Dịch tễ học - Chương 1: Tổng quan dịch tễ học

Dựa vào đặc điểm của từng bệnh: căn bệnh, cách truyền lây, tính chất dịch tễ học, ảnh hưởng của bệnh đến kinh tế-xã hội và sức khoẻ con người, qua đó đề ra các biện pháp phòng chống khác nhau. - Tình hình dịch bệnh trong nước và trên thế giới (quá khứ và hiện tại). Ví dụ, bệnh dịch tả trâu-bò xảy ra ở nước ta lần cuối vào năm 1968 nhờ vào các biện pháp phòng chống dịch tích cực đến nay bệnh đã được thanh toán. Trên thế giới vào năm 1999, chỉ còn có Afganistan xảy ra bệnh này Bệnh LMLM, năm 2000-2001 tái xuất hiện trở lại tại một số nước từ lâu đã thanh toán được bệnh này như Nhật Bản, Hàn Quốc, Anh Quốc và một số nước Châu Âu. - Để đề ra các biện pháp phòng chống bệnh có hiệu quả, những người làm công tác phòng chống bệnh phải hiểu biết về tình hình và diễn biến dịch bệnh của địa phương mình quản lý, trên cơ sở đó mà đề ra các biện pháp phòng chống bệnh khác nhau, tuỳ theo từng bệnh, theo điều kiện, thời gian và hoàn cảnh của từng địa phương. - Dựa vào các văn bản liên quan đến phòng chống dịch bệnh: Luật Thú y Quốc tế, Pháp lệnh Thú y, Nghị định, Điều lệ. Một số quy định đã ban hành như Quy định số 63, 64/2005/QĐ-BNN ngày 13/10/2005 của Bộ trưởng Bộ Nông nghiệp và PTNT về các bệnh bắt buộc phải công bố dịch và các bệnh phải tiêm phòng bắt buộc, Quy định 38/2006/QĐ-BNN ngày 16/5/2006 của Bộ trưởng Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn về phòng chống bệnh LMLM gia súc .

pdf155 trang | Chia sẻ: nhung.12 | Ngày: 14/03/2018 | Lượt xem: 364 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Dịch tễ học - Chương 1: Tổng quan dịch tễ học, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
hóm đối chứng không nhất thiết phải có điều kiện giống như ở nhóm bệnh. Ví dụ: có thể phân tích yếu tố nguy cơ trên 2 nhóm heo mắc bệnh dịch tả, tuy nhiên 2 nhóm này không nhất thiết phải cùng lứa tuổi, cùng giống heo, Công thức tính cỡ mẫu như sau: Với: Trong đó: n: Số mẫu cần lấy Z(a): Giá trị tra từ bảng phân phối Student’s value với sai số loại I là α Z(b): Giá trị tra từ bảng phân phối Student’s value với sai số loại II là β p0: Tỷ lệ phơi nhiễm của nhóm đối chứng (được ước lượng dựa vào lý thuyết hoặc ý kiến chuyên gia) p1: Tỷ lệ phơi nhiễm của nhóm bệnh đã tính pm: Tỷ lệ phơi nhiễm trong quần thể 1-pm: Tỷ lệ không phơi nhiễm trong quần thể c: Số đối chứng trên một ca bệnh OR: Tỷ số chênh lệch ước đoán Ví dụ: Nghiên cứu bệnh chứng đối với bệnh tụ huyết trùng heo liên quan đến vệ sinh chăn nuôi (yếu tố nguy cơ) tại xã X. Cán bộ dịch tễ dự định chọn 1 ca bệnh thì sẽ lấy 3 ca đối chứng (không bệnh). Giả sử, nhóm đối chứng cũng có khoảng 10% heo được nuôi trong điều kiện vệ sinh kém, ước đoán tỷ số chênh lệch giữa 2 nhóm ít nhất sẽ là 4 lần. Chấp nhận sai số α=0,05 và β=0,2. Vì chúng ta cho rằng tỷ lệ phơi nhiễm ở nhóm bệnh cao hơn nhóm chứng nên cỡ mẫu sẽ chọn theo phân bố 1 đuôi (One- Tailed). Số mẫu cần lấy ở nhóm bệnh sẽ là 28 mẫu, số mẫu của nhóm đối chứng sẽ là 84 mẫu. Tổng số mẫu cần lấy của cả 2 nhóm là 112. 122 2.2.2g. Samples/Matched Case-Control: Có thể dùng phím tắt “Alt + 8” Tính cỡ mẫu trong nghiên cứu bệnh chứng ghép cặp. Có nghĩa là các mẫu ở nhóm đối chứng cần có một số tiêu chí giống như ở nhóm bệnh. Ví dụ: phân tích bệnh chứng bệnh dịch tả vịt trên vịt cùng tháng tuổi, cùng là loại vịt thịt, cùng được nuôi thả rông. Công thức tính cỡ mẫu như sau: Với: Trong đó: n: Số mẫu cần lấy Z(a): Giá trị tra từ bảng phân phối Student’s value với sai số loại I là α Z(b) : Giá trị tra từ bảng phân phối Student’s value với sai số loại II là β p0: Tỷ lệ phơi nhiễm của nhóm đối chứng (được ước lượng dựa vào lý thuyết hoặc ý kiến chuyên gia) p1: Tỷ lệ phơi nhiễm của nhóm bệnh đã tính OR: Tỷ số chênh lệch ước đoán M : Số cặp cần thiết để có thể phát hiện được m cặp không phù hợp m : Số cặp không phù hợp tối thiểu Ví dụ: Nghiên cứu bệnh chứng ghép cặp bệnh tụ huyết trùng heo liên quan đến vệ sinh chăn nuôi (yếu tố nguy cơ) tại xã B. Cán bộ dịch tễ dự định chọn 1 ca bệnh thì sẽ lấy 3 ca đối chứng (không bệnh). Giả sử, nhóm đối chứng cũng có khoảng 10% heo được nuôi trong điều kiện vệ sinh kém, ước đoán tỷ số chênh lệch giữa 2 nhóm ít nhất sẽ là 4 lần. Chấp nhận sai số α=0,05 và β=0,2; số mẫu cần lấy ở mỗi nhóm sẽ là 56 mẫu, tổng số mẫu của 2 nhóm là 112. 123 2.2.2h. Samples/Cohort: Có thể dùng phím tắt “Alt + 9” Tính cỡ mẫu trong nghiên cứu thuần tập theo công thức: Trong đó: n: Số mẫu cần lấy Z(a): Giá trị tra từ bảng phân phối Student’s value với sai số loại I là α Z(b): Giá trị tra từ bảng phân phối Student’s value với sai số loại II là β (phân bố 2 đuôi – Two Tailed) K = [Z(a) + Z(b)]2 p1: Tỷ lệ mắc mới ở nhóm không phơi nhiễm(phải dựa vào lý thuyết, các dữ liệu trước đó hoặc ý kiến chuyên gia); q1 = 1 – p1 p2: Tỷ lệ mắc mới tối thiểu ở nhóm phơi nhiễm (dựa trên RR); q2 = 1 – p2 RR: Tỷ số tương quan ước đoán Ví dụ: Nghiên cứu ảnh hưởng của thức ăn mua tại công ty A (yếu tố nguy cơ) đến bệnh E.coli trên heo con trên địa bàn huyện Y. Giả sử tỷ lệ mắc mới của nhóm heo con không ăn cám của công ty A là 5%. Nguy cơ tối thiểu dự kiến mắc bệnh E.coli do ăn cám công ty A cao gấp 4 lần (RR=4). Chấp nhận sai số α=0,05 và β=0,2. Số mẫu cần lấy tại mỗi nhóm thuần tập sẽ là 73, tổng số mẫu sẽ lấy của cả 2 nhóm phơi nhiễm và không phơi nhiễm là 146. 124 2.2.3. Analysis Mục này liên quan đến các phân tích dùng trong các nghiên cứu dịch tễ. 2.2.3a. Analysis/Cross-Sectional: Có thể dùng phím tắt “Shift + F1” Phân tích cắt ngang: xác định đồng thời tình trạng bệnh trong quần thể và các yếu tố nguy cơ tiềm ẩn tại một thời điểm cụ thể. Do đó, nghiên cứu này không có tính chất tiên cứu hoặc hồi cứu. Thông số đánh giá là Tỷ số của tỷ lệ mắc (Prevalence Ratio – PR) được tính theo công thức sau: Trong đó: A: Số gia súc phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ mắc bệnh B: Số gia súc không phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ mắc bệnh 125 C: Số gia súc phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ nhưng không mắc bệnh D: Số gia súc không phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ và cũng không mắc bệnh N1 = A+B; M0 = C+D; N1 = A+C; N0 = B+D Nếu: - PR = 1 thì không có sự kết hợp giữa hiện tượng xảy ra bệnh và sự phơi nhiễm - PR >1 có sự kết hợp dương giữa bệnh và sự phơi nhiễm (yếu tố nguy cơ) - PR <1 có sự kết hợp âm giữa bệnh và sự phơi nhiễm (yếu tố phòng vệ) Hoặc đánh giá Nguy cơ thành phần (Attributable Risk - AR): AR = A/N1 – B/N0. Nếu: - AR = 0 thì không có sự kết hợp giữa hiện tượng xảy ra bệnh và sự phơi nhiễm - AR >0 có sự kết hợp dương giữa bệnh và sự phơi nhiễm (yếu tố nguy cơ) - AR <0 có sự kết hợp âm giữa bệnh và sự phơi nhiễm (yếu tố phòng vệ) Ví dụ: Kết quả khảo sát bệnh sán lá gan của bò tại xã Q trong tháng 10 năm 2011 cho thấy trong tổng số 100 bò được xét nghiệm phân thì có 60 con có trứng sán lá gan (Fasciola hepatica), và 40 con âm tính. Tuy nhiên, trong số 60 bò dương tính thì có 35 con nuôi thả rông và 25 con nuôi nhốt. Với 40 bò âm tính thì có 15 bò nuôi thả rông và 25 con nuôi nhốt. Ở đây, sự kết hợp giữa bệnh sán lá gan và sự phơi nhiễm với môi trường thả rông được tính toán. Kết quả là PR = 1,4 (lớn hơn 1), do đó có thể kết luận rằng việc thả rông bò có nguy cơ mắc bệnh sán lá gan cao gấp 1,4 lần so với bò được nuôi nhốt tại xã Q trong tháng 10/2011. Với Win Episcope ta được: 126 + PR = 1,4 (95%CI: 1,005 – 1,950). + Nguy cơ thành phần (Attributable Risk - AR): AR = A/N1 – B/N0 = 35/50 – 25/50 = 0,2. Vì AR>0 nên chăn thả rông được xem là yếu tố nguy cơ gây bệnh sán lá gan bò. + Tỷ lệ thành phần đối với quần thể bị phơi nhiễm (Attributable Propotion among exposed-AP(e)): AP(e) = (PR-1)/PR = (1,4 – 1)/1,4 = 0,286 (đã làm tròn). Điều này có nghĩa là khoảng 28,6 con bò mắc sán lá gan trong 100 con thả rông. + Tỷ lệ thành phần (Attributable Propotion-AP(t)): AP(t)= AP(e) *A/(A+B) = 0,286*35/(35+25) = 0,167. Điều này có nghĩa là cứ 100 con bò mắc sán lá gan do mọi nguyên nhân thì có 16,7 con mắc là do nguyên nhân thả rông. 2.2.3b. Analysis/Stratified Cross-Sectional: Có thể dùng phím tắt “Shift + F2” Khi nghiên cứu không ghép cặp (như khác về tuổi, trọng lượng trung bình, quy mô đàn gia súc,) thì trong nghiên cứu cắt ngang, các kết quả tính toán (như PR, AR) sẽ thiếu chính xác. Lúc này, tuổi hay trọng lượng trung bình của gia súc có thể xem là các yếu tố gây nhiễu (Confounder). Nghiên cứu cắt ngang phân lớp (Stratified Cross Sectional) sẽ kiểm soát được các yếu tố gây nhiễu bằng cách tạo từng phân lớp (Stratum) cho từng mức độ của biến số gây nhiễu. PR điều chỉnh mới sẽ được tính trung bình từ giá trị của các thông số trong mỗi phân lớp, phương pháp này được gọi là “Gộp – Pooling”. Sự khác biệt giữa số liệu thô và số liệu điều chỉnh chính là mức độ gây nhiễu. Ví dụ: Nghiên cứu dịch tễ học bệnh PRRS trên heo liên quan đến nguồn gốc con giống tại xã Y trong tháng 6 năm 2011. Việc mua con giống từ cơ sở không có giấy chứng nhận (phơi nhiễm) được xem là yếu tố nguy cơ làm phát sinh dịch. Ta có bảng tóm tắt kết quả như sau: Phân lớp theo loại heo nuôi Heo bệnh Heo khoẻ Phơi nhiễm Không Phơi nhiễm Không Heo nái 15 4 1 10 Heo sữa 22 6 4 8 Heo vố béo 12 2 11 5 Tổng số 49 12 16 23 127 Với PR gộp = 2,283 (95%CI: 1,434 – 3,635), có thể kết luận rằng trong tháng 6/2011, heo tại xã Y mua từ những cơ sở giống không có giấy chứng nhận có nguy cơ mắc bệnh PRRScao gấp 2,283 lần so với heo được mua từ các cơ sở có giấy chứng nhận. 2.2.3c. Analysis/Case - Control: Có thể dùng phím tắt “Shift + F3” Trong nghiên cứu bệnh chứng (Case-Control), nhóm gia súc mắc bệnh (Case) sẽ được so sánh với nhóm không mắc bệnh (Control – Đối chứng) liên hệ với yếu tố nguy cơ từ đó phát hiện được yếu tố nguy cơ có liên quan đến bệnh. Đây là nghiên cứu hồi cứu khi mà chúng ta đã biết được kết quả chẩn đoán bệnh, sau đó truy ngược lại các yếu tố nguy cơ (có thể từ hồ sơ lưu hoặc tiến hành điều tra khu vực đã xảy ra ổ dịch với các phiếu điều tra dịch tễ). Thông số đánh giá là Tỷ số chênh lệch (Odds Ratio – OR) được tính theo công thức sau: Trong đó: A: Số gia súc phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ mắc bệnh B: Số gia súc không phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ mắc bệnh C: Số gia súc phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ nhưng không mắc bệnh D: Số gia súc không phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ và cũng không mắc bệnh 128 Nếu: - OR = 1 thì không có sự kết hợp giữa bệnh và sự phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ - OR >1 có sự kết hợp dương giữa bệnh và yếu tố nguy cơ - OR <1 có sự kết hợp âm giữa bệnh và yếu tố nguy cơ (yếu tố phòng vệ) Ví dụ: Theo hồ sơ bệnh LMLM (LMLM) trên trâu bò tại huyện K năm 2010 cho thấy trong 1.000 con trâu bò kiểm tra thì có 250 con mắc bệnh (chỉ 30 con được nuôi nhốt, còn 220 con thả rông) và 750 con không mắc bệnh (trong đó 250 con được nuôi nhốt, 500 con nuôi thả rông). Trong Win Episcope ta tính được: + OR = 3,667 (95%CI: 2,432 – 5,528). Điều này có nghĩa là trâu bò huyện K thả rông năm 2010 có nguy cơ mắc bệnh LMLM cao gấp 3,667 lần so với trâu bò được nuôi nhốt. + Tỷ lệ thành phần đối với quần thể bị phơi nhiễm (Attributable Propotion among exposed-AP(e)): AP(e) = (OR-1)/OR = (3,667 – 1)/3,667 = 0,727 (đã làm tròn). Điều này có nghĩa là khoảng 72,2 trâu bò mắc LMLM trong 100 con thả rông. + Tỷ lệ thành phần (Attributable Propotion-AP(t)): AP(t)= AP(e) *A/(A+B) = 0,727*220/(220+30) = 0,64. Điều này có nghĩa là cứ 100 con trâu bò mắc LMLM do mọi nguyên nhân thì có 64 con mắc là do nguyên nhân thả rông. 2.2.3d. Analysis/Stratified Case - Control: Có thể dùng phím tắt “Shift + F4” Phân tích dịch tễ học bệnh chứng phân lớp (Stratified Case Control) về nguyên lý cũng tương tự như nghiên cứu cắt ngang phân lớp, mục đích là giảm sai số trong nghiên cứu do các yếu tố gây nhiễu, nhưng ở đây là tính tỷ số chênh lệch gộp (OR). 129 Ví dụ: Nghiên cứu dịch tễ học bệnh cúm gia cầm liên quan đến nguồn gốc gia cầm giống tại huyện S trong 2011. Việc mua con giống từ chợ buôn bán gia cầm sống được xem là yếu tố nguy cơ làm phát sinh dịch. Ta có bảng tóm tắt kết quả như sau: Phân lớp theo quy mô chăn nuôi Số hộ bị dịch H5N1 Số hộ không bị dịch Phơi nhiễm Không Phơi nhiễm Không Hộ gia đình (<200 con) 110 10 16 95 Bán CN (200-1.000 con) 21 5 7 24 Công nghiệp (>1.000 con) 3 2 1 6 Tổng số 134 17 24 125 Theo Win Episcope: Với OR gộp = 38,038 (95%CI: 19,268 – 75,091), có thể kết luận rằng năm 2011, gia cầm tại huyện S mua từ chợ buôn bán gia cầm sống có nguy cơ mắc cúm gia cầm cao gấp 38 lần so với gia cầm không mua từ chợ. 2.2.3e. Analysis/Matched Case - Control: Có thể dùng phím tắt “Shift + F5” Phân tích bệnh chứng ghép cặp (Matched Case- Control) khi nhóm bệnh và nhóm đối chứng có cùng hoàn cảnh hay tiêu chí giống nhau hoặc gần giống nhau. Ví dụ: cùng quy mô sản xuất, cùng lứa tuổi, cùng loại thức ăn,Phương pháp này sẽ nâng cao hiệu quả (efficiency) của nghiên cứu khi thông tin cần thiết của từng con gia súc 130 không được đầy đủ, tuy nhiên mặt hạn chế của phương pháp là làm gia tăng các yếu tố gây nhiễu. 2.2.3f. Analysis/Cohort (Cum. Incidence): Có thể dùng phím tắt “Shift + F6” Trong nghiên cứu dịch tễ học thuần tập tính tỷ lệ mắc tích lũy (Cohort study, cumulative incidence), nhóm gia súc phơi nhiễm sẽ được so sánh với nhóm không phơi nhiễm, trong từng nhóm sẽ xác định số gia súc mắc bệnh và không mắc bệnh. Thông số đánh giá yếu tố nguy cơ là Nguy cơ tương đối (Relative Risk – RR) được tính theo công thức sau: Trong đó: A: Số gia súc phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ và mắc bệnh B: Số gia súc không phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ nhưng mắc bệnh C: Số gia súc phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ, không mắc bệnh D: Số gia súc không phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ và cũng không mắc bệnh Nếu: - RR = 1 thì không có sự kết hợp giữa bệnh và sự phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ - RR >1 có sự kết hợp dương giữa bệnh và yếu tố nguy cơ - RR <1 có sự kết hợp âm giữa bệnh và yếu tố nguy cơ (yếu tố phòng vệ) Ví dụ: Nghiên cứu thuần tập bệnh Newscatle trên gà tại thôn N cho thấy trong 1.000 con gà kiểm tra thì có 700 con đã tiêm phòng Newscatle (trong đó 150 con mắc bệnh và 550 con không mắc bệnh); 300 con không tiêm phòng (gồm 260 con mắc Newscatle và 40 con không mắc bệnh). Trong Win Episcope ta tính được: 131 Kết luận: gà của thôn N nếu không tiêm phòng Newscatle sẽ có nguy cơ mắc bệnh cao gấp 23,83 lần so với gà đã được tiêm phòng. 2.2.3g. Analysis/Cohort (Incidence Rate): Có thể dùng phím tắt “Shift + F7” Trong nghiên cứu dịch tễ học thuần tập tính tỷ lệ mắc mới (Cohort study, incidence rate), nhóm gia súc phơi nhiễm sẽ được so sánh với nhóm không phơi nhiễm, trong từng nhóm sẽ xác định tỷ lệ mắc mới theo đơn vị thời gian (ngày, tuần hoặc tháng). Thông số đánh giá yếu tố nguy cơ là Nguy cơ tương đối (Relative Risk – RR) được tính theo công thức sau: Trong đó: A: Số gia súc phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ và mắc bệnh B: Số gia súc không phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ nhưng mắc bệnh N1: Tổng số thời gian có nguy cơ mắc bệnh của nhóm phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ. N0: Tổng số thời gian có nguy cơ mắc bệnh của nhóm không phơi nhiễm. Nếu: - RR = 1 thì không có sự kết hợp giữa bệnh và sự phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ - RR >1 có sự kết hợp dương giữa bệnh và yếu tố nguy cơ - RR <1 có sự kết hợp âm giữa bệnh và yếu tố nguy cơ (yếu tố phòng vệ) Ví dụ: Theo dõi bệnh suyễn heo ở một hộ chăn nuôi nhà ông A cho thấy có 20 con heo mắc bệnh trong 2 ô chuồng khác nhau. Ô chuồng 1 là nơi heo những lứa nuôi trước đã từng bị suyễn có 15 con mắc, thời gian có nguy cơ mắc tính được là 300 ngày. Ô chuồng 2 (mới xây) cũng có 5 con heo bị suyễn, tổng thời gian có nguy cơ mắc là 125 ngày. Trong Win Episcope ta tính được: 132 Kết luận: heo nhà ông A nuôi tại ô chuồng đã từng có bệnh suyễn có nguy cơ mắc suyễn cao gấp 1,25 lần so với heo nuôi ở ô chuồng mới. 2.2.3h. Analysis/Stratified Cohort (Cum. Incidence) Có thể dùng phím tắt “Shift + F8” Cũng với nguyên nhân giảm yếu tố gây nhiễu, nghiên cứu thuần tập phân lớp tính tỷ lệ mắc mới tích lũy (Stratified Cohot, cumulative incidence) sẽ kiểm soát được các yếu tố gây nhiễu bằng cách tạo từng phân lớp (Stratum) cho từng mức độ của biến số gây nhiễu. RR điều chỉnh mới sẽ được tính trung bình từ giá trị của các thông số trong mỗi phân lớp, phương pháp này được gọi là “Gộp – Pooling”. Sự khác biệt giữa số liệu thô và số liệu điều chỉnh chính là mức độ gây nhiễu. Ví dụ: Nghiên cứu dịch tễ học bệnh PRRS trên heo liên quan đến nguồn gốc con giống tại xã Y trong năm 2010. Việc mua con giống từ cơ sở không có giấy chứng nhận (phơi nhiễm) được xem là yếu tố nguy cơ làm phát sinh dịch. Ta có bảng tóm tắt kết quả như sau: Phân lớp theo loại heo nuôi Heo bệnh Heo khoẻ Phơi nhiễm Không Phơi nhiễm Không Heo nái 15 4 1 10 Heo sữa 22 6 4 8 Heo vố béo 12 2 11 5 Tổng số 49 12 16 23 133 Kết luận: Với RR gộp = 2,283 (95%CI: 1,434 – 3,635), có thể kết luận rằng trong năm 2011, heo tại xã Y mua từ những cơ sở giống không có giấy chứng nhận có nguy cơ mắc bệnh PRRScao gấp 2,283 lần so với heo được mua từ các cơ sở có giấy chứng nhận. 2.2.3i. Analysis/Stratified Cohort (Incidence rate): Có thể dùng phím tắt “Shift + F9” Trong nghiên cứu dịch tễ học thuần tập phân lớp tính tỷ lệ mắc mới (Stratified Cohort study, incidence rate), nhóm gia súc phơi nhiễm sẽ được so sánh với nhóm không phơi nhiễm, trong từng nhóm sẽ xác định tỷ lệ mắc mới theo đơn vị thời gian (ngày, tuần hoặc tháng), đồng thời tạo từng phân lớp (Stratum) của các nhóm gia súc cho từng mức độ của biến số gây nhiễu. RR điều chỉnh mới sẽ được tính trung bình từ giá trị của các thông số trong mỗi phân lớp, phương pháp này được gọi là “Gộp – Pooling”. Sự khác biệt giữa số liệu thô và số liệu điều chỉnh chính là mức độ gây nhiễu. Ví dụ: Nghiên cứu dịch tễ học bệnh đóng dấu heo liên quan đến nguồn gốc con giống tại xã Y trong năm 2010. Việc mua con giống từ cơ sở không có giấy chứng nhận (phơi nhiễm) được xem là yếu tố nguy cơ làm phát sinh dịch. Ta có bảng tóm tắt kết quả như sau Phân lớp theo loại heo nuôi Heo bệnh Thời gian có nguy cơ Phơi nhiễm Không Phơi nhiễm Không Heo nái 15 4 250 100 Heo sữa 22 6 310 180 Heo vố béo 12 2 140 70 Tổng số 49 12 700 350 Trong Win Episcope, ta có: 134 Kết luận: Với RR gộp = 2,017 (95%CI: 1,071 – 3,799), có thể kết luận rằng trong năm 2010, heo tại xã Y mua từ những cơ sở giống không có giấy chứng nhận có nguy cơ mắc bệnh đóng dấu cao gấp 2,017 lần so với heo được mua từ các cơ sở có giấy chứng nhận. 2.2.4. Models Mục này liên quan đến xây dựng mô hình dịch bệnh. Models/Reed-Frost: Đây là một mô hình mô tả đường cong dịch bệnh đơn giản nhất trong một quần thể đóng, trong đó quần thể gia súc được chia làm 3 nhóm. Nhóm 1 gồm những gia súc mắc bệnh; nhóm 2 gồm các gia súc mẫn cảm nhưng chưa mắc bệnh; và nhóm 3 gồm các gia súc đã có miễn dịch. Công thức toán học của mô hình này sẽ là: Trong đó: C: Số gia súc mắc bệnh S: Số gia súc mẫn cảm P: Xác suất một con gia súc chỉ tiếp xúc 1 lần duy nhất mà mắc bệnh Q = 1-P: Xác suất tránh được một lần tiếp xúc có thể dẫn đến mắc bệnh t: Khoảng thời gian (ủ bệnh hoặc hồi phục). Đối với ca bệnh đầu tiên thì t = 0. Nếu P*S>1 thì đường cong dịch bệnh sẽ xuất hiện Nếu P*S≤1 thì sẽ không có đường cong dịch bệnh. Ví dụ: Diễn biến bệnh tụ huyết trùng trong một trại heo thương phẩm có 101 con giả định theo mô hình của Reed-Frost được tóm tắt như bảng sau: Thời gian (t) Số heo mắc bệnh (C) Số heo mẫn cảm (S) Số heo có miễn dịch (I) Tổng đàn (con) Xác suất tiếp xúc (P) P*S Tuần 0 1 100 0 101 0,06 6,00 Tuần 1 6 94 1 5,64 Tuần 2 29 65 7 3,89 Tuần 3 54 11 36 0,65 Tuần 4 11 0 90 0,02 Tuần 5 0 0 101 0,00 Với C(t+1) = 100*(1 – 0,941) = 6; S(t+1) = 100 – 6 = 94 C(t+2) = 94*(1 – 0,946) = 29; S(t+2) = 94 – 29 = 65 C(t+3) = 65*(1 – 0,9429) = 54; S(t+3) = 65 – 54 = 11 135 C(t+4) = 11*(1 – 0,9454) = 11; S(t+4) = 11 – 11 = 0 C(t+5) = 0*(1 – 0,9411) = 0; S(t+5) = 0 – 0 = 0 Trong Win Episcope: Nếu nháy vào nút bên tay phải phía trên cửa sổ (gần nút “Close”) thì sẽ có đồ thị: 136 Tài liệu tham khảo 1. Cục Thú y (2007). Hướng dẫn sử dụng hệ thống thông tin dịch bệnh động vật 2. Đỗ Thị Mơ (2007). Giáo trình tin học chuyên ngành Chăn nuôi-Thú y. Đại học Nông nghiệp Hà Nội 3. Nguyễn Như Thanh, Lê Thanh Hòa và Trương Quang (2011). Giáo trình phương pháp nghiên cứu Dịch tễ học thú y. NXB Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 4. Nguyễn Văn Long, Chu Đức Huy, Nguyễn Ngọc Tiến , Phạm Thành Long , Phan Quang Minh (2011). Tài liệu hướng dẫn Báo cáo dịch bệnh theo biểu mẫu, xây dựng bản đồ dịch tễ và phân tích số liệu. Cục Thú y – Phòng Dịch tễ 5. Stephen C. Newman (2001). Biostatistical methods in epidemiology. John Wiley & Sons, Inc. USA. 6. Trần Thị Dân và Lê Thanh Hiền (2007). Giáo trình Dịch tễ học Thú y. NXB Nông nghiệp Câu hỏi 1. Giới thiệu sơ lược về phần mềm Win Episcope 2.0, có thể ứng dụng phần mềm này như thế nào trong nghiên cứu dịch tễ học Thú y ? 2. Trình bày cách sử dụng phần mềm này trong từng trương hợp cụ thể ? 137 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt 1. Chương trình đào tạo Dịch tễ học ứng dụng (2010). AVET Hà Nội 2. Cục Thú y (2007). Hướng dẫn sử dụng hệ thống thông tin dịch bệnh động vật 3. Đinh Thanh Huề (2005). Phương pháp Dịch tễ học. NXB Y Học. Hà Nội 4. Đinh Thanh Huề (2006). Giáo trình Dịch tễ học. Đại học Y khoa Huế. 5. Đỗ Thị Mơ (2007). Giáo trình tin học chuyên ngành Chăn nuôi-Thú y. Đại học Nông nghiệp Hà Nội 6. Đỗ Trung Giã (2009). Bài giảng Dịch tễ Thú Y. Khoa Nông nghiệp & SHƯD - Đại học Cần Thơ. 7. Dương Đình Thiện (2001). Dịch tễ học các bệnh truyền nhiễm. NXB Y học 8. Nguyễn Như Thanh, Lê Thanh Hòa và Trương Quang (2011). Giáo trình phương pháp nghiên cứu Dịch tễ học thú y. NXB Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 9. Nguyễn Như Thanh (2001). Dịch tễ học Thú y. NXB Nông nghiệp. 10. Nguyễn Văn Long, Chu Đức Huy, Nguyễn Ngọc Tiến , Phạm Thành Long , Phan Quang Minh (2011). Tài liệu hướng dẫn Báo cáo dịch bệnh theo biểu mẫu, xây dựng bản đồ dịch tễ và phân tích số liệu. Cục Thú y – Phòng Dịch tễ 11. Trần Ngọc Bích (2012). Giáo trình Miễn dịch học đại cương. NXB Đại học Cần Thơ . 12. Trần Thị Dân và Lê Thanh Hiền (2007). Giáo trình Dịch tễ học Thú y. NXB Nông nghiệp 13. Trương Hà Thái (2011). Bài giảng Dịch tễ học Thú y. Đaị học Nông nghiệp Hà Nội Tiếng Anh, Tiếng Pháp 4. B. Toma (1997). Épidémiologie Appliquée à la lutte collective contre les maladies animales transmissible majeures. Maison-Alfort, France. 5. Guy Bodin (1996). Cours d’Immunologie. Ecole Nationale Veterinaire de Toulouse, France 6. Kiz Fathman (2003). Veterinary Epidemiology. Elsevier Science (USA). 7. Stephen C. Newman (2001). Biostatistical methods in epidemiology. John Wiley & Sons, Inc. USA. 138 TỪ ĐIỂN THỰC NGỮ DỊCH TỄ HỌC VIỆT-ANH Thuật ngữ Tiếng Anh Âm tính giả False negative Âm tính thật True negative Ý nghĩa thống kê Statistical significance Bán lâm sàng Subclinical Báo cáo trường hợp Case report Bùng phát Outbreak Bảng 2x2 Two by two table Bảo hiểm y tế Health-insurance Bắt cặp To match Bắt cặp đôi Pair matched Bệnh trạng Morbidity Biến số Variables Biến số gây nhiễu Confounding variable, Confounder Biến số gây nhiễu tiềm tàng Potential confounder Biến số nhị giá Binary (Dichotomous) variable Biến số phụ thuộc Dependent variable Biến số độc lập Independent variable Biểu đồ hình bánh Pie Chart Biểu đồ hình thanh Bar Chart Biểu đồ thời gian Timeline Can thiệp cộng đồng Community intervention Câu hỏi nghiên cứu Research question Cảm nhiễm Susceptible Cộng đồng Community Cỡ mẫu Sample size Chỉ tố Indicator Chọn mẫu cụm Cluster Sampling Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống Systematic random sampling Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn Simple random sampling Chọn mẫu phân tầng Stratified sampling Chi phí Cost 139 Chi phí - Hữu dụng Cost - Utility Chi phí - Hiệu quả Cost - Effectiveness Chi phí - Lợi ích Cost - Benefit Chi phí bệnh tật Cost of Illness Chi phí biên Marginal cost Chi phí cơ hội Opportunity Cost Chi phí gián tiếp Indirect cost Chi phí kinh tế Economic cost Chi phí nguyên vật liệu Material cost Chi phí nhân công Labor cost Chi phí phi y tế trực tiếp Direct non-medical cost Chi phí tài chính Financial cost Chi phí trực tiếp Direct cost Chi phí vốn đầu tư Capital cost Chi phí y tế trực tiếp Direct medical cost Chi phí điều trị Treatment Cost Chi phí đơn vị Unit cost Chuẩn hóa Standardize Cơ hội Chance Dàn ý Conceptual framework Dân số Population Dây chuyền lây Chain of infection Dịch Epidemic Dịch bùng phát nguồn chung Common source outbreak epidemic Dịch bùng phát nguồn điểm Point source outbreak epidemic Dịch lẻ tẻ Sporadic epidemic Dịch lưu hành Endemic epidemic Dịch tễ học Epidemiology Dương tính giả False positive Dương tính thật True positive Gây nhiễu Confounding Gây nhiễu âm Negative confounding Gây nhiễu dương Positive confounding Giá trị p p-value Giá trị tiên đoán âm Negative predictive value Giá trị tiên đoán dương Positive predictive value 140 Giả dược Placebo Giả thuyết bất dị Null hypothesis Giả thuyết thay thế Alternative hypothesis Hai chiều Two-sided Hàng loạt ca Case series Hạn chế Restriction Hồi cứu Retrospective Hồi qui đa Multiple regression Hiện tượng tảng băng Iceberg phenomenon Hiệu năng Efficiency Hiệu quả Efficacy Kết cuộc Outcome Kỹ thuật chọn mẫu Sampling technique Không phơi nhiễm Nonexposed Khả năng khái quát hóa Generalizability Khả năng lập lại Repeatability Khả năng tái tạo Reproducibility Khoảng tin cậy Confidence interval Kiểm soát nhiễm khuẩn Infection control Kiểm định giả thuyết Hypothesis testing Kinh tế y tế Health Economics Lịch thời vụ Seasonal calendar / diagram Lực bệnh trạng Force of morbidity Liên quan nhân quả Causal relationship Loại trừ Exclusive Lượng giá Evaluating Mẫu đại diện Representative sample Mối liên quan Relationship Mục tiêu nghiên cứu Study objective Mức độ kết hợp Magnitude of association Miễn dịch chủ động Active immunity Miễn dịch thụ động Passive immunity Ngân sách Budget Ngẫu nhiên Random Nghiên cứu bệnh-chứng Case-control study Nghiên cứu can thiệp Intervention study 141 Nghiên cứu cắt ngang Cross-sectional study Nghiên cứu cắt ngang mô tả Descriptive cross-sectional study Nghiên cứu cắt ngang phân tích Analytical cross-sectional study Nghiên cứu mô tả Descriptive study Nghiên cứu phân tích Analytic study Nghiên cứu quan sát Observational study Nghiên cứu sinh thái Ecological study Nghiên cứu thử Pilot study Nghiên cứu tương quan Correlational study Nghiên cứu định lượng Quantitative Research Nghiên cứu định tính Qualitative Research Nghiên cứu đoàn hệ Cohort study Nghiên cứu đoàn hệ hồi cứu Retrospective cohort ctudy Nghiên cứu đoàn hệ lịch sử Historical cohort study Nghiên cứu đoàn hệ tiền cứu Prospective cohort study Nguy cơ Risk Nguyên nhân thành phần Component cause Nguyên nhân đủ Sufficient cause Người mang trùng Carrier Nhị giá Dichotomous Nhiễm khuẩn huyết (BSI) Bloodstream Infections Phân bổ chi phí Cost allocation Phân loại giàu nghèo Wealth ranking Phân tích chi phí Cost analysis Phân tích dữ kiện Data analysis Phân tích tác động ngân sách (BIA) Budget Impact Analysis Phân tích đa biến Multivariate analysis Phân tầng To stratify Phòng ngừa bậc 1 Primary prevention Phẫu thuật tử thi bằng lời Verbal Autopsy Phỏng vấn những người biết nhiều thông tin Key Informants Phỏng vấn sâu Deep-Interview Phơi nhiễm Exposed Phương pháp phân loại Classification Quan điểm của cộng đồng Societal perspective Rút lui Withdraw 142 Sai lầm hệ thống Systemic error Sai lệch Bias Sai lệch chọn lựa Selection bias Sai lệch hồi tưởng Recall bias Sàng lọc Screening Số hiện mắc Prevalence Số hiện mắc thời khoảng Period prevalence Số hiện mắc thời đểm Point prevalence Số mới mắc Incidence Số mới mắc tích lũy Cummulative incidence Sức mạnh Power - Năng lực Sự kết hợp Association Sự phân bố Distribution Suy diễn nguyên nhân Causal inference Tam giác dịch tễ học Epidemiologic triad Tác động Impact Tính biến thiên Variability Tính chi phí vi mô Micro-costing Tính miễn dịch quần thể Herd immunity Túc chủ Host Tần số Frequency Tỉ lệ Proportion Tỉ số Ratio Tỉ số chết bào thai Fetal death ratio Tỉ số số chênh hiệu chỉnh Adjusted odds ratio Tỉ số số chênh thô Crude odds ratio Tỉ số sinh nhẹ cân Low birth weight ratio Tỉ số tỉ lệ hiện mắc Prevalence ratio Tỉ suất Rate Tỉ suất chết bào thai Fetal death rate Tỉ suất chết bệnh Case fatality rate (Death-to-Case ratio) Tỉ suất chết chu sinh Perinatal mortality rate Tỉ suất chết mẹ Maternal mortality rate Tỉ suất chết nguyên nhân cụ thể Cause-specific death rate Tỉ suất chết sau sơ sinh Postneonatal mortality rate Tỉ suất chết sơ sinh Neonatal mortality rate 143 Tỉ suất chết thô Crude death rate Tỉ suất chết trẻ em Infant mortality rate Tỉ suất mới mắc Incidence rate Tỉ suất sinh Birth rate Tỉ suất tấn công Attack rate Tỉ suất tấn công nguyên phát Primary attack rate Tỉ suất tấn công thứ phát Secondary attack rate Tỉ trọng mới mắc Incidence density Tổ chức đồ Histogram Tứ phân vị Quartile Tỷ lệ hiện mắc Prevalance Tham số Parameter Thảo luận nhóm tập trung Focus group discusion Thời gian nguy cơ Time at risk Thời gian-người Person-time Thời kỳ ủ bệnh Incubation period Thời kỳ tiềm ẩn Latency period Thời khoảng tham chiếu Period referent/Referred period Thử nghiệm can thiệp cộng đồng Community intervention trial Thử nghiệm lâm sàng Clinical trial Thử nghiệm thực địa Field trial Thiết kế nghiên cứu Study design Thu thập dữ kiện Data collection Tiêu chí Criterion Tiền mãn kinh Premenopause Trường hợp có khả năng Probable case Trường hợp nghi ngờ Suspect case Trường hợp xác định Confirmed case Tương tác Interaction Tương đồng Concordant Vật chủ Reservoir Xác suất Probability Yếu tố bảo vệ Protective factor Yếu tố gây nhiễu Confounding factor Yếu tố nguy cơ Risk factor Yếu tố phơi nhiễm Exposure 144 Yếu tố quyết định Determinant Đa giác tần số Frequency polygone Đào tạo dựa vào cộng đồng Community based training Đánh giá nhanh có sự tham gia (PRA) participatory rapid assessment Đánh giá nhanh nông thôn (RRA) Rapid Rural Appraisal Đại dịch Pandemic Đặc điểm dân số học Demographic characteristics Định nghĩa trường hợp Case definition Đồ thị phân tán Scattergram Độ nhạy Sensitivity Độ đặc hiệu Specificity Điểm cắt đoạn Cut-off point Đoàn hệ Cohort Đường xu hướng Trendline Ước lượng Estimate 145 GLOSSARY OF EPIDEMIOLOGY TERMS 1. Aetiology (Etiology) (The study of) the causes of disease. 2. Acquired immunity The inherited potential to resist a disease or infection. See also immunity. 3. Analytic Epidemiology A focused study of the determinants of disease or reasons for high or low frequency of disease in specific groups. 4. Antibody A protein produced in the blood of vertebrates following exposure to an antigen. The antibody binds specifically to the antigen and thus stimulates its inactivation by other parts of the immune system. The major classes of antibody are immunoglobulin A, or IgA, found predominantly in bodily secretions like saliva; IgM and IgG which are typically produced sequentially in response to microparasitic infections; and IgE which is often elevated in the response to helminth infections. Only IgG is able to cross the placenta to provide maternal immunity. 5. Antigen A protein, typically foreign, that elicits a specific immune response. 6. Anthelmintic A drug, for example praziquantal, used specifically against helminth or worm infections. 7. Arbovirus A virus which uses Arthropods as vectors and is transmitted in their saliva to the definitive host. For example, yellow fever. (From Arthropod borne virus.) B 8. B cell A white blood cell which produces antibody. 9. Bacteraemia The presence of bacteria in the blood. C 10. Carrier 146 An individual who is infected but has no symptoms of disease. There are two types of carrier state: silent carriers retain their infectiousness, while latent carriers are not infectious. For example, many of those infected with tuberculosis are silent carriers, while infection with herpes virus may create latent carriers. 11. Case-control study A study in which the risk factors of people with a disease are compared with those without a disease. 12. Chemotherapy Drug treatment of a diseased individual. 13. Chemoprophylaxis Drug treatment designed to prevent future occurrences of disease. Treatment may be chemotherapy as far as an individual is concerned but chemopropylactic for the population as a whole. 14. Classical epidemiology Our term for the varieties of epidemiology primarily concerned with the statistical relationships between disease agents, both infectious and non-infectious; for example a study to establish the relative risk of lung cancer associated with smoking. We contrast this with ecological epidemiology. 15. Close contact infection An infection which requires close contact, other than sexual contact, between susceptible and infectious individuals, for transmission. 16. Cohort A subsection of a population with a common feature, usually age. For example, all those individuals in the UK born in 1964 form a birth cohort. 17. Contact rate The rate at which susceptible meet infecteds. Usually measured as individuals per unit time. 18. Cross-sectional study Same as a horizontal study. 19. Crude birth rate The number of live births in a year divided by the population size. 20. Crude death rate The number of deaths in a year divided by the population size. 147 D 21. Definitive host The host in which a parasite reproduces sexually. 22. Direct life cycle A life cycle in which a parasite is transmitted directly from one host to the next without an intermediate host or vector of another species. E 23. Ecological epidemiology A branch of epidemiology which views disease as a result of the ecological interactions between populations of hosts and parasites. We contrast this with classical epidemiology. 24. ELISA A technique using the antigen binding properties of antibodies to detect specific antigens or antibodies. Visualization is typically made possible by enzyme induced color formation. From Enzyme Linked ImmunoSorbent Assay. 25. Endemic A term to describe levels of infection which do not exhibit wide fluctuations through time in a defined place. For microparasites like measles, the term is used slightly differently to indicate an infection which can persist in a population in the long term without needing to be reintroduced from outside. 26. Epidemic A rapid increase in the levels of an infection. Typical of the microparasitic infections (with long lasting immunity and short generation times) an epidemic is usually heralded by an exponential rise in the number of cases in time and a subsequent decline as susceptible numbers are exhausted. Epidemics may arise from the introduction of a novel pathogen (or strain) to a previously unexposed (naive) population or as a result of the regrowth of susceptible numbers some time after a previous epidemic due to the same infectious agent. Contrast endemic, pandemic. 27. Epidemiology The study of the distribution and determinants of diseases and injuries in human (or animal) host populations. 28. Epizootic 148 An epidemic in an animal host population. (But while there may be scientific reasons for distinguishing a human epidemic from an epizootic, the use of epizootic is not required on linguistic grounds any more than a demographer is required to count only people: 29. Epiphytotic An epidemic in a plant host population. 30. Helminths Worms, in particular the five groups of parasitic worms: Monogeneans (flukes), Digeneans (flukes, schistosomes), Cestodes (tapeworms), Nematodes (roundworms) and Acanthocephalans (spiny-headed worms). 31. Herd immunity Specifically, the mechanism by which an infection may be eradicated from a population although some susceptibles still remain, because the remainder of the population is immune and thus transmission is reduced. More generally, the immunological status of a population of hosts and its effect on transmission rates. 32. HI test Hemagglutination inhibition test, a serological test used to detect antibodies specific to a particular family of viruses which possess the ability to agglutinate red blood cells e.g. measles, rubella and influenza. 33. Horizontal transmission Transmission occurring generally within a population, but not including vertical transmission. I 34. Immunity 1) A state in which a host is not susceptible to infection or disease, or 2) the mechanisms by which this is achieved. Immunity is achieved by an individual through one of three routes: natural or innate immunity genetically inherited or acquired through maternal antibody, acquired immunity conferred after contact with a disease, and artificial immunity after a successful vaccination. Also termed specific immunity, resistance or specific resistance. Specific immunity is divided into cellular immunity acting via the direct involvement of T cells and humoral immunity involving antibodies and B cells. 35. Immunogenicity 149 The ability of a vaccine to stimulate the immune system, as measured by the proportion of individuals who produce specific antibody or T cells, or the amount of antibody produced, say. Not the same as efficacy. 36. Immunopathology Damage to the host caused by its own immune response against a pathogen. 37. Immunosuppression A reduction in the capacity of the immune system. Caused by infection (e.g. HIV), drug treatment, pregnancy and malnutrition among others. Immunosuppressed individuals are commonly referred to as immunocompromised. 38. Incidence The rate at which new cases of infection arise in a population. Classically measured as an attack rate. 39. Incubation period The time that elapses between infection and the appearance of symptoms of a disease. Not the same as the latent period. 40. Indirect life cycle A life cycle which requires one or more intermediate hosts before the definitive host species is reinfected. Compare direct, nondirect. 41. Indirect transmission Transmission of a parasite through an indirect life cycle. 42. Infection The presence of a parasite within a host where it may or may not cause disease. 43. Infectious period The time period during which infecteds are able to transmit an infection to any susceptible host or vector they contact. Note that the infectious period may not necessarily be associated with symptoms of the disease. 44. Intermediate host See vector. L 45. Latent period The time from infection to when the individual is infectious to others. In helminths it is termed the pre-patent period. Not the same as the incubation period. 46. Longitudinal study 150 A study taking place over time. If individuals are followed, this is a longitudinal cohort study. If individuals are not followed, but classes (usually age classes) are restudied, this is a longitudinal cross-sectional study. M 47. Macroparasites Typically, the parasitic helminths and arthropods. In general, parasites which do not multiply within their definitive hosts but instead produce transmission stages (eggs and larvae) which pass into the external environment. Immune responses elicited against macroparasites generally depend on the number of parasites present in a given host and tends to be of a relatively transient nature. The key epidemiological measurement is generally the number of parasites per host. Such parasites are often found in a highly aggregated distribution. Contrast microparasites. 48. Maternal immunity Immunity for a neonate provided by IgG antibody generated by a mother and passed across the placenta to the unborn offspring. This provides short lived protection (with a typical half life of 3-6 months) to the neonate. Also known as immunity. 49. Mathematical model A formal framework to convey ideas about the components of a host-parasite interaction. Construction requires three major types of information: (a) a clear understanding of the interaction within the individual host between the infectious agent and the host, (b) the mode and rate of transmission between individuals, and (c) host population characteristics such as demography and behavior. Mathematical models can aid exploration of the behavior of the system under various conditions from which to determine the dominant factors generating observed patterns and phenomena. They also aid data collection and interpretation and parameter estimation, and provide tools for identifying possible approaches to control and for assessing the potential impact of different intervention measures. 50. Microparasites Typically, viruses, bacteria, fungi and protozoa. More generally, parasites which multiply within their definitive hosts. Microparasites are characterized by small size, short generation times, and a tendency to induce immunity to reinfection in those hosts that survive. The duration of infection is usually short in relation to the lifespan of the host, but there are important exceptions, such as the slow viruses. The key epidemiological variable, by contrast with macroparasites, is whether or not the individual host is infected. 51. Morbidity 151 State of ill-health produced by a disease. 52. Mortality rate The per capita death rate in a population. The mortality rate is the reciprocal of the population life expectancy. 53. Multiple infection An infection in which an individual is infected by parasites of more than one species. N 54. Notifiable disease Diseases, usually of an infectious nature, whose occurrence is required by law to be made known to a health officer or local government authority. 55. Non-direct transmission A mode of transmission that differs in some mysterious way from indirect transmission; we don't make a distinction in this course. O 56. Odds ratio A comparison of the presence of a risk factor for disease in a sample of diseased subjects and non diseased controls. The number of people with disease who were exposed to a risk factor (I.e.) over those with disease who were not exposed (Io) divided by those without disease who were exposed (Ne) over those without who were not exposed (No). Thus OR=(I.e./Io)/(Ne/No)= I.e. No / Io Ne. This measure should be used for case control studies where we retrospectively look at risks in those with and without disease. Also known as exposure odds ratio. P 57. Pandemic An epidemic widely distributed in space. 58. Panzootic A widely distributed epizootic, often one affecting more than one host species. 59. Passive immunity Immunity which has been acquired through the transfer of maternal or other antibodies. Passive immunization does not induce immunological memory. 60. Parasite 1) Any disease causing organism. 2) An organism exhibiting an obligatory dependence on another organism, its host, which is detrimental to the host. 61. Pathogen 152 Same as a parasite. 62. Pathogenicity The degree to which a pathogen debilitates its host. 63. Pre-patent period The time from infection until when a female starts to produce eggs in helminth infections, equivalent to latent period in micro-parasitic infections. 64. Predator An animal that kills its prey and then feeds on it to subsist until the next kill. 65. Prevalence The proportion of the host population infected (or with some marker of past or present infection) at a particular time. 66. Prospective study A study in which people are initially enrolled and then followed up at subsequent times. 67. Protozoan A unicellular eukaryote. R 68. Rate The number of events happening divided by the length of time over which they happen. A rate of change is the amount of change happening in a interval divided by the length of the interval; for small intervals the rate of change might be given by a simple rule (a differential equation). 69. Reproductive ratio (1) Basic reproductive ratio, Ro, a dimensionless parameter which encapsulates the biological details of different transmission mechanisms. For microparasites, Ro, is defined as the average number of secondary cases of infection to which one primary case gives rise throughout its infectious period if introduced into a defined population consisting solely of susceptible individuals. For macroparasites, Ro, is the average number of female offspring (or just offspring in the case of hermaphroditic species) produced throughout the lifetime of a mature female parasite, which themselves achieve reproductive maturity in the absence of density-dependent constraints on the parasite establishment, survival or reproduction. Also known as the basic reproduction rate, number. (2) Effective reproductive ratio, R, The number of secondary cases (microparasites) or female offspring (macroparasites) produced in a host population not consisting entirely 153 of susceptible individuals (microparasites) or within which density dependent constraints limit parasite population growth (macroparasites). Under conditions of stable endemic infection, R=1. 70. Relative risk (RR) The proportion of diseased people amongst those exposed to the relevant risk factor divided by the proportion of diseased people amongst those not exposed to the risk factor. This should be used in those cohort studies where those with and without disease are followed to observe which individuals become diseased. 71. Resistance 1) The reduction, due to genetic selection, of susceptibility of a parasite or its vector to chemotherapy. 2) The ability of a host to resist a pathogen. Compare immunity. 72. Retrospective study A study in which people are enrolled and then have their history of risks, infections or disease measured. S 73. Sensitivity The ability of a test to work on people you know have the infection. More precisely TP/(TP+FN), where TP is the number of true positives and FN is the number of false negatives 74. Serology The study of antigen-antibody reactions. More generally, the use of serotype data to infer an individual's history of infection. 75. Seropositive n., an individual whose serotype suggests that they have experienced infection in the past. 76. Seroprevalence The proportion of a population who are seropositive. 77. Serotype The range of antibodies which an individual possesses, usually based on sampling from blood serum or saliva. Different strains of a pathogen can sometimes be distinguished by the different antibodies they induce in a host, or with which they can be made to react in vitro; thus the word serotype has also come to be applied to a particular strain (`the virulent serotype'). This is the more common clinical usage. 154 The range of antibodies used to define a serotype obviously depends on those available to the researcher. Sometimes, as for measles, the presence of a known antibody within the serum of an individual correlates extremely well with the clinical observation that that individual is protected against any further infections. But sometimes, as for malaria, there is as yet no definite relationship between a given serotype and the presence of a functional immunity, which may make the use of the word serotype unhelpful when trying to distinguish between different parasites for the purposes of understanding transmission. 78. Specificity The ability of a test to fail on people you know don't have the infection. More precisely TN/(TN+FP), where TN is the number of true negatives and FP is the number of false positives 79. Subclinical infection An infection in which symptoms are sufficiently mild or unapparent to escape diagnosis other than by positive confirmation of the ability to transmit the infection or serologically. 80. Susceptible An individual accessible to or liable to infection by a pathogen. 81. Symptom A condition of the body reported by an individual when suffering from a disease; here used more loosely to include signs: any evidence used in diagnosis or identification of infected individuals. T 82. T cell A white blood cell responsible for cell-mediated immunity in particular and immunoregulation in general. 83. Transmission The process by which a pathogen passes from a source of infection to a new host. There are two major types: horizontal and vertical transmission. The majority of transmission processes operate horizontally. V 84. Vaccine A drug intended to induce active artificial immunity against a pathogen. Vaccines may be live or dead. Live vaccines are usually attenuated versions of the wildtype pathogen, such as the MMR vaccines, which are strains of measles mumps and rubella viruses repeatedly passed through cell lines until non-pathogenic. Typically, live 155 vaccines need only be given as a single dose to induce a full immunological response, inducing specific memory. Dead vaccines are either killed whole parasite, as with the Salk polio strain and pertussis vaccine, or some highly immunogenic fraction of the parasite, as in toxoid vaccines. Killed vaccines and toxoids which do not multiply in the host must usually be administered in multiple doses to induce a full immunological response. Vaccination should be distinguished from passive immunization in which concentrated specific antibodies which can be used therapeutically to abrogate an ongoing infection or to provide short term protection (of the order of months), for example against hepatitis A. Passive immunization does not induce immunological memory. 85. Vector 1) The intermediate hosts of parasites with indirect life cycles. 2) Anything which transmits parasites. 86. Vertical transmission Vertical transmission occurs when a parent conveys an infection to its unborn offspring, as occurs in syphilis in man or in many arboviruses of arthropods. Perinatal infection is a special form of vertical transmission. 87. Viraemia The presence of virus in the blood. 88. Virion A mature and infectious virus particle. 89. Virulence (1) The case mortality rate of an infection. (2) The extent to which a pathogen harms its host. These are different usages: what they have in common is that they refer to the effect on an already infected host, not to the degree of transmissibility to a subsequent susceptible. Z 90. Zoonosis A parasite naturally transmitted between man and other vertebrate species

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfgt_dich_te_hoc_2013_bich_3377.pdf
Tài liệu liên quan