Files
Documentation/sample_size_site_full/epi_casecontrol_guide.html
admin a8896e90e0 add
Commit
2025-10-22 06:20:05 +07:00

220 lines
8.3 KiB
HTML
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

<!DOCTYPE html>
<html lang="vi">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Nghiên cứu BệnhChứng (Case-Control Study)</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js"></script>
<style>
body {
font-family: "Segoe UI", Roboto, Helvetica, Arial, sans-serif;
font-size: 16px;
line-height: 1.6;
color: #333;
background-color: #fff;
margin: 30px;
}
h2 {
color: #006699;
border-bottom: 2px solid #006699;
padding-bottom: 6px;
margin-top: 40px;
}
h4 {
color: #006699;
margin-top: 25px;
}
p {
text-align: justify;
margin: 10px 0;
}
ul {
margin: 10px 0 10px 25px;
}
strong {
color: #003366;
}
.table-2x2 {
border-collapse: collapse;
width: 340px;
margin: 15px auto;
font-size: 15px;
box-shadow: 0 2px 6px rgba(0,0,0,0.08);
}
.table-2x2 th, .table-2x2 td {
border: 1px solid #ccc;
padding: 8px 10px;
text-align: center;
}
.table-2x2 th {
background-color: #f2f8fc;
font-weight: 600;
}
.table-2x2 .header-col {
background-color: #f9f9f9;
font-weight: 600;
}
hr {
border: 0;
border-top: 2px solid #e0e0e0;
margin: 35px 0;
}
.formula {
background-color: #f8faff;
border-left: 4px solid #0077cc;
padding: 10px 15px;
margin: 10px 0;
font-family: "Consolas", monospace;
font-size: 15px;
}
.note {
background-color: #fff6e5;
border-left: 4px solid #ff9800;
padding: 10px 15px;
margin: 15px 0;
}
</style>
</head>
<body>
<div>
<h2>Giới thiệu về Nghiên cứu BệnhChứng (CaseControl Study)</h2>
<p>
Nghiên cứu BệnhChứng là một loại hình nghiên cứu quan sát và phân tích cơ bản trong dịch tễ học.
Đặc điểm cốt lõi của thiết kế này là <strong>hồi cứu (retrospective)</strong>.
</p>
<p>
Thay vì theo dõi một nhóm người theo thời gian để xem ai mắc bệnh (như nghiên cứu Thuần tập Cohort),
nghiên cứu BệnhChứng bắt đầu bằng việc xác định những người đã mắc bệnh và những người không mắc bệnh,
sau đó nhìn lại quá khứ để so sánh sự khác biệt về phơi nhiễm với một yếu tố nguy cơ nào đó.
</p>
<h4>Các nhóm trong nghiên cứu:</h4>
<ul>
<li><strong>Nhóm Bệnh (Cases):</strong> Gồm những người đã được chẩn đoán mắc bệnh hoặc có kết cục (outcome) mà chúng ta quan tâm.</li>
<li><strong>Nhóm Chứng (Controls):</strong> Gồm những người không mắc bệnh, được chọn từ cùng một quần thể nguồn (source population) với nhóm Bệnh.</li>
</ul>
<p>
Mục tiêu chính là so sánh tỷ lệ (hay đúng hơn là “tỷ suất” odds) đã từng phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ trong quá khứ giữa hai nhóm này.
</p>
<h4>Thước đo chính: Tỷ số chênh (Odds Ratio OR)</h4>
<p>
Thước đo kết hợp chính trong nghiên cứu BệnhChứng là Tỷ số chênh (OR).
Nó cho biết tỷ lệ phơi nhiễm ở nhóm Bệnh cao hơn (hoặc thấp hơn) gấp bao nhiêu lần so với tỷ lệ phơi nhiễm ở nhóm Chứng.
</p>
<p>Dựa trên bảng 2x2 kinh điển:</p>
<table class="table-2x2">
<tr>
<th></th>
<th>Bệnh (Cases)</th>
<th>Chứng (Controls)</th>
</tr>
<tr>
<td class="header-col">Phơi nhiễm (+)</td>
<td>a</td>
<td>b</td>
</tr>
<tr>
<td class="header-col">Phơi nhiễm ()</td>
<td>c</td>
<td>d</td>
</tr>
</table>
<p><strong>Công thức tính Tỷ số chênh (OR):</strong></p>
<div class="formula">
$$ OR = \frac{\text{Odds phơi nhiễm ở nhóm Bệnh}}{\text{Odds phơi nhiễm ở nhóm Chứng}}
= \frac{(a/c)}{(b/d)} = \frac{a \times d}{b \times c} $$
</div>
<hr>
<h2>Tính Cỡ Mẫu cho Nghiên cứu BệnhChứng</h2>
<p>
Việc tính toán cỡ mẫu trước khi thực hiện là tối quan trọng để đảm bảo nghiên cứu có đủ
<strong>lực mẫu thống kê (statistical power)</strong> — tức là có khả năng phát hiện được mối liên quan
(ví dụ, một giá trị OR cụ thể) nếu nó thực sự tồn tại trong quần thể, với một mức ý nghĩa (α) nhất định.
</p>
<h4>Các tham số cần thiết:</h4>
<ul>
<li><strong>\( \alpha \)</strong> (Mức ý nghĩa): Thường là 0.05 (cho độ tin cậy 95%).</li>
<li><strong>\( 1 - \beta \)</strong> (Lực mẫu Power): Thường là 0.80 hoặc 0.90.</li>
<li><strong>\( p_0 \)</strong>: Tỷ lệ phơi nhiễm ở nhóm Chứng (lấy từ y văn hoặc nghiên cứu trước).</li>
<li><strong>\( OR \)</strong>: Tỷ số chênh nhỏ nhất có ý nghĩa lâm sàng cần phát hiện.</li>
<li><strong>\( r \)</strong>: Tỷ lệ số người Chứng / Bệnh (ví dụ: \( r=1 \) cho 1:1, \( r=2 \) cho 2:1).</li>
</ul>
<h4>Công thức tính (Theo Schlesselman, 1982)</h4>
<p><strong>Bước 1 Tính tỷ lệ phơi nhiễm kỳ vọng ở nhóm Bệnh (\(p_1\))</strong></p>
<div class="formula">
$$ p_1 = \frac{OR \times p_0}{1 - p_0 + (OR \times p_0)} $$
</div>
<p><strong>Bước 2 Tính tỷ lệ phơi nhiễm trung bình có trọng số (\(\bar{p}\))</strong></p>
<div class="formula">
$$ \bar{p} = \frac{p_1 + r \cdot p_0}{1 + r}, \quad \bar{q} = 1 - \bar{p} $$
</div>
<p><strong>Bước 3 Tính cỡ mẫu nhóm Bệnh (\(n_1\))</strong></p>
<div class="formula">
$$ n_1 =
\frac{\left[
Z_{\alpha/2} \sqrt{(r+1)\bar{p}\bar{q}} +
Z_{\beta} \sqrt{r p_0 q_0 + p_1 q_1}
\right]^2}{r(p_1 - p_0)^2} $$
</div>
<p><strong>Bước 4 Cỡ mẫu nhóm Chứng và Tổng</strong></p>
<div class="formula">
$$ n_2 = n_1 \times r, \quad N = n_1 + n_2 $$
</div>
<hr>
<h2>Ứng dụng trong Y tế Công cộng</h2>
<p>
Nghiên cứu BệnhChứng là một trong những công cụ hiệu quả và phổ biến nhất trong y tế công cộng nhờ các ưu điểm:
<strong>nhanh chóng</strong>, <strong>ít tốn kém</strong><strong>hiệu quả cao</strong>.
</p>
<h4>Các ứng dụng chính:</h4>
<ul>
<li><strong>Nghiên cứu bệnh hiếm:</strong> Đặc biệt phù hợp khi bệnh có tỷ lệ mắc rất thấp, như một số loại ung thư hoặc dị tật bẩm sinh.</li>
<li><strong>Điều tra vụ dịch:</strong> Khi một vụ ngộ độc thực phẩm xảy ra, việc so sánh nhóm bị bệnh và nhóm không bệnh giúp xác định nguyên nhân nhanh chóng.</li>
<li><strong>Xác định yếu tố nguy cơ:</strong> Ví dụ nghiên cứu của <em>Doll & Hill (1950s)</em> đã chứng minh mối liên hệ giữa hút thuốc và ung thư phổi.</li>
<li><strong>Nghiên cứu bệnh có thời gian ủ bệnh dài:</strong> Như bệnh do amiăng hoặc phơi nhiễm hóa chất nghề nghiệp.</li>
</ul>
<h4>Hạn chế:</h4>
<ul>
<li><strong>Sai số nhớ lại (Recall bias):</strong> Nhóm bệnh có thể nhớ khác nhóm chứng.</li>
<li><strong>Sai số chọn mẫu (Selection bias):</strong> Khó chọn nhóm chứng đại diện cho quần thể nguồn.</li>
<li>Không thể tính được tỷ lệ mới mắc (Incidence) hay hiện mắc (Prevalence).</li>
</ul>
</div>
</body>
</html>