Dịch tễ học
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Dịch tễ học là khoa học nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến sức khỏe và bệnh tật trong các cộng đồng và tạo nền tảng logic cho những kế hoạch y tế trong việc chữa trị và phòng ngừa. Khoa học này là mấu chốt của nghiên cứu y tế cộng đồng và y học dự phòng, dựa trên khái niệm y học chứng minh cụ thể (evidence-based medicine). Dịch tễ học giúp chuyên viên y tế xác định các yếu tố nguy cơ của bệnh, phát triển và tối ưu hóa phương thức điều trị của y học lâm sàng.
Chuyên viên dịch tễ học có thể nghiên cứu trong nhiều lãnh vực từ thực hành; như trong thời kỳ có bệnh dịch bộc phát, ảnh hưởng trong môi trường sinh sống, phát huy y tế cộng đồng ..., đến lý thuyết; như thống kê, tạo mô hình toán học dự đoán sức khỏe công chúng trong tương lai, triết học y tế, sinh học, và tâm lý học,... . Nghiên cứu dịch tễ học dựa trên quan sát và thí nghiệm, mục đích là để tìm ra liên hệ giữa căn bệnh và các yếu tố không thay đổi được như bẩm sinh, di truyền, và những yếu tố có thể "sửa chữa" như thực phẩm, ô nhiễm, giáo dục, vi sinh học, tâm lý học, v.v... Từ đó rút tỉa ra định nghĩa căn bệnh, liên hệ từ nguyên nhân đến triệu chứng và tạo kế hoạch điều trị hay phòng ngừa, gọi chung là thông tin bệnh, một dụng cụ thường dùng của dịch tễ học.
Nghiên cứu dịch tễ có các loại chính:
- miêu tả: tổng hợp triệu chứng, biến chứng của bệnh.
- phân tích: chứng minh liên hệ giữa nguyên nhân và hậu quả của bệnh.
- thử nghiệm: tổ chức các cuộc thử nghiệm để lập thống kê về y tế lâm sàng hay trong cộng đồng hoặc hiệu lực của phương thức chữa trị.
Dịch tễ học được thực hành tại nhiều nơi, trong cộng đồng - như khi có bộc phát bệnh dịch; trong văn phòng của Đại Học hay cơ quan nhà nước, và các ủy ban y tế công cộng. Chính phủ thường có cơ quan nghiên cứu dịch tễ kiểm soát tình hình bệnh tật trong nước và theo đó đưa ra kế hoạch ngân khoản vế y tế.
Từ tam giác dịch tễ được dùng để chỉ ba yếu tố cần nghiên cứu của một chứng bệnh đang bộc phát: Người mang bệnh, Mầm bệnh và Môi trường.
[sửa] Epidemiology as causal inference
Although epidemiology is sometimes viewed as a collection of statistical tools used to elucidate the associations of exposures to health outcomes, a deeper understanding of this science is that of discovering causal relationships. It is nearly impossible to say with perfect accuracy how even the most simple physical systems behave beyond the immediate future, much less the complex field of epidemiology, which draws on biology, sociology, mathematics, statistics, anthropology, psychology, and policy; "Correlation does not equal causation," is a common theme to much of the epidemiologic literature. For the epidemiologist, the key is in the term inference. Epidemiologists use gathered data and a broad range of biomedical and psychosocial theories in an iterative way to generate or expand theory, to test hypotheses, and to make educated, informed assertions about which relationships are causal, and about exactly how they are causal. Epidemiologists Rothman and Greenland emphasize that the "one cause - one effect" understanding is a simplistic misbelief. Most outcomes — whether disease or death — are caused by a chain or web consisting of many component causes.
[sửa] Nguyên tắc dịch tễ học của Bradford-Hill
Austin Bradford Hill outlined a series of 9 guidelines for assessing evidence of causation in 1965:
- Strength: A small association does not mean that there is not a causal effect.
- Consistency: Consistent findings observed by different persons in different places with different samples strengthens the likelihood of an effect.
- Specificity: Causation is likely if a very specific population at a specific site and disease with no other likely explanation.
- Temporality: The effect has to occur after the cause (and if there is an expected delay between the cause and expected effect, then the effect must occur after that delay).
- Biological gradient: Greater exposure should generally lead to greater incidence of the effect (and definitely greater exposure being related to lower incidence).
- Plausibility: A plausible mechanism between cause and effect is helpful (but Hill noted that knowledge of the mechanism is limited by current knowledge).
- Coherence: Coherence between epidemiological and laboratory findings increases the likelihood of an effect. However, Hill noted that "... lack of such [laboratory] evidence cannot nullify the epidemiological associations" (1965).
- Experiment: "Occasionally it is possible to appeal to experimental evidence" (Hill, 1965).
- Analogy: The effect of similar substances may be considered.
Hill's guidelines are sometimes referred to as the Bradford-Hill criteria. Phillips and Goodman (2004) note that they are often taught or referenced as a checklist for assessing causality, despite this not being Hill's intention. Hill himself said "None of my nine viewpoints can bring indisputable evidence for or against the cause-and-effect hypothesis and none can be required sine qua non" (1965).