CÁC SAI SỐ TRONG NGHIÊN CỨU DỊCH TỄ HỌC - TaiLieu.VN

Trang chủ » Các Ví Dụ Về Sai Số Hệ Thống » CÁC SAI SỐ TRONG NGHIÊN CỨU DỊCH TỄ HỌC - TaiLieu.VN

Có thể bạn quan tâm

OPTADS360 intTypePromotion=1 zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn tailieu.vn NÂNG CẤP Đăng Nhập | Đăng Ký Chủ đề »
  • Viêm gan siêu vi B
  • Sức khỏe dinh dưỡng
  • Bệnh đau mắt đỏ
  • Sốt xuất huyết
  • Trị hôi nách
  • HOT
    • CEO.27: Bộ Tài Liệu Dành Cho StartUp...
    • CEO.24: Bộ 240+ Tài Liệu Quản Trị Rủi...
    • LV.11: Bộ Luận Văn Tốt Nghiệp Chuyên...
    • CEO.29: Bộ Tài Liệu Hệ Thống Quản Trị...
    • FORM.07: Bộ 125+ Biểu Mẫu Báo Cáo...
    • FORM.04: Bộ 240+ Biểu Mẫu Chứng Từ Kế...
    • LV.26: Bộ 320 Luận Văn Thạc Sĩ Y...
    • CMO.03: Bộ Tài Liệu Hệ Thống Quản Trị...
    • TL.01: Bộ Tiểu Luận Triết Học
    FORM.08: Bộ 130+ Biểu Mẫu Thống Kê Trong Doanh...
TUYỂN SINH YOMEDIA ADSENSE Trang Chủ » Y Tế - Sức Khoẻ » Y học thường thức CÁC SAI SỐ TRONG NGHIÊN CỨU DỊCH TỄ HỌC

Chia sẻ: Nguyen Lan | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:41

Thêm vào BST Báo xấu 725 lượt xem 47 download Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Xảy ra khi ước lượng (ví dụ: tỷ lệ mới mắc, tye lệ hiện mắc, tử vong) hoặc mối liên quan (RR, OR) sai lệch so với tình huống đúng. Nguồn gốc của sai số có thể là ngẫu nhiên hoặc hệ thống Có thể xuất hiện trong các giai đoạn của nghiên cứu: Thiết kế nghiên cứu (chất lượng) Tiến hành Phân tích

AMBIENT/ Chủ đề:
  • dịch tễ học
  • cơ sở dịch tễ
  • dược dịch tễ
  • phương pháp chọn mẫu
  • phương pháp nghiên cứu
  • nghiên cứu dịch tễ học

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Đăng nhập để gửi bình luận! Lưu

Nội dung Text: CÁC SAI SỐ TRONG NGHIÊN CỨU DỊCH TỄ HỌC

  1. CÁC SAI SỐ TRONG NGHIÊN CỨU DỊCH TỄ HỌC Ths Nguyễn Tấn Đạt
  2. Mục tiêu học tập: 1. Trình bài được định nghĩa và phân loại các loại sai số 2. Nêu các biện pháp khắc phục sai số 3. Trình bài được khái niệm về yếu tố nhiễu, yếu tố tương tác 4. Nêu biện pháp khắc phục yếu tố nhiễu
  3. • Sai số là gì? • Có mấy loại? • Xảy ra khi nào?
  4. “Error - Sai số” trong DTH • Xảy ra khi ước lượng (ví dụ: tỷ lệ mới mắc, tye lệ hiện mắc, tử vong) hoặc mối liên quan (RR, OR) sai lệch so với tình huống đúng. • Nguồn gốc của sai số có thể là ngẫu nhiên hoặc hệ thống • Có thể xuất hiện trong các giai đoạn của nghiên cứu: – Thiết kế nghiên cứu (chất lượng) – Tiến hành – Phân tích
  5. Sai số Ngẫu nhiên Hệ thống (cơ hội) (sai lệch)
  6. 14 12 10 8 6 4 2 0 0 5 10 15 20 25 30 35
  7. 14 12 10 8 6 4 2 0 0 5 10 15 20 25 30
  8. Huyết áp thật Huyết áp đo lường (Thông qua ống thông động mạch) (máy đo huyết áp) số quan sát Cơ hội Sai số 80 90 Huyết áp tâm trương (mmHg) http://www.emro.who, WHO (www)
  9. C B C A D
  10. Sai số ngẫu nhiên • Là sự dao động xung quanh giá trị thật của quần thể • Nguồn gốc của sai số ngẫu nhiên – Sự giao động về mặt sinh học của cá thể • Luôn luôn hiện diện – Sai số do chọn mẫu • Một mẫu nhỏ có thể không đại diện cho toàn bộ dân số – Sai số do đo lường • Công cụ và tập huấn
  11. Sai số ngẫu nhiên • Cỡ mẫu – Nhỏ hơn • Thường khác với quần thể đích • Giới hạn lực (POWER) để phát hiện hiệu quả (effect) – Lớn hơn • Thường tương tự như quần thể đích • Tăng lực (POWER) để phát hiện hiệu quả (effect) • Cỡ? POWER CALCULATIONS Bao gồm việc tính toán = độ lớn của sự khác biệt, số lượng sự kiện, mức độ sai số có thể chấp nhận.
  12. Sai số ngẫu nhiên (tt) Ảnh hưỏng đến tính tin cậy, liên quan đến độ chính xác và khả năng lặp lại giống nhau ở các lần quan sát • Đánh giá bằng cách so sánh với “tiêu chuẩn vàng” • Sự lặp lại giống nhau giữa quan sát bên trong quần thể nghiên cứu và quần thể tham khảo (intra-observer inter- observer and intra-observer comparisons) Giảm: • Cỡ mẫu lớn hơn • Tập huấn kỹ quan sát viên • Dụng cụ và công cụ chuẩn • sử dụng thống kê thích hợp
  13. Sai số hệ thống (bias) • Sự sai lệch về kết quả hoặc suy luận từ sự thật • Ảnh hưởng đến độ tin cậy, bao gồm tính giá trị nội suy hoặc/và ngoại suy • Nguồn gốc của sai số hệ thống • Sai số chọn • Sai số thông tin (đo lường) • Nhiễu
  14. Sai số chọn • Tăng lên khi các tiêu chuẩn chọn lựa khác nhau được sử dụng (dựa vào tình trạng bệnh và/hoặc phơi nhiễm) vì vậy dân số nghiên cứu không đại diện cho quần thể quan tâm Không thể làm giảm bằng cách tăng cỡ mẫu Giảm thông qua các chiến lược thiết kế
  15. Sai số chọn (tt) • Trở thành vấn đề khi mẫu nghiên cứu không có tính đại diện cho quần thể tham khảo • Cần cân nhắc kỹ trong quá trình thiết kế và phân tích • Nếu không nhận biết, thì kết quả được xem như chính xác, khi đó chúng ta có thể bị sai lầm
  16. Một số ví dụ của sai số chọn • Sai lệch do suy luận (Berkson’s Bias) • Sai lệch về hiện mắc và mới mắc (Neyman’s Bias) • Sai lệch do phản hồi: • Sai lệch do mất dấu • Sai lệch liên quan đến sự tham gia • ….
  17. Các nguyên tắc để giảm sai số chọn Giai đoạn Cách tiếp cận nghiên cứu Thiết kế Khung mẫu thích hợp cho dân số nguồn Tiêu chuẩn bệnh và phơi nhiễm rõ ràng Nhóm so sánh thích hợp Thu thập dữ Tỷ lệ tham gia cao liệu Các thông tin về các yếu tố chọn tìm tàng Xem xét các đối tượng không phản hồi Phân tích dữ Hiệu chỉnh theo xác suất chọn (nếu biết) liệu Kiểm soát các biến xảy ra đồng thời có liên quan So sánh đối tượng tham gia và không tham gia Sử dung các nhóm so sánh khác nhau
  18. Sai số thông tin • Được xem như là sai số đo lường và sai số quan sát • Tăng lên khi đo lường hoặc phân loại không chính xác của các biến xảy ra • Có thể ảnh hưởng đến yếu tố phơi nhiễm hoặc kết quả (thậm chí yếu tố gây nhiễu)
  19. Các kiểu của sai số thông tin/đo lường • Sai số nhớ lại • Sai số do báo cáo • Sai số do phát hiện • Sai số do người phỏng vấn
  20. Nguyên tắc làm giảm sai số thông tin Giai đoạn Cách tiếp cận nghiên cứu Thiết kế Dụng cụ và công cụ cụ thể Nhóm so sánh phù hợp Người thu thập thông tin được huấn luyện kỹ Thu thập Nhiều nguồn thông tin thông tin Bao gồm tiếp xúc và bệnh tật không liên quan Đối tượng nghiên cứu và người thu thập thông tin không biết Tỷ lệ phản hồi cao Phân tích dữ Chú ý dữ liệu khuyết liệu Đánh giá và hiệu chỉnh dữ liệu
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

  • Những sai lầm trong việc sơ cứu rắn cắn

    pdf 5 p | 187 | 71

  • Lâm sàng thống kê: Bài 8. Chọn biến trong phân tích hồi quy logistic : một sai lầm phổ biến - Nguyễn Văn Tuấn

    pdf 7 p | 131 | 19

  • Bảo hiểm y tế cộng đồng

    pdf 8 p | 146 | 15

  • Bài giảng Y học chứng cứ: Bài 5 - PGS.TS. Lê Hoàng Ninh

    pdf 53 p | 133 | 14

  • Dùng thuốc sai ở người cao tuổi

    pdf 4 p | 138 | 8

  • Thủ phạm thực sự của các bệnh mãn tính

    pdf 7 p | 90 | 7

  • Đồ đóng hộp có thể gây ung thư

    pdf 4 p | 70 | 6

  • Những quan niệm sai lầm về sức khỏe

    pdf 8 p | 100 | 4

  • Tai nạn do dùng nhiệt kế thủy ngân

    pdf 5 p | 94 | 4

  • Bài giảng Y học - Bài 5: Chứng cứ của các nghiên cứu chuẩn đoán

    pdf 53 p | 46 | 3

  • Quan niệm sai lầm về bệnh loét dạ dày

    pdf 5 p | 93 | 3

  • Những hiểu sai về “sức khỏe” của đôi mắt

    pdf 4 p | 59 | 3

  • Dùng thuốc cũng phải... theo giới

    pdf 5 p | 49 | 3

  • Tác hại của kem làm trắng da

    pdf 5 p | 187 | 3

  • Khỏe tim nhờ vận động.

    pdf 3 p | 66 | 2

  • Việc gì phải kiêng trái cây!

    pdf 5 p | 36 | 2

  • Bài giảng Sử dụng thống kê trong phân tích số liệu - TS.DS. Nguyễn Hữu Lạc Thủy

    pdf 72 p | 0 | 0

  • Bài giảng Những sai lầm thường gặp trong cấp cứu – hồi sinh tim phổi - TS.BS. Đỗ Quốc Huy

    pdf 36 p | 0 | 0

Thêm tài liệu vào bộ sưu tập có sẵn: Đồng ý Thêm vào bộ sưu tập mới: *Tên bộ sưu tập Mô Tả: *Từ Khóa: Tạo mới Báo xấu
  • Hãy cho chúng tôi biết lý do bạn muốn thông báo. Chúng tôi sẽ khắc phục vấn đề này trong thời gian ngắn nhất.
  • Không hoạt động
  • Có nội dung khiêu dâm
  • Có nội dung chính trị, phản động.
  • Spam
  • Vi phạm bản quyền.
  • Nội dung không đúng tiêu đề.
Hoặc bạn có thể nhập những lý do khác vào ô bên dưới (100 ký tự): Vui lòng nhập mã xác nhận vào ô bên dưới. Nếu bạn không đọc được, hãy Chọn mã xác nhận khác.. Đồng ý LAVA AANETWORK THÔNG TIN
  • Về chúng tôi
  • Quy định bảo mật
  • Thỏa thuận sử dụng
  • Quy chế hoạt động
TRỢ GIÚP
  • Hướng dẫn sử dụng
  • Upload tài liệu
  • Hỏi và đáp
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
  • Liên hệ
  • Hỗ trợ trực tuyến
  • Liên hệ quảng cáo
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

Đang xử lý... Đồng bộ tài khoản Login thành công! AMBIENT

Từ khóa » Các Ví Dụ Về Sai Số Hệ Thống