Uchebnoe_posobie_Obschestvennoe_zdorovye_i_zdravookhranenie

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬОГО ОБРАЗОВАНИЯ «Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарёва» Медицинский институт

Кафедра общественного здоровья, организации здравоохранения и фармации, с курсом гигиены

Учебное пособие

к практическим занятиям по общественному здоровью и здравоохранению, экономике здравоохранения

Саранск – 2015

2



УДК 614(075.8)

Рецензенты:

Заведующий кафедрой иммунологии, микробиологии и вирусологии ФГБОУ ВПО МГУ им. Н.П. Огарева к.м.н., профессор Новикова Л.В.

Кафедра поликлинической терапии и функциональной диагностики с курсом эндокринологии ФГБОУ ВПО МГУ им. Н.П. Огарева (заведующий кафедрой д.м.н., профессор Зорькина А.В.)

Учебное пособие к практическим занятиям по общественному здоровью и здравоохранению, экономике здравоохранения / Сост.: Д.С. Блинов, Е.В. Семелева – Саранск, 2015. – 119 с.

Учебное пособие составлено в соответствии с рабочей программой по общественному здоровью и здравоохранению, экономике здравоохранения; в нем представлены принципы организации и проведения статистического исследования, ключевые понятия и основные статистические показатели для анализа общественного здоровья, медицинской и экономической деятельности организаций здравоохранения, сформулированы основные направления реформирования системы здравоохранения Российской Федерации. Предназначено для студентов III курса специальности 31.05.01 «Лечебное дело» и специальности 31.05.02 «Педиатрия».

Печатается по решению учебно-методической комиссии Мордовского государственного университета имени Н.П. Огарёва.

3



Тема 1 Основы медицинской статистики и организации статистического

исследования.

Статистика - общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественными особенностями. Санитарная (медицинская) статистика изучает вопросы, связанные с медициной, гигиеной, здравоохранением. Она является важной частью социальной гигиены и организации здравоохранения и в то же время составляет одну из отраслей статистики.

В санитарной статистике различают три основных раздела: статистику здоровья населения, статистику здравоохранения и статистику клиническую.

Задачи санитарной (медицинской) статистики:

выявление особенностей состояния здоровья населения и факторов, определяющих

его;

изучение данных о сети, деятельности и кадрах медицинских учреждений, а также данных о результатах лечебно-оздоровительных мероприятий;

применение методов санитарной статистики в экспериментальных, клинических, гигиенических и лабораторных исследованиях.

Статистическая совокупность – это группа относительно однородных элементов (единиц наблюдения) взятых вместе в конкретных условиях времени и пространства. Она формируется в зависимости от поставленной цели исследования.

Виды статистической совокупности:

генеральная – состоит из всех единиц наблюдения, которые могут быть к ней отнесены

взависимости от цели исследования

выборочная – это часть генеральной совокупности, отобранная специальным методом (ее особенность – типичность всех единиц наблюдения составляющих ее по отношению к единицам наблюдения генеральной совокупности - репрезентативность).

Каждый первичных элемент, составляющий статистическую совокупность и наделенный признаками сходства, называют единицей наблюдения.

Учетные признаки – признаки по которым различаются элементы статистической совокупности (пол, возраст, место жительства, сроки заболевания).

По характеру учетные признаки делят на: атрибутивные (описательного характера - пол, профессия), количественные (выраженные числом – рост, вес); и по роли в совокупности учетные признаки делят на: факторные признаки, влияющие на изучаемое явление (наличие вредных привычек, стаж курения и т.п.) и результативные признаки, изменяющиеся под влиянием факторных признаков (состояние здоровья, наличие заболевания и т.п.).

Статистическое наблюдение представляет собой массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, заключающееся в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

План статистического исследования составляется в соответствии с намеченной программой.

Основными вопросами плана являются:

определение цели исследования;

определение объекта наблюдения и единицы наблюдения;

определение срока (времени) проведения работы на всех этапах;

указание вида статистического наблюдения и метода;

определение места, где будут проводиться наблюдения;

выяснение, какими силами (кадры, финансирование) и под чьим методическим и организационным руководством будут проводиться исследования.

4



Этапы организации и проведения медико-социального исследования.

I этап – формулирование цели.

II этап – организационный. Установление объекта и единицы наблюдения. Составление плана и программы исследования.

III этап – сбор информации. Программа сбора материала представляет собой последовательное изложение учитываемых признаков — вопросов, на которые необходимо получить ответы при проведении данного исследования. Это может быть специально составленный исследователем опросный лист, анкета, карта. Документ должен иметь четкое название. Вопросы (учитываемые признаки) должны быть четкими, краткими, соответствовать цели и задачам исследования; на каждый вопрос следует предусмотреть варианты ответов. Эти варианты готовых ответов носят название "группировка".

Группировка признаков осуществляется с целью выделения однородных групп для изучения тех или иных закономерностей изучаемого явления. Группировка ответов по атрибутивным признакам называется типологической, по количественным признакам - вариационной.

IV этап – обработка данных.

1-й подэтап – группировка данных, статистическая сводка: построение вариационных, атрибутивных и др. рядов, заполнение макетов таблиц (простых, групповых, комбинационных).

2-й подэтап – обработка данных.

Методы обработки данных.

1. Методы расчета обобщающих коэффициентов:

а) методы расчета относительных величин (интенсивный, экстенсивный показатели, показатели соотношения, наглядности);

б) методы расчета средних величин (средней арифметической, средней гармонической, средней квадратической и др.).

2. Методы сравнения различных статистических совокупностей:

а) методы оценки достоверности различия обобщающих коэффициентов (критерий t, критерий Фишера и др.);

б) методы оценки достоверности различия распределения признаков (критерий соответствия хи-квадрат и др.);

в) методы стандартизации обобщающих коэффициентов.

3.Методы дифференциации, оценки взаимодействия, интеграции факторов (коэффициенты корреляции, взаимной сопряженности и др.); методы многомерного статистического анализа; факторный, дискриминантный анализ и др.

4.Методы изучения динамики явлений:

вычисление показателей динамического ряда (абсолютный прирост, темп прироста, темп роста и др.), определение тренда.

V этап – анализ и оформление результатов исследования (построение диаграмм, выявление методических и логических ошибок).

VI этап – внедрение результатов исследования в практику и оценка эффективности. Статистическая таблица – система построенных особым образом горизонтальных

строк и вертикальных столбцов, имеющих общий заголовок, заглавия граф и строк, на пересечении которых и записываются статистические данные (рис.1).

Подлежащим называется объект, характеризующийся числами (подлежащее дается в левой части таблицы и составляет содержание строк).

Сказуемое – система показателей с помощью которых характеризуется объект (сказуемое дается в правой части таблицы и составляет содержание граф).

5



Рисунок 1. Статистическая таблица.

Макеты таблиц:

простая таблица – таблица, в которой представлена итоговая сводка данных лишь по одному признаку (подлежащее);

групповая таблица – таблица, в которой подлежащее характеризуется несколькими сказуемыми, но признаки, характеризующие подлежащее, не связаны между собой;

комбинированная таблица – таблица, в которой признаки, характеризующие подлежащее, взаимосвязаны.

Правила построения таблиц:

1.Таблица должна иметь общий заголовок, в котором выражается: сам объект, признаки объекта, время и место, к которому относится статистический материал, единица измерения, если они общие для всей таблицы.

2.Число признаков в сказуемом должно быть ограничено.

3.Данные на графике должны размещаться слева направо или снизу вверх.

4.Шкалы на диаграммах должны быть снабжены указателями размеров.

5.Округление должно быть проведено с одинаковой степенью точности (максимально 4 знака после запятой).

6.Геометрические знаки, фигуры, краски, штриховки должны быть пояснены.

7.В таблице не должно быть пустых клеток (если нет признака – ставится прочерк).

8.Оформление таблицы заканчивается итогами по графам и строкам.

Тема 2 Абсолютные и относительные статистические показатели. Способы

графические изображения в статистике.

Для статистического анализа используются:

1.абсолютные величины;

2.относительные величины (интенсивные показатели, экстенсивные показатели, показатели соотношения, показатели наглядности);

3.средние величины.

Абсолютная величина - это величина, характеризующая размах или единичность явления (например, численность населения, число медицинских учреждений, число врачей, число инфекционных заболеваний, число рождений и т.д.)

Абсолютные величины необходимы для организационно-плановых построений в здравоохранении (например, планирование числа коек), для расчета производных величин (например, численность мужского населения, число смертей и т.д.), а также для оценки редко встречающихся явлений (число выявленных высококонтагиозных заболеваний).

Средняя величина – это обобщающий показатель, характеризующий типический уровень явления. Он выражает величину признака, отнесенную к единице совокупности.

6



Экстенсивные показатели характеризуют распределение целого на составляющие его части по их удельному весу, т. е. раскрывают внутреннюю структуру изучаемого явления.

Э.П. = часть явления х 100 целое явление

Ключевое слово – доля, часть от целого.

Интенсивные показатели используют при изучении частоты встречаемости явления в той или иной среде.

И. П. = абсолютный размер явления х 100, (1000, 10000, 100000) абсолютный размер среды, продуцирующей явление

Ключевое слово – частота встречаемости, распространенность.

Показатели соотношения характеризуют численное соотношение двух, не связанных между собой совокупностей и не продуцирующих одна другую.

П.С. = абсолютный размер явления х 10000 абсолютный размер среды, не связанной с явлением

Показатель соотношения используется для оценки обеспеченности населения медицинской помощью. Вычисляется на 10000 населения.

Ключевое слово – обеспеченность.

Показатели наглядности применяют для изучения изменений, происходящих с тем или иным явлением во времени, а также для сравнения двух или более однородных явлений. Для вычисления показателей наглядности одна из сравниваемых величин принимается за 100% (или за единицу) (обычно, это исходная величина), а остальные рассчитываются в процентном отношении к ней. Показатели наглядности указывают, на сколько процентов или во сколько раз одна из сравниваемых величин больше другой.

Ключевое слово – динамика.

Графическое изображение статистических показателей:

Интенсивный показатель может быть представлен в виде любых из названных ниже диаграмм при наличии необходимой информации:

 линейной диаграммы (график) - применяется для изображения динамики явления

(рис.2);

радиальной диаграммы - является разновидностью линейной диаграммы, применяется для изображения динамики явления за замкнутый цикл времени: сутки, неделя, месяц, год

(рис.3);

столбиковой или ленточной диаграммы (столбиковые диаграммы могут быть:

вертикальными и горизонтальными (тогда они еще называются ленточными)) (рис.4);

картограммы - это изображение статистических данных на контурной карте. При этом частота изучаемого явления может быть обозначена разной интенсивностью окраски или разной штриховкой;

7





Рисунок 3. Пример радиальной диаграммы.

12

10

8

?????

6

???????

4

2

0

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003



Рисунок 4. Пример столбиковой диаграммы.

 картодиаграммы - это изображение на контурной карте статистических данных в виде столбиков или других символов различного размера.

Экстенсивный показатель изображается только в виде внутристолбиковой или секторной (круговой) диаграммы.

Показатель соотношения может быть представлен такими же диаграммами, как и интенсивный показатель.

Показатель наглядности можно представить на оси координат или в виде столбиковой диаграммы.

Любой график содержит следующие элементы: масштаб, условные обозначения (окраска, штриховка), фигуры, линии, цифры.

Тема 3 Средние величины и критерии разнообразия вариационного ряда.

Оценить размер признака в совокупности, изменяющегося по своей величине, позволяет лишь его обобщающая характеристика, называемая средней величиной. Для вычисления средних величин необходимо построить вариационный ряд.

Применение средних величин:

для оценки состояния здоровья — например, параметров физического развития (средний рост, средняя масса тела, среднее значение жизненной емкости легких и др.),

8



соматических показателей (средний уровень сахара в крови, средняя величина пульса, средняя СОЭ и др.);

для оценки организации работы лечебно-профилактических и санитарнопротивоэпидемических учреждений, а также деятельности отдельных врачей и других медицинских работников (средняя длительность пребывания больного на койке, среднее число посещений на 1 ч приема в поликлинике и др.);

для оценки состояния окружающей среды.

Вариационный ряд - это числовые значения признака, представленные в ранговом порядке с соответствующими этим значениям частотами.

Вариационный ряд необходим для определения средней величины (М) и критериев разнообразия признака, подлежащего изучению (σ, Сv).

Основные обозначения вариационного ряда:

V — варианта, отдельное числовое выражение изучаемого признака;

р — частота ("вес") варианты, число ее повторений в вариационном ряду; n — общее число наблюдений (т.е. сумма всех частот, n = Σр);

Vmax и Vmin — крайние варианты, ограничивающие вариационный ряд (лимиты ряда);

А — амплитуда ряда (т.е. разность между максимальной и минимальной вариантами, А =

Vmax — Vmin).

Вариационные ряды бывают:

а) простыми (каждая варианта встречается один раз)

б) взвешенными (варианты имеют различную частоту встречаемости)

в) сгруппированными (варианты объединены в группы при большом числе наблюдений и при количестве вариант больше 30)

Виды средних величин:

Мода (Мо) – варианта, наиболее часто встречающаяся в вариационном ряду.

Медиана (Ме) – величина признака, занимающая в вариационном ряду срединное положение, делящая вариационный ряд на две равные части.

Мо и Ме – условные средние.

Средняя арифметическая:

а) средняя арифметическая простая; б) средняя арифметическая взвешенная;

в) средняя арифметическая, вычисленная по способу моментов.

Основные свойства средней величины:

имеет абстрактный характер, т.к. является обобщающей величиной, в ней стираются случайные колебания;

занимает срединное положение в ряду (в строго симметричном ряду);

сумма отклонений всех вариант от средней величины равна нулю.

Этапы расчета средней арифметической по способу моментов (M):

1.за условную среднюю (A) принимаем варианту, чаще других повторяющуюся в вариационном ряду;

2.определяем условное отклонение (a) от условной средней (из каждой варианты (v) вычитаем условную среднюю a=v-A);

3.умножаем условное отклонение (a) на частоту (p) каждой варианты и получаем произведение (a*p);

4.получаем сумму ∑a*p;

5.определяем среднее отклонение от условной средней ∑a*p ∕ n (n-сумма p);

6.рассчитываем среднюю арифметическую по способу моментов M=A+ ∑a*p ∕ n. Среднее квадратическое отклонение – величина, характеризующая разнообразие

признака в статистической совокупности.

Применение среднеквадратического отклонения:

9



для суждения о колеблемости вариационных рядов и сравнительной оценки типичности (представительности) средних арифметических величин (при определении устойчивости признаков);

для реконструкции вариационного ряда, т.е. восстановления его частотной характеристики на основе правила "трех сигм". В интервале М±3σ находится 99,7% всех вариант ряда, в интервале М±2σ — 95,5% и в интервале М±1σ — 68,3% вариант ряда;

для выявления "выскакивающих" вариант (при сопоставлении реального и реконструированного вариационных рядов);

для определения параметров нормы и патологии с помощью сигмальных оценок;

для расчета коэффициента вариации;

для расчета средней ошибки средней арифметической величины.

Если n>30, Ϭ= V(Σa²p/n)-( Σap/n)²

Если n≤30, Ϭ=VΣd²/(n-1) d=V-M (d-разность между каждой вариантой ряда и средней арифметической)

Коэффициент вариации (Сv) - это процентное отношение среднеквадратического отклонения к среднеарифметической величине: Сv = σ / M x 100%. Коэффициент вариации — это относительная мера колеблемости вариационного ряда.

Применение коэффициента вариации:

для оценки разнообразия каждого конкретного вариационного ряда и, соответственно, суждения о типичности отдельной средней (т.е. ее способности быть полноценной

обобщающей характеристикой данного ряда). При Сv <10% разнообразие ряда считается слабым, при Сv от 10 до 20% — средним, а при Сv >20% — сильным. Сильное разнообразие ряда свидетельствует о малой представительности (типичности) соответствующей средней величины и, следовательно, о нецелесообразности ее использования в практических целях;

для сравнительной оценки разнообразия (колеблемости) разноименных вариационных рядов и выявления более и менее стабильных признаков, что имеет значение в дифференциальной диагностике.

Средняя ошибка средней арифметической

Если n>30, mM= Ϭ/Vn Если n≤30, mM= Ϭ/Vn-1

Тема 4 Оценка достоверности результатов медико-социального исследования.

Среди методов оценки достоверности различают параметрические и непараметрические:

-параметрические - количественные методы статистической обработки данных, применение которых требует обязательного знания закона распределения изучаемых признаков в совокупности и вычисления их основных параметров;

-непараметрические - количественные методы статистической обработки данных, применение которых не требует знания закона распределения изучаемых признаков в совокупности и вычисления их основных параметров.

При проведении выборочных исследований полученный результат не обязательно совпадает с результатом, который мог бы быть получен при исследовании всей генеральной совокупности. Между этими величинами существует определенная разница, называемая ошибкой репрезентативности, т.е. это погрешность, обусловленная переносом результатов выборочного исследования на всю генеральную совокупность.

10

