Лекция 2 Санитарная статистика её значение для здравоохранения

Лекция 2 Санитарная статистика, её значение для здравоохранения. Основные методы статистической обработки медицинской информации.

• Статистика – наука, изучающая закономерности массовых общественных явлений методом обобщающих показателей. • Санитарная статистика изучает вопросы, связанные с медициной, гигиеной, организацией здравоохранения и имеет свои специфические разделы: статистику здоровья населения, статистику здравоохранения и научную статистику –

Экстенсивный – показатель структуры, распределения явления, доли части явления в целом, удельного веса составных частей явления Методика вычисления: Часть явления х 100% Целое явление Пример: Число случаев гриппа х 100 Число всех заболеваний Структура причин смертности населения РФ, в % к итогу

Распределение врачей по специальностям в Ставропольском крае Специальность Врачи всего В т. ч. : Терапевты Хирурги Стоматологи Педиатры Акушеры-гинекологи Прочие Физических лиц Доля в % 8479 1120 433 912 1015 575 4424 100, 0 13, 2 5, 1 10, 7 11, 9 6, 8 52, 3

Экстенсивные показатели нельзя применять для изучения динамики явления! Зарегистрировано заболеваний Апрель Июль Число случаев Доля в % ОРВИ 1000 20 500 11, 1 Хр. пневмония 500 10 500 11, 1 Прочие 3500 70 3500 77, 8 Всего 5000 100, 0 4500 100, 0

Интенсивный показатель – показатель частоты, распространенности явления в однородной среде Методика расчета: Явление х Основание показателя (100, 1000) Среда, продуцирующая это явление Общий уровень смертности: Число умерших за год х 1000 Среднегодовая численность населения

Общие и специальные интенсивные показатели Общий уровень рождаемости: Число родившихся за год детей х 1000 Среднегодовая численность населения Специальный интенсивный показатель Уровень общей плодовитости: Число родившихся за год детей х 1000 Численность женщин от 15 до 49 лет

Показатель соотношения – характеризует частоту, распространенность явлений в разнородных средах Методика расчета: расчета Явление × основание показателя (100, 1000) Среду, не продуцирующую явление Обеспеченность населения больничными койками Число среднегодовых коек × 1000 Среднегодовую численность населения

Показатели наглядности – применяются с целью более доступного сравнения рядов абсолютных, относительных или средних величин Число родившихся детей в Ставропольском крае Год Число родившихся (тысяч человек) 1980 42, 3 47, 1 38, 4 34, 4 28, 2 24, 0 1985 1989 1991 1995 2000 Показатель наглядности в % 100 111, 3 90, 7 81, 3 66, 7 на 33, 3% 56, 7 на 43, 3%

Средняя величина – это совокупная мера исследуемого признака. В медицинской статистике обычно обозначается буквой М • • Применяются средние величины: При изучении физического развития (стандарты физического развития) В ЛПУ при расчете показателей работы: средняя нагрузка врача, средняя длительность лечения и т. д. При интерпретации данных объективного обследования пациентов В органах санэпиднадзора: средние нормы жилой площади на 1 человека, средние нормы белков, жиров, углеводов в дневном рационе взрослых и детей

Вариационный ряд – показывает распределение изучаемого явления по величине какого-либо количественного признака Распределение • Количественно изменяюпризывников по росту щийся признак носит название варьирующего, а его отдельные значения – V p вариантами 168 12 • Числа, показывающие, как 170 23 часто встречается та или 172 56 иная варианта носят 174 19 названия частот вариа 176 10 ционного ряда

Виды вариационных рядов: • Ранжированный и не ранжированный • Не сгруппированный и сгруппированный • Прерывный и не прерывный • Простой и взвешенный Средняя продолжительность перерыва на лекции (мин) V (мин) p 5 6 2 5 5 -6 7 5, 5 1 7 -8 12 6, 5 1 7 9 9 - 10 4 7, 5 1 8 3 11 - 12 2 8, 5 1 9 1 13 - 14 1 9, 5 1

Виды средних величин: мода, медиана, средняя арифметическая Распределение студентов 1 курса СГМА по возрасту Возраст (лет) 16 17 18 Мо 19 20 21 Число студентов 4 12 36 34 15 10 Средний вес новорожденных мальчиков Масса в кг. Число набл. 2, 8 2, 9 3, 0 3, 1 Ме 3, 2 Мо 3, 3 3, 4 3 8 14 18 21 12 10

Среднеквадратическое отклонение – дает наиболее полную характеристику разнообразия признаков в вариационном ряду и обозначается греческой буквой σ сигма График распределения • В пределах М± 1σ частот вариационного находится не менее ряда с учетом сигмальных 68, 3% всех вариант отклонений вариационного ряда • В пределах М± 2σ находится не менее 95, 5% всех вариант вариационного ряда

Три способа оценки достоверности средних и относительных показателей • Ошибка репрезентативности показателя: • Доверительные границы: Мген = Мвыб ±tm Pген = Рвыб ±tm Значения t: t =1, при р=68, 3%, t =2, при р=95, 5%, t =3, при р=99, 7%, t =4, при р=99, 9%, • Достоверность разности средних и относительных величин по критерию Стьюдента (t)

Достоверность разности относительных показателей • Летальность в двух больницах В больнице А: В больнице Б: Показатели летальности в двух больницах достоверно отличаются

Статистическое изучение связи между явлениями • Функциональная связь – каждому определенному значению влияющего признака (х) всегда соответствует строго определенное, единственное значение результирующего признака (у). Функциональную связь можно представить в виде уравнения, формулы (радиус – площадь круга – объем шара) • Корреляционная связь – каждому конкретному значению влияющего признака соответствует не одно значение, а целое распределение случайных значений (вариация) результирующего признака. Для одного и того же возраста или роста мы можем получить вариацию веса, мышечной силы и т. д.

Корреляционная связь Возраст ново Суточная -рожденных потребность (дни) в воде мл/кг в сутки 1 2 3 4 5 6 0 25 40 60 90 115 Содержание йода в воде (мг%) Пораженность зобом (%) 201 176 155 126 81 71 0, 2 0, 6 1, 1 0, 8 2, 5 15, 9

Существует два способа расчета коэффициента корреляции – метод ранговой корреляции (Спирмена) и метод квадратов (Пирсона) Содержа Поражен Ранг ние йода ность Х У d d 2 в воде зобом (%) (мг%) 201 0, 2 1 6 -5 25 176 0, 6 2 5 -3 9 155 1, 1 3 3 0 0 126 0, 8 4 4 0 0 81 2, 5 5 2 3 9 71 15, 9 6 1 5 25 Ошибка коэффициента корреляции m=

Определение силы и направления связи по коэффициенту корреляции Оценка корреляции Величина коэффициента Прямой корреляции + Обратной корреляции ─ 0 0 От 0 до +0, 3 От -0, 3 до 0 Средняя связь От +0, 3 до +0, 7 От -0, 7 до -0, 3 Сильная связь От +07 до +1, 0 От -1, 0 до -0, 7 Полная связь +1, 0 -1, 0 Связь отсутствует Слабая связь

Стандартизация – метод расчета условных (стандартизованных) показателей, заменяющих интенсивные величины в случаях, когда сравнение последних затруднено из-за несопоставимости состава групп • Применяется для сравнения общих интенсивных показателей, вычисленных в неоднородной по структуре среде (разный состав населения по возрасту, полу, образу жизни, уровню образования и т. д. ) • Сущность стандартизации заключается в вычислении обобщенных (стандартизованных) показателей • Стандартизованные показатели характеризуют только соотношение, но не истинные размеры явления. Могут быть использованы только для целей сравнения