Учебное пособие управляющего типа Агарков В. И., Бутева Л. В. Грищенко С. В. Донецк Донгму, 2006. 277 с
 Скачать 3.03 Mb.
|
Задача 4Ниже приведен макет таблицы, при оформлении которой были допущены ошибки. Укажите их. Табл. №1. Число случаев заболеваний органов дыхания среди мужчин и женщин, работающих на химзаводе в отчетном году
Ответ. Заглавие таблицы не отражает ее содержание. Слово «таблица» пишется полностью без сокращения. Значок «№» таблицы не ставится. В таблице не подведен итог по горизонтали и вертикали. Приложение 1 Граф логической структуры темы "Методика организации статистического исследования в здравоохранении"  Приложение 2 Форма № 025-2-у утв. Минздравом Украины СТАТИСТИЧЕСКИЙ ТАЛОН для регистрации заключительных (уточненных) диагнозов 1. Фамилия, имя, отчество_________________________________ 2. Пол __________ 3. Адрес________________________________________________ 4. Возраст _______ 5. Участок № ___________ терапевтический, цеховой, педиатрический (подчеркнуть) 6. Работает на прикрепленном предприятии, не работает (подчеркнуть). 7. Проживает постоянно в городе, в селе (подчеркнуть). 8. Проживает в районе обслуживания: да, нет (подчеркнуть).
10. Заболевание выявлено при обращении за лечением, при профилактическом осмотре (подчеркнуть). 11. Вид травмы или отравления: а) связана с производством: ______ (в промышленности – 1, в сельском хозяйстве – 2, на строительстве – 3, прочий – 4). в) не связана с производством: _____ (бытовая – 5, уличная – 6 (при пешеходном движении), дорожно-транспортная – 7, школьная – 8, спортивная – 9, прочие – 10). “ ____ ” _________ 2006 г. Подпись _________ ТЕМА 2.ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ, ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ Актуальность темы. Для характеристики состояния здоровья населения, оценки деятельности лечебных учреждений врачи кроме абсолютных данных могут использовать и производные показатели. Абсолютные величины важны иногда, как таковые, а получение их является самостоятельной задачей исследования. Так, например, абсолютные данные о том, что население Украины по переписи 1989 года составило 51839 тысяч человек, а по данным переписи 2001 года снизилось до 48416,9 тыс. жителей, или о том, что в 1999 году в Донецкой области зарегистрировано 1876 случаев ВИЧ-инфекции, представляют сами по себе большую ценность. Абсолютные цифры имеют бесспорное значение, когда число наблюдений весьма небольшое. Однако в значительной части случаев абсолютные величины оказываются мало пригодными для сравнения – главнейшей цели статистического анализа. Именно сравнение, сопоставление во времени и в пространстве, в различных группах населения является основой выявления связей и закономерностей, уровня, структуры, сдвигов или качественных особенностей изучаемых процессов. Нельзя судить по абсолютному числу заболеваний или случаев смерти в различных городах или отдельные годы о размерах заболеваемости или смертности, так как это число может быть обусловлено различиями в численном и возрастном составе населения; также неверно судить по абсолютному количеству случаев заболеваний с временной утратой трудоспособности о здоровье рабочих промышленных предприятий различной мощности. Такие суждения возможны только при не изменяющемся основании, т.е. при одинаковом числе населения или рабочих, сто практически бывает настолько редко, что не может быть принято во внимание. Поэтому абсолютные величины нуждаются в статистической обработке, а именно в преобразовании их в производные величины, одним из видов которых являются относительные показатели, широко применяемые в практическом здравоохранении. Необходимость расчета производных величин, в частности интенсивных, становится ясной из следующего примера. В 1980 г. в одной из стран умерло 1745 тыс. человек, а в 2000 г. – 1799 тыс. Казалось бы, что смертность за истекшие 20 лет возросла, однако, это не так. В 1980 году в стране насчитывалось 181603 тыс. жителей, а в 2000 г. – 233688 тыс. На каждую тысячу населения в 1950 г. приходилось 9,7 смертей, а в 2000 г. – лишь 7,6. Из данного примера видно, что абсолютные данные не дают возможности исследователю увидеть истинную картину вещей, поскольку являются промежуточной стадией для получения производных величин. С помощью относительных величин можно увидеть не только распространенность изучаемого явления в среде, но и охарактеризовать отношение между разнородными величинами, отношение между частью и целым или всеми структурными частями целого, а также сравнить две или несколько однородных величин между собой. Учитывая изложенное, перед студентами поставлены следующие цели: ЦЕЛИ ЗАНЯТИЯ Общая цель: Уметь применять относительные величины для характеристики состояния здоровья населения и деятельности медицинских учреждений. Общая цель достигается через конкретные умения: Определить возможность использования абсолютных величин или необходимость применения относительных коэффициентов. Выбрать соответствующий вид относительных величин, адекватный целям анализа и характеру имеющихся данных. Рассчитать относительные величины. Оценить полученные данные и сделать выводы. ИСТОЧНИКИ УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ (рекомендуемая литература) Соціальна медицина та організація охорони здоров’я/ Під ред. Вороненка Ю.В., Москаленка В.Ф. – Тернопіль: Укрмедкнига, 2000. – С. 43-47. Социальная гигиена и организация здравоохранения/ Под ред. Серенко А.Ф., Ермакова В.В. – М.: Медицина, 1984. – С. 102-123. Руководство к практическим занятиям по социальной гигиене и организации здравоохранения/ Под ред. Лисицына Ю.П., Копыта Н.Я. – М.: Медицина, 1984. – С. 49-64, 68-73. Граф логической структуры содержания темы (приложение 1). ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ТЕМЫ Понятие о производных величинах и их классификация. Виды относительных величин и их характеристика. Методика расчета относительных величин (интенсивного, экстенсивного, соотношения и наглядности). Практическое применение относительных величин в медицине и здравоохранении. Основные вопросы и ключевые понятия, на которые следует обратить внимание при подготовке темы Даже при большой нелюбви к числам нельзя отрицать того, что разрешение многих проблем клинической и профилактической медицины должно в конечном счете зависеть от анализа числовых данных. Для оценки изучаемых массовых явлений, составляющих статистическую совокупность, используют статистические величины: абсолютные и производные. Производные величины – это величины, полученные из абсолютных величин с помощью математико-статистических методов обработки данных. Основными видами производных величин являются: а) относительные; б) средние; в) специальные статистические показатели (коэффициенты). К последним относятся показатели динамического ряда, стандартизованные показатели, показатели измерения связи между явлениями или признаками и много других (см. приложение 2). Поскольку как относительные, так и средние величины характеризуют уровень, объем изучаемого явления, то их следует рассчитать, прежде всего. Если мы хотим получить показатели, дающие обобщающую характеристику описательному признаку, следует воспользоваться относительными величинами, а если вариационному – то средними величинами. К относительным величинам относятся следующие показатели: 1. интенсивный (показатель частоты). 2. экстенсивный (показатель структуры или удельного веса). 3. наглядности. 4. соотношения. Рассмотрим каждый из этих показателей. Интенсивные показатели – характеризуют частоту (уровень, интенсивность – это все синонимы) распространения явления в среде, в которой оно происходит, с которой оно непосредственно, органически связано, как бы порождается, продуцируется этой средой. При вычислении необходимо иметь две статистические совокупности; совокупность явления и совокупность среды, его продуцирующей. Рассчитывается по следующей формуле:
Например, необходимо вычислить уровень заболеваемости ишемической болезнью сердца (ИБС) у лиц 40-50 лет, если известно, что число заболеваний ИБС среди лиц данной возрастной группы, численностью 8000 человек, составляет 320 случаев. Для этого необходимо:
т.е.  случаев на 1000 лиц 40-50 лет или 40 ‰.Полученный показатель характеризует распространенность (частоту, уровень) ИБС среди лиц 40-50 лет. Следовательно, можно говорить, что на каждую 1000 населения в возрасте 40-50 лет приходится 40 случаев ИБС. Полученные расчетным путем относительные показатели как бы приводят частоту явления к одному основанию, условному знаменателю, представленному единицей с нулями. Обычно интенсивные показатели рассчитываются на 100, 1000, 10000 или 100000 соответствующей среды. Чем реже встречается явление, тем на большее количество среды принято рассчитывать показатели. Как правило, они вычисляются как годичные, что не исключает и расчетов на меньшие или большие периоды времени. В медицинской статистике при вычислении размеров рождаемости, смертности, естественного прироста населения общей заболеваемости, травматизма, инвалидности и др., за основание обычно принимают 1000 человек населения. Вычисление размеров смертности или заболеваемости в отношении одной нозологической формы заболевания производится на 10000 или 100000 населения. Соответственно коэффициент интенсивности может быть выражен в промилле (0/00), продецимилле (0/000), просантимилле (0/0000) или записан так, как указано в примере: 40 случаев на 1000 лиц 40-50 лет. Если расчет производился на 100 единиц среды, знак процента (%) не ставится, т.к. в аналогичных единицах вычисляется экстенсивный показатель. Допустим, необходимо рассчитать частоту заболеваний с временной утратой трудоспособности (ВУТ) среди рабочих металлургического комбината. Известно, что у 14500 человек, работающих на комбинате, за год было зарегистрировано 13876 случаев заболеваний с ВУТ. Производим расчет:  Результат расчета следует записать так: 95,7 случаев на 100 работающих. Интенсивные показатели позволяют проводить сравнение двух или нескольких изучаемых величин, рассчитанных на одинаковое основание. Например, распространенность заболеваний в различных городах, рассчитанная на 1000 жителей в каждом из них, смертность от сердечно-сосудистых заболеваний в различных странах, рассчитанная на 100000 проживающих в этих государствах или травматизм в различных стажевых группах, рассчитанный на 100 лиц в каждой из них. При пользовании этим коэффициентом всегда следует указывать, к какому основанию он вычислен. Самым частым, но далеко не единственным основанием для расчета относительных показателей служит численность населения; в других случаях средой являются контингенты больных, родившихся живыми и мертвыми, число женщин, состоящих в браке и т.п. Следует обратить внимание еще и на необходимость тщательного выбора основания (знаменателя). Иногда для определения уровня женской смертности число умерших женщин относят ко всему населению, что не имеет никакого смысла (следует относить к численности женского населения). Летальность от послеоперационных осложнений нельзя вычислять к числу всех оперированных, а только к тем из них, кто имел послеоперационные осложнения. Выбор основания может быть самым разнообразным, но тщательно продуманным с точки зрения наиболее целесообразной группировки. Не рекомендуется производить манипуляции и преобразования с относительными числами, так как они могут происходить из различных оснований. Приведем пример (табл. 1). Таблица 1 Летальность по больнице в целом и трем отделениям
При неправильном подсчете складывают данные последней графы (3,0+2,0+7,0) полученную сумму делят на число слагаемых (3) и получают завышенный показатель 4,0. Для получения суммарного коэффициента летальности необходимо пользоваться абсолютными числами лечившихся и умерших.  умерших на каждые 100 выбывших из стационара больницы Показатели соотношения характеризуют численное соотношение двух не связанных непосредственно между собой, независимых величин, разнородных, различных или "замкнутых" совокупностей. Они показывают частоту, но не вскрывают внутренних связей. При вычислении показателей соотношения также необходимо иметь две статистические совокупности: одна из них представляет изучаемое явление, а вторая – среду. В качестве статистической совокупности, являющейся средой, в расчете коэффициента соотношения чаще всего берется население. Техника вычисления показателя соотношения сходна с интенсивным показателем. Однако последний характеризует частоту явления в среде его продуцирующей, в то время как показатель соотношения отражает соотношения двух явлений, между собой не связанных.
Примерами показателя соотношения могут быть рассчитанные показатели количества коек на 10000 населения; обеспеченность населения врачами (средним медицинским персоналом) на 10000 населения и др. Например, численность медицинских сестер в детских поликлиниках города – 150, а всех детей в возрасте 0-14 лет – 25000. Обеспеченность медсестрами детских поликлиник города рассчитывается следующим образом:
т.е.  медсестер на 10000 детского населения.Следовательно, обеспеченность медицинскими сестрами составляет 60 медсестер на каждые 10000 детского населения. Приведем цифровые иллюстрации различий интенсивных коэффициентов и коэффициентов соотношения. В населенном пункте, где насчитывается 75 тыс. женщин в возрасте от 15 до 49 лет, было зарегистрировано за год 6750 родов и 2700 абортов. Интенсивный коэффициент рождаемости (плодовитости) составляет 90 ‰:
Интенсивный коэффициент частоты абортов составляет 36‰:
Коэффициент соотношения исходов беременности показывает, что на 100 родов приходится 40 абортов.
Поскольку показатели соотношения, как и интенсивные, характеризуют частоту явления на определенное количество среды, то они позволяют сравнивать уровни обеспеченности медицинской помощью на разных территориях, в разные периоды времени. Следующим видом относительных величин являются экстенсивные показатели. Экстенсивные показатели показывают, как распределяется изучаемое явление на свои составные части, как велика отдельная доля данного явления по отношению ко всей его величине (отношение части к целому), т.е. вся совокупность принимается за 100%, а входящие в нее статистические единицы будут составлять часть от 100%) и выражаются в процентах.
С помощью экстенсивных показателей можно охарактеризовать состав населения по полу, возрасту или другим признакам, структуру заболеваемости по нозологическим формам и т.д. Например, необходимо определить, какой удельный вес занимают случаи вирусного гепатита(их 320 случаев) среди всех инфекционных заболеваний в городе К., которых насчитывается 1600 случаев. Расчет производим следующим образом:
т.е.  .Следовательно, удельный вес вирусного гепатита составил 20% от общего числа инфекционных заболеваний. Если провести расчет экстенсивных коэффициентов по всем имеющимся инфекционным заболеваниям, мы получим структуру инфекционной заболеваемости. Сумма всех экстенсивных коэффициентов в этом случае должна равняться 100 и выражаться в процентах. Распространенной ошибкой в трактовке экстенсивных показателей при анализе является вывод о частоте распространения на основании данных о структуре. Чтобы отличить экстенсивные показатели от интенсивных в тех случаях, когда статистическая природа показателей не вполне ясна, необходимо помнить, что при интенсивных показателях всегда имеем дело с двумя статистическими совокупностями, одна из которых – это явление, а другая – среда. При экстенсивных показателях мы имеем дело только с одной статистической совокупностью, части которой соотносим между собой, что не позволяет получить представление о частоте явления или признака. Можно привести пример (табл. 2) значительного несоответствия интенсивных и экстенсивных коэффициентов смертности мужчин и женщин (числа условные). Таблица 2 Данные о смертности мужского и женского населения в городе Н. за отчетный год
Более высокий удельный вес умерших среди женщин (последняя колонка табл. 2) вовсе не обусловлен уровнем смертности (которая выше у мужчин), а зависит исключительно от резкого преобладания женщин в составе населения данного города. При сравнении экстенсивных коэффициентов надо быть очень внимательным. Снижение удельного веса той или иной группы в общей совокупности еще не означает уменьшение ее абсолютного размера. Удельный вес одной из групп совокупности может измениться в результате увеличения или уменьшения другой группы при абсолютной неизменности первой. Так, например, при изучении структуры заболеваемости удельный вес какого-нибудь отдельного заболевания может возрасти: а) при подлинном его росте, т.е. при увеличении интенсивного коэффициента; б) при одном и том же уровне, если число других заболеваний в этот период снизилось; в) при снижении уровня данного заболевания, если уменьшение числа других заболеваний происходило более быстрым темпом. Например, в год гриппозной эпидемии удельный вес других заболеваний, в том числе пневмонии и туберкулеза, снижается за счет резкого преобладания гриппа в структуре заболеваемости. В то же время интенсивные показатели уровня заболеваемости пневмонией и туберкулеза повысился, частично за счет влияния той же гриппозной вспышки. Экстенсивные коэффициенты дают представление об удельном весе того или иного заболевания (или класса болезней) только в данной группе населения и только за этот год. Из этого не следует, что сравнение структурных сдвигов в динамике неправомерно. Например, изменение причин смертности населения: если до революции первые места в ней занимали острые инфекционные болезни и туберкулез, болезни органов дыхания и пищеварения, то в настоящее время первенство принадлежит болезням органов кровообращения и злокачественным новообразованиям. Такие сравнения вполне правомерны, если на их основе не делаются обобщающие и не обоснованные заключения о частоте. При оценке экстенсивных показателей не следует забывать, что за вычисленными относительными величинами стоят конкретные данные. Иногда 1% какого-либо показателя по своему абсолютному значению равняется 10% того же показателя, вычисленного для другого объекта. Пример. При изучении заболеваемости эндемическим зобом в двух населенных пунктах с населением 5000 и 500 человек найден удельный вес этой патологии в общей численности заболеваний, который составил 10% однако в первом населенном пункте это означает 500 случаев заболеваний, в во втором – только 50, т.е. в 10 раз меньше. Следовательно, равенство процентов еще не означает равенство абсолютных чисел. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
