Bài giảng dịch tễ học thú y part 3

Chia sẻ: Safskj Aksjd | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:16

Thêm vào BST

Báo xấu

248
lượt xem 48
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tham khảo tài liệu 'bài giảng dịch tễ học thú y part 3', khoa học tự nhiên, nông - lâm phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng dịch tễ học thú y part 3

7. S nhi m (infection) • Là tác nhân truy n nhi m có kh năng xâm nh p, phát tri n và nhân lên trong cơ th đ ng v t s ng. 8. S ô nhi m (contamination) • Là s có m t c a các tác nhân gây nhi m trong môi trư ng v i m t s lư ng vư t quá ch tiêu cho phép. 9. Tính cư ng đ c (virulence) • Là kh năng c a m t tác nhân có th gây b nh n ng cho đ ng v t. VII. THU T NG Đ I V I B NH KHÔNG TRUY N NHI M 1. Giai đo n c m ng • Là th i gian t lúc phơi nhi m v i tác nhân đ n khi xu t hi n b nh (gi ng như th i th i kỳ nung b nh trong b nh truy n nhi m) 2. S ô nhi m • Là s có m t c a các ch t đ c, các khí th i có h i cho s c kho c a con ngư i và đ ng v t v i m t s lư ng vư t quá các ch tiêu cho phép trong m t môi trư ng ngo i c nh nh t đ nh. CHƯƠNG 3 CÁC THÔNG S ĐO LƯ NG D CH T H C 33
I. KHÁI NI M V S LI U VÀ B NG S LI U 1. S li u (d ki n) • S li u là nh ng thông tin thu đư c trong quá trình đi u tra, giám sát d ch t dư i d ng các bi n s đơn l . S li u thư ng dùng là s li u có tính ch t đ nh tính và s li u có tính ch t đ nh lư ng. S li u có tính ch t đ nh tính thư ng tr l i cho câu h i có hay không? Dương tính hay âm tính? (Ví d : Tên gia súc ho c s hi u (n u có), đ a phương nghiên c u, gi ng, loài, tu i, tính bi t, đ c đi m riêng khác, xét nghi m huy t thanh: âm tính hay dương tính). S li u có tính ch t đ nh lư ng chia làm hai lo i: S li u đ nh lư ng theo kho ng th i gian: tr ng lư ng s a/năm; vacxin tiêm m y l n/năm; kh i lư ng tăng trung bình/tháng; s ca b nh/năm, s ca b nh/tháng; s đ ng v t ch t/năm, s đ ng v t ch t/tháng… S li u đ nh lư ng theo kho ng cách th t : giá tr c a kho ng cách này có tính n i ti p và đư c đ nh lư ng theo quy ư c c a ngư i nghiên c u. Ví d : ng v i cách đánh giá th tr ng gia súc béo, t t, trung bình, g y, x u… ta có các s quy ư c sau: 1, 2, 3, 4, 5… (Gi a các s này không có b t kỳ m t s trung gian hay m t s l nào khác như 1,5; 2,7…) 2. B ng s li u (b ng d ki n ) • Các bi n s đơn l đi u tra thu th p đư c, s đư c t p h p thành b ng s li u hay m c l c (có th coi đây là cơ s c a d li u hay ngân hàng s li u). T p h p c a các s li u thư ng đư c s p x p theo h th ng mô hình 2 chi u tên c a các bi n s đư c x p theo chi u ngang còn các s li u thu đư c x p theo chi u d c. • Thông thư ng các b ng s li u s đư c s p x p theo nh ng chuyên đ , khi c n có th tra c u d dàng. Có th dùng máy tính đ lưu tr ho c s p x p s li u, n u không có máy tính thì dùng tay đ ghi chép, t ng h p, lưu tr , s p x p s li u. 34
• Do các s li u thu đư c là nh ng thông tin r t c n thi t trong b t kỳ nghiên c u nào nên c u trúc c a các b ng s li u ph i khoa h c, có h th ng. Đây là cơ s đ tra c u, tích lu , phân tích, trao đ i thông tin và giúp ph c h i s li u khi c n thi t m t cách thu n l i nh t. • Tóm l i ph i xây d ng đư c m t cơ s d li u cho th t c n th n, chi ti t và d dàng x lý khi c n thi t (s li u không bi t s p x p và x p không đúng ch coi như s li u đó đã ch t ho c b m t). 3. Phương pháp thu th p s li u • Khi thu th p s li u trong b t kỳ chương trình đi u tra s c kho và d ch b nh đ ng v t… ta c n chú ý đ n các v n đ sau: V n đ nghiên c u: xác đ nh v n đ nghiên c u thu c lĩnh v c nào t đó thu th p s li u thu c lĩnh v c đó. Thu th p s li u: b ng cách đi u tra, quan sát, th ng kê, thu th p các s li u có liên quan đ n v n đ c n nghiên c u Phương pháp thu th p s li u: có th t đi u tra (ch đ ng), ho c d a trên các tài li u lưu tr ho c do ngư i khác cung c p (b đ ng). Ngu n g c s li u: có th thu th p qua các tài li u lưu tr , báo cáo ngày, quý, năm, qua tài li u lưu tr c a các C c, V , Vi n, Trư ng, Trung tâm… cũng có th t mình đi u tra các v n đ c n quan tâm. Phân tích s li u: d a trên các s li u thu th p đư c, ti n hành phân tích, mô t r i so sánh v i các s li u bình thư ng khi chưa có d ch x y ra. Có th bi u di n b ng cách v đ th , đánh d u lên b n đ d ch t , đánh giá v n đ d ch b nh mc đ nào, tính ch t lưu hành c a b nh. 35
Các bi n pháp x lý: đ xu t các bi n pháp x lý tuỳ thu c tính ch t và tình hình d ch b nh. L a ch n bi n pháp: nh n đ nh, đánh giá, rút ra k t lu n v các bi n pháp đã gi i quy t là đư c hay không đư c, ch p nh n hay không ch p nh n. Tuy nhiên, dù đư c hay chưa, ch p nh n hay không cũng đ u ph i đư c ki m tra l i t đ u. H th ng s p x p s li u: s p x p l i các s li u thu th p đư c theo t ng chuyên đ nghiên c u riêng ho c đánh s , theo thư m c đ khi c n s d ng có th tra c u d dàng, thu n l i. 4. Trao đ i d li u • Gi a nh ng ngư i làm công tác chuyên môn, gi a các trung tâm nghiên c u có th trao đ i d li u: Trao đ i các báo cáo, thông tin v lĩnh v c chuyên môn… Gi i thi u các k t qu nghiên c u trên sách báo, t p chí, Internet Thu nh n các thông tin qua máy tính có n i m ng gi a nh ng ngư i nghiên c u, các phòng ban, Trung tâm, C c, V , Vi n, Trư ng, đ a phương, gi a các qu c gia v các v n đ cùng quan tâm. II. KHÁI NI M V T S , T L , T SU T • Thông s đo lư ng v b nh là công vi c đ u tiên, b t bu c cho b t kỳ m t nghiên c u d ch t hc nào, đơn gi n nh t là đ m s m c b nh, s ch t. • Nhưng trong nghiên c u d ch t h c ta còn ph i bi t c kích thư c c a qu n th mà b nh x y ra, kho ng th i gian b nh x y ra m i có th có nh ng so sánh và đánh giá xác th c v d ch b nh. • Ta thư ng bi u di n các khái ni m th ng kê này dư i d ng nh ng t s,t l,t xu t. Chúng có nh ng đi m chung, nhưng cũng có nh ng khác bi t quan tr ng khi s d ng trong d ch t h c. 36
1. T s (Ratio) • T s là m t bi u hi n c a m i quan h gi a 2 đ i lư ng, m t t s có d ng: a/b hay (a/b) x k Trong đó t s a là m t s s ki n nào đó, đ i lư ng a không nh t thi t là m t ph n c a đ i lư ng b t o ra m u c a t s . Còn m u s b là m t s s ki n đ m đư c trong th i đi m t ho c trong m t kho ng th i gian t1 – t2. H s k có th là 1, 10, 100, 1000… • Không có m t quy t c chính th c nào đ so sánh 2 đ i lư ng trong thành ph n c a t s . Ngư i ta thư ng s d ng các t s trong d ch t h c đ so sánh các t l . Thí d : trong m t m u nghiên c u v đ i gia súc, trong đó có 600 trâu, 300 bò. T s trâu/bò là 2 ho c bò/trâu là 0,5 ho c 1/2, c 2 t s này h s k đ u b ng 1. 2. T l (Proportion) • T l là m t phân s nói lên s bi n đ i c a m t đ i lư ng này (ghi t s ) so v i s thay đ i c a m t đ i lư ng khác (ghi m u s ). Đ i lư ng ghi m u s này thư ng dùng là đơn v th i gian, nên có s quan h ch t ch gi a t s và m u s . • T l là m t d ng đ c bi t c a t s , mà s ki n đư c nêu đ u x y ra trong m t kho ng th i gian xác đ nh, trong đó s đo c a t s là m t b ph n camus,c hai đ i lư ng này đ u đư c đo đ ng th i. 37
• M t t l có d ng: {a/(a+b)}x100 • Trong đó: a là t n s xu t hi n s ki n, hi n tư ng c n quan tâm, thí d : s con nhi m, m c b nh, ch t… b là t n s không xu t hi n s ki n, hi n tư ng c n quan tâm trong qu n th x y ra s ki n, hi n tư ng đó, thí d : s con không nhi m, không m c b nh, s con kho … • M t t l nói chung đ u đư c bi u th b ng ph n trăm, thư ng dùng đ đánh giá nh ng hi n tư ng r i ro. • Đơn v đánh giá c a b t kỳ t l nào là th i gian, đư c tính b ng đơn v thích h p nh t: ngày, tu n, tháng, quý, năm VD: t l l n m c b nh THT trong tháng 12 c a tr i l n khoa CNTY, đư c tính b ng s con m c b nh trong tháng (25 con)/t ng s l n c a tr i có trong tháng 12 (1000 con): 25/1000) x 100 = 2,5%. 3. T su t (Rate) • T su t là s đo xác su t xu t hi n m t hi n tư ng x y ra trong m t đơn v th i gian. Đư c bi u th đơn gi n b ng cách l y s n chia cho s kia dư i d ng m t phân s , mà không có m t liên h gì đ c bi t gi a t s và m u s . • T s và m u s có th là hai đ i lư ng khác nhau (đơn v khác nhau) ho c là cùng m t hi n tư ng, nhưng nh ng qu n th khác nhau, th i gian khác nhau, không gian khác nhau. S đo c a m u s không bao g m s đo c a t s . 38
• T su t đư c bi u th dư i d ng: (a/b) x k • Trong đó: T s a c a t su t: là t n s xu t hi n s ki n, hi n tư ng A (nhi m, m, b nh, ch t) m t qu n th x y ra trong m t kho ng th i gian t1 – t2. Mus b là t n s xu t hi n c a s ki n, hi n tư ng B, trong th i gian đó, qu n th đó. b là t n s xu t hi n s ki n A nhưng m t th i gian khác, qu n th khác. Đ i lư ng m u s này (b) thư ng khó ư c lư ng đư c chính xác. • H ng s k là m t lu th a c a 10, nó ph thu c vào kích thư c tương đ i c a các đ i lư ng a và b. Ch n h ng s k sao cho t su t ch có 1 đ n 2 ch s đ ng trư c d u ph y đ d dàng khi đ c t l . • Chú ý: tính t su t trong d ch t h c là đ so sánh cùng m t hi n tư ng 2 qu n th khác nhau, 2 th i gian khác nhau, 2 khu v c khác nhau, 2 hi n tư ng khác nhau cùng m t qu n th , cùng m t th i gian và ngư c l i • VD: trong m t tr i l n có 500 con, sau b a ăn trưa kho ng 5 ti ng có 50 l n b tiêu ch y, trong đó có 32 l n con và 18 l n hâu b , ta có th tính: T l l n trong tr i b tiêu ch y sau khi ăn: (50/500)x100 = 10% T su t m c b nh c a l n sau khi ăn là: (50/450)x100 = 11,11% = 0,1111 T l l n con trong tr i b tiêu ch y so v i t ng s l n b tiêu ch y sau khi ăn là: (32/50)x100 = 64% T l l n h u b b tiêu ch y/t ng s l n b tiêu ch y sau khi ăn là: (18/50)x100 = 36% T xu t gi a t l l n con b tiêu ch y/t l l n h u b b tiêu ch y là: (64%/36%)x100 = (32/18)x100 = 177,78% = 1,7778 39
4. Đ c đi m t s c at l • Trong m t s trư ng h p có hơn m t l n s ki n x y ra trên cùng m t đ i tư ng đ ng v t trong th i gian nghiên c u theo dõi, đi u này s d n t i 2 th t l đ i v i cùng m t lo i s ki n. • VD: Đ ng v t có th b tái nhi m nhi u l n đ i v i m t b nh nào đó trong th i gian nghiên c u kéo dài, ta có th tính đu c 2 lo i t l sau: S đ ng v t m c b nh T l 1= x 100 T ng s đ ng s đ ng v t có nguy cơ m c b nh • T l này cho bi t xác su t c a b t kỳ đ ng v t nào trong qu n th có nguy cơ s có th b m c b nh trong th i gian nghiên c u. S l n đ ng v t b m c b nh T l 2= x 100 T ng s đ ng v t có nguy cơ m c b nh • T l này ư c tính s l n đ ng v t có th b m c b nh trong qu n th có nguy cơ trong th i gian nghiên c u. • Chú ý: C 2 t l này đ u đư c tính cùng trong m t th i gian nghiên c u, khi có s s ki n khác nhau như trên thì trong c hai trư ng h p t s ph i đư c xác đ nh rõ ràng. • Khi không có s khác bi t thì t s thư ng đư c tính là s đ ng v t m c b nh và t l m c b nh là bi u th xác su t đ i v i m t đ i tư ng đ ng v t. 40
5. Đ c đi m m u s c a t l • M u s c a t l (nhi m, m c, ch t…) là t ng s các cá th có trong qu n th đư c đ m m t cách chính xác trong th i gian nghiên c u. • Tuy nhiên, vì s m c và s ch t ph i ph kín trong th i gian nghiên c u nên t ng s đ ng v t trong qu n th có th có nh ng thay đ i, nh t là trong kho ng th i gian nghiên c u dài. • Nên khi tính m u s cách đơn gi n nh t là l y t ng s đ ng v t trong qu n th vào th i đi m gi a c a th i kỳ nghiên c u ho c l y s trung bình c ng c a các đ t bi n đ ng trong th i kỳ nghiên c u. III. CÁC THÔNG S ĐO LƯ NG D CH T H C • Đo lư ng b nh t t c a đ ng v t là h t s c c n thi t và quan tr ng, mu n v y ngư i làm công tác d ch t ph i hi u và n m đư c nh ng s vi c, nh ng hi n tư ng đã x y ra trong qu n th . • Trên cơ s nh ng thông tin, s li u thu th p đư c trong quá trình đi u tra, giám sát d ch b nh có th thi t l p đư c các thông s đo lư ng v d ch t . Cũng trên cơ s các thông s đo lư ng này có th khái quát đư c: tính ch t c a d ch, kh năng ki m soát, đ ra chi n lư c phòng ch ng b nh phù h p. 1. S m c b nh và t l m c b nh • S m c b nh: là s hi n m c c a m t b nh nh t đ nh nào đó, bao g m t t c các cá th đang có b nh đó mà ta có th đ m đư c trong m t qu n th m t th i đi m nh t đ nh ho c trong kho ng th i gian nh t đ nh. • T l m c (phát) b nh: là cơ s n n móng c a đi u tra d ch t h c, nó đánh giá s r i ro bình quân tr thành m t ca b nh hay đánh giá kh năng gây b nh trong m t giai đo n nh t đ nh. 41
• T l m c b nh có th tính theo 2 cách: T l m c b nh so v i t ng đàn bình quân: S gia súc m c b nh trong giai đo n nh t đ nh TLMB/TĐBQ= x 100 T ng đàn gia súc trung bình trong th i gian đó T l m c b nh so v i t ng đàn gia súc b đe do : S gia súc m c b nh trong giai đo n nh t đ nh TLMB/TĐBĐD= x 100 T ng đàn gia súc b đe do trong th i gian đó • Chú ý: T l m c b nh là s đánh giá kh năng gây b nh c a m t “tác nhân” nào đó đ i v i qu n th . Nên t l m c b nh ph i bao g m c s đánh giá v th i gian n m trong m u s , vì v y nó đư c đánh giá b ng nh ng đơn v th i gian nh t đ nh. • Do v y khi nói t l m c b nh bao gi cũng ph i xác đ nh th i gian kèm theo, n u không s không mang ý nghĩa gì v m t d ch t h c. • Trong nghiên c u d ch t h c thì m u s cũng quan tr ng như t s , các đ i lư ng này có quan h ch t ch v i nhau, n u không có m t trong 2 đ i lư ng trên thì không th tính đư c các thông s c a d ch t h c. • B i vì t s là các trư ng h p b nh ho c ch t, còn m u s là các trư ng h p không b nh, các đ ng v t kho ho c s đ ng v t b đe do . 2. T l nhi m • T l nhi m: là t l m c b nh d ng đ c bi t dùng trong trong đi u tra d ch t , thông thư ng là đ ng nh t v i t l phát b nh. • B i vì các d ch thư ng x y ra trong th i gian tương đ i ng n nên t s là s ca b nh m i phát b nh trong m t giai đo n nh t đ nh còn m u s là t ng đàn gia súc b đe do • Tuy nhiên, t l nhi m trong các b nh KST và m t s b nh truy n nhi m không h n đã đ ng nh t v i t l m c b nh. Đ i v i các trư ng h p này ph i căn c vào m c đ , vào cư ng đ nhi m, hi u giá gây nhi m đ đánh giá đ ng v t đó có m c b nh hay không. 42
3. S hi n m c và t l hi n m c • S hi n m c c a m t b nh nh t đ nh bao g m t t c s cá th hi n đang có b nh đó mà ta có th đ m đư c trong m t qu n th m t th i đi m nh t đ nh (trong nghiên c u ngang) ho c trong m t kho ng th i gian nh t đ nh (các nghiên c u d c). • T l hi n m c s có đư c b ng cách đem s hi n m c chia cho t ng s cá th c a qu n th (qu n th có nguy cơ, qu n th đ nh danh…) tuỳ m c tiêu c a nghiên c u. T l hi n m c đư c ký hi u là P (Prevalence). • Có 2 s đo c a t l hi n m c: T l hi n m c đi m: T l này đư c thu th p khi ti n hành m t nghiên c u ngang, nó cho bi t chính xác t l b nh trong qu n th vào m t th i đi m nh t đ nh khi nghiên c u. S hi n m c c a qu n th vào m t th i đi m Pđ = T ng s cá th trong qu n th vào th i đi m đó Chú ý: g i là th i đi m cho d hình dung nhưng trên th c t th i đi m đây đư c hi u là m t th i gian ng n: m t ngày, m t tu n, 2 tu n T l hi n m c kỳ: T l này đư c thi t l p khi ti n hành m t cu c nghiên c u d c (nghiên c u h i c u hay tương lai). S hi n m c c a qu n th trong th i kỳ nghiên c u Pkỳ = T ng s cá th trung bình c a qu n th trong th i kỳ đó T l hi n m c kỳ là m t t l đư c dùng khá ph bi n, c n nh là khi nói t l hi n m c bao gi cũng ph i xác đ nh th i gian kèm theo, n u không s không có ý nghĩa gì c . VD: T l m c b nh Nhi t thán trâu bò trong năm 1998 t nh Lai Châu là 4/1000 hay 0,4%. 43
4. S m i m c và t l m i m c •S m i m c: Có đư c khi ti n hành m t cu c nghiên c u d c. Nghĩa là m t nghiên c u đư c ti n hành trong m t kho ng th i gian dài, mà trong kho ng th i gian đó ngư i ta ch đ m s m i m c là s đ ng v t m c b nh có th i đi m phát b nh n m trong kho ng th i gian nghiên c u (Không g m s đ ng v t b nh có th i đi m phát b nh x y ra trư c th i đi m b t đ u nghiên c u). • T l m i m c: Có đư c khi đem s m i m c chia cho t ng s cá th đ i di n cho qu n th nghiên c u trong kho ng th i gian nghiên c u. • T l m i m c có nhi u ý nghĩa và ng d ng thi t th c trong d ch t h c, r t có ích trong vi c đánh giá nguy cơ phát b nh theo th i gian, nghiên c u vai trò c a các y u t nguy cơ nghi ng m t cách sát th c, đánh giá đư c hi u l c c a các bi n pháp thú y đã đư c áp d ng ho c can thi p trong qu n th đ làm gi m t l m i m c, có ích trong quá trình đánh giá m t hi n tư ng m c hàng lo t, ư c lư ng đư c th i kỳ ti m tàng c a b nh (th i kỳ b nh), đ ra đư c các bi n pháp h p lý và h u hi u đ ngăn ch n b nh. • T l m i m c đư c bi u th dư i nhi u d ng khác nhau, tuỳ tính ch t và m c tiêu c a nghiên c u. T c đ m i m c: Là t l m c trong m t đơn v th i gian x y ra d ch tuỳ theo tình hình, di n bi n c a d ch mà đơn v th i gian tính có th là ngày, tu n, tháng, quí, năm. T l m i m c trong th i kỳ nghiên c u TĐMM = Đơn v th i gian nghiên c u S này còn g i là s m c trung bình ho c t c đ m c trung bình ho c t c đ t n công trung bình ngày, tu n, tháng, quí, năm c a b nh đó. 44
• T l t n công (Attack Rate = AR): M t trư ng h p đ c bi t, khi th i gian quan sát là th i gian x y ra tr n v n m t v bùng n thì t l m i m c đư c dùng v i m t thu t ng riêng là t l t n công. • T l t n công là m t bi u hi n riêng c a t l m i m c trong trư ng h p: S ki n ch x y ra trong m t th i gian ng n: đ t nhi m đ c th c ăn, ph n ng khi tiêm vacxin… Ngoài th i gian đó có s m c r t ít trong qu n th , và vi c theo dõi nh n bi t các trư ng h p b nh đó là không chính xác • T l t n công đư c chia ra: T l t n công tiên phát: T s là nh ng cá th m c ngay t sau đ t bùng n đ u tiên (th i gian đ u c a s ki n), m u s là các cá th có nguy cơ trong th i gian đó. T l t n công th phát: T s là nh ng cá th m c thêm (không tính các cá th đã m c đ t đ u), m u s là t ng s các cá th có nguy cơ đã tr đi s m c l n đ u tiên. Cách tính này thư ng đư c áp d ng đ i v i nh ng b nh có “đuôi d ch”. VD: nh ng v nhi m đ c th c ăn có kèm nhi m khu n. • T l m i m c tích lu (Cumulative Incidence Rate - CIR): Nguy cơ phát ra m t b nh đư c lư ng hoá b ng s m i m c tích lu hay g i là nguy cơ m i m c. • T l m i m c tích lũy ngoài ý nghĩa chung c a t l m i m c, còn cung c p m t ư c lư ng c a xác xu t mà m t cá th trong qu n th có th phát tri n thành b nh trong m t kho ng th i gian nh t đ nh. • T l m i m c tích lu : S m i m c trong qu n th trong th i kỳ nghiên c u CIR = T ng s cá th trong qu n th t i th i đi m b t đ u nghiên c u 45
• S m i m c tích lu bao gi cũng đư c bi u th dư i d ng t l m i m c tích lu . S m i m c tích lu đư c tính b ng cách đ m s m i m c đư c trong các đơn v th i gian nghiên c u • VD: Theo dõi v kh năng m c b nh Lao c a đàn bò 100 con (lúc đ u ki m tra b ng ph n ng Tuberculin không có con nào m c b nh), 6 tháng ki m tra m t l n, sau 3 năm (6 l n ki m tra) th y 15 con có ph n ng Tuberculin dương tính. V y t l m i m c tích lu đàn bò: CIR = 15/100=0,15 t c 15% trong 3 năm; 5% trong 1 năm • M t đ m i m c (Incidence Density): Đư c bi u th dư i d ng t l , g i là t l mtđ mimc (Incidence Density Rate-IDR) hay còn g i là t l m i m c th c (True Incidence Rate-TIR). Tl mtđ m i m c có đư c khi ta ư c lư ng m t t l m i m c trung bình trong m t đơn v th i gian b ng cách thi t l p m t phân s mà t s là s trư ng h p m i m c còn m u s là t ng s đơn v th i gian theo dõi đư c đ i v i t ng cá th trong qu n th nghiên c u trong su t kho ng th i gian nghiên c u đó Đơn v c a m u s tính là th i gian-con (th i gian c th có th là năm-con, quí-con, tháng-con, tu n- con, ngày-con tuỳ theo th i gian theo dõi đ i v i m t con). S m i m c trong qu n th trong th i kỳ nghiên c u IDR= T ng s đơn v đ dài th i gian có nguy cơ theo dõi đư c đ i v i t ng cá th trong qu n th đó Như v y, t l m t đ m i m c đư c coi là phương pháp tính t l t c th i c a s phát tri n b nh trong m t qu n th . 46
T l này r t có ích và thu n l i trong d ch t h c vì trên th c t nh ng đ ng v t đư c theo dõi có th không cùng nghiên c u vào m t th i đi m có th thôi không tham d nghiên c u vào cùng m t th i đi m, có nghĩa là th i gian theo dõi nghiên c u đ i v i t t c m i cá th d cu c không đ ng đ u b ng nhau. Vì v y ta có th tính t l mtđ m imc vào lúc toàn b qu n th đã cung c p xong các thông tin c n thi t, mà không b t bu c ph i xong cùng m t lúc. • VD: nghiên c u theo dõi m t đàn gà mái 60 con đ i v i b nh do Salmonella trong th i gian 12 tháng. C 3 tháng ki m tra m t l n b ng ph n ng huy t thanh ngưng k t. Nh n th y có 55 con qua 4 l n ki m tra đ u bình thư ng (âm tính) và có 5 con l n ki m tra th 3 (t c sau 9 tháng có ph n ng dương tính hi u giá 1/160 – có b nh). • Ta có th tính t ng s th i gian theo dõi đàn gà trên như sau: T ng th i gian theo dõi đ i v i 55 gà bình thư ng: 12 tháng x 55con = 660 tháng – con T ng th i gian theo dõi đ i v i 5 gà b nh là: 9 tháng x 5 con = 45 tháng - con T ng th i gian theo dõi c a c đàn gà là: 660 tháng-con + 45 tháng-con = 705 tháng-con Trong th i gian theo dõi này có 5 trư ng h p m c b nh, do đó: IDR = 5/705 tháng-con= 1/141 = 0,00709 tháng – con 5. Liên quan gi a t l hi n m c và t l m i m c • Khái ni m v b nh kỳ và b nh có tình hình d ng B nh kỳ: là th i gian kéo dài t th i đi m phát b nh đ n th i đi m k t thúc b nh b ng kh i ho c ch t. B nh có tình hình d ng: là nh ng b nh có b nh kỳ tương đ i n đ nh, không thay đ i m y (do chưa có s can thi p h u hi u c a ngành y t , thú y…) • M i liên quan gi a t l hi n m c P và t l m i m c I đư c bi u di n b ng các công th c sau: N u P th p dư i 10% (P
•S liên quan này nh c chúng ta m t đi u quan tr ng là n u mu n gi m t l hi n m c thì có th th c hi n các bi n pháp: Ho c làm gi m s m i m c (phòng ch ng d ch hi u qu , c t đ t quá trình truy n lây, có bi n pháp phòng b nh đ c hi u…), Ho c làm gi m b nh kỳ (có bi n pháp đi u tr t t, tăng cư ng s c kho cho qu n th đ ng v t…), Ho c cùng lúc ti n hành c hai bi n pháp này. 6. Liên quan gi a t l m i m c tích lu (CIR) và m t đ m i m c (ID) • Khái ni m v th i kỳ phơi nhi m: Th i gian phơi nhi m (L) đư c tính là th i gian k t khi b t đ u phơi nhi m v i các y u t nguy cơ đ n th i đi m phát hi n b nh. Nó chính là th i gian đáp ng đ i v i li u đáp ng t i thi u, nó tương đương v i th i kỳ nung b nh trong các b nh truy n nhi m. • M i liên quan đư c bi u di n b ng công th c: ID = CIR/L • VD: m t b nh có CIR = 1,87% trong 1 năm, mà th i kỳ nung b nh L = 6 tháng thì ID = 0,0031 tháng - con 7. Các t l ch t ch y u • T l ch t thô (Crude Death Rate = CDR): T l ch t thô là s gia súc ch t trong m t giai đo n nh t đ nh mà không k t i nguyên nhân gây ch t đư c chia cho t ng đàn bình quân S ch t vì m i nguyên nhân c a qu n th trong m t kho ng th i gian CDR = x 100 T ng đàn bình quân c a qu n th trong th i gian đó • T l này có th đư c th hi n b ng nhi u cách khác nhau nó ph n ánh nguy cơ ch t cho c m t qu n th nên thư ng đư c dùng đ so sánh nguy cơ ch t c a các qu n th khác nhau trong cùng m t giai đo n ho c nh ng giai đo n khác nhau. 48