M00 · R cho mô hình kinh tế y tế

Những kỹ năng R cần có trước khi xây mô hình: quy trình tái lập, ma trận, hàm, dữ liệu, biểu đồ và mô phỏng Monte Carlo

Vì sao bạn nên quan tâm?

Ở một khoa hồi sức tích cực (ICU) tuyến trung ương, riêng tiền giường mỗi ngày theo giá BHYT đã là 1,017,300 VNĐ (Bộ Y tế 2024), còn một ngày colistin cho người nhiễm Enterobacterales kháng carbapenem (CRE) tốn khoảng 3,641,873 VNĐ theo giá trúng thầu quy về năm 2025 (Bệnh viện Trung ương Thái Nguyên 2023), bằng 15 ngày lương tối thiểu vùng I theo mức từ 1/1/2026 (Chính phủ 2025). Khoảng 37% chủng K. pneumoniae ở bệnh viện Việt Nam đã kháng carbapenem (Larsson và c.s. 2025). Module này dạy đúng phần R cần để bạn tự tính những con số như vậy từ dữ liệu của bệnh viện mình, theo cách người khác chạy lại và kiểm tra được.

Tổng quan

Mô hình kinh tế y tế là những chương trình nhỏ. Muốn tin được kết quả, ta phải đọc, chạy lại và kiểm tra được từng dòng mã. Module này trang bị đúng phần R cần cho việc đó, không hơn: tổ chức dự án sao cho mọi con số đều tái lập được; vectơ và ma trận, vì phép nhân ma trận chính là động cơ của mô hình Markov; hàm và vòng lặp; làm sạch và tóm tắt dữ liệu; vẽ biểu đồ bằng ggplot2; và mô phỏng Monte Carlo, nền móng của phân tích độ nhạy xác suất (PSA). Mọi ví dụ dùng một bộ dữ liệu giám sát kháng kháng sinh (AMR) mô phỏng quanh số liệu đã công bố của Việt Nam tại ba bệnh viện, cùng một mô hình về định cư CRE trong ICU với tham số lấy từ các nghiên cứu ở Việt Nam. Không cần biết R trước; chỉ cần thống kê cơ bản.

Mục tiêu học tập

Sau module này, bạn có thể:

  1. Tổ chức một dự án mô hình trong R sao cho người khác chạy lại được từ dữ liệu thô đến từng con số trong báo cáo.
  2. Dùng vectơ, danh sách, ma trận và mảng; tính vết đoàn hệ của một mô hình Markov bằng phép nhân ma trận.
  3. Viết hàm có kiểm tra đầu vào; chọn giữa vòng lặp và vectơ hóa.
  4. Nhập, làm sạch, loại chủng trùng lặp và tóm tắt dữ liệu kháng sinh đồ thành tỷ lệ đề kháng có khoảng tin cậy.
  5. Vẽ bản tổng kết mức độ nhạy cảm kháng sinh (antibiogram) và xu hướng đề kháng bằng ggplot2.
  6. Chạy một mô phỏng Monte Carlo có set.seed() và báo cáo sai số Monte Carlo.

Kiến thức cần có

  • Thống kê mô tả cơ bản: tỷ lệ, trung bình, khoảng tin cậy.
  • Một máy tính cài R (bản 4.3 trở lên) và một trình soạn mã như RStudio, Positron hoặc VS Code. Không cần kinh nghiệm lập trình.

Ví dụ xuyên suốt

Ba bệnh viện (A tuyến trung ương, B chuyên khoa, C tuyến tỉnh, đúng ba loại bệnh viện trong mạng lưới giám sát VINARES) gửi dữ liệu kháng sinh đồ trong 5 năm, từ 2021 đến 2025. Mỗi chủng phân lập (isolate) thuộc một trong ba loài thường gặp và nguy hiểm: E. coli, K. pneumoniae và A. baumannii. A. baumannii kháng carbapenem, cùng các Enterobacteriaceae (họ gồm E. coli và K. pneumoniae) kháng carbapenem hoặc kháng cephalosporin thế hệ 3, thuộc nhóm ưu tiên “cực kỳ quan trọng” (critical) trong danh sách vi khuẩn kháng thuốc của WHO (Tacconelli và c.s. 2018). Cả ba loài đều nằm trong sáu tác nhân gây nhiều tử vong liên quan đến AMR nhất trên toàn cầu (Antimicrobial Resistance Collaborators 2022). Mỗi chủng có kết quả nhạy cảm, trung gian hoặc đề kháng (S/I/R) với 5 kháng sinh, mỗi thuốc một nhóm: ceftriaxone, ciprofloxacin, gentamicin, trimethoprim-sulfamethoxazole và meropenem. Bộ dữ liệu có 4,080 chủng từ 3,094 người bệnh.

Dữ liệu là mô phỏng, nhưng được neo vào số liệu thật. Tỷ lệ đề kháng của mỗi cặp loài × kháng sinh được neo vào số liệu đã công bố: báo cáo VINARES 2016–2017 (Vu và c.s. 2021) cho ceftriaxone, ciprofloxacin, gentamicin và trimethoprim-sulfamethoxazole, và khảo sát bệnh viện toàn quốc công bố năm 2025 cho carbapenem (Larsson và c.s. 2025). Hàm anchor_intercepts() trong code/model.R chọn hệ số chặn sao cho tỷ lệ gộp kỳ vọng của chủng đầu tiên bằng đúng mốc công bố; tỷ lệ loài, tỷ lệ chủng từ ICU, xu hướng theo năm và chênh lệch giữa các loại bệnh viện cũng lấy từ VINARES. Những gì không có số liệu công khai, như lỗi nhập liệu và số lần cấy lại, là giá trị minh họa, được chọn để bài học có tình huống thật: tên vi khuẩn gõ nhiều kiểu, kết quả viết thường, dòng nhập trùng. Mô phỏng cho phép kết quả I ở mọi kháng sinh cho đơn giản. Bảng dưới so sánh mốc công bố với tỷ lệ trong dữ liệu mô phỏng; chênh lệch còn trong tầm dao động lấy mẫu (cột z là chênh lệch chia cho sai số chuẩn nhị thức). Mạng lưới ACORN2 bổ sung số liệu gắn với lâm sàng ở Việt Nam và ghi nhận mức kháng cao hơn các số liệu giám sát quốc gia đã công bố trước đó (Nguyen và c.s. 2026); ở cấp toàn cầu, WHO điều phối hệ thống GLASS để chuẩn hóa giám sát AMR (World Health Organization không ngày).

Loài Kháng sinh Số chủng đầu tiên Mốc công bố Dữ liệu mô phỏng z
A. baumannii CIP 683 81.6% 82.3% 0.46
E. coli CIP 1659 67.0% 67.1% 0.13
K. pneumoniae CIP 666 44.0% 46.8% 1.48
E. coli CRO 1644 71.7% 68.9% -2.56
K. pneumoniae CRO 655 55.6% 53.7% -0.96
A. baumannii GEN 682 73.8% 73.2% -0.38
E. coli GEN 1670 47.7% 48.1% 0.31
K. pneumoniae GEN 655 46.5% 44.7% -0.91
A. baumannii MEM 688 64.0% 65.1% 0.61
E. coli MEM 1660 11.0% 10.3% -0.91
K. pneumoniae MEM 666 37.0% 34.2% -1.48
A. baumannii SXT 682 95.7% 96.5% 1.01
E. coli SXT 1652 72.7% 71.2% -1.38
K. pneumoniae SXT 659 52.4% 53.9% 0.76 

flowchart LR
  P["params/*.csv<br/>tham số + nguồn"] --> S["simulate_isolates()<br/>dữ liệu mô phỏng quanh mốc công bố"]
  S --> R["data/amr_isolates_raw.csv<br/>tệp trích xuất từ phòng xét nghiệm"]
  R --> C["clean_isolates()<br/>làm sạch"]
  C --> F["first_isolates()<br/>chủng đầu tiên"]
  F --> L["to_long() + resistance_summary()<br/>tỷ lệ đề kháng, KTC Wilson"]
  L --> G["ggplot2<br/>antibiogram, xu hướng"]
  P --> M["build_icu_P()<br/>mô hình ICU"]
  V["_shared: vn_prices()<br/>giá ngày giường ICU, thuốc"] --> M
  M --> T["cohort_trace()<br/>vết đoàn hệ"]
  T --> MC["Monte Carlo<br/>cầu nối sang PSA"]

Mô hình ICU có năm trạng thái: không định cư CRE (U), định cư CRE (C), nhiễm khuẩn CRE (I), rời ICU (X) và tử vong (D). Mỗi chu kỳ là một ngày. Xác suất mắc mới CRE suy ra từ một điều tra cắt ngang ở nhiều bệnh viện Việt Nam (gồm sơ sinh, trẻ em và người lớn): tỷ lệ mang CRE tăng từ 13% ngày nhập viện lên 89% ngày thứ 15 (Tran và c.s. 2019). Thời gian nằm viện và tử vong của người nhiễm Enterobacterales trong khảo sát toàn quốc (Larsson và c.s. 2025) được dùng làm xấp xỉ cho người bệnh ICU, vì chưa có số liệu đa trung tâm tương ứng cho ICU người lớn; nguy cơ chuyển từ định cư sang nhiễm khuẩn lấy từ ICU nhi của Bệnh viện Nhi Trung ương (Garpvall và c.s. 2021), và tốc độ hết mang khuẩn lấy từ một phân tích gộp quốc tế (Bar-Yoseph và c.s. 2016). Các đầu vào này không cùng một quần thể (người lớn, trẻ em, quốc tế), nên mô hình để học cách làm, không để dự báo cho một ICU cụ thể. Giá ngày giường ICU và giá thuốc lấy từ bảng giá dùng chung của khóa học (xem Bảng tham số). Chỉ chi phí phòng ngừa tiếp xúc, cách chia lối ra của người đang nhiễm khuẩn, độ rộng các phân phối dùng cho PSA và đợt bùng phát ở Bài 2 là giá trị minh họa. Với các tham số này, trong 30 ngày đầu, mô hình cho kết quả: một người vào ICU không mang CRE nằm ICU trung bình 8.9 ngày, và 20.8% tử vong.

stateDiagram-v2
  direction LR
  U: U · Không định cư CRE
  C: C · Định cư CRE
  I: I · Nhiễm khuẩn CRE
  X: X · Rời ICU
  D: D · Tử vong
  U --> C
  C --> U
  C --> I
  I --> C
  U --> X
  C --> X
  I --> X
  U --> D
  C --> D
  I --> D

Bản đồ bài học

Bài Nội dung chính Kết quả đầu ra
1. Quy trình tái lập Thư mục dự án, script và Quarto, bảng tham số, truy nguồn từng con số, mã R nội dòng Dữ liệu thô do mã tạo ra
2. Vectơ, danh sách, ma trận, mảng Chỉ mục, danh sách, ma trận chuyển, phép nhân ma trận, mảng 3 chiều Vết đoàn hệ ICU (figs/l02-trace.png)
3. Hàm và vòng lặp Hàm, if/while, vòng lặp và vectơ hóa, quy ước đếm ngày, sapply() Chi phí theo xác suất mắc mới (figs/l03-sweep.png)
4. Data frame Nhập, làm sạch, chủng đầu tiên, chuyển dạng, KTC Wilson và giới hạn của nó Bảng tỷ lệ đề kháng
5. ggplot2 Ngữ pháp đồ họa, antibiogram, xu hướng có KTC, giao diện khóa học figs/l05-*.png
6. Ngẫu nhiên và Monte Carlo Phân phối, set.seed(), sai số Monte Carlo, PSA đầu tiên figs/l06-*.png

Bảng tham số

Mọi con số đầu vào của module nằm trong bốn tệp CSV dưới đây, cộng với các giá trị dùng chung của khóa học trong _shared/ (giá dịch vụ, giá thuốc, lương, CPI). Cột “Loại” cho biết giá trị có nguồn hay chỉ là giá trị minh họa; ký hiệu “≈” trong cột ghi chú của CSV đánh dấu số liệu công khai gần đúng. Mã không chứa tham số gõ cứng.

Dữ liệu giám sát mô phỏng (params/amr_sim.csv). Các dòng target_* là tỷ lệ đề kháng đã công bố mà dữ liệu được neo vào. Tỷ lệ quan sát trong một bệnh viện, một năm hay một khoa khác các mốc này vì hiệu ứng bệnh viện, xu hướng theo năm, tỷ lệ ICU và ngẫu nhiên.

Tên Mô tả Giá trị Đơn vị Phân phối Loại Nguồn
year_start Năm đầu tiên của dữ liệu giám sát mô phỏng 2021 năm fixed minh họa
n_years Số năm giám sát 5 năm fixed minh họa
n_pat_a Số người bệnh có cấy dương tính mỗi năm, bệnh viện A (tuyến trung ương) 300 người/năm fixed minh họa
n_pat_b Số người bệnh có cấy dương tính mỗi năm, bệnh viện B (chuyên khoa) 200 người/năm fixed minh họa
n_pat_c Số người bệnh có cấy dương tính mỗi năm, bệnh viện C (tuyến tỉnh) 120 người/năm fixed minh họa
mix_eco Tỷ lệ E. coli trong các chủng phân lập 0.5453 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
mix_kpn Tỷ lệ K. pneumoniae trong các chủng phân lập 0.2321 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
mix_aba Tỷ lệ A. baumannii trong các chủng phân lập 0.2226 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
target_eco_cro Tỷ lệ E. coli đề kháng ceftriaxone (mốc công bố) 0.717 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
target_kpn_cro Tỷ lệ K. pneumoniae đề kháng ceftriaxone (mốc công bố) 0.556 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
target_eco_cip Tỷ lệ E. coli đề kháng ciprofloxacin (mốc công bố) 0.67 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
target_kpn_cip Tỷ lệ K. pneumoniae đề kháng ciprofloxacin (mốc công bố) 0.44 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
target_aba_cip Tỷ lệ A. baumannii đề kháng ciprofloxacin (mốc công bố) 0.816 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
target_eco_gen Tỷ lệ E. coli đề kháng gentamicin (mốc công bố) 0.477 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
target_kpn_gen Tỷ lệ K. pneumoniae đề kháng gentamicin (mốc công bố) 0.465 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
target_aba_gen Tỷ lệ A. baumannii đề kháng gentamicin (mốc công bố) 0.738 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
target_eco_sxt Tỷ lệ E. coli đề kháng trimethoprim-sulfamethoxazol (mốc công bố) 0.727 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
target_kpn_sxt Tỷ lệ K. pneumoniae đề kháng trimethoprim-sulfamethoxazol (mốc công bố) 0.524 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
target_aba_sxt Tỷ lệ A. baumannii đề kháng trimethoprim-sulfamethoxazol (mốc công bố) 0.957 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
target_eco_mem Tỷ lệ E. coli kháng carbapenem (mốc công bố) 0.11 tỷ lệ fixed có nguồn larsson2025burden
target_kpn_mem Tỷ lệ K. pneumoniae kháng carbapenem (mốc công bố) 0.37 tỷ lệ fixed có nguồn larsson2025burden
target_aba_mem Tỷ lệ A. baumannii kháng carbapenem (mốc công bố) 0.64 tỷ lệ fixed có nguồn larsson2025burden
trend_eco Thay đổi log-odds kháng mỗi năm, E. coli 0.046 log-odds/năm fixed có nguồn vu2021antimicrobial
trend_kpn Thay đổi log-odds kháng mỗi năm, K. pneumoniae 0.146 log-odds/năm fixed có nguồn vu2021antimicrobial
trend_aba Thay đổi log-odds kháng mỗi năm, A. baumannii 0.143 log-odds/năm fixed có nguồn vu2021antimicrobial
hosp_eff_a Chênh lệch log-odds kháng của bệnh viện A (tuyến trung ương) so với bệnh viện B (chuyên khoa) 0.312 log-odds fixed có nguồn vu2021antimicrobial
hosp_eff_c Chênh lệch log-odds kháng của bệnh viện C (tuyến tỉnh) so với bệnh viện B (chuyên khoa) -0.435 log-odds fixed có nguồn vu2021antimicrobial
icu_share Tỷ lệ người bệnh có chủng phân lập từ ICU 0.196 tỷ lệ fixed có nguồn vu2021antimicrobial
or_icu Tỷ số chênh (OR) kháng của chủng từ ICU so với khoa khác 2.32 tỷ số fixed có nguồn vu2021antimicrobial
sd_isolate Độ lệch chuẩn của hiệu ứng ngẫu nhiên mức chủng (tạo đồng kháng) 1 log-odds fixed minh họa
p_intermediate Tỷ lệ kết quả trung gian (I) trong các chủng không kháng 0.05 tỷ lệ fixed minh họa
p_missing Xác suất một cặp chủng-kháng sinh không có kết quả (thiếu ngẫu nhiên) 0.03 xác suất fixed minh họa
p_repeat_s Xác suất mỗi lần cấy lặp lại (tối đa n_repeat_max lần) ở người bệnh có chủng nhạy meropenem 0.1 xác suất fixed minh họa
p_repeat_r Xác suất mỗi lần cấy lặp lại (tối đa n_repeat_max lần) ở người bệnh có chủng kháng meropenem 0.35 xác suất fixed minh họa
p_messy_name Tỷ lệ dòng có tên vi khuẩn nhập không chuẩn 0.08 tỷ lệ fixed minh họa
p_messy_code Tỷ lệ kết quả S/I/R nhập chữ thường hoặc thừa khoảng trắng 0.04 tỷ lệ fixed minh họa
n_dup_rows Số dòng bị nhập trùng hoàn toàn 20 dòng fixed minh họa
n_repeat_max Số lần cấy lặp lại tối đa của một người bệnh 2 lần fixed minh họa
repeat_gap_min Khoảng cách tối thiểu từ lần cấy đầu đến lần cấy lặp lại 3 ngày fixed minh họa
repeat_gap_max Khoảng cách tối đa từ lần cấy đầu đến lần cấy lặp lại 60 ngày fixed minh họa
days_per_year Số ngày dùng để chọn ngày cấy trong năm 365 ngày fixed minh họa

Mô hình ICU (params/icu_markov.csv và hai giá dùng chung). Với phân phối beta, dist_p1 và dist_p2 là hai tham số hình dạng; với phân phối gamma, đó là shape và scale. Hai dòng cuối, c_icu_day và c_infection, do load_icu_params() lấy từ _shared/params/vn_prices.csv và quy về giá năm 2025 bằng CPI (World Bank 2026): giá ngày giường ICU của bệnh viện hạng đặc biệt (Bộ Y tế 2024), và một ngày colistin cộng một ngày meropenem theo giá trúng thầu (Bệnh viện Trung ương Thái Nguyên 2023; Bệnh viện Đa khoa khu vực Củ Chi 2024), vì carbapenem và colistin nằm trong các phác đồ điều trị nhiễm khuẩn CRE mà các bệnh viện Việt Nam báo cáo (Larsson và c.s. 2025). Giá ngày giường là giá dịch vụ BHYT thanh toán, chưa gồm thuốc và vật tư, không phải chi phí nguồn lực thật của một ngày ICU; cách ước tính chi phí thật xem M09.

Tên Mô tả Giá trị Đơn vị Phân phối Loại Nguồn
n_days Số ngày theo dõi (số chu kỳ) 30 ngày fixed minh họa
p_u_c Xác suất mắc mới CRE (không định cư -> định cư) mỗi ngày 0.1288 xác suất/ngày beta có nguồn tran2019high
p_u_x Xác suất ra khỏi ICU mỗi ngày, người không định cư CRE 0.0897 xác suất/ngày beta có nguồn larsson2025burden
p_u_d Xác suất tử vong mỗi ngày, người không định cư CRE 0.0227 xác suất/ngày beta có nguồn larsson2025burden
p_c_u Xác suất hết định cư CRE mỗi ngày 0.0088 xác suất/ngày beta có nguồn baryoseph2016natural
p_c_i Xác suất chuyển từ định cư CRE sang nhiễm khuẩn CRE mỗi ngày 0.0197 xác suất/ngày beta có nguồn garpvall2021admission
p_c_x Xác suất ra khỏi ICU mỗi ngày, người định cư CRE 0.0897 xác suất/ngày beta có nguồn larsson2025burden
p_c_d Xác suất tử vong mỗi ngày, người định cư CRE 0.0227 xác suất/ngày beta có nguồn larsson2025burden
p_i_c Xác suất khỏi nhiễm khuẩn (về trạng thái định cư) mỗi ngày 0.0493 xác suất/ngày beta minh họa
p_i_x Xác suất ra khỏi ICU mỗi ngày, người đang nhiễm CRE 0.0164 xác suất/ngày beta minh họa
p_i_d Xác suất tử vong mỗi ngày, người đang nhiễm CRE 0.0305 xác suất/ngày beta có nguồn larsson2025burden
c_contact Chi phí phòng ngừa tiếp xúc thêm mỗi ngày (người định cư hoặc nhiễm khuẩn CRE) 300,000 VNĐ/ngày (2025) gamma minh họa
cost_gamma_shape Tham số hình dạng của phân phối gamma cho giá ngày giường ICU và thuốc trong PSA 16 fixed minh họa
outbreak_rr Hệ số nhân xác suất mắc mới CRE trong đợt bùng phát 2 lần fixed minh họa
outbreak_start Ngày bắt đầu đợt bùng phát 10 ngày fixed minh họa
outbreak_end Ngày kết thúc đợt bùng phát 20 ngày fixed minh họa
c_icu_day Giá một ngày giường ICU (giá BHYT, bệnh viện hạng đặc biệt) 1,017,300 VNĐ/ngày (2025) gamma có nguồn byt2024qd3220
c_infection Chi phí thuốc thêm mỗi ngày nhiễm khuẩn CRE (colistin + meropenem) 3,801,137 VNĐ/ngày (2025) gamma có nguồn thainguyen2023thau; cuchi2024thau

Ví dụ giảng dạy (params/teaching_demos.csv):

Tên Mô tả Giá trị Đơn vị Phân phối Loại Nguồn
mic_log2_mean Trung bình log2(MIC) của quần thể chủng mô phỏng 0 log2(mg/L) fixed minh họa
mic_log2_sd Độ lệch chuẩn log2(MIC) 2 log2(mg/L) fixed minh họa
n_mic Số giá trị MIC mô phỏng để so sánh vòng lặp với vectơ hóa 100,000 giá trị fixed minh họa
bp_s_max Điểm gãy minh họa: nhạy (S) nếu MIC nhỏ hơn hoặc bằng giá trị này 1 mg/L fixed minh họa
bp_r_min Điểm gãy minh họa: kháng (R) nếu MIC lớn hơn hoặc bằng giá trị này 4 mg/L fixed minh họa
surv_n Số chủng K. pneumoniae được thử nghiệm trong một năm ở một bệnh viện tỉnh 50 chủng fixed minh họa
surv_alert Ngưỡng cảnh báo cho tỷ lệ kháng quan sát được 0.5 tỷ lệ fixed minh họa
n_sim Số lần lặp Monte Carlo mặc định 1,000 lần fixed minh họa
mc_target_se Sai số Monte Carlo mục tiêu khi ước lượng một xác suất 0.005 xác suất fixed minh họa
thr_in_icu Ngưỡng tỷ lệ đoàn hệ còn ở ICU trong bài tập vòng lặp while 0.1 tỷ lệ fixed minh họa
thr_dead Ngưỡng tỷ lệ tử vong cộng dồn trong bài tập vòng lặp while 0.1 tỷ lệ fixed minh họa
wald_demo_x Số chủng đề kháng trong ví dụ mẫu nhỏ so sánh khoảng Wald và Wilson 2 chủng fixed minh họa
wald_demo_n Số chủng được thử nghiệm trong ví dụ mẫu nhỏ so sánh khoảng Wald và Wilson 15 chủng fixed minh họa
n_sim_jensen Số lần rút cho minh họa trung bình của kết quả khác kết quả tại trung bình 5,000 lần fixed minh họa
p_u_x_wide Xác suất ra khỏi ICU mỗi ngày, người không định cư CRE: phân phối rộng chỉ dành cho minh họa 0.0897 xác suất/ngày beta minh họa

Số liệu tham chiếu có nguồn (params/reference_data.csv): số liệu VINARES cho bài tập ở Bài 4 và các mốc công bố dùng để suy ra xác suất mỗi ngày của mô hình ICU (Bài 1 tính lại chúng bằng mã).

Tên Mô tả Giá trị Đơn vị Phân phối Loại Nguồn
vinares_acb_carb_r Số chủng Acinetobacter spp. kháng carbapenem, VINARES 2016-2017 2,855 chủng fixed có nguồn vu2021antimicrobial
vinares_acb_carb_n Số chủng Acinetobacter spp. có kết quả carbapenem, VINARES 2016-2017 3,622 chủng fixed có nguồn vu2021antimicrobial
vinares_pae_carb_r Số chủng Pseudomonas aeruginosa kháng carbapenem, VINARES 2016-2017 1,514 chủng fixed có nguồn vu2021antimicrobial
vinares_pae_carb_n Số chủng Pseudomonas aeruginosa có kết quả carbapenem, VINARES 2016-2017 3,376 chủng fixed có nguồn vu2021antimicrobial
min_isolates_report Số chủng tối thiểu để báo cáo một tỷ lệ trong antibiogram tích lũy 30 chủng fixed có nguồn tran2023estimated
los_cse_days Thời gian nằm viện trung bình của người nhiễm Enterobacterales nhạy carbapenem 8.9 ngày fixed có nguồn larsson2025burden
mort_cse Tỷ lệ tử vong thô ở người nhiễm Enterobacterales nhạy carbapenem 0.202 tỷ lệ fixed có nguồn larsson2025burden
los_cre_days Thời gian nằm viện trung bình của người nhiễm CRE 10.4 ngày fixed có nguồn larsson2025burden
mort_cre Tỷ lệ tử vong thô ở người nhiễm CRE 0.317 tỷ lệ fixed có nguồn larsson2025burden
cre_prev_day0 Tỷ lệ mang CRE vào ngày nhập viện 0.13 tỷ lệ fixed có nguồn tran2019high
cre_prev_day15 Tỷ lệ mang CRE vào ngày nằm viện thứ 15 0.89 tỷ lệ fixed có nguồn tran2019high
hai_after_acq Tỷ lệ nhiễm khuẩn bệnh viện có cấy xác nhận ở người mắc mới CRE trong thời gian nằm viện 0.14 tỷ lệ fixed có nguồn garpvall2021admission
carriage_1m Tỷ lệ còn mang ESBL/CRE sau 1 tháng ở cơ sở y tế 0.767 tỷ lệ fixed có nguồn baryoseph2016natural
icu_age_median Tuổi trung vị của người bệnh ICU người lớn 61 tuổi fixed có nguồn phu2016burden
cre_prev_days Số ngày giữa hai mốc tỷ lệ mang CRE (ngày nhập viện và ngày thứ 15) 15 ngày fixed có nguồn tran2019high
carriage_days Số ngày ứng với mốc 1 tháng của tỷ lệ còn mang khuẩn 30 ngày fixed có nguồn baryoseph2016natural

Gói R sử dụng

Gói Dùng để Bài
base R (stats, utils) Ma trận, vòng lặp, read.csv(), aggregate(), phân phối xác suất, uniroot() 1–6
ggplot2 Biểu đồ 2, 3, 5, 6
knitr Kéo đoạn mã từ script vào bài học, bảng Mọi bài
tidyr, dplyr So sánh cách làm tidyverse với base R 4

Chạy mã của một bài từ thư mục module: Rscript code/l04-data-frames.R. Mỗi script tự chạy được, không phụ thuộc bài trước, nhưng cần thư mục _shared/ nằm cạnh module (xem Bài 1).

Tài liệu tham khảo