Медицинская статистика

использовать совокупность лиц одного пола и возраста. Одним из видов направленного отбора является когортный метод - это изучение совокупности, которая состоит из единиц, объединенных сроком наступления определенного события, и прослеженного в один и тот же интервал времени (наблюдение за группой детей одновременно родившихся, за группой лиц, одновременно вступивших в брак, имеющих одинаковый стаж работы на предприятии). Когортный метод позволяет сделать своего рода срез в том месте изучаемого явления, в котором наиболее ярко проявляются те или иные закономерности.

Различают несколько способов наблюдения.

Непосредственное наблюдение, когда сведения регистрируют при непосредственном осмотре больного или здорового человека, при проведении санитарногигиенического обследования объекта. Выкопировка данных - получение сведений из учетно-отчетных форм и другой медицинской документации. Используется при изучении рождаемости, смертности, заболеваемости, инвалидности, деятельности медицинских учреждений. Анамнестический способ получения информации основан на получении сведений от больных или близких родственников и их воспоминаниях о событиях, которые ранее были в их жизни. Способ может быть осуществлен путем опроса “ лицом к лицу” ( устное интервью) или заочного опроса (письменное анкетирование). Содержание вопросов в анкете должно отвечать целям и задачам исследования, а ответы не должны вызывать затруднений у опрашиваемых.

III этап. Обработка собранного материала

На этом этапе производятся:

1.Проверка материала на полноту и правильность заполнения учетных документов, устранение дубликатов.

2.Шифровка (кодирование) путем проставления условного знака около каждого признака.

3.Раскладка карт по группам в соответствии с шифром, подсчет карт в каждой группе.

4.Составление общей сводки, занесение результатов подсчета в макеты таблиц заранее установленной формы для получения сравнительных и обобщающих величин.

IV этап. Анализ полученных данных

Этот этап складывается из:

∙вычисления показателей (средних и относительных величин)

∙построения графических изображений, иллюстрирующих полученные данные

∙сравнения результатов исследования

∙формулировки выводов, заключения и предложений по данному исследованию.

10

На этом этапе применяются специальные статистические методики: метод стандартизации, метод корреляции, дисперсионный анализ и пр.

АБСОЛЮТНЫЕ И ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ

На третьем этапе статистического исследования в результате сводки материала при подсчёте данных наблюдения по группам в разработочных таблицах получают абсолютные числа, которые характеризуют количественное выражение изучаемого явления.

Абсолютные числа или величины имеют в статистике определённое значение. Абсолютными величинами выражаются, например, население городов, стран, редкие заболевания и редко встречающиеся явления.

В медицинской практике абсолютными величинами могут также выражаться все индивидуальные данные, которые получают от больного (частота сердечных сокращений, артериальное давление, количество молочных и постоянных зубов у ребенка в различные возрастные периоды). Но абсолютные величины (числа) малопригодны для сравнения их друг с другом и анализа, т.к. они дают характеристику изучаемому явлению, но глубоко его не раскрывают. Для того, чтобы можно было провести анализ и сделать правильные выводы, необходимо абсолютные числа преобразовать в производные величины (относительные или средние).

Относительные величины (показатели, статистические коэффициенты) рассчитываются путем деления одной абсолютной величины на другую и умножения полученной дроби на какой-либо коэффициент (основание) - 100, 1000, 10000 и т.д.. Соответственно этому, относительные величины могут выражаться в процентах (%), промилле (%о), продецемилле (%оо) и т.д.

Различают следующие группы относительных величин :

1.Показатели экстенсивности (или распределения)

2.Показатели интенсивности (или частоты)

3.Показатели соотношения (обеспеченности)

4.Показатели наглядности

Показатели экстенсивности (структуры, распределения, состава явле-

ния) характеризуют распределение целого на составляющие его части по их удельному весу. Эти показатели характеризуют распределение явления внутри одной совокупности. При этом вся совокупность (целое явление) принимается за 100 %, а часть определяется как искомое.

Методика вычисления показателя экстенсивности:

часть явления х 100 целое явление

Экстенсивные показатели вычисляют, когда необходимо определить структуру явления: распределение родившихся по полу и весу при анализе рождаемости; распределение умерших по полу, возрасту, причинам смерти при анализе смертности; распределение больных по полу, возрасту, диагнозу и срокам госпитализации при анализе заболеваемости; состав населения по полу, возрасту, обра-

11

зованию, профессии и занятости в сфере производства; распределение больничных коек по профилю при анализе структуры коечного фонда.

ПРИМЕР: В больнице 450 коек, из них 60 коек педиатрических. Необходимо определить удельный вес педиатрических коек. Доля педиатрических коек вычисляется следующим обра-

зом:
количество педиатрических коек х 100	60 х100=13,3 %
общее количество коек в больнице	450

Показатели экстенсивности характеризуют состав явлений в конкретное время, в конкретном месте. Для динамических сравнений эти показатели не пригодны. Сравнение удельных весов позволяет судить лишь о их порядковом номере в структуре (заболеваемости, смертности и т.д.), но не дает возможности говорить о частоте, распространенности данного явления. Для этой цели всегда необходимо знать численность среды, в которой происходит явление, и вычислить интенсивные показатели.

Показатели интенсивности (частоты, распространенности) характеризу-

ют частоту (уровень) явления в той среде, из которой это явление происходит. Показатели интенсивности определяют соотношение между изучаемым явлением и средой, его продуцирующей (т.е. соотношение между двумя однородными совокупностями). Для вычисления показателя интенсивности нужно знать величину интересующего нас явления и величину той среды, в которой данное явление наблюдается.

Методика вычисления показателя интенсивности:

явление х 100 ( 1000, 10000 и т.д.)

среда

Средой обычно является население в целом или отдельные его группы (возрастные, половые, профессиональные и т.д.).

Явление - случаи заболеваний, смертей, рождений, осложнений и т.д. Показатели, рассчитанные на все население (совокупность), называются об-

щими.

Показатели, рассчитанные на отдельные группы, называются специальными. Выбор коэффициента при вычислении показателей частоты зависит от чис-

ла наблюдений и размера среды. Чем меньше явление, частоту которого необхо-

димо определить, тем больше должен быть коэффициент для получения показателя, выраженного целым числом (10 000, 100 000) и, наоборот, чем больше явление, тем коэффициент должен быть меньше (100, 1 000).

Интенсивные показатели применяются при анализе заболеваемости (частота того или иного заболевания на той или другой территории, т.е. определение уровня заболеваемости и распространенности, частота инвалидности, заболеваемости с временной утратой трудоспособности, летальность в стационаре); в сани- тарно-демографической статистике (общие и специальные показатели рождаемости, смертности, младенческой и материнской смертности).

ПРИМЕР: Необходимо определить частоту пораженности флюорозом школьников старших классов (10, 11-е классы), проживающих в районе с высоким содержанием фтора в воде,

12

если известно, что из общего количества старшеклассников (520 человек) у 92 школьников обнаружен флюороз.

число случаев флюороза х 1000	92 х 1000 = 177
число школьников 10, 11-х классов	520

Следовательно, распространённость флюороза среди старшеклассников в районе с низким содержанием фтора в воде - 177 на 1000 школьников.

Показатели соотношения (обеспеченности) характеризуют со-

отношение двух разнородных, не связанных между собой совокупностей, сопоставляемых только логически, по их содержанию. Они вычисляются так же, как и показатели интенсивности, но их отличие от последних заключается в том, что интересующие нас явления не представляют собой продукт той среды, на которую производится расчет, т.е. эти показатели определяют отношение между разнородными совокупностями. Применяются эти показатели для характеристики обеспеченности населения койками, врачами, местами в детских садах, лекарственными препаратами и т.д.

Показатели соотношения выражаются обычно на 10 000 населения. Методика вычисления показателя соотношения :

одна совокупность х 10 000 другая совокупность

ПРИМЕР: В районе с населением 65 000 человек имеется 27 терапевтов и 4 стоматолога. Показатель обеспеченности терапевтами составит:

27 х 10 000 = 4,2

65000

Показатель обеспеченности стоматологами составит:

4 х 10 000 = 0,6

65000

Таким образом, обеспеченность населения района терапевтами составляет - 4,2; стомато-

логами - 0,6 на 10 000 населения.

Показатели наглядности применяются для определения изменений, происшедших с тем или иным явлением в течение какого-либо периода времени, или для сравнения друг с другом аналогичных явлений на разных территориях. Они показывают, во сколько раз (или на сколько процентов) произошло увеличение или уменьшение сравниваемых величин. Расчеты могут проводится на абсолютных, относительных или средних величинах. При этом, в зависимости от поставленной задачи, одна из величин принимается за 100%, или за единицу (в кратностях).

Для выражения этих показателей составляется пропорция. Методика вычисления показателя наглядности:

сравниваемый уровень х 100 исходный уровень

ПРИМЕР: В четырех районах: А, Б, В, Г - частота черепно-мозговых травм составила соответственно 3,8; 5.6; 4,5; 5,8 на 10 000 населения.

Травматизм в районе А - 3,8 условно принимается за 100%, тогда травматизм

13

в районе Б:	в районе В :	в районе Г:
5,6 х 100 =147,4 %	4,5 х 100 = 118,2 %	5,8 х 100 = 152,6 %
3,8	3,8	3,8

Полученные результаты означают, что травматизм в районах Б, В, и Г превышает травматизм в районе А соответственно на 47,4 %, 18,2 %, 52,6 %

ГРАФИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Графическое изображение широко используется как способ для наглядного

представления статистических данных и зримого выявления закономерно-

стей.

Графические изображения могут быть построены как по абсолютным, так и по относительным и средним величинам.

Виды графических изображений:

Диаграммы

∙линейные

∙внутристолбиковые

∙радиальные

∙столбиковые

∙секторные

∙объемные

∙фигурные

Картограммы

Картодиаграммы Диаграмма - это график, в котором статистические данные изображаются

различными геометрическими фигурами (столбиком, линиями, окружностями и

т.д.).

Картограмма - это схематическая географическая карта, на которой различной окраской или штриховкой показано распределение какого-либо явления в пространстве.

Картодиаграмма - это сочетание схематической географической карты с одним из видов диаграмм (столбиковые, секторные и другие).

Линейные диаграммы - применяются для изображения динамики того или другого явления или процесса, выраженных в показателях интенсивности, соотношения, наглядности, средних или абсолютных величинах. С помощью линейной диаграммы можно изображать рост численности населения, динамику младенческой смертности и т.д. При построении этого типа графических изображений на горизонтальной линии (абсцисс) откладывают равные отрезки по числу тех единиц времени (часов, дней, месяцев, лет), при помощи которых измеряется изображаемое явление. Если отрезки времени неравны, то размеры их должны пропорционально соответствовать единице измерения. На вертикальной линии (ординате) наносят деления в единицах измерения изучаемого явления. На вертикальных линиях, параллельных ординате, отмечают точками величину изображаемых явлений. Соединив точки линиями, получают линейную диаграмму. На

14

одном графике может быть изображено несколько линий разного цвета или различной штриховки.

Столбиковая диаграмма - применяется для изображения динамики или статики явления в соответствии с избранным масштабом. Столбиковые диаграммы строят в виде вертикальных или горизонтальных столбцов (“ лент”). Ширина столбиков, так же как и расстояние между ними, должно быть одинаковым. В виде столбиков целесообразно изображать интенсивные показатели или показатели соотношения для одного периода времени, но для разных коллективов, территорий.

Внутристолбиковая диаграмма применяется для изображения структуры явления, выраженной экстенсивными показателями. Она представляет собой прямоугольник, в котором цветом или штриховкой выделены составляющие его части в соответствии с их удельным весом. Высота прямоугольника в этом случае принимается равной сумме всех частей, составляющих целое. Составные части целого располагаются внутри прямоугольника в порядке убывания их удельного веса.

Секторная (круговая) диаграмма - также применяется для изображения структуры явления и представляет собой круг, разделенный радиусами на сектора, которые выделяются различной штриховкой или цветом. При построении секторной диаграммы необходимо с помощью транспортира на окружности отложить в градусах части, пропорциональные расширению явления, состав которого требуется изобразить. К точкам, намеченным на окружности, проводятся радиусы. Сектора выделяются различной штриховкой или расцветкой.

Объемная диаграмма - применяется для изображения статистических величин в виде шара, куба и других объемных геометрических фигур. Они могут иллюстрировать показатели интенсивности, соотношения, наглядности.

Радиальная диаграмма - строится на системе полярных координат при изображении динамики явления за замкнутый цикл времени (сутки, неделя, год). Они применяются для изображения явлений, имеющих сезонный характер (например, сезонные колебания заболеваемости респираторными вирусными инфекциями, дизентерией и пр.). Радиус окружности принимается за среднедневное (среднемесячное, среднегодовое) число заболеваний. Каждый радиус соответствует определенному месяцу года, отсчет которых ведется по часовой стрелке. На радиусах и их продолжениях откладывают величины соответствующие среднедневным (среднемесячным, среднегодовым) числам заболеваний. Точки, отмеченные на радиусах и их продолжениях, соединяют линиями и получают многоугольник, изображающий сезонные колебания изучаемого явления.

Правила построения диаграмм

1. Каждая диаграмма должна иметь надпись , в которой четко, кратко и вместе с тем исчерпывающе следует указать содержание диаграммы, время и место, к которым относятся изображаемые данные

15

2.Диаграмма должна строится по определенному масштабу с указанием единиц измерения, в которых представлены статистические величины.

3.Черчение диаграмм, основанных на системе полярных координат следует начинать с проведения двух линий - безосной (абсциссы) и масштабной (ординаты)

4.Для каждой диаграммы должны быть даны пояснения, обозначающие каждую расцветку или штриховку (экспликация).

ДИНАМИЧЕСКИЕ РЯДЫ

Динамический ряд – это ряд, состоящий из однородных величин, показывающих изменение явления во времени.

Для того, чтобы анализировать динамику того или иного процесса, необходимо уметь сопоставить динамические ряды разных типов, уметь их выравнивать и анализировать.

Числа динамического ряда принято называть уровнем ряда.

Уровни ряда могут быть представлены абсолютными величинами (изменение количества лейкоцитов у больных под влиянием лучевой терапии), относительными показателями (изменение инфекционной заболеваемости под влиянием иммунизации) и средними величинами (среднечасовая нагрузка врачей по дням недели).

Динамические ряды существуют простые и сложные.

Простой динамический ряд представлен абсолютными величинами. Сложный динамический ряд представлен средними величинами и интенсив-

ными показателями.

Простой динамический ряд может быть двух видов: моментный и интервальный.

Моментный ряд – это ряд, характеризующий явление на определенную дату (момент).

Уровень моментного ряда не подлежит дроблению (в разные промежутки времени).

В качестве примера моментного динамического ряда может служить динамика численности населения России, динамика численности врачей.

ПРИМЕР. Количество больных, находящихся на лечении в областной больнице в на-

чале апреля месяца 2001 г.
1.04.01 – 307	чел .	5.04.01 – 302	чел.
2.04.01 - 299 чел		6.04.01 – 303	чел.
3.04.01 – 301	чел.	7.04.01 – 302	чел.
4.04.01 – 304	чел.

Интервальный ряд – это ряд, характеризующий изменение явлений за определенный период, интервал (сутки, неделя, месяц, год).

Интервальный ряд в отличие от моментного можно разделить на более дробные периоды, а также можно укрупнить интервалы.

16

Интервальные ряды составляют числа не только родившихся, но и числа умерших, заболевших и других, т.е. числа, которые зависят от промежутка времени.

Выбор величины в интервальном ряду (год, месяц, неделя, день, час) определяется степенью изменчивости явления (смертность, заболеваемость, рождаемость). Чем медленнее изменяется явление во времени, тем крупнее должны быть периоды наблюдения.

ПРИМЕР. Данные о числе поступивших больных в стационар за 1 квартал 2001 г.

Январь – 434 чел. Февраль – 386 чел. Март – 424 чел.

К сложному ряду относится ряд, состоящий из средних величин (средняя длительность лечения, среднегодовое число коек за несколько лет), а также из относительных величин (заболеваемость, смертность, рождаемость за несколько лет).

ПРИМЕР. Среднекоечная мощность районных больниц Саратовской области на 10000

населения:
1988 – 97,0		1992 – 10 4,0
1989	– 96,5	1993 – 118,0
1990	– 106,0	1994 – 119,0
1991	– 103,0	1995 – 123,0

Динамические ряды могут быть подвергнуты различного рода преобразованиям, целью которых является выяснение особенностей изменения изучаемого процесса, а также достижение большей наглядности. Для более наглядного выражения нарастания или убывания ряда можно преобразовать его по максимуму или по минимуму (т.е. вычисляется показатель наглядности).

Существует несколько способов преобразования динамического ряда:

∙укрупнение интервалов

∙расчет групповой средней

∙расчет скользящей средней

1.Укрупнение интервалов производится путем суммирования данных за ряд

смежных периодов.

ПРИМЕР. Сезонные колебания случаев ангины в г.А в 2001 г.

Месяцы	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	итого
Число
Заболе-	12	19	13	38	230	288	53	370	380	231	137	260	3268
ваний	9	3	3	7			0
по ме-
сяцам
По					950
кварта-		455			628			1280					3268
лам

Данные таблицы свидетельствуют, что помесячные колебания ангины то увеличиваются, то уменьшаются. После укрупнения интервалов по кварталам

17

года можно увидеть определенную закономерность: наибольшее число заболеваний в летне-осенний период.

2. Расчет групповой средней заключается в определении средней величины каждого укрупненного периода. Для этого надо суммировать смежные уровни соседних периодов, а затем сумму разделить на число слагаемых.

ПРИМЕР. Динамика расхождения клинических и патологоанатомических диагнозов в

областной больнице г. Н. за 1994 – 2001 гг.

Год	1994		1995	1996		1997	1998		1999	2000		2001
Процент
расхож-	11.0		9,8	8,0		9,2	8,2		8,6	8,5		7,9
дения
диагно-
зов
Группо-
вая		10,4			8,6		8,4				8,2
средняя

Уровни динамического ряда представляют собой волнообразные колебания. Выравнивания динамического ряда путем расчета групповой средней позволили получить данные, довольно четко характеризующие тенденцию к постепенному снижению случаев расхождения диагнозов в областной больнице.

3. Расчет скользящей средней позволяет каждый уровень ряда заменить средней величиной из данного уровня и двух средних с ними. Этот метод дает возможность сгладить, устранить резкие колебания динамического ряда.

Год	1994	1995	1996	1997	1998	1999		2000	2001
Процент
расхож-	11.0	9,8	8,0	9,2	8,2	8,6		8,5	7,9
дения
диагно-
зов
Средняя
сколь-		9,6		9,0			И т. д.
зящая
Способ
вычис-			1988 (11,0 + 9,8 + 8,0) : 3 = 9,6 и т. д.
ления
средней

Выравненный ряд при помощи скользящей средней представляет последовательную тенденцию снижения процента расхождения диагнозов.

При анализе динамического ряда, характера происходящих изменений во времени, их темпа вычисляют следующие показатели:

∙абсолютный прирост (или снижение)

∙темп прироста (или снижения)

∙темп роста

∙абсолютное значение одного процента прироста (или снижения)

Абсолютный прирост (или снижение) представляет собой разность предыдущего и последующего уровней

18

Темп прироста (или снижения) – процентное отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню Темп роста - процентное соотношение каждого последующего уровня к предыдущему

Темп прироста представляет собой темп роста минус 100% Абсолютное значение 1% прироста – отношение абсолютного прироста к темпу прироста.

ПРИМЕР. Заболеваемость с временной утратой трудоспособности в 1994 году была 40,0 дня на 100 рабочих, в 1995 году – 70,0 дня на 100 рабочих.

Абсолютный прирост 70,0 – 40,0 = 30,0

Темп прироста= (30x100)/40 =75% 1% прироста = 30/70=0,4

Темп роста = (70 x 100) /40 = 175% (абсолютное число дней).

При графическом изображении динамического ряда удобнее пользоваться линейными или кривыми диаграммами (данные о динамике сети учреждений здравоохранения, оснащенности лечебных учреждений, данные о заболеваемости, смертности).

СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ. МЕТОДИКА ВЫЧИСЛЕНИЯ СРЕДНЕЙ АРИФМЕТИЧЕСКОЙ, ОЦЕНКА ЕЕ ТИПИЧНОСТИ И ДОСТОВЕРНОСТИ

Важным групповым свойством статистической совокупности является средний уровень признака, который характеризуется средними величинами.

Средняя величина - это величина, одним числом характеризующая всю совокупность в целом.

Различают несколько видов средних величин: средняя арифметическая, средняя геометрическая, средняя гармоническая, средняя квадратическая, средняя прогрессивная, средняя хронологическая. В практической деятельности врача наиболее часто используются средняя арифметическая (М) и особые средние - мода (Мо) и медиана (Ме).

Средние величины находят широкое применение в научных экспериментальных и клинических исследованиях для характеристики физиологических показателей организма в норме и патологии, при обработке лабораторных данных. Они используются также для оценки здоровья населения, при характеристике физического развития (средний рост, средняя масса тела), при анализе деятельности ле- чебно-профилактических учреждений (показатели нагрузки врачей, посещаемости поликлиники, среднее число жителей на участке, среднегодовая занятость больничной койки, средняя длительность пребывания в стационаре и пр.). Нельзя обойтись без вычисления средних величин и в специальных социальногигиенических исследованиях: средняя жилая площадь на человека, средний возраст, средний стаж работы в группах работающих, среднее содержание химического вещества во внешней среде и т.д.

При использовании средних величин необходимо соблюдать два важнейших условия.

Средние величины должны быть вычислены из качественно однородных совокупностей. Если статистическая совокупность неоднородна, то рассчитанная

19