OZZZпечать. Экзаменационные вопросы по общественному здоровью и здравоохранению

• Название: Экзаменационные вопросы по общественному здоровью и здравоохранению
• Анкор: OZZZпечать.docx
• Дата: 20.05.2017
• Размер: 466.64 Kb.
• Имя файла: OZZZпечать.docx
• Тип: Экзаменационные вопросы; #8009
• страница: 3 из 16

2 этап. Сбор материала (статистическое наблюдение) - - заключается в регистрации отдельных случаев изучаемого явления и характеризующих их учетных признаков в регистрационные бланки. Перед и в ходе выполнения этой работы проводится инструктаж (устный или письменный) исполнителей наблюдения, обеспечение их формами регистрации.

Статистическое наблюдение может быть:

а) по времени:

1) текущим - явление изучается за какой-то отдельный период времени (неделю, квартал, год и т.д.) путем повседневной регистрации явления по мере возникновения каждого случая (учет числа родившихся, умерших, заболевших, выписанных из стационара). Так учитываются быстро меняющиеся явления.

2) единовременным - статистические данные собираются на определенный (критический) момент времени (перепись населения, изучение физического развития детей, профилактические осмотры населения). Единовременная регистрация отражает состояние явления на момент изучения, используется для изучения медленно меняющихся явлений.

Выбор вида наблюдения по времени определяется целью и задачами исследования (характеристику госпитализированных больных можно получить в результате текущей регистрации выбывших из стационара - текущее наблюдение или путем однодневной переписи больных, находящихся в стационаре - единовременное наблюдение).

б) в зависимости от полноты охвата изучаемого явления:

1) сплошное - изучаются все входящие в состав совокупности единицы наблюдения, т.е. генеральная совокупность. Проводят с целью установления абсолютных размеров явления (общей численности населения, общего количества родившихся или умерших). Применяется и в тех случаях, когда сведения необходимы для оперативной работы (учет инфекционной заболеваемости, нагрузка врачей и др.)

2) несплошное - изучается лишь часть генеральной совокупности, делится на несколько видов:

1. монографический метод - дает детальное описание отдельных характерных в каком-либо отношении единиц совокупности и глубокое, всестороннее описание объектов.

2. метод основного массива - предполагает изучение тех объектов, в которых сосредоточено значительное большинство единиц наблюдения. Недостатком этого метода является то, что остается неохваченной исследованием часть совокупности, хотя и небольшая по размерам, но которая может значительно отличаться от основного массива.

3. анкетный метод - это сбор статистических данных с помощью специально разработанных анкет, адресованных определенному кругу лиц. Это исследование основано на принципе добровольности, поэтому возврат анкет зачастую бывает неполным. Нередко ответы на поставленные вопросы носят отпечаток субъективности и случайности. Этот метод применяется для получения приблизительной характеристики изучаемого явления.

4. выборочный метод - самый распространенный метод, сводится к исследованию некоторой специально отобранной части единиц наблюдения для характеристики всей генеральной совокупности. Преимуществом этого метода является получение результатов высокой степени надежности, а также значительно более низкая стоимость. В исследовании занято меньшее число исполнителей, кроме того он требует меньших затрат времени. В медицинской статистике роль и место выборочного метода особенно велики, поскольку медицинские работники имеют дело обычно только с частью изучаемого явления (изучают группу больных с тем или иным заболеванием, анализируют работу отдельных подразделений).

в) по способу получения сведений в ходе проведения и характеру его осуществления

1. непосредственное наблюдение(клинический осмотр больных, проведение лабораторных, инструментальных исследований, антропометрические измерения и т. п.)

2. социологические методы: метод интервью (очный опрос), анкетирование (заочный опрос - анонимный или неанонимный) и др.;

3. документальное исследование(выкопировка сведений из учетно-отчетных медицинских документов, сведения официальной статистики учреждений и организаций.)

3 этап. Разработка материала, статистическая группировка и сводка - начинается с проверки и уточнения числа наблюдений, полноты и правильности полученных сведений, выявлении и устранении ошибок, дубликатов записей и т. д.

Для правильной разработки материала применяется шифровка первичных учетных документов, т.е. обозначение каждого признака и его группы знаком - буквенным или цифровым. Шифровка - это технический прием, облегчающий и ускоряющий разработку материала, повышающий качество, точность разработки. Шифры - условные обозначения - вырабатываются произвольно. При шифровке диагнозов рекомендуется пользоваться международной номенклатурой и классификацией болезней; при шифровке профессий - словарем профессий.

Преимуществом шифровки является то, что при необходимости после окончания основной разработки можно вернуться к материалу для разработки с целью выяснения новых связей и зависимостей. Зашифрованный учетный материал позволяет сделать это легче и быстрее, чем незашифрованный. После проверки проводится группировка признаков.

Группировка - расчленение совокупности изучаемых данных на однородные, типичные группы по наиболее существенным признакам. Группировка может проводиться по качественным и количественным признакам. Выбор группировочного признака зависит от характера изучаемой совокупности и задач исследования.

а) типологическая группировка производится по качественным (описательным, атрибутивным) признакам (пол, профессия, группы болезни)

б) вариационная группировка (по количественным признакам) проводится на основании числовых размеров признака (возраст, длительность заболевания, продолжительность лечения и т.д.). Количественная группировка требует решения вопроса о величине группировочного интервала: интервал может быть равным, а в ряде случаев - неравный, даже включать так называемые открытые группы (при группировке по возрасту могут быть определены открытые группы: до 1 года, 50 лет и старше).

При определении числа групп исходят из цели и задач исследования. Необходимо, чтобы группировки могли вскрыть закономерности изучаемого явления. Большое число групп может привести к чрезмерному дроблению материала, ненужной детализации. Малое число групп приводит к затушевыванию характерных черт.

Рекомендуется следующее число групп: до 40 наблюдений - 5-6 групп, 40-60 наблюдений 6-8 групп, 60-100 наблюдений - 7-10 групп и т.д.

Закончив группировку материала, приступают к сводке - обобщение единичных случаев, полученных в результате статистического исследования, в определенные группы, их подсчет и внесение в макеты таблиц.

Сводку статистического материала проводят при помощи статистических таблиц. Таблица, не заполненная цифрами, называется макетом.

Статистические таблицы бывают перечневые, хронологические, территориальные.

Таблица имеет подлежащее и сказуемое. Статистическое подлежащее обычно размещается по горизонтальным строкам в левой части таблицы и отражает главный, основной признак. Статистическое сказуемое размещается слева направо по вертикальным графам и отражает дополнительные учетные признаки.

Статистические таблицы делятся на:

а) простые - представлено числовое распределение материала по одному признаку, составных частей его. Простая таблица содержит обычно простой перечень или итог по всей совокупности изучаемого явления.

б) групповые - представлено сочетание двух признаков в связи друг с другом

в) комбинационные - дается распределение материала по трем и более взаимосвязанным признакам

При составлении таблиц должны соблюдаться определенные требования:

- каждая таблица должна иметь заголовок, отражающий ее содержание;

- внутри таблицы все графы также должны иметь четкие краткие названия;

- при заполнении таблицы все клетки таблицы должны содержать соответствующие числовые данные. Оставшиеся незаполненными из-за отсутствия данной комбинации клетки таблицы прочеркиваются ("-"), а при отсутствии сведений в клетке проставляется "н.с." или "...";

- после заполнения таблицы в нижней горизонтальном ряду и в последнем справа вертикальном столбце подводятся итоги вертикальных граф и горизонтальных строк.

- таблицы должны иметь единую последовательную нумерацию.

В исследованиях, имеющих небольшой объем наблюдений, сводка проводится вручную. Все учетные документы раскладываются на группы в соответствии с шифром признака. Далее проводится подсчет и запись данных в соответствующую клетку таблицы. В настоящее время в проведении сортировки и сводки материала широко используются ЭВМ. которые позволяют не только отсортировать материал по изучаемым признакам, но выполнить расчеты показателей.

4 этап. Статистический анализ изучаемого явления, формулировка выводов - ответственный этап исследования, на котором проводится вычисление статистических показателей (частоты, структуры, средних размеров изучаемого явления ),дается их графическое изображение, изучается динамика, тенденции, устанавливаются связи между явлениями. даются прогнозы и т.д. Анализ предполагает интерпретацию полученных данных, оценку достоверности результатов исследования. В заключение делаются выводы.

5 этап. Литературная обработка и оформление полученных результатов - является заключительным, предполагает окончательное оформление результатов статистического исследования. Результаты могут быть оформлены в виде статьи, отчета, доклада, диссертации и др. Для каждого вида оформления существуют определенные требования, которые должны соблюдаться при литературной обработке результатов статистического исследования.

Результаты медико-статистического исследования внедряются в практику здравоохранения. Возможны различные варианты использования результатов исследования: ознакомление с результатами широкой аудитории медицинских и научных работников; подготовка инструктивно-методических документов; оформление рационализаторского предложения и другие

По завершении статистического исследования разрабатываются рекомендации и управленческие решения, проводится внедрение результатов исследования в практику, оценивается эффективность.

В проведении статистического исследования важнейшим элементом является соблюдение строгой последовательности в осуществлении названных этапов.

70. Содержание плана и программы статистического исследования. Виды планов статистического исследования. Программа наблюдения.

См. вопрос 69 (этап 1).

71. Статистическое наблюдение. Сплошное и несплошное статистическое исследование. Виды несплошного статистического исследования.

См. вопрос 69 (этап 2).

72. Статистическое наблюдение (сбор материалов). Ошибки статистического наблюдения.

Статистическое наблюдение - см. вопрос 69, этап 2.

Точность статистического наблюдения - степень соответствия величины какого-либо показателя (значения признака), определенной путем статистического измерения, действительной его величине.

Ошибка статистического наблюдения - расхождение между измеренным и действительным значениями изучаемой величины.

Методы проверки данных статистического наблюдения:

а) счетный контроль - проверка итогов и проверочный расчет показателей (четко устанавливается наличие ошибки);

б) логический контроль - сопоставление полученных данных с другими известными признаками, показателями (выявляются неправдоподобные случаи).

Виды ошибок статистического наблюдения по источнику происхождения:

1. Непреднамеренные

а) для сплошного и несплошного статистического исследования

а1. случайные - связаны с невнимательностью, небрежностью регистратора, неточностью измерительных приборов

а2. систематические - ошибки округления возраста и сумм, забываемости "второстепенных расходов" (они однонаправленны)

б) для несплошного статистического исследования

а3. репрезентативности

а3.1 - случайные - ошибки из-за недостаточной полноты охвата

а3.2 - систематические - из-за отклонения структур выборочной и генеральной совокупностей

2. Преднамеренные (злостные)

а) первого рода - из-за применения несовершенных способов статистического наблюдения при наличии более совершенных

б) второго рода - из-за применения несовершенных организационных схем проведения статистического наблюдения

73. Статистическая группировка и сводка. Типологическая и вариационная группировка.

См. вопрос 69, этап 3.

74. Статистические таблицы, виды, требования к построению.

См. вопрос 69, этап 3.

75. Клинико-статистическое исследование. Особенности клинико-статистического исследования.

Клинико-статистическое исследование - использование статистических методов при обработке результатов клинических, экспериментальных и лабораторных исследований; позволяет с количественной точки зрения оценить достоверность результатов исследования и решить ряд других задач.

Особенности клинико-статистического исследования:

а) выборочное исследование

б) выборка малая

в) результаты обрабатываются не параметрическими методами исследования

г) наличие всегда конкретной группы либо копии (паракопии)

д) единица наблюдения чаще всего – пациент

18. Средние величины, виды, методика расчета. Применение в работе врача.

Средние величины дают обобщающую характеристику статистической совокупности по определенному изменяющемуся количественному признаку. Средняя величина характеризует весь ряд наблюдений одним числом, выражающим общую меру изучаемого признака. Она нивелирует случайные отклонения отдельных наблюдений и дает типичную характеристику количественного признака.

Требования к средним величинам:

1) качественная однородность совокупности, для которой рассчитывается средняя величина - только тогда

она будет объективно отображать характерные особенности изучаемого явления.

2) средняя величина должна основываться на массовом обобщении изучаемого признака, т.к. только тогда она выражает типичные размеры признака

Средние величины получаются из рядов распределения (вариационных рядов).

Вариационный ряд- ряд однородных статистических величин, характеризующих один и тот же количественный учетный признак, отличающихся друг от друга по своей величине и расположенных в определенном порядке (убывания или возрастания).

Элементы вариационного ряда:

а) варианта - v - числовое значение изучаемого меняющегося количественного признака.

б) частота - p (pars) или f (frequency) - повторяемость вариант в вариационном ряду, показывающая, как часто встречается та или иная варианта в составе данного ряда.

в) общее число наблюдений- n (numerus) - сумма всех частот: n=ΣΡ. Если общее число наблюдений более 30,статистическая выборка считается большой, если n меньше или равно 30 - малой.

Вариационные ряды бывают:

1. в зависимости от значения варианты:

а) прерывные (дискретные), состоящие из целых чисел

б) непрерывные, когда значения вариант выражены дробным числом. В прерывных рядах смежные варианты отличаются друг от друга на целое число (число ударов пульса, число дыханий в минуту, число дней лечения). В непрерывных рядах варианты могут отличаться на любые дробные значения единицы.

2. в зависимости от частоты встречаемости признака:

а) простой - ряд - каждая варианта встречается один раз, т.е. частоты равны единице.

б) обычный - ряд, в котором варианты встречаются более одного раза.

в) сгруппированный- ряд, в котором варианты объединены в группы по их величине в пределах определенного интервала с указанием частоты повторяемости всех вариант, входящих в группу.

Сгруппированный вариационный ряд используют при большом числе наблюдений и больном размахе крайних значений вариант.

Обработка вариационного ряда заключается в получении параметров вариационного ряда (средней величины, среднего квадратического отклонения и средней ошибки средней величины).

3. в зависимости от числа наблюдений:

а) четные и нечетные

б) большой (при числе наблюдений больше 30) и малый (если число наблюдений меньше или равно 30)

Виды средних величин:

а) мода (Мо) - величина признака, чаще других встречающаяся в совокупности. За моду принимают варианту, которой соответствует наибольшее количество частот вариационного ряда.

б) Медиана (Me) - величина признака, занимающая срединное значение в вариационном ряду. Она делит вариационный ряд на две равные части.

На величину моды и медианы не оказывают влияния числовые значения крайних вариант, имеющихся в вариационном ряду. Они не всегда могут точно характеризовать вариационный ряд и применяются в медицинской статистике относительно редко. Более точно характеризует вариационный ряд средняя арифметическая величина.

в) Средняя арифметическая(М, или ) - рассчитывается на основе всех числовых значений изучаемого признака.

Реже применяются другие средние величины: средняя геометрическая (при обработке результатов титрования антител, токсинов, вакцин); средняя квадратическая (при определении среднего диаметра среза клеток, результатов накожных иммунологических проб); средняя кубическая (для определения среднего объема опухолей) и другие.

В простом вариационном ряду, где варианты встречаются только по одному разу, вычисляется средняя арифметическая простая по формуле:

, где V - числовые значения вариант, n - число наблюдений, Σ - знак суммы

В обычном вариационном ряду вычисляется средняя арифметическая взвешенная по формуле:
, где V - числовые значения вариант, р - частота встречаемости вариант, n - число наблюдений.

Средние величины являются важными обобщающими характеристиками совокупности. Однако за ними скрываются индивидуальные значения признака. Средние величины не показывают изменчивости, колеблемости признака. Если вариационный ряд более компактен, менее рассеян и все отдельные значения расположены вокруг средней, то средняя величина дает более точную характеристику данной совокупности. Если вариационный ряд растянут, отдельные значения значительно отклоняются от средней, т.е. имеется большая вариабельность количественного признака, то средняя менее типична, хуже отражает в целом весь ряд.

Одинаковые по величине средние могут быть получены из рядов с различной степенью рассеяния, поэтому для характеристики вариационного ряда, помимо средней величины, необходима другая характеристика, позволяющая оценить степень его колеблемости.

Простыми показателями, характеризующими разнообразие признака в изучаемой совокупности, являются

а) лимит - минимальное и максимальное значение количественного признака

б) амплитуда - разность между наибольшим и наименьшим значением вариант.

Применение средних величин:

а) для характеристики физического развития (рост, вес, окружность груди, динамометрия)

б) для оценки состояния здоровья человека путем анализа физиологических, биохимических параметров организма (уровня АД, ЧСС, температуры тела)

в) для анализа деятельности медицинских организаций (среднее число дней работы койки в году и т.д.)

г) для оценки работы врачей (среднее число посещений на одного врача, среднее число хирургических операций, среднечасовая нагрузка врача на приеме в поликлинике)