Mở cửa: Từ 8:00 đến 18:00 (Tất cả các ngày trong tuần)

banner
banner
banner
banner
icon next
icon prev

Hiện mắc

Hiện mắc
Hiện mắc

Hiện mắc

Hiện mắc là số đo hiện trạng bệnh trong một dân số tại một thời điểm, hoặc trong một thời khoảng nhất định. Đây là tỷ lệ người có bệnh tại một thời điểm hay một thời khoảng cụ thể. Hiện mắc hữu ích cho các mục đích quản lý, v.d. như để xác định gánh nặng công việc của nhân viên trong một chương trình y tế. Số đo này cũng hữu ích trong “chẩn đoán cộng đồng”, cụ thể là xác định các cộng đồng cần có các chương trình hay hành động để phòng ngừa bệnh tật.

Tỷ suất hiện mắc thường được thu thập từ các nghiên cứu cắt ngang như các điều tra y tế quốc gia. Đôi khi được dựa trên sổ khám bệnh (quốc gia hoặc trong một nhóm dân số nhất định). Hiện mắc phụ thuộc vào số mới mắc trước đó (I) và thời khoảng bệnh (D). Khi cả mới mắc và thời khoảng bệnh là tương đối ổn định, P = I × D. Hiện mắc có thể thay đổi theo thời gian, do

  • thay đổi số mới mắc;

  • thay đổi về thời gian bệnh và tính mạn tính (v.d. một số bệnh thời gian bệnh có thể trở nên ngắn hơn hoặc trở nên cấp tính vì tỷ suất phục hồi cao hoặc tỷ suất tử vong cao);

  • các chương trình can thiệp;

  • mất dấu có chọn lọc (v.d. di cư có chọn lọc các ca bệnh, các ca cảm nhiễm hoặc người có miễn dịch);

  • thay đổi cách phân loại (điều này đặc biệt quan trọng khi sử dụng các thống kê quốc gia định kỳ để giám sát xu hướng của số hiện mắc; việc mã hóa dữ kiện theo các nhiều nhóm bệnh khác nhau thường xuyên thay đổi, và biến thiên trong tỷ suất hiện mắc có thể thấy do phân loại sai).

So sánh tỷ suất

Cần lưu ý rằng so sánh các tỷ suất thô giữa các năm có thể rất sai lệch, đặc biệt là nếu cấu trúc dân số đã thay đổi theo thời gian. Trong dịch tễ học, khi so sánh tỷ suất giữa các địa điểm hoặc thời gian, việc tính toán đến tất cả sự đồng thay đổi các biến số có liên quan khác là rất quan trọng, chủ yếu là tuổi, giới và chủng tộc. Thường điều này được thực hiện qua việc “chuẩn hóa tỷ suất” bằng cách sử dụng các mô hình toán học đa biến; vấn đề này sẽ được trình bày sau.

Lấy biến số tuổi làm ví dụ, cấu trúc tuổi có thể ảnh hưởng đến tỷ suất mới mắc, hiện mắc và tử vong. Do vậy khi so sánh các cộng đồng tại một thời điểm hoặc cùng một cộng đồng giữa các thời điểm khác nhau, đặc biệt là khi cấu trúc tuổi là một biến số, thì đo lường bệnh trạng tử vong cần phải phải có điều chỉnh nhất định, bao gồm:

+

 

  • hạn chế so sánh trong một nhóm tuổi (v.d. so sánh tỷ suất sinh ở phụ nữ trong độ tuổi 20-24, hoặc huyết áp ở nam giới trong độ tuổi 50-59);

  • dùng các tỷ suất theo tuổi;

  • hiệu chỉnh tỷ suất theo tuổi, trực tiếp hoặc gián tiếp (chuẩn hóa);

  • bắt cặp theo tuổi trong lúc thiết kế; điều này sẽ làm việc đánh giá ảnh hưởng theo tuổi không thực hiện được; và

  • sử dụng phân tích phân tầng, hoặc phân tích đa biến, theo đó tuổi là một trong các biến số độc lập.

Tin tức mới nhất