Những khái niệm cơ bản về sàng lọc phát hiện sơm ung thư vú ( phần 1)

Định nghĩa sàng lọc: Sàng lọc là quá trình áp dụng một biện pháp kỹ thuật (trắc nghiệm) để phát hiện một bệnh ở thời kỳ sớm trong một cộng đồng mà bệnh đó chưa biểu hiện những triệu chứng lâm sàng dễ thấy. Ý nghĩa của sàng lọc trong phát hiện bệnh sớm trong cộng đồng • Phòng bệnh cho một cộng đồng • Tiết kiệm ngân sách, nguồn lực trong điều trị

NHỮNG KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ SÀNG LỌC

CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ SÀNG LỌC

1. Định nghĩa và mục đích của sàng lọc.

Định nghĩa sàng lọc:

Sàng lọc là quá trình áp dụng một biện pháp kỹ thuật (trắc nghiệm) để phát hiện một bệnh ở thời kỳ sớm trong một cộng đồng mà bệnh đó chưa biểu hiện những triệu chứng lâm sàng dễ thấy.

Ý nghĩa của sàng lọc trong phát hiện bệnh sớm trong cộng đồng:

• Phòng bệnh cho một cộng đồng

• Tiết kiệm ngân sách, nguồn lực trong điều trị

Các loại sàng lọc:

– Sàng lọc trong y tế cộng đồng

– Sàng lọc trong nghiên cứu thử nghiệm lâm sàng

2. Những tiêu chuẩn bệnh và trắc nghiệm áp dụng sàng lọc.

Tiêu chuẩn lựa chọn bệnh cần sàng lọc:

Tính chất nghiêm trọng: Những bệnh nguy hiểm đe dọa cuộc sống ví dụ ung thư vú, ung thư cổ tử cung.

Khả năng phát hiện cao ở giai đoạn tiền lâm sàng: K bàng quang, K vú, Cao huyết áp ở những cá thể có phơi nhiễm yếu tố nguy cơ.

Khả năng điều trị sớm có kết quả: K cổ tử cung phát hiện sớm bằng test Papanicolau được điều trị sớm tiên lượng tốt hơn rất nhiều so với chẩn đoán muộn. K phổi giai đoạn tiền lâm sàng rất ngắn (tháng) sàng lọc không có ý nghĩa.

Tỉ lệ hiện có tiền triệu trong giai đoạn tiền lâm sàng của bệnh trong quần thể cao.

Ví dụ: Cao huyết áp là bệnh đạt được tất cả các yêu cầu của một bệnh cần sàng lọc:

– Tỉ lệ tử vong cao

– Có khả năng phát hiện trong giai đoạn sớm của bệnh

– Điều trị sớm giảm tỉ lệ bệnh tật và tử vong

– Tỉ lệ hiện mắc cao huyết áp trong quần thể cao

Tiêu chuẩn lựa chọn trắc nghiệm sàng lọc:

– Nguyên tắc chọn trắc nghiệm sàng lọc

• Cần có độ nhạy và độ đặc hiệu cao (trên 80%)

• Tùy từng loại bệnh sàng lọc, mục đích sàng lọc lựa chọn độ nhạy và độ đặc hiệu thích hợp.

• Việc lựa chọn ngưỡng là ranh giới (cut off) giữa có bệnh và không có bệnh và khoảng không rõ ràng (grey zone) là một quyết định tuỳ thuộc từng trường hợp, tuỳ mục đích của sàng lọc, tuỳ thuộc hậu quả của một trường hợp bỏ sót hoặc dương tính giả.

• Việc lựa chọn ngưỡng này ảnh hưởng tới cả độ nhạy và độ đặc hiệu: độ nhạy tăng sẽ giảm độ đặc hiệu và ngược lại

– Trắc nghiệm có độ nhạy cao

• Bệnh nguy hiểm không thể bỏ qua

• Bệnh có thể chữa được

• Tình trạng dương tính giả không gây tổn thương tâm lý và kinh tế của những người được sàng lọc dương tính giả

– Trắc nghiệm có độ đặc hiệu cao

• Bệnh trầm trọng khó điều trị hoặc điều trị không khỏi

• Tình trạng dương tính giả gây tổn thương tâm lý và kinh tế

– Giá trị dự đoán dương tính cao

• Bệnh mà quá trình điều trị cho những trường hợp dương tính giả có thể gây những hậu quả nghiêm trọng

– Giá trị dự đoán âm tính cao

• Bệnh hiểm nghèo nhưng có khả năng điều trị được

• Bệnh mà tình trạng dương tính giả cũng như âm tính giả đều gây những tổn thương nghiêm trọng

3. Các giá trị của một trắc nghiệm sàng lọc.

Tính giá trị của một trắc nghiệm :

– Tính giá trị của các trắc nghiệm (Validity): Khả năng phát hiện đúng tình trạng có hoặc không có bệnh.

– Độ nhạy: Xác suất xuất hiện trắc nghiệm dương tính ở những cá thể thực sự ở trong tình trạng tiền lâm sàng cần phát hiện

– Độ đặc hiệu: Xác suất xuất hiện trắc nghiệm âm tính ở những cá thể thực sự không ở trong tình trạng tiền lâm sàng cần phát hiện.

– Độ tin cậy của trắc nghiệm (reliability): Sự thống nhất trong các kết quả khi lặp lại trắc nghiệm đó trên cùng các đối tượng và trên cùng điều kiện thực hiện.

Nguồn chính ảnh hưởng tới độ tin cậy của trắc nghiệm:

– Những thay đổi sinh học liên quan tới biểu hiện bệnh trạng được làm trắc nghiệm

Ví dụ: chỉ số huyết áp sẽ có những thay đổi đáng kể trên cùng một cá thể ở những thời điểm và hoàn cảnh khác nhau

– Những ảnh hưởng từ chính trắc nghiệm sàng lọc

Ví dụ: Huyết áp thuỷ ngân dùng đo huyết áp.

– Những ảnh hưởng từ bản thân người làm trắc nghiệm sàng lọc

Ví dụ: Sự khác biệt trong cách đo lường trắc nghiệm ở các lần trắc nghiệm trên các cá thể khác nhau.

– Những ảnh hưởng từ những người làm trắc nghiệm khác nhau

Ví dụ: Sự khác biệt trong đo lường trắc nghiệm giữa những người làm trắc nghiệm

	Tình trạng bệnh		Tổng
Kết quả trắc nghiệm	Có bệnh	Không có bệnh
+	A	B	A + B
–	C	D	C + D
	A + C	B + D
	A/A + C độ nhạy	D/B + D
	A/A + B giá trị dự đoán dương	D/(C+D)
	B/(A+B) dương tính giả	C/(C+D)

Giá trị dự đoán của 1 trắc nghiệm phụ thuộc:

• Độ nhạy

• Độ đặc hiệu

• Tỉ lệ mắc bệnh trong cộng đồng

MỘT SỐ CHỈ SỐ ĐO LƯỜNG TỈ LỆ MẮC VÀ TỬ VONG TRONG CỘNG ĐỒNG

1. Khái niệm về các chỉ số.

Chỉ số là số đo giúp đo lường và so sánh những sự thay đổi. Sự thay đổi có thể được thể hiện theo chiều hướng (tăng hay giảm), mức độ (ít hay nhiều) và phạm vi (rộng hay hẹp). Dựa vào các chỉ số, các nhà quản lý có thể phân tích và đánh giá các hoạt động y tế. Những kết quả đánh giá này sẽ giúp xây dựng các chính sách và kế hoạch hoạt động thích hợp để nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.

1.1. Các đặc tính của chỉ số.

Có tính sử dụng và có tính thực thi và đơn giản

Độ nhạy: chỉ số phải nhạy cảm với sự thay đổi của đối tượng cần đo lường.

Độ đặc hiệu: sự thay đổi của chỉ số phản ánh sự thay đổi của đối tượng mà chỉ số đo lường, chứ không phải đo ảnh hưởng của các yếu tố khác. Khách quan: số liệu dùng để tính chỉ số phải khách quan, không có sai số và không điều chỉnh số liệu. Những người khác nhau khi dùng chỉ số đều có nhận định tương tự như nhau.

1.2. Các dạng thức của chỉ số.

+ Tần số (frequency) Biểu thị số lần xuất hiện của một quan sát nào đó

Ví dụ: số người có test PAP dương tính khi làm xét nghiệm lấy bệnh phẩm ở cổ tử cung.

+ Tần số cộng dồn (cumulative frequency) thường được sử dụng trong khi trình bày trong bảng.Tần số cộng dồn của một ô nào đó bằng tần số của chính ô đó cộng với tần số của các ô trước nó.

+ Tần số tuyệt đối (absolute frequency) và tần số tương đối (relative frequency): tần số tuyệt đối chính là tần số thực của một quan sát. Nó không phụ thuộc vào cỡ mẫu lớn hay nhỏ. Tần số tương đối hay còn gọi là tần suất là biểu thị của tần số trong một mối tương quan với cỡ mẫu.

– Thời gian quan sát. Chúng ta đã xác định là tỷ lệ luôn luôn phải bao phủ một khoảng thời gian nhất định, thường là một năm, nhưng cũng có thể là một khoảng thời gian dài ngắn bất kỳ nào. Nói chung khoảng thời gian đó phải đủ dài để có thể đảm bảo sự ổn định của tử số khi tính tỷ lệ mắc, thí dụ một bệnh có chu kỳ thì thời gian quan sát phải bao gồm ít nhất cả chu kỳ đó là chính xác nhất.

Đối với các bệnh có tần số thấp, thì việc tính các tỷ lệ mới mắc phải bao gồm ở tử số tổng dồn các trường hợp mới mắc của một số năm; trong trường hợp như thế này thì vấn đề quan trọng là phải làm như thế nào để có số đo của mẫu số chính xác, nếu có thể thì mẫu số rút ra từ năm điều tra dân số hoặc vào những năm của cuộc điều tra dân số.

Đối với quần thể lớn như một tỉnh hoặc một thành phố, thì tỷ lệ mới mắc trung bình hàng năm được tính như sau:

Số mới mắc một bệnh / 1thời kỳ 1

––––––––––––––– x ––––––––––

Dân số có nguy cơ ở giữa thời kỳ đó số năm trong thời kỳ đó

Ở một quần thể lớn như vậy, thì không nên điều chỉnh mẫu số bằng cách chỉ tính số người có nguy cơ. Thí dụ như đối với bệnh Ung thư vú của một tỉnh một thành phố thì dùng ngay số dân trong điều tra dân số làm mẫu số mà không cần điều chỉnh bằng cách trừ những người đã mắc Ung thư vú ra. Còn đối với một quần thể nhỏ, mà quan sát lại tiến hành trong một khoảng thời gian ngắn, như khi nghiên cứu trong một nhà máy, một trường học, một gia đình trong một năm thì tử số của tỷ lệ mới mắc cần phải là một số chính xác của các trường hợp mới mắc, và mẫu số của nó phải bao gồm chỉ những người không mắc ở lúc ban đầu của khoảng thời gian ngắn đó.

Một trường hợp đặc biệt nữa là khi trong một nghiên cứu có bao gồm những thời khoảng quan sát không bằng nhau đối với những cá thể khác nhau (không cùng vào nghiên cứu, và/ hoặc không cùng ra khỏi nghiên cứu cùng một lúc) thì mẫu số của tỷ lệ sẽ làm đơn vị thời gian- người, chỉ có giá trị khi có ba điều kiện sau:

– Nguy cơ mắc (hoặc chết ) là ổn định trong suốt thời gian nghiên cứu.

– Tỷ lệ mắc (hoặc chết) trong số những người không theo dõi được cũng tương tự như tỷ lệ mắc (hoặc chết)trong số những người theo dõi được. Điều kiện này là rất quan trọng, vì nếu tỷ lệ trong số những người bỏ cuộc lớn hơn trong số những người ở lại nghiên cứu thì nguy cơ thực tế sẽ bị ước lượng non đi, và ngược lại. Cho nên tốt hơn hết là đảm bảo được số người dự nghiên cứu là theo dõi được từ đầu đến cuối. Nếu không theo dõi được hoàn toàn, thì có thể tính tỷ lệ theo cả hai cực của hai khả năng, dựa trên một mặt được giả định là những người bỏ cuộc có quá trình tin cậy như những người còn dự cuộc, còn mặt khác về phía ngược lại, và giá trị thực phải nằm giữa 2 cực đó.

1.3. Tỷ số (Ratio).

Tỷ số là một phân số, trong đó tử số có thể không thuộc mẫu số. Đơn vị tính của tử số và mẫu số có thể khác nhau. Công thức tính chung của tỷ số như sau:

Tỷ số = ————

Ví dụ: Số dân trung bình của một khu vực

trong khoảng thời gian xác định (người)

Mật độ dân số = ————————————————

Diện tích của khu vực đó (km2)

1.4. Tỷ lệ (Proportion).

Tỷ lệ (Tỷ trọng) là một phân số, trong đó tử số là một phần của mẫu số và có cùng đơn vị đo như nhau. Công thức chung của tỷ lệ như sau:

Tỷ lệ = ——————

a + b

Ví dụ: Số nam mắc ung thư trung bình của một khu

vực và trong khoảng thời gian xác định

Tỷ lệ nam mắc ung thư = ––––––––––––––––––––––––––––––

Tổng số nam của khu vực đó trong cùng thời gian

1.5. Tỷ lệ phần trăm (Percentage).

Tỷ lệ phần trăm có cùng công thức như tỷ lệ, nhưng được nhân với 100. Tỷ lệ phần trăm cho biết số lượng của tử số tính cho 100 đơn vị mẫu số. Công thức chung của tỷ lệ % là

Tỷ lệ % = —————— x 100

a + b

Ví dụ: Số nam trung bình mắc ung thư của một khu

vực và trong khoảng thời gian xác định

Tỷ lệ % = —————————————- x 100 nam mắc ung thư

Tổng dân số nam của khu vực đó trong cùng thời gian

1.6. Tỷ suất (Rate).

Tỷ suất là một phân số dùng để đo lường tốc độ thay đổi trong đó tử số là các sự kiện (sinh, chết, tai biến, bệnh tật..) và mẫu số là số lượng cá thể có thể có các sự kiện đó (dân số chung, số trẻ em dưới 5 tuổi, số phụ nữ trong độ tuổi sinh đẻ..,) trong một khoảng thời gian nhất định. Tỷ suất thường để xác định mức độ biến động của các hiện tượng trong một khoảng thời gian xác định.

Số ”sự kiện” xảy ra trong khoảng thời gian xác định thuộc một khu vực

Tỷ suất = –––––––––––––––––––––––––––––––––– = x k

Số lượng trung bình cá thể có khả năng sinh”sự kiện” đó trong khu vực/thời gian

Chú ý: Dân số trung bình trong năm của một khu vực có thể được tính theo 2 cách:

(1). Lấy dân số vào thời điểm ngày 1/7 của năm đó (dân số giữa năm). Hoặc

(2): (Dân số thời điểm 1/1 + dân số thời điểm 30/12)

—————————————————————-

Ví dụ: Số trẻ em < 5 tuổi chết (sự kiện) của một

khu vực trong khoảng thời gian xác định

Tỷ suất chết của = ———————————————————-x 1000

Trẻ em < 5 tuổi Số trẻ em <5 tuổi trung bình (p1000)

của khu vực đó trong cùng thời gian

Trong trường hợp quần thể biến động (có một số cá thể có thể ra khỏi quần thể, đồng thời một số cá thể khác có thể nhập vào quần thể), để chính xác hơn, người ta dùng đơn vị người-thời gian để tính mẫu số. Đây là đơn vị tính chính xác và thích hợp nhất, nhưng thường chỉ lấy được qua các nghiên cứu dọc.

1.7. Số trung bình (Mean).

Số trung bình là một chỉ số đơn giản, nhưng thường xuyên được CBYT sử dụng. Một số ví dụ về số trung bình như số người trung bình trong một hộ, số lượt người đến khám bệnh trung bình trong một ngày ở 1 trạm y tế xã v.v…

Công thức chung để tính số trung bình là:

X1 + X2 + X3 + … + Xn

Số trung bình = ———————————-

Một số thông số khác để mô tả sự biến đổi của một biến số nào đó, ví dụ: Độ lệch chuẩn (Standard Deviation), độ biến thiên (Variance). Đối với các hàm phân phối không chuẩn, có thể dùng các thông số khác như số trung vị (Medium) và Mode thay cho số trung bình để mô tả.

1.8. Các chỉ số được chuẩn hoá (Adjust or Standardized indicators).

Khi muốn so sánh 2 tỷ lệ mắc bệnh hoặc tử vong ở 2 địa phương với nhau, việc dùng tỷ lệ thô để so sánh chỉ đúng khi 2 địa phương đó có cùng cấu trúc dân số như nhau. Nếu cấu trúc dân số khác nhau thì việc so sánh trực tiếp các tỷ lệ thô như vậy có thể dẫn đến kết luận sai. Ví dụ: Nếu địa phương có tỷ lệ người già cao thì tỷ lệ tử vong thô thường cao hơn so với địa phương có ít người già. Nếu ta không chú ý, dùng tỷ lệ chết thô để so sánh trong trường hợp này thì có thể dẫn đến kết luận rằng sức khoẻ của người dân ở vùng nhiều người già kém hơn so với vùng có cấu trúc dân số trẻ. Thực ra, sự khác nhau về tỷ lệ chết thô giữa 2 vùng chỉ là do sự khác nhau về cấu trúc tuổi gây nên. Để tránh được những sai lầm như vậy, các chỉ số phải được chuẩn hoá trước khi nhận định.

Có một số lý do để khiến ta phải chuẩn hoá các chỉ số đó là:

• Để loại bỏ các ảnh hưởng do sự khác nhau về cấu trúc dân số đối với các chỉ số muốn so sánh.

• Để có được một chỉ số chuẩn hoá cho toàn bộ quần thể và chỉ số chuẩn hoá này dùng để so sánh giữa các vùng, các năm với nhau sẽ chính xác hơn so với các chỉ số chưa được chuẩn hoá.

• Để có được một chỉ số ổn định và tin cậy hơn trong những trường hợp phải so sánh giữa các nhóm nhỏ với nhau.

Ví dụ: Bảng dưới đây minh hoạ cách chuẩn hoá. Từ số liệu của bảng tính toán cho thấy tỷ lệ chết thô của xã A thấp hơn so với xã B.

Bảng 1 : Tỷ suất tử vong tại 2 xã (chưa được chuẩn hoá):

		0 – 44 tuổi	>= 45 tuổi	Tổng
Xã A	Dân số	3000	1000	4000
	Số chết	12	12	24
	Tỷ suất chết (P1000)	4,0	12,0	6,0
Xã B	Dân số	2000	6000	8000
	Số chết	5	60	65
	Tỷ suất chết (P1000)	2,5	10,0	8,1

Tuy nhiên, khi xem xét số liệu ta thấy rằng cấu trúc dân số của 2 xã không giống nhau, xã A có cấu trúc dân trẻ hơn xã B. Tại xã A, tỷ lệ dân từ 45 tuổi trở lên chỉ có 25%, trong khi đó tỷ lệ này ở xã B là 75%. Để loại bỏ sự ảnh hưởng của cấu trúc tuổi, tỷ lệ tử vong được chuẩn hoá theo độ tuổi. Tỷ lệ được tính lại với giả định rằng cấu trúc tuổi của 2 xã là giống nhau. Trong trường hợp này, giả định rằng cấu trúc tuổi của xã B giống xã A. Khi tính như thế này, số người chết của xã B (dựa theo tỷ lệ chết thực tế của xã B và cấu trúc tuổi của xã A) là 17,5 người (2,5 x 3000 + 10,0 x 1000)/1000). Tỷ lệ tử vong chuẩn hoá theo tuổi của xã B bây giờ là 4,4/1000, thấp hơn rất nhiều so với tỷ lệ chết thô là 8,1/1000 khi chưa được chuẩn hoá. Như vậy, thực ra tỷ lệ tử vong của xã B bây giờ là thấp hơn so với xã A (Bảng 2).

Bảng 2: Tỷ suất tử vong tại 2 xã: (xã B được chuẩn hoá theo cấu trúc tuổi của xã A)

		0 – 44 tuổi	>= 45 tuổi	Tổng số
Xã A	Dân số	3000	1000	4000
	Số chết	12	12	24
	tỷ suất chết (P1000)	4,0	12,0	6,0
Xã B	Dân số	3000	1000	4000
	Số chết	7,5	10,0	17,5
	Tỷ suất chết (P1000)	2,5	10,0	4,4

Những sai lầm phổ biến khi sử dụng các tỷ lệ so sánh là chưa chuẩn hoá

2. Đo lường mắc bệnh.

2.1. Định nghĩa Tỷ suất hiện mắc (prevalence rate):

Tỷ suất này đo lường tần số hiện mắc bệnh của một quần thể ở một điểm nhất định của thời gian (tỷ lệ hiện nhiễm tại một thời điểm – point prevalence) hay ở một khoảng thời gian nhất định (tỷ lệ hiện nhiễm trong một khoảng thời gian – period prevalence).

Tỷ suất hiện mắc:

Tổng số bệnh nhân hiện mắc của một bệnh tại một

Thời điểm nhất định hay trong một khoảng thời gian nhất định

P –––––––––––––––––––––––––––––––––––––– = xk

Tổng số người ở quần thể có nguy cơ

(k là bội số của 10, có nghĩa là 100, 1.000, 100.000,.. )

Ý nghĩa của tỷ suất hiện mắc: Tỷ suất hiện mắc được xác định trong các cuộc điều tra ngang tình hình sức khoẻ của cộng đồng. Tỷ suất hiện mắc được sử dụng để đánh giá tình trạng sức khoẻ của một quần thể, là cơ sở để lập các kế hoạch đáp ứng nhu cầu chăm sóc sức khoẻ của quần thể (như số cán bộ y tế, số giường bệnh, cơ số thuốc điều trị.. .)

2.2. Định nghĩa Tỷ suất mới mắc (Incidence rate).

Tỷ suất này đo lường tần số mới mắc bệnh của một quần thể trong một khoảng thời gian nào đó.

Có hai loại tỷ suất mới mắc:

– Tỷ suất mới mắc tích lũy (cummulatice incidence rate) được định nghĩa như sau:

Tổng số trường hợp mới mắc của một bệnh

của một quần thể trong một khoảng thời gian xác định

CI = –––––––––––––––––––––––––––––– = x k

Tổng số người có nguy cơ mắc bệnh của quần thể đó trong thời gian đó

(k là bội số của 10, có nghĩa là 100, 1.000, 100.000,.. )

– Tỷ suất mật độ mới mắc (Incidence density rate): là tỷ số (ratio) của số trường hợp mới nhiễm của một bệnh trong một thời gian nhất định, được chia cho thời gian-người có nguy cơ.

Tỷ suất mật độ mới mắc được định nghĩa như sau:

Tổng số trường hợp mới mắc của một bệnh ở

một quần thể trong một khoảng thời gian xác định

ID = –––––––––––––––––––––––––––––– = x k

Tổng thời gian có nguy cơ theo dõi được của tất cả các cá thể

(k = 100, 1.000, 100.000,.. )

Tỷ suất mật độ mới mắc thường là một phép đo chính xác hơn tỷ suất mới nhiễm tích luỹ, bởi vì nó quan tâm đến thời gian nguy cơ của từng cá thể.

– Tỷ lệ tấn công là một dạng đặc biệt của tỷ suất mới mắc, được định nghĩa như sau:

Tổng số trường hợp mới mắc bùng phát của một

bệnh của một quần thể trong một khoảng thời gian ngắn

Tỷ lệ tấn công = ——————————————————————— x 100

Tổng số người có nguy cơ mắc bệnh của quần thể

đó trong thời gian ngắn đó

+ Tỷ lệ tấn công là tỷ lệ mới nhiễm luỹ tích của một bệnh trong một quần thể nhất định có nguy cơ trong thời gian đặc biệt, thường được sử dụng trong các vụ dịch.

– Ý nghĩa của tỷ suất mới mắc:

+ Tỷ suất mới mắc được xác định trong các nghiên cứu thuần tập tương lai (cohort studies), trong đó một nhóm các thể có nguy cơ nhưng chưa mắc bệnh được theo dõi trong một thời gian để xác định nguy cơ phát triển bệnh.

+ Tỷ suất mới mắc rất có ích cho việc đánh giá nguy cơ phát triển bệnh theo thời gian do tiếp xúc với yếu tố nguy cơ đó.

+ Nó cũng cho phép đánh giá hiệu qủa của các biện pháp can thiệp đã được áp dụng.

2.3. Ý nghĩa của tỷ lệ hiện mắc và tỷ lệ mới mắc trong dịch tễ học.

Tỷ lệ mới mắc là một chỉ số quan trọng cho các nhu cầu phòng bệnh, rất có ích cho các bệnh cấp tính, và cho cả các bệnh mạn tính. Nó còn cho phép đánh giá hiệu lực của các biện pháp y tế đã đáp ứng trong quần thể: Nếu các biện pháp có hiệu lực (đối với từng cá thể và cả quần thể) thì tỷ lệ mới mắc sẽ giảm đi.

Còn có sự liên quan giữa tỷ lệ và bệnh kỳ: nếu bệnh kỳ dài, mà tỷ lệ mới mắc giảm đến hết trùng với lúc có tỷ lệ hiện mắc cao thì vẫn có nghĩa là sự lan tràn của quá trình bệnh trong quần thể đã kết thúc, mặc dù lúc đó tỷ lệ hiện mắc vẫn còn cao.

Tỷ lệ hiện mắc còn có ích trong quá trình đánh giá một hiện tượng mắc hàng loạt: nếu có thể đối chiếu với đỉnh cao nhất của nguy cơ (xảy ra trong quá khứ) với đỉnh cao của tỷ lệ mới mắc, có thể biết được ước lượng của thời kỳ ủ bệnh hoặc thời kỳ tiềm tàng của bệnh, thời gian tiếp xúc, và cùng với thông tin khác về dịch tễ, có thể cho ta đánh giá một cách logic quá trình mắc hàng loạt đó và áp dụng những phương pháp hợp lý và hữu hiệu trong giám sát bệnh hàng loạt.

Tóm lại, nghiên cứu về tỷ lệ mới mắc rất có ích cho việc đánh giá nguy cơ phát triển bệnh theo thời gian, cho việc nghiên cứu chứng minh vai trò của các yếu tố nguy cơ nghi ngờ một cách sát hợp và có hiệu quả.

Còn tỷ lệ hiện mắc được dùng để:

– Đánh giá sức khỏe quần thể đối với một bệnh

– Lập dự án về các nhu cầu chăm sóc sức khỏe cho quần thể (số cán bộ, số giường bệnh,…)

– Khai thác các quan hệ nhân – quả (thí dụ trong việc tính cỡ mẫu sẽ nhanh chóng và sát hợp nếu căn cứ vào số hiện mắc…)

Nhưng cũng chính ở đây, đối với những trường hợp cụ thể cần cân nhắc thận trọng, vì số hiện mắc là được xác định bởi 2 lưới yếu tố: yếu tố xuất hiện bệnh và yếu tố trầm trọng của bệnh, nếu không được cân nhắc đầy đủ có thể dẫn nghiên cứu đến những kết luận sai lầm. Thí dụ trong 1 nghiên cứu về kết hợp giữa bệnh bạch cầu cấp và sự hiện diện của kháng nguyên bạch cầu HL-A2 là rất phổ biến ở nhóm bệnh hơn là ở nhóm đối chứng, dẫn các tác giả tới kết luận rằng sự có mặt của kháng nguyên này làm tăng khả năng xuất hiện bạch cầu cấp; nhưng ở một số khác căn cứ vào số mới mắc, lại thấy rằng sự kết hợp bạch cầu cấp với kháng nguyên đó là ở nghiên cứu trên đây (căn cứ vào số hiện mắc) là do bao gồm cả vào trong số có kháng nguyên HL-A2 những người sống sót vì bạch cầu cấp, chứ thực ra không phải là sự có mặt của kháng nguyên HL-A2 đơn thuần nói lên một sự gia tăng của nguy cơ phát triển bệnh bạch cầu cấp, vì sự có mặt của kháng nguyên HL-A2 trong nghiên cứu với số hiện mắc phản ánh hậu quả của tiên lượng hơn là các yếu tố căn nguyên. Rõ ràng hai vấn đề đó là khác nhau: trong khi các nghiên cứu với số hiện mắc để khai thác các yếu tố tiên lượng như vậy là rất quan trọng, thì nó lại không phải là các mục đích chính của các nghiên cứu thiết kế để đánh giá các yếu tố căn nguyên có thể khai thác ra, hơn nữa ở đây cũng như nhiều bệnh khác, song rất khó xác định rõ ràng tiền sử phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ ở các số hiện mắc, nhất là ở các bệnh có bệnh kỳ dài, vì thường bản thân của quá trình bệnh là kết quả của những thay đổi, nhiều khi rất sâu sắc và phức tạp, của rất nhiều biến biết được và nhiều biểu hiện chưa được biết, cho nên các nghiên cứu với số mới mắc sẽ thuận lợi và chính xác, vì nó sẽ cung cấp rõ ràng hơn về quá trình phát triển của bệnh liên quan như thế nào với những phơi nhiễm trước đó một cách dễ dàng hơn.

CHỦ ĐỀ ĐANG XEM:

ung thư vú

Tags:ung thư vú

Nguồn: http://benhvienk.com/tin-tuc/danh-cho-thay-thuoc/sang-loc-va-phat-hien-som-benh-ung-thu/1157-nhung-khai-niem-co-ban-ve-sang-loc-phat-hien-som-ung-thu-vu-phan-1

Xem thêm: Bệnh viêm da mủ: Nguyên nhân, triệu chứng và cách điều trị an toàn, hiệu quả