Dịch tễ học mô tả: Những điều cần biết

Dịch tễ học ngày càng có ảnh hưởng trực tiếp đến cuộc sống và sự phụ thuộc của con người vào dịch tễ học sẽ ngày càng tăng lên trong một thế giới đang có nhiều sự thay đổi. Bài viết dưới đây sẽ giúp mỗi người có thêm nhiều thông tin về dịch tễ học mô tả.

1. Các bước nghiên cứu dịch tễ học mô tả

Tổng hợp và phân tích dữ liệu theo thời gian, địa điểm và con người là bước cần thiết bởi:

Các nhà dịch tễ học có thể xác định các thông tin dựa vào dữ liệu với các biến có sẵn

2. Các yếu tố cần xác định khi nghiên cứu dịch tễ học mô tả

2.1. Thời gian

Sự xuất hiện của dịch bệnh thay đổi theo thời gian. Một số thay đổi này xảy ra thường xuyên, trong khi có những sự thay đổi không thể đoán trước. Hai bệnh thường xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định trong năm là cúm (mùa đông) và nhiễm siêu vi West Nile. Ngược lại, các bệnh như viêm gan B và nhiễm khuẩn salmonella có thể xảy ra bất cứ lúc nào. Đối với các bệnh xảy ra theo mùa, các quan chức y tế có thể dự đoán sự xuất hiện của chúng và thực hiện các biện pháp kiểm soát và phòng ngừa, chẳng hạn như chiến dịch tiêm phòng cúm hoặc phun thuốc diệt muỗi. Đối với các bệnh xảy ra đột ngột, các nhà điều tra có thể tiến hành các nghiên cứu để xác định nguyên nhân và phương thức lây lan, sau đó tiến hành các hành động được nhắm mục tiêu phù hợp nhằm kiểm soát hoặc ngăn chặn sự xuất hiện của dịch bệnh.

Trong cả hai trường hợp, việc hiển thị các mô hình xuất hiện bệnh theo thời gian là rất quan trọng để theo dõi sự xuất hiện của dịch bệnh trong cộng đồng và để đánh giá liệu các can thiệp y tế công cộng có tạo ra sự khác biệt hay không.

Dữ liệu thời gian thường được hiển thị với biểu đồ hai chiều. Trục dọc hoặc trục y thường hiển thị số lượng hoặc tỷ lệ các trường hợp; trục hoành hoặc trục x hiển thị các khoảng thời gian như năm, tháng hoặc ngày. Số lượng hoặc tỷ lệ các trường hợp được vẽ theo thời gian. Đồ thị xuất hiện bệnh theo thời gian thường được vẽ dưới dạng biểu đồ đường hoặc biểu đồ cột

2.2. Địa điểm

Mô tả sự xuất hiện của bệnh theo nơi cung cấp cái nhìn sâu sắc về phạm vi địa lý của dịch bệnh và sự thay đổi địa lý khi dịch bệnh bùng phát. Đặc điểm dịch bệnh dựa vào địa điểm không chỉ liên quan đến nơi cư trú mà còn bất kỳ vị trí địa lý nào liên quan đến sự xuất hiện của bệnh. Những địa điểm này bao gồm nơi chẩn đoán hoặc báo cáo, nơi sinh, nơi làm việc, khu học chánh, đơn vị bệnh viện hoặc các điểm đến du lịch gần đây. Phạm vi dịch bệnh diễn ra đó có thể rộng lớn, chẳng hạn như một lục địa hoặc quốc gia hoặc ở một phạm vi hẹp. Đôi khi địa điểm không đề cập đến một vị trí cụ thể nào cả như thành thị hoặc nông thôn, trong nước hoặc nước ngoài...

Phân tích dữ liệu theo địa điểm có thể xác định các cộng đồng có nguy cơ mắc bệnh cao hơn. Ngay cả khi dữ liệu không thể tiết lộ lý do tại sao những người này có nguy cơ gia tăng, nó có thể giúp tạo ra các giả thuyết để kiểm tra với các nghiên cứu bổ sung. Ví dụ, một cộng đồng có nguy cơ dịch bệnh gia tăng vì các đặc điểm của những người trong cộng đồng như yếu tố di truyền, giảm khả năng miễn dịch, hành vi nguy hiểm hoặc tiếp xúc với độc tố tại địa phương hoặc thực phẩm bị ô nhiễm? Nguy cơ gia tăng, đặc biệt là một bệnh truyền nhiễm, có thể được quy cho các đặc điểm của tác nhân gây bệnh như một chủng đặc biệt độc hại, các địa điểm sinh sản, hoặc yếu tố lây truyền từ sinh vật sang người? Nguy cơ gia tăng có thể được quy cho môi trường mang các tác nhân khiến dịch bệnh lây lan nhanh, chẳng hạn như sự đông đúc ở khu vực thành thị làm tăng nguy cơ truyền bệnh từ người này sang người khác, hoặc nhiều ngôi nhà được xây dựng trong khu vực dễ bị nhiễm vi khuẩn gây bệnh.

Phân tích dữ liệu theo địa điểm có thể xác định các cộng đồng có nguy cơ mắc bệnh cao hơn

2.3. Con người

Bởi vì các đặc điểm cá nhân có thể ảnh hưởng đến tình trạng sức khỏe, nên việc tổ chức và phân tích dữ liệu của người bệnh có thể sử dụng các đặc điểm vốn có (ví dụ: tuổi, giới tính, chủng tộc), đặc điểm sinh học (tình trạng miễn dịch), đặc điểm mắc phải (tình trạng hôn nhân), hoạt động (nghề nghiệp), các hoạt động giải trí, sử dụng thuốc / thuốc lá hoặc các điều kiện nơi họ sống (tình trạng kinh tế xã hội, tiếp cận chăm sóc y tế). Tuổi tác và giới tính là hai yếu tố có trong hầu hết các tập dữ liệu và là hai đặc điểm được phân tích phổ biến nhất trên người. Tuy nhiên, tùy thuộc vào bệnh và dữ liệu có sẵn, các phân tích về các biến số khác thường là cần thiết. Thông thường các nhà dịch tễ học mô tả bắt đầu phân tích dữ liệu người bằng cách xem xét từng biến riêng biệt. Trong một số trường hợp, hai biến như tuổi và giới tính có thể được kiểm tra đồng thời.

Tần suất của nhiều tình trạng sức khỏe bất lợi tăng lên khi tình trạng kinh tế xã hội giảm

Tần suất của nhiều tình trạng sức khỏe bất lợi tăng lên khi tình trạng kinh tế xã hội giảm. Ví dụ, bệnh lao phổ biến hơn ở những người thuộc tầng lớp kinh tế xã hội thấp hơn. Tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh và thời gian mất việc do khuyết tật đều liên quan đến thu nhập thấp hơn. Những mô hình này có thể phản ánh mức độ phơi nhiễm cao, sức đề kháng thấp hơn và ít tiếp cận với dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Một vài vấn đề sức khỏe bất lợi xảy ra thường xuyên hơn ở những người có điều kiện kinh tế xã hội cao hơn. Bệnh gút được biết đến như là bệnh của nhà giàu vì liên quan đến việc tiêu thụ thực phẩm khá phong phú. Các điều kiện khác liên quan đến điều kiện kinh tế xã hội cao hơn bao gồm ung thư vú, hội chứng Kawasaki, hội chứng mệt mỏi mãn tính.

Để đặt lịch khám tại viện, Quý khách vui lòng bấm số HOTLINE hoặc đặt lịch trực tiếp TẠI ĐÂY. Tải và đặt lịch khám tự động trên ứng dụng MyVinmec để quản lý, theo dõi lịch và đặt hẹn mọi lúc mọi nơi ngay trên ứng dụng.

Nguồn tham khảo: cdc.gov, apps.who.int

XEM THÊM

Link nội dung: https://khoaqhqt.edu.vn/dich-te-hoc-la-gi-a63836.html