1. CHỌN DÂN SỐ NGHIÊN CỨU
ĐẠI HỌC Y DƢỢC TP.HCM
MAI THỊ THANH THÚY

2. NỘI DUNG
CÁC SAI LẦM THƢỜNG GẶP TRONG NGHIÊN CỨU
DÂN SỐ NGHIÊN CỨU
CÁC YẾU TỐ CẦN XEM XÉT KHI CHỌN DÂN SỐ
• Phƣơng pháp nghiên cứu
• Phát hiện dân số ƣu tiên
• Chọn nhóm đối chứng và sai lệch chọn lựa

3. Coffee can
cause
depression
in twins

4. Chuyên đề 8
CÁC SAI LẦM THƯỜNG GẶP
TRONG NGHIÊN CỨU

5. 7 NGUYÊN NHÂN SAI LẦM
TRONG NGHIÊN CỨU (1/2)
• Kiêu căng: thiên kiến và chủ quan
với phƣơng pháp nghiên cứu
• Đố kỵ: Không thừa nhận thành quả
của các nghiên cứu khác
• Nóng giận: tự cho mình đúng và lấn
lƣớt các nghiên cứu khác

6. 7 NGUYÊN NHÂN SAI LẦM
TRONG NGHIÊN CỨU (2/2)
• Tham vọng: mƣu cầu các giải
thƣởng danh giá
• Háu ăn: mong muốn đƣợc đăng báo
• Tham lam: kiếm lợi cho cá nhân
• Lười biếng: bỏ mặc các thiếu sót
trong nghiên cứu

7. CÁC SAI LẦM THƯỜNG GẶP
TRONG NGHIÊN CỨU
• Các ngành khoa học đều có sai lầm, dịch tễ học cũng không
ngoại lệ
1. Không cung cấp bối cảnh và xác định dân số nghiên cứu sai
2. Không đánh giá sai lệch
3. Không so sánh với các nghiên cứu tƣơng tự
4. Đánh giá sai về tầm ảnh hƣởng của TKNC
5. Không báo cáo các chỉ số
6. Những nghiên cứu can thiệp chƣa cho thấy lợi ích trên sức khỏe cộng
đồng.
7. Kết quả thiếu tính ứng dụng mang lại lợi ích cho cộng đồng
R. Bhopal (2009) "Seven mistakes and potential solutions in epidemiology, including a call for a
World Council of Epidemiology and Causality". Emerg Themes Epidemiol, 6, 6.

8. Chuyên đề 8
DÂN SỐ NGHIÊN CỨU

9. MÔ TẢ DÂN SỐ NGHIÊN CỨU
• Không cung cấp
– bối cảnh
– định nghĩa dân số nghiên cứu
– nguồn chọn dân số
• Dịch tễ học là ngành khoa học về dân số
• Dân số khác nhau do địa điểm, đặc điểm và thời gian
Bhopal R: Which book? A comparative review of 25 introduc- tory epidemiology textbooks. J Epidemiol
Community Health 1997,51(6):612-622

10. MÔ TẢ DÂN SỐ NGHIÊN CỨU
• Việc so sánh các dân số khác nhau, giữa các
nhóm của dân số hay một dân số ở nhiều thời
điểm khác nhau
 mối liên hệ nhân quả, gánh nặng bệnh tật và các yếu
tố nguy cơ
• Tuy vậy, đây lại là loại sai lầm phổ biến nhất

11. DÂN SỐ VÀ MẪU
Mẫu
Dân số
nghiên cứu
Dân số
mục tiêu

12. DÂN SỐ VÀ MẪU
• Các cá thể áp dụng kết quả nghiên cứu
 các cá thể áp dụng kết quả nghiên cứu một cách
hợp pháp
 tất cả những đối tƣợng đƣợc chọn vào nghiên cứu

13. DÂN SỐ VÀ MẪU
Dân số mục tiêu:
• Tất cả ngƣời cao tuổi bị Alzheimer
• Tất cả trẻ sinh nhẹ cân
• Tất cả trẻ trong độ tuổi đi học bị hen

14. DÂN SỐ VÀ MẪU
Dân số nghiên cứu :
• Tất cả ngƣời cao tuổi bị Alzheimer tại viện dƣỡng lão quận
St.Louis
• Tất cả trẻ sinh nhẹ cân sinh trong năm 2012 tại quận
St.Louis
• Tất cả trẻ trong độ tuổi đi học bị hen suyễn đƣợc điều trị tại
các phòng khám bệnh hen suyễn ở trẻ em trong các trƣờng
đại học liên kết các trung tâm y tế ở miền Trung Tây

15. CÁCH KHẮC PHỤC
• Mô tả địa điểm và thời gian tiến hành nghiên cứu
• Mô tả đặc tính của dân số bao gồm: tuổi, giới tính, tình
trạng kinh tế, dân tộc
• Trong vài trƣờng hợp, địa điểm nghiên cứu đƣợc giữ
bí mật, đặc biệt trong những nghiên cứu có liên quan
đến kỳ thị
• Tác giả phải báo cáo lý do ẩn danh

16. CÁCH KHẮC PHỤC
• Báo cáo về thời gian trong nghiên cứu để kiểm tra tính
xu hƣớng cho đến ngày công bố
• Không thể nói là nghiên cứu tại Việt Nam, hay HCM
nếu không thực hiện trên phạm vi tƣơng ứng cụ thể
• Sự khác nhau về dân số làm thay đổi mối liên quan
giữa các yếu tố đồng nguy cơ, đặc điểm sinh học với
bệnh tật và tử vong

17. Các yếu tố cần xem xét
khi chọn dân số nghiên cứu

18. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp chọn mẫu
Thiết kế nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu

19. PHÁT HIỆN DÂN SỐ ƢU TIÊN (1/6)
• Hồi cứu y văn:
– phát hiện dân số cần nghiên cứu, các thiếu hụt
– phát hiện nhóm nguy cơ mà các nghiên cứu hiện tại có thể bỏ
qua
• Ví dụ:
– Các vấn đề cần nghiên cứu và thiếu sót ở CANADA:
• Các chủ đề chính: phòng ngừa chấn thƣơng, sức khỏe môi trƣờng, răng miệng…
• Các thiếu hụt: cỡ mẫu lớn hơn, theo dõi lâu hơn, đánh giá chi phí hiệu quả
– Chiến lƣợc DS&SKSS VN 2011-2020: giảm tử vong sơ sinh:
• các nhóm: bà mẹ, cô đỡ,…
D. Ciliska et al, Public Health Knowledge Gaps and Research Priorities, NCCMT
ANDREW D. P INTO et al. Balancing Universal and Focused Public Health Interventions

20. PHÁT HIỆN DÂN SỐ ƢU TIÊN (2/6)
• Mô tả dữ kiện sẵn có: phát hiện nhóm dân số phù
hợp cho mỗi nghiên cứu (về đầu ra quan tâm)
http://www.scotland.gov.uk/Publications/2006/11/21155256/6
ANDREW D. P INTO et al. Balancing Universal and Focused Public Health Interventions

21. PHÁT HIỆN DÂN SỐ ƢU TIÊN (3/6)
• Phân tích đa biến: phát hiện nhóm dân số có đầu ra quan
tâm cần chú ý
ANDREW D. P INTO et al. Balancing Universal and Focused Public Health Interventions

22. PHÁT HIỆN DÂN SỐ ƢU TIÊN (4/6)
• GIS:
– phát hiện dân số trong vùng nào
cần nghiên cứu về chủ đề này,
– vùng nào có thông tin nhiều hơn
cho nghiên cứu
ANDREW D. P INTO et al. Balancing Universal and Focused
Public Health Interventions
Bản đồ dịch tễ cúm H5N1 việt nam 2005

23. PHÁT HIỆN DÂN SỐ ƢU TIÊN (5/6)
• Khảo sát: phát hiện nhóm dân số ƣu tiên khi không có
dữ kiện sẵn có
• Tiến hành các khảo sát nhỏ
– phỏng vấn
– thảo luận nhóm
– tƣ vấn các bên liên quan
– …
ANDREW D. P INTO et al. Balancing Universal and Focused Public Health Interventions

24. PHÁT HIỆN DÂN SỐ ƢU TIÊN (6/6)
• Đánh giá các chương trình y tế:
– Nhóm dân số nào không đƣợc tiếp cận
– Các nhóm dân số có vấn đề sức khỏe đáng quan tâm
ANDREW D. P INTO et al. Balancing Universal and Focused Public Health Interventions

25. CHỌN NHÓM ĐỐI CHỨNG
VÀ CÁC SAI LỆCH

26. CHỌN NHÓM ĐỐI CHỨNG (1/9)
• Đối chiếu từng cặp (bệnh chứng và đoàn
hệ) lúc bắt đầu điều tra
• Cần bao nhiêu nhóm đối chứng?
Modern Epidemiology, Kennet J.Rothman, Sander Greenland, Timothy L.Lash, third
edition.

27. CHỌN NHÓM ĐỐI CHỨNG (2/9)
NGHIÊN CỨU BỆNH CHỨNG
• Xác định dân số nguồn của nhóm bệnh
• Nhóm đối chứng phải cùng giống với ngƣời
bệnh
– đặc tính dân số, văn hóa, xã hội, nghề nghiệp, kinh
tế
• Các nguồn để chọn
– bệnh viện, gia đình, hàng xóm, bạn bè, đồng nghiệp

28. CHỌN NHÓM ĐỐI CHỨNG (3/9)
NGHIÊN CỨU BỆNH CHỨNG
• Nhóm chứng
– có cùng khả năng phơi nhiễm nhƣ nhóm bệnh
– phải trở thành ca bệnh nếu họ phát triển thành
bệnh
– có cùng khả năng mắc bệnh nhƣ ngƣời ở nhóm
bệnh
Modern Epidemiology, Kennet J.Rothman, Sander Greenland, Timothy L.Lash, third
edition.

29. CHỌN NHÓM ĐỐI CHỨNG (4/9)
NGHIÊN CỨU BỆNH CHỨNG
• Nhóm chứng là những ngƣời hoàn toàn
khỏe mạnh
sai lệch gì?
làm ƣớc lƣợng trội độ mạnh mối liên quan
Modern Epidemiology, Kennet J.Rothman, Sander Greenland, Timothy L.Lash, third
edition.

30. CHỌN NHÓM ĐỐI CHỨNG (5/9)
NGHIÊN CỨU BỆNH CHỨNG
• HTL  ung thƣ trực tràng
– Loại những bệnh nhân có u bƣớu trực tràng
khỏi nhóm chứng  sai lệch gì?
giảm tỷ lệ phơi nhiễm trong nhóm chứng
U bƣớu trực tràng (dấu hiệu sớm của K trực
tràng)  HTL
Modern Epidemiology, Kennet J.Rothman, Sander Greenland, Timothy L.Lash, third
edition.

31. CHỌN NHÓM ĐỐI CHỨNG (6/9)
NGHIÊN CỨU BỆNH CHỨNG
• Chỉ chọn giới hạn những ngƣời có khả năng phơi nhiễm
 Giảm chính xác của ƣớc lƣợng nếu cỡ mẫu quá nhỏ và yếu tố loại không
liên quan đến bệnh
• Nghiên cứu ảnh hƣởng có hại của thuốc ngừa thai
– Nên loại ai?
– loại những phụ nữ vô sinh  sai lệch gì?
– Nếu vô sinh không liên quan đến bệnh
• không gây nhiễu
– Loại ra
• số chứng nhỏ lại
• không nâng cao tính chính xác của ƣớc lƣợng

32. CHỌN NHÓM ĐỐI CHỨNG (7/9)
NGHIÊN CỨU BỆNH CHỨNG
• Ca chứng ở lân cận/hàng xóm:
– sai lệch trong những nghiên cứu phơi nhiễm đặc thù
– nghiên cứu về bệnh tật với phơi nhiễm chất độc chiến
tranh tại trung tâm quản lí các cựu chiến binh
• Ca chứng từ bệnh viện
– Tốt khi chọn trong cộng đồng dẫn đến sai lệch
– Sai lệch khi ca chứng không đại diện cho dân số gốc của
ca bệnh (ƣớc lƣợng thấp hay cao hơn mối liên quan)
– Nghiên cứu với ca bệnh tại BV CR và chứng từ dân số
Q.5

33. CHỌN NHÓM ĐỐI CHỨNG (8/9)
NGHIÊN CỨU ĐOÀN HỆ
• Những ngƣời không phơi nhiễm phải cùng “vũ
trụ” với ngƣời phơi nhiễm
• Chọn từ quần thể (toàn bộ hay mẫu), các nhóm
đặc biệt (cựu chiến binh, học sinh...), công nhân
• Ngƣời không phơi nhiễm có cùng nguy cơ mắc
bệnh nhƣ ngƣời phơi nhiễm
Modern Epidemiology, Kennet J.Rothman, Sander Greenland, Timothy L.Lash, third edition.

34. CHỌN NHÓM ĐỐI CHỨNG (9/9)
NGHIÊN CỨU ĐOÀN HỆ
• Sai lệch khi mỗi nhóm phơi nhiễm có tỷ
lệ bỏ cuộc khác nhau
– Nghỉ việc do bệnh, nghỉ hƣu, đổi việc, độ nặng của
bệnh…

35. SAI LỆCH (1/7)
• Sai lệch chọn lựa khó xác định rạch ròi
 tùy thuộc vào từng nghiên cứu
• Sai lệch chọn lựa đôi khi đƣợc loại bỏ nhờ
những kỹ thuật kiểm soát gây nhiễu
Modern Epidemiology, Kennet J.Rothman, Sander Greenland, Timothy L.Lash, third
edition

36. SAI LỆCH (2/7)
• Sai lệch tự chọn (self-selection)
– Xảy ra khi đối tƣợng nghiên cứu tự xác định mình với
nhà nghiên cứu, chủ động/tình nguyện tham gia nghiên
cứu
 sai lệch đầu ra
• Vd 1. nghiên cứu mời ngƣời tình nguyện tham gia
xét nghiệm HIV
– Kết quả?
– Mắc rất ít/không ai mắc!

37. SAI LỆCH (3/7)
• Vd. 2: Nghiên cứu mắc leukemia ở đoàn hệ lính tham
gia buổi thử bom hạt nhân tại Nevada
– 62% nhà nghiên cứu liên hệ điều tra và phát hiện 4 ca
– 14% chủ động liên hệ với nhà nghiên cứu viên phát hiện 4 ca
– 24% chƣa xác định.
 ảnh hƣởng gì?
• Hiệu ứng công nhân khỏe
– So sánh giữa nhóm công nhân và dân số chung
– xử lý nhƣ là yếu tố gây nhiễu

38. SAI LỆCH (4/7)
• Sai lệch Berksonian (1946)
– Khi cả phơi nhiễm và bệnh làm tăng khả năng đƣợc
chọn  sai lệch độ mạnh của mối liên quan
• Nghiên cứu sử dụng estrogen và ung thƣ nội
mạc tử cung
– Chọn mẫu nhƣ thế nào?
– Sai lệch gì?
– Nhóm chứng nào tốt hơn?

39. SAI LỆCH (5/7)
• Sai lệch giám sát: sàng lọc đầu ra kỹ hơn ở nhóm phơi
nhiễm
• Nghiên cứu mối liên quan giữa thƣơng tích trong quá
khứ với nguy cơ AS (viêm cột sống thoái hóa).
– Nhóm chứng chọn ngẫu nhiên từ dân số chung theo tiền sử
thƣơng tích, sai lệch?
– Có tiền sử thƣơng tích tăng xác suất chụp X-ray  tăng khả
năng chẩn đoán AS trong những ngƣời có thƣơng tích hơn
dân số chung
 tỷ lệ mắc AS có tiền sử thƣơng tích cao hơn trong nhóm bệnh
 ƣớc lƣợng trội OR

40. SAI LỆCH (6/7)
• Sai lệch do không tham gia (Non-response bias):
– tỷ lệ tham gia nghiên cứu khác nhau trong nhóm phơi nhiễm
và không phơi nhiễm
– từ chối, không liên hệ, đánh giá phơi nhiễm đƣợc
 Sai lệch?
 ƣớc lƣợng sai tỷ lệ phơi nhiễm trong nhóm chứng
• Nghiên cứu mối liên quan giữ HTL và bệnh tim mạch
sử dụng bộ câu hỏi gởi qua bƣu điện
– Nhóm không HTL có thể tham gia nhiều hơn
Field Epidemiology Manual, European Programme for Intervention Epidemiology Training (EPIET)

41. SAI LỆCH (7/7)
• Sai lệch sống còn (survival bias):
– cơ hội sống sót với bệnh nguy hại làm tăng xác suất
đƣợc chọn
• Nghiên cứu vai trò của tuổi trong mối liên quan với
SXH do virus (viral haemorrhagic fever-VHF)
 dân số gồm những ngƣời còn sống tại thời điểm nghiên
cứu, sai lệch gì?
giảm tỷ lệ bệnh ở nhóm tuổi cao
Field Epidemiology Manual, European Programme for Intervention Epidemiology Training (EPIET)

42. Tóm tắt
• Nghiên cứu với tinh thần trong sáng
• Lựa chọn dân số nghiên cứu hợp lý với tất cả các
phƣơng pháp có thể
• Xem xét kĩ các sai lệch có thể có trong chọn dân số
trƣớc khi nghiên cứu
• Mô tả chi tiết dân số nghiên cứu trong kết quả
nghiên cứu