
Số liệu thu thập được rà soát, làm sạch và nhập phần mềm Epidata 3.0. Số liệu đánh giá trước và sau can thiệp được nhập riêng biệt sau đó được kết nối với nhau để phục vụ quá trình phân tích trước sau can thiệp.
Tạo một số biến tổng hợp trước khi tiến hành phân tích:
- Biến tổng hợp kiến thức: Để đánh giá kiến thức chung về phòng lây nhiễm HPV, biến kiến thức chung là biến tổng hợp được tạo ra dựa trên các câu hỏi từ B2-B8;
B9-B14 và B18 với các trọng số theo kết quả thảo luận thống nhất của 05 chuyên gia. Bảng chấm điểm kiến thức được trình bày chi tiết trong Phụ lục 3. Kiến thức phòng nhiễm HPV được nhóm thành 8 biến: Đối tượng có nguy cơ nhiễm HPV;
Đường lây truyền; Yếu tố làm tăng nguy cơ nhiễm; Cách hạn chế lây nhiễm; Triệu chứng của người nhiễm; Hậu quả khi bị nhiễm, Khả năng điều trị cho người bị
Luận án Y tế cộng đồng
nhiễm HPV và kiến thức về vắc xin HPV. Điểm kiến thức chung của đối tượng nghiên cứu tiếp tục được chia thành 3 nhóm:
Nhóm 1: Điểm kiến thức chung = 0
Nhóm 2: Điểm kiến thức chung từ 0,5 đến trung vị (12,5), sau khi đã loại bỏ những điểm 0.
Nhóm 3: Điểm kiến thức chung lớn hơn hoặc bằng 12,5 - Biến tổng hợp thái độ:
Nghiên cứu sử dụng thang đo thái độ Likert 5 điểm, trong nghiên cứu này có 9 quan điểm được sử dụng để đo lường thái độ của ĐTNC về phòng nhiễm HPV (từ C1-C9). Sau khi thu thập số liệu TCT, phần câu hỏi về thái độ, được tiến hành kiểm định tính giá trị về mặt nội dung bằng cách xin ý kiến của 3 chuyên gia trong lĩnh vực, kết hợp với thảo luận nhóm 8 phụ nữ tại mỗi địa điểm nghiên cứu. Tính giá trị về mặt cấu trúc được đánh giá thông qua phân tích nhân tố khám phá (EFA) để chọn ra các câu hỏi phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, với hệ số tương quan tốt (0,59-0,85) [10]. Bên cạnh đó, cũng tiến hành kiểm chứng độ tin cậy (độ nhất quán bên trong) của thang đo thông qua hệ số Cronbach’Alpha và kết quả ở mức chấp nhận được (hệ số Cronbach’Alpha của từng nhân tố là 0,75 và của cả thang đo là 0,61) [92]. Đã chọn ra được 7 câu phù hợp để đo lường thái độ (từ câu C3 –C9), 7 câu này được đưa vào phân tích số liệu, trong đó có 02 quan điểm tiêu cực (C5,6) và 05 quan điểm tích cực (C3,4,7,8,9). Mỗi quan điểm sẽ có 5 mức độ đánh giá: 1- rất không đồng ý, 2-không đồng ý, 3-bình thường/phân vân, 4-đồng ý và 5-rất đồng ý. Bảy câu được đưa vào phân tích phân thành 2 nhóm:
1) Thái độ về hành vi phòng lây nhiễm HPV: Câu C1, C2, C5, C6, C7 2) Thái độ đối với người nhiễm HPV: Câu C3 và C4
Khi phân tích, tiến hành chuyển đáp án của các câu C3, C4 là những câu có thái độ tiêu cực thành câu có thái độ tích cực (5 chuyển thành 1, 4 chuyển thành 2).
Tổng điểm của 7 câu sẽ là điểm thái độ chung của ĐTNC. Như vậy, đối tượng có thể có điểm thái độ phòng nhiễm HPV tối thiểu là 7 và tối đa là 35 điểm. SCT phiếu phỏng vấn chỉ còn 7 câu đã được chọn.
Luận án Y tế cộng đồng
- Biến dự định hành vi và hành vi: Dự định khám sàng lọc UTCTC; Dự định tiêm vắc xin cho con gái/cháu gái và 4 hành vi được đưa vào phân tích riêng biệt đó gồm: Sử dụng BCS khi QHTD; Số người QHTD trong 12 tháng qua; Khám sàng lọc UTCTC; tiêm vắc xin HPV.
Phần mềm SPSS 22 được sử dụng để phân tích số liệu bao gồm:
Thống kê mô tả: Mô tả các giá trị tần số, tỷ lệ và các biểu đồ để trình bày đặc điểm của đối tượng nghiên cứu tại 2 địa bàn cũng như các kết quả về tỷ lệ kiến thức, thái độ và các thực hành phòng ngừa lây nhiễm HPV.
Thống kê phân tích: So sánh các đặc điểm chung của các mẫu nghiên cứu trước và sau can thiệp. Phân tích hai biến cũng được sử dụng để đánh giá các mối liên quan đến kiến thức, thái độ và thực hành để tìm hiểu các yếu tố cần quan tâm khi xây dựng chiến lược can thiệp. Ngoài ra, phân tích hồi quy đa biến để xác định các mối liên quan này.
2.8.2.Đánh giá hiệu quả can thiệp
Kết quả của can thiệp được đánh giá thông qua phân tích DID (difference-in- differences) [63], [70], [77], [117]. DID thường được sử dụng trong các thiết kế bán can thiệp/phỏng thực nghiệm (quasi-experimental design) trong đó các số liệu được thu thập theo chiều dọc trong nhóm can thiệp và nhóm chứng. DID thường được sử dụng để ước tính tác động của một can thiệp bằng cách so sánh những thay đổi về kết quả theo thời gian giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng (Hình 2.2).
DID là một kỹ thuật phân tích hữu ích để sử dụng khi nghiên cứu can thiệp không thể thực hiện ngẫu nhiên hóa ở mức cá nhân. DID có thể áp dụng đối với số liệu trước/sau can thiệp, chẳng hạn như số liệu thuần tập (cohort) hoặc panel (ở cấp độ cá nhân theo thời gian) hoặc số liệu của các nghiên cứu cắt ngang lặp lại (repeated cross-sectional data) (cấp độ cá nhân hoặc cấp độ nhóm, ví dụ nhóm can thiệp và nhóm chứng). Nghiên cứu này là nghiên cứu bán can thiệp và nhóm can thiệp và nhóm chứng được đo lường qua 2 giai đoạn khác nhau (qua 2 nghiên cứu cắt ngang khác nhau) nên có thể áp dụng được phương pháp phân tích này.
Luận án Y tế cộng đồng
Cách tiếp cận này loại bỏ những sai số trong so sánh ở giai đoạn sau can thiệp giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng mà sự khác biệt giữa 2 nhóm này có thể là kết quả của sự khác biệt về bản chất giữa 2 nhóm, cũng như loại bỏ các sai lệch trong so sánh theo thời gian trong nhóm can thiệp mà các thay đổi ở nhóm can thiệp có thể là kết quả của các nguyên nhân khác (mà không phải là do can thiệp).
Hình 2. 2. Minh họa ý nghĩa của phân tích DID
Ghi chú: Đường màu xanh: nhóm chứng, Đường màu đỏ: nhóm can thiệp Phân tích DID đòi hỏi các giả định sau đây:
- Việc phân nhóm can thiệp và nhóm chứng không phụ thuộc vào kiến thức, thái độ và hành vi của các đối tượng nghiên cứu ở thời điểm trước can thiệp. Theo thông tin ở Bảng 1.1 về 2 địa bàn can thiệp và chứng, nghiên cứu này đảm bảo việc chọn xã can thiệp và xã chứng đáp ứng giả định này.
- Chiều hướng của sự khác biệt (nếu có) ở nhóm can thiệp và nhóm chứng theo thời gian là như nhau giữa 2 nhóm can thiệp và nhóm chứng. Đây là giả định quan trọng nhất khi sử dụng phân tích DID. Giả định này đòi hỏi rằng trong trường hợp không có can thiệp, thì sự khác biệt về kiến thức, thái độ và thực hành (nếu có) giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng là không thay đổi theo thời gian. Không có kiểm định thống kê nào để xác nhận giả định này, tuy nhiên giả định này có thể quan sát được nếu nghiên cứu thực hiện được nhiều quan sát cắt ngang trong suốt quá trình,
Luận án Y tế cộng đồng
hoặc khoảng thời gian từ khi bắt đầu đến khi kết thúc nghiên cứu ngắn cũng giúp bảo đảm cho giả định này. Trong nghiên cứu này, thời gian can thiệp là 1 năm nên có thể thỏa mãn giả định này.
- Các thành phần/cấu trúc của quần thể nghiên cứu ở 2 nhóm can thiệp và nhóm chứng trước và sau can thiệp là ổn định. Như đã trình bày ở trên, thời gian can thiệp là 1 năm và hai xã không có biến động lớn về dân số trong suốt thời gian nghiên cứu nên giả định về cấu trúc của quần thể ở 2 nhóm là không thay đổi.
Khi đó, phân tích DID được thực hiện thông qua mô hình hồi quy sau:
Logit(y)=β0+β1*[Thời gian] +β2*[Can thiệp]+ β3*[Thời gian *Can thiệp] + β4*[biến độc lập khác]+ε
Trong đó:
- β0 là hằng số của mô hình hồi quy
- β1 là hệ số hồi quy của biến “thời gian”. Biến “thời gian” là biến gồm có hai giá trị: 0 - trước can thiệp và 1 - sau can thiệp. Hệ số hồi quy β1 là sự thay đổi trung bình trước và sau can thiệp ở nhóm chứng. Hệ số này thể hiện sự thay đổi thuần túy của biến kết quả (trong nghiên cứu này là kiến thức, thái độ và hành vi của đối tượng nghiên cứu) trước và sau nghiên cứu khi không có can thiệp.
- β2 là hệ số hồi quy của biến “can thiệp”. Biến “can thiệp” là biến gồm có hai giá trị: 0 – nhóm chứng và 1 – nhóm can thiệp. Hệ số hồi quy β2 là sự khác biệt trung bình ước tính của biến kết quả (trong nghiên cứu này là kiến thức, thái độ và thực hành của đối tượng nghiên cứu) giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng trước khi can thiệp. Hệ số này chính là sự khác biệt cơ bản (baseline) giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng trước can thiệp.
- β3 là hệ số hồi quy của biến tương tác giữa “thời gian” và “can thiệp”. Đây chính là sự khác biệt mà nghiên cứu trong các sự khác biệt (difference in differences) đang mong muốn ước tính. Hệ số hồi quy β3 cho biết liệu sự thay đổi trung bình của biến kết quả (trong nghiên cứu này là kiến thức, thái độ và hành vi của đối tượng nghiên cứu) trước và sau can thiệp là có khác nhau giữa 2 nhóm.
Minh họa ý nghĩa của các hệ số hồi quy được thể hiện ở hình sau.
Luận án Y tế cộng đồng
Hình 2.3. Minh họa các hệ số hồi quy trong mô hình phân tích DID Ghi chú: Đường màu xanh: nhóm chứng, Đường màu đỏ: nhóm can thiệp Phân tích DID cho thấy hiệu quả của can thiệp khi 3 thông tin sau được thỏa mãn:
- Kiểm định hệ số hồi quy β3 có ý nghĩa, - Giá trị tổng β1 + β3 khác 0,
- Kiểm định F của mô hình có ý nghĩa.