1. Chương10: Vai trò của sai lệch hệ thống trong các nghiên cứu sức khỏe
PGS, TS LÊ HOÀNG NINH

2. 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)

3. 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?

4. BIAS Sai lầm hệ thống khi thiết kế vào trong nghiên cứu
Selection Bias ( sai lệch chọn lựa)
Information Bias ( sai lệch thông tin)

5. 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

6. 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

7. 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

8. 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

9. 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

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

11. 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

12. 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

13. 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

14. 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

15. 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

16. 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)

17. 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

18. 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

19. 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