Лекция. Порада _Общественное здоровье и здравоохранение. Курс лекций. Курс лекций Минск ивц минфина
 Скачать 1.17 Mb.
|
|
Первый этап статистического исследования – подготовительный. На этой стадии определяется цель исследования и задачи исследования; составляется план исследования, программа исследования; решаются организационные вопросы. Организационный план предусматривает определение места (ад- министративно-территориальные границы исследования), времени (кон- кретные сроки проведения наблюдения), субъекта (исполнители, мето- дическое и организационное руководство, источники финансирования). План включает определение: объекта (статистическая совокупность), объема (сплошное, несплошное), видов (текущее, единовременное) исследования, способов сбора статистического материала. В программу входит определение единицы наблюдения, перечень во- просов (учетные признаки), подлежащих регистрации в отношении каждой единицы наблюдения для достижения цели и решения задач исследования. Правила составления программы: 1) в программу наблюдения следует включать только необходи- мые вопросы, не перегружая ее второстепенными данными; 2) формулировка вопросов должна быть четкой, исключать дву- смысленное толкование; 3) каждый учетный бланк должен содержать некоторые обязатель- ные вопросы: порядковый номер, название учреждения, дату регистра- ции, подпись регистрировавшего. 26 Программа реализуется в виде заполнения индивидуального учетного (регистрационного) бланка с перечнем вопросов и признаков, подлежащих учету. На каждую единицу наблюдения заполняется отдельный бланк (паспортная часть, ответы на четко сформулированные, поставленные в определенной последовательности вопросы программы и дата заполне- ния документа). Например, переписной лист при переписи населения. Учетные медицинские формы, применяемые в практике лечебно- профилактических учреждений в качестве учетных бланков: • карта выбывшего из стационара; • экстренное извещение об инфекционном заболевании, пищевом остром профессиональном отравлении; • статистический талон для регистрации заключительных (уточ- ненных) диагнозов; • листок нетрудоспособности; • контрольная карта диспансерного наблюдения и т. д. Второй этап (сбор статистического материала (собственно стати- стическое наблюдение) заключается в регистрации отдельных случаев изучаемого явления и характеризующих их учетных признаков в специ- альные бланки. По времени статистическое наблюдение может быть текущим и единовременным. Выбор вида наблюдения по времени определяется целью и задача- ми исследования. Например, характеристику госпитализированных больных можно получить в результате текущей регистрации выбывших из стационара (текущее наблюдение) или путем однодневной переписи, находящихся в стационаре (единовременное наблюдение) В зависимости от полноты охвата изучаемого явления различают сплошное и не сплошное исследование. По способу получения сведений в ходе статистического наблюде- ния и характеру его проведения выделяют: • непосредственное наблюдение (клинический осмотр больных, проведение лабораторных, инструментальных исследований, антропо- метрические измерения и т. д.); • опрос (социологические методы): интервьюирование, анкетный опрос – анонимный или не анонимный; • документальное исследование (выкопировка сведений из учетно- отчетных медицинских документов, сведения государственного учета и отчетности). Третий этап– группировка и сводка материала. На этом этапе уточняется число наблюдений, проверяется полнота и правильность заполнения бланков, выявляются и устраняются ошибки. 27 Группировка – это разделение совокупности изучаемых данных на однородные, типичные группы по наиболее существенным признакам, или расчленение собранного материала на группы по определенным однородным признакам. Группировка может проводиться по каче- ственным и количественным признакам. Типологическая группировка проводится по описательным (типо- логическим, атрибутивным) признакам, например, по полу, профессии, группам болезни, тяжести течения болезни и т. д. Вариационная группировка проводится по количественным (вари- ационным) признакам на основании числовых размеров признака, например, по возрасту, длительности заболевания, продолжительности лечения и т. д. При группировке по количественному признаку границы группи- ровок не должны перекрываться. Например: [0–3] [4–7] [8–15] и т. д. Количественная группировка требует решения вопроса о величине группировочного интервала: интервал может быть равным, а в ряде случаев неравным и включать так называемые открытые группы. Например, при группировке по возрасту могут быть определены откры- тые группы: до 1 года, 50 лет и старше. Сводка– это обобщение единичных случаев, полученных в ре- зультате статистического исследования, и внесение в макеты таблиц. Таблица, не заполненная цифрами, называется макетом. Статистические таблицы делятся на простые, групповые и комби- национные. В простых таблицах представлено числовое распределение мате- риала по одному признаку (табл. 1). В групповых таблицах показано сочетание группировок двух при- знаков (табл. 2). В комбинационных таблицах дается распределение материала по трем и более взаимосвязанным признакам (табл. 3). Таблица 1 Распределение умерших по возрасту Возраст, лет Число умерших 0–14 1 15–19 1 20–29 4 30–39 7 40–49 10 50–59 19 60 и старше 26 Всего 68 28 Таблица 2 Распределение умерших по полу и возрасту Возраст, лет Пол Муж. Жен. Оба пола 0–14 1 – 1 15–19 1 – 1 20–29 2 2 4 30–39 4 3 7 40–49 6 4 10 50–59 11 8 19 60 и старше 8 18 26 Всего 33 35 68 Таблица 3 Распределение умерших при разных заболеваниях по возрасту и полу Диагноз основного заболевания Возраст и пол Всего 0–14 15–19 20–39 40–59 60 и старше м ж м ж м ж м ж м ж м ж Оба пола Гипертониче- ская болезнь – – – – 2 1 6 6 3 9 11 16 27 Перелом ко- стей голени 1 – 1 – 3 2 2 1 – 1 7 4 11 Рак желудка – – – – – – 5 4 3 6 8 10 18 Другие забо- левания – – – – 1 2 4 1 2 2 7 5 12 Всего 1 – 1 – 6 5 17 12 8 18 33 35 68 Требования к составлению таблиц. Каждая таблица должна иметь заголовок, отражающий ее содержание. Таблица должна иметь подле- жащее и сказуемое. Статистическое подлежащее обычно размещается по горизонтальным строкам в левой части таблицы и отражает главный признак. Статистическое сказуемое размещается слева направо по вер- тикальным графам и отражает дополнительные учетные признаки. Внутри таблицы все графы иметь четкие краткие названия. При ее за- полнении все клетки должны содержать соответствующие числовые данные. В оставшихся незаполненных клетках таблицы ставится про- черк (–), а при отсутствии сведений в клетке проставляется (н. с.) или многоточие. После заполнения таблицы в нижнем горизонтальном ряду и в последнем справа вертикальном столбце подводятся итоги верти- кальных граф и горизонтальных строк. 29 Четвертый этап – статистический анализ. На этом этапе вычис- ляются статистические показатели (частота, структура, средние разме- ры изучаемого явления), строятся графики, изучаются динамика, тен- денции, устанавливаются связи между явлениями, даются прогнозы. Анализ предполагает интерпретацию полученных данных, оценку до- стоверности результатов исследования. Делаются выводы и вносятся предложения. Пятый этап (литературная обработка) предполагает окончательное оформление результатов статистического исследования. Результаты мо- гут быть оформлены в виде статьи, отчета, доклада, диссертации и др. Лекция 6. Статистические величины и их применение в практике здравоохранения. Относительные величины В результате группировки и табличной сводки материалов наблю- дения исследователь получает абсолютные величины. В ряде случаев этих абсолютных величин достаточно для характеристики размеров изучаемых явлений и процессов. Абсолютные величины используются для определения абсолют- ного размера изучаемого явления. Например, абсолютная численность населения в Республике Беларусь. При учете ряда редких инфекцион- ных заболеваний (малярия, дифтерия, СПИД и др.), большое значение имеет анализ даже единичных случаев заболевании. Большое практиче- ское значение для правильного планирования медицинской помощи населению имеют также абсолютные величины численности населения и его отдельных возрастных групп; численность медицинского персо- нала и лечебно-профилактических учреждений; количество больничных коек и т. д. Однако при рассмотрении абсолютных величин чаще всего можно сделать только некоторые предварительные выводы. При даль- нейшем анализе возникает необходимость в преобразовании этих вели- чин в производные величины: относительные и средние. Относительные величины (показатели, коэффициенты) – это от- ношение одной абсолютной величины к другой. Наиболее часто ис- пользуются следующие показатели: интенсивные, экстенсивные, соот- ношения, наглядности. Интенсивные показатели – это показатели частоты, интенсивности, распространенности явления в среде, продуцирующей данное явление. В здравоохранении изучаются заболеваемость, смертность, инвалид- ность, рождаемость и другие показатели здоровья населения. Средой, в которой происходят процессы, является население в целом или его отдельные группы (возрастные, половые, социальные, профессиональ- ные и др.). Интенсивный показатель = абсолютный размер явления × 100 (1000, 10 000, 100 000) абсолютный размер среды, продуцирующей данное явление Величина основания выбирается в соответствии с величиной пока- зателя – 100, 1000, 10 000, 100 000, а также в зависимости от этого пока- затель выражается в процентах (%), промилле (‰), продецимилле (‰ о ), просантимилле (‰ оо ). Пример расчета: в городе Н. в отчетном году проживало 41 720 жителей, в течение года умерло 485 человек. 31 Показатель смертности = 485 × 1000 = 11,6 ‰ 41720 Интенсивные показатели могут быть общими и специальными. Общие интенсивные показатели характеризуют явление в целом, например, общие показатели рождаемости, смертности, заболеваемо- сти, вычисленные ко всему населению города, района, общий показа- тель летальности по больнице в целом или по отделениям, вычислен- ный ко всем лечившимся, и т. д. Специальные интенсивные показатели (погрупповые) применяют- ся для характеристики частоты явления в различных группах (заболева- емость по полу, возрасту, смертность среди детей в возрасте до 1 года, летальность по отдельным нозологическим формам заболеваний и т. д.). Экстенсивные показатели – показатели удельного веса, структу- ры – характеризуют разделение явления на составные части, его внут- реннюю структуру. Экстенсивные показатели вычисляются делением части явления на целое и выражаются в процентах или долях единицы. Экстенсивный показатель = абсолютный размер явления × 100 (1) абсолютный размер явления в целом Пример расчета: в отчетном году в поликлинике осмотрено 25 745 человек, из них к 1-й группе здоровья отнесено 7247, ко 2-й – 7803, к 3-й – 10 695 чел. Удельный вес лиц, отнесенных к 3-й группе здоровья = 10695 × 100 = 41,5 % 25 745 Показатели соотношения представляют собой соотношение двух самостоятельных, независимых друг от друга, качественно разнород- ных величин. К показателям соотношения относятся данные обеспе- ченности населения врачами, средними медицинскими работниками, больничными койками, а также показатели, отражающие число лабора- торных исследований на одного врача, число переливаний крови на од- ного оперированного больного и др. Показатель соотношения = абсолютный размер явления × 100 (1000, 10 000, 100 000) абсолютный размер среды, не продуцирующей данное явление Пример расчета: в районе с численностью населения 77 424 жите- ля в медицинских учреждениях в отчетном году развернуто 960 боль- ничных коек. Показатель обеспечен- ности населения района больничными койками = 960 × 10 000 = 124 ‰ о 77 424 32 Показатели наглядности применяются в целях более наглядного и доступного сравнения статистических величин. Они представляют удобный способ преобразования абсолютных, относительных или сред- них величин в легкую для сравнения форму. При вычислении этих пока- зателей одна из сравниваемых величин приравнивается к 100 (или к 1), а остальные величины пересчитываются соответственно этому числу. Показатель наглядности = явление × 100 (1) такое же явление из ряда сравниваемых, принятое за 100 Пример расчета:число зарегистрированных случаев заболеваний дифтерией в Беларуси составило в 1985 г. – 18, в 1986 г. – 23, в 1987 г. – 34 случая. В показателях наглядности эти данные выглядят следующим образом: 1985 г. = 100 %; 1986 г. = 23 × 100 = 128 %; 1987 г. = 34 × 100 = 189 %. 18 18 При использовании относительных величин могут быть допущены некоторые ошибки: • иногда об изменении частоты явления судят на основе экстен- сивных показателей, которые характеризуют структуру явления, а не его интенсивность; • нельзя складывать и вычитать статистические показатели, кото- рые рассчитаны из совокупностей, имеющих разную численность, так как это приводит к грубым искажениям показателя; • при расчете специальных показателей следует правильно выби- рать знаменатель; • при анализе показателей надо учитывать фактор времени, нельзя сравнивать между собой показатели, вычисленные за различные перио- ды времени, например, показатель заболеваемости за год и за полуго- дие, что может привести к ошибочным суждениям; • нельзя сравнивать между собой общие интенсивные показатели, вычисленные из неоднородных по составу совокупностей, поскольку неоднородность состава среды может влиять на величину показателя. Лекция 7. Средние величины, их применение в статистическом анализе Средние величины дают обобщающую характеристику статисти- ческой совокупности по определенному изменяющемуся количествен- ному признаку. Средние величины широко используются в повседневной меди- цинской практике. Они применяются: • для характеристики физического развития, основных антропо- метрических признаков: рост, масса тела, окружность груди и т. д.; • для оценки состояния больного путем анализа физиологических, биохимических сдвигов в организме: уровня артериального давления, частоты сердечных сокращений, температуры тела, биохимических по- казателей, содержания гормонов и т. д.; • при анализе деятельности лечебно-профилактических учрежде- ний, например, при анализе работы стационаров вычисляются показа- тели среднегодовой занятости койки, средней длительности пребывания больного в стационаре и т. д. При оценке работы амбулаторно-поликлинических учреждений применяются такие показатели, как среднее число посещений на одного жителя в год, средняя продолжительность одного случая заболевания с временной утратой трудоспособности и т. д. Средние величины используются при оценке работы врачей (например, среднее число посещений на одного врача, среднее число хирургических операций, лабораторных исследований и т. д.), а также для определения эффективности лечения, проведения профилактиче- ских и противоэпидемических мероприятий. Средняя величина характеризует анализируемый ряд наблюдений одним числом, выражающим общую меру изучаемого признака в дан- ном ряду. Она нивелирует случайные отклонения отдельных наблюде- ний и дает типичную характеристику количественного признака. Важнейшим условием при вычислении средних величин является качественная однородность совокупности, для которой они рассчитыва- ются. Только в этом случае она будет объективно отражать характерные особенности изучаемого явления. Второе требование – средняя величи- на тогда выражает типичные размеры признака, когда она основывается на массовом обобщении изучаемого признака, т. е. рассчитывается на достаточном числе наблюдений. Средние величины получаются из рядов распределения (вариаци- онных рядов). 34 Вариационный ряд – однородные статистические величины, ха- рактеризующие один и тот же количественный учетный признак, отли- чающиеся друг от друга по своей величине и расположенных в опреде- ленном порядке (убывания или возрастания) Элементами вариационного ряда являются: варианта V – числовое значение изучаемого меняющегося коли- чественного признака; частота p – повторяемость варианты в вариационном ряду, по- казывающая, как часто встречается та или иная варианта в составе дан- ного ряда; общее число наблюдений n – сумма всех частот (где 𝑛 = ∑ 𝑝, ∑ – сумма). Если общее число наблюдений больше 30, статистическая вы- борка считается большой, если меньше или равно 30 – малой. Вариационные ряды бывают прерывные (дискретные), состоящие из целых чисел, и непрерывные, когда значения вариант выражены дробным числом. В прерывных рядах смежные варианты отличаются друг от друга не менее чем на одну единицу, то есть на целое число, например, число ударов пульса, число дыханий в минуту, число дней лечения и т. д. В непрерывных рядах варианты могут отличаться на лю- бые дробные значения единицы. Вариационные ряды бывают трех видов: простой ряд, в котором каждая варианта встречается один раз, то есть частоты равны единице; взвешенный ряд, в котором варианты встречаются более одного раза; сгруппированный ряд, в котором варианты объединены в группы по их величине в пределах определенного интервала с указанием часто- ты повторяемости всех вариант, входящих в группу. В медицинской практике наиболее часто используются следующие средние величины: мода, медиана, средняя арифметическая . Мода (Мо) – величина признака, чаще других встречающаяся в со- вокупности. За моду принимают варианту, которой соответствует наибольшее количество частот вариационного ряда. Медиана (Ме) – величина признака, занимающая срединное поло- жение в вариационном ряду. Она делит вариационный ряд на две рав- ные части. При нечетном числе наблюдений медианой будет срединная (центральная) варианта. Ее место в вариационном ряду определяются по формуле: 𝑛 + 1 2 . 35 На величину моды и медианы не влияют числовые значения край- них вариант, имеющихся в вариационном ряду. Они не всегда могут точно характеризовать вариационный ряд и поэтому в медицинской статистике применяются относительно редко. Более точно характеризу- ет вариационный ряд средняя арифметическая величина. |