Etiologic Research

• คือ งานวิจัยที่หา "ปัจจัยเสี่ยง"

Object / Theoretical design

• งานวิจัยนี้มี 2 รูปแบบ คือ
  
  

1. หาปัจจัยเสี่ยงเพื่อบอกความเป็นสาเหตุ (Explain model - Causal factors)
   เช่น

   • การดื่มกาแฟเป็นปัจจัยป้องกันการเกิดมะเร็งลำไส้ใหญ่หรือไม่?

   • การสัมผัสฝุ่น PM2.5 เป็นระยะเวลานานเป็นปัจจัยเสี่ยงต่อการเกิดมะเร็งปอดหรือไม่?

   • Ketyword : Total confounding control

   • หา Causal factor(s)

     1. มีตัวเอกในใจอยู่แล้วว่าเป็นตัวไหน

     2. อธิบายได้ตามหลักพยาธิสรีรวิทยาว่าเป็นสาเหตุ
        
        

2. หาปัจจัยเสี่ยงเพื่อนำมาร่วมทำนายการเกิดผลลัพธ์บางอย่าง (Explore model - Predictive factors)

   • ปัจจัยเสี่ยงของการเกิดภาวะซึมเศร้าในนักศึกษาแพทย์มีอะไรบ้าง?

   • ปัจจัยเสี่ยงของการเกิดภาวะตกเลือดหลังคลอดภายใน 24 ชั่วโมงแรกมีอะไรบ้าง?

   • ไม่มีคำว่า confounding control

   • ไม่ได้สนใจ causation สนใจ contribution

   • หา Predictive factor(s)

     1. ไม่มีตัวเอกเพียงตัวใดตัวหนึ่ง

     2. ต้องการดูผลของหลายๆ ตัว พิจารณาร่วมกันเพื่อช่วยในการบอกความเสี่ยงของผู้ป่วยแต่ละราย

     3. ไม่จำเป็นต้องเป็นสาเหตุโดยตรง เป็นปัจจัยแวดล้อมได้ เช่น การใช้แหล่งน้ำร่วมกับสัตว์ บ้านน้ำท่วม

Method design

2.1 กลุ่มคน (Study domain)

• population at risk (คนกลุ่มที่มีความเสี่ยง ยัง Healthy อยู่)
  
  

2.2 ข้อมูลงานวิจัย (Study base)

2.2.1 Membership conditions

1. Cohort (Best for etiologic) 

• • • 1. • • [Healthy] ----------> [Disease] ---------------> Sequele

             • สีแดง คือ ที่ Etiologic ต้องการศึกษา คือ กลุ่มคน Healthy ที่มี risk 

             • Temporality is the key!  

             • ลักษณะที่เหมาะสำหรับ Cohort

               • High disease burden

               • High prevalence of exposure (X)

               • High prevalence of outcome (Y)

               • Short induction time (t)

             • ข้อจำกัดของ Cohort

               • Burden of disease : เยอะพอ ?

               • Prevalence of outcome : เยอะพอ ?

               • Induction time : ยาวเกินไปหรือไม่ ?

               • คน งาน เงิน ความคุ้มค่า

               • ถ้า Cohort ยากไป -> อาจต้องใช้ Case-control แทน

2. Case-control

3. Nested case-control (คือ case-control ที่ฝังอยู่ใน Cohort)

• จะทำได้ ต้องมี cohort อยู่แล้ว

• Case มาทั้งหมด แต่สุ่ม Control วิธีการสุ่ม มีหลายแบบ

  • Exclusive sampling (classical) : ทำให้ odd ratio เยอะมากๆ เพราะมันคิดจาก Case กับ non - case มาแล้ว

  • Inclusive sampling

  • Concurrent sampling

4. Cross-section design

• ก็ทำได้

2.2.2 การได้มาซึ่งข้อมูล (Manipulation of determinants)

• • • 1. • Observational  ; โดยตัวลักษณะงานวิจัย มักจะทำ RCT ไม่ค่อยได้ มักจะเป็น observational มากกว่า
           
           

2.2.3 Calendar time

• • • 1. • Prospective 

         • Retrospective