Ứng dụng phương pháp dịch tễ học trong nghiên cứu ký sinh trùng đường ruột

BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO BỘ Y TẾ

TRƯỜNG ðẠI HỌC Y HÀ NỘI







Chuyên ñề tiến sỹ

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP DỊCH TỄ HỌC TRONG
NGHIÊN CỨU KÝ SINH TRÙNG ðƯỜNG RUỘT



Người thực hiện: NCS. THÂN TRỌNG QUANG
Chuyên ngành: KÝ SINH TRÙNG
Khóa: 24
Người hướng dẫn chuyên ñề: PGS.TS. Phạm Văn Thân
GS.TS. Dương ðình Thiện




Tên ñề tài của nghiên cứu sinh

NGHIÊN CỨU THỰC TRẠNG NHIỄM GIUN ðŨA, GIUN TÓC,

GIUN MÓC/MỎ VÀ HIỆU QUẢ CỦA TRUYỀN THÔNG KẾT HỢP VỚI
ðIỀU TRỊ TRÊN CỘNG ðỒNG NGƯỜI DÂN TỘC ÊðÊ
TẠI MỘT SỐ XÃ TỈNH ðẮK LẮK








HÀ NỘI -2007

- 1 -

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP DỊCH TỄ HỌC TRONG
NGHIÊN CỨU KÝ SINH TRÙNG ðƯỜNG RUỘT
I. SƠ LƯỢC VỀ DỊCH TỄ HỌC TRONG NGHIÊN CỨU Y KHOA
1.1. Vai trò của dịch tễ học
Hội nghị Alma-Ata ñã xác ñịnh rằng chăm sóc sức khoẻ ban ñầu là vấn
ñề chủ chốt, là chiến lược. Bộ y tế Việt Nam ñang cố gắng củng cố dịch vụ
sức khoẻ ở cộng ñồng, thông qua các chương trình y tế quốc gia, mà ñề ra các
kế hoạch và chương trình hoạt ñộng có hiệu quả ở cộng ñồng, mỗi cán bộ y tế
ta cần có kiến thức, về mô hình sức khoẻ và bệnh tật, cũng như các quyết
ñịnh của chúng ta về cộng ñồng.
Trong y học lâm sàng, chẩn ñoán là vấn ñề cơ bản giúp ñiều trị có hiệu
quả. Trong cộng ñồng, chẩn ñoán cộng ñồng cũng có tầm quan trọng trong
công tác phòng bệnh. Công cụ mạnh mẽ nhất mà cán bộ y tế cộng ñồng có
thể sử dụng ñể chẩn ñoán và theo dõi sức khoẻ cộng ñồng là dịch tễ học.
Dịch tễ học có thể giúp xác ñịnh mô hình sức khoẻ và bệnh tật trong

cộng ñồng. Dịch tễ học xác ñịnh ñược yếu tố môi trường, yếu tố xã hội có thể
ảnh hưởng ñến sức khoẻ cộng ñồng. Qua dich tễ học có thể ñánh giá khách
quan về tác ñộng của những biện pháp can thiệp; sắp xếp các vấn ñề sức khoẻ
ưu tiên trong cộng ñồng ñể tìm ra nhóm có nguy cơ cao và xác ñịnh các yếu
tố nguy cơ. Thông qua dịch tễ học giúp chúng ta xử lý các vấn ñề can thiệp
không những nhanh mà còn có hiệu quả cao.
ðịnh nghĩa: dịch tễ học gần ñây ñược chú ý nhất là của Mac Mahon:
Dịch tễ học là khoa học nghiên cứu sự phân bố và những yếu tố quy ñịnh các
vấn ñề sức khoẻ trong quần thể con người.

- 2 -
1.2. Mục tiêu dịch tễ học
- Mục ñích: Là ñiều mong muốn ñược mô tả rõ ràng ñể cuối cùng cần ñạt
ñược. Mục ñích còn thể hiện bằng các thuật ngữ khác:
+ Mục tiêu cuối cùng
+ Mục tiêu chung
+ Mục tiêu tổng quát
Vậy ñích của nghiên cứu trong dịch tễ học là nhằm cải thiện chất lượng
của cuộc sống như: Giảm tỷ lệ mắc bệnh, tỷ lệ tử vong,
- Mục tiêu: Là cái ñích nghiên cứu cụ thể mà người nghiên cứu vạch ra ñể
thực hiện, ñể ñịnh hướng nỗ lực nghiên cứu trong quá trình tìm kiếm.
1.3. Các biến số:
Biến số: Do nghiên cứu khoa học, việc thu thập, phân tích và lý giải số
liệu ñể giải quyết vấn ñề nghiên cứu hay trả lời một câu hỏi nghiên cứu
(Varkevisser et al.,1991), nên nghiên cứu khoa học cần phải thu thập thông
tin các ñặc tính hay các ñại lượng của ñối tượng. Các ñặc tính hay ñại lượng
này ñược gọi là biến số. Nói cách khác: Biến số là những ñại lượng hay
những ñặc tính có thể thay ñổi từ người này sang người khác hay từ thời ñiểm
này sang thời ñiểm khác.
Biến số ñịnh tính và biến số ñịnh lượng:

Biến số có thể thể hiện ñại lượng hay ñặc tính. Nếu nó thể hiện một ñại
lượng nó ñược gọi là biến số ñịnh lượng. Nếu nó nhằm thể hiện một ñặc tính
nó ñược gọi là biến số ñịnh tính.
Biến số ñịnh tính (qualitative variable): chia làm 2 loại: biến số danh ñịnh
và biến số thứ tự.
Biến số danh ñịnh (norminal): Là biến số mà giá trị của nó không thể biểu
thị bằng số mà phải biểu diễn bằng một tên gọi (danh; tên) và các giá trị này
không thể sắp ñặt theo một trật tự từ thấp ñến cao.

- 3 -
Thí dụ: Biến số dân tộc với các giá trị: Kinh, Khmer, Hoa, Chăm, là
biến số ñịnh tính vì chúng ta không thể sắp xếp các giá trị này theo một trật tự
từ thấp ñến cao hay ngược lại.
Thí dụ khác của biến số danh ñịnh là tình trạng hôn nhân (có 4 giá trị:
ñộc thân, có gia ñình, li dị, góa); nhóm máu (A, B, AB và O).
Trong phân tích thống kê, ñể tiện việc nhập số liệu hay lí giải kết quả, người
ta có thể ánh xạ (mapping) các giá trị của biến danh ñịnh vào các con số. Việc
này ñược gọi là mã hóa và cần hiểu rằng việc mã hóa này hoàn toàn có tính
chất áp ñặt và các con số ñược dùng trong mã hóa không phản ánh bản chất
của biến số danh ñịnh.
Ví dụ: Giới tính là biến số danh ñịnh và có hai giá trị là nam và nữ.
Chúng ta có thể mã hóa giới tính và quy ước Nam là 1 và Nữ là 2. Tuy nhiên
việc mã hóa này là áp ñặt và chúng ta hoàn toàn có thể quy ước Nam là 1 và
Nữ là 0. Việc mã hóa chỉ nhằm giúp việc nhập số liệu và xử lí số liệu trở nên
dễ dàng hơn chứ không nhằm phản ánh bản chất của biến số ñó (do ñó hoàn
toàn vô căn cứ nếu cho rằng mã hóa Nam = 1 và Nữ = 0 là phản ánh thái ñộ
phong kiến “Nhất nam viết hữu - Thập nữ viết vô”.
Biến số thứ tự (ordinal): là biến số danh ñịnh nhưng có thể sắp xếp thứ tự
ñược. Thí dụ: Tình trạng kinh tế xã hội (giàu, khá, trung bình, nghèo, rất
nghèo) là biến số thứ tự bởi vì người giàu có ñiều kiện kinh tế tốt hơn người

khá, người khá hơn người trung bình, trung bình hơn nghèo, v.v
Thí dụ khác là học lực của học sinh (giỏi, khá, trung bình, kém) hoặc tiên
lượng bệnh (tốt, khá, xấu, tử vong).
Biến số ñịnh lượng, nhằm thể hiện một ñại lượng và do ñó có giá trị là
những con số. Thí dụ: Tuổi là biến số ñịnh lượng liên tục bởi vì ta có thể nói
người này 20 tuổi, người kia 32 tuổi, v.v.
Khi chúng ta quan tâm ñến việc lý giải nguyên nhân của sự việc chúng
ta chia biến số thành biến số ñộc lập và biến số phụ thuộc.

- 4 -
- Biến số dùng ñể mô tả hay ño lường vấn ñề nghiên cứu ñược gọi là
biến số phụ thuộc (dependent variable)
- Biến số dùng ñể mô tả hay ño lường các yếu tố ñược cho là gây nên
(hay gây ảnh hưởng ñến) vấn ñề nghiên cứu ñược gọi là biến số ñộc lập
(independent variable). Cần phân biệt sự khác biệt giữa biến số và giá trị của
biến số (còn gọi là yếu tố). Giới tính là biến số nhưng Nữ không phải là biến
số mà là một giá trị của biến số (hay còn gọi là yếu tố). Thời gian chờ ñợi ñể
ñược sử dụng dịch vụ y tế là biến số, nhưng thời gian chờ ñợi lâu là giá trị
của biến số. Kiến thức về các cây con thuốc là biến số nhưng ít hiểu biết về
các cây con thuốc là giá trị của các biến số. Ta không nói biến số mức ñộ hút
thuốc lá có liên quan ñến nguy cơ ung thư phổi nhưng phải nói hút thuốc lá
nặng là yếu tố nguy cơ của ung thư phổi
Biến số ñộc lập - phụ thuộc - gây nhiễu
Việc xác ñịnh biến số nào là biến số ñộc lập hay biến số phụ thuộc
ñược xác ñịnh trong phần ñặt vấn ñề và mục tiêu của nghiên cứu. Do ñó trong
khi thiết kế nghiên cứu cần phải xác ñịnh rõ ràng biến số nào là ñộc lập và biến số
nào là phụ thuộc. Thí dụ: Nếu nghiên cứu mối quan hệ giữa ung thư phổi và hút
thuốc lá thì hút thuốc lá là biến số ñộc lập và ung thư phổi là biến số phụ thuộc.
Nếu nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu tại sao thanh niên hút thuốc thì hút thuốc là
biến số phụ thuộc và áp lực của bạn bè là biến số ñộc lập.

Biến số gây nhiễu (confounding variable) là biến số cung cấp một giải thích
khác của mối liên hệ giữa biến số ñộc lập và biến số phụ thuộc. Biến số gây
nhiễu là biến số có liên quan ñến vấn ñề nghiên cứu và với một căn nguyên
có thể của vấn ñề nghiên cứu.Thí dụ:





Số lần khám thai
(Biến số ñộc lập)
Cân nặng con lúc sanh
(Biến phụ thuộc)
Thu nhập- Học vấn gia ñình
(Biến số gây nhiễu)

- 5 -
Có mối liên hệ giữa số lần khám tiền sản và sanh con nhẹ hơn 2500
gram. Tuy nhiên thu nhập của gia ñình cũng có thể ảnh hưởng ñến số lần
khám tiền sản và việc sanh con nhẹ cân. Như vậy thu nhập của gia ñình là
biến số gây nhiễu.
Kiểm soát yếu tố gây nhiễu
Ðể khắc phục yếu tố gây nhiễu người ta có thể sử dụng:
- Phương pháp hạn chế: Thí dụ chỉ nghiên cứu những bà mẹ trong gia ñình có thu
nhập trung bình, không nghiên cứu những bà mẹ trong gia ñình nghèo.
- Phương pháp bắt cặp trong chọn mẫu và phân tầng trong phân tích mẫu:
Thực chất gồm nhiều nghiên cứu và mỗi nghiên cứu hạn chế cho một giá trị
của biến số gây nhiễu
- Phương pháp chia nhóm ngẫu nhiên: Chỉ sử dụng ñược cho nghiên cứu thực
nghiệm

Biến số nền (background variables)
Trong bất cứ nghiên cứu nào, cũng có những biến số nền tảng, thí dụ
như: tuổi, giới, trình ñộ giáo dục, tình trạng kinh tế, tình trạng hôn nhân, tôn
giáo, v.v. Những biến số này thường có ảnh hưởng ñến vấn ñề nghiên cứu
(biến số phụ thuộc) và có tác ñộng như biến số gây nhiễu. Nếu biến số nền có
ảnh hưởng quan trọng ñến nghiên cứu cần phải thu thập thông tin về biến số
nền. Nhưng không nên thu thập quá nhiều biến số nền ñể tránh làm tăng kinh
phí nghiên cứu một cách không cần thiết.
II. Các phương pháp dịch tễ học trong nghiên cứu khoa học
2.1.Thit k nghiên cu dch t hc
Các loại nghiên cứu:
Thiết kế nghiên cứu phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu, bản chất của vấn ñề
nghiên cứu và thiết kế nghiên cứu. Thường người ta chia 2 loại nghiên cứu:
- Nghiên cứu không can thiệp: Trong ñó người nghiên cứu chỉ mô tả và
phân tích tình hình nhưng không can thiệp.

- 6 -
- Nghiên cứu có can thiệp: Người nghiên cứu tác ñộng lên tình hình và ño
lường kết quả của công việc tác ñộng (thí dụ: Tiến hành giáo dục sức khỏe và
xem nó có tác dụng gì lên tỷ lệ nhiễm giun).









Sơ ñồ các loại nghiên cứu

Nghiên cứu không can thiệp
Nghiên cứu không can thiệp bao gồm nghiên cứu thăm dò, nghiên cứu mô tả
và nghiên cứu phân tích.
- Nghiên cứu thăm dò, là nghiên cứu trên qui mô nhỏ trong thời gian
ngắn khi chúng ta chưa rõ về một vấn ñề hay tình hình cần phải nghiên cứu.
Thí dụ: Ủy ban quốc gia phòng chống các bệnh giun truyền qua ñất muốn xây
dựng dịch vụ tư vấn cho người dân về phòng chống nhiễm giun truyền qua
ñất nhưng không biết nhu cầu của người dân ñể hỗ trợ. ðể thăm dò những
nhu cầu này, một số cuộc phỏng vấn sâu ñã ñược tiến hành với nhiều nhóm
người dân và nhân viên y tế ñã làm trong lĩnh vực này.
- Nghiên cứu mô tả, bao gồm việc thu thập và trình bày có hệ thống
các số liệu nhằm cung cấp một bức tranh về một tình huống cụ thể. Nghiên
cứu mô tả có thể tiến hành trên một qui mô lớn hoặc quy mô nhỏ. Ở qui mô
nhỏ nghiên cứu mô tả bao gồm việc mô tả sâu các ñặc tính của một số bệnh
hay các trạm y tế hoặc các dự án. Loại hình nghiên cứu này ñược gọi là
nghiên cứu trường hợp (Case study). Ở quy mô lớn hơn và các cuộc ñiều tra
Thiết kế nghiên cứu
Không can thiệp
Can thiệp
Mô tả
Trường
hợp
Trước-sau (1 nhóm) Hai nhóm Phân tích
Cắt ngang
Tương
quan
Cắt ngang
có so sánh
Bệnh
chứng

Thuần
tập

- 7 -
cắt ngang nhằm xác ñịnh sự phân bố của các biến số nhất ñịnh ở một thời
ñiểm. Các ñặc tính này có thể là các ñặc tính thực thể, kinh tế xã hội hay hành
vi của cộng ñồng.
- Nghiên cứu phân tích hay nghiên cứu so sánh:Nghiên cứu phân
tích bao gồm việc thiết lập nguyên nhân hay yếu tố nguy cơ của một vấn ñề
nhất ñịnh. ðiều này có thể thực hiện bằng cách so sánh hai hay nhiều nhóm
trong ñó có người có vấn ñề và một số người không có vấn ñề. Nghiên cứu
phân tích có 3 loại: Nghiên cứu cắt ngang phân tích, nghiên cứu bệnh chứng
và nghiên cứu thuần tập.
Nghiên cứu can thiệp
Trong nghiên cứu can thiệp nhà nghiên cứu tác ñộng lên tình hình và
ño lường kết quả của việc tác ñộng. Thông thường có hai nhóm ñược so
sánh, nhóm ñược can thiệp (thí dụ như ñược ñiều trị với một nhóm thuốc) và
nhóm không ñược can thiệp (nhóm sử dụng giả dược). Nghiên cứu can thiệp
ñược chia thành nghiên cứu thực nghiệm và nghiên cứu bán thực nghiệm.
- Trong nghiên cứu thực nghiệm, các cá thể ñược chia ngẫu nhiên
thành (ít nhất) hai nhóm. Một nhóm ñược nhận can thiệp (nhóm thử nghiệm)
và nhóm không ñược nhận can thiệp (nhóm chứng). Kết cuộc của can thiệp
ñược tính từ việc so sánh kết quả ở hai nhóm.
- Nghiên cứu bán thực nghiệm, là nghiên cứu có sự thao tác của
người nghiên cứu nhưng thiếu một trong hai ñặc tính còn lại nghiên cứu thực
nghiệm. Thí dụ: Như không có nhóm chứng hay không ñược chia nhóm ngẫu
nhiên. Có nhiều loại hình thiết kế nghiên cứu khác nhau, trong nghiên cứu hệ
thống y học thường áp dụng bốn thiết kế nghiên cứu sau:
+ ðiều tra mô tả cắt ngang (Cross sectional study)
+ Nghiên cứu bệnh chứng (Case - Control Study)

+ Nghiên cứu thuần tập (Cohort Study)
+ Nghiên cứu can thiệp (Intervetitional study)

- 8 -
2.2.Các thit k nghiên cu
2.2.1. Thiết kế ñiều tra mô tả cắt ngang
Nghiên cứu ñiều tra cắt ngang là một loại thiết kế nghiên cứu thường
ñược áp dụng trong nghiên cứu Y học và hệ thống y tế. Loại hình này chiếm
khoảng 1/3 các bài báo trong các tạp chí lớn trên thế giới. Nghiên cứu ñiều
tra cắt ngang mô tả nhằm tìm mối liên hệ giữa một yếu tố phơi nhiễm và tình
trạng bệnh tật ñể báo ñộng, tìm hiểu một số ñặc ñiểm hay ước lượng qui mô
của một vấn ñề sức khỏe hay tìm hiểu kiến thức, thái ñộ, hành vi của một
người dân về vấn ñề ñó ñể ñề xuất các giải pháp can thiệp như:
Tỷ lệ hiện mắc, ñặc ñiểm kinh tế xã hội; thể chất hoặc hành vi-kiến thức-
thực hành của ñối tượng nghiên cứu. ðiều tra mô tả cắt ngang là một loại
hình trong thiết kế nghiên cứu mô tả, và do ñó nó cũng có ñầy ñủ ñặc trưng
của một thiết kế nghiên cứu mô tả. Yếu tố cơ bản của một nghiên cứu mô tả
là phải ñưa ra ñược ñịnh nghĩa rõ ràng, rành mạch và chính xác về thực trạng
sức khỏe của con người và tình hình bệnh tật. Một nghiên cứu mô tả thường
phải trả lời ñược sáu câu hỏi có bắt ñầu bằng chữ cái W trong tiếng Anh:
Who (ai), What (cái gì), When (khi nào), Where (ở ñâu), Why (tại sao) và
What so” như thế thì sao?
Ứng dụng quan trọng của nghiên cứu mô tả là:
- Xác ñịnh thực trạng và phân tích xu hướng của vấn ñề sức khỏe;
- ðề ra các giải pháp, kế hoạch chăm sóc sức khỏe;
- ðưa ra các giả thuyết chung về vấn ñề sức khỏe ñó.
Vai trò quan trọng của nghiên cứu mô tả: ðưa ra các bằng chứng xác
thực về tình trạng bệnh dịch cũng như thực trạng sức khỏe của cộng ñồng làm
tiền ñề cho các nghiên cứu tiếp theo.
ðặc trưng cơ bản của một nghiên cứu mô tả :

Con người, thời gian, không gian và trả lời cho 6 câu hỏi bắt ñầu bằng chữ
W, “Who” ai? Những ñặc ñiểm cá nhân của ñối tượng nghiên cứu: Nhóm

- 9 -
tuổi, giới, nghề nghiệp, dân tộc, trình ñộ học vấn, các ñặc ñiểm khác (thói
quen, tình trạng sức khỏe ). “What” cái gì? Nghiên cứu vấn ñề gì, tình
trạng nào ? Trong trường hợp này phải ñưa ra khái niệm, ñịnh nghĩa rõ ràng,
chính xác ñể người nghiên cứu cũng như người sử dụng kết quả nghiên cứu
dễ ñọc, dễ hiểu, dễ làm. “Why” tại sao? Các nghiên cứu mô tả thường cho
thấy những nguyên nhân gây ra các tình trạng ñược mô tả trong nghiên cứu,
từ ñó làm tiền ñề cho những nghiên cứu tiếp theo. “When” khi nào? Khi nào
vấn ñề sức khỏe, tình trạng bệnh dịch ñó xảy ra hoặc bùng phát? Vì có một số
bệnh dịch chỉ xảy ra những mùa nhất ñịnh trong năm. “Where” không gian?
Vị trí ñịa lý có ảnh hưởng nhất ñịnh ñến phát sinh và phát triển của một số
bệnh dịch cũng như ảnh hưởng ñến phát triển của hệ thống y tế. ðiều ñó có
nghĩa là ở ñâu có dịch gia tăng, còn ở ñâu bệnh dịch không phát triển, ở ñâu
dễ phát triển “What so” như thế thì sao? Câu hỏi này hàm ý ñến mối liên
quan của bệnh dịch với sức khỏe cộng ñồng và sự phát triển của hệ thống y tế
nơi ñó. ðiều ñó có nghĩa là hậu quả của sức khỏe cộng ñồng và sự phát triển
của hệ thống y tế phụ thuộc nhất ñịnh vào các vấn ñề liên quan ñến 6 chữ W
nêu trên. Như vậy các cuộc nghiên cứu mô tả có giá trị thực tiễn hết sức to
lớn và hoàn toàn không kém nghiên cứu phân tích về giá trị khoa học.
2.2.2. Nghiên cứu bệnh chứng (case- control study)
Nghiên cứu bệnh - chứng là một thiết kế nghiên cứu so sánh một nhóm
có vấn ñề y tế (có bệnh) với nhóm chứng (không có vấn ñề y tế, không có
bệnh) ñể xác ñịnh yếu tố nguy cơ tác ñộng tới vấn ñề y tế ñó.

- 10 -
Nghiên cứu bệnh - chứng là nghiên cứu hồi cứu (retrospective)
Quá khứ Hiện tại

So sánh





Mô hình nghiên cứu bệnh chứng
2. 2.3. Nghiên cứu thuần tập (Cohort study)
Là nghiên cứu so sánh giữa một nhóm có tiếp xúc (phơi nhiễm) với yếu tố
nguy cơ và một nhóm không tiếp xúc ñể khẳng ñịnh yếu tố nguy cơ ñó.
Hiện tại Tương lai





So sánh





Thiết kế nghiên cứu thuần tập diễn tiến


Nhóm bệnh

Nhóm chứng
Các yếu tố nguy cơ
Không có yếu tố
Nguy cơ

Các yếu tố nguy cơ

Không có yếu tố
Nguy cơ

Không có vấn ñề

Có vấn ñề

Không phơi
Nhiễm

Có vấn ñề

Không có vấn ñề


Phơi nhiễm

- 11 -
2.2.4. Nghiên cứu can thiệp
Là phương pháp ñược sử dụng ñể ñánh giá hiệu quả của biện pháp can
thiệp ở một nhóm có can thiệp và một nhóm không có can thiệp và bao gồm:
- Nghiên cứu can thiệp thực nghiệm

- Nghiên cứu can thiệp nửa thực nghiệm (giả thực nghiệm). Trong thiết kế
nghiên cứu có thể có loại can thiệp một nhóm (nghiên cứu trước sau/
before-after study) và loại hai nhóm (nhóm nghiên cứu và nhóm ñối
chứng).
Nghiên cứu trước – sau thiết kế nghiên cứu có dạng như sau
Trước can thiệp Can thiệp Sau can thiệp

So sánh
Thiết kế nghiên cứu ñối chứng trước – sau

2.3. Thit k phng pháp chn mu
2.3.1. Lấy mẫu ñiều tra
ðại cương về phương pháp lấy mẫu
Trên nguyên tắc, chúng ta chỉ có thể có những kết luận có giá trị về
một dân số nào ñó nếu chúng ta khảo sát hoàn toàn dân số ñó. Tuy vậy, ñiều
này sẽ gây ra một số hạn chế về nguồn tài nguyên và vấn ñề ñạo ñức. Một
ñiều may mắn là những phương pháp thống kê sẽ cho phép chúng ta có thể
rút ra những kết luận có giá trị về dân số (với một ñộ tin cậy nhất ñịnh) mà
chỉ cần khảo sát một phần dân số ñó. Phương pháp lấy mẫu là phương pháp
rút chọn một phần của dân số sao cho việc khảo sát mẫu ñó cho phép chúng
ta rút ra những kết luận về dân số. Những nguyên tắc thống kê ñòi hỏi một
mẫu có giá trị khi mẫu ñó có kích thước ñủ lớn (ñủ cỡ mẫu) và mẫu ñại diện
cho dân số. ðể ñảm bảo tính ñại diện bằng cách chọn mẫu xác xuất. Mẫu xác
xuất là mẫu rút từ dân số theo cách sao cho mọi phần tử trong dân số ñều có

- 12 -
một xác xuất ñược ñưa vào mẫu. Năm phương pháp chọn mẫu xác xuất
thường dùng phổ biến nhất trong những cuộc ñiều tra ở ñịa phương hay có
qui mô nhỏ là:
- Lấy mẫu ngẫu nhiên ñơn (Single random sampling)

- Lấy mẫu hệ thống (Systemic sampling)
- Lấy mẫu phân tầng (Stratified sampling)
- Lấy mẫu cụm (Cluster sampling)
- Lấy mẫu nhiều bậc (Multistage sampling)
Trước khi tiến hành lấy mẫu, ta cần xác ñịnh ñơn vị nghiên cứu. ðơn vị
nghiên cứu (study unit) là ñơn vị căn bản nhất hay nhỏ nhất mà cuộc nghiên
cứu quan tâm. ðơn vị nghiên cứu có thể là một bệnh nhân, một hộ gia ñình,
một xã Tập hợp tất cả những ñơn vị nghiên cứu hợp lệ trong dân số ñược
gọi là khung mẫu (sampling- frame).
Các phương pháp lấy mẫu xác suất
- Phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên ñơn
Mẫu có cỡ mẫu n ñược rút từ trong dân số có N phần tử sao cho mọi cách
lấy cỡ mẫu n ñều có xác suất lựa chọn như nhau, mẫu ñó ñược gọi là mẫu
ngẫu nhiên ñơn. Phương pháp lấy mẫu ñược chia theo hai loại: Phương pháp
lấy mẫu có hoàn lại (một phần tử có thể ñại diện cho dân số 1,2,3 hay nhiều
hơn nữa) và lấy mẫu không hoàn lại (một phần tử có thể ñưa vào mẫu tối ña
một lần). Dùng phương pháp ngẫu nhiên ñơn, trước tiên cần xây dựng một
danh sách các ñơn vị nghiên cứu trong số (khung mẫu), mỗi tên trên danh
sách phải có một con số và con số này không ñược dùng các tên khác.
Nhược ñiểm của phương pháp này là ñòi hỏi phải có danh sách toàn bộ dân
số khảo sát.
- Phương pháp lấy mẫu hệ thống
Là sự cải biên từ mẫu ngẫu nhiên ñơn. Lấy số ñơn vị của tổng thể chia cho
mẫu mong muốn ñể lấy một khoảng cách K, mà ñơn vị ñầu tiên ñược chọn
bắt ñầu bằng một số ngẫu nhiên giữa 01 và k. Khi các ñơn vị ñược sắp xếp

- 13 -
một cách ngẫu nhiên, thì hệ thống mẫu tương ứng với mẫu ngẫu nhiên ñơn.
Thí dụ lấy mẫu hệ thống là chọn các ñối tượng mang số 8, 17, 26, 35, 44,
53, vào mẫu.

- Phương pháp lấy mẫu phân tầng
Là tổng thể ñược chia thành các tầng gồm những ñơn vị có ñặc trưng gần
giống nhau và một mẫu ngẫu nhiên ñơn giản hoặc mẫu hệ thống sẽ thu thập
từ mỗi tầng. Kỹ thuật này nâng cao ñộ chính xác của số liệu thu ñược qua
ñiều tra và cũng ñược các kết quả ñộc lập với mỗi tầng. Thí dụ thường gặp là
các nhóm tuổi, nhóm giới tính, hay những vùng ñịa lý Một mẫu ngẫu nhiên
ñơn ñược rút ra từ mỗi tầng ñể ñảm bảo rằng chúng ñủ ñại diện. Ước lượng
chung cũng sẽ chính xác hơn dựa vào phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên ñơn
không xét ñến cấu trúc của các nhóm nhỏ trong dân số. Chiến lược thường
dùng là chọn các cá nhân trong tầng với tỷ lệ như nhau, nghĩa là có cùng
chung một phân số lấy mẫu (sampling fraction) cho các tầng. Dù vậy ñôi khi
cũng phải thay ñổi ñể cỡ mẫu của mỗi tầng không quá nhỏ.
- Phương pháp lấy mẫu cụm
Người ta chọn gọn một nhóm ñơn vị hoặc các khu vực thay thế cho việc
chọn từng ñơn vị riêng rẽ. Phương pháp này ñược dùng ñể giảm nhẹ chi phí
ñánh giá hoặc khi không dễ lập danh sách từng ñơn vị của tổng thể. ðiều ñó
ñược gọi là lấy mẫu cụm (cluster sampling) và ñơn vị lấy mẫu bậc một ñược
gọi là cụm (cluster) trong trường hợp này. Có thể ñạt ñược lược ñồ xác suất
bằng nhau bằng cách lấy mẫu ngẫu nhiên ñơn các cụm bất kể chúng có kích
thước bằng nhau hay không. Lấy mẫu cụm ñược dùng nếu lợi ích ñược phân
phát cho mọi người tham gia và nếu chỉ phân phát quyền lợi cho một số thành
viên của ñơn vị là không thích hợp và không ñạo ñức. Thí dụ, trong khi lấy
mẫu trường ñể ước lượng tỷ suất hiện mắc của một bênh khi muốn sử dụng
một phương pháp ñiều trị có hiệu quả cho tất cả người bị bệnh, người ta sẽ
khám tất cả các học sinh trong các trường ñược chọn chứ không khám một
mẫu trong ñó.

- 14 -
- Phương pháp lấy mẫu nhiều bậc
Lấy mẫu nhiều bậc ñược tiến hành trong nhiều bậc dùng các cấu trúc ñẳng

cấp (hierarchical structure) của dân số. Là một biến thể của chọn mẫu chùm.
Một chùm hay khu vực ñược chọn và sau ñó trong mỗi chùm một mẫu con
gồm các ñơn vị hoặc nhóm các ñơn vị của chùm sẽ ñược chọn. Việc chọn
như vậy có thể tiến hành hai hoặc nhiều cấp hơn.
2.3.2. Xác ñịnh cỡ mẫu
Khi ñã quyết ñịnh ñược các ñơn vị mẫu cho nghiên cứu, cần phải tính cỡ
mẫu. Phải thu thập số liệu từ một số lượng dân số vừa ñủ, từ các nơi hoặc từ
những gì mà chúng ta chắc chắn rằng mẫu sẽ cung cấp một ước lượng ñáng
tin cậy về tổng thể. ðể hoàn thành công việc này ñòi hỏi phải có kế hoạch.
Người nghiên cứu phải quyết ñịnh trước xem sẽ phải ngoại suy bao nhiêu
thông tin từ số liệu thu ñược ñể quyết ñịnh cỡ mẫu cần thiết hoặc mức ñộ tin
cậy của thông tin thu ñược.
Nếu các ñơn vị cần nghiên cứu ñều giống nhau thì một ñơn vị sẽ cho
các kết quả giống nhau như các ñơn vị khác.
2.3.2.1. Cỡ mẫu trong nghiên cứu mô tả ñược tính theo công thức sau
- ðối với ước lượng một số trung bình
Z
2
1-α/2

.SD
2
n =
d
2
- ðối với ước lượng một tỉ lệ:
Z
2
1-α/2

p(1-p)
n=
d
2
Trong ñó:
- n: Cỡ mẫu nghiên cứu tối thiểu
- SD:ðộ lệch chuẩn (ước tính từ một nghiên cứu trước ñó hoặc một nghiên
cứu thử nghiệm)

- 15 -
- d: Khoảng sai lệch cho phép thu ñược từ mẫu nghiên cứu (khoảng sai
lệch này ñược xác ñịnh tùy theo ý tưởng của người nghiên cứu)
- α: Mức ý nghĩa thống kê thường là: 0,1 hoặc 0,05 hoặc 0,01 ứng với ñộ
tin cậy là 90%; 95% và 99%.
- Z
α/2
: Giá trị Z thu ñược từ bảng Z tương ứng với giá trị α ñược chọn:
α =0,1 thì Z
α/2
=1.645; Với α = 0,05 thì Z
α/2
=1.96; Với α =0,01 thì Z
α/2
=2.58
- P: Tỷ lệ % trong các nghiên cứu trước, q = 100% - p
2.3.2.2.Cỡ mẫu trong nghiên cứu có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa
2 quần thể
SD
2
A

+ SD
2
B
n
A
= n
B
= Z
2
(αβ)


(X
A
- X
B
)
2


- n
A
, n
B:
Cỡ mẫu nghiên cứu của hai quần thể
- SD

A,
SD

B
:ðộ lệch chuẩn của 2 quần thể
- α: Mức ý nghĩa thống kê, là xác suất của việc phạm phải sai lầm loại I
(loại bỏ H
0
khi nó ñúng); α: cũng thường ñược xác ñịnh là 0,1 hoặc 0,05
hoặc 0,01 ứng với ñộ tin cậy là 90%; 95% và 99%
- β: Xác suất của việc phạm phải sai lầm loại II (chấp nhận H
0
khi nó
sai). β thường ñược xác ñịnh là 0,1.
- Z
2
(αβ)
: ðược tra từ bảng dưới
2.3.2.3. Cỡ mẫu trong nghiên cứu có sự khác biệt về tỷ lệ % giữa 2 quần thể
P
A
(1- P
A
) + P
B
(1-P
B
)
n
A
= n
B
= Z

2
(αβ)


(p
a
- p
b
)
2

- n
A
= n
B
: Cỡ mẫu nghiên cứu của 2 quần thể
- P
A
, P
B:
Tỷ

lệ của hai quần thể
- α: Mức ý nghĩa thống kê, là xác suất của việc phạm phải sai lầm loại I
(loại bỏ H
0
khi nó ñúng); α: cũng thường ñược xác ñịnh là 0,1 hoặc 0,05
hoặc 0,01 ứng với ñộ tin cậy là 90%; 95% và 99%

- 16 -

- β: Xác suất của việc phạm phải sai lầm loại II (chấp nhận H
0
khi nó
sai). β thường ñược xác ñịnh là 0,1.
- Z
2
(αβ)
: ðược tra từ bảng dưới
2.3.2.4.Cỡ mẫu trong các thiết kế nghiên cứu can thiệp, trong thiết kế
Cohortstudy, và Case –Control study ñược ước lượng theo công thức sau

1 2(Z
α
+Z
β
)
2
p(1-p) P
0
– P
1

N = x trong ñó P=
1-f (P
0
– P
1
)
2
2

α
:
Sai số loại 1 (tra bảng giá trị của Z
α
,Z
β
).
β
:
Sai số loại 2 (tra bảng giá trị của Z
α
,Z
β
).
f: Tỷ lệ bỏ cuộc.
P
0:
Dự kiến tỉ lệ % trong nhóm chứng hoặc nhóm không phơi nhiễm.
P
1:
Dự kiến tỉ lệ % trong nhóm nghiên cứu hoặc nhóm phơi nhiễm.
Bảng Giá trị của Z
α và
Z
β

Giá trị của α/β Z
α
một phía Z

α/2
hai phía Z
β

0,1 1.28 1,65 1.28
0,05 1,65 1,96 1,65
0,025 1,96 2,24 1,96
0,01 2,33 2,58 2,33

2.4.Chn test thng kê trong phân tích s liu
Là một yêu cầu bắt buộc khi tiến hành nghiên cứu. Nếu sử dụng không
ñúng các test cho các biến khác nhau sẽ dẫn ñến kết luận không phù hợp,
thiếu khoa học. Có rất nhiều test áp dụng trong các loại hình nghiên cứu;
chúng tôi chỉ sử dụng một số test phổ biến trong nghiên cứu sức khỏe cộng
ñồng: Tham số quần thể (parameters) là tất cả giá trị bằng số miêu tả tính chất
của tổng thể nghiên cứu và tham số mẫu (statistics) là tất cả giá trị bằng số
ñạt ñược khi tiến hành quan sát trên mẫu nghiên cứu.

- 17 -
Bảng ký hiệu sử dụng cho tham số tổng thể và tham số mẫu
Tiêu thức Quần thể
(parameters)

Mẫu
(Statistics)
Gía trị trung bình µ
x
xx
x

Phương sai σ
2
s
ss
s
2
22
2



ðộ lệch chuẩn Σ
S
SS
S


Tỷ lệ P
P
PP
P


Hiệu 2 trung bình µ
1
- µ
2
x
xx

x
1
11
1




-

- x
x x
x
2
22
2



Hiệu 2 tỷ lệ P
1
– P
2
p
pp
p
1
11
1

–
––
– p
p p
p
2
22
2




2.4.1. Phép kiểm ñịnh Z
Phân bố chuẩn với trung bình µ và phương sai σ
2
ñã ñược dùng phổ biến
trong các nghiên cứu Y học, nhưng ñể dễ so sánh các phân bố với trung bình
và phương sai khác nhau ta cần biến ñổi thành một dạng phân bố chuẩn với
µ=0 và ñộ lệch chuẩn σ=1. ðể có ñược phân bố này ta phải sử dụng thay
ñiểm tiêu hóa (standardized – scores) bằng công thức như sau:
x - X
Z =
s
ðiểm Z cho ta vị trí tương ñối của giá trị một biến nghiên cứu trong một phân
bố.
Phép kiểm ñịnh Z dựa vào giá trị của bảng phân bố chuẩn ñể so sánh mà việc
kiểm ñịnh tỷ lệ dưới ñây là các ví dụ cụ thể.
2.4.1.1. Kiểm ñịnh giả thuyết về tỉ lệ của quần thể
Bài toán: Giả sử tỉ lệ các phân tử có tính chất a nào ñó là p chưa biết, ta cần

kiểm ñịnh giả thuyết.
H
0
p = p
0
(p
0
cho trước)
H
1
p ≠ p
0
Tính theo các bước sau ñây:
a. ðặt giả thuyết H
0


- 18 -
b. Kiểm tra ñiều kiện np
0
> 5 và n(1-p
0
) > 5
(f – p
0
) √n
u =
√p
0
(1- p

0
)
c. Tính ñại lượng u với f là tỉ lệ của mẫu
d. Xác ñịnh Uα theo mức ý nghĩa α
e. So sánh U và Uα:
- Nếu u > Uα Bác bỏ H
0

- Nếu u < Uα Chấp nhận H
0
2.4.1.2. Kiểm ñịnh giả thuyết về sự bằng nhau của 2 tỷ lệ
Bài toán Giả sử p
1
và p
2
là tỷ lệ tương ứng các phần tử có tính chất a nào
ñó trong 2 quần thể X và Y, ta cần kiểm ñịnh giả thuyết
H
0
p
1
= p
2


H
1
p
1
≠ p

2
Giả sử: mẫu có kích thước lần lượt là n
1
và n
2
gọi r
1
và r
2
lần lượt là các
phân tử có tính chất a trong hai mẫu.
a. ðặt giả thuyết H
0
: không có sự khác biệt giữa hai tỷ lệ
b. Tính tỷ lệ
r
1
r
2
p
1
= ; p
2 =

n
1
n
2

c . Tính tỷ lệ chung r

1
+ r
2
p =
n
1
+ n
2
Kiểm tra ñiều kiện np

> 5 và n(1-p

) > 5 với n = n
1
+n
2
d. Tính giá trị u
p
1
– p
2
√n
u =

√p

(1- p
0
) 1 1
n

1
+ n
2


e. So sánh
- Nếu U < 1,96 chấp nhận H
0 ,
Nếu U > 1,96 bác bỏ H
0
(với ñộ tin cậy 95 %)

- 19 -
- Nếu U < 2,58 chấp nhận H
0 ,
Nếu U > 2,58 bác bỏ H
0
(với ñộ tin cậy 99 %)
- Nếu U < 3,29 chấp nhận H
0 ,
Nếu U > 3,29 bác bỏ H
0
(với ñộ tin cậy 99,9 %)
2.4.2. Kiểm ñịnh χ
2
(khi - bình phương)
Là một thuật toán thống kê do Pearson tìm ra thường dùng ñể kiểm
ñịnh tính ñộc lập hay sự phù hợp của các biến.
Thuật toán này ñược dùng cho trường hợp các biến rời rạc và rất phổ
biến khi phải so sánh nhiều hơn 2 tỉ lệ

2.4.3. Phép kiểm ñịnh student (kiểm ñịnh t)
ðược sử dụng cho mẫu bé và các biến ñịnh lượng liên tục
2.4.3.1. Kiểm ñịnh giả thuyết về trung bình quần thể
Trường hợp biết: n=20 <30 và σ
2
chưa biết nên áp dụng công thức
( x – µ
0
) x √n
t =
s
Trường hợp n< 30 hoặc n> 30 , σ
2
ñã biết.
Với n = 30 σ
2
ñã biết nên áp dụng công thức
(x - µ
0
) √n
u =
σ

Trường hợp n ≥ 30, σ
2
chưa biết
ta lấy xấp xỉ σ bằng ñộ lệch s rồi tính theo các bước sau.
(X - µ
0
) √n

u =
s
- Xác ñịnh u
α
theo mức ý nghĩa α
- So sánh u
α
và u
Nếu u > u
α
bác bỏ H
0

Nếu u < u
α
chấp nhận H
0



- 20 -
2.4.3.2. ñịnh giả thuyết về sự khác nhau của hai trung bình
Trường hợp n
1
< 30 hoặc n
2
<30 hay cả 2 ñều < 30, σ
2
1
và σ

2
2
chưa biết
Vấn ñề ñặt ra là kiểm tra xem có S
2
1
≠

S
2
2
hay không
Bước1: ðặt giả thuyết H
0


Bước 2: Tính phương sai chung
(n
1
-1) S
2
1
+ (n
2
– 1) S
2
2
S
2
=

n
1=
n
2
-2
Bước 3: Tính t
x – y
t =
S
2
S
2

+
n
1
n
2
Bước 4: Xác ñịnh bậc tự do m= n
1
+n
2
– 2 ñể tìm t
α
.
Bước 5: Tra bảng Student và so sánh t và t
α


Nếu t > t

α
bác bỏ H
0

Nếu t ≤ t
α
chấp nhận H
0
Trường hợp n
1
≥ 30 , n
2
≥ 30; σ
2
1
và σ
2
2
ñã biết
1.ðặt giả thuyết H
0
:
2. Xét n
1
, n
2
, σ
2
1
và σ

2
2
ñể xác ñịnh thuật toán kiểm ñịnh
3. Tính giá trị t:
x – y
t =
σ
2
1
σ
2
2

n
1
+ n
2


4. Xác ñịnh t
α
theo mức ý nghĩa α bằng bảng Z
5. So sánh:
Nếu t > t
α
bác bỏ H
0

Nếu t ≤ t
α

chấp nhận H
0

- 21 -
Trường hợp n
1
≥ 30, n
2
≥ 30, σ
2
1
và σ
2
2
chưa biết
x – y
t =
σ
2
1
σ
2
2

+
n
1
n
2

Ta thay σ
2
1
và σ
2
2

bằng S
2
1
và S
2
2
ñể tính giá trị t
Trường hợp n
1
< 30,n
2
< 30, hay n
1
< 30 hay n
2
< 30, σ
2
1
và σ
2
2
ñã biết
Các bước tiến hành giống như Trường hợp n

1
≥ 30 , n
2
≥ 30; σ
2
1
và σ
2
2
ñã
biết
2.4.4. Kiểm ñịnh hệ số r
Khi tiến hành nghiên cứu trên mẫu ta phát hiện có mối tương quan r
giữa 2 ñặc tính của biến nghiên cứu, hệ số r và phương trình hồi qui mới chỉ
thể hiện mối tương quan của hai biến trong mẫu ngẫu nhiên mà thôi.
Vấn ñề ñặt ra là mối tương quan ñó có còn thỏa mãn khi ta suy rộng từ
mẫu cho cộng ñồng, muốn vậy ta dùng phép kiểm ñịnh t ñể xác ñịnh.
Ví dụ: Khi nghiên cứu chỉ số BMI và huyết áp của 10 người lớn ta có kết quả
r = 0,778. Vậy khi suy rộng ra cộng ñồng thì ñiều này còn chấp nhận ñược không
với α = 0,05?
1. ðặt giả thuyết H
0
: không có mối liên quan giữa chỉ số BMI và huyết áp.
2. Tính giá trị t:
n- 2 10-2
t = r = 0,778 = 3,47
1- r
2
1 – 0,778
2

3. Do α = 0,05 và bậc tự do m = n-2 = 8 nên tra bảng t ta có t
α
= 2,31
4. So sánh t
α
với t = 3,47 > t
α
= 2,31
Vậy ta bác bỏ H
0
nghĩa là có mối tương quan thật sự giữa chỉ số BMI
của cơ thể với huyết áp với ñộ tin cậy 95%.
2.4.5. Phép kiểm ñịnh ANOVA
ðược áp dụng cho trường hợp muốn so sánh 3 giá trị trung bình trở lên
ñối với các biến ñịnh lượng liên tục.

- 22 -
III. Ứng dụng dịch tế học trong nghiên cứu ký sinh trùng ñường ruột
Mỗi phương pháp dịch tễ học có giá trị riêng trong việc làm sáng tỏ các
tác nhân của bệnh và tùy theo ñiều kiện ñể lựa chọn phương pháp tích hợp.
Trong nghiên cứu nhiễm giun ñường ruột, các hoạt ñộng sau ñây thường gặp:
- ðiều tra tình nhiễm giun ñường ruột:
+ ðiều tra ñánh giá chung về tần suất mắc bệnh giun trong cộng ñồng.
+ Khảo sát các yếu tố nguy cơ liên quan tới nhiễm giun, ví dụ: Không
sử dụng nhà cầu, ñi chân ñất, ăn rau sống,
- Các cuộc ñiều tra thăm hỏi gia ñình: Coi gia ñình là một ñơn vị nghiên
cứu, ưu ñiểm phát hiện ñược nhiều trường hợp mắc bệnh hơn các cuộc ñiều
tra thăm hỏi tại các ñiểm tập trung hay trạm y tế.
- ðiều tra sàng lọc: Dựa trên một số xét nghiệm ñặc hiệu ñể phát hiện một
bệnh nào ñó. Ví dụ: Xét nghiệm phân và test hemoglobin ñể ñánh giá tỷ lệ

phần trăm thiếu máu do giun móc.
- Bệnh lý ñịa dư: Dựa trên các ñiều tra toàn diện, phát hiện ñược các tỷ lệ
mắc bệnh và những ñặc ñiểm khác nhau theo vùng (các yếu tố tự nhiên, xã
hội ảnh hưởng ñến sự nhiễm bệnh). ðiều này rất cần thiết ñể lập các chương
trình phòng chống bệnh.
Bệnh ký sinh trùng là bệnh phổ biến theo vùng, bệnh có tính chất thời
hạn rõ ràng, bệnh thường kéo dài và diễn biến thầm lặng. Sự phân bố và tình
trạng bệnh giun ñường ruột luôn chịu tác ñộng ảnh hưởng yếu tố của môi
trường xã hội: Tuổi, giới, ngành nghề, dân tộc và nếp sống Vậy nghiên cứu
bệnh giun ñường ruột tại cộng ñồng phải dùng cả ba phương pháp (Phương
pháp dịch tễ học mô tả, phân tích, can thiệp) bởi vì:
- Phương pháp mô tả, không ñáp ứng ñược yêu cầu nghiên cứu các bệnh
giun ñường ruột ở thực ñịa do:
+ Giun ñường ruột thường mang tính chất dai dẳng, ñời sống giun ñường
ruột dài nên các cuộc nghiên cứu ngang thì ngắn nên không phản ánh ñược.

- 23 -
+ Tác nhân gây bệnh phụ thuộc rất nhiều yếu tố như: Vệ sinh cá nhân, vệ
sinh môi trường, tập quán canh tác, thói quen vệ sinh và các yếu tố tự nhiên
như: Nhiệt ñộ, ñộ ẩm, lượng mưa, thời gian nắng trong năm, ñộ mùn của
ñất ðiều này ñược dẫn chứng về tần suất nhiễm giun tròn ñường ruột ở
người dân rất thay ñổi tùy vùng dân cư.
+ Mục tiêu chính của phương pháp học dịch tễ mô tả là mô tả tình trạng
bệnh như: Sự phân bố, tỷ lệ hiện mắc bệnh (prevalence). Mô tả tần suất hiện
và các yếu tố nguy cơ lây nhiễm bệnh.
+ Kết luận của dịch tễ mô tả chỉ là hình thành giả thuyết nghiên cứu.
- Phương pháp dịch tễ học phân tích ñã khắc phục nhược ñiểm trên vì:
+ Thời gian nghiên cứu dài hơn và theo chiều dọc.
+ Có thể sử dụng lô chứng và theo dõi chỉ tiêu chính là tỷ lệ mới mắc
(incidence).

+ Mục tiêu của nghiên cứu là tìm nguyên nhân lây nhiễm giun ñường
ruột trong mối liên hệ tương tác giữa các yếu tố nguy cơ và bệnh.
+ Kết luận của của phương pháp dịch tễ học phân tích là kiểm ñịnh giả
thuyết nghiên cứu, do sử dụng các nhóm ñối chứng. Các bệnh giun tròn
ñường ruột vừa tiến triển dai dẳng nhưng lại vừa ñộng như sự tái nhiễm hàng
ngày ñối với mầm bệnh. Trong khi theo dõi tỷ lệ mới mắc, người ta tìm ñược
ñộng học của tình trạng nhiễm giun và phát hiện ñược các yếu tố nguy cơ tới
sự nhiễm bệnh.
- Phương pháp dich tễ học can thiệp nhằm mục tiêu sau:
+ Nghiên cứu xác ñịnh nguyên nhân làm tăng hoặc làm giảm tỷ lệ hay
cường ñộ nhiễm và khả năng lan truyền của bệnh.
+ ðánh giá hiệu quả của các biện pháp phòng chống giun ñường ruột tại
cộng ñồng.
+ Nhược ñiểm:

- 24 -
Trong thiết kế nghiên cứu này, tình trạng phơi nhiễm của các ñối tượng
là do chính con người nghiên cứu tác ñộng vào như can thiệp ñiều trị, giáo
dục y tế, và bệnh cũng do người nghiên cứu xác nhận.
ðây là một nghiên cứu rất tốn kém về kinh tế và thời gian.
3.1. Dch t hc mô t bnh giun ñng rut ti cng ñng
3.1.1. Mục ñích:
+ Nghiên cứu mô tả bệnh giun ñường ruột và các yếu tố ảnh hưởng tới
quá trình lây nhiễm.
+ Nghiên cứu xây dựng giả thuyết nhân quả
“Mắc bệnh giun ñường ruột là do nhiễm trứng có ấu trùng hoặc ấu trùng
từ môi trường ñất?”
3.1.2. Thông tin cần thu thập
Dữ liệu về tình trạng nhiễm giun ở người:
- Dữ liệu từ các kết quả xét nghiệm phân (+)

- Mô tả các cá thể nhiễm trứng giun ñường ruột, hay là mô tả các
trường hợp có kết quả xét nghiệm dương tính (xét nghiệm có trứng giun
ñường ruột trong mẫu phân).
- Mô tả các cá thể nhiễm riêng với từng loại trứng (ñơn nhiễm). Nghĩa
là mô tả những trường hợp nhiễm một loại trứng giun giống nhau (trong
mẫu phân xét nghiệm chỉ thấy có trứng của một loại giun).
- Mô tả các cá thể cùng nhiễm nhiều loại trứng giun (ña nhiễm), hay
mô tả các trường hợp nhiễm giun kết hợp (trong mẫu phân xét nghiệm tìm
thấy trứng giun các loại).
- Mô tả các loại trứng giun có trong một cá thể, hay mô tả một hình
thái nhiễm kết hợp giữa các loại giun.
Ví dụ:
- Dữ liệu từ kết quả xét nghiệm phân:
+ Nhiễm kết hợp giữa giun ñũa với giun tóc (ð + T).