Luận án Đặc điểm dịch tễ học và ứng dụng mô hình toán học để dự báo bệnh tiêu chảy tại tỉnh Hà Tĩnh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ Y TẾ 
VIỆN VỆ SINH DỊCH TỄ TRUNG ƯƠNG 
-----------------*------------------- 
PHAN ĐĂNG THÂN 
ĐẶC ĐIỂM DỊCH TỄ HỌC VÀ 
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC ĐỂ DỰ BÁO 
BỆNH TIÊU CHẢY TẠI TỈNH HÀ TĨNH 
LUẬN ÁN TIẾN SĨ Y HỌC 
HÀ NỘI - 2020 
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ Y TẾ 
VIỆN VỆ SINH DỊCH TỄ TRUNG ƯƠNG 
-----------------*------------------- 
PHAN ĐĂNG THÂN 
ĐẶC ĐIỂM DỊCH TỄ HỌC VÀ 
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC ĐỂ DỰ BÁO 
BỆNH TIÊU CHẢY TẠI TỈNH HÀ TĨNH 
Chuyên ngành: Dịch tễ học 
Mã số: 62 72 01 17 
LUẬN ÁN TIẾN SĨ Y HỌC 
Hướng dẫn khoa học: 
PGS.TS. Nguyễn Ngọc Sáng 
PGS.TS. Lê Thị Phương Mai 
HÀ NỘI - 2020 
 i 
LỜI CẢM ƠN 
Với tất cả lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc tôi xin bày tỏ lời cảm ơn 
chân thành tới PGS.TS. Nguyễn Ngọc Sáng và PGS.TS. Lê Thị Phương Mai, 
những người thầy đã luôn sâu sát, động viên, hướng dẫn tôi trong suốt thời 
gian học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận án. 
Lời cảm ơn sâu sắc xin được gửi tới các thầy, các cô, các cán bộ, viên chức 
của Phòng đào tạo sau đại học – Trung tâm đào tạo và Quản lý khoa học- Viện 
Vệ sinh dịch tễ trung ương đã tạo mọi điều kiện và quan tâm giúp đỡ tôi trong 
suốt quá trình học tập. 
Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô, các nhà khoa học đã tham gia đóng 
góp, chỉ bảo và giúp đỡ tôi hoàn thành bản luận án này. 
Lời cảm ơn xin được bày tỏ đến Lãnh đạo và đồng nghiệp Khoa Y tế công 
cộng – Viện Vệ sinh dịch tễ Trung ương đã tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong 
quá trình nghiên cứu. 
Chúng tôi xin ghi nhận và cám ơn các hộ gia đình tại xã Kỳ Hải, huyện 
Kỳ Anh, tỉnh Hà Tĩnh đã đồng ý tham gia vào nghiên cứu. 
Xin chân thành cám ơn tất cả các anh, chị, em, bạn bè, các đồng nghiệp đã 
quan tâm, động viên giúp tôi có thêm động lực trong học tập và nghiên cứu 
Hà Nội, ngày tháng năm 2020 
Nghiên cứu sinh 
Phan Đăng Thân 
 ii 
LỜI CAM ĐOAN 
Tên tôi là: Phan Đăng Thân, nghiên cứu sinh khóa 34 Viện Vệ sinh 
dịch tễ trung ương, chuyên ngành Dịch tễ học, xin cam đoan: 
1. Đây là luận án do bản thân tôi trực tiếp thực hiện dưới sự hướng dẫn 
của PGS.TS. Nguyễn Ngọc Sáng và PGS.TS. Lê Thị Phương Mai. 
2. Công trình này không trùng lặp với bất kỳ nghiên cứu nào khác đã 
được công bố tại Việt Nam. 
3. Các số liệu và thông tin trong nghiên cứu là hoàn toàn chính xác, trung 
thực và khách quan, đã được xác nhận và chấp thuận của cơ sở nơi nghiên cứu. 
Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước pháp luật về những cam kết này. 
Hà Nội, ngày tháng năm 2020 
Nghiên cứu sinh 
Phan Đăng Thân 
 iii 
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT 
AIC Chỉ số AIC - Akaike Information Criterion 
ARIMA Quá trình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy 
AR Tự hồi quy - Autoregression 
ARIMAX Mô hình ARIMA với các biến giải thích 
BĐKH Biến đổi khí hậu 
BIC Chỉ số BIC - Bayesian Information Criterion 
BJ Phương pháp Box - Jenkins 
CCF Tính tương quan chéo - Cross-correlation Function 
CTVDS Cộng tác viên dân số 
DALYs Năm sống điều chỉnh theo mức độ tàn tật 
ENSO Do hai hiện tượng El Nino/La Nina 
El Nino Hiện tượng nhiệt độ mặt nước biển nóng bất thường 
IRR Nguy cơ phát sinh - Incidence Rate Ratio 
La Nina Hiện tượng nhiệt độ mặt nước biển lạnh bất thường 
Ljung-Box Q Kiểm định Ljung-Box Q 
MA Trung bình trượt - Moving Average 
PACF Tính tự tương quan riêng phần - Partial Autocorrelation 
RMSE Sai số toàn phương trung bình - Root Mean Square Error 
SARIMA Quá trình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy có tính mùa 
SH Tổng số giờ nắng 
Stata Phần mềm thống kê Stata 
SPSS Phần mềm thống kê SPSS 
SST Nhiệt độ bề mặt biển (Sea Surface Temperature) 
TCYTTG Tổ chức Y tế thế giới 
Ttb Nhiệt độ trung bình 
 iv 
Tmax Nhiệt độ tối cao trung bình 
Tmin Nhiệt độ tối thấp trung bình 
TTPCSR Trung tâm phòng chống sốt rét 
TTYT Trung tâm Y tế 
TTYTDP Trung tâm Y tế dự phòng 
TCYTTG Tổ chức y tế thế giới 
WMO 
Tổ chức khí tượng thế giới (World Meteorological 
Organization) 
YTTB Y tế thôn bản 
 v 
MỤC LỤC 
ĐẶT VẤN ĐỀ .................................................................................................. 1 
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ........................................................................... 3 
Chương 1. TỔNG QUAN ............................................................................... 4 
1.1. Bệnh tiêu chảy và căn nguyên gây bệnh ............................................... 4 
1.2. Các yếu tố liên quan tới bệnh tiêu chảy .............................................. 11 
1.3. Ảnh hưởng của yếu tố thời tiết đến bệnh tiêu chảy ........................... 16 
1.4. Mô hình toán học dự báo và mô hình chuỗi thời gian dự báo bệnh 
tiêu chảy dựa trên các yếu tố thời tiết ......................................................... 22 
1.5. Đặc điểm địa điểm nghiên cứu .............................................................. 36 
Chương 2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............. 41 
2.1. Mục tiêu 1: ............................................................................................. 41 
2.2. Mục tiêu 2 .............................................................................................. 50 
2.3. Mục tiêu 3 .............................................................................................. 53 
2.4. Đạo đức trong nghiên cứu .................................................................... 59 
Chương 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ........................................................ 60 
3.1. Mô tả đặc điểm dịch tễ học bệnh tiêu chảy tại một xã khu vực bị hạn 
hán của tỉnh Hà Tĩnh, 2014 – 2015 .............................................................. 60 
3.2. Mối liên quan giữa một số yếu tố thời tiết và bệnh tiêu chảy giai đoạn 
1992 – 2015 ở Hà Tĩnh .................................................................................. 81 
3.3. Ứng dụng mô hình động thái SARIMA-X dự báo bệnh tiêu chảy .... 96 
Chương 4. BÀN LUẬN ............................................................................... 111 
 vi 
4.1. Đặc điểm dịch tễ học bệnh tiêu chảy tại Hà Tĩnh ............................ 111 
4.2. Mối liên quan giữa một số yếu tố thời tiết và bệnh tiêu chảy ......... 125 
4.3. Ứng dụng mô hình toán học dự báo bệnh tiêu chảy tại Hà Tĩnh ... 129 
4.4. Hạn chế của luận án ............................................................................ 136 
KẾT LUẬN .................................................................................................. 138 
1. Đặc điểm dịch tễ học bệnh tiêu chảy ..................................................... 138 
2. Về mối liên quan giữa bệnh tiêu chảy và một số yếu tố thời tiết tại tỉnh 
Hà Tĩnh giai đoạn 1992 đến năm 2015 ...................................................... 138 
3. Mô hình toán học dựa vào yếu tố thời tiết dự báo bệnh tiêu chảy tại 
tỉnh Hà Tĩnh ................................................................................................. 139 
KHUYẾN NGHỊ .......................................................................................... 140 
PHỤ LỤC 1: NHẬT KÝ BỆNH TIÊU CHẢY ......................................... 160 
PHỤ LỤC 2: BẢNG THU THẬP SỐ LIỆU BỆNH TIÊU CHẢY VÀ 
CÁC YẾU TỐ THỜI TIẾT GIAI ĐOẠN 1992 – 2015 ............................ 158 
 vii 
DANH MỤC BẢNG 
Bảng 3.1. Đặc điểm cộng đồng dân cư xã Kỳ Hải, huyện Kỳ Anh, Hà 
Tĩnh giai đoạn 2014 - 2015 (n = 2961) ........................................................... 60 
Bảng 3.2. Trình độ học vấn và nghề nghiệp cộng đồng dân cư xã Kỳ Hải, 
huyện Kỳ Anh, Hà Tĩnh giai đoạn 2014 – 2015 (n = 2961) ........................... 61 
Bảng 3.3. Tổng số người-thời gian được theo dõi theo giới tính và lứa tuổi 
giai đoạn 2014 - 2015 ...................................................................................... 62 
Bảng 3.4. Tỷ suất mắc mới bệnh tiêu chảy/ 100 người -năm theo giới tính và 
nhóm tuổi (n = 2642,1) .................................................................................... 63 
Bảng 3.5. Tỷ suất mắc mới bệnh tiêu chảy/ 100 người - năm ........................ 64 
Bảng 3.6. Tỷ suất mắc mới bệnh tiêu chảy/ 100 người –tháng ...................... 65 
Bảng 3.7. Mối liên quan tỷ suất mắc mới bệnh tiêu chảy theo giới tính, nhóm 
tuổi và nghề nghiệp (n = 31655,8) .................................................................. 67 
Bảng 3.8. Tỷ lệ % mới mắc tích lũy bệnh tiêu chảy tại một xã của Hà Tĩnh 
giai đoạn 2014 – 2015 ( n = 2961) .................................................................. 68 
Bảng 3.9. Tỷ lệ % mắc mới theo tháng bệnh tiêu chảy tại cộng đồng ........... 69 
Bảng 3.10. Số lượt mắc tiêu chảy trung bình trong một năm theo dõi của cộng 
đồng dân cư theo nhóm tuổi và giới tính ( n = 2961) ..................................... 71 
Bảng 3.11. Số ngày mắc tiêu chảy trung bình trong một năm theo dõi của 
cộng đồng dân cư theo nhóm tuổi và giới tính (n = 2961).............................. 72 
Bảng 3.12. Số ngày mắc tiêu chảy trung bình của nhóm bị bệnh tiêu chảy 
theo nhóm tuổi và giới tính ............................................................................. 73 
Bảng 3.13. Số ngày mắc tiêu chảy trung bình/ đợt tiêu chảy ......................... 74 
Bảng 3.14. Tỷ suất tái phát bệnh tiêu chảy/ 100 người - năm ........................ 75 
Bảng 3.15. Tỷ suất tái phát bệnh tiêu chảy/ 100 người -tháng theo ............... 76 
Bảng 3.16. Tỷ suất tái phát bệnh tiêu chảy/ 100 người –tháng theo giới tính và 
nhóm tuổi (n = 31655,8).................................................................................. 77 
 viii 
Bảng 3.17. Mối liên quan tỷ suất tái phát bệnh tiêu chảy theo giới tính, nhóm 
tuổi và nghề nghiệp ......................................................................................... 80 
Bảng 3.18. Mối tương quan giữa các yếu tố yếu tố thời tiết tại Hà Tĩnh ....... 87 
Bảng 3.19. Tóm tắt đặc điểm thời tiết và bệnh tiêu chảy theo tháng.............. 88 
Bảng 3.20. Mối liên quan nhiệt độ trung bình và số ca bệnh tiêu chảy tại các 
thời gian trễ khác nhau (n = 288) .................................................................... 89 
Bảng 3.21. Mối liên quan Nhiệt độ tối cao trung bình và số ca bệnh tiêu chảy 
tại các thời gian trễ khác nhau (n = 288) ......................................................... 90 
Bảng 3.22. Mối liên quan nhiệt độ tối thấp nhất và số ca bệnh tiêu chảy tại các 
thời gian trễ khác nhau (n = 288) .................................................................... 90 
Bảng 3.23. Mối liên quan tổng lượng mưa và số ca bệnh tiêu chảy ............... 91 
Bảng 3.24. Mối liên quan độ ẩm tuyệt đối và số ca bệnh tiêu chảy ............... 91 
Bảng 3.25. Mối liên quan tổng số giờ nắng và số ca bệnh tiêu chảy theo tháng, 
1992 – 2015 tại Hà Tĩnh (n = 288) .................................................................. 92 
Bảng 3.26. Mối liên quan SST vùng NINO1+2 và số ca bệnh tiêu chảy theo 
tháng, 1992 – 2015 tại Hà Tĩnh (n = 288) ...................................................... 93 
Bảng 3.27. Mối liên quan SST vùng NINO3 và số ca bệnh tiêu chảy theo 
tháng, 1992 – 2015 tại Hà Tĩnh (n = 288) ...................................................... 93 
Bảng 3.28. Mối liên quan SST vùng NINO4 và số ca bệnh tiêu chảy ........... 94 
Bảng 3.29. Mối liên quan SST vùng NINO3.4 và số ca bệnh tiêu chảy ........ 94 
Bảng 3.30. Kiểm định tính dừng của chuỗi số liệu phụ thuộc (bệnh tiêu chảy) 
và chuỗi số liệu độc lập (nhiệt độ trung bình và tổng lượng mưa) tại Hà Tĩnh 
giai đoạn 1992 – 2015 (n = 288) ..................................................................... 97 
Bảng 3.31. Mô hình ARIMA phù hợp với chuỗi số liệu bệnh tiêu chảy giai 
đoạn 1992 – 2015 tại Hà Tình (n = 288) ......................................................... 99 
Bảng 3.32. Lựa chọn mô hình ARIMA với chuỗi số liệu bệnh tiêu chảy .... 100 
Bảng 3.33. Mô hình ARIMA có kiểm soát yếu tố mùa (n = 287) ................ 102 
 ix 
Bảng 3.34. Kiểm định Portmanteau (Q) cho mô hình SARIMA 
(0,1,1)(0,1,1)12, (1,1,0)(0,1,1)12, (1,1,1)(0,1,1)12 cho chuỗi số liệu ............... 104 
Bảng 3.35. Đánh giá sai số dự báo mô hình SARIMA (1,1,1)(0,1,1)12 cho dự 
báo ngắn hạn (trước 1 tháng) và trung hạn (trước 12 tháng) ........................ 105 
Bảng 3.36. Kiểm tra mối tương quan tuyến tính chuỗi số liệu tiêu chảy và một 
số yếu tố thời tiết ........................................................................................... 106 
Bảng 3.37. Kiểm định tính dừng của chuỗi số liệu thời tiết tại Hà Tĩnh giai 
đoạn 1992 – 2016 ( n = 288) ......................................................................... 107 
Bảng 3.38. Mô hình SARIMA (1,1,1)(0,1,1)12 với nhân tố dự báo là nhiệt độ, 
tổng lượng mưa, độ ẩm và tổng số giờ nắng của Hà Tĩnh (n = 288) ............ 107 
Bảng 3.39. Kiểm tra phần dư của mô hình SARIMA (1,1,1)(0,1,1)12 Tmax .. 108 
Bảng 3.40. Đánh giá sai số dự báo cho dự báo ngắn hạn (trước 1 tháng) và 
trung hạn (trước 12 tháng) ............................................................................ 110 
 x 
DANH MỤC HÌNH VÀ BIỂU ĐỒ 
Hình 1.1. Tỷ lệ mắc, chết của bệnh tiêu chảy tại Việt Nam ............................ 5 
Hình 1.2. Tỷ lệ mắc tiêu chảy trung bình theo tháng trong 10 năm ................ 6 
Hình 1.3. Một số yếu tố liên quan bệnh tiêu chảy ......................................... 11 
Hình 1.4. Khung đánh giá mối liên quan giữa biến đổi khí hậu và các bệnh 
lây truyền qua đường tiêu hoá ......................................................................... 17 
Hình 1.5. Khung phát triển hệ thống cản báo sớm bệnh truyền nhiễm dựa vào 
yếu tố thời tiết [92] .......................................................................................... 35 
Biểu đồ 3.1. Tỷ suất mắc mới bệnh tiêu chảy/ 100 người –năm .................... 64 
Biểu đồ 3.2. Tỷ suất mắc mới bệnh tiêu chảy/ 100 người – tháng theo nghề 
nghiệp (n = 31655,8) ....................................................................................... 66 
Biểu đồ 3.3. Tỷ suất mắc mới bệnh tiêu chảy/100 người –tháng theo .......... 66 
Biểu đồ 3.4. Tỷ lệ % phát sinh theo tháng tại cộng đồng dân cư theo ........... 70 
Biểu đồ 3.5. Tỷ suất phát sinh mắc mới bệnh tiêu chảy theo tuần ................. 70 
Biểu đồ 3.6. Số lượt mắc bệnh tiêu chảy/năm theo nhóm tuổi (n = 1058) ..... 72 
Biểu đồ 3.7. Tỷ suất tái phát bệnh tiêu chảy/ 100 người - năm theo giới tính 
và nhóm tuổi (n = 2642,1) ............................................................................... 76 
Biểu đồ 3.8. Tỷ suất mắc mới bệnh tiêu chảy/ 100 người –tháng .................. 78 
Biểu đồ 3.9. Tỷ suất tái phát bệnh tiêu chảy/ 100 người –tháng .................... 78 
Biểu đồ 3.10. Tỷ suất tái phát bệnh tiêu chảy/ 100 người - tháng .................. 79 
Biểu đồ 3.11. Diễn biến bệnh tiêu chảy theo tháng tại Hà Tĩnh ..................... 81 
Biểu đồ 3.12. Số ca m ... e and 
Waterborne Disease Risk in the Great Lakes Region of the U.S", 
American journal of preventive medicine, 35(5), pp. 451-458. 
100. Pham-Duc, P., Nguyen-Viet, H., Hattendorf, J., et al. (2014), 
"Diarrhoeal diseases among adult population in an agricultural 
community Hanam province, Vietnam, with high wastewater and 
excreta re-use", BMC Public Health, 14, p. 978. 
101. Pinfold, J.V. and Horan, N.J. (1996), "Measuring the effect of a 
hygiene behaviour intervention by indicators of behaviour and 
diarrhoeal disease", Trans R Soc Trop Med Hyg, 90(4), pp. 366-71. 
102. Rajendran, K., Sumi, A., Bhattachariya, M.K., et al. (2011), "Influence 
of relative humidity in Vibrio cholerae infection: a time series model", 
Indian J Med Res, 133, pp. 138-45. 
 154 
103. Rob J Hyndman and Athanasopoulos, G. (2005), Forecasting: 
principles and practice, accessed. 
104. Rob J Hyndman and George Athanasopoulos (2018), Forecasting: 
Principles and Practice. 
105. Sato, R.C. (2013), "Disease management with ARIMA model in time 
series", Einstein (Sao Paulo), 11(1), pp. 128-31. 
106. Semenza, J.C., HÖSer, C., Herbst, S., et al. (2011), "Knowledge 
Mapping for Climate Change and Food- and Waterborne Diseases", 
Critical Reviews in Environmental Science and Technology, 42(4), pp. 
378-411. 
107. Shioda, K., Cosmas, L., Audi, A., et al. (2016), "Population-Based 
Incidence Rates of Diarrheal Disease Associated with Norovirus, 
Sapovirus, and Astrovirus in Kenya", PLoS One, 11(4), p. e0145943. 
108. Shuman, E.K. (2010), "Global Climate Change and Infectious 
Diseases", New England Journal of Medicine, 362(12), pp. 1061-1063. 
109. Singh, R., Hales, S., Wet, N., et al. (2001), "The Influence of Climate 
Variation and Change on Diarrheal Disease in the Pacific Islands", 
Environ Health Perspect, 109(2), p. 5. 
110. Soyiri, I.N. and Reidpath, D.D. (2013), "An overview of health 
forecasting", Environ Health Prev Med, 18(1), pp. 1-9. 
111. Stollenwerk N and VA, J. (2003), "Meningitis, pathogenicity near 
criticality: the epidemiology of meningococcal disease as a model for 
accidental pathogens". 
112. Sun, P., Chang, J., Zhang, J., et al. (2012), "Evolutionary cost analysis 
of valsartan initiation among patients with hypertension: a time series 
approach", J Med Econ, 15(1), pp. 8-18. 
 155 
113. Taffa, N. and Chepngeno, G. (2005), "Determinants of health care 
seeking for childhood illnesses in Nairobi slums", Tropical Medicine & 
International Health, 10(3), pp. 240-245. 
114. Talley, N.J., Weaver, A.L., Zinsmeister, A.R., et al. (1994), "Self-
reported diarrhea: what does it mean?", Am J Gastroenterol, 89(8), pp. 
1160-4. 
115. Teklehaimanot, H.D., Schwartz, J., Teklehaimanot, A., et al. (2004), 
"Weather-based prediction of Plasmodium falciparum malaria in 
epidemic-prone regions of Ethiopia II. Weather-based prediction 
systems perform comparably to early detection systems in identifying 
times for interventions", Malar J, 3, p. 44. 
116. Thompson, C.N., Zelner, J.L., Nhu Tdo, H., et al. (2015), "The impact 
of environmental and climatic variation on the spatiotemporal trends of 
hospitalized pediatric diarrhea in Ho Chi Minh City, Vietnam", Health 
Place, 35, pp. 147-54. 
117. Tra My, P.V., Rabaa, M.A., Vinh, H., et al. (2011), "The emergence of 
rotavirus G12 and the prevalence of enteric viruses in hospitalized 
pediatric diarrheal patients in southern Vietnam", Am J Trop Med Hyg, 
85(4), pp. 768-75. 
118. Tracy, M., Cerda, M., and Keyes, K.M. (2018), "Agent-Based 
Modeling in Public Health: Current Applications and Future 
Directions", Annu Rev Public Health, 39, pp. 77-94. 
119. Traore, E., COUSENS, S., Curtis, V., et al. (1994), "Child defecation 
behaviour, stool disposal practices and childhood diarrhoea in Burkina 
Faso: results from a case-control study", Epidemiology and Community 
Health, 48, pp. 270-275. 
 156 
120. Vandenbroucke, J.P. and Pearce, N. (2012), "Incidence rates in 
dynamic populations", Int J Epidemiol, 41(5), pp. 1472-9. 
121. von Seidlein, L., Kim, D.R., Ali, M., et al. (2006), "A multicentre study 
of Shigella diarrhoea in six Asian countries: disease burden, clinical 
manifestations, and microbiology", PLoS Med, 3(9), p. e353. 
122. Wang, Y.W., Shen, Z.Z., and Jiang, Y. (2019), "Comparison of 
autoregressive integrated moving average model and generalised 
regression neural network model for prediction of haemorrhagic fever 
with renal syndrome in China: a time-series study", BMJ Open, 9(6), p. 
e025773. 
123. Wattanavadee Sriwattanapongse and Khanabsakdi, S. (2011), 
"Modeling and Forecasting Malaria and Dengue Hemorrhagic Fever 
Incidence and Prevalence in Northern Thailand". 
124. WHO (2002), The world health report 2002 - Reducing Risks, 
Promoting Healthy Life, Geneva. 
125. WHO (2005), The treatment of diarrhoea: A manual for physicians and 
other senior health workers 
126. WHO (2005), Using climate to predict infectious disease epidemics. 
127. WHO (2007), Weekly epidemiology record, Editor^Editors, pp. 285-
296. 
128. WHO (2009), Diarrhoeal disease - Fact sheet N°330, accessed 26 
January-2013, from 
129. WHO (2013), Cholera, WHO, accessed 27 February-2013, from 
130. WHO (2013), Diarrhoeal disease, accessed 08-27-2016, from 
 157 
131. WHO (2013), Typhoid fever, WHO, accessed 27 February-2013, from 
132. WHO (2013), Water supply, sanitation and hygiene development, 
Geneva, accessed 31 January-2013, from 
133. WHO/WMO (2012), Atlas of health and climate, World Health 
Organization/World Meteorological Organization, Geneva, 
Switzerland. 
134. Wilson, J.M., Chandler, G.N., Muslihatun, et al. (1991), "Hand-
washing reduces diarrhoea episodes: a study in Lombok, Indonesia", 
Trans R Soc Trop Med Hyg, 85(6), pp. 819-21. 
135. Wittman, R.J. and Flick, G.J. (1995), "Microbial contamination of 
shellfish: prevalence, risk to human health, and control strategies", 
Annu Rev Public Health, 16, pp. 123-40. 
136. Woldemicael, G. (2001), "Diarhoeal Morbidity among Young Children 
in Eritrea: Environmental and Socioeconomic Determinants", J Health 
Popul Nutri, 19(2), pp. 83-90. 
137. Wongkoon, S., Jaroensutasinee, M., and Jaroensutasinee, K. (2012), 
"Development of temporal modeling for prediction of dengue infection 
in northeastern Thailand", Asian Pac J Trop Med, 5(3), pp. 249-52. 
138. Worden, L. and Porco, T.C. (2017), "Products of Compartmental 
Models in Epidemiology", Comput Math Methods Med, 2017, p. 
8613878. 
139. Wright, J.A., Gundry, S.W., Conroy, R., et al. (2006), "Defining 
episodes of diarrhoea: results from a three-country study in Sub-
Saharan Africa", J Health Popul Nutr, 24(1), pp. 8-16. 
 158 
140. Wu, X., Lu, Y., Zhou, S., et al. (2016), "Impact of climate change on 
human infectious diseases: Empirical evidence and human adaptation", 
Environ Int, 86, pp. 14-23. 
141. Xue, X., Agalliu, I., Kim, M.Y., et al. (2017), "New methods for 
estimating follow-up rates in cohort studies", BMC Med Res Methodol, 
17(1), p. 155. 
142. Yang, E., Park, H.W., Choi, Y.H., et al. (2018), "A Simulation-Based 
Study on the Comparison of Statistical and Time Series Forecasting 
Methods for Early Detection of Infectious Disease Outbreaks", Int J 
Environ Res Public Health, 15(5). 
143. Yien Ling Hii, Huaiping Zhu, NawiNg, et al. (2012), "Forecast of 
Dengue Incidence Using Temperature and Rainfall". 
144. Yu-xia, M. and Shi-gong, W. (2009), "Effect of Climate Change on 
Spatial-Temporal Distribution of Bacillary Dysentery in Gansu 
Province, China", Bioinformatics and Biomedical Engineering , 2009. 
ICBBE 2009. 3rd International Conference on, pp. 1-4. 
145. Yu, J., Ye, C., Lai, S., et al. (2017), "Incidence of Norovirus-
Associated Diarrhea, Shanghai, China, 2012-2013", Emerg Infect Dis, 
23(2), pp. 312-315. 
146. Yu, J.X., Zhu, W.P., Ye, C.C., et al. (2017), "A cross-sectional study of 
acute diarrhea in Pudong, Shanghai, China: prevalence, risk factors, 
and healthcare-seeking practices", Epidemiol Infect, 145(13), pp. 2735-
2744. 
147. Zeger, S.L., Irizarry, R., and Peng, R.D. (2006), "On time series 
analysis of public health and biomedical data", Annu Rev Public 
Health, 27, pp. 57-79. 
 159 
148. Zhang, P., Mourad, R., Xiang, Y., et al. (2012), "A dynamic time order 
network for time-series gene expression data analysis", BMC Syst Biol, 
6 Suppl 3, p. S9. 
149. Zhang, X., Zhang, T., Young, A.A., et al. (2014), "Applications and 
comparisons of four time series models in epidemiological surveillance 
data", PLoS One, 9(2), p. e88075. 
150. Zhang, Y., Bi, P., and Hiller, J.E. (2010), "Climate variations and 
Salmonella infection in Australian subtropical and tropical regions", 
Science of The Total Environment, 408(3), pp. 524-530. 
151. Zhao, X., Ni, B., Wang, Y., et al. (2017), "Aetiological characteristics 
of adult acute diarrhoea in a general hospital of Shanghai", Epidemiol 
Infect, 145(3), pp. 545-552. 
152. Zhu, M., Zu, R.Q., Huo, X., et al. (2011), "[The application of time 
series analysis in predicting the influenza incidence and early 
warning]", Zhonghua Yu Fang Yi Xue Za Zhi, 45(12), pp. 1108-11. 
 160 
PHỤ LỤC 1: NHẬT KÝ BỆNH TIÊU CHẢY 
1. Danh sách thành viên hộ gia đình 
Đối tượng Họ và tên 
Mã số Ngày sinh 
(Nếu không nhớ, điền mã 
98) 
1 Chủ hộ S[__|__] [__|__]/[__|__]/[__|__] 
2 S[__|__] [__|__]/[__|__]/[__|__] 
3 S[__|__] [__|__]/[__|__]/[__|__] 
4 S[__|__] [__|__]/[__|__]/[__|__] 
5 S[__|__] [__|__]/[__|__]/[__|__] 
6 S[__|__] [__|__]/[__|__]/[__|__] 
7 S[__|__] [__|__]/[__|__]/[__|__] 
8 S[__|__] [__|__]/[__|__]/[__|__] 
9 S[__|__] [__|__]/[__|__]/[__|__] 
10 S[__|__] [__|__]/[__|__]/[__|__] 
 156 
BẢNG DANH SÁCH CÁC THÀNH VIÊN TRONG HỘ GIA ĐÌNH 
MÃ SỐ HỌ VÀ TÊN GIỚI TÍNH DÂN TỘC TRÌNH ĐỘ VĂN HÓA NGHỀ NGHIỆP 
Nam....1 
Nữ..........2 
Kinh..................................1 
Tày...................................2 
Thái..................................3 
Hoa..................................4 
Khơme.............................5 
Mường.............................6 
Nùng................................7 
Hmông.............................8 
Dao..................................9 
Khác (Ghi rõ)________ 96 
Mẫu giáo.......1 
Tiểu học........2 
Trung học cơ sở......3 
Trung học phổ thông...4 
Trung cấp/Cao đẳng.......5 
Đại học..6 
Trên đại học.....7 
KHÔNG BIẾT..............-98 
Nông/lâm/ngư nghiệp..................1 
Thợ thủ công, công nhân............2 
Buôn bán nhỏ..............................3 
Kinh doanh..................................4 
Công chức/viên chức/cán bộ.... .5 
Nội trợ........................................ 6 
Hưu trí.........................................7 
Còn nhỏ, chưa đi học..................8 
Học sinh......................................9 
Sinh viên....................................10 
Khác (ghi rõ)....-96 
S[__|__] 
1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 96 1 2 3 4 5 6 7 -98 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -96 
S[__|__] 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 96 1 2 3 4 5 6 7 -98 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -96 
S[__|__] 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 96 1 2 3 4 5 6 7 -98 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -96 
S[__|__] 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 96 1 2 3 4 5 6 7 -98 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -96 
S[__|__] 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 96 1 2 3 4 5 6 7 -98 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -96 
S[__|__] 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 96 1 2 3 4 5 6 7 -98 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -96 
S[__|__] 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 96 1 2 3 4 5 6 7 -98 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -96 
S[__|__] 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 96 1 2 3 4 5 6 7 -98 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -96 
 157 
NHẬT KÝ BỆNH TIÊU CHẢY HÀNG NGÀY 
1. Họ và tên: 
2. Mã số cá nhân: H[__|__|__]__|__|__]/S[__|__] 
3. Hướng dẫn ghi chéo nhật ký 
- Định nghĩa Tiêu chảy: Đi ngoài phân lỏng từ 3 lần trở lên trong 24 giờ ( 1 ngày) 
- Khoanh tròn vào ngày tương ứng mà bạn có triệu chứng bệnh tiêu chảy như trên 
THÁNG NGÀY 
1 1
1 
2
2 
3
3 
4
4 
5
5 
6
6 
7
7 
8
8 
9
9 
1
10 
1
11 
1
12 
1
13 
1
14 
1
15 
1
16 
1
17 
1
18 
9
19 
2
20 
2
21 
3
23 
4
24 
5
25 
6
26 
7
27 
8
28 
9
29 
0
30 
1
31 
2 1
1 
2
2 
3
3 
4
4 
5
5 
6
6 
7
7 
8
8 
9
9 
1
10 
1
11 
1
12 
1
13 
1
14 
1
15 
1
16 
1
17 
1
18 
9
19 
2
20 
2
21 
3
23 
4
24 
5
25 
6
26 
7
27 
8
28 
9
29 
0
30 
1
31 
3 1
1 
2
2 
3
3 
4
4 
5
5 
6
6 
7
7 
8
8 
9
9 
1
10 
1
11 
1
12 
1
13 
1
14 
1
15 
1
16 
1
17 
1
18 
9
19 
2
20 
2
21 
3
23 
4
24 
5
25 
6
26 
7
27 
8
28 
9
29 
0
30 
1
31 
4 1
1 
2
2 
3
3 
4
4 
5
5 
6
6 
7
7 
8
8 
9
9 
1
10 
1
11 
1
12 
1
13 
1
14 
1
15 
1
16 
1
17 
1
18 
9
19 
2
20 
2
21 
3
23 
4
24 
5
25 
6
26 
7
27 
8
28 
9
29 
0
30 
1
31 
5 1
1 
2
2 
3
3 
4
4 
5
5 
6
6 
7
7 
8
8 
9
9 
1
10 
1
11 
1
12 
1
13 
1
14 
1
15 
1
16 
1
17 
1
18 
9
19 
2
20 
2
21 
3
23 
4
24 
5
25 
6
26 
7
27 
8
28 
9
29 
0
30 
1
31 
6 1
1 
2
2 
3
3 
4
4 
5
5 
6
6 
7
7 
8
8 
9
9 
1
10 
1
11 
1
12 
1
13 
1
14 
1
15 
1
16 
1
17 
1
18 
9
19 
2
20 
2
21 
3
23 
4
24 
5
25 
6
26 
7
27 
8
28 
9
29 
0
30 
1
31 
7 1
1 
2
2 
3
3 
4
4 
5
5 
6
6 
7
7 
8
8 
9
9 
1
10 
1
11 
1
12 
1
13 
1
14 
1
15 
1
16 
1
17 
1
18 
9
19 
2
20 
2
21 
3
23 
4
24 
5
25 
6
26 
7
27 
8
28 
9
29 
0
30 
1
31 
8 1
1 
2
2 
3
3 
4
4 
5
5 
6
6 
7
7 
8
8 
9
9 
1
10 
1
11 
1
12 
1
13 
1
14 
1
15 
1
16 
1
17 
1
18 
9
19 
2
20 
2
21 
3
23 
4
24 
5
25 
6
26 
7
27 
8
28 
9
29 
0
30 
1
31 
9 1
1 
2
2 
3
3 
4
4 
5
5 
6
6 
7
7 
8
8 
9
9 
1
10 
1
11 
1
12 
1
13 
1
14 
1
15 
1
16 
1
17 
1
18 
9
19 
2
20 
2
21 
3
23 
4
24 
5
25 
6
26 
7
27 
8
28 
9
29 
0
30 
1
31 
10 1
1 
2
2 
3
3 
4
4 
5
5 
6
6 
7
7 
8
8 
9
9 
1
10 
1
11 
1
12 
1
13 
1
14 
1
15 
1
16 
1
17 
1
18 
9
19 
2
20 
2
21 
3
23 
4
24 
5
25 
6
26 
7
27 
8
28 
9
29 
0
30 
1
31 
11 1
1 
2
2 
3
3 
4
4 
5
5 
6
6 
7
7 
8
8 
9
9 
1
10 
1
11 
1
12 
1
13 
1
14 
1
15 
1
16 
1
17 
1
18 
9
19 
2
20 
2
21 
3
23 
4
24 
5
25 
6
26 
7
27 
8
28 
9
29 
0
30 
1
31 
12 1
1 
2
2 
3
3 
4
4 
5
5 
6
6 
7
7 
8
8 
9
9 
1
10 
1
11 
1
12 
1
13 
1
14 
1
15 
1
16 
1
17 
1
18 
9
19 
2
20 
2
21 
3
23 
4
24 
5
25 
6
26 
7
27 
8
28 
9
29 
0
30 
1
31 
 158 
PHỤ LỤC 2: BẢNG THU THẬP SỐ LIỆU BỆNH TIÊU CHẢY VÀ CÁC YẾU TỐ THỜI TIẾT 
GIAI ĐOẠN 1992 – 2015 
Tháng Năm Tieuchay Ttb Tmax Tmin RR Utb Umin SH NINO12 NINO3 NINO4 NINO34 
1 
2 
3 
4 
5 
6 
7 
8 
9 
10 
11 
12