Giáo trình dịch tễ học y học part 6 pot

CÁC TỶ LỆ THƯỜNG DÙNG TRONG DỊCH TỄ HỌC

Mục tiêu học tập
1. Trình bày được các khái niệm về tỷ lệ, tỷ suất và giá trị của nó trong DTH
2. Định nghĩa được các tỷ lệ, chỉ số thường dùng trong DTH và giá trị sử dụng của nó
trong DTH;
3. Phân loại được các hiện tượng xảy ra hàng loạt.

Một tính chất quan trọng của diễn biến hàng loạt là số các cá thể có một tính chất nào
đó trong một quần thể xác định (số người mắc một bệnh nhất định tại một địa phương xác
định chẳng hạn). Phải đánh giá tầm quan trọng của vấn đề trong quần thể.
Nhưng phải xét con số tuyệt đối đó trong mối tương quan với quần thể chứa nó; mà
quần thể thì luôn luôn có sự biến động, tăng, giảm giữa các cuộc điều tra; như vậy, mới có thể
thấy được tầm quan trọng của một vấn đề diễn biến hàng loạt mà ta đang xét đến.
Cho nên, để đo lường một vấn đề dịch tễ, một hiện tượng bị bệnh hàng loạt nào đó trong
cộng đồng, phải dùng tới các tỷ lệ, các chỉ số.
Sau đây là một số tỷ lệ, chỉ số hay được sử dụng trong dịch tễ học.
I. TỶ LỆ (Taux)
Tỷ lệ là tỷ số giữa các cá thể có một tính chất nào đó (tính chất mà ta đang quan tâm)
trong một quần thể nhất định với tổng số các cá thể có trong quần thể đó.
a
Tỷ lệ =
a + b
Lưu ý: - Tỷ lệ là một phân số, trong đó mẫu số có chứa luôn cả tử số;
- Trong tính toán, tử số và mẫu số đều xuất phát từ cùng một quần thể nhất định;
- Để tiện cho việc so sánh, nhân tỷ lệ với một con số dễ hiểu (100, 1000, 10000, )
ta sẽ có được các tỷ lệ %, phần nghìn, phần mười nghìn,
n
10
Ví dụ: Tỷ lệ chết do viêm phế quản mãn ở đàn ông tuổi từ 45 - 54, tại một địa phương

năm 2000:
Số đàn ông tuổi 45 - 54 chết do viêm phế quản mãn năm 2000
Tổng số đàn ông tuổi 45 - 54 trong địa phương đó năm 2000

II. TỶ SUẤT (Ratio)
Tỷ suất là một tỷ số dùng để so sánh:
- Có thể so sánh một hiện tượng ở hai nhóm người khác nhau. Ví dụ: Tỷ suất về tỷ lệ
chết theo giới:
Tỷ lệ chết ở đàn ông
a
Tỷ lệ chết ở đàn bà
=
b


10

- Có thể so sánh 2 hiện tượng trong cùng một quần thể. Ví dụ: Tỷ suất giữa cao huyết áp
và huyết áp bình thường:
Số người cao huyết áp
a
Số người có huyết áp bình thường
=
b
- Có thể so sánh một hiện tượng trong một quần thể nhưng ở hai thời điểm khác nhau:
Ví dụ: Tỷ suất về tỷ lệ chết chung năm 2000 so với tỷ lệ chết chung năm 1990:
Tỷ lệ chết chung năm 2000
a
Tỷ lệ chết chung năm 1990
=

b
III. SỐ HIỆN MẮC, TỶ LỆ HIỆN MẮC
1. Số hiện mắc (prévalence)
Là tổng số các trường hợp đang mắc một hiện tượng nào đó (bị bệnh, nhiễm trùng,
nhiễm độc, ) trong một quần thể nhất định, không phân biệt là mới mắc hay mắc cũ.
2. Tỷ lệ hiện mắc
Số hiện mắc
Tỷ lệ hiện mắc =
Tổng số quần thể có nguy cơ
n
10×


• Rút ngắn thời gian bị bệnh
• Kéo dài thời gian bị bệnh
• Tỷ lệ tử vong cao
• Kéo dài sự sống
• Giảm số mới mắc
• Tăng số mới mắc
• Sự tới của người khỏe
• Sự tới của các cas
• Sự ra đi của các cas
• Sự ra đi của người khỏe

• Sự tới của người nhạy cảm
• Tăng tỷ lệ điều trị khỏi
• Sự tiến bộ của các phương
tiện chẩn đoán (tăng ghi nhận).
Hình 2.1: Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ hiện mắc quan sát.
Lưu ý: Mẫu số là quần thể có nguy cơ, là số người có khả năng bị bệnh trong quần thể.

Những ai không thể bị bệnh được thì không nằm trong mẫu số. Nhưng thường khó xác định
quần thể có nguy cơ, cho nên khi không xác định được thì phải dùng tổng số quần thể nghiên
cứu. Tỷ lệ hiện mắc rất hay được sử dụng trong dịch tễ học, trong sức khỏe cộng đồng, nhất
là các bệnh mãn tính, liên quan tới sự chăm sóc của y tế, của xã hội. Để có được số hiện mắc,
tỷ lệ hiện mắc thì phải tiến hành điều tra ngang (Eïtude tranversale). Nếu điều tra trong một
thời điểm thì có được tỷ lệ hiện mắc điểm (hay sử dụng), nếu điều tra trong một thời khoảng
thì có được tỷ lệ hiện mắc kỳ (ít dùng hơn).
Trong thực tiễn, tỷ lệ hiện mắc một bệnh nào đó trong cộng đồng có thể thay đổi do bị
tác động của nhiều yếu tố; các yếu tố này có thể làm tăng, có thể làm giảm tỷ lệ hiện mắc
(hình 2.1).

11

IV. SỐ MỚI MẮC, TỶ LỆ MỚI MẮC
1. Số mới mắc (Incidence)
Là tổng số các trường hợp mắc một hiện tượng nào đó, xuất hiện trong một khoảng thời
gian nhất định, ở một quần thể xác định (không kể các trường hợp xuất hiện ngoài khoảng
thời gian nghiên cứu). Khoảng thời gian này có thể là vài ngày, vài tuần, có thể là vài tháng,
một năm, Tùy vào tầm quan trọng của mỗi bệnh.
2. Tỷ lệ mới mắc
Số mới mắc
Tỷ lệ mới mắc =
Tổng số quần thể có nguy cơ giữa thời kỳ nghiên cứu
n
10×

Lưu ý: Nếu có đầy đủ thông tin thì mẫu số chỉ là tổng số người có nguy cơ. Với những
người không nhạy cảm, không thể bị bệnh được trong quần thể thì không tính vào. Khi không
thể biết được tổng số người có nguy cơ thì mẫu số sẽ là tổng số quần thể. Để có được số mới
mắc, tỷ lệ mới mắc thì phải tiến hành điều tra dọc (Etude longitudinale).

Để dễ hiểu cách tính các tỷ lệ nêu trên, xem hình 2.2.
Cas










1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Tháng
Hình 2.2: Diễn biến của một bệnh mãn tính: Có 10 người bị bệnh trong quần thể 1000 người:
- Vạch liên tục: Chỉ thời kỳ bị bệnh, có thể phát hiện được qua điều tra.
- Vạch chấm chấm: chỉ giai đoạn bị bệnh nhưng không thể phát hiện được qua điều tra.
- Chỉ khảo sát trong khung. Những vạch xuất phát và kết thúc vượt khung là những trường hợp
mắc bệnh trước lúc khảo sát và vẫn tiếp tục bị bệnh sau khảo sát.
- Vạch liên tục không tiếp theo vạch chấm chấm nữa: biểu thị các trường hợp đã điều trị khỏi.

Từ bảng trên, có thể thấy được các tỷ lệ sau đây:
- Tỷ lệ hiện mắc điểm, ngày 1/1: 4/1 000 (các cas: 1,7,8,10.)
- Tỷ lệ hiện mắc khoảng năm: 10/1 000 (các cas: 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10).
- Tỷ lệ hiện mắc tiên phát điểm ngày 1/4: 5/1 000 (các cas 1,3,4,7,10).
- Tỷ lệ hiện mắc tái phát điểm ngày 1/10: 4/1 000 (các cas: 3,5,6,8).
- Tỷ lệ mới mắc năm: 4/1 000 (các cas 2,3,4,9).
- Tỷ lệ mới mắc tái phát năm: 7/1 000 (các cas: 3,3,5,6,8,8,10).
Có thể hiểu sự liên quan giữa số mới mắc và số hiện mắc như hình 2.3.
Khỏi
Chết

12



Số mới mắc
Hình 2.3: Nồi hiện mắc

Số hiện mắc


V. MẬT ĐỘ MỚI MẮC (Densité de l’incidence : DI )
Danh từ “Tỷ lệ” (Taux, Rate) đã nói lên tốc độ, nghĩa là số người mắc (một hiện tượng
nào đó mà ta đang khảo sát) trong một đơn vị thời gian (tỷ lệ mới mắc). Như đã nói ở trên,
mẫu số của tỷ lệ mới mắc là quần thể có nguy cơ (có phơi nhiễm, có khả năng bị bệnh).
Nhưng trong các cuộc điều tra, đôi khi không thể quan sát, theo dõi hết được toàn bộ các cá
thể có nguy cơ trong một khoảng thời gian dài, cho nên có thể đưa ra một quy ước chung:
Khái niện về “ Người - Năm quan sát ” (phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ). Một người phơi
nhiễm với yếu tố nghiên cứu trong 3 năm tương đương với 3 người - năm phơi nhiễm, hay là
3 người phơi nhiễn với yếu tố đó trong một năm.

Ví dụ: Một quần thể phụ nữ khỏe mạnh 250 000 người tuổi từ 35 - 54 được theo dõi liên
tục 3 năm. Tất cả các cas mới mắc ung thư vú đều được ghi nhận; với mỗi nhóm tuổi, mật độ
mới mắc và tỷ lệ mới mắc được tính và trình bày ở bảng 2.1.
Bảng 2.1: Bảng tính mật độ mới mắc:
Tuổi Kích thước Số mới mắc Người - Năm Mật độ mới mắc Tỷ lệ mới mắc

()
a
()
b
(
)
c
(
)
d
()
e

3
×
=
ac

cbd
=
abe =
5435
5450
4945

4440
3935
−
−
−
−
−

250000
55000
65000
70000
60000

700
227
215
168
90

750000
165000
195000
210000
180000

0009,0
0014,0
0011,0
0008,0

0005,0

0027,0
0042,0
0033,0
0024,0
0015,0


Để có được mật độ mới mắc ở lớp tuổi 35 - 39, trước tiên phải tính số người - năm phơi
nhiễm (mẫu số): 60 000
x 3 = 180 000. Mật độ mới mắc là: Số mới mắc trong 3 năm (90 cas)
chia cho mẫu số trên (180 000) bằng 0,0005.

13

Cùng lớp tuổi trên, tỷ lệ mới mắc ung thư vú được tính: Số mới mắc/Tổng số được theo
dõi ở lớp tuổi đó: 90/60 000 = 0,0015. Có thể chia tỷ lệ mới mắc đó cho khoảng thời gian theo
dõi (3 năm) cũng sẽ được mật độ mới mắc, cũng chính là tỷ lệ mới mắc năm.
Một ví dụ khác: theo dõi 7 đối tượng để tính mật độ mới mắc như sau: xem hình 2.4.
Từ đó có thể tính được: 33 người - năm theo dõi;
Và mật độ mới mắc sẽ là: DI = 3/33 = 9,1% người - năm
Một số tác giả đề nghị dùng DI (mật độ mới mắc) thay cho I (Tỷ lệ mới mắc) trong các
nghiên cứu vì nó chính xác hơn.
Đối tượng nghiên cứu

Φ






7
7
2

7
3

2
5

1
2
3
4
5
6
7
1 2 3 4 5 6 7 33

Nàm theo doîi
Khỏe
Bị bệnh
Mất theo dõi

Ghi
chuï:



Φ
Chết

Hình 2. 4: Theo dõi 07 đối tượng để tính mật độ mới mắc
VI. TỶ LỆ TẤN CÔNG
Là một dạng đặc biệt của tỷ lệ mới mắc, được sử dụng trong trường hợp một quần thể
phơi nhiễm với chỉ một yếu tố nguy cơ trong một khỏang thời gian nhất định. (Ví dụ: ngộ
độc thức ăn từ cùng một nguồn, một tai nạn phóng xạ, một vụ nổ bom hạt nhân, vv ) ngoài
thời gian đó, số mới mắc là không đáng kể. Cũng có thể dùng tỷ lệ tấn công để ghi nhận số
mới mắc toàn bộ của một bệnh nghề ngiệp của các đối tượng từ 20 - 65 tuổi - là thời kỳ tối đa
có thể phơi nhiễm với yếu tố căn nguyên do nghề nghiệp.
Trong trường hợp không biết được căn nguyên, tỷ lệ tấn công ghi nhận tỷ lệ bị bệnh
trong suốt toàn bộ cuộc đời của họ.
Tỷ lệ mới mắc rất hay được dùng trong dịch tễ học, trong cả trường hợp bệnh cấp tính
và bệnh mãn tính, dùng nó để đánh giá các biện pháp kiểm soát, dự phòng đối với các hiện
tượng bệnh xảy ra hàng lọat.
Nếu như các biện pháp dự phòng là hữu hiệu cho cá thể và tập thể thì tỷ lệ mới mắc sẽ
giảm.
Với hiện tượng bệnh diễn biến hàng loạt trong cộng đồng, nếu như khoảng thời gian bị
bệnh của bệnh đó là tương đối dài, có thể biểu diễn tỷ lệ mới mắc, tỷ lệ hiện mắc trên cùng
một đồ thị như sau: hình 2.5.

14

VII. TƯƠNG QUAN GIỮA TỶ LỆ MỚI MẮC, TỶ LỆ HIỆN MẮC, VÀ THỜI GIAN
PHÁT TRIỂN TRUNG BÌNH CỦA BỆNH

Với những bệnh có thời gian phát triển tương đối ổn định (diễn biến của bệnh ung thư
chẳng hạn) thì: Số hiện mắc của một bệnh sẽ tùy thuộc vào số mới mắc và thời gian phát triển
trung bình của bệnh đó:

;DIP ×=
hay
I
P
D =


Trong đó : - P : Tỷ lệ hiện mắc điểm.

- I : Tỷ lệ mới mắc.
- D : Thời gian phát triển trung bình của bệnh.

Số
cas/
1000
(tỷ lệ)
Thời gian

140

120

100

80

60

40

20


Khoảng
thời gian phơi nhiễm
Sự can thiệp của
tác nhân gây bệnh
1 2 3 4 5 6 7
8 9 1011121 2
tháng
Số mới mắc
Số hiện mắc
Hình 2.5: Số hiện mắc và số mới mắc trong thời kỳ bùng nổ của một vụ dịch (Dữ kiện giả định)
Như vậy: Trong 3 biến số trên, nếu biết được 2 biến số thì sẽ suy được biến số thứ 3.

Ví dụ :
1000
60
là tỷ lệ mới mắc ung thư trong một năm, thời gian trung bình của bệnh
ung thư này là 2 năm (2,0), thì tỷ lệ hiện mắc bệnh ung thư đó sẽ là
000.100

120
.
Hoặc một bệnh bắt buộc phải điều trị tại bệnh viện, hàng tháng có 50 trường hợp vào
viện (I) ; số người thường xuyên được điều trị là 10 (p), thì thời gian trung bình của bệnh sẽ
là:
2,0
50
10
=
tháng = 6 ngày.
Trong công tác y tế, phải làm sao giảm được tỷ lệ hiện mắc
P, thì :

15

- Hoặc giảm I: là tăng cường hiệu quả của dự phòng, giảm số mới mắc.
- Họăc rút ngắn thời gian phát triển của bệnh là tăng hiệu quả của việc điều trị.
Hoặc giảm cả hai
I và
D
.
Có những bệnh, chỉ có thể tác động được vào một yếu tố mà thôi. Ví dụ: bệnh
Dại: Bằng cách dự phòng (vaccin), giám sát (chó) để giảm số mới mắc I, còn D thì
không thể giảm được (điều trị chưa có hiệu quả khi đã lên cơn).
VIII. TỶ LỆ BỊ BỆNH, TỶ LỆ CHẾT, TỶ LỆ TỬ VONG
- Tỷ lệ bị bệnh (Morbidité ): Là tỷ lệ giữa số người bị bệnh trong quần thể so với tổng
số quần thể đó.
- Tỷ lệ chết (Mortalité): Là tỷ lệ giữa số chết của quần thể so với tổng số quần thể đó.
- Tỷ lệ tử vong (Létalité): Là tỷ lệ giữa số chết và tổng số người bị bệnh.
Ví dụ: một quần thể 1000 khỏe mạnh, được theo dõi, bị ngộ độc cấp, giả sử có 100

người bị bệnh, và 30 người chết sau một thời kỳ nhất định;
Hay: +
s: Quần thể có nguy cơ được nghiên cứu (1 000 người khỏe mạnh);
+
m: Số người bị bệnh trong số những người khỏe;
+
d : Số người bị chết trong số những người bị bệnh;
Thì: - Tỷ lệ bị bệnh
%10
1000
100
===
s
m

- Tỷ lệ chết
%3
000.1
30
===
s
d

- Tỷ lệ tử vong
%30
100
30
===
m
d

IX. TƯƠNG QUAN GIỮA TỶ LỆ CHẾT, TỶ LỆ MỚI MẮC, VÀ TỶ LỆ TỬ VONG:
Với một bệnh có sự phát triển tương đối ổn định, có thể dẫn đến một tỷ lệ nhất định về
số điều trị khỏi, số mãn tính, số chết Thì có một sự tương quan giữa tỷ lệ chết, tỷ lệ mới
mắc, và tỷ lệ tử vong:

L
I
M
×=
hay
I
M
L =
; Trong đó : - M : Tỷ lệ chết
- I : Tỷ lệ mới mắc;
- L : Tỷ lệ tử vong.

Ví dụ :Tỷ lệ mới mắc hàng năm của một bệnh ung thư là 80/100 000; tỷ lệ chết do bệnh
đó là 40/100 000; thì tỷ lệ tử vong của bệnh đó là:
5,0
100000/80
100000/40
=

Hay: Bệnh ung thư này gây chết 50% số người bị bệnh.
Trong các chăm sóc y tế, cần phải làm giảm tỷ lệ chết (M) của một bệnh thì:
- Hoặc dự phòng tốt để làm giảm số mới mắc
I;
- Hoặc điều trị tốt hơn để giảm tỷ lệ tử vong

L;
- Hoặc đồng thời giảm cả hai,
I và L.

16

X. CÁC LOẠI TỶ LỆ CHẾT
Số chết do mọi nguyên nhân trong năm

000.100×

+ Tỷ lệ chết chung(thô) :
Tổng số quần thể vào giữa năm

Số người ở độ tuổi nhất định chết trong năm
+ Tỷ lệ chết theo tuổi:
000.100×
Tổng số người ở độ tuổi đó vào giữa năm
Tỷ lệ chết của trẻ em dưới 1 tuổi là thước đo quan trọng về mức sống, kinh tế - xã hội
của một quốc gia (bảng 2.2)
Bảng 2. 2: Tỷ lệ chết của trẻ em dưới 1 tuổi của một số nước(WHO 1989)
Nước
Tỷ lệ chết của trẻ em dưới 1 tuổi (/1000 trẻ sinh sống)
Nhật
Thụy điển
Thụy sỹ
Canađa
Pháp
Úc
Anh và xứ Galle

Hoa kì
Portugal
Cu ba
Hungarie
Balan
Chilé
Fiji
Yougoslavie
Equateur
Maroc
Bangladesh
Ethiopie
Afghanistan
4,8
6,1
6,8
7,3
7,8
8,7
9,0
10,1
13,1
13,3
15,8
16,2
18,5
19,8
25,1
47,7
90

124
152
189

Số chết do một nguyên nhân nhất định
+ Tỷ lệ chết theo nguyên nhân:
Tổng số quần thể và giữa năm
000.100×

Số chết do một nguyên nhân nhất định
+ Tỷ lệ chết riêng phần :
100×

Số chết do mọi nguyên nhân

XI. CÁC TỶ LỆ VÀ CHỈ SỐ KHÁC
Để có thể đánh giá được tình trạng sức khỏe của một quần thể, cần phải sử dụng tới một
số tỷ lệ và chỉ số khác nữa, được cung cấp từ các nguồn khác nhau; có thể từ ngành y tế (của
các chuyên khoa khác), và các ngành khác. Có thể kể vài tỷ lệ, chỉ số sau đây:
- Tỷ lệ sinh, tỷ lệ khả năng sinh đẻ, tuổi thọ của một lớp tuổi, tháp tuổi được cung
cấp bởi ngành Dân số học.
- Chỉ số nghỉ việc (vắng mặt), được cung cấp của các ngành kinh tế.

17

- Tỷ lệ chết liên quan tới mang thai và sinh đẻ, tỷ lệ sinh thiếu tháng, tỷ lệ trẻ em suy
dinh dưỡng, cân nặng trung bình lúc sinh cung cấp bởi Nhi khoa, Sản khoa
- Chỉ số C.A.O
. của Nha khoa.
- Hy vọng sống: là số năm trung bình có thể sống tiếp của một người đã sống tới một

tuổi nào đó; với điều kiện là chấp nhận tỷ lệ chết ổn định. Đây là chỉ số tổng hợp dùng đo
lường tình trạng sức khỏe chung của một quần thể. xem ví dụ ở bảng 2. 3.
Bảng 2.3: Hy vọng sống ở vài độ tuổi của một số nước (WHO 1989)
Tuổi Maurice Bulgarie Hoa kỳ Nhật
Khi sinh 65,0 68,3 71,6
45 tuổi 25,3 27,3
65 tuổi 11,7 12,6
30,4
15,0

75,8
32,9
16,2
XII. PHÂN LỌAI CÁC HIỆN TƯỢNG XẢY RA HÀNG LỌAT
Sự tập trung các trường hợp mắc bệnh trong một khoảng thời gian nhất định, ở một
không gian nhất định được biểu hiện dưới ba hình thức :
1. Dịch (Épidémie)
Gọi là dịch khi xuất hiện nhiều trường hợp bị bệnh có cùng tính chất và nguyên nhân, trong
một khoảng thời gian tương đối ngắn, tỷ lệ mắc bệnh cao hơn bình thường ở địa phương đó.
Như vậy, cần phải biết tỷ lệ bị bệnh lúc bình thường, nghĩa là phải có số liệu về tỷ lệ bị
bệnh ở địa phương đó trong một khoảng thời gian đủ dài. Bằng phương pháp thống kê chính
xác, hoặc bằng phương pháp lý luận chặt chẽ để nêu lên sự bất thường của một vấn đề dịch tễ.
Ví dụ: Một trường hợp sốt rét xuất hiện trong một địa phương mà từ trước bệnh này không có
ở địa phương đó, thì đây là một sự bất thường, một tình trạng khẩn cấp của dịch tễ. Trái lại, có
một sự gia tăng (không nhiều lắm) tỷ lệ bị bệnh trong một vùng mà bệnh đó đang trong thời
kỳ dịch địa phương, thì sự gia tăng này không mang tính khẩn cấp của dịch tễ.
Với những bệnh không truyền nhiễm và mãn tính, việc phân tích thống kê là điều kiện
cần thiết để xác định nên tính chất dịch của bệnh.
Hình 2.6: Kiểu “nguyên thủy” của đáp ứng sinh học
Cũng có thể nói: Dịch là một hiện tượng xảy ra hàng loạt, được giới hạn trong thời gian

và trong không gian, nhiều trường hợp bị bệnh xuất hiện ở một địa phương và biến mất sau
một khoảng thời gian nhất định.
Thời gian
Sự
đáp
ứng

18

Khảo sát diễn biến của một vụ dịch, thường thấy một sự tăng nhanh các trường hợp mới
mắc lúc đầu, và sau đó có sự giảm dần, chậm hơn. Đây là kiểu đáp ứng sinh học của cơ thể và
của quần thể (đáp ứng “nguyên thủy” khi chưa có sự can thiệp trước các tác nhân gây bệnh
trong điều kiện nhất định của môi trường) - hình 2.6.
2. Đại dịch: (Pandémie)
Là hiện tượng xảy ra hàng loạt (tập trung các trường hợp bị bệnh) được giới hạn bởi
thời gian nhưng không được giới hạn bởi không gian.
Ví dụ: Đại dịch cúm: Bùng nổ nhanh chóng và lan tràn rộng khắp tới nhiều quốc gia,
châu lục vv và biến mất sau vài tháng.
Thường thì: Đại dịch của những bệnh lây theo đường hô hấp (như cúm) thì bùng nổ và
kéo dài trong khoảng thời gian tương đối ngắn. Đại dịch của những bệnh lây theo đường tiêu
hóa (như tả) thì thời gian kéo dài hơn.
3. Dịch địa phương (Endémie)
Là hiện tượng xảy ra hàng loạt được giới hạn bởi không gian, nhưng không được giới
hạn bởi thời gian.Thời gian không giới hạn ở đây nói lên, tại một địa phương nhất định,
thường xuyên có nhiều trường hợp mắc bệnh, tình trạng này kéo dài nhiều năm, nhiều chục
năm, vv ảnh hưởng tới nhiều thế hệ kế tiếp nhau.
Ví dụ : - Các bệnh thiếu dinh dưỡng, sốt rét, mắt hột là dịch địa phương ở các nước
chậm phát triển .
- Các bệnh tim mạch, béo phì, sâu răng xuất hiện dưới dạng dịch địa phương ở các nước
phát triển.

Tùy theo điều kiện lây truyền của bệnh, cùng một bệnh nhưng có thể biểu hiện bằng các
hình thức khác nhau: bệnh tả là dịch địa phương ở Đông Nam Á, nhưng có thể là đại dịch ở
nơi khác; bệnh cúm có khi là dịch, có khi là đại dịch.
Có thể tóm tắt 3 hình thức của diễn biến hàng loạt bằng bảng dưới đây:
Thời gian Không gian

Giới hạn Giới hạn
Dịch
Giới hạn Không giới hạn
Đại dịch
Không giới hạn Giới hạn
Dịch địa phương

ZWXY

19



PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BỆNH TRONG CỘNG ĐỒNG

Mục tiêu học tập
1. Trình bày được mục đích của phát hiện bệnh trong cộng đồng, tiêu chuẩn về bệnh để
có thể thực hiện phát hiện bệnh;
2. Trình bày được giá trị của một test phát hiện bệnh;
3. Nêu ra được các tiêu chuẩn cần thiết để tiến hành một chương trình phát hiện bệnh.

I. ĐẠI CƯƠNG
1. Mục đích của phát hiện bệnh trong cộng đồng
Theo định nghĩa của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO): Bằng cách sử dụng các test, các thử

nghiệm hoặc các phương pháp phát hiện nhanh, vv để có thể biết được những người bị một
bệnh nào đó, hoặc một sự bất thường mà cho tới lúc đó (lúc tiến hành phát hiện, lúc làm test)
vẫn chưa có ai biết. Các kỹ thuật phát hiện bệnh trong cộng đồng phải phân chia quần thể
thành 2 nhóm: Nhóm những người hình như là khỏe mạnh nhưng có thể bị bệnh, và nhóm
người không bị bệnh đó. Mục đích của phát hiện bệnh không đặt ra cơ sở cho chẩn đoán, mà
những người có kết quả dương tính sẽ được gửi tới thầy thuốc của họ để chẩn đoán xác định
và nếu cần thiết thì điều trị.
Để tiến hành một chương trình phát hiện bệnh trong cộng đồng thì phải xác định được:
- Bệnh nào cần phát hiện.
- Bệnh hay xảy ra ở nhóm người nào.
- Dùng kỹ thuật nào để tiến hành phát hiện bệnh.
Phương pháp phát hiện bệnh thường được sử dụng trong các cuộc điều tra DTH, tìm tỷ
lệ hiện mắc (Taux de prévalence) một bệnh nào đó trong quần thể, trong các cuộc khảo sát có
hệ thống để đánh giá tình trạng sức khỏe và bệnh tật của toàn bộ cộng đồng, là cơ sở cho một
chương trình can thiệp. Người ta có thể tiến hành phát hiện bệnh trong cộng đồng bằng các
cách khác nhau:
- Đơn giản: Chỉ dùng một test để phát hiện một bệnh.
- Đa dạng: dùng một test phát hiện hơn một bệnh.
- Nhiều giai đoạn: Dùng hơn một test để phát hiện một bệnh, hoặc tiến hành nhiều giai
đoạn.
- Bất kỳ (cơ hội): Thực hiện ở các cơ sở y tế mỗi khi có người tới khám. (Ví dụ: Phát
hiện bệnh ung thư cổ tử cung ở khoa phụ sản).
- Có hệ thống: thực hiện trên toàn bộ quần thể.
- Chọn lọc: Tiến hành trên nhóm có nguy cơ cao.
- Phát hiện sớm: Ở giai đoạn bệnh chưa có biểu hiện lâm sàng.
- Phát hiện muộn: Những trường hợp bị bỏ quên trong cộng đồng.
- Nhiều lần và liên tục: Nằm trong công tác giám sát dịch tễ từng bệnh.
2. Tiêu chuẩn về bệnh để tiến hành phát hiện bệnh
WHO quy định:

20



- Là căn bệnh có mối đe dọa thực sự cho sức khỏe cộng đồng (tỷ lệ bị bệnh cao chưa
chắc là đe dọa lắm - vấn đề ưu tiên).
- Bệnh có khả năng điều trị được, điều trị theo phác đồ, có hiệu quả rõ rệt.
- Phải có đầy đủ các điều kiện cần thiết để xác lập các phương tiện chẩn đóan và điều trị
hữu hiệu (nhất là các nước chậm phát triển).
- Phương pháp phát hiện bệnh có hiệu quả không? thuận lợi không, nhanh không ?, rẻ
không Nhằm chọn phương pháp có hiệu quả cao, đỡ tốn kém.
II. GIÁ TRỊ CỦA PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BỆNH
- Giá trị cúa một phương pháp chẩn đoán luôn luôn liên quan tới phương pháp đối chiếu
(thường là phương pháp tốt nhất hiện có dùng để chẩn đoán xác định).
- Chất lượng của phương pháp phát hiện bệnh không hoàn toàn cố định mà có sự thay
đổi, tùy thuộc vào tỷ lệ hiện mắc bệnh của quần thể; nó còn thay đổi, tùy thuộc vào sự phối
hợp của các test khác nhau.
- Các nhà nghiên cứu ngày càng tìm ra các phương pháp mới có giá trị chẩn đoán tốt
hơn. Chúng ta phải biết rõ giá trị của mỗi phương pháp chẩn đoán, giá thành của nó và khả
năng áp dụng của nó trong chẩn đoán cộng đồng.
1. Giá trị của phương pháp chẩn đoán tùy thuộc vào phương pháp đối chiếu
- Trong lâm sàng cũng như trong sức khỏe cộng đồng, cần phải hài lòng chấp nhận
những phương pháp chẩn đoán được thực hiện bằng các phương tiện đang có. Các phương
pháp này có thể là kém hiệu quả hơn so với các test đối chiếu, ví dụ như các chẩn đoán tổ
chức học, tế bào học, sinh thiết, mổ thăm dò,vv
- Trong một quần thể, ở những người khỏe mạnh cũng như ở những người bị bệnh, một
phương pháp chẩn đoán có thể đưa lại kết quả thật, kết quả giả, các kết quả này được kiểm tra
lại bằng các phương pháp đối chiếu.
+ Khái niệm về độ nhạy, độ đặc hiệu, và các giá trị tiên đoán:
Dùng một thử nghiệm định tính để phát hiện một bệnh trong quần thể, khi đối chiếu với

kết quả của một test tốt nhất hiện có, sẽ cho kết quả như sau:

TEST ĐỐI CHIẾU

Có bệnh Không bệnh Tổng
TEST
NGHIÊN CỨU
(+)
(-)
a (thật)
c (giả)
b (giả)
d (thật)
a + b
c + d

Tổng a + c b+ d a + b + c + d
1.1. Độ nhạy (Sensibilité)
Độ nhạy của một thử nghiệm là tỷ lệ giữa các kết quả dương tính thật so với tổng số
người bị bệnh thật sự, hay chính là khả năng phát hiện bệnh của thử nghiệm đó.
1.2. Độ đặc hiệu (Spécifilité)
Độ đặc hiệu của một thử nghiệm là tỷ lệ giữa các kết quả âm tính thật so với tổng số
người lành thật sự hay chính là khả năng nói lên sự không có bệnh của thử nghiệm đó.
1.3. Giá trị tiên đoán của kết quả dương tính (Valeur prédictive du résultat positif)

21



Giá trị tiên đoán của kết quả dương tính là tỷ lệ giữa các kết quả dương tính thật so với

tổng số các kết quả dương tính, hay chính là xác suất bị bệnh của một cá thể có kết quả dương
tính qua thử nghiệm.
1.4. Giá trị tiên đóan của kết quả âm tính (Valeur prédictive du résultat négatif)
Giá trị tiên đoán của kết quả âm tính là tỷ lệ giữa các kết quả âm tính thật so với tổng số
các kết quả âm tính, hay chính là xác suất không bị bệnh của một cá thể có kết quả âm tính
qua thử nghiệm.
1.5. Giá trị tổng quát (Valeur globale)
Giá trị tổng quát của một thử nghiệm là tỷ lệ giữa các kết quả thật so với toàn bộ các
kết quả của thử nghiệm đã được thực hiện.
Tất cả các chỉ số nói trên đều được biểu thị dưới dạng %.
Dựa vào các định nghĩa trên ta có các công thức:
- Độ nhạy:
100×
+
=
ca
a
Se

- Độ đặc hiệu:
;100×
+
=
bd
d
Sp

- Giá trị tiên đoán của kết quả dương tính:
;100×
+

=
ba
a
Vp

- Giá trị tiên đoán của kết quả âm tính:
;100×
+
=
cd
d
Vn

- Giá trị tổng quát:
;100×
+++
+
=
dcba
da
Vg

Ví dụ A Ví dụ B

Thiếu
máu
Bình
thường
Tổng

Thiếu
máu
Bình
thường
Tổng
( + ) 19 10 29 ( + ) 15 5 20 Test
Hb ≤ 12g%
( − )
1 70 71
Test
Hb ≤ 10g%
( − )
2 78 80

20 80 100

17 83 100
Se = (19/20) × 100 = 95%
Sp = (70/80) × 100 = 88%
Vp = (19/29) × 100 = 66%
Vn = (70/71) × 100 = 99%
Vg = [(19+70)/ (19+10+1+70)] × 100 = 89%
= (15/17) × 100 = 88%
= (78/83) × 100 = 94%
= (15/20) × 100 = 75%
= (78/80) × 100 = 98%
= [(15+78)/(15+5+2+78)] × 100 = 93%
Phương pháp lý tưởng thì phải có độ nhạy, độ đặc hiệu, và các giá trị tiên đoán cao gần
100%; nhưng đó chỉ là một sự chấp nhận về nguyên tắc, còn trên thực tế thì khó được như
vậy. Cho nên, khi áp dụng trong thực tiễn cần phải lựa chọn và phải phối hợp các thử nghiệm

trong các chương trình phát hiện bệnh.
2. Biến số liên tục - cơ sở của việc chẩn đoán
Vấn đề quan trọng nhất trong việc chẩn đoán của một thử nghiệm là chọn lựa ngưỡng
ranh giới giữa người bình thường và người bị bệnh. Nếu như các biến số liên tục phân phối

22



PHÂN PHỐI “HAI ĐỈNH”
Bình thường







A




B

E

Mắc bệnh
Ranh giới

PHÂN PHỐI “MỘT ĐỈNH”
Bình thường
C
D
Mắc bệnh
Ranh giới
Biểu đồ 3.1. Phân phối của một biến số trong quần thể
Kiểu một đỉnh thì người bị bệnh sẽ nằm phía này hoặc phía kia của đường biểu diễn
bình thường. Ví dụ: huyết áp động mạch, cholestérol máu, đường máu, áp lực nhãn cầu,vv
Nếu như các biến số liên tục phân phối kiểu 2 đỉnh thì nhóm các trường hợp nghi ngờ bị bệnh
hoặc không bị bệnh (nhóm ranh giới) sẽ cùng nằm trong một khoảng: xem biểu đồ 3.1.
- Vạch ranh giới A và C chỉ ra một thử nghiệm có độ nhạy cao hơn độ đặc hiệu.
- Vạch ranh giới B và D chỉ ra một thử nghệm có độ đặc hiệu cao hơn độ nhạy.
- Vạch E đồng thời đưa tới những kết quả dương tính giả và âm tính giả.
Ví dụ: Huyết áp động mạch tâm trương (trong phát hiện cao huyết áp): vạch ranh giới
càng thấp thì test đó càng nhạy nhưng kém đặc hiệu, vạch ranh giới càng cao thì test càng đặc

23



hiệu nhưng kém nhạy; hay Hb máu (trong thiếu máu): vạch ranh giới càng cao thì càng nhạy
nhưng vạch ranh giới càng thấp thì càng đặc hiệu.
3. Giá trị của phương pháp chẩn đoán tùy thuộc tỷ lệ hiện mắc của bệnh nghiên cứu
Giá trị tiên đoán của một test không hoàn toàn hằng định, mà có sự thay đổi, bị ảnh
hưởng bởi tỷ lệ hiện mắc của bệnh. Nếu như một bệnh có tỷ lệ hiện mắc (p) nhỏ, thì ngay cả
một test rất đặc hiệu cũng sẽ đem lại nhiều kết quả dương tính sai.
Hay: p càng nhỏ thì Vp càng thấp và Vn càng cao, và ngược lại: p càng lớn thì Vp càng
cao và Vn càng thấp.
4. Giá trị của phương pháp tùy thuộc vào sự phối hợp của các nghiệm pháp khác nhau

Đôi khi phải sử dụng cùng một lúc 2 nghiệm pháp để phát hiện một bệnh để làm tăng độ
nhạy và độ đặc hiệu của viêc phát hiện bệnh.
Ví dụ: Để phát hiện bệnh giang mai:
Tổng số người được kiểm tra qua thử nghiệm:

Giai đoạn 1: Test có độ nhạy cao _________ RPR


(-) (+)
Giai đoạn II: Test có độ đặc hiệu cao ____________ FTA - ABS

Các cas (+) sai ở giai đoạn I (-) (+)
III. LỰA CHỌN THỬ NGHIỆM TRONG PHÁT HIỆN BỆNH
Về nguyên tắc thì vạch ranh giới không cố định . Một test có độ nhạy, độ đặc hiệu
<80% là không tốt. Nếu để phát hiện một bệnh nặng có thể chết, phải được điều trị bằng mọi
giá, người ta phải nghiên cứu một test có độ nhạy thật cao (nhằm tránh bỏ sót). Các quyết
định liên quan tới việc áp dụng các test trong chẩn đoán tùy thuộc vào bệnh nghiên cứu và các
điều kiện thực tiễn trong cộng đồng. Theo Galem và Gambino: Sự lựa chọn một test trong
thực tiễn như sau:
1. Một test có độ nhạy cao phải được ưu tiên
- Một bệnh nặng, không thể không biết
- Bệnh có thể điều trị được.
- Khi kết quả dương tính sai không gây nên thương tổn về tâm lý hoặc kinh tế cho người
được khám nghiệm.
Ví dụ: Bệnh Phéocromocytome chết nếu không biết, kiểm soát được 100% (nếu được
can thiệp), bệnh Phénylcétonurie, bệnh hoa liễu, các bệnh nhiễm trùng khác có thể điều trị
được .
2. Phải sử dụng test có độ đặc hiệu cao
- Một bệnh nặng nhưng khó điều trị hay nan y .
- Khi cho họ biết họ không có bệnh thì có ý nghĩa quan trọng về tâm lý và sức khỏe.

24



- Kết quả dương tính sai gây thương tổn tâm lý và kinh tế cho người được khám
nghiệm. Ví dụ: bệnh xơ cứng rải rác (Sclérose en Plaques).
3. Phải dùng tới test có giá trị tiên đoán của kết quả (+) cao
Khi điều trị cho người dương tính sai sẽ gây ảnh hưởng nặng nề. Ví dụ: phóng xạ liệu
pháp hoặc cắt phần phổi là xấu cho những người được chẩn đoán sai là ung thư phổi.
4. Giá trị tổng quát cao của test dùng cho
- Bệng nặng nhưng có thể chăm sóc tốt.
- Khi kết quả dương tính sai, âm tính sai đều gây các thương tổn nặng nề.
Ví dụ: Nhồi máu cơ tim, có thể chết nếu không được điều trị, nhưng cũng gây thương
tổn nặng nề khi kết quả dương tính sai; hay vài dạng Leucémie, Lymphome, Đái đường.
IV. LỰA CHỌN CHƯƠNG TRÌNH PHÁT HIỆN BỆNH
Để tiến hành thực hiện một chương trình phát hiện bệnh trong một quần thể nào đó, cần
phải dựa vào 3 tiêu chuẩn sau:
1. Bệnh
- Một hiện tượng bệnh lý liên quan tới nhiều người, ảnh hưởng trầm trọng đến
sức khỏe cộng đồng.
- Người bị bệnh được phân biệt rõ ràng với người bình thường; quá trình phát triển tự
nhiên của bệnh đã được hiểu biết đầy đủ và đã được mô tả một cách tường tận, giai đoạn tiền
lâm sàng phải được phân biệt rõ ràng với giai đoạn lâm sàng.
- Điều trị ở thời kỳ tiền lâm sàng có tác dụng làm giảm tính nặng của bệnh, làm giảm tỷ
lệ chết của bệnh so với điều trị ở giai đoạn lâm sàng.
- Dĩ nhiên, bệnh phải điều trị được và giám sát được trên mức độ cộng đồng.
- Với các trường hợp đã được chẩn đoán là bị bệnh thì phải đủ điều kiện, phương tiện để
điều trị.
- Chương trình phát hiện bệnh chỉ được tiến hành sau khi đã có sự kiểm tra các chương

trình y tế ưu tiên khác (nhằm cân nhắc vấn đề tài chính).
Ngoài các tiêu chuẩn trên, vấn đề chọn lựa bệnh còn tùy thuộc vào các điều kiện kinh tế
địa phương và tính chất bệnh tật của xã hội.
2. Test:
Trước khi đưa một test phát hiện bệnh vào sử dụng trong cộng đồng, sự hiểu
biết của chúng ta về giá trị của test đó vẫn chưa hoàn toàn đầy đủ. Hơn nữa, test này
sử dụng tốt cho quần thể này nhưng chưa chắc đã tốt cho quần thể khác. Trong thực tế,
sử dụng nghiệm pháp phát hiện bệnh, là một sự hướng dẫn cần thiết cho chẩn đoán sau
đó.
Thử nghiệm phát hiện bệnh và thử nghiệm chẩn đoán khác nhau cơ bản như sau:
Test chẩn đoán Test phát hiện bệnh
- Áp dụng cho người có một sự rối loạn nhất định;
-Thực hiện trên từng cá nhân;
-Tốn kém hơn Chính xác hơn;
-Là cơ sở của điều trị;
- Áp dụng cho người có vẻ ngoài khỏe mạnh;
- Thực hiện trên từng nhóm ;
- Ít chính xác, ít tốn kém;
- Chưa phải là cơ sở cho điều trị;

25



Ví dụ: +
Đối với bệnh Lao:
- Xét nghiệm VSV. trong đờm - Chụp hình phổi (X quang)
+ Đối với bệnh Ung thư cổ tử cung:
- Sinh thiết vùng tổn thương - Phiến đồ âm đạo
Trên thực tế, người ta dựa vào độ nhạy và độ đặc hiệu của nghiệm pháp để sử dụng khi

tiến hành phát hiện bệnh trong cộng đồng.
+ Test có độ nhạy cao nhưng kém đặc hiệu sẽ đem lại nhiều kết quả dương tính sai,
các trường hợp này sẽ được chẩn đóan xác định lại sau đó. Người ta dùng phương pháp có độ
nhạy cao để phát hiện bệnh.
+ Test có độ đặc hiệu cao nhưng kém nhạy sẽ đem lại nhiều kết quả âm tính giả, và sẽ
bỏ sót nhiều trường hợp bị bệnh. Nhưng những trường hợp dương tính là bị bệnh thực sự, nên
sẽ sử dụng tốt trong các nghiên cứu thực nghiệm, có thể thử một lọai thuốc mới hay một
phương pháp chẩn đoán mới.
3. Quần thể đích
- Tỷ lệ mắc bệnh cao hơn những quần thể khác.
- Nguy cơ bị bệnh cao hơn nhóm người khác (có thể do tiếp xúc, do một đặc tính nào đó
mà dễ bị bệnh hơn )
- Mối liên hệ, tương quan trong cộng đồng và sự hợp tác ở mọi mức độ phải tốt.
- Có đầy đủ các dữ kiện về dân số học cần thiết.
- Cộng đồng phải cảm thấy họ có nhu cầu thực sự cần thiết đối với chương trình y tế này.
Những người chịu sự phát hiện bệnh có thể là toàn bộ một quần thể, có thể chỉ là một
nhóm có nguy cơ cao, có thể chỉ là một mẫu được lựa chọn trong quần thể
Dựa trên cơ sở của việc phát hiện bệnh đó mà thiết lập nên một chương trình y tế.
V. ĐỊNH LÝ BAYES
Bayes (thế kỷ XVIII) đã nêu lên cơ sở toán học để xác định giá trị tiên đoán của một test
trong y học.
1. Cơ sở toán học
Ta dùng kí hiệu B để nói lên sự có mặt của một bệnh nào đó, và
B
là sự không có mặt
của bệnh đó, và đưa vào các khái niệm sau đây:
(1) P (B) là xác suất có bệnh trong quần thể (chính là tỷ lệ hiện mắc p).
(2) P (
B
) là xác suất vắng bệnh đó trong quần thể, chính là p không bệnh trong quần

thể, và P (
B
) = 1 - P (B);
(3) - dt là kết quả dương tính của test.
- at là kết quả âm tính của test.
(4) P(dt/B): Xác suất của kết quả dương tính từ người bị bệnh, hay là độ nhạy của test,
được ước lượng bằng:
ca
a
+
, và được tính bằng %.
(5) P(at/B) : Xác suất của kết quả âm tính từ người bị bệnh, hay là xác suất của kết quả
âm tính sai, và
() ()
BdtPBatP −= 1 .

26