1. Общественное здоровье и здравоохранение как наука и предмет её изучения. Общественное здоровье и здравоохранение
 Скачать 2.89 Mb.
|
|
II этап. Сбор материала (статистическое наблюдение). Статистическое наблюдение – это регистрация изучаемых единиц на специальных учетных медицинских документах. Статистическое наблюдение классифицируется с учетом полноты охвата единиц совокупности, учета фактов по времени и способу наблюдения.
1. По учету факторов во времени: Текущее наблюдение (постоянное) применяется при изучении быстро меняющихся явлений, зависящих от условий жизни, состояния медицинской помощи и др. Это систематический учет явления в течение определенного периода времени, статистические данные собираются путем регистрации случаев по мере их возникновения (учет рождаемости, смертности, заболеваемости, травматизма, госпитализации). Единовременное наблюдение (одномоментное) применяется при изучении медленно меняющихся явлений, когда изучаемое явление не имеет тенденции к быстрому изменению, регистрация данных проводится на определенный момент времени. Единовременное наблюдение отражает статику явления, то есть дает как бы одномоментную фотографию изучаемого явления (перепись населения, профилактические осмотры, перепись медицинских учреждений и др.) 2. По полноте охвата единиц совокупности: Сплошное наблюдениепредусматривает регистрацию всех случаев, составляющих генеральную совокупность. Сплошным методом собирают сведения о числе родившихся, умерших обратившихся в поликлинику, о численности больных, врачей и др. Для сплошного метода является характерным собирание массового материала при относительно ограниченном числе учетных признаков, что, однако, не позволяет провести углубленный анализ. При несплошном методе наблюденияучитываются не все единицы совокупности, а только часть их, по которой судят о свойствах всего объекта наблюдения. Несплошное наблюдение имеет ряд преимуществ: оно меньше по объему, для его осуществления требуется меньше сил и средств, оно позволяет применить более совершенные способы учета фактов, то есть расширить программу исследования. В зависимости от характера объекта исследования и поставленных задач несплошное исследование организуется по разному. Разновидностями несплошного исследования являются: 2.1. Монографическое наблюдение – это детальное описание отдельных, характерных в каком-либо отношении единиц совокупности (описание типичных случаев течения заболеваний, описание типичных объектов территории при медико-географическом исследовании и др.) 2.2. Метод основного массива – это изучение явления в месте его наибольшего проявления. Изучаются объекты, на которых сосредоточено большинство изучаемых явлений, то есть изучение преобладающей доли единиц совокупности (например, изучение исходов лечения, диспансеризации, организационных форм обслуживания, больных гастроэнтерологического, нефрологического, пульмонологического профиля по данным специализированных центров) 2.3. Наиболее совершенным видом несплошного наблюдения является выборочное исследование, при котором характеристика всей совокупности дается на основании некоторой части ее, отобранной специальными методами. По способу организации различают следующие виды выборочного наблюдения: 2.3.1. Случайный отбор – отбор единиц совокупности на основании таблиц случайных чисел или методом жеребьевки, при этом способе каждая единица имеет равную возможность попасть в выборку. При случайном отборе единиц создаются условия для действия закона больших чисел - в массе случайной выборки проявляется общая закономерность, свойственная изучаемому явлению в целом. 2.3.2. Механический отбор имеет в своей основе арифметический подход к отбору единиц. Единицы генеральной совокупности распределяют в какой-либо последовательности по любому случайному признаку (например, истории болезни распределяют по дням поступления больных, или по первой букве фамилии, по номерам). Материал разбивают на равные части и из них в заранее обусловленном плане отбирают каждую пятую, или десятую, или иную единицу, таким образом, чтобы обеспечить требуемый объем выборки (10%, 20% и т.д.) 2.3.3. Типологический отбор проводится путем деления всей генеральной совокупности на качественно однородные группы по ведущим признакам, из которых отбирают в случайном или механическом порядке единицы. В результате такого отбора в выборочной совокупности отдельные типические группы будут представлены в том же соотношении, что и в генеральной совокупности, что увеличивает точность такого способа выборки. 2.3.4 Гнездовой отбор (серийный) применяется в тех случаях, когда нет возможности проводить выборку из всей совокупности в виду большой территории обследования. В этом случае вся совокупность делится на однородные "серии" (гнезда), отбор серий проводится в случайном или механическом порядке, отбирают "объекты" (гнезда), которые в дальнейшем изучаются сплошь или выборочно. Для углубленного изучения взаимосвязи менее изученных признаков при исключении признаков, влияние которых известно, используют метод направленного отбора. Например, влияние возраста и пола на распространенность гипертонической болезни известно, поэтому для углубленного исследования можно использовать совокупность лиц одного пола и возраста. Одним из видов направленного отбора является когортный метод - это изучение совокупности, которая состоит из единиц, объединенных сроком наступления определенного события, и прослеженного в один и тот же интервал времени (наблюдение за группой детей одновременно родившихся, за группой лиц, одновременно вступивших в брак, имеющих одинаковый стаж работы на предприятии). Когортный метод позволяет сделать своего рода срез в том месте изучаемого явления, в котором наиболее ярко проявляются те или иные закономерности. 3. По способу наблюдения: Непосредственное наблюдение, когда сведения регистрируют при непосредственном осмотре больного или здорового человека при проведении санитарно-гигиенического обследования объекта. Выкопировка данных - получение сведений из учетно-отчетных форм и другой медицинской документации. Используется при изучении рождаемости, смертности, заболеваемости, инвалидности, деятельности медицинских учреждений. Анамнестический способ получения информации основан ха получении сведений от больных или близких родственников и их воспоминаниях о событиях, которые ранее были в их жизни. Способ может быть осуществлен путем опроса "лицом к лицу" (устное интервью) или заочного опроса (письменное анкетирование). Содержание вопросов в анкете должно отвечать целям и задачам исследования, а ответы не должны вызывать затруднений у опрашиваемых. Единица наблюдения - это та первичная ячейка, из которой могут быть получены единицы совокупности. Единица наблюдения определяется в зависимости от цели исследования, это может быть: семья, рабочие данного цеха, жители того или иного района. Единицы совокупности имеют признаки сходства (место жительства, время проведения исследования и др.) и признаки различия - учетные признаки(пол, возраст, диагноз заболевания, сроки госпитализации, исходы лечения и др.). Учетные признаки по характеруделят на: - атрибутивные (описательные) - выраженные словесно (пол, диагноз, наличие вредных привычек и др.); - количественные признаки - выраженные числом (возраст, стаж роботы, уровень артериального давления, сроки пребывания в стационаре и др.) По роли в совокупностиразличают: - факторные признаки - влияющие на изучаемое явление (пол, возраст, профессия, вредные привычки и т.д.); - результативные признаки - изменяющиеся вод влиянием факторных признаков (диагноз, исход лечения и др.). 7. Относительные величины: виды, методика вычисления, сущность, использование в медицине и здравоохранении (показать на примерах). III этап. Обработка собранного материала. На этом этапе производятся: 1. Проверка материала на полноту и правильность заполнения учетных документов, устранение дубликатов. 2. Шифровка (кодирование) путем проставления условного знака около каждого признака. 3. Раскладка карт по группам в соответствии е шифром, подсчет карт в каждой группе. 4. Составление общей сводки, занесение результатов подсчета в макеты таблиц заранее установленной формы для получения сравнительных и обобщающих величин. На данном этапе статистического исследования, в результате сводки материала при подсчете данных наблюдения по группам, в разработочных таблицах получают абсолютные числа, которые характеризуют количественное выражение изучаемого явления. Абсолютные числа или величины имеют в статистике определенное значение. Абсолютными величинами выражаются, например, население городов, стран, редкие заболевания и редко встречающиеся явления. В медицинской практике абсолютными величинами могут также выражаться все индивидуальные данные, которые получают от больного (частота сердечных сокращений, артериальное давление, количество молочных и постоянных зубов у ребенка в различные возрастные периоды). Но абсолютные величины (числа) малопригодны для сравнения их друг с другом и анализа, т.к. они дают характеристику изучаемому явлению, но глубоко его не раскрывают. Дня того, чтобы можно было провести анализ и сделать правильные выгоды, необходимо абсолютные числа преобразовать в производные величины (относительные или средние). Относительные величины (показатели, статистические коэффициенты) рассчитываются путем деления одной абсолютной величины на другую и умножения полученной дроби на какой-либо коэффициент (основание) - 100, 1000, 10000 и т.д. Соответственно этому, относительные величины могут выражаться в процентах (%), промилле (%о), продецемилле (%оо) и т.д. Различают следующие группы относительных величин: 1. Показатели экстенсивности (или распределения); 2. Показатели интенсивности (или частоты); 3. Показатели соотношения (обеспеченности); 4. Показатели наглядности. 1. Показатели экстенсивности (структуры, распределения, состава явления) характеризуют распределение целого на составляющие его части по их удельному весу. Эти показатели характеризуют распределение явления внутри одной совокупности. При этом вся совокупность (целое явление) принимается за 100%, а часть определялся как искомое.
Экстенсивные показатели вычисляют, когда необходимо определить структуру явления: распределение родившихся по полу и весу, при анализе рождаемости; распределение умерших по полу, возрасту, причинам смерти при анализе смертности; распределение больных по полу, возрасту, диагнозу и срокам госпитализации; при анализе заболеваемости; состав населения по полу, возрасту, образовнию, профессии и занятости в сфере производства; распределение больничных коек по профилю при анализе структуры коечного фонда. Показатели экстенсивности характеризуют состав явлений в конкретное время, е конкретном месте. Для динамических сравнений эти показатели не пригодны. Сравнение удельных весов позволяет судить лишь об их порядковом номере в структуре (заболеваемости, смертности и т.д.), но не дает возможности говорить о частоте, распространенности данного явления. Для этой цели всегда необходимо знать численность среды, в которой происходит явление, и вычислить интенсивные показатели.
2. Показатели интенсивности (чистоты, распространенности) характеризуют частоту (уровень) явления в той среды, в которой это явление происходит. Показатели интенсивности определяют соотношение между изучаемым явлением и средой, его продуцирующей (т.е. соотношение между двумя однородными совокупностями). Для вычисления показателя интенсивности нужно знать величину интересующего нас явления и величину той среды, в которой данное явление наблюдается.
Средой обычно является население в целом или отдельные его группы (возрастные, половые, профессиональные и т.д.). Явление – случаи заболеваний, смертей, рождений, осложнений и т.д. Показатели, рассчитанные на все население (совокупность), называются общими. Показатели, рассчитанные на отдельные группы, называются специальными. Выбор коэффициентапри вычислении показателей частоты зависит от числа наблюдения и размера среды. Чем меньше явление, частоту которого необходимо определить, тем больше должен быть коэффициент для получения показателя, выраженного целым числом (10 000. 100 000) и, наоборот, чем больше явление, тем коэффициент должен быть меньше (100, 1 000). Интенсивные показатели применяются при анализе заболеваемости (частота того или иного заболевания на той или другой территории, т.е. определение уровня заболеваемости и распространенности, частота инвалидности, заболеваемости с временной утратой трудоспособности, летальность в стационаре); в санитарно-демографической статистике (общие и специальные показатели рождаемости, смертность, младенческой и материнской смертности).
3. Показатели соотношения (обеспеченности) характеризуют соотношение двух разнородных, не связанных между собой совокупностей, сопоставляемых только логически, по их содержанию. Они вычисляются так же, как и показатели интенсивности, но их отличие от последних заключается в том, что интересующие нас явления не представляют собой продукт той среды, на которую производится расчет, т.е. эти показатели определяют отношение между разнороднымисовокупностями. Применяются эти показатели для характеристики обеспеченности населения койками, врачами, местами в детских садах, лекарственными препаратами и т.д. Показатели соотношения выражаются обычно на 10000 населения.
4. Показатели наглядности применяются для определения изменений, происшедших с тем или иным явлением в течение какого-либо периода времени, или для сравнения друг с другом аналогичных явлений на разных территориях. Они показывают, во сколько раз (или на сколько процентов) произошло увеличение или уменьшение сравниваемых величин. Расчеты могут проводиться на абсолютных, относительных или средних величинах. При этом, в зависимости от поставленной задачи, одна из величин принимается за 100%. или за единицу (в кратностях). Для выражения этих показателей составляется пропорция.
8. Табличная сводка медико-статистического материала. Виды таблиц и правила их оформления. Статистическая таблица – количественная характеристика изучаемой совокупности. В статистических таблицах наглядно отражаются результаты статистического наблюдения. В каждой статистической таблице различают табличное подлежащее и табличное сказуемое. Табличное подлежащее – главный (основной) учетный признак, по которому проведена группировка материала, располагается в левой части статистической таблицы. Табличное сказуемое – учетные признаки, которые характеризуют подлежащее, располагаются в правой части таблицы в заголовке вертикальных столбцов. При составлении статистических таблиц соблюдают ряд требований, к основным из которых относятся: - заголовок таблицы должен раскрывать ее содержание, - в заголовке таблицы указывают единицы измерения приведенных данных, - табличное подлежащее располагается в левой части таблицы (в горизонтальных строках), табличное сказуемое в правой части (в вертикальных строках), - нулевые значения признака обозначают знаком «тире», - наличие общих и подгрупповых итоговых строк. В зависимости от числа использованных признаков и их группировки различают простые, групповые и комбинационные таблицы. В простой статистической таблице материал сгруппирован по одному признаку, такая таблица представляет общую сводку данных. В групповой таблице – подлежащее характеризуется несколькими самостоятельными, не связанными между собой признаками. В комбинационной таблице – подлежащее характеризуется несколькими взаимосвязанными признаками. Такая таблица в аналитическом отношении является наиболее ценной. 1. Макет простой таблицы. Распределение травм по локализации.
2. Макет групповой таблицы. Состав выбывших из стационара по диагнозу, полу и возрасту.
3. Макет комбинационной таблицы. Распределение пороков сердца среди детей различного возраста и пола.
9. Графические изображения результатов медико-статистических исследований: виды диаграмм, правила их построения. Графическое изображение широко используется как способ для наглядного представления статистических данных и зримого выявления закономерностей. Графические изображения могут быть построены как по абсолютным, так и по относительным и средним величинам. Виды графических изображений: 1. Диаграммы: линейные, внутристолбиковые, радиальные, столбиковые, секторные, объемные, фигурные; 2. Картограммы; 3. Картодиаграммы. Диаграмма – это график, в котором статистические данные изображаются различными геометрическими фигурами (столбиком, линиями, окружностями и т.д.). Картограмма – это схематическая географическая карта, на которой различной окраской или штриховкой показано распределение какого-либо явления в пространстве. Картодиаграмма – это сочетание схематической географической карты с одним из видов диаграмм (столбиковые, секторные и другие). 1. Линейные диаграммы - применяются для изображения динамики того или другого явления или процесса, выраженных в показателях интенсивности, соотношения, наглядности, средних или абсолютных величинах. С помощью линейной диаграммы можно изображать рост численности населения, динамику младенческой смертности и т.д. При построении этого типа графических изображений на горизонтальной линии (абсцисс) откладывают разные отрезки по числу тех единиц времени (часов, дней, месяцев, лет), при помощи которых измеряется изображаемое явление. Если отрезки времени неравны, то размеры их должны пропорционально соответствовать единице измерения. На вертикальной линии (ординате) наносят деления в единицах измерения изучаемого явления. На вертикальных линиях, параллельных ординате, отмечают точками величину изображаемых явлений. Соединив точки линиями, получают линейную диаграмму. На одном графике может быть изображено несколько линий разного цвета или различные штриховки. 2. Столбиковая диаграмма – применяется для изображения динамики или статики явления в соответствии с избранным масштабом. Столбиковые диаграммы строят в виде вертикальных или горизонтальных столбцов («лент»). Ширина столбиков, так же как и расстояние между ними, должно быть одинаковым. В виде столбиков целесообразно изображать интенсивные показатели или показатели соотношения для одного периода времени, но для разных коллективов, территорий. 3. Внутристолбиковая диаграммаприменяется для изображения структуры явления, выраженной экстенсивными показателями. Она представляет собой прямоугольник, в котором цветом или штриховкой выделены составляющие его части в соответствии с их удельным весом. Высота прямоугольника в этом случае принимается равной сумме всех частей, составляющих целое. Составные части целого располагаются внутри прямоугольника в порядке убывания их удельного веса. 4. Секторная (круговая) диаграмма - также применяется для изображения структуры явления и представляет собой круг, разделенный радиусами на сектора, которые выделяются различной штриховкой илы цветом. При построении секторной диаграммы необходимо с помощью транспортира на окружности отложить в градусах части, пропорциональные расширению явления, состав которого требуется изобразить. К точкам, намеченным на окружности, проводятся радиусы. Сектора выделяются различной штриховкой или расцветкой. 5. Объемная диаграмма - применяется для изображения статистических величин в виде шара, куба и других объемных геометрических фигур. Они могут иллюстрировать показатели интенсивности, соотношения, наглядности. 6. Радиальная диаграмма- строится на системе полярных координат при изображении динамики явления за замкнутый цикл времени (сутки, неделя, год). Они применяются для изображения явлений, имеющих сезонный характер (например, сезонные колебания заболеваемости ОРВИ, дизентерией и пр.). Радиус окружности принимается за среднедневное (среднемесячное, среднегодовое) число заболеваний. Каждый радиус соответствуетопределенному месяцу года, отсчет которых ведется по часовой стрелке. На радиусах и их продолжениях откладывают величины соответствующие среднедневным (среднемесячным, среднегодовым) числам заболеваний. Точки, отмеченные на радиусах ни их продолжениях, соединяют линиями и получают многоугольник, изображающий сезонные колебания изучаемого явления. Правила построения диаграмм: I. Каждая диаграмма должна иметь подпись, в которой четко, кратко и вместе с тем исчерпывающе следует указать содержание диаграммы, время и место, к которым относятся изображаемые данные; 2. Диаграмма должна строиться по определенному масштабу с указанием единиц измерения, в которых представлены статистические величины. З. Черчение диаграмм, основанных на системе полярных координат, следует начинать с проведения двухлиний - безосной (абсциссы) и масштабной (ординаты). 4. Для каждой диаграммы должны быть даны пояснения, обозначающие каждую расцветку или штриховку (экспликация). 10. Вариационные ряды: определение, виды, основные характеристики. Методика расчета моды, медианы, средней арифметической в медико-статистических исследованиях (показать на условном примере). Важным групповым свойством статистической совокупности является средний уровень признака, который характеризуется средними величинами. Средняя величина – это величина, одним числом характеризующая всю совокупность в целом. Различают несколько видов средних величин: средняя арифметическая, средняя геометрическая, средняя гармоническая, средняя квадратическая, средняя прогрессивная, средняя хронологическая. В практической деятельности врача наиболее часто используются средняя арифметическая (М) и особые средние - мода (Мо) и медиана (Ме). Средние величины находят широкое применение в научных экспериментальных и клинических исследованиях для характеристики физиологических показателей организма в норме и патологии, при обработке лабораторных данных. Они используются также для оценки здоровая населения, при характеристике физического развили (средний рост, средняя масса тела), при анализе деятельности лечебно-профилактических учреждений (показатели нагрузки врачей, посещаемости поликлиники, среднее число жителей на участке, среднегодовая занятость больничной койки, средняя длительность пребывания и стационаре и пр.). Нельзя обойтись без вычисления средних величин и в специальных социально-гигиенических исследованиях: средняя жилая площадь на человека, средний возраст, средний стаж работы в группах работающих, среднее содержание химического вещества во внешней среде и т.д. При использовании средних величин необходимо соблюдать два важнейших условия. 1. Средние величины должны был вычислены из качественно однородных совокупностей. Если статистическая совокупность неоднородна, то рассчитанная на основе ее данных средняя не будет правильно отражать типичные характерные особенности изучаемого явления. 2. Средние величины должны быть исчислены из массовых материалах. т.е. в совокупности должно быть достаточно большое число наблюдений. Это требование основано на законе больших чисел. В каждой совокупности ее отдельные единицы отличаются друг от друга по величине изучаемого признака. Это различие называется вариацией. Группировка единиц совокупности по величине варьирующего признака дает вариационные ряды. Вариационный ряд – это ряд числовых значений изучаемого признака. Каждый вариационный ряд включает в себя следующие элементы: - Варианта (V) – каждое отдельное числовое значение признака в совокупности (рост каждого ребенка, частота пульса каждого больного, число лейкоцитов в крови каждого обследованного и т.д.), в том числе Vmin – наименьшая варианта и Vmax – наибольшая варианта, ограничивающие вариационный ряд; - Частота или математический вес (Р) – число, которое показывает сколько раз данный признак (варианта) встречается в совокупности; - Число наблюдений (n) – сумма всех частот (n = ∑P) - Интервал – разность между двумя соседними вариантами (V3-V2, V2-V1 и т.д.); - Амплитуда – разность между наибольшей и наименьшей вариантами (Vmax – Vmin); - Мода (Mo) – варианта, которая встречается в вариационном ряду наиболее часто (т.е. имеющая наибольшую частоту или наибольший математический вес); - Медиана (Me) – величина, которая делит вариационный ряд на две равные части по числу наблюдений. Если число наблюдений четное, то место расположения середины вариационного ряда определяется по формуле: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||