1 / 33

NGUYÊN NHÂN TRONG DỊCH TỄ HỌC Causality in Epidemiology PGS,TS LÊ HOÀNG NINH

NGUYÊN NHÂN TRONG DỊCH TỄ HỌC Causality in Epidemiology PGS,TS LÊ HOÀNG NINH. Định nghĩa nguyên nhân Definition of causality. Nguyên nhân được định nghĩa, xem xét trong mối quan hệ / liên quan nhân quả. Trong dịch tễ học: nguyên nhân là sự tiếp xúc và hệ quả là bệnh/ tử vong.

Download Presentation

NGUYÊN NHÂN TRONG DỊCH TỄ HỌC Causality in Epidemiology PGS,TS LÊ HOÀNG NINH

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. NGUYÊN NHÂN TRONG DỊCH TỄ HỌC Causality in Epidemiology PGS,TS LÊ HOÀNG NINH

  2. Định nghĩa nguyên nhân Definition of causality • Nguyên nhân được định nghĩa, xem xét trong mối quan hệ / liên quan nhân quả • Trong dịch tễ học: nguyên nhân là sự tiếp xúc và hệ quả là bệnh/ tử vong • Sự liên hệ của nguyên nhân là hiện tượng phức tạp. Khái niệm về nguyên nhân tiếp tục được tranh luận như vấn đề triết học và khoa học y học

  3. Nguyên nhân và hệ quả Cause and effect Chúng ta định nghĩa nguyên nhân và hệ quả? • Trước hết chúng ta cố hiểu từ hệ quả ( hệ quả?) • Tự điển chuẩn định nghĩa hệ quả : kết quả, hậu quả, cái xảy ra sau nguyên nhân • Chúng ta có thể quan sát thấy hệ quả / bệnh tật nhưng không chắc về một nguyên nhân chuyên biệt nào dẫn đến hệ quả, hậu quả đó • Hệ quả của một nguyên nhân đặc biệt có thể được hình tượng bằng kiểu hình counterfactual model

  4. Kiểu hình counterfactual Khi chúng ta quan tâm đo hệ quả của một nguyên nhân đặc thù nào đó, chúng ta đo: • Số hệ quả quan sát được trong quần thể, những người tiếp xúc với nguyên nhân đó và • tuởng tượng ra số hệ quả quan sát được nếu một quần thể không tiếp xúc với nguyên nhân đó, tất cả các điều kiện khác cũng cần xác định • Sự khác biệt giữa 2 số đo nầy là do nguyên nhân mà chúng ta quan tâm gây ra

  5. Counterfactual Model Khi hệ quả counterfactual effect không thấy được. Chúng ta ước lượng số lượng hệ quả gần/ surrogate amount of effect trên quần thể người không tiếp xúc với nguyên nhân và so sánh với quần thể nghiên cứu để chúng ta có hiểu biết tốt nhất về nguyên nhân

  6. Nguyên nhân • Chúng ta dễ dàng quan sát hệ quả thường là bệnh tật hay tử vong • Nhưng dịch tễ học quan tâm đến nguyên nhân của các hệ quả • Is there any single cause that results in • a disease or death inevitably? • If yes, very few

  7. Definition of cause Dictionary defines cause as a) The producer of an effect, result, or consequence. b) The one, such as a person, an event or a condition, that is responsible for an action or a result.

  8. Cause • Một yếu tố không phải luôn luôn gây ra bệnh • một bệnh có thể xảy ra khi không có yếu tố • được biết như là nguyên nhân của bệnh • hút thuốc không gây ra ung thư phổi trên từng người hút thuốc và có nhiều người không hút thuốc mắc bệnh ung thư phổi • Vậy hút thuốc có phải là nguyên nhân ung thư không?

  9. Kiểu hình nguyên nhân • Các kiểu hình đơn giản là biểu trưng cho cơ • chế nguyên nhân • Có 2 kiểu hình • Kiểu hình cổ điển giải thích nguyên nhân các bệnh nhiễm trùng • Kiểu hình nguyên nhân thành phần đủ giải thích nguyên nhân các bệnh mạn tính

  10. Agent Model-I Agent Environment Host Environment Model-II Host Epidemiologic triangle and triad

  11. Infectious disease model • Ttác nhân, ký chủ, và môi trường có liên hệ nhau theo thể cách phức tạp để tạo ra bệnh ở con người • Sự cân bằng và sự tương tác thì khác nhau cho từng loại bệnh khác nhau • Khi tìm mối liên hệ nguyên nhân, chúng ta phải • tìm nhiều thành tố và phân tích sự tương tác • của chúng để tìm ra cách dự phòng và kiểm soát • có hiệu quã

  12. Sufficient component cause model G J A H I E D F A C A F B Model-II Rothman pie C Model-III B Model-I

  13. Cause: A cause of a disease is an event, • condition, or characteristics that plays an • essential role in producing an occurrence • of the disease. • Rothman points out that the cause of • any effect must consist of a constellation • of components that act in concert. • Sufficient cause: A set of minimal • conditions and events that inevitably • produce disease.

  14. Component cause: An individual event, • condition, or characteristic required by a • given sufficient cause. • Necessary cause: A component cause • present in every sufficient cause. • Often there are many sufficient causes, • which may produce a given effect. • A given component cause may play a • role in any number of sufficient causes • (i.e. different sufficient causes may • share some component causes

  15. Sufficient component cause model G J A H I E D F A C A F B Model-II Rothman pie C Model-III B Model-I

  16. How to establish causal inference For infectious disease Koch’s postulate For Chronic disease Hill’s criteria

  17. Henle-Koch postulate (1884) 1. The parasite (the original term) must be present in all who have the disease. 2. The parasite can never occur in healthy persons. 3. The parasite can be isolated, cultured and capable of passing the disease to healthy experimental animal. 4. The organism must be reisolated from the experimentally infected animal. *Not suitable for all microbial diseases

  18. Limitations of Koch postulate 1. Bệnh có thể do nhiều yếu tố ( cofactor) • Viruses không thể nuôi cấy như vi trùng, do nó • sống trong tế bào và phát triển ở đó • Vi rus có thể hiện diện mà không có t.chứng • lâng sàng: người lành mang trùng…

  19. Tiêu chí kết hợp nguyên nhân của Hill Bradford Hill proposed the following criteria for a association to be causal: Hill’s criteria: 1. Strength of association 2. Consistency 3. Specificity 4. Temporality

  20. Hill’s Criteria of causal association 5. 6. 7. 8. 9. Biological gradient Plausibility Coherence Experiment Analogy

  21. Strength of Association • The stronger an association, the more • likely to be causal in absence of known • biases (selection, information, and • confounding). • May be misleading for unknown • confounding.

  22. Strength of Association • Độ mạnh của sự liên quan(rule of thumb) RR (Relative risk) 1.1-1.3 1.4-1.7 1.8-3.0 3-8 8-16 16-40 40+ “Ý nghĩa)" Weak (yếu) Modest ( nhẹ) Moderate ( trung bình) Strong ( mạnh) Very strong ( rất mạnh) Dramatic ( cực mạnh) Overwhelming ( siêu mạnh)

  23. Consistency: hằng định • Replication of the findings by different • investigators, at different times, in different places, with different methods and the ability to convincingly explain different results.

  24. Specificity: chuyên biệt • This means a cause lead to a single effect, • not multiple effect • However, a single cause often leads to • multiple effect. Smoking is a perfect • example

  25. Temporality: thời gian • It refers that the putative cause in fact • precede in time the presumed effect. • First exposure, then disease. • This is essential to establish a • causal relation

  26. Biologic Gradient / Dose Response incremental change in disease rates in conjunction with corresponding changes in exposure. Risk Exposure Need to consider threshold and saturation effects, characteristics of the exposure.

  27. Plausibility • Does the association make sense • biologically.

  28. Coherence hợp lý • Does a causal interpretation fit with • known facts of the natural history and • iology of the disease • Very similar to plausibility

  29. Experimental Evidence • The demonstration that under controlled • conditions changing the exposure causes • a change in the outcome is of great value, • some would say indispensable, for • inferring causality.

  30. Analogy: tương tự • We are readier to accept arguments that • resemble others we accept • Have there been similar situations in the • past?

  31. Hill’s criteria for causal inference • Except for temporality, none of the Hill’s criteria is absolute for establishing a causal relation • Hill himself recognized that and stated • clearly • He argued that none of his criteria is • essential • However, temporality is absolutely • essential to establish a causal relation

  32. Implication of casual inference • Presence of a cause leads to excess • amount of disease compared to • absence of the cause • An increase in the amount of cause • leads to an increase in disease. • Reduction in the amount of cause leads • to a reduction in disease • Challenge is to identify the most important component cause for public health intervention

  33. Bài tập chương 9

More Related