YOMEDIA
CÁC SAI SỐ TRONG NGHIÊN CỨU DỊCH TỄ HỌC
Chia sẻ: Nguyen Lan
| Ngày:
| Loại File: PPT
| Số trang:41
757
lượt xem
47
download
Download
Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
Xảy ra khi ước lượng (ví dụ: tỷ lệ mới mắc, tye lệ hiện mắc, tử vong) hoặc mối liên quan (RR, OR) sai lệch so với tình huống đúng.
Nguồn gốc của sai số có thể là ngẫu nhiên hoặc hệ thống
Có thể xuất hiện trong các giai đoạn của nghiên cứu:
Thiết kế nghiên cứu (chất lượng)
Tiến hành
Phân tích
AMBIENT/
Chủ đề:
Nội dung Text: CÁC SAI SỐ TRONG NGHIÊN CỨU DỊCH TỄ HỌC
- CÁC SAI SỐ TRONG
NGHIÊN CỨU DỊCH TỄ HỌC
Ths Nguyễn Tấn Đạt
- Mục tiêu học tập:
1. Trình bài được định nghĩa và phân loại
các loại sai số
2. Nêu các biện pháp khắc phục sai số
3. Trình bài được khái niệm về yếu tố
nhiễu, yếu tố tương tác
4. Nêu biện pháp khắc phục yếu tố nhiễu
- • Sai số là gì?
• Có mấy loại?
• Xảy ra khi nào?
- “Error - Sai số” trong DTH
• Xảy ra khi ước lượng (ví dụ: tỷ lệ mới mắc,
tye lệ hiện mắc, tử vong) hoặc mối liên
quan (RR, OR) sai lệch so với tình huống
đúng.
• Nguồn gốc của sai số có thể là ngẫu nhiên
hoặc hệ thống
• Có thể xuất hiện trong các giai đoạn của
nghiên cứu:
– Thiết kế nghiên cứu (chất lượng)
– Tiến hành
– Phân tích
- Sai số
Ngẫu nhiên Hệ thống
(cơ hội) (sai lệch)
- 14
12
10
8
6
4
2
0
0 5 10 15 20 25 30 35
- 14
12
10
8
6
4
2
0
0 5 10 15 20 25 30
- Huyết áp thật Huyết áp đo lường
(Thông qua ống thông động mạch) (máy đo huyết áp)
số quan sát
Cơ hội
Sai số
80 90
Huyết áp tâm trương (mmHg)
http://www.emro.who, WHO (www)
- C B
C A D
- Sai số ngẫu nhiên
• Là sự dao động xung quanh giá trị thật của
quần thể
• Nguồn gốc của sai số ngẫu nhiên
– Sự giao động về mặt sinh học của cá thể
• Luôn luôn hiện diện
– Sai số do chọn mẫu
• Một mẫu nhỏ có thể không đại diện cho toàn bộ dân
số
– Sai số do đo lường
• Công cụ và tập huấn
- Sai số ngẫu nhiên
• Cỡ mẫu
– Nhỏ hơn
• Thường khác với quần thể đích
• Giới hạn lực (POWER) để phát hiện hiệu quả (effect)
– Lớn hơn
• Thường tương tự như quần thể đích
• Tăng lực (POWER) để phát hiện hiệu quả (effect)
• Cỡ? POWER CALCULATIONS
Bao gồm việc tính toán = độ lớn của sự khác biệt, số lượng sự kiện,
mức độ sai số có thể chấp nhận.
- Sai số ngẫu nhiên (tt)
Ảnh hưỏng đến tính tin cậy, liên quan đến độ chính xác và khả
năng lặp lại giống nhau ở các lần quan sát
• Đánh giá bằng cách so sánh với “tiêu chuẩn vàng”
• Sự lặp lại giống nhau giữa quan sát bên trong quần thể
nghiên cứu và quần thể tham khảo (intra-observer inter-
observer and intra-observer comparisons)
Giảm:
• Cỡ mẫu lớn hơn
• Tập huấn kỹ quan sát viên
• Dụng cụ và công cụ chuẩn
• sử dụng thống kê thích hợp
- Sai số hệ thống (bias)
• Sự sai lệch về kết quả hoặc suy luận từ sự thật
• Ảnh hưởng đến độ tin cậy, bao gồm tính giá trị nội
suy hoặc/và ngoại suy
• Nguồn gốc của sai số hệ thống
• Sai số chọn
• Sai số thông tin (đo lường)
• Nhiễu
- Sai số chọn
• Tăng lên khi các tiêu chuẩn chọn lựa khác nhau được
sử dụng (dựa vào tình trạng bệnh và/hoặc phơi nhiễm)
vì vậy dân số nghiên cứu không đại diện cho quần thể
quan tâm
Không thể làm giảm bằng cách tăng cỡ mẫu
Giảm thông qua các chiến lược thiết kế
- Sai số chọn (tt)
• Trở thành vấn đề khi mẫu nghiên cứu không
có tính đại diện cho quần thể tham khảo
• Cần cân nhắc kỹ trong quá trình thiết kế và phân
tích
• Nếu không nhận biết, thì kết quả được xem như
chính xác, khi đó chúng ta có thể bị sai lầm
- Một số ví dụ của sai số chọn
• Sai lệch do suy luận (Berkson’s Bias)
• Sai lệch về hiện mắc và mới mắc (Neyman’s Bias)
• Sai lệch do phản hồi:
• Sai lệch do mất dấu
• Sai lệch liên quan đến sự tham gia
• ….
- Các nguyên tắc để giảm sai số chọn
Giai đoạn Cách tiếp cận
nghiên cứu
Thiết kế Khung mẫu thích hợp cho dân số nguồn
Tiêu chuẩn bệnh và phơi nhiễm rõ ràng
Nhóm so sánh thích hợp
Thu thập dữ Tỷ lệ tham gia cao
liệu Các thông tin về các yếu tố chọn tìm tàng
Xem xét các đối tượng không phản hồi
Phân tích dữ Hiệu chỉnh theo xác suất chọn (nếu biết)
liệu Kiểm soát các biến xảy ra đồng thời có liên
quan
So sánh đối tượng tham gia và không tham
gia
Sử dung các nhóm so sánh khác nhau
- Sai số thông tin
• Được xem như là sai số đo lường và sai số quan sát
• Tăng lên khi đo lường hoặc phân loại không chính
xác của các biến xảy ra
• Có thể ảnh hưởng đến yếu tố phơi nhiễm hoặc kết
quả (thậm chí yếu tố gây nhiễu)
- Các kiểu của sai số thông tin/đo lường
• Sai số nhớ lại
• Sai số do báo cáo
• Sai số do phát hiện
• Sai số do người phỏng vấn
- Nguyên tắc làm giảm sai số thông tin
Giai đoạn Cách tiếp cận
nghiên cứu
Thiết kế Dụng cụ và công cụ cụ thể
Nhóm so sánh phù hợp
Người thu thập thông tin được huấn luyện
kỹ
Thu thập Nhiều nguồn thông tin
thông tin Bao gồm tiếp xúc và bệnh tật không liên
quan
Đối tượng nghiên cứu và người thu thập
thông tin không biết
Tỷ lệ phản hồi cao
Phân tích dữ Chú ý dữ liệu khuyết
liệu Đánh giá và hiệu chỉnh dữ liệu
Thêm tài liệu vào bộ sưu tập có sẵn:
Báo xấu
LAVA
ERROR:connection to 10.20.1.100:9315 failed (errno=111, msg=Connection refused)
ERROR:connection to 10.20.1.100:9315 failed (errno=111, msg=Connection refused)
Đang xử lý...
Thêm vào BST
Báo xấu
