Шпаргалки по оргздраву. Щпоры озо. I. Общие вопросы
 Скачать 1.25 Mb.
|
|
II. Медицинская статистика. Демография. Здоровье населения. Медицинская статистика. Статистика здоровья и здравоохранения, их содержание. Значение статистики для теоретической подготовки и практической деятельности врача/ статистика - это общественная наука, которая изучает количественную сторону общественных, массовых явлений в неразрывной связи с их качественной стороной. это сбор цифровых, статистических данных, характеризующих то или другое общественное явление или процесс Медицинская статистика рассматривает человека как социально обусловленное существо, занимается изучением показателей здоровья, факторов определяющих. Статистический метод позволяет - познать действительность, выявить закономерности, установить связь между явлениями - дать объективную оценку существующего положения - составить прогноз, предвидеть развитие здравоохранения и показателей здоровья людей Медицинская статистика делится на два основных раздела: - статистика здоровья населения - статистика здравоохранения Статистика здоровья населения изучает: - санитарное состояние населения, т е здоровье населения с помощью показателей заболеваемость и травматизм, инвалидность, физическое развитие, естественное движение населения (рождаемость, смертность, естественный прирост населения, средняя продолжительность предстоящей жизни, брачность и др.) - причины, которые приводят к отклонениям в состоянии здоровья людей (санитарная этиология) - необходимость проведения лечебно-профилактических и социально-оздоровительных мероприятий - санитарное состояние населения — это комплексная характеристика здоровья Статистика здравоохранения изучает: - сеть медицинских учреждений: их достаточность, профилизацию по отдельным специальностям, качество работы, - кадры медицинских работников, качество их деятельности, - вопросы планирования, финансирования и экономики здравоохранения В медицине статистические приемы используют при клинико-гигиеническом нормировании факторов производственной среды, оценке эффективности примененных методов профилактики или лечения тех или иных заболеваний, при расчете доз лекарственных препаратов, определении стандартов физического развития и т. д. Статистический анализ позволяет обосновать тактику врача в предупреждении или лечении заболеваний врач должен хорошо знать теоретические основы статистики, уметь правильно использовать статистические методы и оценивать информацию, накопленную в различных областях его деятельности. Организация медико-статистического исследования, его этапы. Статистическое исследование (СИ) позволяет получить представление о том или ином явлении, изучить его размер, уровень, выявить закономерности. Предметом СИ могут быть здоровье населения, организация медицинской помощи, факторы внешней среды, влияющие на здоровье Объект СИ – совокупность, с которой будут собираться необходимые сведения (население, студенты, больные Этапы: I этап — Составление программы и плана статистического исследования. II этап — Организация и проведение сбора необходимых данных, предусмотренных программой исследования. III этап — Осуществление обработки собранных данных (контроль, группировка, шифровка, вычисление статистических показателей, сводка в статистические таблицы). IV этап — Анализ результатов статистического исследования. V этап — Внедрение результатов в практику и оценка эффективности Первый этап — составление программы и плана статистического исследования. Цель исследования должна быть актуальной для медицинской науки и практики здравоохранения. Цель должна быть сформулирована четко и недвусмысленно. Задача исследования — это конкретизированное и уточненное определение цели. Программа статистического исследования предусматривает решение следующих вопросов: Составление программы сбора материалов;= представляет документ с перечнем вопросов, на которые необходимо получить ответы при проведении данного исследования, это может быть как специально составленный исследователем опросной лист, анкета, карта, так и официальный документ Составление программы разработки материала;= предусматривает группировку признаков и составление макетов статистических таблиц. Под группировкой понимается распределение совокупности единиц наблюдения на однородные группы по одному или нескольким признакам. Группировка, произведенная по атрибутивным (качественным) признакам называется типологической или атрибутивной, по количественному признаку — вариационной, Учетный материал может быть сгруппирован по социально-демографическим признакам (возраст, семейное положение), по климато-географическим признакам (место жительства, сезон) Составление программы анализа собранного материала.= Второй этап — организация и проведение сбора необходимых данных, предусмотренных программой исследования. На этом этапе основное внимание должно быть уделено соблюдению правил регистрации, охвату всех включенных в исследование единиц наблюдения, достоверности собираемых данных. Третий этап — обработка данных. Он включает в себя два основных подэтапа: группировку данных статистическую сводку и обработку. необходимо осуществить контроль качества собранного материала с целью отбора учетных документов, имеющих дефекты, для их последующего исправления и дополнения или исключения из исследования. На этом этапе производят также, если это необходимо, шифровку или кодирование. После распределяют единицы наблюдения по однородным группам, т. е. проводят группировку материала. Затем заполняют статистические таблицы и вычисляют статистические показатели. Четвертый этап — анализ результатов статистического исследования. При проведении статистического анализа полученные данные сравнивают с нормативами, со средними уровнями аналогичных величин, со стандартами, с данными по другим учреждениям и территориям, литературным данными, в динамике. В заключении делают выводы и намечают тактические действия. Большое значение для анализа полученных результатов имеет использование графического изображения, так как оно позволяет представить их более наглядно и лаконично. Пятый этап — внедрение результатов исследования в практику и оценка эффективности. Социально-гигиеническое исследование должно заканчиваться внедрением их результатов в практику. Средние величины, методика их вычисления. Оценка достоверности средних величин. Применение средних величин при оценке состояния здоровья, в клинической практике. Средняя величина — это типичная величина, которая характеризует среднее значение показателей, нивелируя максимальные и минимальные значения этих показателей. Требования к средним величинам: - качественная однородность совокупности для которой вычисляется средняя величина - средняя величина должна быть рассчитана на массовых материалах, на достаточно большом числе наблюдений. - средняя арифметическая величина обладает тремя свойствами: занимает срединное положение в вариационном ряду; имеет абстрактный характер; сумма отклонений всех вариант от средней равна 0. Средние величины рассчитываются на основе вариационных рядов. Вариационный ряд — это однородная в качественном отношении статистическая совокупность, отдельные единицы которой характеризуют количественные различия изучаемого признака. Цифровое значение, каждого отдельного признака или явления, входящего в вариационный ряд, называется вариантой и обозначается буквой V. Числа, показывающие, как часто встречается та или иная варианта в составе данного ряда, носят названия частот и обозначаются буквой — p. Общее число случаев наблюдений, из которых вариационный ряд состоит, обозначают буквой n. Варианты, расположенные в порядке возрастания или убывания количественной характеристики признака. Различают два вида вариационных рядов: - простой вариационный ряд- такой ряд, где каждая варианта встречается лишь один раз. - сгруппированный вариационный ряд- ряд, где указано сколько раз встречается каждая варианта Различают три вида средних величин: мода (М0), медиана (Ме), средняя арифметическая (М).-представляют собой особенности вариационного ряда. Мода (Мо) — наиболее часто встречающаяся в ряду распределения варианта. Она дает представление о центре распределения вариационного ряда. Используется: - для определения центра распределения в открытых вариационных рядах - для определения среднего уровня в рядах с резко асимметричным распределением Медиана — это серединная варианта, центральный член ранжированного ряда. Применяется: - для определения среднего уровня признака в числовых рядах с неравными интервалами в группах - для определения среднего уровня признака, когда исходные данные представлены в виде качественных признаков и когда единственным способом указать некий центр тяжести совокупности является указание варианты (группы вариант), которая занимает центральное положение - при вычислении некоторых демографических показателей (средней продолжительности предстоящей жизни) - при определении наиболее рационального места расположения учреждений здравоохранения, коммунальных учреждений и т. п. (имеется в виду учет оптимальной удаленности учреждений от всех объектов обслуживания) Средние величины широко применяются в работе медицинских работников 1) для характеристики физического развития: рост, вес, окружность груди, динамометрия и т. д.; 2) оценки состояния здоровья человека путем анализа физиологических, биохимических параметров организма (уровня артериального давления, частоты сердечных сокращений, температуры тела уровня биохимических показателей, содержания гормонов и т. д.); 3) анализа деятельности медицинских организаций, например: — при анализе работы стационаров вычисляются показатели: среднее число дней работы койки в году, средняя длительность пребывания больного на койке и т. д.; — при оценке работы амбулаторно-поликлинических организаций — среднее число посещений на одного жителя в год, средняя продолжительность одного случая заболеваемости с временной утратой трудоспособности и т. д.; 4) для оценки работы врачей: рассчитываются среднее число посещений на одного врача среднее число хирургических операций, среднечасовая нагрузка врача на приеме в поликлинике, среднее число лабораторных исследований и т. д. Методы стандартизации и корреляции в медико-статистических исследованиях (понятие, сфера применения и методика расчетов). Метод стандартизации применяется при сравнении интенсивных показателей, рассчитанных для совокупностей (групп), отличающихся по своему составу по какому-то признаку (полу, возрасту, профессии) Сущность метода стандартизации - позволяет устранить возможное влияние различий в составе совокупностей по какому-либо признаку на величину сравниваемых интенсивных показателей. Это достигается путем условного уравнивания составов этих совокупностей по данному признаку и расчета при этом стандартизованных показателей. Стандартизованные показатели — это условные величины, не дающие представления об истинном размере явления, а указывающие лишь на то, какова была бы величина сравниваемых интенсивных показателей, если бы они были бы вычислены для однородных по своему составу (по данному признаку) совокупностей Этапы прямого метода стандартизации: I этап. Расчет интенсивных показателей в отдельных группах, по признаку различия (полу, возрасту, стажу работы и т.д.) и по совокупностям в целом. II этап. Выбор и расчет стандарта, то есть одинакового для сравниваемых совокупностей численного состава по данному признаку. За стандарт принимается сумма, полусумма численностей соответствующих групп или численный состав одной из сравниваемых групп. III этап. Расчет «ожидаемых величин» для каждой группы стандарта. IV этап. Вычисление стандартизованных показателей для сравниваемых совокупностей. V этап. Сопоставление соотношений стандартизованных и интенсивных показателей. Выводы. Прямой метод стандартизации - является наиболее распространенным. Сущность этого метода состоит в том, что условно принимают какой-либо состав населения за стандарт и считают его одинаковым в сравниваемых совокупностях. Затем, учитывая действительные размеры явления по погрупповым показателям, вычисляют общие стандартизованные коэффициенты. Стандартизация проводится в следующей последовательности: 1. расчет интенсивных показателей в двух сравниваемых совокупностях; 2. выбор или вычисление стандарта; 3. вычисление "ожидаемых" величин по стандарту; 4. определение стандартизованных показателей; 5. сравнение интенсивных и стандартизованных показателей, выводы. Косвенный метод стандартизации Применяется, если специальные коэффициенты в сравниваемых группах неизвестны или известны, но мало достоверны. Это наблюдается, например, когда числа заболевших очень малы и, следовательно, вычисляемые коэффициенты будут существенно меняться в зависимости от прибавления одного или нескольких случаев заболеваний. Последовательность этапов вычисления: 1) вычисление или выбор стандарта- за стандарт принимают не распределение населения по какому-либо признаку, а погрупповые интенсивные показатели, рассчитанные для другой группы населения 2) расчет "ожидаемых" чисел по стандарту 3) определение стандартизованного показателя. Обратный метод стандартизации Обратный метод стандартизации применяется при отсутствии данных о возрастном составе населения, когда имеются лишь сведения о возрастном составе больных или умерших, то есть данные обратные тем, что ис-пользовались при косвенном методе. Метод дает менее точные результаты. Важно выбрать подходящий, близкий к сравниваемым контингентам, стандарт. Стандартом в этом случае служат возрастные коэффициенты смертности или заболеваемости. Последовательность вычислений остается прежней: 1) выбор стандарта 2) расчет "ожидаемых" чисел 3) расчет стандартизованного показателя. Из всех применяемых методов стандартизации наиболее точным является косвенный метод, наиболее наглядным - прямой, наименее точным - обратный. Применение любого из описанных методов стандартизации позволяет одномоментно устранять влияние на величину сравниваемых показателей только какого-то одного признака неоднородности изучаемых групп - или возрастного состава, или профессионального, или полового Абсолютные и относительные величины и их применение в деятельности врача. Методики расчета показателей. Абсолютная величина – это величина, характеризующая размах или единичность явления. это, например, численность населения, число лечебно-профилактических учреждений, число врачей. Абсолютные числа для анализа можно использовать в двух случаях: - при малых числах наблюдения, в том случае, когда не требуется определение закономерности и, - когда абсолютные цифры исчерпали факт, например, при сравнении численности населения по всеобщей переписи населения. Относительные величины – это величины, полученные путем отношения двух абсолютных величин, выраженных через третью абсолютную величину. Относительные величины применяют главным образом для характеристики распределения признаков в совокупности, а также для сравнения в ходе анализа разных совокупностей. Виды относительных величин: экстенсивные, интенсивные показатели, показатели соотношения и наглядности. Экстенсивные показатели — показатели удельного веса, части в целом, которые характеризуют распределение всего изучаемого явления на составляющие его части. На основании этого показателя обычно рассматриваются всевозможные структуры: заболеваний, причин смерти, распределение коечного фонда по специальностям, состав операций в больнице и т. п. Выражается экстенсивный показатель обычно в процентах. Способ вычисления: вся совокупность принимается за 100%, а искомая часть за х%. Экстенсивный показатель = Абсолютный размер части явления Х 100% Абсолютный размер явления в цело Интенсивные показатели — показатели, которые характеризуют распространенность, частоту явления в среде, которая его продуцирует. Такой средой является население. В зависимости от частоты изучаемого явления интенсивные показатели рассчитываются на 100, 1000, 10.000, 100.000 населения. Множитель зависит от распространенности явления в среде, чем реже оно встречается, тем больше множитель. Так все демографические показатели рассчитываются на 1000 населения, заболеваемость с временной утратой трудоспособности на 100 работающих, показатели летальности на 100 заболевших и т. д. Интенсивный показатель = Абсолютный размер явления х 100 (1000, 10000, 100000) Абсолютный размер среды, продуцирующей данное явление Показатели соотношения — показатели, которые характеризуют отношение между двумя самостоятельными совокупностями, причем независимые совокупности не только связаны друг с другом, но и не продуцируют одна другую (в этом отличие показателя соотношения от интенсивного показателя). Показатель соотношения = Абсолютный размер явления х 100 (1000, 10000, 100000) Абсолютный размер среды, не продуцирующей данное явление Показателями соотношения являются показатели обеспеченности населения врачами, медсестрами, больничными койками, рассчитанные на 10000 населения. Их широко используют при планировании здравоохранения. Показатели наглядности — наглядно представляют соотношения показателей, характеризующих один и тот же признак в различных совокупностях или одно и то же явление в динамике. В основу вычисления показателя наглядности положен принцип принятия одной из величин за 100%, а остальные рассчитываются в процентном отношении к ней. Показатели наглядности можно вычислять на основе интенсивных показателей, показателей соотношения и средних величин. Указывают, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение сравниваемых величин. Показатель наглядности = |