Bài giảng Chương 10: Vai trò của sai lệch hệ thống trong các nghiên cứu sức khỏe của . Lê Hoàng Ninh bao gồm những nội dung về giá trị của sự liên quan thống kê; các kiểu sai lệch chọn lựa; kiểm soát sai lệch hệ thống; các loại BIAS xếp loại sai và những nội dung khác. | Chương10: Vai trò của sai lệch hệ thống trong các nghiên cứu sức khỏe PGS, TS LÊ HOÀNG NINH Để chứng tỏ nguyên nhân cần Định đề Koch’s Postulates ( các bệnh nhiễm trùng) Định đề Hill ( các bệnh mạn tính và các vấn đề phức tạp) Độ mạnh liên quan (Strength of Association) Biologic Credibility ( tin cậy về sinh học) Specificity ( chuyên biệt) Consistency with Other Associations ( hằng định) Time Sequence ( quen hệ thời gian) Dose-Response Relationship ( quan hệ liều-đáp ứng) Analogy ( tương tự) Experiment ( thực nghiệm) Coherence ( hợp lý) Chứng tỏ tính giá trị của sự liên quan thống kê Chúng ta cần đánh giá: Bias: sai lầm có hệ thống xảy ra khi thiết kế nghiên cứu Confounding: khi có yếu tố ngoại lai có liên hệ tới cả hai bệnh tật và tiếp xúc Role of chance: cái mà chúng ta tìm thấy là sự thật ở mức độ nào? BIAS Sai lầm hệ thống khi thiết kế vào trong nghiên cứu Selection Bias ( sai lệch chọn lựa) Information Bias ( sai lệch thông tin) Các kiểu sai lệch chọn lựa Berksonian bias – có sự liên quan giả giữa bệnh hay giữa các đặc trưng và bệnh do xác suất nhập viện khác nhau giữa người bệnh , người không bệnh và với đặc trưng nào đó đang được quan tâm nghiên cứu Berkson J. Limitations of the application of fourfold table analysis to hospital data. Biometrics 1946;2:47-53 Types of Selection Bias (cont.) Response Bias: sai lệch hưởng ứng: Người đồng ý tham gia nghiên cứu khác với người từ chối không tham gia Người tự nguyện khác với người không tự nguyện Types of Information Bias Interviewer Bias –sai lệch phỏng vấn: hiểu biết của người phỏng vấn có thể ảnh hưởng đến cấu trúc câu hỏi, thể cách hỏi làm ảnh hưởng tới người trả lời Recall Bias – sai lệch nhớ lại. Người bệnh có động cơ nhớ lại tiền sử tiếp xúc hơn người không bệnh Types of Information Bias (cont.) Sai lệch quan sát:Observer Bias – người quan sát có kỳ vọng trước cái gì sẽ xảy ra trong cuộc khảo sát Loss to follow-up Mất không theo dõi được – người mất không theo dõi được có thể khác với người được theo dõi . | Chương10: Vai trò của sai lệch hệ thống trong các nghiên cứu sức khỏe PGS, TS LÊ HOÀNG NINH Để chứng tỏ nguyên nhân cần Định đề Koch’s Postulates ( các bệnh nhiễm trùng) Định đề Hill ( các bệnh mạn tính và các vấn đề phức tạp) Độ mạnh liên quan (Strength of Association) Biologic Credibility ( tin cậy về sinh học) Specificity ( chuyên biệt) Consistency with Other Associations ( hằng định) Time Sequence ( quen hệ thời gian) Dose-Response Relationship ( quan hệ liều-đáp ứng) Analogy ( tương tự) Experiment ( thực nghiệm) Coherence ( hợp lý) Chứng tỏ tính giá trị của sự liên quan thống kê Chúng ta cần đánh giá: Bias: sai lầm có hệ thống xảy ra khi thiết kế nghiên cứu Confounding: khi có yếu tố ngoại lai có liên hệ tới cả hai bệnh tật và tiếp xúc Role of chance: cái mà chúng ta tìm thấy là sự thật ở mức độ nào? BIAS Sai lầm hệ thống khi thiết kế vào trong nghiên cứu Selection Bias ( sai lệch chọn lựa) Information Bias ( sai lệch thông tin) Các kiểu sai lệch chọn lựa Berksonian bias – có sự
