Y học thưởng thức - Chương10: Vai trò của sai lệch hệ thống trong các nghiên cứu sức khỏe

Chương10: Vai trò của sai lệch hệ thống trong các nghiên cứu sức khỏePGS, TS LÊ HOÀNG NINHĐể 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 kêChúng ta cần đánh giá:Bias: sai lầm có hệ thống xảy ra khi thiết kế nghiên cứuConfounding: khi có yếu tố ngoại lai có liên hệ tới cả hai bệnh tật và tiếp xúcRole of chance: cái mà chúng ta tìm thấy là sự thật ở mức độ nào?BIASSai lầm hệ thống khi thiết kế vào trong nghiên cứuSelection Bias ( sai lệch chọn lựa)Information Bias ( sai lệch thông tin)Các kiểu sai lệch chọn lựaBerksonian 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;2:47-53Types of Selection Bias (cont.)Response Bias: sai lệch hưởng ứng: Người đồng ý tham gia nghiên cứu khác với người từ chối không tham giaNgười tự nguyện khác với người không tự nguyệnTypes of Information BiasInterviewer 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 lờiRecall Bias – sai lệch nhớ lại. Người bệnh có động cơ nhớ lại tiền sử tiếp xúc hơn người không bệnhTypes 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 sátLoss to follow-up Mất không theo dõi được – người mất không theo dõi được có thể khác với người được theo dõi suốt thời gian nghiên cứuInformation Bias (cont.)Hawthorne effect ( kích ứng Hawthorne): người sẽ có hành động khác nếu như họ biết họ được theo dõi, giám sátSurveillance bias – sai lêch giám sát. Nhóm được biết là tiếp xúc hay bệnh tật được giám sát kỹ hơn và dầy hơn, dài hơn nhóm so sánhInformation Bias (cont.)Misclassification bias –sai lệch xếp loại: sai lầm khi xếp loại bệnh hay tiếp xúcCác loại bias xếp loại saiDifferential misclassification – sai lầm khi đo lường chỉ về một hướngExample: Measurement bias – instrumentation may be inaccurate, such as using only one size blood pressure cuff to take measurements on both adults and childrenMisclassification Bias (cont.)2501001501005050Nonexposed15050100ExposedTotalControlsCasesOR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3True Classification250100150905040Nonexposed16050110ExposedTotalControlsCasesOR = ad/bc = 2.8; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.6Differential misclassification - Overestimate exposure for 10 cases, inflate ratesMisclassification Bias (cont.)CasesControlsTotalExposed10050150Nonexposed5050100150100250OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3True ClassificationCasesControlsTotalExposed9050140Nonexposed6050110150100250OR = ad/bc = 1.5; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.2Differential misclassification - Underestimate exposure for 10 cases, deflate ratesMisclassification Bias (cont.)CasesControlsTotalExposed10050150Nonexposed5050100150100250OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3True ClassificationCasesControlsTotalExposed10040140Nonexposed5060110150100250OR = ad/bc = 3.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.6Differential misclassification - Underestimate exposure for 10 controls, inflate ratesMisclassification Bias (cont.)2501001501005050Nonexposed15050100ExposedTotalControlsCasesOR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3True ClassificationCasesControlsTotalExposed10060160Nonexposed504090150100250OR = ad/bc = 1.3; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.1Differential misclassification - Overestimate exposure for 10 controls, deflate ratesMisclassification Bias (cont.)Xếp loại sai không khác biệt giữa các nhóm (Nondifferential (random) không khác biệt misclassification ): sai lầm trong phân phối trong nhóm hơn một hướng:Làm loãng kết quả nghiên cứuBIAS TOWARD THE NULL ( giả thuyết H0)Misclassification Bias (cont.)CasesControlsTotalExposed10050150Nonexposed5050100150100250OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3True ClassificationCasesControlsTotalExposed11060170Nonexposed404080150100250OR = ad/bc = 1.8; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3 Nondifferential misclassification - Overestimate exposure in 10 cases, 10 controls – bias towards nullKiểm soát sai lệch hệ thốngLưu ý trong thiết kế để hạn chế sai lệch hệ thốngThí dụ: dùng nhiều nhóm chứngĐịnh nghĩa rõ : ai là case, control; cái gì là tiếp xúc rõ ràng: có giá trị và tin cây để tránh sự overlapĐịnh nghĩa các loại trong các nhóm rõ ràng: thí dụ: nhóm tuổi, Define categories within groups clearly (age groups, tổng năm –người)Xây dựng các hướng dẫn chặt chẻ khi thu thập dữ kiệnHuấn luyện người quan sát, người phỏng vấn khi thu thập dữ liệu cùng một thể cách.Thường dùng hơn một quan sát hay người phỏng vấn nhưng không quá nhiều đến nổi họ không huấn luyện hay thu thấp dữ liệu theo các thể cách khác nhauPhân phối ngẫu nhiên observers/interviewer trong thu thập dữ liệuXây dựng qui trình mù nếu có thể( a masking process if appropriate)Mù đơn: (Single masked study) – subjects are unaware of whether they are in the experimental or control groupMù đôi (Double masked study) – the subject and the observer are unaware of the subject’s group allocationMù ba (Triple masked study) – the subject, observer and data analyst are unaware of the subject’s group allocationBuild in methods to minimize loss to follow-upKiểm soát sai lệch hệ thống ( t.t)