Sai lệch trong nghiên cứu dịch tễ học 00:00:00 Sai lệch trong nghiên cứu 00:00:00 Sai lệch trong nghiên cứu được coi trọng trong...
Sai lệch trong nghiên cứu dịch tễ học 00:00:00
Sai lệch trong nghiên cứu 00:00:00
- Sai lệch trong nghiên cứu được coi trọng trong thời đại nay. 00:00:00
- Nhiều người thường né tránh chủ đề sai lệch trong nghiên cứu. 00:00:13
- Sai lệch trong nghiên cứu là một phương án dự phòng, backup cho nghiên cứu, giúp định hướng và khắc phục lỗi có thể xảy ra. 00:00:19
- Phần sai lệch trong nghiên cứu thể hiện sự đầu tư và chuẩn bị kỹ lưỡng của người nghiên cứu, quan trọng hơn cả phần chọn mẫu hay phân tích số liệu. 00:01:26
Lượng giá ban đầu về sai lệch 00:01:40
- Câu hỏi trắc nghiệm ví dụ: Tỷ lệ hiện nhiễm HIV ở thanh niên tại TP.HCM là 0.1%. Sai lệch nào có thể xảy ra? 00:03:03
- Đáp án đúng: Sai lệch chọn mẫu tự nguyện. 00:03:24
- Giải thích: Mẫu tự nguyện không đại diện cho toàn bộ thanh niên TP.HCM, dẫn đến sai lệch về tỷ lệ HIV. 00:04:30
- Ví dụ về chọn mẫu tự nguyện: Mời người dân tham gia nghiên cứu, ai đồng ý thì lấy mẫu. 00:05:41
- Vấn đề của chọn mẫu tự nguyện: Không đại diện cho dân số mục tiêu, dẫn đến sai lệch tỷ lệ. 00:05:03
- Tỷ lệ từ chối tham gia: Quan trọng trong nghiên cứu cộng đồng (có thể lên đến 50%), ít quan trọng hơn trong lâm sàng. Cần dự trù tỷ lệ này khi xin kinh phí. 00:06:48
Các loại sai lệch chọn mẫu 00:09:25
- Sai lệch do chọn mẫu tự nguyện (Volunteer bias): Mẫu không đại diện cho dân số mục tiêu do người tham gia tự nguyện. 00:08:48
- Sai lệch do hồi tưởng (Recall bias): Liên quan đến việc nhớ lại thông tin trong quá khứ, đặc biệt trong nghiên cứu bệnh chứng. 00:11:03
- Ví dụ câu hỏi: Tần suất ăn thức ăn nhanh và nước ngọt có ga trong 6 tháng qua. 00:09:29
- Giải thích: Học sinh có thể không nhớ chính xác tần suất ăn uống trong 6 tháng qua. 00:12:39
- Sai lệch đo lường (Measurement bias) cũng có thể xảy ra do công cụ đo lường (FFQ - Food Frequency Questionnaire) không hoàn toàn chính xác. 00:16:42
- Sai lệch mất dấu (Loss to follow-up bias): Không phù hợp trong nghiên cứu cắt ngang (cross-sectional study). 00:16:39
- Định nghĩa Sai lệch hồi tưởng (Recall bias): Xảy ra trong nghiên cứu bệnh chứng, khi nhóm bệnh và nhóm chứng nhớ lại thông tin quá khứ khác nhau. 00:19:10
Tổng quan về sai lệch (Bias) 00:19:53
- Threats to Validity: Các mối đe dọa đến tính giá trị của nghiên cứu. 00:20:17
- Sai lệch (Bias): Đẩy kết quả nghiên cứu xa rời sự thật. 00:20:36
- Độ đúng (Validity): Khả năng đo đúng giá trị thực của đối tượng. 00:22:52
- Độ tin cậy (Reliability): Đo lường cho kết quả tương tự nhau qua nhiều lần đo. 00:23:01
- Sai lệch (Bias) vs. Sai số ngẫu nhiên (Random Error): 00:23:17
- Sai lệch (Bias): Do yếu tố hệ thống, đẩy kết quả nghiên cứu lệch khỏi giá trị thật, không thể khắc phục bằng tăng cỡ mẫu. 00:23:52
- Sai số ngẫu nhiên (Random Error): Do yếu tố ngẫu nhiên, có thể giảm thiểu bằng tăng cỡ mẫu. 00:24:11
Phân loại sai lệch 00:26:52
- Hai nhóm chính: 00:27:48
- Sai lệch chọn mẫu (Selection Bias) 00:27:48
- Sai lệch thông tin (Information Bias) 00:27:48
- Sai lệch chọn mẫu: Xảy ra trong quá trình chọn mẫu, có 7 loại chính (trong bài giảng đề cập 5 loại). 00:27:48
- Sai lệch thông tin: Xảy ra trong quá trình thu thập thông tin, có 6-7 loại chính (trong bài giảng đề cập 5 loại). 00:27:48
Sai lệch chọn mẫu (Selection Bias) - Chi tiết 00:29:00
- Định nghĩa: Xảy ra khi quá trình chọn mẫu tạo ra sự khác biệt có hệ thống giữa mẫu nghiên cứu và dân số mục tiêu, dẫn đến việc mẫu không đại diện cho dân số. 00:29:16
- Nguyên nhân: Chọn mẫu không ngẫu nhiên, ưu ái một nhóm đối tượng nhất định. 00:29:30
- Hậu quả: Kết quả nghiên cứu không thể ngoại suy cho dân số mục tiêu. 00:29:46
- Ví dụ: Chọn mẫu tự nguyện, chọn mẫu thuận tiện. 00:29:55
- Bảng đặc điểm mẫu: Cần báo cáo để đánh giá tính đại diện của mẫu. 00:30:55
Sai lệch thông tin (Information Bias) 00:31:13
- Định nghĩa: Xảy ra trong giai đoạn thu thập dữ liệu, khi thông tin về phơi nhiễm hoặc kết quả bị sai lệch một cách hệ thống giữa các nhóm so sánh. 00:31:38
- Nguyên nhân: Sai sót trong đo lường, thu thập thông tin, hoặc do người tham gia nghiên cứu. 00:32:11
- Hậu quả: Dẫn đến xếp loại sai lệch vào các ô trong bảng 2x2 (a, b, c, d), làm sai lệch kết quả OR hoặc RR. 00:32:11
- Ví dụ về xếp nhầm nhóm: Test Covid-19 dương tính giả (xếp nhầm vào nhóm bệnh). 00:37:28
- Khắc phục: Sử dụng công cụ đo lường chuẩn hóa, quy trình đo lường chặt chẽ. 00:37:59
Sai lệch do hồi tưởng (Recall Bias) - Chi tiết 00:41:11
- Đặc trưng cho nghiên cứu bệnh chứng. 00:41:11
- Định nghĩa: Người bệnh có xu hướng nhớ lại và báo cáo chi tiết hơn về tiền sử phơi nhiễm so với người không bệnh. 00:41:48
- Ví dụ: Nghiên cứu về vaccine MMR và tự kỷ. 00:41:48
- Không phải sai lệch hồi tưởng: Quên bữa sáng hôm qua (do không phải bệnh đặc biệt và không có động cơ nhớ lại). 00:42:50
Sai lệch trình tự thời gian (Temporal Bias) 01:14:36
- Quan trọng trong nghiên cứu nhân quả. 01:14:51
- Định nghĩa: Sai lệch do xác định sai thứ tự thời gian giữa phơi nhiễm và bệnh tật, dẫn đến kết luận nhân quả sai lệch. 01:14:57
- Ví dụ: Nghiên cứu về estrogen và ung thư nội mạc tử cung. 01:15:26
- Bệnh nhân bị xuất huyết tử cung bất thường (có thể đã có ung thư giai đoạn sớm) -> dùng estrogen để cầm máu -> sau đó phát hiện ung thư -> kết luận sai lầm estrogen gây ung thư. 01:15:26
- Sai lầm: Ung thư đã có trước khi dùng estrogen, nhưng bị hiểu sai thành estrogen gây ung thư. 01:18:03
Sai lệch do phỏng vấn (Interviewer Bias) 01:18:21
- Định nghĩa: Sai lệch do cách phỏng vấn của người điều tra viên, dẫn đến việc thu thập thông tin không đồng đều giữa các nhóm. 01:18:38
- Nguyên nhân: Người phỏng vấn có kỳ vọng, thái độ khác nhau với các nhóm đối tượng khác nhau. 01:18:40
- Khắc phục: Tập huấn kỹ lưỡng cho điều tra viên, chuẩn hóa quy trình phỏng vấn. 01:19:43
Sai lệch do người được phỏng vấn (Response Bias) 01:20:08
- Định nghĩa: Sai lệch do người được phỏng vấn trả lời không chính xác hoặc không trung thực. 01:20:39
- Nguyên nhân:
- Xu hướng xã hội (Social desirability bias): Muốn tạo ấn tượng tốt với người nghiên cứu. 01:20:39
- Câu hỏi gợi ý (Leading questions): Câu hỏi chứa đựng gợi ý về câu trả lời mong muốn. 01:21:58
- Khắc phục: Thiết kế câu hỏi trung lập, tránh câu hỏi gợi ý, tạo không khí thoải mái khi phỏng vấn. 01:21:55
Sai lệch do quan sát (Observation Bias/ Hawthorne Effect) 01:22:40
- Định nghĩa: Hành vi của đối tượng thay đổi khi họ biết mình đang bị quan sát. 01:23:38
- Ví dụ: Kiểm tra rửa tay nhân viên y tế. 01:22:51
- Nếu báo trước thời gian kiểm tra, tỷ lệ rửa tay sẽ cao hơn thực tế. 01:22:57
- Khắc phục: Quan sát bí mật, không để đối tượng biết mình đang bị theo dõi. 01:23:16
Sai lệch mất dấu (Loss to Follow-up Bias) - Nhấn mạnh tầm quan trọng 01:24:39
- Đặc biệt quan trọng trong nghiên cứu đoàn hệ (cohort study). 01:24:48
- Ví dụ: Nghiên cứu về thuốc ngừa thai và thuyên tắc huyết khối. 01:24:48
- Mất dấu các trường hợp thuyên tắc huyết khối dẫn đến kết quả sai lệch, đánh giá sai về độ an toàn của thuốc. 01:28:29
- Khắc phục: Cố gắng giảm thiểu mất dấu, phân tích lý do mất dấu, xử lý dữ liệu mất dấu phù hợp (Missing Data Analysis). 01:26:48
- Non-response bias: Sai lệch do tỷ lệ không phản hồi cao (từ chối tham gia). 01:29:00
- Dự trù tỷ lệ không phản hồi khi tính cỡ mẫu: Sử dụng công thức điều chỉnh cỡ mẫu. 01:30:15
- Sai lệch sống còn (Survival Bias): 01:38:59
- Ví dụ: Nghiên cứu về mèo rơi từ tầng cao và tầng thấp. 01:38:59
- Sai lầm: Chỉ thu thập dữ liệu từ mèo còn sống, bỏ qua mèo chết do rơi từ tầng cao. 01:39:59
- Ví dụ trong lâm sàng: Nghiên cứu về bệnh nhân nhồi máu cơ tim, chỉ mời bệnh nhân ổn định tham gia, bỏ qua bệnh nhân nặng đã tử vong. 01:40:57
Tổng kết về Sai lệch chọn mẫu và Sai lệch thông tin 01:49:10
- Sai lệch chọn mẫu: Xảy ra ở giai đoạn chọn mẫu, 5 loại chính đã đề cập. 01:49:27
- Sai lệch thông tin: Xảy ra ở giai đoạn thu thập thông tin, 5 loại chính đã đề cập. 01:49:27
- Nhấn mạnh: Học định nghĩa qua ví dụ, không học thuộc lòng định nghĩa suông. 01:49:35
Bình luận