Prevalence là gì

  -  
Tác giả: PGS.TS. Đinh Hồng DươngChuyên ngành: Y học tập dự phòngNhà xuất bản:Học Viện Quân YNăm xuất bản:Đang cập nhậtTrạng thái:Chờ xét duyệtQuyền truy vấn cập: cộng đồng

Bài giảng tính toán tần số mắc dịch và chết ở cùng đồng

PGS.TS. Đinh Hồng Dương

Mở đầu

Mục đích

Đo lường tần số mắc bệnh và bị tiêu diệt ở cộng đồng là để mô tả thực trạng sức khỏe cộng đồng, làm đại lý cho việc lập kế hoạch chăm lo sức khỏe cũng giống như đánh giá kết quả của các can thiệp y tế dự phòng. Đồng thời nó cũng là cửa hàng cho các phân tích phân tích dịch tễ học tập nhằm xác định yếu tố nguy hại của dịch bệnh.

Bạn đang xem: Prevalence là gì

Số đo

Số đo tuyệt đối hoàn hảo

Là số liệu thô, miêu tả độ lớn của việc kiện quan cạnh bên mà ko xem xét mang lại độ bự của quần thể, vị trí sự kiện đó xảy ra.

Ví dụ: Số fan mắc yêu đương hàn nghỉ ngơi tỉnh A năm 2000: 1200 người. Số người chết vày tai nạn giao thông tháng 2/2000 ở thành phố H: 45 người.

Số đo tương đối

Là số đo, trong đó độ lớn của việc kiện quan cạnh bên đã được đặt trong mối đối sánh với độ khủng của quần thể nơi sự khiếu nại đó xẩy ra dưới dạng tỷ số, tỷ lệ, tỷ suất.

Chỉ số mắc bệnh

Tỷ lệ hiện tại mắc (Prevalence – P)

Là tỷ lệ giữa số người dân có bệnh ở một quần thể trên tổng số lượng dân sinh của quần thể tại một thời điểm hoặc thời khoảng tầm xác định.

Công thức:

Tổng số người có bệnh ở một quần thể

P = --------------------------------------------------------------------------- x k

Tổng dân số của quần thể tại thời khắc hoặc thời khoảng

Nếu tử số là số các trường hợp đã mắc bệnh được phát hiện tại qua một nghiên cứu và phân tích ngang ở 1 thời điểm nhất quyết còn mẫu mã số là tổng dân sinh của quần thể ở thời khắc đó, ta sẽ có tỷ lệ hiện mắc điểm (point prevalence). - nếu tử số là số những trường hợp vẫn mắc bệnh dịch được phạt hiện sang một theo dõi dọc trong một khoảng chừng thời gian xác định (6 tháng, 1 năm hoặc dài hơn). Chủng loại số là dân sinh trung bình của quần thể vào khoảng thời hạn đó, ta vẫn có tỷ lệ hiện mắc kỳ (period prevalence).

Việc tính dân sinh trung bình vào một khoảng thời gian dài các năm với quần thể nhỏ dại không khó. Mặc dù nhiên, nếu như quần thể mập (ví dụ 1 tỉnh giấc với dân số hàng triệu người) sẽ khó khăn tính chính xác dân số trung bình. Trường vừa lòng này, tín đồ ta có thể chấp nhận được ước lượng dân sinh trung bình bằng phương pháp lấy trung dân dã số ở thời điểm bắt đầu quan gần kề và thời ngừng quan giáp hoặc lấy dân số ở thời gian giữa của cuộc quan tiền sát.

Hệ số k là bội số của 10 (kn) với n từ một – 5. Bài toán sử dụng hệ số k với 2 mục đích: 

Với các xác suất nhỏ, tăng hệ số k để đảm bảo các phần trăm là một số nguyên, dương có nghĩa.

Sử dụng thông số k nhằm các phần trăm có cùng mẫu mã số đã rất hữu dụng khi so sánh các phần trăm ở và một quần thể hoặc giữa các quần thể khác nhau.

Ví dụ: thôn A sinh hoạt Tây Nguyên gồm 3000 dân. Tháng 3/2000 có 75 bệnh nhân sốt rét. Phần trăm hiện mắc sốt lạnh điểm của xã A: p điểm = 75/3000 hay 25/1000 dân (k =3).

Tỷ lệ bắt đầu mắc (Incidence – I)

Tỷ lệ bắt đầu mắc là tỷ lệ giữa tổng số người mới mắc bệnh trong một khoảng thời hạn ở một quần thể trên tổng số lượng dân sinh có nguy cơ mắc bệnh lý của quần thể vào khoảng thời hạn đó. Tỷ lệ mới mắc chỉ hoàn toàn có thể phát hiện tại được trong một theo dõi và quan sát dọc.

Tỷ lệ mới mắc tích điểm (Cumulative Incidence – CI)

Công thức:

Tổng số fan mới mắc bệnh lý của một quần thể

CI = ------------------------------------------------------------------------ x k

Tổng dân số của quần thể kia tại thời điểm ban đầu quan sát

Tử số là số các trường hợp mới mắc bệnh được phát hiện tại trong khoảng thời hạn quan sát. Tức là tử số chỉ xem xét các trường thích hợp có thời gian mắc bệnh nằm trong khoảng thời hạn quan ngay cạnh mà ko cần xem xét thời điểm xong xuôi bệnh (bằng ngoài hoặc chết).

Mẫu số về lý thuyết là tổng dân sinh có nguy cơ tiềm ẩn của quần thể đó trong khoảng thời hạn quan sát. Tuy nhiên, với những quần thể mập (một tỉnh giấc hoặc một quốc gia) quan trọng tính chính xác dân số trung bình, nên thường đem tổng dân số ở thời điểm ban đầu quan sát hoặc ở thời gian giữa của khoảng thời gian quan sát.

Hệ số k tựa như như phần trăm hiện mắc.

Một số để ý về tỷ lệ mới mắc tích lũy:

Thời gian theo dõi: thường là 1 trong những năm, tuy vậy cũng rất có thể dài hoặc ngắn hơn. Nói chung, khoảng thời hạn đó bắt buộc đủ dài để có thể bảo vệ sự bình ổn của tử số. Ví dụ: nếu một căn bệnh có chu kỳ luân hồi thì thời hạn theo dõi đề xuất ít nhất kéo dãn bằng chu kỳ đó là đúng mực nhất (thời gian quan sát và theo dõi là bội số của một chu kỳ, nếu chu kỳ là 3 năm thì rất có thể theo dõi vào 3; 6; 9 năm hầu hết được). Nếu theo dõi ngắn lại một chu kỳ luân hồi thì tỷ lệ mới mắc có thể thấp hơn thực tế nếu khoảng thời gian theo dõi lâm vào chu kỳ thấp và ngược lại, tỷ lệ mới mắc rất có thể cao hơn thực tiễn nếu khoảng thời hạn theo dõi lâm vào hoàn cảnh chu kỳ cao của bệnh.

*

Hình 2.1: cốt truyện bệnh sởi trong 3 năm tại vn (1990 – 1992)

Theo hình 2.1: dịch sởi trước lúc đưa vắc xin vào lịch trình tiêm chủng không ngừng mở rộng thường có chu kỳ 3 năm lại sở hữu một vụ dịch. Nếu thời hạn theo dõi dịch sởi vào năm thứ nhất của chu kỳ luân hồi mắc sởi (1990) thì số mới mắc sởi theo dõi được trong thời hạn này cao nhất nên phần trăm mới mắc sởi sẽ cao hơn nữa thực tế. Ngược lại, nếu bọn họ theo dõi bệnh dịch sởi vào khoảng thời gian cuối của chu kỳ luân hồi (1992) thì số mắc sởi quan sát và theo dõi được vẫn thấp tuyệt nhất nên phần trăm mới mắc sởi đang thấp hơn so cùng với thực tế. Bởi vì vậy, với những bệnh có chu kỳ luân hồi (như sởi) thì thời gian theo dõi phải che phủ cả chu kỳ thì công dụng thu được mới chủ yếu xác.

Trong một vài bệnh gồm hơn một lượt mắc bệnh với một tín đồ trong một năm thì ta sẽ có 2 loại phần trăm mới mắc bệnh. Ví dụ như một người hoàn toàn có thể bị cúm những lần trong một năm, và nếu thời hạn theo dõi là 1 trong những năm thì ta sẽ sở hữu được 2 tỷ lệ:

Tổng số tín đồ mới mắc cảm cúm

(a)Tỷ lệ mới mắc ốm = ------------------------------------------- x k 

Tổng dân số của quần thể

 

Tổng chu kỳ mắc cúm

 (b)Số lần bị cúm trung bình = ----------------------------------- x k 

Tổng dân sinh của quần thể

Tỷ lệ trước tiên (a) mang lại ta biết xác suất của một tín đồ trong quần thể có thể mắc cúm trong 1 năm (ví dụ 2 người/100 dân), còn xác suất thứ nhị (b) mang lại ta ước tính số lần hoàn toàn có thể mắc cảm cúm ở quần thể trong một năm là bao nhiêu (ví dụ 3 lần/100 dân).

Tỷ lệ mật độ mới mắc (Incidence mật độ trùng lặp từ khóa – ID) (hoặc tỷ suất mới mắc)

Công thức:

Tổng số người mới mắc bệnh lý của một quần thể

ID= ------------------------------------------------------------------------ năm-người

Tổng số 1-1 vị thời gian của mỗi thành viên có nguy cơ tiềm ẩn theo dõi được

Tử số là số các trường hợp bắt đầu mắc bệnh được phát hiện trong khoảng thời gian quan sát (tương từ như tỷ lệ mới mắc tích lũy).

Mẫu số về triết lý được tính bằng cách: đem tổng đối kháng vị thời gian của tổng thể quần thể, trừ đi một số trong những đơn vị thời gian bị mất đi do một số trong những cá thể không hề nguy cơ mắc căn bệnh (do mới bị bệnh; đã chết vì bất kỳ lý vị nào; đã gửi ra khỏi phân tích và cần yếu theo dõi được).

Ví dụ: theo dõi 5000 fan hút thuốc lá trong 5 năm để reviews tình trạng ung thư phổi, mang lại kết quả: gồm một người mắc ung thư phổi sau 1 năm theo dõi; 5 tín đồ chết bởi vì tai nạn giao thông và 3 tín đồ chết vì bệnh suy thận sau 2 năm theo dõi; 7 bạn chuyển đi nơi khác nghỉ ngơi sau cha năm cùng không thể liên tục theo dõi được; hai bạn khác mắc ung thư phổi sau 4 năm theo dõi.

Bài giải: có thể tóm tắt vấn đề bằng mẫu vẽ như sau:

*

Hình 2.2: bắt tắt công dụng theo dõi 5000 fan trong 5 năm

Theo hình 2: 5000 tín đồ sau 5 năm theo dõi bao gồm 3 tín đồ ung thư phổi. Bởi vậy tổng số fan mới mắc ung thư phổi là 3 (tử số = 3). 

Bây giờ ta tìm mẫu mã số:

Bảng 2.1: Tổng số đối kháng vị thời gian có nguy cơ của các cá thể theo dõi và quan sát được

TT

Tình huống

Tổng số 1-1 vị thời gian có nguy cơ, theo dõi và quan sát được

1

1 người mắc K phổi sau 1 năm

1 tín đồ x một năm = 1 năm

2

5 fan chết vì chưng TNGT sau 2 năm

5 bạn x 2 năm = 10 năm

3

3 bạn chết bởi vì suy thận sau 2 năm

3 tín đồ x 2 năm = 6 năm

4

7 fan chuyển đi nơi khác sau 3 năm

7 người x 3 năm = 21 năm

5

2 bạn mắc K phổi sau 4 năm

2 người x 4 năm = 8 năm

6

4982 fan không mắc K phổi và

theo dõi được trong suốt 5 năm

4982 fan x 5 năm=24.910 năm

 

Cộng

24.956 năm

 

Như vậy, theo bảng 1, tổng số đối chọi vị thời hạn của mỗi cá thể có nguy hại theo dõi được là 24.956 năm. Như vậy, mẫu số là 24.956

Tỷ lệ mật độ mới mắc (ID) ung thư phổi ở đội 5000 thuốc lá lá là:

3

ID = ---------------- = 0,00012 năm-người

24.956

Điều này có nghĩa là: theo dõi 1 fan hút thuốc lá trong 1 năm thì xác suất để người này bị K phổi là 0,00012.

Hoặc:

1000 bạn hút thuốc lá trong một năm thì xác suất K phổi là: 1000 x 1 x

0,00012 = 0,12 người

1000 fan hút dung dịch lá vào 10 năm thì tỷ lệ K phổi là: 1000 x 10 x

0,00012 = 1,2 người

10.000 người hút dung dịch lá trong 10 năm thì phần trăm K phổi là: 10.000 x

10 x 0,00012 = 12 người

10.000 bạn hút dung dịch lá trong hai mươi năm thì tỷ lệ K phổi là: = 10.000 x 20 x 0,00012 = 24 người

 Tuy nhiên, phương pháp tính trong lấy ví dụ như trên đến ta kết quả đúng đắn nhưng chỉ thực hiện được ở đông đảo quần thể nhỏ tuổi và thời hạn theo dõi ngắn. Ở hầu hết quần thể phệ và thời gian theo dõi dài, fan ta thường sử dụng công thức mong lượng như sau:

3 3

ID = -------------------------------------= -------------------- ≈ 0,00012 năm-người

5000 + (5000 – 1 – 5 – 3 – 7 – 2) 24.955

--------------------------------------------x 5

2

Liên quan tiền giữa xác suất hiện mắc (P) và tỷ lệ mới mắc (I)

Tỷ lệ hiện nay mắc (P) của một bệnh trong xã hội phụ ở trong vào xác suất mới mắc (I) với thời gian kéo dài trung bình của bệnh đó (gọi là dịch kỳ). Vày vậy, phương pháp để biểu hiện mối liên quan giữa phần trăm hiện mắc và new mắc của những bệnh có p. ≥ 10% như sau:

P

--------- = I x D

1 – P

Trong đó: P: xác suất hiện mắc

I: xác suất mới mắc

D: bệnh dịch kỳ

Bệnh kỳ (D) là thời hạn mắc dịch trung bình của một bệnh, tính trường đoản cú khi căn bệnh khởi phát đến khi xong xuôi bằng ngoài hoặc chết.

Với những dịch có phần trăm hiện mắc phải chăng (P tỷ lệ chết thô (Crude Death Rate – CDR)

Công thức:

Tổng số người chết vì chưng mọi nguyên nhân

CDR= ------------------------------------------------------------------------- x k

Tổng dân số của quần thể trong thời hạn quan sát

Tử số là số chết vị mọi nguyên nhân. Mẫu số là số lượng dân sinh trung bình của quần thể. K là bội số của 10.

Ví dụ: Năm 2000, xã hội A gồm 100.000 dân, tất cả 300 bạn chết bởi mọi nguyên nhân. Xác suất chết thô CDR = 300/100.000.

Xem thêm: Bệnh Trào Ngược Dạ Dày Nên Ăn Gì, Trào Ngược Dạ Dày Nên Ăn Gì

Tỷ lệ chết đặc hiệu (Specific Death Rate – SDR)

Công thức:

Tổng số người chết do một nguyên nhân

SDR= -------------------------------------------------------------- x k

Tổng số lượng dân sinh của quần thể trong thời gian quan sát

Tử số là số chết do một nguyên nhân. Chủng loại số là số lượng dân sinh trung bình của quần thể. K là bội số của 10.

Ví dụ: Năm 2000, xã hội A tất cả 100.000 dân, tất cả 300 bạn chết bởi mọi nguyên nhân, trong những số đó có 20 người bị tiêu diệt do dịch lao. Xác suất chết đặc hiệu với dịch lao SDR = 20/100.000

Tỷ lệ chết tầm thường và phần trăm chết riêng biệt phần

Khi xác suất chết sệt hiệu được tính chung cho tổng thể quần thể nghiên cứu mà không chú ý tới bất kỳ đặc trưng nào, ta sẽ có tỷ lệ bị tiêu diệt chung (chính là tỷ lệ chết sệt hiệu).

Ví dụ: Năm 2000, xã hội A gồm 100.000 dân, tất cả 300 fan chết vì chưng mọi nguyên nhân, trong đó có trăng tròn người bị tiêu diệt do căn bệnh lao. Xác suất chết thông thường với bệnh lao (cũng là phần trăm chết quánh hiệu với căn bệnh lao) là 20/100.000

Khi tỷ lệ chết đặc hiệu được tính riêng theo một hoặc nhiều đặc trưng nhất định (tuổi, giới, dân tộc, tình trạng kinh tế tài chính xã hội, nghề nghiệp, thói quen, phong tục tập quán...) ta tất cả tỷ lệ chết riêng phần theo các đặc trưng đó. Ví dụ: Năm 2000, cộng đồng A bao gồm 100.000 dân có 51.000 nam và 49.000 nữ, có 300 người chết vì chưng mọi nguyên nhân, trong các số đó có 20 người chết do bệnh lao bao gồm 8 đàn bà và 12 nam.

Tỷ lệ chết riêng phần với bệnh dịch lao theo giới là:

Tỷ lệ chết riêng phần với bệnh lao theo nam giới = 12/51.000

Tỷ lệ bị tiêu diệt riêng phần với căn bệnh lao theo phái đẹp = 8/49.000

Tỷ lệ chết trên mắc (Case Fatality Rate – CFR)

Công thức:

Tổng số fan chết vì một loại bệnh dịch tật

CFR= ----------------------------------------------------- x k

Tổng trường phù hợp mắc bệnh đó trong quần thể

Tử số là tổng số chết vày một loại bị bệnh nào đó. Chủng loại số là tổng số các trường thích hợp mắc căn bệnh đó. 

Ví dụ: Năm 2000, xã hội A bao gồm 100.000 dân gồm 51.000 nam và 49.000 nữ, bao gồm 300 người chết bởi vì mọi nguyên nhân, trong các số đó có đôi mươi người chết do dịch lao. Số mắc lao của cộng đồng này là: 1120 người. Phần trăm chết trên mắc CFR = 20/1120 (1,8%).

Kỹ thuật chuẩn hóa tỷ lệ

Trong phân tích dịch tễ học, nếu các xác suất không được chuẩn chỉnh hóa, hoàn toàn có thể sẽ tạo ra tác dụng sai lệch. Từ bỏ những hiệu quả này sẽ dẫn họ đến đều hành động, đều biện pháp dự trữ sai lầm, đôi lúc rất tai hại. Bất kỳ tỷ lệ nào thì cũng cần được chuẩn chỉnh hóa. Các phần trăm này, về lý thuyết, đề xuất được chuẩn hóa theo tất cả các đặc trưng. Tuy nhiên, đặc thù tuổi là đặc biệt quan trọng nhất trong các đặc trưng về bé người. Vì vậy, nội dung phần này sẽ ra mắt kỹ thuật chuẩn chỉnh hóa theo tuổi (các đặc thù khác đều sở hữu kỹ thuật tương tự).

Ví dụ: tỷ lệ chết thông thường do ung thư các loại ngơi nghỉ Mỹ năm 1940: 120,2/100.000 dân cùng năm 1980: 183,8/100.000 dân. Thoạt nhìn, ví dụ có sự gia tăng tỷ lệ chết do ung thư các loại làm việc Mỹ một biện pháp rất đang lo ngại, rất đáng báo động. Chỉ trong vòng 40 năm (1940 – 1980), xác suất này đã tiếp tục tăng từ 120,2 lên đến 183,8 (tăng 53%). Nhưng sự thật là: cấu trúc về tuổi của dân Mỹ đã đổi khác rất đáng kể. Ví như như năm 1940, dân sinh Mỹ từ 65 tuổi trở lên chỉ chiếm 6,9% (trong tổng số 138,9 triệu người), thì cho đến năm 1980, số lượng này cho tới 11,3% (trong tổng cộng 226.6 triệu người). Mang đến nên, sự gia tăng này là vì phần cấu tạo tuổi của dân sinh Mỹ tạo ra ra, chứ chưa hẳn là xu thế ngày càng tăng thực sự của bệnh (tuổi càng cao thì xác suất ung thư càng cao). 

Và khi thực hiện kỹ thuật chuẩn hóa tỷ lệ, bạn ta đã xác minh được xác suất chết vị ung thư các loại ngơi nghỉ Mỹ năm 1980 không phải là 183,8, cơ mà là 126,2, nghĩa là chỉ tăng 5% (<126,2 – 120,2>/120,2) chứ chưa phải 53% như quan ngay cạnh ban đầu. Như vậy, phần trăm này chỉ đích thực tăng 5% trong tầm 40 năm.

Người ta đã phân tích và lý giải sự tăng thêm này, bên cạnh lý do kết cấu tuổi, còn một số vì sao khác: 

Do hút thuốc lá nhiều hơn thế nữa (cả về xác suất và con số thuốc hút mỗi ngày); 

Có những kỹ thuật chẩn đoán tiên tiến và phát triển hơn, rất có thể phát hiện bệnh ung thư nhanh cùng triệt để hơn;

Các dịch vụ y tế có sẵn rộng và giỏi hơn;

Và: Tự tín đồ dân thân mật tới sức khỏe bạn dạng thân những hơn.

Như vậy: chuẩn hóa phần trăm là rất cần thiết và quan trọng. Có 2 chuyên môn là chuẩn chỉnh hóa trực tiếp cùng gián tiếp. Chuẩn hóa loại gián tiếp sẽ không đề cập trong bài học kinh nghiệm này vì đòi hỏi nhiều điều kiện phức hợp hơn các so với chuẩn hóa trực tiếp.

Kỹ thuật chuẩn chỉnh hóa trực tiếp bao gồm 3 phương pháp:

Lấy một quần thể trong nhì quần thể ước ao đem so sánh làm chuẩn;

Lấy một quần thể trả định (là tổng của 2 quần thể ước ao đem so sánh) làm cho chuẩn;

Lấy một quần thể thứ tía (khác với nhị quần thể ao ước đem so sánh) làm chuẩn. Quần thể trang bị 3 này có được thông qua 1 cuộc khảo sát dân số cùng được coi là chuẩn.

Cả ba cách thức trên đều sở hữu cách tính như là nhau, chỉ khác nhau ở quần thể rước ra có tác dụng chuẩn. Dưới đó là ví dụ về phương thức chuẩn hóa đầu tiên (lấy một quần thể vào 2 quần thể ước ao đem so sánh làm chuẩn).

Ví dụ: Khi phân tích về quan hệ giữa chết vị xơ gan với uống rượu ở nhị quần thể: Quần thể A là quần thể người có uống rượu và quần thể B là quần thể người không uống rượu, ta tất cả bảng sau:

Bảng 4.1: Số chết vị xơ gan ở nhị quần thể A và B theo nhóm tuổi

Nhóm tuổi

Quần thể A (có uống rượu)

Quần thể B (không uống rượu)

Số chết

Số dân

Tỷ lệ bị tiêu diệt (%)

Số bị tiêu diệt

Số dân

Tỷ lệ bị tiêu diệt (%)

20 - 29

5

100

5,0

20

500

4,0

30 – 39

5

100

5,0

24

400

6,0

40 – 49

20

200

10,0

20

200

10,0

50 – 59

75

500

15,0

30

300

10,0

60 – 69

160

400

40,0

32

100

32,0

Cộng

265

1300

20,4

126

1500

8,4

Từ bảng 4.1 ta thấy: tất cả sự không tương đồng về cấu trúc tuổi thân 2 quần thể: Số fan từ 40 tuổi trở lên sống quần thể A là 1.100 người, trong lúc ở quần thể B: 600 người. Ngược lại, ở đội dưới 40 tuổi: quần thể A chỉ bao gồm 200 người, trong những khi quần thể B gồm 900 người. Vì thế quần thể A có tương đối nhiều người cao tuổi rộng so với chiếc quần thể B.

Và nếu chỉ nhìn hiệu quả cuối cùng, khi so sánh xác suất chết vị xơ gan nghỉ ngơi nhóm tất cả và không uống rượu, ta thấy tỷ lệ này cấp 2,5 lần (20,4/8,4). Đây là công dụng chưa chuẩn hóa.

Bây tiếng ta sẽ chuẩn hóa phần trăm và lấy 1 trong các hai quần thể làm cho chuẩn. Ví dụ lấy quần thể A làm chuẩn (lấy kết cấu tuổi của quần thể A có tác dụng chuẩn), ta bao gồm bảng 4.2

Bảng 4.2: Số chết vị xơ gan nghỉ ngơi quần thể B được chuẩn hóa theo cấu trúc tuổi của quần thể A

Nhóm tuổi

Dân số quần thể A

Tỷ lệ chết ở quần thể B

Số chết giả định sinh sống quần thể B theo kết cấu tuổi của quần thể A

20 - 29

100

4,0

0,04 x 100 = 4 người

30 – 39

100

6,0

0,06 x 100 = 6 người

40 – 49

200

10,0

0,1 x 200 = 20 người

50 – 59

500

10,0

0,1 x 500 = 50 người

60 – 69

400

32,0

0,32 x 400 = 128 người

Cộng

1300

 

208 người

Từ hiệu quả bảng 4.2, khi lấy kết cấu dân số quần thể A làm chuẩn (với tổng số 1300 người) thì số bất tỉnh định sống quần thể B đã là 208 người. Như vậy, phần trăm chết chuẩn chỉnh hóa theo tuổi ở quần thể B (theo cấu trúc tuổi của quần thể A) là: 16% (208/1300).

Sau khi đã chuẩn chỉnh hóa, phần trăm chết vì xơ gan ở nhóm uống rượu (20,4%) so với team không uống rượu (16,0%) chỉ vội 1,2 lần (20,4/16,0) chứ chưa phải gấp 2,5 lần (20,4/8,4) như khi chưa chuẩn hóa.

Ý nghĩa

Tỷ lệ new mắc

Đánh giá hoàn cảnh sức khỏe xã hội ở một thời khoảng nào đó.

Là một chỉ số rất đặc biệt trong việc xác minh nhu mong phòng bệnh dịch và chữa bệnh cho cùng đồng, rất bổ ích cho cả các bệnh cung cấp tính cùng mãn tính.

Đánh giá kết quả của các biện pháp phòng phòng dịch đã thực hiện cho cộng đồng.

Đánh giá và chứng tỏ vai trò của những yếu tố nguy cơ có mặt trong cùng đồng. Khi thải trừ (hoặc làm bớt bớt) nguyên tố nguy cơ nghi hoặc ra khỏi cùng đồng, nếu: 

Tỷ lệ bắt đầu mắc giảm xuống thì minh chứng yếu tố đó có liên quan đến bệnh;

Tỷ lệ new mắc không biến hóa chứng tỏ yếu ớt tố nghi ngờ đó không tồn tại liên quan tới bệnh;

Và nếu phần trăm mới mắc tăng thêm thì yếu ớt tố nghi vấn không những chưa hẳn là yếu đuối tố nguy cơ mà còn là yếu tố bảo vệ.

Tỷ lệ hiện nay mắc

Đánh giá thực trạng sức khỏe cộng đồng tại một thời điểm hoặc 1 thời khoảng nào đó.

Là địa thế căn cứ để lập những dự án, chương trình chăm sóc sức khỏe xã hội (số cán bộ y tế, số nệm bệnh, thuốc cùng trang bị vật bốn y tế...).

Ứng dụng trong việc tính cỡ mẫu mã sẽ nhanh chóng và sát hợp nếu căn cứ vào tỷ lệ hiện mắc.

Tỷ lệ chết

Đánh giá hoàn cảnh sức khỏe cùng đồng.

Đánh giá yêu cầu khám chữa bệnh lý của cộng đồng.

Xem thêm: Từ Preview Nghĩa Là Gì, Định Nghĩa & Ý Nghĩa Của Từ Preview

Xác định ưu tiên cho các chương trình hành động: bệnh nào khiến tử vong nhiều sẽ được ưu tiên chi tiêu nguồn lực các hơn.