ĐẠI CƯƠNG VỀ DỊCH TỄ HỌC

1. ĐẠI CƯƠNG VỀ DỊCH TỄ HỌC PGS, TS LÊ HOÀNG NINH VIỆN V.S-YT CÔNG CỘNG

2. Mục tiêu học tập • Hiểu được dịch tễ học là gì • Mục tiêu dịch tễ học? •Vai trò của dịch tễ học: trong phòng ngừa trong điều trị, trong y tế công cộng, trong xã hội học.

3. Dịch tễ học là gì? Môn học khảo sát nghiên cứu sự phân bố bệnh tật trong quần thể Môn học tìm nguyên nhân, lý giải tại sao có sự phân bố đó trong quần thể - Môn học ứng dụng can thiệp , khống chế kiểm soát nguyên nhân nhằm bảo vệ , nâng cao sức khỏe của quần thể

4. Phương cách tiếp cận của dịch tễ học • 1. Mô tả: sự phân bố bệnh tật: -Who? -What? -When? -Where? -

5. Phương cách tiếp cận dịch tễ học • 2. Phân tích : Tìm nguyên nhân, lý giải tại sao có sự phân bố bệnh tật đó • WHY ? ---------------- căn nguyên: Cause? • Không so sánh ----- Giả thuyết căn nguyên? Căn nguyên? • So Sánh ------------- căn nguyên

6. Phương cách tiếp cận dịch tễ học • 3. Làm cách nào ? ứng dụng can thiệp • HOW ? ----------- Can thiệp • Hiệu quả can thiệp? • ---> so sánh ? • 2 cách tiếp cận: Mô tả và phân tích ( kể cả can thiệp) • 3 cách tiếp cận: Mô tả, phân tích, can thiệp

7. Dịch tễ mô tả và phân tích • mô tả : trả lời các câu hỏi: ai (Who), cái gì (What),khi nào( When), và ở đâu (Where) • phân tích: trả lời 2 câu hỏi: tại sao? (Why) và làm cách nào ( How)

8. Dịch tễ mô tả • phương pháp có hệ thống để biết, xác định vấn đề sức khỏe, đảm bảo hiểu được xu thế/ khuynh hướng các vấn đề sức khỏe • giúp nhận ra, xác định dân số, nhóm dân số có nguy cơ cao về một vấn đề sức khỏe nào đó • giúp có thông tin cần cho phân bố nguồn lựcs • hình thành một giả thuyết có thể kiểm định được

9. Thí dụ : mô tả cái gì ? • thí dụ có bao nhiêu ca nhiễm salmonella? - Giúp nhận ra/xác định gánh nặng bệnh tật. Không có so sánh với nhóm dân số khác Race # of Salmonella cases Pop. size Black 119 1,450,675 White 497 5,342,532 http://www.vdh.virginia.gov/epi/Data/race03t.pdf

10. Dịch tễ phân tích • Giúp kiễm định giả thuyết về căn nguyên, yếu tố nguy cơ • Kết luận về yếu tố nguy cơ, nguyên nhân của sự phân bố bệnh tật • Nguyên tắc phân tích¸ là có sự so sánh giửa 2 nhóm: • Nhóm bệnh vs nhóm không bệnh • Nhóm tiếp xúc vs nhóm không tiếp xúc • Nhóm can thiệp vs nhóm không can thiệp

11. MỤC TIÊU DỊCH TỄ HỌC • Xác định tầm vóc/gánh nặng bệnh tật • Xác định nguyên nhân, bệnh căn, yếu tố nguy cơ • Đánh giá hiệu quả của một biện pháp can thiệp • Nghiên cứu tiến trình tự nhiên và tiên lượng bệnh • Cơ sở, nền tảng cho các chính sách y tế, sức khỏe

12. VAI TRÒ CỦA DỊCH TỄ HỌC • Y học dự phòng và y tế công cộng? • Y tế công cộng: phòng ngừa bệnh tật, tăng cường sức khỏe, kéo dài tuổi thọ • Y học phòng ngừa? • 3 cấp độ dự phòng: • Cấp I : nguyên phát : ngăn ngừa sự khởi phát bệnh: chủng ngừa, không tiếp xúc yếu tố nguy cơ • Cấp II: secondary prevention: phát hiện bệnh sớm giảm trầm trọng, tử vong và các biến chứng thí dụ sàng lọc bệnh ung thư tử cung… • Cấp III: tertiary prevention: giảm tác động, ảnh hưởng của bệnh. Thí dụ phục hồi chức năng sau đột qụi…

13. VAI TRÒ CỦA DỊCH TỄ HỌC • Y học lâm sàng? • Mô tả dịch tễ Mô tả lâm sàng • Giả thuyết dịch tễ Giả thuyết lâm sàng ( chẩn đoán sơ bộ) • Phân tích dịch tễ Phân tích lâm sàng • Kiểm định giả thuyết Kiểm định giả thuyết dịch tễ lâm sàng ( nguyên nhân/ yếu tố nguy cơ) ( chẩn đoán xác định) • Can thiệp nguyên nhân Can thiệp điều trị (cộng đồng khỏe mạnh) (bệnh nhân hồi phục) • Dịch tễ học Dịch tễ học lâm sàng

14. VAI TRÒ CỦA DỊCH TỄ HỌC • Chính sách y tế và dịch vụ y tế: • Bao nhiêu bệnh viện? Bệnh viện đa khoa, chuyên khoa? • Dịch vụ y tế gì? Chương trình y tế gì? • Phân bố nguồn lực, hoạch định nguồn lực thế nào? • Phát triển sức khỏe cộng đồng? Dân số? • Đào tạo? • Quá tải?

15. VAI TRÒ CỦA DỊCH TỄ HỌC • Xã hội học?

16. Prevalence • The number of affected persons present in the population divided by the number of people in the population # of cases Prevalence = ----------------------------------------- # of people in the population

17. Prevalence Example In 1999, Virginia reported an estimated 253,040 residents over 20 years of age with diabetes. The US Census Bureau estimated that the 1999 Virginia population over 20 was 5,008,863. 253,040 Prevalence= = 0.051 5,008,863 • In 1999, the prevalence of diabetes in Virginia was 5.1% - Can also be expressed as 51 cases per 1,000 residents over 20 years of age

18. Prevalence • Useful for assessing the burden of disease within a population • Valuable for planning • Not useful for determining what caused disease

19. Incidence • The number of new cases of a disease that occur during a specified period of time divided by the number of persons at risk of developing the disease during that period of time # of new cases of disease over a specific period of time Incidence = ------------------------------------------- # of persons at risk of disease over that specific period of time

20. Incidence Example • A study in 2002 examined depression among persons with dementia. The study recruited 201 adults with dementia admitted to a long-term care facility. Of the 201, 91 had a prior diagnosis of depression. Over the first year, 7 adults developed depression. 7 Incidence = = 0.0636 110 • The one year incidence of depression among adults with dementia is 6.36% - Can also be expressed as 63.6 (64) cases per 1,000 persons with dementia

21. Incidence • High incidence represents diseases with high occurrence; low incidence represents diseases with low occurrence • Can be used to help determine the causes of disease • Can be used to determine the likelihood of developing disease

22. Prevalence and Incidence • Prevalence is a function of the incidence of disease and the duration of disease

23. Prevalence and Incidence Prevalence = prevalent cases

24. Prevalence and Incidence New prevalence Incidence Old (baseline) prevalence No cases die or recover = prevalent cases = incident cases

25. Prevalence and Incidence = prevalent cases = incident cases = deaths or recoveries

26. Time for you to try it!!!

27. Dịch tễ mô tả Con người, nơi chốn, thời gian

28. Mô tả: con người, khi nào, ở đâu? Liên hệ tới Person, Place, and Time • con người (Person) - Có thể mô tả theo các đặc trưng như: tuổi, chủng tộc, phái, học vấn, nghề nghiệp, những đặc trưng khác • nơi chốn (Place) - Có thể là địa phương, nhà, nơi làm việc, trường học… • thời gian(Time) - Có thể là lúc khởi phát bệnh, khi tiếp xúc với yếu tố nguy cơ

29. Data Characterized by Person http://www.vahealth.org/civp/Injury%20in%20Virginia_Report_2004.pdf

30. Data Characterized by Person http://www.vdh.virginia.gov/std/AnnualReport2003.pdf

31. Data Characterized by Person http://www.vdh.virginia.gov/epi/cancer/Report99.pdf

32. Data Characterized by Person http://www.vahealth.org/chronic/Data_Report_Part_3.pdf

33. Dữ liệu thời gian • thường mô tả dạng biểu đồ graph - Số ca trục tung (y) axis – thời gian trục hoành (x) axis • thời khoảng tùy theo cái gì được mô tả • cho thấy khuynh hướng, mùa, tuần, ngày, thời khoảng dịch

34. Data Characterized by Time Epi Curve for E.Coli outbreak n=108 12 10 8 6 4 2 0 Date of ons e t http://www.dhhs.state.nc.us/docs/ecoli.htm

35. Data Characterized by Time http://www.vdh.virginia.gov/std/HIVSTDTrends.pdf

36. Data Characterized by Time http://www.cdc.gov/mmwr/preview/mmwrhtml/mm5153a1.htm

37. Data Characterized by Time http://www.health.qld.gov.au/phs/Documents/cdu/12776.pdf

38. Dữ liệu nơi chốn • có thể trình bày trong bảng, tốt nhất trình bày trên bản đồ • có 2 dạng trình bày: choropleth and spot - Choropleth maps use different shadings/colors to indicate the count / rate of cases in an area - Spot maps show location of individual cases

39. Data Characterized by Place http://www.vdh.virginia.gov/epi/Data/region03t.pdf

40. Data Characterized by Place http://www.vdh.virginia.gov/epi/Data/Maps2002.pdf

41. Data Characterized by Place http://www.vahealth.org/civp/preventsuicideva/epiplan%202004.pdf

42. Data Characterized by Place http://www.vahealth.org/civp/preventsuicideva/epiplan%202004.pdf

43. Data Characterized by Place Source: Olsen, S.J. et al. N Engl J Med. 2003 Dec 18; 349(25):2381-2.

44. 5 Minute Break

45. Dịch tễ phân tích Hypotheses and Study Designs

46. Descriptive vs. Analytic Epidemiology • Descriptive Epidemiology deals with the questions: Who, What, When, and Where • Analytic Epidemiology deals with the remaining questions: Why and How

47. Analytic Epidemiology • Used to help identify the cause of disease • Typically involves designing a study to test hypotheses developed using descriptive epidemiology

48. Borgman, J (1997). The Cincinnati Enquirer. King Features Syndicate.

49. Exposure and Outcome A study considers two main factors: exposure and outcome • Exposure refers to factors that might influence one’s risk of disease • Outcome refers to case definitions

50. Case Definition • A set of standard diagnostic criteria that must be fulfilled in order to identify a person as a case of a particular disease • Ensures that all persons who are counted as cases actually have the same disease • Typically includes clinical criteria (lab results, symptoms, signs) and sometimes restrictions on time, place, and person