Chương10: Vai trò của sai lệch hệ thống trong các nghiên cứu sức khỏe

Slides:



Advertisements
Similar presentations
GV: Nguyễn Thị Thúy Hiền PHÒNG GD&ĐT PHÚ VANG TRƯỜNG THCS PHÚ THƯỢNG.
Advertisements

5.
11 B4. Phân tích dữ liệu. 22 Những nội dung chính Sử dụng thống kê trong NCKHƯD Vai trò của thống kê trong NCKHSPƯD PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 1. Mô tả dữ liệu.
Rèn luyện nghiệp vụ sư phạm 3
KIỂM TRA BÀI CŨ 1) Thế nào là đơn thức ? Cho ví dụ về đơn có biến là x, y, có bậc là 3. 2.a) Thế nào là bậc của đơn thức có hệ số khác 0 ? Muốn nhân hai.
Giáo viên: Nguyễn Ngọc Thúy Hằng Đơn vị: Trường THPT Lê Quý Đôn
BIỆN PHÁP TRÁNH THAI TỰ NHIÊN ĐỐI TƯỢNG: CĐ HỘ SINH THỜI GIAN: 4 TIẾT.
CHƯƠNG 5. CẤU TẠO ĐƯỜNG KIẾN TẠO. Nội dung chính KHÁI NIỆM CHUNG CÁC DẠNG CẤU TẠO ĐƯỜNG KIẾN TẠO CÁCH ĐO ĐẠC VÀ THU THẬP CÁC SỐ LIỆU CẤU TẠO ĐƯỜNG.
CHỨNG NHẬN CHẤT LƯỢNG KỸ THUẬT GHI HÌNH FDG-PET/CT THEO TIÊU CHUẨN CỦA HỘI Y HỌC HẠT NHÂN CHÂU ÂU: HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH 1 Nguyễn Tấn Châu, Nguyễn Xuân Cảnh,
TRAO ĐỔI KINH NGHIỆM PHƯƠNG PHÁP ÔN LUYỆN & KỸ NĂNG THI TOEIC
1 BÀI 6 BẤM CÁP VÀ CHIA SẺ DỮ LIỆU MẠNG. 2 Nội Dung  Bấm cáp xoắn đôi đúng chuẩn Phương pháp bấm cáp chuẩn A Phương pháp bấm cáp chuẩn B  Kết nối máy.
TỔNG QUAN VỀ NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH C/C++
Thị trường mới ThS. Nguyễn Văn Thoan
Quản trị dự án TS. Trịnh Thùy Anh.
Chương 1: mạng máy tính và Internet
Top 10 đáng tin cậy cá cược bóng đá online trang web ở Việt Nam.
Kính Chào Cô và Các b ạ n thân m ế n !!!!!. HÌNH THỨC CHÍNH THỂ CỦA NHÀ NƯỚC CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM VÀ MỘT SỐ NƯỚC TRÊN THẾ GIỚI. Thuyết trình.
Ngôn ngữ lập trình C/C++
SỬ DỤNG EXCEL ĐỂ TRÍCH KHẤU HAO TSCĐ
CHƯƠNG 9 PHẦN MỀM POWERPOINT
BÀI 4 CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ CHUỖI CUNG ỨNG
© 2007 Thomson South-Western
Hướng dẫn viết đề cương nghiên cứu
LÝ THUYẾT HỌC THỐNG KÊ (statistical learning theory)
Kỹ Năng Ghi Nhận - Affirmation
Chương 8 KẾT NỐI VỚI SQL SERVER & ỨNG DỤNG TRÊN C#
Sử Đình Thành - Khoa Tài chính Nhà nước
MỘT SỐ HƯỚNG DẪN KHI SOẠN CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM
Ràng buộc toàn vẹn (Integrity Constraint)
Phân tích mô tả biến liên tục
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA VẬT LÝ
Dược Thảo Lợi Hại Ra Sao Kính thưa quí bạn, slide show nầy nói về những điều cần lưu ý khi tìm đọc các thông tin về các loại thuốc phụ trợ hoặc bổ sung,
Chương 1: Khái quát về dự án đầu tư.
Ra quyết định kinh doanh
TIẾP CẬN CÁC CHƯƠNG TRÌNH KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ HỖ TRỢ NGÀNH DƯỢC
Policy Analysis Tools of the Trade NMDUC 2009.
Chương 7 Analyzing Consumer Markets and Buyer Behavior Tìm hiểu người tiêu dùng và Phân tích hành vi của người mua.
Cấu hình đơn giản cho Router
Bài giảng môn Tin ứng dụng
MÔI TRƯỜNG VÀ THÔNG TIN MARKETING
Môn: Lập trình Hướng đối tượng (Object Oriented Programming)
TÀI LIỆU GIẢNG DẠY IC3 GS4 SPARK
HỆ ĐIỀU HÀNH MẠNG.
ỨNG DỤNG HIV INFO 3.0 QUẢN LÝ SỐ LIỆU NGƯỜI NHIỄM HIV/AIDS
File Transfer Protocol (FTP) là cơ chế truyền tin dưới dạng tập tin (file). Thông qua giao thức TCP/IP FTP là dịch vụ đặc biệt vì nó dùng tới 2 port Port.
DOANH NGHIỆP – SINH VIÊN VỀ VẤN ĐỀ THỰC TẬP
HỘI NGHỊ KHOA HỌC GÂY MÊ HỒI SỨC TOÀN QUỐC 2016
CẤU TRÚC DỮ LIỆU VÀ GIẢI THUẬT
BÀI 29: LỌC DỮ LIỆU TỪ DANH SÁCH DỮ LIỆU
Chương 4 Analyzing Consumer Markets and Buyer Behavior Tìm hiểu người tiêu dùng và Phân tích hành vi của người mua.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU MARKETING
I Believe Tôi tin.
PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG
CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH CHI PHÍ (phần B)
Phương pháp Nghiên cứu khoa học (SCIENTIFIC RESEARCH METHODOLOGY)
BẢO QUẢN VÀ CHẾ BIẾN TRÀ, CÀ PHÊ, CA CAO
Lớp DH05LN GIÁO VIÊN PHỤ TRÁCH ThS. NGUYỄN QUỐC BÌNH
KỸ NĂNG LUYỆN TRÍ NHỚ ThS. Huỳnh Phạm Ngọc Lâm.
LỄ CHÚA BA NGÔI NĂM C. THE MOST HOLY TRINITY
Please click through slides at your leisure
Chương 3. Lập trình trong SQL Server TRIGGER
Thương mại điện tử Electronic Commerce (EC)
Module 2 – CSR & Corporate Strategy
SỞ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐIỆN BIÊN TRƯỜNG THPT MÙN CHUNG
Company LOGO CĂN BẢN VỀ MẠNG NGUYEN TAN THANH Xem lại bài học tại
DẠY HỌC DỰA TRÊN VẤN ĐỀ
Quản trị rủi ro Những vấn đề căn bản Nguyễn Hưng Quang 07/11/2015 NHẬT HOA IC&T.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG CƠ SỞ II TẠI TP. HỒ CHÍ MINH HỘI NGHỊ KHOA HỌC CƠ SỞ II “BÁO CÁO HOẠT ĐỘNG ĐI THỰC TẾ CỦA GIẢNG VIÊN CSII, NĂM HỌC ”
Nghiên cứuLập kế hoạch Thực thi giao tiếp Đánh giá.
NGHI TH Ứ C XÃ H Ộ I VI Ệ N TH Ẩ M M Ỹ 198 LÀO CAI.
Presentation transcript:

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 suốt thời gian nghiên cứu

Information Bias (cont.) Hawthorne effect ( kích ứng Hawthorne): người sẽ có hành động khác nếu như họ biết họ được theo dõi, giám sát Surveillance 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 sánh

Information Bias (cont.) Misclassification bias –sai lệch xếp loại: sai lầm khi xếp loại bệnh hay tiếp xúc

Các loại bias xếp loại sai Differential misclassification – sai lầm khi đo lường chỉ về một hướng Example: Measurement bias – instrumentation may be inaccurate, such as using only one size blood pressure cuff to take measurements on both adults and children

Misclassification Bias (cont.) True Classification Cases Controls Total Exposed 100 50 150 Nonexposed 50 50 100 150 100 250 OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3 Differential misclassification - Overestimate exposure for 10 cases, inflate rates Cases Controls Total Exposed 110 50 160 Nonexposed 40 50 90 150 100 250 OR = ad/bc = 2.8; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.6

Misclassification Bias (cont.) True Classification Cases Controls Total Exposed 100 50 150 Nonexposed 250 OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3 Differential misclassification - Underestimate exposure for 10 cases, deflate rates Cases Controls Total Exposed 90 50 140 Nonexposed 60 110 150 100 250 OR = ad/bc = 1.5; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.2

Misclassification Bias (cont.) True Classification Cases Controls Total Exposed 100 50 150 Nonexposed 250 OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3 Differential misclassification - Underestimate exposure for 10 controls, inflate rates Cases Controls Total Exposed 100 40 140 Nonexposed 50 60 110 150 250 OR = ad/bc = 3.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.6

Misclassification Bias (cont.) True Classification Cases Controls Total Exposed 100 50 150 Nonexposed 50 50 100 150 100 250 OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3 Differential misclassification - Overestimate exposure for 10 controls, deflate rates Cases Controls Total Exposed 100 60 160 Nonexposed 50 40 90 150 250 OR = ad/bc = 1.3; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.1

Misclassification 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 cứu BIAS TOWARD THE NULL ( giả thuyết H0)

Misclassification Bias (cont.) True Classification Cases Controls Total Exposed 100 50 150 Nonexposed 250 OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3 Nondifferential misclassification - Overestimate exposure in 10 cases, 10 controls – bias towards null Cases Controls Total Exposed 110 60 170 Nonexposed 40 80 150 100 250 OR = ad/bc = 1.8; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3

Kiểm soát sai lệch hệ thống Lưu ý trong thiết kế để hạn chế sai lệch hệ thống Thí dụ: dùng nhiều nhóm chứng Định nghĩa rõ : ai là case, control; cái gì là tiếp xúc rõ ràng: có giá trị và tin cây để tránh sự overlap Định 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 kiện Huấn 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 nhau

Kiểm soát sai lệch hệ thống ( t.t) Phân phối ngẫu nhiên observers/interviewer trong thu thập dữ liệu Xây 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 group Mù đôi (Double masked study) – the subject and the observer are unaware of the subject’s group allocation Mù ba (Triple masked study) – the subject, observer and data analyst are unaware of the subject’s group allocation Build in methods to minimize loss to follow-up