Ph ng ph p nghi n c u trong th y
Download
1 / 51

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG THÚ Y - PowerPoint PPT Presentation


  • 188 Views
  • Uploaded on

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG THÚ Y. Trịnh công Thành Bộ môn Di truyền giống – Thụ tinh nhân tạo. Các mẫu nghiên cứu trong thú y 2 hình thức nghiên cứu : NC quan sát (điều tra) NC thí nghiệm 1. Nghiên cứu quan sát = điều tra

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG THÚ Y' - iden


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.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
Ph ng ph p nghi n c u trong th y

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG THÚ Y

Trịnh công Thành

Bộ môn Di truyền giống – Thụ tinh nhân tạo


  • Các mẫu nghiên cứu trong thú y

  • 2 hình thức nghiên cứu :

  • NC quan sát (điều tra)

  • NC thí nghiệm

  • 1. Nghiên cứu quan sát = điều tra

  • 1.1. NC hàng loạt ca :Khi moät soá ñaëc ñieåm cuaû moät nhoùm (series) thuù beänh (cases) ñöôïc moâ taû trong moät baùo caùo

  • 1.2. NC bệnh – chứng (hồi cứu) : điều gì đã xảy ra ? phöông phaùp baét caëp

Không tiếp xúc

O

Nhóm bệnh

Có tiếp xúc

R

O

Nhóm chứng

Bắt đầu thí nghiệm

R

Hướng nghiên cứu

Thời gian


  • Öu ñieåm :

  • - nhanh, ít toán keùm,

  • - raát thích hôïp vôùi caùc beänh coù thôøi kyø tieàm aån daøi, caùc beänh hieám,

  • - coù theå khaûo saùt nhieàu yeáu toá caên nguyeân cuøng moät luùc treân moät beänh.

  • Khuyeát ñieåm :

  • - không theå tính tröïc tieáp tæ leä beänh môùi ôû nhoùm tieáp xuùc vaø khoâng tieáp xuùc

  • - khoù xaùc ñònh moái quan heä thôøi gian (tröôùc - sau) giöõa tieáp xuùc vaø beänh taät,

  • - coù nhieàu sai soá heä thoáng.


  • Nhóm khoâng bệnh lao ; odds 1 = A / B = 28 / 2 = 14

  • Nhóm bệnh lao odds 2 = C / D = 5 / 45 = 1/9

  • Tỉ số chênh (Odds ratio) = odds 1 / odds 2 = A*D / B*C = 28*45 / 2*5 = 126

  • Kết luận : ỏ nhóm không bệnh tỉ lệ chủng ngừa trên không chủng ngừa cao gấp 126 lần so với nhóm bệnh . Điều này cho thấy có mối quan hệ cao giữa chủng ngừa và bệnh


Có bệnh

Thú nghiên cứu

  • 1.3. NC cắt ngang : điều gì đang xảy ra ?

Không bệnh

Bắt đầu TN

1.4. NC đoàn hệ = NC theo chiều dọc : điều gì sẽ xảy ra ?

Có bệnh

O

Tiếp xúc

Đòan hệ NC

Không bệnh

Có bệnh

Không tiếp xúc

R

Bắt đầu TN

Khoông bệnh

Thời gian


  • Öu ñieåm:

  • - coù giaù trò khi nghieân cöùu caùc tieáp xuùc hieám gaëp,

  • - coù theå khaûo saùt nhieàu haäu quaû do moät yeáu toá taùc ñoäng,

  • - coù moái quan heä thôøi gian : tieáp xuùc xaûy ra tröôùc , beänh taät xaûy ra sau,

  • - nghieân cöùu ñoaøn heä tieân cöùu : haïn cheá sai soá heä thoáng khi xaùc ñònh tình traïng tieáp xuùc,

  • - cho pheùp tính tröïc tieáp tæ leä beänh môùi ôû nhoùm tieáp xuùc vaø khoâng tieáp xuùc,

  • Khuyeát ñieåm :

  • - nghieân cöùu ñoaøn heä tieân cöùu (prospective cohort study): toán thôøi gian , kinh phí,

  • - nghieân cöùu ñoaøn heä hoài cöùu (retrospective cohort study) :caàn coù hoà sô ñaày ñuû , coù giaù trò,

  • - coù theå bò maát ñoái töôïng nghieân cöùu.


Tỉ số chênh : A*D/B*C = 16*40 / 4*5 =32

Ở nhóm huyết áp cao tỉ lệ bệnh mạch vành trên không bệnh cao gấp 32 lần so với nhóm huyết áp bình thường


  • 2. NC thí nghiệm

  • Nghieân cöùu thí nghieäm coøn goïi laø nghieân cöùu can thieäp (intervention studies) hay thöû nghieäm laâm saøng (clinical trials). Coù 2 nhoùm thöû nghieäm laâm saøng : coù ñoái chöùng vaø khoâng ñoái chöùng.

    2.1. TN có đối chứng

    2.1.1. TN với nhóm đối chứng độc lập đồng thời

    2.1.2. TN với nhóm đối chứng tuần tự

    TN với nhóm tự đối chứng

    TN trao đổi chéo

    2.1.3. TN với nhóm đối chứng ở bên ngòai

    2.2. TN không đối chứng


  • 2.1- Caùc thöû nghieäm coù ñoái chöùng

  • Trong caùc thöû nghieäm naøy moät thuoác môùi hay moät phöông phaùp ñieàu trò môùi ñöôïc so saùnh vôùi moät thuoác khaùc hay moät phöông phaùp ñieàu trò khaùc thöôøng laø moät thuoác giaû (placebo) hay moät phöông phaùp ñieàu trò ñaõ ñöôïc chaáp nhaän tröôùc ñaây.


  • - 2.1.1.Caùc thöû nghieäm vôùi caùc nhoùm ñoái chöùng ñoäc laäp ñoàng thôøi

  • Thöû nghieäm coù 2 nhoùm thuù : nhoùm thí nghieäm vaø nhoùm ñoái chöùng.

  • Nhoùm thí nghieäm nhaän yeáu toá thí nghieäm (moät loaïi thuoác hay moät phöông phaùp ñieàu trò môùi) . Nhoùm ñoái chöùng khoâng nhaän yeáu toá thí nghieäm (thuoác giaû hay phöông phaùp ñieàu trò chuaån). Caû 2 nhoùm ñöôïc xöû lyù nhö nhau vaø söï khaùc bieät giöõa 2 nhoùm laø do yeáu toá thí nghieäm gaây ra.

  • * Caùc thöû nghieäm laâm saøng ngaåu nhieân : caùc thuù thí nghieäm ñöôïc phaân phoái ngaåu nhieân vaøo caùc nhoùm.

  • * Caùc thöû nghieäm laâm saøng khoâng ngaåu nhieân: caùc thuù thí nghieäm khoâng ñöôïc phaân phoái ngaåu nhieân vaøo caùc nhoùm.


  • So sánh k nghiệm thức bằng cách chia bệnh nhân một cách ngẫu nhiên vào k nhóm.

  • Mỗi bệnh nhân nhận một nghiệm thức

  • Thí dụ : Nghiệm thức 1 (nhóm 1)= placebo n1 = 10

    Nghiệm thức 2 (nhóm 2)= thuốc A n2 = 20

    Nghiệm thức 3 (nhóm 3)= thuốc B n3 = 20

    Ghi chú : các so sánh là “giữa” các bệnh nhân



    Mẫu hàng lọat (in series designs) chöùng ñoäc laäp ñoàng thôøi

    Mỗi bệnh nhân nhận tất cả k nghiệm thức theo cùng một thứ tự

    Vấn đề : các nghiệm thức sau tỏ ra tốt hơn các nghiệm thức trước do bệnh nhân đã nhận các nghiệm thức trước và bệnh đã thuyên giảm. Do đó cần số lượng lớn bệnh nhân trong các nghiên cứu nhóm song song.

    Tuy nhiên có sự biến thiên nhỏ hơn ở các lần đo lường trên cùng một bệnh nhân ở các thời điểm khác nhau. Sự so sánh ở đây là so sánh “bên trong” bệnh nhân.


    • Ưu điểm chöùng ñoäc laäp ñoàng thôøi:

    • có thể sắp xếp đồng thời các nghiệm thức . Thí dụ : bôi kem lên bàn tay trái và phải

    • Khuyết điểm :

    • ảnh hưởng nghiệm thức có thể tùy thuộc vào lúc nó được thực hiện

    • ảnh hưởng nghiệm thức có thể kéo dài và che lấp ảnh hưởng của các nghiệm thức sau này

    • chỉ có thể dùng cho các ảnh hưởng ngắn hạn

    • không được áp dụng phổ biến. Thí dụ nghiệm thức thuốc so sánh với sự giải phẩu


    • -2.1.2. Caùc thöû nghieäm vôùi caùc nhoùm ñoái chöùng tuaàn töï

    • a/ Caùc thöû nghieäm vôùi caùc nhoùm töï ñoái chöùng

    • Thí nghieäm chæ coù moät nhoùm ñoái töôïng vöøa laø nhoùm thí nghieäm vöøa laø nhoùm ñoái chöùng . Thí duï , nghieân cöùu moái quan heä giöõa cheá ñoä aên vaø söï tieán trieån cuaû beänh xô vöaû ñoäng maïch vaønh : moät nhoùm beänh nhaân ñöôïc ñaùnh giaù luùc baét ñaàu thí nghieäm vaø sau ñoù ñöôïc cho aên khaåu phaàn chay trong 2 naêm. Cuoái thí nghieäm , caùc beänh nhaân ñöôïc ñaùnh giaù laïi ñeå xaùc ñònh söï thay ñoåi ñöôøng kính ñoäng maïch vaønh vaø haøm löôïng cholesterol.


    • b/ Caùc thöû nghieäm trao ñoåi cheùo chöùng tuaàn töï

    • Thí nghieäm coù 2 nhoùm thuù beänh ; nhoùm 1 laø nhoùm thí nghieäm, nhoùm 2 laø nhoùm ñoái chöùng . Sau moät thôøi gian thí nghieäm, caû 2 nhoùm coù moät thôøi gian chuyeån tieáp , khoâng nhaän caùc yeáu toá thí nghieäm.Sau ñoù tieáp tuïc thí nghieäm , nhoùm 1 seõ laø nhoùm ñoái chöùng vaø nhoùm 2 seõ laø nhoùm thí nghieäm.


    • Mẫu giao chéo (crossover designs) chöùng tuaàn töï

    • Các vấn đề về “thời kỳ” , “ảnh hưởng kéo dài” , “thứ tự” có thể được khắc phục bằng mẫu thí nghiệm thích hợp , thí dụ : mẫu giao chéo.

    • Các bệnh nhân nhận tất cả các nghiệm thức nhưng không nhất thiết theo cùng một thứ tự .

    • Nếu bệnh nhân giao chéo với nghiệm thức có thể phát sinh vấn đề liên quan đến tính khả thi và độ tin cậy.

    • Chẳng hạn bệnh có đủ độ bền vững và sự hợp tác của bệnh nhân có đủ tốt để bảo đảm tất cả bệnh nhân thực hiện tất cả nghiệm thức ?

    • Một số lớn bệnh nhân bỏ cuộc sau thời kỳ 1 sẽ làm cho mẫu giao chéo ít có giá trị và có thể tốt hơn nên dùng phân tích giữa các bệnh nhân ( mẫu song song) tức là chỉ phân tích kết quả ở thời kỳ 1.


    Thí dụ 1 : chöùng tuaàn töï

    Khảo sát ảnh hưởng của 1 lọai thuốc trên 24 người bệnh được phân ngẩu nhiên làm nhóm. Thí nghiệm mù kép trong đó người bệnh và người đo lường (người thí nghiệm) không biết thứ tự các nghiệm thức

    Ngày 1 ngày 2

    12 thuốc placebo

    24

    12 placebo thuốc



    Thí dụ 2 : t 1 mẫu trên hiệu số

    Có thể lập lại qua các khối có 6 bệnh nhân.

    Ghi chú : có thể dùng mẫu khối không đầy đủ cân bằng (balanced incomplete block designs) nếu không thể có mỗi nghiệm thức cho mỗi bệnh nhân.


    Mẫu nhân tố (factorial designs) t 1 mẫu trên hiệu số

    Trong một số trường hợp, có thể nghiên cứu ảnh hưởng của 2 hay nhiều nghiệm thức bằng cách cho bệnh nhân nhận các tổ hợp của các nghiệm thức


    Các kiểu tương tác : t 1 mẫu trên hiệu số

    B

    Placebo B

    B

    Placebo B

    Placebo B

    B

    Placebo

    A

    A

    Placebo A

    A

    Placebo A

    A

    1/ Không tương tác 2/ Tương tác định lượng 3/ Tương tác định tính


    Mẫu liên tiếp (Sequential designs) t 1 mẫu trên hiệu số

    Trong hình thức đơn giản nhất, các bệnh nhân được đưa vào thí nghiệm thành từng cặp , một nhận nghiệm thức A và một nhận nghiệm thức B (phân phối ngẫu nhiên). Thực hiện trắc nghiệm sau khi biết kết quả của mỗi cặp.

    Thí dụ số liệu về sự so sánh (bệnh nhân phát biểu A hay B là tốt hơn)

    Cần có các qui tắc để ngừng thí nghiệm

    Chọn A

    Không khác biệt

    Số cặp

    Chọn B

    0


    • Ưu điểm t 1 mẫu trên hiệu số:

    • phát hiện nhanh chòng những khác biệt lớn

    • Khuyết điểm:

    • cần bắt cặp bệnh nhân

    • cần đáp ứng nhanh


    • - 2.1.3. Caùc thöû nghieäm vôùi caùc nhoùm ñoái chöùng ôû beân ngoaøi

    • Caùc thöû nghieäm naøy duøng keát quaû cuaû nguôøi nghieân cöùu khaùc nhö nhoùm ñoái chöùng ñeå so saùnh vôùi keát quaû thí nghieäm cuaû mình. Coù tröôøng hôïp caùc nhoùm ñoái chöùng laø caùc thuù beänh maø ngöôøi nghieân cöùu ñaõ xöû lyù tröôùc ñaây theo moät caùch khaùc, ñöôïc goïi laø caùc nhoùm ñoái chöùng lòch söû (historical controls)


    • - 2.3. Caùc thöû nghieäm khoâng ñoái chöùng chöùng ôû beân ngoaøi

    • Caùc thöû nghieäm khoâng ñoái chöùng thöôøng ñöôïc aùp duïng khi söï so saùnh lieân quan ñeán moät phöông phaùp ñieàu trò hôn laø moät loaïi thuoác. Trong thöû nghieäm naøy khoâng coù söï so saùnh vôùi nhoùm ñoái chöùng.


    Investigator assigns exposures? chöùng ôû beân ngoaøi

    Yes

    No

    Experimental study

    Observational study

    Random allocation?

    Comparison group?

    No

    Yes

    Yes

    No

    Randomised controlled trial

    Non-randomised controlled trial

    Analytical study

    Descriptive study

    Direction?

    Cohort study

    Case-control study

    Cross-sectional study

    Exposure -> outcome

    Exposure <- outcome

    Exposure & outcome at same time


    • Kích thước thí nghiệm chöùng ôû beân ngoaøi

    • Kích thước của mẫu là bao nhiêu để có thể phát hiện sự khác biệt có ý nghĩa nếu điều này là có thực

    • Các yêu cầu để xác định kích thước mẫu :

    • đo lường chính (thí dụ được ước lượng bởi )

    • phương pháp phân tích (thí dụ : trắc nghiệm t 2 đuôi)

    • kết quả được cho trên nghiệm thức chuẩn (hay kết quả của mô hình thử nghiệm)

    • sự khác biệt là bao nhiêu để được phát hiện ( )

    • độ tin cậy khi phát hiện sự khác biệt (khả năng trắc nghiệm ,


    Số liệu nhị phân (binary data) chöùng ôû beân ngoaøi

    Đếm số “thành công” và “thất bại” ỏ 2 phương pháp : chuẩn và mới


    Mô hình : chöùng ôû beân ngoaøi

    (phân phối nhị thức) trong đó X1 và X2 là số “thành công” ở nghiệm thức phương pháp chuẩn và phương pháp mới

    Giả thuyết :

    Phân tích gần đúng : chọn phân phối chuẩn gần đúng với phân phối nhị thức


    Yêu cầu : gọi α = 5% chöùng ôû beân ngoaøi

    = 1 – khả năng ở

    Giả sử phương pháp chuẩn cho 90% “thành công” và phương pháp mới cho 95% thành công tức là

    (cải thiện 5%)

    là khả năng của trắc nghiệm và chúng ta muốn

    (tức là chúng ta muốn có 90% chắc chắn phát hiện sự cải thiện 5%).

    Ta có


    chöùng ôû beân ngoaøi

    Nên số thống kê là

    với

    Và ta bác bỏ H0 ở α = 5% nếu

    với H0)

    (nên nhớ

    Công thức tổng quát :

    Tổng cộng thí nghiệm cần 1360 bệnh nhân


  • Phương pháp chuẩn có trung bình

  • , phương pháp mới có trung bình

    Sử dụng trắc nghiệm t 2 mẫu. Giả sử 2 mẫu có độ lớn là n và có phương sai bằng nhau. Độ lớn mẫu :

    • Trắc nghiệm 1 mẫu

  • a/ Tỉ lệ

  • b/ Trung bình


    Thử nghiệm 2

    Có vẻ như placebo tốt hơn ?


    Khi phối hợp 2 thử nghiệm trên có vẻ nghiệm thức tốt hơn (

    rất có ý nghĩa )

    Đây là sự mâu thuẩn Simpson


    Trắc nghiệm Mantel – Haenszel thức tốt hơn (

    Một cách phối hợp số liệu của các thử nghiệm trên là dùng trắc nghiệm Mantel – Haenszel

    Thí dụ : có 2 thử nghiệm với kết quả như sau:

    Thử nghiệm 1

    Thử nghiệm 2

    Phối hợp số liệu của 2 thử nghiệm trên và dùng trắc nghiệm Mantel – Haenzsel với MINITAB


    Results for: Sheet1 thức tốt hơn (

    Tabulated statistics: CN, benh, TN

    Results for TN = 1

    Rows: CN Columns: benh

    no yes All

    no 2 8 10

    yes 7 3 10

    All 9 11 20

    Cell Contents: Count

    Pearson Chi-Square = 5.051, DF = 1, P-Value = 0.025

    Likelihood Ratio Chi-Square = 5.300, DF = 1, P-Value = 0.021

    * NOTE * 2 cells with expected counts less than 5

    Fisher's exact test: P-Value = 0.0697785


    Results for TN = 2 thức tốt hơn (

    Rows: CN Columns: benh

    no yes All

    no 3 7 10

    yes 6 4 10

    All 9 11 20

    Cell Contents: Count

    Pearson Chi-Square = 1.818, DF = 1, P-Value = 0.178

    Likelihood Ratio Chi-Square = 1.848, DF = 1, P-Value = 0.174

    * NOTE * 2 cells with expected counts less than 5

    Fisher's exact test: P-Value = 0.369850


    Results for all 2x2 tables thức tốt hơn (

    Common odds ratio 0.183673

    MHCstatistic DF P-Value

    4.70202 1 0.0301272


    . So sánh các phương pháp đo lường thức tốt hơn (

    Có 2 phương pháp

    1. Biểu đồ Bland & Altman


    Đường thẳng không phải là đường hồi qui, mà là đường đồng đẳng (line of equality)


    Trung bình của hiệu số là -9,9 với độ lệch chuẩn là 36,54 như vậy khỏang tin cậy 95% của hiệu số là (-28,7 ; 8,8)

    Các giới hạn của sự phù hợp = trung bình của hiệu số ± 2x độ lệch chuẩn của hiệu số


    2. Số thống kê Kappa đối với các biến thứ hạng

    Giả sử 2 nhà nghiên cứu xếp hạng các vật . Số thống kê kappa dựa trên sự so sánh tỉ lệ phù hợp được quan sát ( AOBS) giữa 2 nhà nghiên cứu với tỉ lệ phù hợp được dự đóan ( AEXP) thuần túy do ngẫu nhiên

    K > 0,75 : rất phù hợp

    0,40 < K < 0,75 : khá phù hợp

    K < 0,40 : kém phù hợp


    Thí dụ 1: 179 người được xếp hạng về tâm lý qua 2 lần khảo sát

    59,7 = (93x115) / 179

    30,7 = (86x115) / 179

    AOBS = (76 + 47) / 179 = 0,687

    AEXP = (59,7 + 30,7) / 179 = 0,505

    K = (0,687 – 0,505) / (1 – 0,505) = 0,37 : khá phù hợp


    Thí dụ 2 : lý qua 2 lần khảo sát

    AOBS = (76 + 0 + 15 + 11) / 179 = 0,57

    AEXP = (59,7 + 0,1 + 6,9 + 0,2) / 179 = 0,407

    K = (0,57 – 0,407) / (1 – 0,407) = 0,27 : kém phù hợp


    ad