Материал: Медицинская статистика соцка

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.

Коэффициент наглядности имеет целью представить сравниваемые, обычно самостоятельные, величины в более отчетливом, обозримом, наглядном виде.

Разберем теперь методику расчета показателей наглядности. Показатель наглядности показывает во сколько раз или на сколько процентов изменяются (различаются) изучаемые величины не связанные друг с другом.

Показатели наглядности могут быть выражены и простым кратным соотношением, например, увеличение или уменьшение в 2-3 раза и т.п.

Этот, в сущности, наиболее простой коэффициент получают путем преобразования ряда величин по отношению к одной из них, так называемой базисной, ил исходной (любой, не обязательно начальной – подчас наиболее яркой). За 100% можно принять не только одну из величин данного ряда, но даже отсутствующую в нем. Так, сравнивая материалы по данным здравоохранения за ряд последних лет (число врачей, инфекционных заболеваний и т.д.), в качестве базисной величины можно взять уровень дореволюционного (1913 г.), послевоенного (1946 г.), другого государства (США) и т.д. или принять за 100% среднюю из величин данного ряда.

Сравнивать можно две или несколько статистических величин в статике, т.е. за один год, или в динамике за ряд лет. В коэффициенты наглядности можно преобразовывать не только абсолютные, но и относительные и средние величины.

Например, необходимо сравнить заболеваемость корью детей в возрасте 0-4 лет в разных городах области (табл. 3).

Таблица 3

Уровень заболеваемости корью детей в возрасте 0-4 лет

в разных городах и области в отчетном году

Вывод. Заболеваемость корью детей в возрасте 0-4 лет в указанных городах значительно отличаются друг от друга. На уровне областных значений она находится только в городе С. Наиболее высокие показатели характерны для города А. Они на 50% выше среднеобластных значений. В то же время, в городе В. заболеваемость корью на 25% ниже, чем по области.

Таким образом, изучение состояния здоровья населения или другого явления с помощью относительных величин позволяет определить не только размер, уровень изучаемого явления, но и определяющие его закономерности.

В учреждениях здравоохранения постоянно осуществляется анализ результатов работы путем текущих или единовременных, сплошных или выборочных статистических исследований. Учитывая то, что относительные величины дают картину качественных признаков, в деятельности ЛПУ они используются для сравнения и сопоставления однородных величин за аналогичные периоды времени. Широкое применение полученные результаты находят при анализе показателей деятельности ЛПУ. Врач постоянно работает с относительными величинами, что позволяет ему оперативно следить как за состоянием здоровья населения своего района, города, области, так и за тенденциями и закономерностями развития здравоохранения в целом.