CÁC PHÉP ĐO CƠ BẢN TRONG DỊCH TỄ HỌC pdf

1
CÁC PHÉP ĐO CƠ BẢN TRONG DỊCH TỄ HỌC
-  -
MỤC TIÊU: Sau khi học xong bài này, học viên có thể:
1/ Phân biệt được các phép đo chính dùng trong dịch tễ học
2/ Định nghĩa, mô tả và phân biệt được các khái niệm về Tỉ số, Tỉ lệ, Tỉ suất
3/ Định nghĩa, mô tả và phân biệt được các loại Tỉ suất hiện mắc và Tỉ suất mới mắc
5/ Biết cách tính các loại Tỉ suất hiện mắc và Tỉ suất mới mắc
6/ Phân biệt được nguy cơ tương đối, nguy cơ qui trách, phần trăm nguy cơ qui trách
7/ Tính được và diễn giải được các kết quả tính toán các loại số đo về nguy cơ kể trên
I. SƠ LƯỢC VỀ CÁC PHÉP ĐO TRONG DỊCH TỄ HỌC
1. Các phép đo dịch tễ học: Các phép đo chính dùng trong nghiên cứu
dịch tễ học có thể được chia làm 3 loại:
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  là cơ sở cho các nghiên cứu mô
tả, hay các nghiên cứu về nguyên nhân. Tần suất xảy ra của bệnh tật thường được thể
hiện bằng Tỉ suất hiện mắc và Tỉ suất mới mắc (Prevalence, Incidence).
2
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. Các phép đo này được dùng để tiên lượng hiệu quả hay hiệu lực của các phương
pháp can thiệp, điều trị … trong một dân số đặc biệt, TD: dùng vaccin. Thông thường
các phép đo về tác động tiềm tàng là sự phối hợp của các phép đo về tần suất bệnh và
các phép đo thể hiện sự phối hợp.
2. Tỉ số, tỉ lệ, tỉ suất:
1. Tỉ 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.
Ta có thể hiểu Tỉ số theo cách: A/B.


TD: Tỉ số về giới tính trong 1 lớp học =
Số học sinh nam


Số học sinh nữ

Số giường bệnh

TD: Tỉ số giường bệnh ở một khu vực =


Số dân trong khu vực
2. Tỉ lệ (Proportion): là một phân số trong đó tử số là một phần của mẫu số. Tỉ lệ có
3
thể được hiểu là: A/A+B.
Tỉ lệ thường được tính dưới dạng tỉ lệ phần trăm (kết quả nhân với 100)
 TD: Trong một cộng đồng có 500 người, 20 người bị nhiễm dung móc. Vậy tỉ lệ
người bị nhiễm dung móc trong cộng đồng này là :
20

= 0.04 x 100 = 4%
500
 TD: Tỉ lệ học sinh nữ trong lớp học là:
Số học sinh nữ x 100

Tổng số học sinh của cả lớp (nam lẫn nữ)
3. Tỉ suất (Rate): là một dạng đặc biệt của tỉ số, diễn tả tần suất xuất hiện của một
biến cố (bệnh, chết v.v…) xảy ra trong một dân số xác định trong một khoảng thời
gian nhất định. Tỉ suất thường được nhân với một con số luỹ thừa của 10.
Tỉ suất =

Số biến cố xảy ra trong khoảng thời gian nhất định
x 10
n
Dân số trung bình trong khoảng thời gian đó

TD
: Tỉ suất chết hàng năm =

Tổng số chết trong 1 năm
x 10
n
Dân số trung bình (dân số giữa năm) trong năm đó

TD: Tỉ suất sinh =
Tổng số trẻ sinh sống ở 1 khu vực trong vòng 1 năm
x 10
n
Dân số trung bình (giữa năm) ở khu vực đó trong 1 năm
4
II. TỈ SUẤT HIỆN MẮC VÀ TỈ SUẤT MỚI MẮC
1. Tỉ suất hiện mắc (Prevalence)
Tỉ suất hiện mắc cho biết số trường hợp bệnh hiện có (cũ lẫn mới) tại một thời điểm
nào đó. “Tỉ suất hiện mắc” không có đơn vị và không bao giờ nhỏ hơn 0 hay lớn hơn
1. Có 2 loại tỉ suất hiện mắc: Tỉ suất hiện mắc điểm (point prevalence) và tỉ suất hiện
mắc khoảng (period prevalence)
a. Tỉ suất hiện mắc điểm:
Công thức tính:
Tỉ suất hiện mắc = Số trường hợp bệnh (cũ và mới) ở một thời điểm nào đó
Tổng dân số vào thời điểm đó
b. Tỉ suất hiện mắc khoảng:

Công thức tính:
Số trường hợp bệnh (cũ và mới) trong một thời khoảng
nào đó
Tỉ suất hiện mắc khoảng =
Dân số trung bình
5
 Vì “Tỉ suất hiện mắc” bao gồm tất cả những người bị bệnh - không tính đến
trường hợp mới bị bệnh hay đã bị từ lâu – nên những bệnh lâu ngày (mãn tính)
thường có xu hướng có “tỉ suất hiện mắc” cao hơn những bệnh ngắn ngày (cấp tính).
 Tỉ suất hiện mắc có thể có được khi chúng ta thực hiện nghiên cứu cắt ngang
=> nghiên cứu cắt ngang còn được gọi là “prevalence study”.
2. Tỉ suất mới mắc (Incidence):
Tỉ suất mới mắc có 2 loại: Tỉ suất mới mắc dồn (Cummulative Incidence) và Tỉ suất
mới mắc theo người-thời gian (Incidence density).
a. Tỉ suất mới mắc dồn: là nguy cơ (RISK) để những người không bị một chứng bệnh
nào đó sẽ bị mắc bệnh (trong một khoảng thời gian nào đó) - với điều kiện những
người này không bị chết vì một bệnh khác.

Công thức tính:
Số người mới mắc bệnh trong một khoảng thời gian nào đó
Tỉ suất mới mắc dồn =

Dân số nguy cơ trong khoảng thời gian đó
 TD: Qua thống kê tòan quốc, trong năm 2004 có tất cả 99.162 bệnh nhân lao (cũ
và mới) trong đó có 58.389 bệnh nhân mới. Như vậy:
6
- Số người mới mắc bệnh lao = 58.389 người
-
Dân số nguy cơ: = Tổng dân số – những người mắc bệnh cũ (= tổng số người
mắc bệnh lao – số người mắc bệnh lao mới = 99.162 – 58.389 = 40.773) =

80.032.400 – 40.773 = 79.991.627 người. Vậy Tỉ suất mới mắc lao của Việt
nam trong năm 2004 là:

CI = 58.389/79.991.627

= 0,0007 hay 0,7
0
/
00



Từ kết quả này, ta có thể phát biểu rằng: Nguy cơ bị bệnh lao của người Việt nam
trong năm 2004 là 0,7
0
/
00
.
 Đặc điểm của Tỉ suất mới mắc dồn:
- là một tỉ lệ
- không có đơn vị
- thay đổi từ 0 đến 1
b. Tỉ suất mới mắc (theo người-thời gian): phản ánh sự phát triển của những trường
hợp
bệnh mới trong một đơn vị thời gian.
Công thức tính:
Tỉ suất mới mắc =
Số trường hợp bệnh mới trong một khoảng thời gian nào đó

7

Tổng thời gian có nguy cơ mắc bệnh của tất cả cá thể trong dân số
(đơn vị: người-thời gian) (person-time)
 Đặc điểm của Tỉ suất mới mắc (theo người-thời gian):
- không phải là một tỉ lệ
- có đơn vị
- thay đổi từ 0 đến vô cực

 TD: Trong một nghiên cứu về khả năng thụ thai sau phẫu thuật nội soi trong điều
trị vô sinh do nguyên nhân vòi trứng – phúc mạc, nhà nghiên cứu theo dõi 89 phụ
trong 1 năm, kết quả được đánh giá như sau:
- Sau 1 tháng: có 1 TH có thai trong tử cung, không có TH có thai ngoài tử cung
hoặc kết thúc NC. Thời gian trong “nguy cơ” có thai của 1 TH này là: 1*1 = 1
người-tháng
- Sau 2 tháng: có 4 TH có thai trong tử cung, không có TH có thai ngoài tử cung
hoặc kết thúc NC. Thời gian trong “nguy cơ” có thai của 4 TH này là 4*2 = 8
người-tháng
- Sau 3 tháng: có 2 TH có thai trong tử cung, không có TH có thai ngòai tử cung
hoặc kết thúc NC. Thời gian trong “nguy cơ” có thai của 2 TH này là 2*3 =6
người-tháng
8
- Sau 4 tháng: có 1 TH có thai trong tử cung, không có TH thai ngòai tử cung hoặc
kết thúc NC. Thời gian trong “nguy cơ” có thai của 4 TH này là 1*4 = 4 người-
tháng
- Sau 5 tháng: có 3 TH có thai trong tử cung, 20 TH có thai ngòai tử cung hoặc kết
thúc NC. Thời gian trong “nguy cơ” có thai của 4 TH này là 23*5 = 115 người-
tháng
- Sau 6 tháng: không có TH có thai trong tử cung, 2 TH có thai ngòai tử cung hoặc
kết thúc NC. Thời gian trong “nguy cơ” có thai của 6 TH này là 2*6 = 12 người-
tháng
- Sau 7 tháng: có 2 TH có thai trong tử cung, 11 TH có thai ngòai tử cung hoặc kết

thúc NC. Thời gian trong “nguy cơ” có thai của 6 TH này là 13*7 = 91 người-
tháng
- Sau 8 tháng: có 1 TH có thai trong tử cung, 6 TH có thai ngòai tử cung hoặc kết
thúc NC. Thời gian trong “nguy cơ” có thai của 7 TH này là 7*8 = 56 người-
tháng
- Tất cả các TH còn lại (89-1-4-2-1-23-2-13-7 = 36 TH) đều chưa có thai sau 1 năm
theo dõi. Thời gian trong “nguy cơ” có thai của 36 TH này là 36*12=432 người-
tháng
Như vậy,
Tổng số trường hợp có thai trong tử cung sau 12 tháng là: 14 trường hợp (Tử số)
9
Tổng thời gian có khả năng có thai sau 12 tháng của 89 người này (Mẫu số) là:
1 + 8 + 6 + 4 + 115 + 12 + 91 + 56 + 432 = 725 người-tháng
Vậy tỉ suất có thai trong tử cung (theo đơn vị người-thời gian) là:
ID =
14
= 0,019/tháng = 0,19/10/tháng = 1,9/100/tháng = 19/1000/tháng
725

Từ kết quả này, ta có thể phát biểu rằng: Trong 1.000 người-tháng có khả năng có
thai, có 19 trường hợp có thai trong tử cung hay Trong vòng một tháng theo dõi sau
khi làm phẫu thuật nội soi, cứ mỗi 1.000 người, có 19 người có thai trong tử cung.
 Tỉ suất mới mắc có thể có được khi chúng ta thực hiện nghiên cứu đoàn hệ
(cohort).
SỰ TƯƠNG QUAN GIỮA TỈ SUẤT HIỆN MẮC VÀ TỈ SUẤT MỚI MẮC:
Tỉ suất hiện mắc và tỉ suất mới mắc có liên quan mật thiết với nhau qua thời
gian kéo dài của bệnh.
Nếu tỉ suất bệnh mới mắc thấp, nhưng thời gian bệnh kéo dài thì tỉ suất hiện
mắc (Tỉ suất mắc bệnh toàn bộ) sẽ cao. Ngược lại, dù tỉ suất bệnh mới mắc cao,
nhưng thời gian bệnh ngắn do khỏi nhanh hoặc do bệnh chết nhiều thì tỉ suất hiện mắc

vẫn tương đối thấp hơn so với tỉ suất mới mắc
10
 TD: Với bệnh dại, dù tỉ suất mới mắc của bệnh này cao nhưng tỉ suất hiện mắc vẫn
thấp vì số trường hợp tử vong do bệnh này rất cao. Ngược lại, bệnh tiểu đường có tỉ
suất mới mắc thấp nhưng bệnh thường kéo dài và số tử vong do bệnh này cũng không
cao lắm nên tỉ suất hiện mắc của bệnh này lại cao.
Ta có thể thấy được sự tương quan của 2 tỉ suất này qua phương trình sau đây:
P = I  D trong đó P = Prevalence
I = Incidence
Và D = Thời gian bệnh
III. SO SÁNH TỈ SUẤT
2.1 Trong nghiên cứu đoàn hệ
2.1.1 NGUY CƠ TƯƠNG ĐỐI:
Nguy cơ tương đối (Relative risk – RR) hay còn gọi tỉ số nguy cơ (Risk ratio)
là tỉ số giữa tỉ suất mới mắc ở nhóm có tiếp xúc (I
e
) với tỉ suất mới mắc ở nhóm không
tiếp xúc (I
o
). 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 tỉ số
giữa tỉ suất mới mắc của nhóm có tiếp xúc với yếu tố nguy cơ và tỉ suất mới mắc của
nhóm không tiếp xúc với yếu tố nguy cơ, theo công thức như sau:
11
I
e

RR = __

I
o
TD: Ta có:
- Tỉ suất chết do ung thư phổi ở những người hút thuốc là: 0.96/1000/năm
- Tỉ suất chết do ung thư phổi ở những người không hút thuốc là: 0.07/1000/năm
- Tỉ lệ người hút thuốc lá (Prevalence) là 56%
- Tỉ suất chết toàn bộ do ung thư phổi là: 0.56/1000/năm
Từ TD này, nguy cơ tương đối sẽ là:
0.96/1000/năm


RR = ______________ = 13.7
0.07/1000/năm
Ta có thể phát biểu rằng: Người hút thuốc lá có nguy cơ bị ung thư phổi cao gấp 13.7
lần so với người không hút thuốc lá.
* Những trường hợp có thể xảy ra:
12
- RR = 1 => tỉ 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 . TD: Chích vaccin làm giảm nguy cơ bị bệnh

2.1.2 NGUY CƠ QUI TRÁCH:
Nguy cơ qui trách (Attributable risk – AR) 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 tỉ suất mới mắc của nhóm tiếp xúc
và tỉ suất mới mắc của nhóm không tiếp xúc, theo công thức như sau:
AR = I
e
– I
o
Trong đó: AR = nguy cơ qui trách
I
e
= tỉ suất mới mắc ở những người tiếp xúc với yếu tố nguy cơ
13

I
o
= tỉ suất mới mắc ở những người không tiếp xúc với yếu tố nguy cơ
TD: xem lại TD trên, nguy cơ qui trách AR = 0.96/1000/năm – 0.07/1000/năm =
0.89/1000/năm
Ta có thể phát biểu rằng: 0.89/1000/năm là tỉ suất tử vong vì ung thư phổi được qui
cho việc hút thuốc lá gây ra. Nói cách khác, nếu loại bỏ được việc hút thuốc lá thì
hàng năm tỉ suất tử vong do ung thư phổi trong nhóm người hút thuốc lá có thể giảm
đi 0.89/1000.
* 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 tỉ 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
2.1.3 PHẦN TRĂM NGUY CƠ QUI TRÁCH:
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 (Attribitable
risk percent) hay tỉ 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 xúc. Phần trăm nguy cơ qui
14
trách được tính bằng phép chia của nguy cơ qui trách cho tỉ suất mới mắc bệnh ở
nhóm tiếp xúc, theo công thức:
ARP = AR/I
e
TD: trở lại TD trên, phần trăm nguy cơ qui trách:

0.89/1000/năm


ARP = ______________ = 0.93  100 = 93%
0.96/1000/năm
Ta có thể phát biểu: Nếu hút thuốc lá gây ra ung thư phổi thì 93% trường hợp ung thư
phổi trong nhóm người hút thuốc có thể loại bỏ được nếu ngưng hút thuốc lá

2.1.4 NGUY CƠ QUY TRÁCH TRONG DÂN SỐ:
Nguy cơ quy tránh trong dân số (Population Attributable Risk – PAR) dùng để
ước lượng tỉ 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 tỉ suất bệnh
trong dân số trừ đi tỉ suất bệnh trong nhóm không tiếp xúc với yếu tố nguy cơ, theo
công thức như sau:
PAR = I
p
- I
o
15
Nguy cơ quy trách trong dân số còn có thể được tính bằng tích số của nguy cơ

quy trách với tỉ lệ người tiếp xúc với yếu tố nguy cơ trong dân số (P
e
):
PAR = (AR) (P
e
)
TD: trở lại TD trên, nguy cơ quy trách trong dân số PAR = 0.89/1000/năm  0.56 =
0.50/1000/năm.
Ta phát biểu: Nếu việc hút thuốc lá được loại bỏ, thì hàng năm tỉ suất tử vong do ung
thư phổi trong dân số có thể giảm đi 0.50/1000
2.1.5 PHẦN TRĂM NGUY CƠ QUI TRÁCH TRONG DÂN SỐ:
Phần trăm nguy cơ qui trách trong dân số (Population Attributable Fraction –
PAF) phản ánh tỉ 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 mắc trong dân số, theo công thức như sau:
PAF = PAR/I
P

TD: trở lại TD trên, phần trăm nguy cơ qui trách trong dân số
16
0.50/1000/năm


PAF = ______________ = 0.89  100 = 89%

0.56/1000/năm
Ta có thể phát biểu rằng: Nếu hút thuốc lá gây ra ung thư phổi thì 89% trường hợp
ung thư phổi trong dân số có thể loại bỏ được nếu ngưng hút thuốc lá
2.2 Trong nghiên cứu bệnh-chứng
2.2.1 NGUY CƠ TƯƠNG ĐỐI:
Trong nghiên cứu bệnh-chứng, nguy cơ tương đối được diễn tả như sau:
I
case
a/a+c

RR = __ = _______
I
control
b/b+d
Nguy cơ tương đối trong nghiên cứu đoàn hệ khác với nguy cơ tương đối trong
nghiên cứu bệnh-chứng
- Trong NC đoàn hệ, nguy cơ tương đối = nguy cơ bệnh trong nhóm tiếp xúc/nguy
cơ bệnh trong nhóm không tiếp xúc
- Trong NC bệnh-chứng, nguy cơ tương đối = nguy cơ tiếp xúc trong nhóm
bệnh/nguy cơ tiếp xúc trong nhóm không bệnh
17
Trên thực tế, trong nghiên cứu bệnh-chứng, người ta không bao giờ sử dụng nguy cơ
tương đối, mà sẽ dùng tỉ số chênh.
Odds Ratio là tỉ số (ratio) của những người bị bệnh và những người không bệnh trong
nhóm có tiếp xúc với yếu tố nguy cơ chia cho tỉ số của những người bị bệnh và những
người không bệnh trong nhóm không tiếp xúc với yếu tố nguy cơ
OR = Odds
case
/ Odds
control

= (a/c)/(b/d) = ad/bc
* Những trường hợp có thể xảy ra:
- OR = 1 => Không có mối liên hệ giữa tiếp xúc và bệnh
- OR > 1 => Tần số tiếp xúc với yếu tố nguy cơ trong nhóm bệnh cao hơn tần số
tiếp xúc với yếu tố nguy cơ trong nhóm chứng
- OR < 1 => Tần số tiếp xúc với yếu tố nguy cơ trong nhóm bệnh thấp hơn tần số
tiếp xúc với yếu tố nguy cơ trong nhóm chứng
2.2.2 PHẦN TRĂM NGUY CƠ QUI TRÁCH (ARPE):
ARP = AR/I
e
= (1 - 1 / OR) x 100
2.2.3 PHẦN TRĂM NGUY CƠ QUI TRÁCH TRONG DÂN SỐ:
PARPE = (P
eE
x (OR - 1)) / (P
eE
x (OR - 1) + 1)) x 100
Trong đó, P
eE
= b / (b + d) là tỉ lệ người có tiếp trong nhóm chứng
18


TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Fletcher R.W., Fletcher S.W. Clinical Epidemiology. Philadelphia, Lippincott
Williams & Wilkins, 2005.
2. Gordis L. Epidemiology. Philadelphia, Elservier Inc., 2004.
3. Greenberg R.S., Daniels S.R., Flanders W.D., Eley J.W., Boring J.R. Medical
epidemiology. New Jersey, Prentice-Hall International, Inc., 2005.
4. Hennekens C.H., Buring J.E. Epidemiology in Medicine. Boston, Little Brown

Company, 1987.
5. Last J.M., Spasoff R.A., Harris S.S., Thuriaux M. A dictionary of epidemiology.
New York, Oxford University Press, 2001.
6. David C., Ian G., Richard H. Epidemiology. Sidney, University of New South
Wales Press Ltd., 1994: 79 – 89.
7. Friedman G.D. Primer of epidemiology. Singapore, McGraw-Hill Book Co., 1994:
110 – 135.
8. Greenberg R.S., Daniels S.R., Flanders W.D., Eley J.W., Boring J.R. Medical
epidemiology. New Jersey, Prentice-Hall International, Inc., 1996: 119 – 131.
19
9. Hennekens C.H., Buring J.E. Epidemiology in Medicine. Boston, Little Brown
Company, 1987: 132 – 152.
10. Jekel J.F., Elmore J.G., Katz D.L. Epidemiology, Biostatistics and Preventive
Medicine. Philadelphia, W.B. Saunders Company, 1996: 76 – 78.
11. 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, 1995.
12. Mausner J.S., Bahn A.K. Epidemiology: An introductory text. Philadelphia, W.B.
Saunders Company, 1985: 154 – 166.
13. Hulley S.B., Cummings S.R. Designing clinical research. Baltimore, Williams &
Wilkins, 1988: 78 – 86.