Программа по эпидемиологии для подготовки к государственной итоговой аттестации выпускников по специальности медикопрофилактическое дело

• Название: Программа по эпидемиологии для подготовки к государственной итоговой аттестации выпускников по специальности медикопрофилактическое дело
• Анкор: Epid IGA.doc
• Дата: 20.03.2018
• Размер: 0.66 Mb.
• Имя файла: Epid IGA.doc
• Тип: Программа; #16964
• страница: 2 из 13

Исследования типа случай - относительно просты в выполнении и экономичны и все чаще предпринимаются для анали­за причин болезней, особенно редко встречающихся. В них включа­ют лиц с изучаемой болезнью и контрольную группу лиц, не имеющих данной болезни. В таких исследованиях группы больных и контрольные группы сравнивают в отношении возможной причины болезни. При этом собирают данные за несколько фиксированных временных моментов. Таким образом, исследования типа случай-контроль в отличие от поперечных являются продольными. Их так­же называют ретроспективными, поскольку исследователь просле­живает ход событий в обратном направлении - от развития болезни до возникновения возможной ее причины.

Когортные исследования (проспективные - вектор времени направлен в будущее) применяются для изуче­ние отдаленных результатов. Исследование начинают на группе людей (когорте), не пораженных болезнью, которых распределяют на две категории в зависимости от того, подвержены они или не подвержены воздейст­вию фактора, являющегося потенциальной причиной болезни или иных эффектов. После определения и количественной оцен­ки интересующих исследователей переменных предпринимают на­блюдение за всей когортой, чтобы установить, каковы различия ме­жду группой, подвергающейся воздействию, и группой, не подвер­гающейся ему, в отношении возникновения новых случаев болезни (или других эффектов). Поскольку собираемые данные относятся к разным временным моментам, когортные исследования, так же как и исследования типа случай - контроль, являются продольными.

Эпидемиологический риск – вероятность изучаемого события. Абсолютный риск - это частота заболеваний, рассчитываемая отдельно для группы лиц, подвергшихся и не подвергшихся действию фактора риска. Относительный риск - это отношение показателя заболеваемости конкретной болезнью в группе людей, подвергавшихся действию фактора риска, к показателю заболеваемости той же болезнью в равноценной группе людей, но не подвергавшихся действию фактора риска.

Существенную помощь в анализе заболеваемости по факторам риска может оказать использование методов формальной логики. 1-Метод различия. Если частота заболеваний в двух группах различна и группы отличаются по интенсивности действия какого-либо фактора, то можно предположить, что данный фактор или его отсутствие является причиной либо необходимым условием забо­леваемости. 2-Метод сходства. Если фактор является общим для многих различных групп, в которых регистрируется заболеваемость, то этот фактор может рассматриваться как причина или необходимое усло­вие заболеваемости. 3-Объединенный метод сходства и различий. Если при срав­нении нескольких групп методом сходства удается выявить предпо­лагаемую причину заболеваемости, а затем в ряде групп эту причину устранить, т.е. создать различие групп по фактору риска, то по из­менениям заболеваемости можно будет оценить роль данного фак­тора в заболеваемости. 4-Метод сопутствующих изменений. При обнаружении фак­тора, частота и сила которого изменяется параллельно с изменения­ми уровня заболеваемости, можно предположить, что существует причинно-следственная связь между этим фактором и заболеваемо­стью. 5-Метод остатков основан на последовательном исключении влияния факторов на заболеваемость путем проведения целенаправленных мероприятий. По величине "остатков" заболеваемости на каждом этапе и строят оценку значимости каждого из факторов. 6-Метод согласований используется для подтверждения гипо­тез построенных методами сходства, различий, сопутствующих из­менений и остатков. 7-Метод аналогий. Если выявлено сходство проявлений эпи­демического процесса двух или нескольких инфекций, вызываемых возбудителями близких эколого-биологических групп, то законо­мерности, установленные для одной из этих инфекций, могут быть использованы для объяснения причин распространения при подоб­ных условиях и других нозологических форм.

9. Экспериментальные исследования в эпидемиологии: цель, виды (контролируемый эксперимент, рандомизированные контролируемые испытания, неконтролируемый эксперимент, «естественный» эксперимент, «физическое» моделирование), содержание. Оценка результатов эксперимента.

Экспериментальные исследования ре­дусматривают попытки изменить какой-либо переменный фактор в одном или нескольких группах людей. Примерами может служить исключение того или иного алиментарного фактора в качестве при­чины аллергии или испытание нового метода лечения на отобранной группе больных. Количественная оценка эффектов вмешательства производится путем сравнения его результатов в экспериментальной и контрольной группах. Известны три формы экспериментальных исследований:

1-рандомизированные контролируемые испытания;

2- полевые испытания;

3-исследования на коммунальном уровне.

Рандомизированное контролируемое испытание представляет собой исследование, предпринимаемое для оценки новой схемы про­филактики или лечения. Представители какой-либо популяции распределяются методом случайной выборки по группам, которые обычно называют группой вмешательства и контрольной группой, и результаты оцениваются путем сравнения наблюдаемого эффекта в двух или более группах. Чтобы соблюсти для сопоставляемых групп эквива­лентность условий, пациенты распределяются рандомизированным методом, т.е. случайно. В качестве изучаемого вида вмешательства может служить при­менение нового препарата или новой схемы лечения. Все включен­ные в испытание лица должны соответствовать установленным кри­териям; кроме того, обычно используются и дополнительные крите­рии, обеспечивающие достаточную однородность группы, например включение в нее только лиц с затяжным или легким заболеванием.

К полевым испытаниям в отличие от клинических привлекают людей свободных от болезни, но находящихся под угрозой ее воз­никновения. При этом сбор данных осуществляется «в полевых ус­ловиях», т.е. среди населения, не находящегося в учреждениях здравоохранения. Цель полевых испытаний изучение новых методов предупреждения болезней.

Испытания на коммунальном уровне проводятся на популяционном уровне, а не на группах специально отобранных лиц. К ним целесообразно прибегать для изучения болезней, обусловленных социальной средой, которая в свою очередь легче всего поддается вмешательствам, направленным на изменение поведения, как коллективного, так и индивидуального.

Неконтролируемый эксперимент широко применяется на практике для оценки эффективности мероприятий. Эти исследования основаны по принципу - проведем мероприятие и посмотрим что получилось. Они диагностически значимы, но в большой степени подвержены ошибкам. Естественная ситуация, в которой повышение (прекращение) заболеваемости происходит под действием природных факторов или факторов, являющихся побочным следствием человеческой деятельности. «физическое» моделирование - искусств воспроизведение явлений, имитирующих эпид. процесс в естественных условиях. Важным критерием достоверности влияния на эпид. процесс оцениваемого мероприятия является одинаковый уровень заболеваемости изучаемой инфекцией в сравниваемых группах до применения мероприятия и (или)  другими заболеваниями в сравниваемые периоды.

10. Эпидемиологическая диагностика. Определение понятия. Разделы, содержание и общий алгоритм эпидемиологической диагностики. Информационная база эпидемиологической диагностики.

Это процесс, который начинается со сбора необходимой информации. Затем производиться ее сводка и группировка в направлениях, обеспечивающих формулирование и проверку гипотез.

Алгоритм: 1). оценка проявлений эпид. процесса по территории, среди различных групп населения и во времени (обнаружение территорий, гр. населения, отдельных коллективов риска и времени риска); 2). выявление конкретных условий жизни и деятельности людей, факторов социальной и природной среды, которые определяют проявление эпидемического процесса; 3). проверка сформулированных гипотез, расшифровка механизма причинно-следственных связей, приводящих к заболеваемости; 4). ближайший или отдаленный прогноз заболеваемости, оценка достоверности гипотез о факторах риска по эффекту, определение эпидемиолог, социальной и экономической эффективности мер профилактики. Разделы – ретроспект. эпид. анализ, опер. анализ (ежедневное отслеживание ситуаций), обследование единичных и множественных очагов. Информационная база эпид. диагностики находиться в СЭС. СЭС накапливает низового уровня информацию для эпид. диагностики. В информации используется цифровые данные о заболеваемости инфекционными болезнями первого класса классификаций болезней, а также гриппом и острыми респираторными заболеваниями.

11. Понятие о ретроспективном эпидемиологическом анализе. Анализ многолетней и годовой динамики эпидемического процесса. Применяемые статистические методы (метод наименьших квадратов, темп прироста – снижения, корреляционно-регрессионный анализ, индекс сезонных колебаний). Оценка и формирование гипотез о «времени риска».

Базисную часть эпидемиологического надзора составляет ретроспективный эпиде­миологический анализ (РЭА) заболеваемости и системы противо­эпидемических мероприятий. Под РЭА заболеваемости понимают ее изучение в предшествующие годы. Для выявления закономерностей необходимо проводить анализ не менее чем за 10-15 лет. К настоящему времени сложился алгоритм прове­дения РЭА, который выглядит следующим образом:

 → оценка уровня заболеваемости;  → анализ структуры заболеваемости; → анализ многолетней динамики заболеваемости; → анализ внутригодовой динамики заболеваемости; → анализ заболеваемости по территориям, группам (пол, возраст), контингентам (профессиям) населения, т.е. факторам рис­ка; → оценка качества и эффективности проводимых профилактиче­ских мероприятий; → эпидемиологический диагноз; → прогноз заболеваемости.

Анализ многолетней динамики предполагает оценку показателя заболеваемости в анализируемом году, выявление многолетней тенденции, определение наличия или отсутствия периодичности (цикличности), прогноз заболеваемости на будущий год. Длительность периода, подлежащего анализу, не менее 3 полных периодических циклов. Графически многолетнюю динамику заболеваемости изображают в виде линейной или столбиковой диаграммы. После построения графика производится визуальная оценка полученного изображения. Это первый и простейший этап анализа многолетней динамики заболеваемости и необходима она для ориентировочного определения направленности многолетней тенденции.

Результаты визуальной оценки позволяют выбрать продолжительность периода для выравнивания динамиче­ского ряда методом скользящей средней или методом укрупнения периодов; позволяет определить, прямолинейна или криволинейна тенденция многолетней динамики заболеваемости, а также наличие или отсутствие периодических (циклических) колебаний в много­летней динамике. Выравнивание динамического ряда показателей заболеваемости методом скользящей средней. Скользящие средние получаются путем суммирования показа­телей фактической заболеваемости двух, трех или более смежных лет и деление полученной суммы на число суммированных лет. В полученных средних величинах взаимно погашаются случай­ные отклонения. Чем шире интервал скольжения, тем более плавной получается линия тенденции (тренд), но одновременно со­кращается количество лет наблюдений - это одно из отрицательных свойств данного метода. Наиболее точным и объективным способом выявления тенден­ции многолетней динамики заболеваемости является выравнивание динамического (вариационного) ряда методом наименьших квадра­тов. Но, приступая к статистической обработке исходных данных, необходимо исследовать динамический ряд с целью выявления рез­ко выделяющихся низких и высоких показателей заболеваемости. Они формируются, как правило, под влиянием слу­чайных факторов и не характерны для основной части совокупности показателей. Поскольку высокие показатели могут привес­ти к существенным искажениям тенденции многолетней заболевае­мости, целесообразно заменять такие показатели расчетными вели­чинами.

Метод наименьших квадратов — один из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащих случайные ошибки. Корреляционно-регрессионный анализ является основным в изучении взаимосвязей явлений. Данный метод содержит две свои составляющие части — корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

Оценка и формирование гипотез о «факторах риска».

В связи с тем, что меры, проводимые на основании описательного этапа, могут быть неэффективными, возникает необходимость с учетом собранных данных, характеризующих проявления заболеваемости, сделать предположения (высказать гипотезы) о причинах сложившейся ситуации, т. е. о причинно-следственных связях между возникшей заболеваемостью (следствие) и тем конкретным фактором, который привел к такой заболеваемости. Гипотеза, таким образом, означает попытку мысленно проникнуть в суть недостаточно понятного еще явления. Учитывая, что в популяционных исследованиях достоверные данные можно получить только при сравнительных испытаниях, в практику ведены логические приемы, с помощью которых формируются гипотезы о возможных факторах риска заболеваний: 
• прием различия; • прием сходства; • прием сопутствующих изменений; • прием аналогии, • прием остатков. Формирование гипотез основывается на первоначальной профессиональной оценке имеющегося материала.

12. Понятие о ретроспективном эпидемиологическом анализе. Анализ уровня и структуры заболеваемости в социально-возрастных группах населения. Применяемые статистические методы: параметрические (t-критерий Стьюдента), непараметрические (хи-квадрат), стандартизация и условия их применения. Определение групп риска и оценка гипотез о факторах риска.

Базисную часть эпидемиологического надзора составляет ретроспективный эпиде­миологический анализ (РЭА) заболеваемости и системы противо­эпидемических мероприятий. Под РЭА заболеваемости понимают ее изучение в предшествующие годы. Для выявления закономерностей необходимо проводить анализ не менее чем за 10-15 лет. К настоящему времени сложился алгоритм прове­дения РЭА, который выглядит следующим образом:

 → оценка уровня заболеваемости;  → анализ структуры заболеваемости; → анализ многолетней динамики заболеваемости; → анализ внутригодовой динамики заболеваемости; → анализ заболеваемости по территориям, группам (пол, возраст), контингентам (профессиям) населения, т.е. факторам рис­ка; → оценка качества и эффективности проводимых профилактиче­ских мероприятий; → эпидемиологический диагноз; → прогноз заболеваемости.

Анализ уровня и структуры заболеваемости в социально-возрастных группах населения. Для детального анализа на этом этапе следует рассчитать интен­сивные показатели (коэффициенты) или относительные числа, ха­рактеризующие частоту распространения изучаемого явления - за­болеваемости, смертности, инвалидности и т.д. Сопоставление абсо­лютных величин применяется лишь в редких случаях, когда заболе­ваемость регистрируется единицами, например, столбняк. Основным показателем является показатель заболеваемости
(инцидентности). Он характеризует относительную частоту мани­фестных случаев инфекции среди населения в определенный пери­од. Выражается числом заболевших на 100, 1000, 10000, 100000 че­ловек в год или месяц. Показатель смертности характеризует частоту смерти от опре­деленной нозологической формы за определенный период времени в данном населении. Кроме интенсивных показателей в статистике применяются относительные числа распределения - экстенсивные коэффициенты, которые характеризуют распределение изучаемого явления на свои составные части и выражаются обычно в процентах. Экстенсивные показатели определяют роль и значение отдельных частей общей совокупности, однако их нельзя использовать для установления ди­намики изучаемого явления или для определения частоты его рас­пространения среди населения.

t-критерий Стьюдента - общее название для класса методов  статистической  проверки гипотез  (статический критерий), основанных на сравнении с распределением Стьюдента. Наиболее частые случаи применения t-критерия связаны с проверкой равенства средних значений в двух выборках.

Критерий хи-квадрат, в отличие от критерия t, применяется также в тех случаях, когда нет необходимости знать количественную величину того или иного показателя (признака). Критерий хи-квадрат может быть использован также для косвенного подтверждения наличия или отсутствия связи между воздействую­щим фактором и заболеваемостью.

 

Критерий t рассчитывается по формуле: t=(I₁-I₂)/√(m₁²+m₂²), где: I_1,2 - сопоставляемые показатели, m_1,2 - средние ошибки сопоставляемых показателей. При расчете критерия t в числителе больший по величине пока­затель ставится на первое место независимо от порядковых номеров показателей. Для расчета средней ошибки показателя равного нулю или 100 применяется формула Ван-дер-Вардена: m=±√(P×(100-P)/n+3, где P-пок-ль рассчит по формулеP=(n+1)×100/(n+2)? где: n - число наблюдений.Однако, при большом числе выделенных групп (более двух) и анализируемых признаков такое решение считается трудоемким. В этом случае це­лесообразно использовать непараметрические критерии, например,χ² (хи-квадрат). Критерий хи-квадрат, в отличие от критерия t, применяется также в тех случаях, когда нет необходимости знать количественную величину того или иного показателя (признака). Критерий хи-квадрат может быть использован также для косвенного подтверждения наличия или отсутствия связи между воздействую­щим фактором и заболеваемостью.Критерий хи-квадрат, с учетом поправки Йейтса, вычисляется но формуле: χ² =(ad-bc-0,5n)²×n/((a+c)(b+d)(a+b)(c+d)), где

"Нулевая" гипотеза - это предположение о том, что в сравни­ваемых группах различие отсутствует. Если рассчитанная величина больше или равна 3,84, то с веро­ятностью 95% можно утверждать, что наблюдаемые между сравни­ваемыми группами различия не случайны.Если необходима вероятность более 95%, то оценку вычислен­ного  критерия у следует  проводить  по  специальной  таблице, предварительно рассчитав число степеней свободы - n' = (r-1)(s-l), где: r - число рядов (число групп по вертикали), s - число строк (число групп по горизонтали). Число степеней свободы указывает на число клеток таблицы, которые могут быть заполнены любыми числами без изменения об­щих итоговых данных или количество свободно варьирующих групп, частоты которых могут принимать значения, не связанные друг с другом.  Для того, чтобы опровергнуть "нулевую" гипотезу, вычислен­ный критерий χ² должен быть равен или больше табличного значе­ния при заданном уровне вероятности "нулевой" гипотезы.

13. Понятие о ретроспективном эпидемиологическом анализе. Определение территорий риска и оценка гипотез о факторах риска. Применяемые статистические методы: параметрические (t-критерий Стьюдента), непараметрические (хи-квадрат), стандартизация и условия их применения, корреляционно-регрессионный анализ. Значение ретроспективного эпидемиологического анализа в обосновании направлений профилактики.

Базисную часть эпидемиологического надзора составляет ретроспективный эпиде­миологический анализ (РЭА) заболеваемости и системы противо­эпидемических мероприятий. Под РЭА заболеваемости понимают ее изучение в предшествующие годы. Для выявления закономерностей необходимо проводить анализ не менее чем за 10-15 лет. К настоящему времени сложился алгоритм прове­дения РЭА, который выглядит следующим образом:

 → оценка уровня заболеваемости;  → анализ структуры заболеваемости; → анализ многолетней динамики заболеваемости; → анализ внутригодовой динамики заболеваемости; → анализ заболеваемости по территориям, группам (пол, возраст), контингентам (профессиям) населения, т.е. факторам рис­ка; → оценка качества и эффективности проводимых профилактиче­ских мероприятий; → эпидемиологический диагноз; → прогноз заболеваемости.