ĐỀ CƯƠNG ÔN TẬP

DỊCH TỄ HỌC
Y.2012


BÀI 2
2.1. KHÁI NIỆM

CÁC PHÉP ĐO VỀ TẦN SUẤT
BỆNH TẬT
ThS. BS. Nguyễn Thị Ngọc Trinh
2.1.

2.2. CÁC PHÉP ĐO VỀ TẦN
SUẤT BỆNH TẬT
2.3. BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ

KHÁI NIỆM
Các phép đo chính dùng trong nghiên cứu dịch tễ học
(1) Các phép đo về tần suất bệnh tật (Measures of frequency) thể
hiện sự xảy ra của bệnh tật, tàn phế, tử vong ở một cộng đồng
dân cư. (2) Các phép đo thể hiện sự phối hợp (Measures of association) đánh giá sự liên quan có ý nghĩa thống kê giữa một
yếu tố cho trước và bệnh tật. (3) Các phép đo về tác động tiềm
tàng (Measures of potential impact) phản ánh sự góp phần của
một yếu tố nào đó vào sự xảy ra của một bệnh trong một cộng
đồng dân cư.
Tỷ số, tỷ lệ, tỷ suất
● Tỷ số (Ratio): là một phân số trong đó tử số (là một giá trị) được
chia cho mẫu số (là một giá trị khác). Nói cách khác tử số và mẫu
số không liên quan với nhau.

Ví dụ: Tỷ số trận bóng đá giữa đội A và đội B = 2:1
● Tỷ lệ (Proportion): là một phân số trong đó tử số là một phần
của mẫu số. Tỷ lệ có thể được hiểu là: A/(A+B).
Ví dụ: Tỷ lệ nữ trong 1 lớp học = 20 nữ / (20 nữ + 15 nam) =
20 / 35
● Tỷ suất (Rate): là một dạng đặc biệt của tỷ lệ, khi muốn nhấn
mạnh đến sự xuất hiện của biên cố, có liên quan đến một khoảng
thời gian nhất định. Tỷ suất được tính như sau: là số biến cố
(bệnh, chết...) xảy ra trong một dân số nào đó trong một khoảng
thời gian xác định. Tỷ suất thường được nhân với một con số
luỹ thừa của 10.

Tỷ suất =
2.2.

Số biến cố xảy ra trong khoảng thời gian nhất định x 10n
Dân số trung bình trong thời gian đó

CÁC PHÉP ĐO TẦN SUẤT BỆNH TẬT
Trọng tâm của dịch tễ học là nghiên cứu về sự xuất hiện (occurrence) và các yếu tố quyết định (determinants) của bệnh tật/vấn
đề sức khỏe. Đo lường tần suất xuất hiện (frequency) của bệnh/
vấn đề sức khỏe trong dân số và xác định tần suất xuất hiện của
bệnh/vấn đề sức khỏe thay đổi như thế nào qua thời gian hoặc
2


trong một nhóm dân cư nhất định là một bước quan trọng cho
việc xác định các nguyên nhân tiềm tàng của bệnh và xác định
các phương pháp hiệu quả cho chăm sóc và dự phòng.
Tỷ suất hiện mắc (Prevalence) và Tỷ suất mới mắc (Incidence)

thường được sử dụng để đo lường tần suất xuất hiện của bệnh
tật/ vấn đề sức khỏe.
Tùy vào mục đích của nghiên cứu sẽ chọn lựa cách đo lường tần
suất xuất hiện bệnh tật/vấn đề sức khỏe cho phù hợp. Nếu mục
đích của nghiên cứu nhằm tìm ra nguyên nhân của bệnh/vấn đề
sức khỏe và xác định các yếu tố nguy cơ của bệnh/vấn đề sức
khỏe đó nhằm có kế họach dự phòng bệnh, thì chúng ta sẽ quan
tâm đến sự phát triển của ca mới (new cases) của bệnh/ vấn đề
sức khỏe trong một khỏang thời gian được theo dõi mới, hay nói
cách khác là tỷ suất mới mắc (incidence) được quan tâm. Ngược
lại, nếu mong muốn biết được gánh nặng của bệnh tật trong dân
số để lên kế họach cho nguồn lực y tế, chúng ta sẽ quan tâm đến
số ca bệnh hiện có (existing cases) được biểu hiện qua tỷ suất
hiện mắc (prevalence).
Tỷ suất hiện mắc (Prevalence)
Tỷ suất hiện mắc cho biết số trường hợp bệnh hiện có (cũ lẫn
mới) tại một thời điểm xác định.
Có 2 loại tỷ suất hiện mắc: Tỷ suất hiện mắc điểm (point prevalence) và tỷ suất hiện mắc khoảng (period prevalence)
● Tỷ suất hiện mắc điểm (Point prevalence) hay còn được gọi
là tỷ suất hiện mắc, là tỷ lệ (proportion) của người đang có
bệnh trong dân số tại một thời điểm xác định.
Tổng số người đang có tại thời điểm xác định

Tỷ suất hiện mắc điểm=

Dân số tại thời điểm xác định

Tỷ suất hiện mắc điểm phản ánh xác suất mà một cá thể
trong dân số trở thành một trường hợp bệnh tại thời điểm
xác định đó.

Ví dụ: Qua một nghiên cứu khảo sát về vấn đề sức khỏe
ở cộng đồngvào tháng 1 năm 2010 tại quận 10, trong tổng
số có 258 trẻ dưới 5 tuổi được khảo sát, hiện có 15 trẻ bị suy
dinh dưỡng. Như vậy tỷ lệ hiện mắc suy dưỡng của trẻ em
dưới 5 tuổi của quận 10 tại thời điểm tháng 1 năm 2010 là
5,8% (15/258).
● Tỷ suất hiện mắc khoảng (Period prevalence): Là tỷ lệ (proportion) của người đã và đang có bệnh trong dân số ở bất kì
thời điểm nào trong khỏang thời gian khảo sát (Δt).
Tổng số người đã và đang có bệnh ở bất kỳ
thời điểm nào trong thời khoảng (Δt)
Tỷ suất hiện mắc khoảng=
Dân số trong thời khoảng khảo sát (Δt)
3


Tỷ suất hiện mắc khoảng phản ánh xác suất mà một cá thể
trong dân số trở thành một trường hợp bệnh ở bất cứ thời
điểm nào trong một khoảng thời gian khảo sát (Δt).
Ví dụ: Qua một nghiên cứu khảo sát về vấn đề sức khỏe
ở cộng đồngvào tháng 1 năm 2010 tại quận 10, trong tổng
số có 258 trẻ dưới 5 tuổi được khảo sát, hiện có 15 trẻ bị suy
dinh dưỡng. Đến tháng 12, khảo sát lại thình trạng suy dinh
dưỡng ở 258 trẻ này, thì phát hiện thêm 1 trường hợp mới
xuất hiện suy dinh. Như vậy tỷ lệ hiện mắc suy dưỡng của
trẻ em dưới 5 tuổi của quận 10 tại trong thời khỏang năm
2010 (từ tháng 1 đến tháng 12) là 6,2% (16/258).
 Vì “Tỷ suất hiện mắc” bao gồm tất cả những người hiện
đang có bệnh - không tính đến trường hợp mới mắc bệnh
hay đã bị từ lâu – nên những bệnh lâu ngày (mãn tính)
thường có xu hướng có “tỷ suất hiện mắc” cao hơn những

bệnh ngắn ngày (cấp tính).
 Cách tính dân số trong một thời khoảng: Có nhiều cách
tính dân số trong một thời khỏang. Tùy vào số liệu sẵn có,
lựa chọn cách tính dân số phù hợp nhất.
▪ Tính theo phương pháp số học,
▪ Tính trung bình: Dân số giữa năm.
Tỷ suất mới mắc (Incidence):
Tỷ suất mới mắc phản ánh số ca mới mắc bệnh trong một khỏang
thời gian nhất định.
Có 2 loại: Tỷ suất mới mắc dồn (Incidence proportion/Cummulative Incidence) và Trọng suất bệnh mới (Incidence rate/ Incidence
density).
● Tỷ suất mới mắc dồn: là tỷ lệ người mới xuất hiện bệnh
trong quần thể người không có bệnh được theo dõi trong
một khỏang thời gian theo dõi.
Tỷ suất mới mắc dồn còn được gọi là nguy cơ (risk) để những
người không bị một bệnh sẽ trở thành có bệnh (trong một
khoảng thời gian nhất định) - với điều kiện những người
này không bị chết vì một bệnh khác.
Tổng số người mới mắc trong khoảng thời gian theo dõi

Tỷ suất mới mắc dồn =

Dân số nguy cơ trong khoảng thời gian theo dõi

Ví dụ: Qua một nghiên cứu khảo sát về vấn đề sức khỏe ở
cộng đồng vào tháng 1 năm 2010 tại quận 10, trong tổng số
có 258 trẻ dưới 5 tuổi được khảo sát, hiện có 15 trẻ bị suy
dinh dưỡng. Đến tháng 12, khảo sát lại tình trạng suy dinh
dưỡng ở 258 trẻ này, thì phát hiện thêm 1 trường hợp mới
xuất hiện suy dinh. Như vậy tỷ lệ mới mắc suy dưỡng của

trẻ em dưới 5 tuổi của quận 10 trong năm 2010 (từ tháng 1
đến tháng 12) là 0,4% (1/243).
4


Nói cách khác, Tỷ suất mới mắc dồn là tỷ lệ của những
người trong một quần thể dân số có nguy cơ chuyển từ tình
trạng không có bệnh (vào đầu khoảng thời gian được khảo
sát) sang trạng thái có bệnh trong khoảng thời gian đó. Do
đó trong trường hợp dân số cố định thì mẫu số trở thành:
Dân số nguy cơ vào đầu khoảng thời gian theo dõi.
 Đặc điểm của Tỷ suất mới mắc dồn:
▪ Là một tỷ lệ (proportion)
▪ Không có đơn vị
▪ Thay đổi từ 0 đến 1
▪ Khi phân tích như nguy cơ (risk) mắc bệnh trong một
khỏang thời gian, cần phải nói rõ đó là khoảng thời gian
nào.
▪ Dân số nguy cơ: là dân số không có bệnh lúc bắt đầu
nghiên cứu (đặt giả định)
▪ Dân số nguy cơ: là dân số không có bệnh lúc bắt đầu
nghiên cứu (đặt giả định).
● Trọng suất bệnh mới: phản ánh sự phát triển của những
trường hợp bệnh mới trong một đơn vị thời gian.

Trọng suất bệnh mới =

Tổng số người mới mắc trong khoảng thời gian theo dõi
Tổng thời gian có nguy cơ mắc bệnh của tất cả cá thể
được theo dõi trong dân số


 Đặc điểm của trọng suất bệnh mới (tỷ suất mới mắc theo
người-thời gian):
▪ Không phải là một tỷ lệ
▪ Có đơn vị
▪ Thay đổi từ 0 đến vô cực
Ví dụ: 100.000 người sinh sống ở tỉnh A, được theo dõi suốt
1 năm từ tháng 5/1996 đến tháng 4/1997. Đến tháng 4/1997,
có 57 ca xuất hiện đột quỵ.
Vậy trọng suất bệnh mới của đột quỵ trong nghiên cứu này
là 57 / 100.000 người-năm.
Ta có thể phát biểu rằng Trong vòng một năm theo dõi, cứ
100.000 người ở tỉnh A, có 57 người bị đột quỵ.
Sự tương quan giữa tỷ suất hiện mắc và tỷ suất mới mắc
Tỷ suất hiện mắc và tỷ suất mới mắc có liên quan mật thiết với
nhau qua thời gian kéo dài của bệnh.Nếu tỷ suất bệnh mới mắc
thấp, nhưng thời gian bệnh kéo dài thì tỷ suất hiện mắc (Tỷ suất
mắc bệnh toàn bộ) sẽ cao. Ngược lại, dù tỷ suất bệnh mới mắc
cao, nhưng thời gian kéo dài bệnh ngắn do khỏi nhanh hoặc do
bệnh chết nhiều thì tỷ suất hiện mắc vẫn tương đối thấp hơn so
với tỷ suất mới mắc
Ví dụ: Với bệnh H5N1, dù tỷ suất mới mắc của bệnh này cao
5


nhưng tỷ suất hiện mắc vẫn thấp vì số trường hợp tử vong do
bệnh này rất cao. Ngược lại, bệnh tiểu đường có tỷ suất mới mắc
thấp nhưng bệnh thường kéo dài và số tử vong do bệnh này
cũng không cao lắm nên tỷ suất hiện mắc của bệnh này lại cao.
Ta có thể thấy được sự tương quan của 2 tỷ suất này qua phương

trình sau đây:
P = I × D trong đó
P = Prevalence

I = Incidence

D = Thời gian bệnh

2.3.

BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ
Tháng 01/2015, BV Phụ Sản X xét nghiệm máu để tầm soát thai phụ
nào bị thiếu vi chất dinh dưỡng. Trong đó, có 170 thai phụ bị thiếu
canxi, 30 thai phụ bị thiếu sắt.
Theo dõi và xét nghiệm lại sau 9 tháng, có 10 thai phụ không còn thiếu
canxi nữa, nhưng xuất hiện thêm 20 thai phụ bị thiếu sắt.
Biết rằng tổng số thai phụ đến khám BV X không thay đổi trong năm
2015 là 1000 thai phụ.
Câu 1. Tính tỷ suất (hiện mắc) thiếu vi chất dinh dưỡng của thai
phụ đến khám tại BV X sau 9 tháng theo dõi?
A. 170 / 1000
B. 210 / 1000
C. 30 / 170
D. 170 / 200
Câu 2. Tính tỷ suất (hiện mắc) thiếu canxi của thai phụ đến
khám BV X sau 9 tháng theo dõi?
A. 50 / 1000 B. 210 / 1000
C. 160 / 1000
D. 160 / 1000 - 10
Câu 3. Tính tỷ suất (mới mắc) thiếu sắt của thai phụ đến khám

BV X sau 9 tháng theo dõi?
A. 50 / 1000 - 30
B. 50 / 1000
C. 20 / 1000 - 30
D. 20 / 1000
Câu 4. Số thai phụ có nguy cơ bị thiếu canxi vào tháng 02/2015
tại BV X là?
A. 1000
B. 1000 - 170
C. 1000 - 30 D. 1000 - 160
Bắt đầu từ ngày thứ 2 sau chuyến cắm trại trở về thì trường học A tại
phường X ghi nhận có 50 trong tổng số 2050 học sinh của trường bị
bệnh cúm.Sau đó tiếp tục theo dõi thì ghi nhận số lượng các em học sinh
xin nghỉ phép do bệnh cúm tăng cao. Cụ thể số liệu theo dõi như sau:
Ngày Tổng số học sinh bị cúm Tổng số học sinh chưa bị cúm
1
0
2050
2
50
2000
3
90
1960
4
100
1950
6



Câu 5. Hãy tính tỷ suất hiện mắc ngày thứ 2 của học sinh trường
A:

A. 2,43%
B. 2,5%

C. 2,56%
D. 0,0%
Câu 6. Hãy tính tỷ suất mới mắc của học sinh trường A vào ngày
thứ 2:

A.2,43%
B. 2,5%

C.2,56%
D. 0,0%
Câu 7. Hãy tính tỷ suất mới mắc của học sinh trường A vào ngày
thứ 3:

A.4,5%
B. 4,7%

C.2,5%
D. 2,0%
Câu 8. Số học sinh có nguy cơ bị cúm vào ngày thứ 4 là:

A.1950
B. 1960

C.2050

D. 1850

TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Beaglehole R., Bonita R., Kjellstrom
T. Basic epidemiology. Geneva,
WHO, 1993: 13 – 30.
2. Greenberg R.S., Daniels S.R.,
Flanders W.D., Eley J.W., Boring J.R.
Medical epidemiology. New Jersey,
Prentice-Hall International, Inc., 1996:
15 – 19.
3. Hennekens C.H., Buring J.E. Epidemiology in Medicine. Boston, Little
Brown Company, 1987: 54 – 73.
4. Kleinbaum D.G., Kupper L.L. Epidemiologic research: Principles and
quantitative methods. New York,
Van Nostrand Reinhold, 1982:98 –
100.

5. Mausner J.S., Bahn A.K. Epidemiology: An introductory text. Philadelphia,
W.B. Saunders Company, 1985: 43 – 58.
6. Last J.M., Abramson J.H., Friedman
G.D., Porta M., Spasoff R.A., Thuriaux
M. A dictionary of epidemiology. New
York, Oxford University Press, 2008.
7. Noordzij, M., F. W. Dekker, et al.
(2010). “Measures of disease frequency: prevalence and incidence.” Nephron Clin Pract 115(1): c17-20.
8. Olsen, J., Christensen, K., Murray, J.,
Ekbom, A., An Introduction to Epidemiology for Health Professionals,
Springer, 2010


7


BÀI 4

4.1. MỘT SỐ KHÁI NIỆM
4.2. NGUY CƠ TƯƠNG ĐỐI
4.3. NGUY CƠ QUI TRÁCH

SO SÁNH TỶ SUẤT
PGS.TS. BS. Tăng Kim Hồng

4.4. NGUY CƠ QUI TRÁCH
TRONG DÂN SỐ
4.5. BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ

4.1.

MỘT SỐ KHÁI NIỆM
Khái niệm cơ bản
Nguy cơ (Risk) được hiểu là khả năng để một người không mắc
bệnh, sau khi tiếp xúc với những yếu tố nào đó, sẽ bị mắc bệnh.
Yếu tố nguy cơ (Risk factors) Là những yếu tố gắn liến với việc
tăng nguy cơ mắc bệnh.
Tiếp xúc (Exposure) với một yếu tố nguy cơ có nghĩa là một người,
trước khi bị mắc bệnh, đã từng tiếp xúc với hoặc có (biểu hiện)
yếu tố nghi ngờ làm tăng nguy cơ mắc bệnh. Tiếp xúc với yếu
tố nguy cơ có thể xảy ra vào một thời điểm duy nhất (VD: tiếp
xúc với tia phóng xạ trong một vụ nổ nhà máy hạt nhân) hoặc
có thể kéo dài trong một thời gian (VD: tiếp xúc với khói thuốc

lá, ánh nắng mặt trời, bị bệnh cao huyết áp, có quan hệ tình dục
bừa bãi…).
So sánh các nguy cơ
Để so sánh tỷ suất mới mắc bệnh của hai hay nhiều quần thể
đã từng tiếp xúc với vài yếu tố nguy cơ khác nhau, người ta sử
dụng vài phương pháp đo lường sự liên quan giữa việc tiếp xúc
với yếu tố nguy cơ và việc bị bệnh, gọi là cácphép đo thể hiện
hậu quả (measures of effect). Đó là: nguy cơ tương đối (Relative
risk), nguy cơ qui trách (Attributable risk), phần trăm nguy cơ qui
trách (Attributable risk percent), nguy cơ qui trách trong dân số (Population attributable risk), phần trăm nguy cơ qui trách trong dân số
(Population attributable fraction).
Trình bày số liệu
Bảng 2 × 2: Để tính được các số đo thể hiện sự liên quan giữa
bệnh tật và tiếp xúc với yếu tố nguy cơ, người ta thường trình
bày các số liệu dưới dạng bảng 2 × 2 – tức là 2 dòng và 2 cột – để
thể hiện việc có hay không có tiếp xúc với yếu tố nguy cơ và có
hay không có bệnh, theo như bảng 4.1.
Bảng dạng này có thể được dùng để trình bày số liệu trong nghiên cứu bệnh chứng (case–control study) hoặc nghiên cứu đoàn hệ
(cohort study) mà khoảng thời gian theo dõi các cá thể đều đồng
nhất. Đối với nghiên cứu đoàn hệ mà khoảng thời gian theo dõi
các cá thể không đồng nhất tức là dùng đơn vị “người thời gian”
8


(thay vì dùng đơn vị là người), bảng 2 × 2 cũng được dùng để
trình bày số liệu nhưng có một ít thay đổi trong cách trình bày
(xem bảng 4.2 – ta thấy: 2 ô b và d được bỏ trống).
Bảng 4.1: Cách
trình bày số liệu
trong nghiên

cứu bệnh-chứng
hay nghiên cứu
đoàn hệ bằng
bảng 2 × 2

Bệnh

Tiếp xúc

Tổng số

Có

Không

Có

a

b

a+b

Không

c

d

c+d


a+c

b+d

a+b+c+d

Có

Không

Đơn vị
Người-thời
gian

Có

a

-

PY1

Không

c

-

PY0


a+c

-

Tổng số

Bệnh
Bảng 4.2: Cách
trình bày số
liệu trong đoàn
hệ theo người
- thời gian (person-time)

4.2.

Tiếp xúc

Tổng số

NGUY CƠ TƯƠNG ĐỐI
Nguy cơ tương đối (Relative risk – RR) hay còn gọi tỷ số nguy cơ
(Risk ratio) là tỷ số giữa tỷ suất mới mắc ở nhóm có tiếp xúc (Ie)
với tỷ suất mới mắc ở nhóm không tiếp xúc (Io). Nguy cơ tương
đối giúp ước lượng mức độ liên quan giữa việc tiếp xúc với yếu
tố nguy cơ vàtình trạng bị bệnh, hay nói cách khác cho chúng
ta biết nguy cơ bị bệnh cao gấp bao nhiêu lần khi một người có
tiếp xúc với yếu tố nguy cơ so với người không tiếp xúc với yếu
tố nguy cơ. Nguy cơ tương đối được tính bằng tỷ số giữa tỷ suất
mới mắc của nhóm có tiếp xúc với yếu tố nguy cơ và tỷ suất mới

mắc của nhóm không tiếp xúc với yếu tố nguy cơ, theo công
thức như sau:
RR =

Ie
Io

Nếu trong nghiên cứu, tỷ suất mới mắc dồn được sử dụng thì
nguy cơ tương đối sẽ là:
Ie

RR =

=

Io

CIe

=

CIo

a/(a+b)
c/(c+d)

Nếu trong nghiên cứu, tỷ suất mới mắc (theo người-thời gian)
được sử dụng thì nguy cơ tương đối sẽ là:
RR =


Ie
Io

=

IDe
IDo

=

a/PY1
c/PY0

Ví dụ: Một nghiên cứu gồm 172 bệnh nhân (BN), trong đó có 14
BN bị ung thư tuyến giáp trong nhóm 38 người có tiếp xúc với
tia xạ - có 5 BN bị ung thư tuyến giáp trong nhóm người không
có tiếp xúc với tia xạ:
- Tỷ suất ung thư tuyến giáp ở nhóm người có tiếp xúc với tia
9


xạ (Ie) là: 36 %
- Tỷ suất ung thư tuyến giáp ở nhóm người không tiếp xúc với
tia xạ (I0) là: 14 %
- Tỷ lệ người có tiếp xúc với tia xạ (Prevalence) (Pe) là 15 %
- Tỷ suất ung thư tuyến giáp (IP) là: 17 %
Từ VD này, nguy cơ tương đối sẽ là:
36%

RR =


14%

= 2,5

Hình 4.1: Đồ thị
thể hiện nguy
cơ tương đối
và nguy cơ qui
trách.

Ta có thể phát biểu rằng: Người có tiếp xúc với tia xạ có nguy cơ
bị ung thư tuyến giáp cao gấp 2,5 lần so với người không có tiếp xúc
với tia xạ.
Những trường hợp có thể xảy ra:
- RR = 1 => Tỷ suất mới mắc trong nhóm tiếp xúc và nhóm không
tiếp xúc không khác nhau => Không có mối liên hệ giữa tiếp xúc
và bệnh;
- RR > 1 => Có sự kết hợp dương tính giữa tiếp xúc và bệnh, nghĩa là có sư gia tăng nguy cơ mắc bệnh trong nhóm có tiếp xúc
với yếu tố nguy cơ;
- RR < 1 => Yếu tố nguy cơ mang ý nghĩa một yếu tố bảo vệ.
=> Có sự giảm nguy cơ mắc bệnh trong nhóm tiếp xúc. VD:
Chích vaccine làm giảm nguy cơ bị bệnh.
10


4.3.

NGUY CƠ QUY TRÁCH
Nguy cơ qui trách (Attributable Risk – AR)

Nguy cơ qui trách hay còn gọi là nguy cơ sai biệt (Risk difference
– RD) đo lường hậu quả tuyệt đối của việc tiếp xúc với yếu tố
nguy cơ ở nhóm có tiếp xúc so với nhóm không tiếp xúc. Nói
cách khác, nguy cơ qui trách là nguy cơ thêm vào khả năng bị
bệnh của người tiếp xúc với yếu tố nguy cơ so với người không
tiếp xúc với yếu tố nguy cơ. Nguy cơ qui trách được tính bằng
sự sai biệt giữa tỷ suất mới mắc của nhóm tiếp xúc và tỷ suất
mới mắc của nhóm không tiếp xúc, theo công thức như sau:

AR = Ie – Io
Trong đó:
AR: nguy cơ qui trách
Ie: tỷ suất mới mắc ở những người tiếp xúc với yếu tố nguy
cơ
Io: tỷ suất mới mắc ở những người không tiếp xúc với yếu
tố nguy cơ
Vì tỷ suất mới mắc được thể hiện bằng hai công thức: tỷ suất
mới mắc dồn và tỷ suất mới mắc (theo đơn vị người – thời gian)
nên nguy cơ qui trách có thể được tính bằng sự khác biệt giữa
tỷ suất mới mắc dồn hoặc tỷ suất mới mắc (theo đơn vị người –
thời gian) giữa hai nhóm người có tiếp xúc và không tiếp xúc.

AR = CIe – CIo hoặc AR = IDe – IDo
Ví dụ:
Xem lại VD trên, nguy cơ qui trách AR = 36% – 14% = 22%
Ta có thể phát biểu rằng: 22% là tỷ suất ung thư tuyến giáp
được qui cho việc có tiếp xúc với tia xạ gây ra. Nói cách khác, nếu
không có tiếp xúc với tia xạ thì tỷ suất ung thư tuyến giáp trong
nhóm người có hạch cổ có thể giảm đi 22%.
Những trường hợp có thể xảy ra:

- AR = 0 => Không có mối liên hệ giữa tiếp xúc và bệnh vì không
có sự khác biệt giũa tỷ suất mới mắc bệnh trong nhóm tiếp xúc
và nhóm không tiếp xúc;
- AR > 0 => Có mối liên hệ giữa tiếp xúc và bệnh : Số trường hợp
bệnh trong nhóm tiếp xúc có thể được loại bỏ nếu sự tiếp xúc với
yếu tố nguy cơ được loại bỏ.
Phần trăm nguy cơ qui trách (Attributable Risk Percent)
Vì không phải tất cả những người mắc bệnh đều là do tiếp xúc
với yếu tố nguy cơ nên trong dịch tễ học, người ta phải tính phần
trăm nguy cơ qui trách hay tỷ lệ qui trách (Attributable proportion)
nhằm tìm ra thật sự có bao nhiêu phần trăm người bị bệnh là do
tiếp xúc với yếu tố nguy cơ. Nói cách khác, phần trăm nguy cơ
qui trách dùng để ước lượng bao nhiêu phần trăm bệnh trong
nhóm tiếp xúc có thể phòng ngừa được bằng cach loại bỏ sự tiếp
11


xúc. Phần trăm nguy cơ qui trách được tính bằng phép chia của
nguy cơ qui trách cho tỷ suất mới mắc bệnh ở nhóm tiếp xúc,
theo công thức:

ARP = AR/Ie
Ví dụ: trở lại VD trên, phần trăm nguy cơ qui trách:
22%

ARP =

36%

= 61%


Ta có thể phát biểu: Nếu tiếp xúc với tia xạ gây ra ung thư tuyến
giáp thì 61% trường hợp ung thư tuyến giáp trong nhóm người có
tiếp xúc với tia xạ có thể loại bỏ được nếu không có tiếp xúc với tia xạ.

4.4.

NGUY CƠ QUY TRÁCH TRONG DÂN SỐ
Nguy cơ quy tránh trong dân số (Population Attributable Risk
– PAR)
Nguy cơ quy tránh trong dân số dùng để ước lượng tỷ suất bệnh
dôi ra (vượt hơn) trong dân số do tiếp xúc với bệnh so với không
tiếp xúc với bệnh. Nguy cơ quy trách trong dân số được tính
bằng tỷ suất bệnh trong dân số trừ đi tỷ suất bệnh trong nhóm
không tiếp xúc với yếu tố nguy cơ, theo công thức như sau:

PAR = IP - IO = 17% - 14% = 3%
Nguy cơ quy trách trong dân số còn có thể được tính bằng tích
số của nguy cơ quy trách với tỷ lệ người tiếp xúc với yếu tố nguy
cơ trong dân số (Pe):

PAR = (AR) x (Pe) = 22% x 15% = 0,033
Ví dụ: trở lại VD trên, nguy cơ quy trách trong dân số PAR
= 3%.
Ta phát biểu: Nếu không có tiếp xúc với tia xạ, thì tỷ suất
ung thư tuyến giáp trong dân số có thể giảm đi 3%.
Phần trăm nguy cơ qui trách trong dân số (Population Attributable Fraction – PAF)
Phần trăm nguy cơ qui trách trong dân số phản ánh tỷ lệ bệnh trong
dân số xảy ra là do phối hợp với yếu tố nguy cơ. Như trên đã
trình bày, vì không phải tất cả những người bệnh đều là do tiếp

xúc với yếu tố nguy cơ nên nguy cơ qui trách trong dân số nhằm
tìm ra thật sự có bao nhiêu phần trăm người trong dân số bị bệnh
là do tiếp xúc với yếu tố nguy cơ. Nói cách khác, phần trăm nguy
cơ qui trách trong dân số dùng để ước lượng bao nhiêu phần
trăm bệnh tật trong dân số được qui trách cho tiếp xúc hay bao
nhiêu phần trăm bệnh tật trong dân số có thể phòng ngừa được
bằng cách loại bỏ sự tiếp xúc. Phần trăm nguy cơ qui trách trong
dân số được tính bằng phép chia của nguy cơ qui trách trong
dân số cho tỷ suất mới mắctrong dân số, theo công thức như sau:

PAF = PAR/IP
Ví dụ: trở lại VD trên, phần trăm nguy cơ qui trách trong
dân số:
12


3%

PAF =

= 17,6%

17%

Ta có thể phát biểu rằng: Nếu tiếp xúc với tia xạ gây ra ung
thư tuyến giáp thì 17,6% trường hợp ung thư tuyến giáp trong
dân số có thể loại bỏ được nếu không có tiếp xúc với tia xạ.

4.5.


BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ

Trong một nghiên cứu về bệnh lý tuyến giáp, nhóm nghiên cứu
ghi nhận kết quả ở 2 nhóm BN có và không có tiền căn xạ trị
vùng đầu mặt cổ như sau:
Xạ trị
Có
K giáp

Không

Có

X

8

Không

20

Y

Tổng số

41

Tổng số

72


Câu 1. Trị số [X] trên bảng trên là bao nhiêu?
A. 11
B. 20
C. 8
D. 33
Câu 2. Trị số [Y] trên bảng là bao nhiêu?
A. 11
B. 20
C. 8
D. 33
Câu 3. Tỷ lệ ung thư tuyến giáp trong nhóm BN có tiền căn xạ
trị vùng đầu mặt cổ là?
A. 35%
B. 19%
C. 57%
D. 38%
Câu 4. Tỷ lệ ung thư tuyến giáp trong nhóm BN không có tiền
căn xạ trị vùng đầu mặt cổ là?
A. 35%
B. 19%
C. 57%
D. 38%
Câu 5. Nguy cơ tương đối của bệnh ung thư tuyến giáp với tiền
căn xạ trị vùng đầu mặt cổ là?
A. 0,9 B. 2,2 C. 1,8 D. Không câu nào đúng

TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Ancelle T. Chapitre 15: Mesures en
Épidemiogie. Chapitre 18: Mesures

D’Impact. Statistique Épidemilogie.
Paris: Maloine, 2011. p. 177-188 & 229233.
2. Fletcher R.W., Fletcher S.W. Chapter
4: Frequency. Chapter 5: Looking forward. Chapter 6: Looking backward.
ClinicalEpidemiology. Philadelphia:
Lippincott Williams & Wilkins, 2005.
p. 59-104.
3. Gordis L. Chapter 3: Measuring the
Occurrence of Disease: I. Morbidity.
Epidemiology. Philadelphia: Saunders, Elservier Inc., 2009. p. 37-57.

4. Greenberg R.S., Daniels S.R.,
Flanders W.D., Eley J.W., Boring J.R.
Chapter 2: Epidemiologic measures.
Medical epidemiology. New Jersey,
McGraw-Hill MedicalCompanies, Inc.,
2005. p. 17-30.
5. Hennekens C.H., Buring J.E. Chapter 4: Measures of Disease Frequency
and Association. Epidemiology in
Medicine. Boston, Little Brown Company, 1987. p. 54-100
6. Last J.M., Spasoff R.A., Harris S.S.,
Thuriaux M. A dictionary of epidemiology. New York, Oxford University
Press, 2001.

13


BÀI 7

7.1. GIỚI THIỆU

7.2. CÔNG DỤNG
7.3. CÁCH TIẾN HÀNH

NGHIÊN CỨU CẮT NGANG
ThS. BS. Nguyễn Thế Dũng

7.4. CÁC VẤN ĐỀ KHÁC
CỦA NGHIÊN CỨU CẮT
NGANG
7.5. BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ

7.1.

GIỚI THIỆU
Nghiên cứu cắt ngang (NCCN) khảo sát mối liên quan giữa bệnh
tật/vấn đề sức khỏe (hậu quả) và các đặc điểm khác như chúng
hiện có trong 1 cộng đồng xác định và cùng tại 1 thời điểm/thời
khoảng xác định. Fletchers ghi nhận số công trình NCKH dùng
thiết kế NCCN trên các báo - tạp chí y học trong vòng 30 năm
(1946-1976) đã cho thấy có sự gia tăng 20% (từ 24% lên 44%).
Điều này cho thấy rõ tính hiệu năng (chi phí thấp, thời gian nghiên cứu rất ngắn), tính linh hoạt, cũng như các công dụng khác
của thiết kế NCCN.

7.2.

CÔNG DỤNG

Nội dung thiết kế của NCCN làm cho thiết kế có nhiều công
dụng có thể kể như sau:
1. Xác định tỉ suất hiện mắc (TSHM) của 1 bệnh hoặc 1 vấn đề sức

khỏe (VĐSK).
Ví dụ: Tỉ suất suy dinh dưỡng ở trẻ em < 5 tuổi; tỉ lệ thai phụ
được quản lý thai nghén đầy đủ.
2. Nhận diện các yếu tố nguyên nhân.
Ví dụ: Sự không dung nạp đường lactose có thể là nguyên nhân
của đau bụng tái diễn; ngủ ít có thể dẫn đến béo phì.
3. Đánh giá một test mới hoặc ứng dụng mới của một test cũ
Ví dụ: Sử dụng siêu âm để phát hiện tình trạng loãng xương; sử
dụng xét nghiệm C-Reactive Protein để tiên đoán nguy cơ mắc
bệnh tim
4. Đánh giá khả năng tiên đoán (predictive capability) của các đặc
điểm lâm sàng
Ví dụ: Mối liên quan giữa khám lâm sàng và tình trạng nhiễm
khuẩn huyết; độ đúng của thủ thuật ấn chỉ trực tràng trong chẩn
đoán ung thư tiền liệt tuyến.
5. Sàng lọc và phân loại trước đối tượng nghiên cứu cho các nghiên
cứu cohorts.

14


7.3.

CÁCH TIẾN HÀNH

Bước 1: Chọn dân số nghiên cứu
Cần xác định rõ dân số đích và chọn dân số nghiên cứu (dân số
chọn mẫu) thích hợp. Một trong những điểm yếu của thiết kế
NCCN là dễ mắc sai số do chọn mẫu (selection bias) nếu không
chú ý tốt bước kỹ thuật này.

Bảng 7.1: Tỉ suất
hiện nhiễm
HIV theo giám
sát trọng điểm
năm 2012 của
Việt Nam

Dân số

HIV+ (%)

Người nghiện chích ma túy ở TP. HCM

29

Phụ nữ bán dâm ở Hà Nội

22,5

Nam quan hệ tình dục đồng giới nam tại TP. HCM

7,3

Bước 2: Cỡ mẫu
Được xác định theo công thức tính cỡ mẫu cho NCCN.
Bước 3: Chọn mẫu
Xác định kỹ thuật chọn mẫu thích hợp. Việc chọn mẫu cần được
thực hiện theo các kỹ thuật có xác suất để tránh sai số Đáp Ứng/
Tham gia (Response/Participation Bias) (hay còn gọi là hiệu ứng
người tình nguyện – Volunteer Effect).

Ví dụ: trong một nghiên cứu về bệnh mạch vành và đột quỵ
trên người Mỹ gốc Nhật ở Honolulu, so với người không tình
nguyện tham gia nghiên cứu, người tình nguyện là những người
đã có gia đình, có học vấn cao hơn, đã từng nhập viện (vì bệnh
tật), không hút thuốc lá. Nếu vẫn tiến hành nghiên cứu trên
những người tình nguyện này, kết quả tỉ suất hiện mắc bệnh
mạch vành và đột quỵ sẽ thấp hơn mẫu nghiên cứu có bao gồm
cả người không tình nguyện.
Bước 4: Thu thập số liệu
Xác định tình trạng Bệnh và tình trạng Tiếp xúc bằng các kỹ
thuật và phương pháp đo lường thích hợp.
Bước 5: Phân tích số liệu
Lập các bảng chéo (cross tabulation) phân nhóm dân số theo
các yếu tố nguy cơ được nghiên cứu và so sánh tỉ suất hiện mắc
trong từng nhóm.
Bệnh
Có
Tiếp xúc

Không

Tổng số

Có

a

b

a+b


Không

c

d

c+d

Tổng số

a+c

b+d

Để xác định mối liên hệ giữa tình trạng tiếp xúc (TX) và tình
trạng Bệnh, có 2 lựa chọn:
- Tính TSHM của các trường hợp có bệnh ở nhóm có TX và so
sánh với TSHM của các trường hợp có bệnh ở nhóm không có
TX: a/(a + b) và c/(c + d).
15


- Tính TSHM của nhóm có TX ở nhóm có bệnh và so sánh với
TSHM của nhóm có TX ở nhóm không bệnh: a/(a + c) và b/(b + d).
Có thể dùng các phép kiểm thống kê (t-test, Chisquare,..) để xác
định các mối liên hệ.
Prevalence của bệnh trong nhóm tiếp xúc = a/(a+b)
Prevalence của bệnh trong nhóm không tiếp xúc = c/(c+d)
Độ mạnh của sự phối hợp sẽ được tính bằng Prevalence Rate

Ratio (PRR) hoặc Prevalence Odds Ratio (POR).
a/(a + b)

PRR=
POR =

c/(c + d)
a/b
c/d

=

ad
bc

Bước 6: Bàn luận
Nói chung, trong NCCN việc bàn luận chủ yếu xoay quanh các
TSHM cũng như mối liên hệ giữa các biến số. Cần chú ý tránh
gán ghép một trật tự thời gian không có căn cứ vào một mối
liên hệ giữa Tiếp Xúc và Bệnh.
Bàn luận về sai số Đáp ứng/Tham gia (Response / Participation
Bias) nếu có.

7.3.

CÁC VẤN ĐỀ KHÁC CỦA NGHIÊN CỨU CẮT NGANG
Điểm yếu quan trọng của nghiên cứu là việc khó thiết lập mối
tương quan nhân quả từ số liệu thu thập được (do khó thiết lập
trật tự thời gian giữa các biến số có liên quan).
Việc nghiên cứu các bệnh hiếm gặp bằng thiết kế nghiên cứu cắt

ngang là điều không thực tế nếu việc thu thập số liệu được tiến
hành trên 1 mẫu lấy từ dân số chung (Ví dụ: NCCN bệnh K. dạ
dày ở người 45-59 tuổi cần khoảng 10.000 người để tìm thấy 01
case).Tuy nhiên, NCCN có thể được tiến hành với các bệnh hiếm
gặp nếu mẫu lấy từ dân số người bệnh thay vì dân số chung.
Serial surveys hoặc Sequential cross-sectional studies là các nghiên
cứu cắt ngang được tiến hành lặp lại sau các thời khoảng khác
nhau nhằm cho thấy khuynh hướng của vấn đề sức khoẻ.

7.4.

BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ

Tình huống 1: dành cho câu hỏi từ 1 đến 6
Bảng 2 x 2 dưới đây trình bày kết quả của 1 nghiên cứu cắt ngang
nhằm tìm mối liên quan giữa nồng độ cholesterol/huyết thanh –
Choles./HT (tăng/bình thường) và tình trạng mắc bệnh mạch vành
(BMV+/BMV–)

Choles/HT

BMV +

BMV -

Tổng số

Tăng

50


200

250

Bình thường

50

700

750

Tổng số

100

900

1000

16


Câu 1. Tỉ suất hiện mắc BMV+ ở người có Choles./HT tăng là
A. 50%
B. 22,2%
C. 20%
D. 6,7%
Câu 2. Tỉ suất hiện mắc BMV+ ở người có Choles./HT bình

thường là
A. 6,7%
B. 20%
C. 22,2%
D. 50%
Câu 3. Tỉ suất hiện mắc Choles./HT tăng ở người có bệnh mạch
vành (BMV+) là
A. 20%
B. 50%
C. 05%
D. 25%
Câu 4. Tỉ suất hiện mắc Choles./HT tăng ở người không có bệnh
mạch vành (BMV-) là
A. 50%
B. 20%
C. 25%
D. 22,2%
Câu 5. Tỉ số tỉ suất hiện mắc BMV+ xét theo nồng độ cholesterol/
HT là
A. 0,33
B. 3,0
C. 2,25
D. 0,64
Câu 6. Phát biểu nào sau đây phù hợp nhất với kết quả của câu 5
A. Người không mắc bệnh mạch vành dễ có Choles./HT tăng
nhiều hơn X lần so với người mắc bệnh mạch vành.
B. Người mắc bệnh mạch vành dễ có Choles./HT tăng nhiều hơn
X lần so với người không mắc bệnh mạch vành.
C. Người có Choles./HT tăng dễ bị bệnh mạch vành gấp X lần so
với người có Choles./HT bình thường.

D. Người có Choles./HT tăng ít bị bệnh mạch vành gấp X lần so
với người có Choles./HT bình thường.
Câu 7. Phát biểu nào sau đây phù hợp nhất với công dụng của
thiết kế nghiên cứu cắt ngang.
A. Giúp tính được các tỉ suất hiện mắc
B. Giúp khảo sát các bệnh hiếm gặp
C. Giúp tính được các tỉ suất mới mắc
D. Giúp tính được nguy cơ tương đối
Câu 8. Phát biểu nào sau đây phù hợp nhất với đặc điểm về dân
số nghiên cứu của thiết kế nghiên cứu cắt ngang.
A. Dân số nghiên cứu bao gồm những người khoẻ mạnh (không
có bệnh được nghiên cứu) sẽ được phân thành 2 nhóm – Nhóm
có tiếp xúc với yếu tố nguy cơ và Nhóm không tiếp xúc với yếu
tố nguy cơ.
B. Dân số nghiên cứu được phân làm 2 nhóm – Nhóm đang mắc
bệnh (được nghiên cứu) và nhóm đang không mắc bệnh (được
nghiên cứu).
C. Dân số nghiên cứu bao gồm 1 nhóm người đang có bệnh
(được nghiên cứu) và người khoẻ mạnh không có bệnh được
nghiên cứu).
D. Dân số nghiên cứu bao gồm 1 nhóm người đang mắc cùng
mội loại bệnh.
17


TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Beth D. Saunders and Robert G.
Trapp. Basic and Clinical Biostatistics.
Appleton & Lange, California, 1990.
2. Bộ Y Tế. Báo cáo công tác phòng,

chống HIV/AIDS 6 tháng đầu năm
2013 và trọng tâm kế hoạch 6 tháng
cuối năm 2013. Số 506 /BC-BYT ngày
04/7/2013.
3. Gary D. Friedman. Primer of Epidemiology.McGraw-Hill Company Inc.
2004.

4. Leon Gordis. Epidemiology.Saunders Elsevier, Pennsylvania, 2009.
5.Stephen B.H. and Stephen R.C. Designing clinical research. Williams &
Wilkins,Baltimore, 1998.
6. Stephen H.G. Interpreting the medical literature. McGraw-Hill Book Co.
International Editions. 2006.

18