СОДЕРЖАНИЕ Модуль 1. Биостатистика...методы опроса...

СОДЕРЖАНИЕ Модуль 1. Биостатистика

№ Тема Часы

1 Социальная медицина и общественное здоровье как наука.

Биостатистика как методологическая основа анализа и оценки здоровья населения и системы здравоохранения. Организация и планирование статистических исследований

2

2 Составление программ статистических исследований 2 3 Относительные величины 2 4 Графические методы анализа 2 5 Средние величины и показатели вариации 2 6 Метод стандартизации 2 7 Параметрические методы оценки достоверности 2 8 Непараметрические методы оценки достоверности 2 9 Корреляционно-регрессионный анализ 2 10 Ряды динамики и их анализ 2 11 Дизайн эпидемиологических исследований: случай-контроль,

когортные, рандомизированные клинические исследования 2

12 Факторы риска. Методика расчета показателей рисков и их оценка 2 13 Скрининг. Методика оценки чувствительности и специфичности

скрининговых тестов 2

14 Основы подготовки научной публикации 2 15 Итоговый модульный контроль 2 Итого 30

Список рекомендованной литературы

Основная (базовая) 1. Громадське здоров’я: підручник для студ. вищих мед. навч. закладів. - Вид. 3 – Вінниця: «Нова книга», 2013. – 560 с. 2.Oxford Textbook of Global Public Health, 6 edition. Edited by Roges Detels, Martin Gulliford, Quarraisha Abdool Karim and Chorh Chuan Tan. – Oxford University Press, 2017. – 1728 p. 3.Medical Statistics at a Glance Text and Workbook. Aviva Petria, Caroline Sabin. – Wiley-Blackwell, 2013. – 288 p.

Дополнительная 1.Board Review in Preventive Medicine and Public Health. Gregory Schwaid. - ELSEVIER., 2017. – 450 p. 2.Jekel`s epidemiology, biostatistics, preventive medicine and public health. Fourth edition. David L. Katz, Joann G. Elmore, Dorothea M.G. Wild, Sean C. Lucan. – ELSEVIER., 2014. – 405 p. 3.Oxford Handbook of Public Health Practice, Fourth Edition. Charles Guest, Walter Ricciardi, Ichiro Kawachi, Iain Lang. – Oxford University Press, 2012. – 656 p.

4.Health economics: textbook. – Vinnytsia: Nova Knyga, 2010. – 112 p. 5. Альбом А., Норелл С. Введение в современную эпидемиологию. - Таллинн, 1996. - 122 с. 6. Биостатистика. - М .: Книга плюс; 2009. - 184 с. 7. Власов В.В. Введение в доказательную медицину. - М .: Медиа Сфера, 2001. - 392 с. 8. Гланц С. Медико-биологическая статистика. - М .: Практика, 1999. - 459 с. 9. Гринхальх Т. Основы доказательной медицины: пер. с англ. - М .: ГЭОТАР-МЕД, 2004. - 240 с. 10. Доклад о состоянии здравоохранения в мире 2013 г. - ВОЗ, 2013. - 206 с. (Режим доступа: www.who.int/whr/2013/report/ru). 11. Эпидемиологические методы изучения неинфекционных заболеваний / В.Н. Лехан, Ю.В. Вороненко, А.П. Максименко и др. - Д. АРТ-ПРЕСС, 2004. - 184 с. 12. Руководство по социальной медицины и организации здравоохранения. - М .: «Здоровье», 2002. - 359 с. 13. Программные тестовые вопросы по социальной медицине и организации здравоохранения. - Тернополь: Укрмедкнига, 2001. - 316 с. 14. Флетчер Р., Флетчер С., Вагнер Э. Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины. - М .: Медиа Сфера, 1998. - 352 с. 15. Ежегодный доклад о состоянии здоровья населения, санитарно-эпидемической ситуации и результаты деятельности системы здравоохранения Украины. 2016 / МЗ Украины, ГУ «УИСИ МОЗ Украины». - Киев, 2017. - 516 с. Информационные ресурсы - Всемирная организация здравоохранения www.who.int - Европейская база данных «Здоровье для всех» www.euro.who.int/ru/home - Национальная медицинская библиотека США - MEDLINE www.ncbi.nlm.nih.gov/PubMed - Центр контроля и профилактики заболеваний www.cdc.gov - Центр общественного здоровья МОЗ Украины www.phc.org.ua - Украинская база информации «Здоровье для всех»: http://medstat.gov.ua/ukr/news.html?id=203 - Журнал British Medical Journal www.bmj.com - Журнал Evidence-Based Medicine www.evidence-basedmedicine.com

http://www.evidence-basedmedicine.com/

МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ УКРАИНЫ УКРАИНСКАЯ МЕДИЦИНСКАЯ СТОМАТОЛОГИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ

«Утверждено» на заседании кафедры социальной медицины, общественного здравоохранения, организации, экономики здравоохранения с врачебно-трудовой экспретизой Заведующая кафедрой д-р.мед.наук, профессор ____________И.А.Голованова Протокол №_1_от «_28_»__08___ 2019 р.

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ

ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ПРАКТИЧЕСКИМ ЗАНЯТИЯМ

Учебная дисциплина Социальная медицина. Общественное здравоохранение

Модуль №1 Биостатистика Тема № 1 Тема занятия Социальная медицина и общественное здоровье

как наука. Биостатистика как методологическая основа анализа и оценки здоровья населения и

системы здравоохранения Курс ІІІ Факультет Подготовки иностранных студентов («Медицина»)

Полтава

Актульность темы: Основными задачами социальной медицины являются изучение закономерностей влияния социально-экономических условий, факторов и образа жизни людей на здоровье населения, а также его отдельных групп и теоретическое обоснование эффективной системы государственных и общественных мероприятий, путей и методов, направленных на устранение влияния вредных факторов окружающей среды, обеспечение высокого уровня здоровья всех членов общества, увеличение периода их активного творческого долголетия.

Общественное здоровье и здравоохранение как медицинская наука, изучающая закономерности формирования здоровье населения с целью разработки стратегии и тактики здравоохранения, ее определение и содержание.

2. Конкретные цели:

2.1. Овладеть методикой планирования статистического исследования и порядком его выполнения. 2.2. Иметь представление про этапы статистического исследования 2.3. Уметь составлять макеты таблиц. 3. Базовые знания, умения, навыки, необходимые для изучении темы (междисциплинарная интеграция):

Предыдущие дисциплины

Полученные навыки

1. Философия 2. Социология 3. Общая гигиена и

экология 4. Патоморфология 5. Биохимия 6. Внутренние болезни

Основы диалектики, синтеза и анализа. Основные закономерности развития общества Основные факторы влияющие на здоровье населения Основы проведения клинического исследования Нозологию болезней МКБ - 10

4. Задания для самостоятельной подготовки к занятию 4.1. Перечень основной терминологии параметров, характеристик,

которые необходимо усвоить студенту

Терминология Определение Общественное здоровье и здравоохранение

медицинская наука, изучающая закономерности формирования здоровье населения с целью разработки стратегии и тактики здравоохранения, ее определение и содержание.

Статистический метод основной метод общественных наук широко используется в области общественного здоровья. Он позволяет устанавливать и объективно оценивать происходящие изменения в состоянии здоровья населения и определять эффективность деятельности органов и учреждений здравоохранения

Метод экспертных оценок

служит дополнением к статистическому, основной задачей которого является определение косвенным путем тех или иных поправочных коэффициентов.

Исторический метод

строится на основе изучения и анализа процессов общественного здоровья и здравоохранения на различных этапах человеческой истории. Исторический метод - это дескриптивный, описательный метод.

Метод экономических исследований

дает возможность устанавливать влияние экономики на здравоохранение и, наоборот, здравоохранения на экономику общества.

Экспериментальный метод

метод поиска новых, наиболее рациональных форм и методов работы, создание моделей медицинской помощи, внедрение передового опыта, проверка проектов, гипотез, создание опытных баз, медицинских центров и т.д.

Эпидемиологический анализ

представляет собой совокупность методов изучения особенностей эпидемического процесса с целью выяснения причин, способствующих распространению данного явления на данной территории, и разработки практических рекомендаций по его оптимизации.

4.2 Теоретические вопросы: 1. Дайте определение генеральной совокупности, выборочной совокупности. 2. Назовите этапы статистического исследования 3. Какие вопросы должны быть предусмотрены в плане статистического исследования 4. Какие вопросы должны быть предусмотрены в программе статистического исследования 5. Дайте определение единице наблюдения. Приведите примеры различных единиц наблюдения в зависимости от цели исследования 6. Что такое регистрационный бланк. 7. В чем заключаются особенности собирания материала при клинико-статистических исследованиях. 8. Методы отбора единиц наблюдения 9. Методы сбора статистической информации

10. Назовите объекты и методы социально-гигиенических исследований. 11. Проверка статистической гипотезы

4.3.Содержание темы. Основными задачами социальной медицины являются изучение закономерностей влияния социально-экономических условий, факторов и образа жизни людей на здоровье населения, а также его отдельных групп и теоретическое обоснование эффективной системы государственных и общественных мероприятий, путей и методов, направленных на устранение влияния вредных факторов окружающей среды, обеспечение высокого уровня здоровья всех членов общества, увеличение периода их активного творческого долголетия.

Общественное здоровье и здравоохранение как медицинская наука, изучающая закономерности формирования здоровье населения с целью разработки стратегии и тактики здравоохранения, ее определение и содержание. Функции социальной медицины 1. Изучает состояние здоровья населения. 2. Разрабатывает мероприятия по устранению и предупреждению вредного влияния внешней среды на здоровье человека. 3. Участвует в разработке государственных мер, направленных на укрепление здоровья человека в целях повышения уровня общественного здоровья. 4. Совместно с психологами, социологами, педагогами изучает широкий круг медицинских, социальных, экономических и правовых вопросов, реальные условия жизнеобеспечения населения. 5. Анализирует влияние на здоровье людей тех конкретных мер, которые разрабатывают сами врачи и работники социальных служб.

Объект изучения социальной медицины - здоровые люди. Социальная медицина изучает статус здоровья в современном обществе.

Статус здоровья определяют следующие факторы: 1. Влияние на общественное, совокупное и индивидуальное здоровье социальных институтов: власти, политики, идеологии, религии, морали, культуры, этнических традиций, экономики (рынка). 2. Влияние на здоровье (общественное, совокупное, индивидуальное) научно-технических, экологических, природно-географических факторов. 3. Степень зависимости (прямой или косвенной) здоровья (общественного, совокупного, индивидуального) от вышеназванных факторов. 4. Степень защищенности здоровья (общественного, совокупного, индивидуального) от вышеназванных факторов. 5.Степени подвижности и устойчивости основных социальных структур (институтов) общества (государства) и их влияние на изменение статуса здоровья (общественного, совокупного, индивидуального). 6.Взаимосвязь здоровья (общественного, совокупного, индивидуального) с состоянием здравоохранения в обществе и с положением врача в обществе. 7. Является ли здоровье приоритетной ценностью в обществе (государстве). 8. Взаимосвязь демографических и репродуктивных показателей общества со статусом здоровья (общественного, совокупного, индивидуального).

http://valeologija.ru/lekcii/lekcii-po-omz/336-pokazateli-individualnogo-zdorovya

9. Удельный вес психически больных, «генетических мутантов», степень старения общества. 10. Соотношение работающих и неработающих трудоспособных лиц по возрасту в обществе. 11. Удельный вес насильственной смерти в обществе. 12. Соотношение рождаемости и прерывания беременности в обществе. 13. Удельный вес бесплодных молодых женщин к сверстницам, имеющим детей. 14. Удельный вес внезапных смертей (от «острой сердечно-сосудистой недостаточности») мужчин и женщин. 15. Удельный вес нежизнеспособных новорожденных. 16. Удельный вес бродяг в обществе. 17. Статистика, демография, география и характеристика преступности в обществе.

Показатели, определяющие здоровье населения: 1. Демографические показатели (рождаемость, смертность) 2. Показатели заболеваемости 3. Показатели инвалидности 4. Показатели физического развития населения

Эксперты Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) в 80-х гг. XX в. определили ориентировочное соотношение различных факторов обеспечения здоровья современного человека, выделив в качестве основных четыре группы таких факторов. Методы социальной медицины:

Статистический метод как основной метод общественных наук широко используется в области общественного здоровья. Он позволяет устанавливать и объективно оценивать происходящие изменения в состоянии здоровья населения и определять эффективность деятельности органов и учреждений здравоохранения. Кроме того, он широко применяется в медицинских научных исследованиях (гигиенических, физиологических, биохимических, клинических и др.).

Метод экспертных оценок служит дополнением к статистическому, основной задачей которого является определение косвенным путем тех или иных поправочных коэффициентов. Общественное здоровье использует количественные измерения, применяя статистику и эпидемиологические методы. Это позволяет осуществлять прогнозы на основе предварительно сформулированных закономерностей, например, вполне возможно предвидеть будущую рождаемость, численность населения, смертность, смертность от онкологических заболеваний и т.п.

Исторический метод строится на основе изучения и анализа процессов общественного здоровья и здравоохранения на различных этапах человеческой истории. Исторический метод - это дескриптивный, описательный метод.

Метод экономических исследований дает возможность устанавливать влияние экономики на здравоохранение и, наоборот, здравоохранения на экономику общества. Экономика здравоохранения является составной частью экономики страны. Здравоохранение в любой стране располагает определенной материально-технической базой, которая включает больницы, поликлиники, диспансеры, институты, клиники и др. Исследуются и анализируются источники

http://valeologija.ru/lekcii/lekcii-po-omz/395-umiranie-i-smert-stadii-processa-umiraniya-terminalnye-sostoyaniya

финансирования здравоохранения, вопросы наиболее эффективного использования этих средств.

Для изучения влияния социально-экономических факторов на здоровье людей используются методы, применяемые в экономических науках. Эти методы находят непосредственное применение при изучении и разработке таких вопросов здравоохранения, как учет, планирование, финансирование, управление здравоохранением, рациональное использование материальных ресурсов, научная организация труда в органах и учреждениях здравоохранения.

Экспериментальный метод - это метод поиска новых, наиболее рациональных форм и методов работы, создание моделей медицинской помощи, внедрение передового опыта, проверка проектов, гипотез, создание опытных баз, медицинских центров и т.д. Эксперимент можно проводить не только в естественных, но и в социальных науках. В общественном здоровье эксперимент может использоваться не часто из-за связанных с ним административно-законодательных трудностей.

В области организации здравоохранения развивается метод моделирования, который состоит в создании моделей организации для экспериментальной проверки. В связи с экспериментальным методом большие надежны возлагаются на экспериментальные зоны и центры здравоохранения, а также на экспериментальные программы по отдельным проблемам. Экспериментальные зоны и центры можно назвать «полевыми лабораториями» по проведению научных исследований в области здравоохранения. В зависимости от целей и проблем, ради которых они созданы, эти модели значительно варьируют по объему и организации, бывают временными или постоянными.

Метод наблюдения и опроса. Для пополнения и углубления, этих данных могут быть предприняты специальные исследования. Например, для получения более глубоких данных о, заболеваемости лиц определенных профессий используют результаты, полученные при медицинских осмотрах этого контингента. Для выявления характера и степени влияния социально - гигиенических условий на заболеваемость, смертность и физическое развитие могут быть использованы методы опроса (интервью, анкетный метод) отдельных лиц, семей или групп людей по специальной программе. Методом опроса (интервью) можно получить ценную информацию по самым различным вопросам: экономическим, социальным, демографическим и др.

Эпидемиологический метод. Важное место среди эпидемиологических методов исследования занимает эпидемиологический анализ. Эпидемиологический анализ представляет собой совокупность методов изучения особенностей эпидемического процесса с целью выяснения причин, способствующих распространению данного явления на данной территории, и разработки практических рекомендаций по его оптимизации. С точки зрения методики общественного здоровья, эпидемиология представляет собой прикладную медицинскую статистику, которая в этом случае выступает как основной, в значительной степени специфический, метод.

Здоровье

В современной литературе существует много различных трактовок понятия «здоровье», которые классифицируются следующим образом: 1) здоровье как отсутствие болезней; 2) здоровье и норма как тождественные понятия; 3) здоровье как единство морфологических, психоэмоциональных и социально-экономических понятий.

Показатели, определяющие здоровье населения: 1. Демографические показатели (рождаемость, смертность) 2. Показатели заболеваемости 3. Показатели инвалидности 4. Показатели физического развития населения

Эксперты Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) в 80-х гг. XX в. определили ориентировочное соотношение различных факторов обеспечения здоровья современного человека, выделив в качестве основных четыре группы таких факторов. генетические факторы - 15-20%; состояние окружающей среды - 20-25%; медицинское обеспечение - 10-15%; условия и образ жизни людей - 50-55%.

Факторы, влияющие на здоровье человека Сфера влияния

факторов Факторы

Укрепляющие здоровье Ухудшающие здоровье

Генетические Здоровая наследственность. Отсутствие морфофунк-

циональных предпосылок возникновения заболевания.

Наследственные заболевания и нарушения. Наследственная

предрасположенность к заболеваниям.

Состояние окружающей среды

Хорошие бытовые и производственные условия,

благоприятные климатические и природные условия, экологически

благоприятная среда обитания.

Вредные условия быта и производства, неблагоприятные

климатические и природные условия, нарушение экологической

обстановки.

Медицинское обеспечение

Медицинский скрининг, высокий уровень профилактических

мероприятий, своевременная и полноценная медицинская

помощь.

Отсутствие постоянного меди-цинского контроля за динамикой

здоровья, низкий уровень первичной профилактики, некачественное

медицинское обслуживание.

Условия и образ жизни Рациональная организация жизнедеятельности: оседлый

образ жизни, адекватная двигательная активность, социальный образ жизни.

Отсутствие рационального режима жизнедеятельности, миграционные

процессы, гипо - или


«Утверждено» на заседании кафедры социальной медицины, общественного здравоохранения, организации, экономики здравоохранения с врачебно-трудовой экспретизой Заведующая кафедрой д-р.мед.наук, профессор ____________И.А.Голованова

Протокол №_1_от «_28_»__08___ 2019




Модуль №1 Биостатистика Тема № 2 Тема занятия Методические основы организации

статистических исследований в системе

Курс ІІІ Факультет Подготовки иностранных студентов

(«Медицина»)

Полтава Актульность темы:

В последние десятилетия методы биостатистики активно обсуждаются во всем мире. Это связано с повышением сложности применяемых вычислительных подходов в клинических исследованиях и с появлением новых программных средств для реализации вычислений. Как исследователю, так и врачу требуется все больше специализированных биостатистических знаний для качественного представления результатов клинических исследований и для понимания нового эпидемиологического языка вероятности клинических явлений при чтении публикаций. Знание медицинской статистики позволит дать новое, более научное понимание того, какие методы лечения полезны и экономически оправданы, а от каких можно отказаться безо всякого ущерба для наших пациентов.

2. Конкретные цели:

2.1. Овладеть методикой планирования статистического исследования и порядком его выполнения. 2.2. Иметь представление про этапы статистического исследования 2.3. Уметь составлять макеты таблиц. 3. Базовые знания, умения, навыки, необходимые для изучении темы (междисциплинарная интеграция):

Предыдущие дисциплины


7. Философия 8. Социология 9. Общая гигиена и




которые необходимо усвоить студенту

Терминология Определение Статистическое наблюдение

сбор необходимых данных по явлениям, процессам общественной жизни.

Статистическая совокупность

группа, состоящая из множества относительно однородных элементов, взятых вместе в известных границах времени и пространства.

Единица наблюдения первичный элемент статистической совокупности, являющейся носителем признаков, подлежащих регистрации, изучению в ходе исследования. Например, группа пациентов, на которых проводится исследование будет являться объектом наблюдения, т.е. статистической совокупностью, а каждый пациент, входящий в эту группу и являющийся носителем интересующих исследователя признаков, будет единицей наблюдения.

Объект исследования совокупность предметов, явлений, у которых должны быть собраны сведения. При определении объекта указываются его основные отличительные черты (признаки).

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

Факторные учетные признаки

- атрибутивные (описательного характера - пол, профессия), - количественные (выраженные числом - рост, вес).

Результативные учетные признаки

заболевание (диагноз), его исход (выздоровление, смерть, инвалидность), массу тела, уровень белка, холестерина и др.

Виды статистического наблюдения

По времени регистрации фактов статистическое наблюдение может быть непрерывным, периодическим и единовременным. По охвату единиц совокупности выделяют сплошное и несплошное наблюдение.

Непрерывное (текущее) наблюдение Периодическое наблюдение Единовременное наблюдение

– ведется систематически (т.е. регистрация фактов производится по мере их свершения). Пример – ЗАГС. повторяется через определенные равные промежутки времени. Пример – перепись населения. производится по мере надобности без соблюдения определенной периодичности. Пример – оценка и переоценка основных фондов

Сплошное наблюдение Несплошное наблюдение

наблюдение, при котором исследованию подвергаются все единицы изучаемой совокупности. такое наблюдение, при котором исследованию подвергается только часть единиц изучаемой совокупности, отобранная определенным образом.

Генеральная совокупность

В практике изучения здоровья населения генеральная совокупность рассматривается в пределах конкретных границ, очерченных территориальным или производственным признаком и поэтому включает в себя определенное число наблюдений (конкретное предприятие с числом работающих 10000 человек). Генеральной совокупностью может быть население города, села, дети школы и др.

Выборочная совокупность

часть генеральной совокупности (Например, часть больных гипертонической болезнью стационара, подвергшихся исследованию, и результаты, которых распространяются на всех больных стационара, т.е. на генеральную совокупность). Выборочная совокупность должна быть представительной или репрезентативной, для чего необходимы следующие требования: • обладать характерными чертами генеральной совокупности, т.е. по

составу быть максимально похожей на неё; • достаточной по объему, т.е. по числу наблюдений.

Когорта статистическая совокупность, которая состоит из относительно однородных элементов, объединенных наступлением определенного признака и прослеженного в один и тот же интервал времени.

Репрезентативность

это представительность выборочной совокупности по отношению ко всей (генеральной) совокупности, при этом репрезентативность должна быть количественной и качественной. Под количественной репрезентативность понимают достаточное число единиц наблюдения в выборке для проявления закона больших чисел. Под качественной репрезентативностью понимают соответствие признаков у единиц наблюдения генеральной и выборочной совокупностей.

Группировка признака

расчленение всей совокупности на однородные части. Этот этап проводится после сбора материала, но начинается еще при планировании исследования, когда составляется программа работы. Группировка может производиться по атрибутивным (типологическим) и вариационным (количественным) признакам.

Сводка обобщение единичных случаев, полученных в результате статистического наблюдения, в определенные группы. Программа сводки, идея обобщения рассматриваются также в начале работы в виде составления макетов разработочных таблиц. На практике сводка состоит в подсчете регистрационных бланков

Статистический критерий

это случайная величина, которая служит для проверки статистических гипотез.

Статистическая гипотеза

это предположение о свойствах случайных величин или событий, которое мы хотим проверить по имеющимся данным.

Нулевая гипотеза это основное проверяемое предположение, которое обычно формулируется как отсутствие различий, отсутствие влияние фактора, отсутствие эффекта, равенство нулю значений выборочных характеристик и т.п.

Уровень значимости это вероятность ошибки первого рода при принятии решения (вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы).

Критическая область совокупность значений критерия, при котором нулевую гипотезу отвергают.

4.3 Теоретические вопросы: 12. Дайте определение генеральной совокупности, выборочной совокупности. 13. Назовите этапы статистического исследования 14. Какие вопросы должны быть предусмотрены в плане статистического исследования 15. Какие вопросы должны быть предусмотрены в программе статистического исследования 16. Дайте определение единице наблюдения. Приведите примеры различных единиц наблюдения в зависимости от цели исследования 17. Что такое регистрационный бланк. 18. В чем заключаются особенности собирания материала при клинико-статистических исследованиях. 19. Методы отбора единиц наблюдения 20. Методы сбора статистической информации

21. Назовите объекты и методы социально-гигиенических исследований. 22. Проверка статистической гипотезы

5. Содержание темы. Статистика — это самостоятельная общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной. Статистика устанавливает размеры и количественные соотношения явлений общественной жизни в определенном пространстве и времени, а также проявляющиеся в их изменениях закономерности.

Характерной особенностью статистики является применение ее для изучения массовых, а не единичных явлений. По единичным наблюдениям невозможно выявить, вскрыть общие, типичные особенности изучаемого процесса. На большом числе наблюдений статистика, используя математические методы, устанавливает наиболее общие закономерности, характерные для исследуемых явлений. При этом она базируется в первую очередь на теории вероятностей и законе больших чисел.

В зависимости от того, какую сторону общественной жизни изучает данная отрасль статистики, она получает специальное название. Так, совокупность математических методов и приемов, используемых в биологии, медицине и т. д., получила название биостатистики. Биостатистика, помимо прочего, включает в себя медицинскую (санитарную) статистику.

Статистика, изучающая вопросы, связанные с медициной, носит название медицинской, или санитарной, статистики. Таким образом, медицинская статистика — это наука, изучающая общественное здоровье и здравоохранение, которая с помощью математических приемов и методов способствует разработке мер по оздоровлению населения. Медицинская статистика состоит из ряда разделов: статистика общественного здоровья, статистика здравоохранения, статистика доказательной медицины и т. д.

Статистика общественного здоровья разрабатывает методы сбора, обработки и анализа данных, характеризующих уровень и изменения в состоянии здоровья населения, вскрывает важнейшие закономерности показателей общественного здоровья.

Статистика здравоохранения занимается сбором, обработкой и анализом данных о ресурсном обеспечении, лечебно-профилактической, финансово-хозяйственной деятельности системы здравоохранения.

Статистика доказательной медицины позволяет с помощью статистических приемов внедрять методы клинического наблюдения и анализа данных для принятия верных клинических решений.

Каждый раздел биостатистики использует огромный арсенал математических методов и приемов, которые изучить в стенах медицинского вуза не представляется возможным, да в этом и нет необходимости. Для этого есть специалисты соответствующего профиля и вычислительная техника, оснащенная современными компьютерными программами. Врач должен лишь иметь представление о существующих методах, знать, когда и какой метод следует применить, уметь сформулировать необходимое техническое задание и правильно интерпретировать полученные результаты. Поэтому остановимся лишь на наиболее простых математических методах и приемах, применяемых в биостатистике.

Организация (этапы) статистического исследования 1 этап - цель и задачи исследования; составление программы и плана исследования: - выбор объекта исследования, - определение статистической совокупность и ее структуры (генеральная,

выборочная), - выбор единицы наблюдения, - определение учетных признаков (количественные, атрибутивные, факторные,

результативные), - составление макетов статистических таблиц, - определение вида статистических исследований (сплошное, выборочное), - определение численности выборочной совокупности, способа отбора материала

(случайный, механический, типический, серийный, комбинированный); 2 этап - сбор и регистрация информации; 3 этап - обработка данных, статистическая группировка собранного материала, подготовка материалов для сводки, обработка данных с использованием современных математико-статистических методов и вычислительных средств, заполнение статистических таблиц; 4 этап – анализ, интерпретация, сравнение полученных результатов. Методы отбора единиц наблюдения В зависимости от степени охвата исследования принято различать сплошное и не сплошное статистическое наблюдение. Сплошным называют такое исследование, при котором изучаются все единицы наблюдения объекта исследования. Несплошное наблюдение бывает нескольких видов: - монографическое - метод основного массива - выборочное исследование. Монографическое исследование - глубокое изучение одного человека, одного учреждения, одного села нередко с определенными временными интервалами. Монографическое исследование иногда проводят перед основным с целью разработки программы, изучения различных организационных вопросов.

Метод основного массива - охватывает большую часть единиц изучаемого объекта наблюдения. Этот метод иногда называют несовершенным сплошным. Например, при изучении здоровья детей, родители которых работают на текстильных предприятиях, для анализа отбирают только крупные предприятия.

Выборочный метод. Механическая выборка - формируется с помощью механического

(арифметического) подхода к отбору единиц наблюдения. Например, при необходимости отбора 20% от всей генеральной совокупности можно отобрать каждый 5-й случай.

Случайная выборка - формируется с использованием вероятностных математических методов, например, таблицы случайных чисел.

Типологическая выборка - это выборка, при формировании которой генеральная совокупность разбивается на типы с последующим отбором единиц наблюдения из каждой типической группы. При этом число единиц наблюдения можно отобрать пропорционально численности типической группы

(пропорциональный типологический отбор) или непропорционально, т.е. отбирая разное число наблюдений из каждой группы (непропорциональный типологический отбор).

Когортный метод - статистическую совокупность составляют относительно однородные группы лиц, объединенных наступлением определенного демографического признака в один и тот интервал времени. Например, при изучении вопросов связанных с рождаемостью, формируют когорту по признаку единого срока рождения - исследование рождаемости по поколениям, или по признаку единого срока вступления в брак - исследование рождаемости по продолжительности семейной жизни.

Метод направленного отбора - позволяет выявить влияние неизвестных факторов при устранении влияния известных. Например, при изучении влияния стажа работающего на травматизм отбираются рабочие одной профессии, одного возраста, одного образовательного уровня.

Информацию о состоянии здоровья можно получить из трех источников: - данные официальной статистики государственных учреждений и организаций; - выкопировка данных из первичной медицинской документации; - непосредственное наблюдение (осмотр)

Для получения информации об условиях и образе жизни используются социологические методики: - анкетирование (заочный опрос) - интервьюирование (очный опрос) - комбинация этих методов (анкета-интервью) - метод наблюдения - экспедиционно-монографический метод (с параллельным изучением местных особенностей типического объекта) и т.д. Методика составления макетов таблиц

В таблицах, как в грамматических предложениях, различают подлежащее, т.е. главное, о чем говорится в таблице, и сказуемое, т.е. то что характеризует подлежащее. Подлежащее - это основной признак изучаемого явления, оно обычно располагается слева по горизонтальным строкам таблицы. Сказуемое - признаки, характеризующие подлежащее, - располагаются обычно сверху.

Таблица 1. Простая таблица Число болезней кровообращения в городе П. в 2011 г. (по нозологическим формам) Нозологическая форма Число заболеваний Ишемическая болезнь сердца Атеросклероз Гипертоническая болезнь Ревматические заболевания сердца Всего

Таблица 2. Групповая таблица Число болезней кровообращения в городе П. в 2011 г.

(по нозологическим формам, возрасту и полу)

Нозологическая форма

Возраст

Все возрастые группы Оба пола М Ж

0-19

20-29

30-39

40-49

Ишемическая болезнь сердца

Атеросклероз Гипертоническая болезнь

Ревматические заболевания сердца

Всего

Таблица 3. Комбинационная таблица Число болезней кровообращения в городе П. в 2011 г.

(по нозологическим формам, возрасту и полу)

Нозологическая форма

М Ж 0-19 20-29 30-

39 40-49 0-19 20-29 30-39 40-49

Ишемическая болезнь сердца

Атеросклероз Гипертоническая болезнь

Ревматические заболевания сердца

Всего

МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ УКРАИНЫ Украинская медицинская стоматологическая академия

Утверждено на заседании кафедры социальной медицины, общественного здоровья, организации и экономики здравоохранения с врачебно- трудовой экспертизой Протокол №_1_от «_28_»__08___ 2019 р Зав. кафедры д.м. н., проф. ____ И. А. Голованова

Методические указания

для самостоятельной работы студентов при подготовке к практическому занятию и на занятии

Учебная дисциплина Социальная медицина, общественное здоровье

Модуль 1 Биостатистика Тема № 3 Тема занятия Относительные величины Курс ІІІ Факультет Подготовки иностранных студентов

(Медицина)

Полтава 2020

1. Актуальность темы Современная подготовка врача направлена на формирование специалиста, который умеет органично соединять теоретические знания и практические навыки как в области клинической, так и профилактической медицины.

Необходимость статистических исследований в системе здравоохранения не вызывает сомнений. Знания расчета и анализа относительных величин необходимы в практической деятельности врача для характеристики показателей здоровья населения (демографических, заболеваемости, инвалидности, распрастраненности стоматологической патологи и др), для показателей работы лечебных учреждений и врача-стоматолога в частности. 2. Конкретные цели: 2.1. Иметь представление о относительных величинах, области их применения в медицине, а также методы их изображения. 2.2. Усвоить методику расчета относительных величин. 2.3. Уметь графически изображать статистические показатели. 3. Базовые знания, умения, навыки (междисциплинарная интеграция)

Названия предыдущих дисциплин Полученные навыки 1. Социология 2. Медицинская биология 3. Биологическая физика и химия 4. Анатомия 5. Нормальная физиология 6. Патоморфология 7. Микробиология 8. Фармакология 9. Пропедевтика внутренних болезней

Проводить анализ социологических исследований Определять основные понятия, методы и средства исследований, которые используются для изучения факторов окружающей среды и их влияния на организм и здоровье человека. Проводить статистическое исследование. Выявлять связи между естественными явлениями. Анализировать деятельность клинических отделений

4. Задания для самостоятельной работы при подготовке к занятию. 4.1 Перечень основных терминов, параметров, характеристик, которые должен знать студент при подготовке к занятию: Термин

Определение

Экстенсивные коэффициенты

характеризуют отношение части к целому, то есть определяют долю (удельный вес), процент части в целом, принятом за 100%.

Интенсивные коэффициенты отражают частоту (уровень распространенности) явления в своей среде

Коэффициенты соотношения характеризуют отношение двух самостоятельных совокупностей.

Коэффициент наглядности определяет на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение какого-либо признака по сравнению с показателем, взятым за основу (за 1, или 100%).

График наглядное изображение статистических величин при помощи геометрических линий и фигур (диаграммы), или географических картосхем (картограммы).

4.2. Теоретические вопросы к занятию:

1. Виды относительных величин. 2. Интенсивные коэффициенты, методика расчета 3. Виды интенсивных коэффициентов, область применения в медицине. 4. Экстенсивные коэффициенты, методика расчета. 5. Область применения экстенсивных показателей в медицине. 6. Показатель соотношения, методика расчета, область применения в медицине. 7. Показатель наглядности, методика расчета, область применения в медицине. 8. Виды графических изображений. 9. Выбор графического изображения в зависимости от вида показателя. 4.3. Практические задания: Содержание темы: Абсолютные величины используются при характеристике общей совокупности (численность населения, общее число врачей в стране и др.), а также при оценке редко встречающихся явлений (число особо опасных инфекций, число людей с аномалиями развития). Производные величины подразделяются на относительные и средние. Относительные величины используются при анализе альтернативных признаков (есть ли явление или отсутствует). Виды относительных величин: 1) экстенсивные коэффициенты; 2) интенсивные коэффициенты; 1) коэффициенты соотношения; 4) коэффициенты наглядности. Экстенсивные коэффициенты характеризуют отношение части к целому, то есть определяют долю (удельный вес), процент части в целом, принятом за 100%. Часть явления х 100 Экстенсивный показатель = Все явление

Используются для характеристики структуры статистической совокупности. Например: удельный вес (доля) заболеваний гриппом среди всех заболеваний в процентах; доля производственных травм среди всех травм у рабочих (отношение числа производственных травм к общему числу травм, умноженное на 100%). Интенсивные коэффициенты отражают частоту (уровень распространенности) явления в своей среде. Интенсивные коэффициенты бывают общие и специальные. Общие: показатель рождаемости, общий показатель заболеваемости и др.; специальные (характеризуются более узким основанием): число женщин детородного возраста (плодовитость), число женщин, заболевших гипертонической болезнью, и др. Явление х 1000 (10 000, 100 000) Интенсивный показатель = Среда На практике интенсивные коэффициенты применяют для оценки здоровья населения, медико-демографических процессов. Например: число случаев заболеваний с временной утратой трудоспособности на 100 работающих; число заболевших гипертонической болезнью на 100 жителей; число родившихся на 1000 человек (определяется как отношение числа родившихся за год к средней численности населения административной территории, умноженное на 1000). Коэффициенты соотношения характеризуют отношение двух самостоятельных совокупностей. Методика расчета коэффициента соотношения такая же как и при расчете интенсивных коэффициентах. Используются для характеристики обеспеченности (уровня и качества) медицинской помощью: число коек на 10000 человек; число врачей на 10000 жителей; число прививок на 1000 жителей (отношение числа лиц, охваченных прививками, к численности населения административной территории, умноженное на 1000). Коэффициент наглядности определяет, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение какого-либо признака по сравнению с показателем, взятым за основу (за 1, или 100%). Данный коэффициент характеризует изменения какого-либо явления (показателя) во времени или пространстве. Например, число врачей в 2005 г. по сравнению с числом врачей в 1994 г., принятым за 100% (отношение числа специалистов в данном году к числу специалистов в предыдущем году, умноженное на 100%). Графическое изображение статистических данных широко используется в любом статистическим исследовании, оно делает изучаемые показатели более наглядными, доступными для понимания, позволяют глубже их проанализировать. Графиком называется наглядное изображение статистических величин при помощи геометрических линий и фигур (диаграммы), или географических картосхем (картограммы). По методу графического изображения диаграммы делятся на линейные, плоскостные (столбиковая, внутристолбиковая, секторная), объемные (картограмма, картодиаграмма), фигурные. Линейная диаграмма – используется для наглядного изображения процессов, которые показывают развитие явления во времени (динамику) при беспрерывном наблюдении. Явление на такой диаграмме представлено в виде линии, которая

может быть прямой, ломаной, кривой (температурный лист больного, заболеваемость в зависимости от возраста пациентов).

Одним из видов линейной диаграммы является радиальная диаграмма – она используется для наглядного изображения явления за замкнутый цикл (период) времени (сутки, год).

Столбиковая диаграмма – используется для наглядного изображения процессов в динамике, характеристики явлений в пространстве (уровень смертности, летальности, рождаемости, заболеваемости по годам, областям и т.д.).

Внутристолбиковая диаграмма – используется для характеристики структуры определенного явления (возрастная структура населения, структура причин смерти и т.д.). Секторная диаграмма - используется для характеристики состава (структуры) определенного явления (структура заболеваемости населения и т.д.).

Картограммы, картодиаграммы – используют для наглядного изображения территориального распространения того или иного явления в абсолютных или относительных величинах, которые распределяются на географических картах. Выбор вида диаграммы обусловлен тем, какие показатели необходимо изобразить графически. Так интенсивные показатели могут быть изображены столбиковой и линейной диаграммами, картограммой и картодиаграммой. Экстенсивные показатели графически изображаются с помощью внутристолбиковой и секторной диаграмм. Для показателя наглядности используется столбиковая диаграмма, а для показателя соотношения – фигурная, столбиковая. Материалы для самоконтроля:

1. Тестовые задания (представлены в дополнении). 2. Контрольные вопросы. 3. ситуационные задачки (представлены в дополнении).

Пример решения ситуационной задачи Задача: Численность населения в городе А. составляет 300 000 человек Число родившихся – 850 Число умерших – 895 (в том числе от заболеваний сердечно-сосудистой системы – 465, от заболеваний нервной системы – 245, от травм и несчастных случаев – 120, от других причин – 65). Число умерших детей до 1 года - 5 Число зарегистрированных заболеваний за год – 62000 (в т.ч. заболеваний органов дыхания – 150000: ОРВИ – 85 000, пневмонии – 8200, новообразования - 850) Общее число врачей общей практики семейной медицины - 150 Рассчитать: - рождаемость - смертность - детскую смертность - структуру причин смерти - общую заболеваемость (распространенность) - структуру заболеваемости - обеспеченность населения врачами общей практики Расчет: Явление Интенсивный показатель = ------------------------- х 1000 (‰) Среда Число родившихся за год живыми 850 Рождаемость = ---------------------------------------------х 1000 = ------------х 1000 = 2,83 ‰ Среднегодовая численность населения 300 000 Число умерших за год 895 Смертность = ---------------------------------------------х1000 = ----------х 1000 = 2,98 ‰ Среднегодовая численность населения 300 000 Число умерших детей до 1 года 5 Детская смертность = ----------------------------------------х 1000 = ----------х 1000 = 8,5‰ Число родившихся живыми 850

Показатель Число родившихся – число умерших 850 - 895 естественного = ------------------------------------------------- х 1000 =------------ = прироста населения Среднегодовая численность населения 300 000 - 0,15‰ Часть явления Экстенсивный показатель = ------------------------- х 100 (%) Явление в целом Структура причин смерти: Удельный вес 465 умерших = ------------- х 100 = 52% от заболеваний ССС 895 Удельный вес 245 умерших = ---------------- х 100 = 27,4% от заболеваний нервной 895 системы Удельный вес 120 умерших = ---------------- х 100 = 13,4% от несчастных случаев 895 Удельный вес 65 умерших = ---------------- х 100 = 7,2% от др. причин 895 Графическое изображение. Коэффициент наглядности показывает, во сколько раз (на сколько %) то или иное явления больше(или меньше) другого. За единицу (или 100%) принимаем наименьшее значение (в данном случае - количество зарегистрированных случаев новообразований). 85000 ------- = 100 (раз) ОРВИ встречается в 100 раз чаще чем новообразования 850 8200 ------ = 9,6 (раз) Пневмонии встречаются в 9,6 раз чаще, чем новообразования. 850 Коэффициент соотношения характеризует численное соотношение двух, не связанных между собой совокупностей, сопоставляемых только логически. 150 Число врачей на 1000 населения = ------------- х 1000 = 0,5 300 000 (при норме - на 1 семейного врача городского населения 1300-1500, сельского населения 1100-1200).

Министерство охраны здоровья Украины Украинская медицинская стоматологическая академия

Утверждено на заседании кафедры социальной медицины, общественного здоровья, организации и экономики здравоохранения с врачебно- трудовой экспертизой Протокол №_1_от «_28_»__08___ 2019 р Зав. кафедры д.м. н., проф. ____ И. А. Голованова

Методические указания для самостоятельной работы студентов во время подготовки к практическому

занятию и на занятии


Модуль № 1 Тема № 4 Тема занятия Графические методы анализа Курс 3 Факультет Подготовки иностранных студентов

(Медицина)

Полтава 2020

І. Актуальность темы: Графические изображения является одним х инструментов в современной статистике. Большая часть специалистов в этой области реализуют свои творческие замыслы с помощью графических средств. Изучение темы "Графические изображения" повышает уровень качества творческих поисков и культуру специалиста. За многовековой период развития статистической деятельности графический вид изображения постоянно трансформировался, совершенствовался в подаче соответствующей информации. Получая знания, студент достигает образовательно-квалификационного уровня и постепенно приобретает профессионализм. Целью преподавания темы "Графические изображения" является приобретение навыков фундаментального профессионального направления в процессе формирования квалификационного уровня умений студента. Главной задачей темы является становление индивидуального подхода в выборе графического изображения данных. 2.Конкретные цели: Цель занятия: ознакомить студентов с различными видами графических изображений, научить их методике построения графиков и умению применять их в медико-социальных исследованиях.Знати: программные вопросы: - понятие и виды структур медико-биологических данных, структурные изменения, особенности их анализа; - графические методы анализа статистических данных; - виды диаграмм, правила их построения. уметь: - определять методы графического изображения результатов статистического анализа; - усвоить навыки построения различных видов графиков. Место проведения занятия: учебная комната кафедры. Методическое обеспечение занятия: - методические разработки к занятиям; - методическая литература: рабочая тетрадь для студентов (базовая подготовка); - презентационные материалы; - тестовые задания. 3. Базовые знания, умения, навыки, необходимые для изучения темы № Дисциплины Полученные навыки Философия Связь социо-экологического состояния среды мест проживания

населения (политических, экономических, медико-экологических и других аспектов) с характеристиками качества и безопасности его существования, продолжительности жизни и другим показателям общественного здоровья. Анализ социологических исследований.

Социология Информационная связь в системе "Здоровье населения - окружающая среда". Выявлять взаимосвязи между природными явлениями.

Политология Оценить систему организации здравоохранения и ее показатели

Основы экономической теории

оценить связь клинических и организационных аспектов медицинского обслуживания населения в учреждениях здравоохранения.

4. Задания для самостоятельной работы подготовки к занятию. 4.1.Перечень основных терминов, параметров, характеристик, которые должен усвоить студент при подготовке к занятию: Термины Определения статистический

график Геометрические плоскостные (двухмерные) или объемные (трехмерные) изображения статистических данных, отражающих размеры статистических совокупностей, их структуру, размещение, выполнение плана, динамику и связь явлений.

поле графика Место расположения графических образов

плоскостная диаграмма

Графические изображения на плоскости круга

Картограмма Схематическое географическая карта, на которой разным цветом или штриховкой изображено распределение любого явления в пространстве

графический образ Геометрические знаки, линии, фигуры, с помощью которых изображаются статистические данные

Картодиаграма

пространственные ориентиры

Сочетание схематической географической карты с диаграммой (Столбиковая, квадратной, фигурной и т.д.)

масштаб графика Система координатных сеток 4.2.Теоретические вопросы к занятию: Что такое статистический график? В каких случаях используется такой вид графического изображения, как картограмма? Каким требованиям должно отвечать графическое изображение в статистике? В каких случаях используется такой вид графического изображения, как радиальная диаграмма? Виды графических изображений можно использовать для изображения динамики уровня показателей общей смертности? 4.3. Практические работы, которые выполняются на занятии: расчетное задание, ситуационная задача (индивидуальное и групповое), деловые игры, кейсы. Содержание темы: ГРАФИЧЕСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ В МЕДИЦИНЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИИ

Результаты исследования (полученные показатели) для наглядности могут быть представлены в виде различных графических изображений. Статистический график – это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков. Представление данных таблицы в виде графика более наглядно, чем числа, позволяет лучше осмыслить результаты статистического наблюдения, правильно их истолковать, значительно облегчает понимание статистического материала. Это, однако, вовсе не означает, что графики имеют лишь иллюстративное значение. Они дают новое знание о предмете исследования, являясь методом обобщения исходной информации. При построении графического изображения следует соблюдать ряд требований. Прежде всего, график должен быть достаточно наглядным, так как весь смысл и состоит, чтобы наглядно изобразить статистические показатели. Кроме того, график должен быть выразительным, доходчивым и понятным. График состоит из графического образа и вспомогательных элементов. Графический образ – это совокупность линий, фигур, точек, которыми изображены статистические данные. Вспомогательные элементы включают общий заголовок, условные обозначения, оси координат, шкалы с масштабами и числовую сетку. В заголовке (названии) графика определяется задача, которая решается при помощи графика, дается характеристика места и времени, к которому относится график. Надписи вдоль масштабных шкал указывают, в каких единицах измеряются признаки. Виды графических изображений Существует множество видов графических изображений. Их классификация основана на ряде признаков. К ним относятся: А) способ построения графического образа; Б) геометрические знаки, изображающие статистические показатели и отношения; В) задачи, решаемые с помощью графического изображения. СТАТИСТИЧЕКИЕ ГРАФИКИ ПО ФОРМЕ ГРАФИЧЕСКОГО ОБРАЗА Объемные Плоскостные Линейные Статистические кривые - столбиковые Поверхности распределения - полосовые - квадратные - круговые - секторные - фигурные - точечные - фоновые СТАТИСТИЧЕКИЕ ГРАФИКИ ПО ФОРМЕ ГРАФИЧЕСКОГО ОБРАЗА Диаграммы Статистические карты

• Структурные диаграммы Картодиаграмма Картограмма

• Диаграммы динамики • Диаграммы сравнения

Способы графического изображения экстенсивного показателя Поскольку экстенсивный показатель — показатель статики, то графически он изображается только в виде внутристолбиковой или секторной (круговой) диаграммы, которые являются разновидностями плоскостных диаграмм, которые представляют цифровые данные в виде геометрических фигур в двух измерениях. Секторная (круговая), внутристолбиковая диаграмма применяется для изображения структуры показателя, например, заболеваемости с временной утратой трудоспособности или структуры смерти населения, где в круге, в столбике каждый компонент в соответствии со своим удельным весом занимает определенный сектор, часть. Правила построения этих диаграмм можно представить, использовав при этом полученные данные удельного веса заболеваний в приведенном выше примере Пример построения секторной диаграммы (диаграмма 1, А): 1. Радиусом произвольного размера описывается окружность, которая принимается за 100% (если экстенсивные показатели выражены в процентах); при этом 1% соответствует 3,6° окружности. 2. На окружности откладываются отрезки, соответствующие величинам распределяемой совокупности: удельный вес кори составляет 20%, эпидемического гепатита — 12%, прочих инфекционных заболеваний — 68% (соответственно в градусах — 72°; 43,2°; 244,8°). 3. Соответствующие этим градусам отрезки соединяются линиями с центром окружности, образуя секторы. Каждый сектор представляет составную часть изучаемой совокупности. При этом необходимо помнить, что сумма всех удельных весов должна равняться 1%, а сумма отрезков в градусах должна составлять 360°. Пример построения внутристолбиковой диаграммы (диаграмма 1, Б): Вышеизложенные данные можно представить также в виде внутристолбиковой диаграммы, принцип построения которой заключается в следующем: высота прямоугольника (масштаб выбирается произвольно) составляет всю совокупность и принимается за 100%. Удельный вес отдельных частей следует показать внутри прямоугольника, расположив части снизу вверх в порядке убывания процентов, при этом группа "прочие заболевания", так же как и в секторной диаграмме, откладывается последней. Все части выделяются различной штриховкой или расцветкой. Каждый график должен иметь номер, четкое название, раскрывающее его сущность, масштаб с указанием единиц измерения и экспликацию, отражающую смысл принятых условных изображений. Способы графического изображения интенсивного показателя Графически интенсивные показатели могут быть представлены в виде любых из названных ниже диаграмм при наличии необходимой информации: линейные диаграммы (график) применяется для изображения динамики явления (изменение показателей во времени).

Пример: Представить информацию о распространенности наркомании (табл. 1) в виде линейной диаграммы. Таблица 1. Распространенность наркомании в Украине в динамике с 1980 по 2010 г. (на 100 000 населения)

В нашем примере необходимо нанести на координатное поле 2 ряда цифр — частота наркомании и годы. В соответствии с установленными требованиями к построению графиков необходимо соблюдать соотношение между масштабом по оси абсцисс и ординат как равное 3:4 или 5:8. В данном случае график будет более наглядным. В примере на оси абсцисс (горизонтальная линия) в соответствии с выбранным исследователем масштабом отмечаются анализируемые годы, на оси ординат (вертикальная линия) в соответствии с вышеуказанным правилом — частота наркомании. В соответствии с построенными осями на координатное поле наносятся величины частоты наркомании соответствующего года. При последовательном соединении точек на графике получится непрерывная линия, наглядно представляющая динамику распространенности наркомании. Вывод: Анализ диаграммы позволяет наглядно представить постоянный рост частоты наркомании за 1980-2006 гг. радиальная диаграмма - является разновидностью линейной диаграммы, применяется для изображения динамики явления за замкнутый цикл времени: сутки, 8

Построение радиальной диаграммы.

Радиальная диаграмма строится на основе окружности: окружность делят при помощи транспортира на число секторов, соответствующее интервалам времени изучаемого цикла: 4 сектора при изучении явления за кварталы года, 7 секторов при изучении явления за дни недели, 12 секторов при изучении явления за год и т.д. В нашем примере окружность делится на 12 секторов по числу месяцев года; определяют среднемесячный уровень заболеваемости за год, который будет соответствовать длине радиуса окружности: (2+7+5+15+9+26+15+37+22+14+3+1)/12 = 13; на каждом радиусе, соответственно каждому месяцу откладывают в выбранном масштабе число случаев заболеваний дизентерией. Начинать необходимо с нуля градусов дуги окружности и продолжать далее по часовой стрелке. Длина отрезка соответствующего месяца может выходить за пределы окружности или находиться внутри окружности в зависимости от величины соответствующего месячного показателя числа случаев заболеваний дизентерией (в нашем примере число случаев дизентерии за IV месяц — 15, VII — 15, X — 22 выше среднемесячного показателя, а в остальные месяцы — меньше). Конечные точки отрезков соединяются линиями. Полученный многоугольник изображает колебания числа случаев заболеваний дизентерией за данный период времени — 12 мес. Вывод: Анализ диаграммы позволяет увидеть значительные увеличения числа случаев заболевания дизентерией в летне-осенний период (с апреля по октябрь). Столбиковые и ленточные диаграммы Интенсивные показатели графически изображаются также в виде плоскостных диаграмм. К ним относятся — столбиковые и ленточные диаграммы. В виде столбиков целесообразно изображать интенсивные показатели для одного периода, но для разных заболеваний, территорий, коллективов или, наоборот, в разные периоды времени, но для одного заболевания, территории, коллектива. При построении столбиковых диаграмм основание располагают на оси абсцисс. На оси ординат отмечают величину изучаемого признака в принятом масштабе. Ширина столбиков должна быть одинаковой. Столбики могут располагаться как на расстоянии друг от друга, так и рядом друг с другом. Столбиковые диаграммы могут быть: вертикальными; горизонтальными (тогда они еще называются ленточными). Пример построения столбиковой диаграммы. Представить информацию (табл. 3) об инфекционной заболеваемости в виде столбиковой диаграммы.

Для построения диаграммы необходимо на оси ординат поместить шкалу с нанесенными на ней делениями в соответствии с принятым масштабом, отражающими показатели заболеваемости. Вывод: Диаграмма наглядно иллюстрирует значительное снижение заболеваемости населения РФ в изучаемом году скарлатиной и коклюшем. Пример построения ленточной диаграммы. Представить информацию о заболеваемости с ВУТ в виде ленточной диаграммы (табл. 4). Для графического изображения в виде ленточной диаграммы изображения случаев заболеваемости с временной утратой трудоспособности выбираем основной признак, по которому будем строить диаграмму. В данном случае был выбран возраст.

На оси абсцисс в центре отмечаем отрезок длиной 1,5-2 см. Из крайних точек этого отрезка справа и слева восстанавливаем перпендикуляры, на которых откладываем одинаковые отрезки: они являются основаниями лент или горизонтальных "столбиков". Расстояние между лентами и их ширина должны быть одинаковыми, а число "лент" как справа (для женщин), так и слева (для мужчин) должно соответствовать количеству градаций основного признака. В данном примере их четыре — по числу возрастных группировок: до 19 лет, 20-35 лет, 36-49 лет, 50 лет и старше. Эти цифры вписываем между основаниями намеченных горизонтальных столбиков. Длина "лент" должна соответствовать размеру изображаемого явления в соответствии с выбранным масштабом. В нашем примере масштаб: 10 случаев утраты трудоспособности — 1 см. Вывод: На диаграмме наглядно представлено наибольшее число случаев с временной утратой трудоспособности как у мужчин, так и у женщин в возрасте 36-49 лет, а наименьшее — у женщин в возрасте до 19 лет. Однако у мужчин практически во всех возрастных группировках число случаев утраты трудоспособности выше, чем у женщин, кроме возраста 50 лет и старше. Графически показатель соотношения может быть представлен такими же диаграммами, как и интенсивный показатель. Картограммы это изображение статистических данных на контурной карте. При этом частота изучаемого явления может быть обозначена разной интенсивностью окраски или разной штриховкой. Картодиаграммы

это изображение на контурной карте статистических данных в виде столбиков или других символов различного размера. Материалы для самоконтроля: А. Завдання для самоконтролю: Выберите один или несколько правильных ответов: 1. Секторная диаграмма используется для изображения показателей: а) интенсивных; б) экстенсивных; в) наглядности; г) соотношения. 2. Линейная диаграмма (радиальная, столбиковая) применяется при изображении показателей: а) интенсивных; б) экстенсивных; в) наглядности; г) соотношения. 3. Какой диаграммой изображаются экстенсивные показатели: а) линейной; б) радиальной; в) секторной; г) внутристолбиковой. 4. Сезонность заболевания иллюстрируется графиками: а) на оси координат; б) круговой диаграммой; в) радиальной диаграммой. 5. Распространенность

Б. Задачи для самоконтроля Преподаватель предлагает студентам самостоятельно выполнить

индивидуальные задания по темам, которые находятся в «Методических указаниях для самостоятельной работы студентов медицинских факультетов».

Необходимо графически отобразить произвольные явления и процессы в здравоохранении при этом правильно выбрать вид графического отображения:

- динамику явления за годы; - структуру изучаемого явления; - обеспеченность населения врачами за ряд лет; - сезонные изменения заболеваемости в течение года.


«Утверждено» на заседании кафедры социальной медицины, общественного здравоохранения, организации, экономики здравоохранения с врачебно-трудовой экспретизой Заведующая кафедрой д-р.мед.наук, профессор ____________И.А.Голованова Протокол №_1_от «_28_»__08___ 2019 р




Модуль №1 Биостатистика Тема № 5 Тема занятия Средние величины и показатели

вариации Курс ІІІ Факультет Подготовки иностранных студентов


Полтава

Актульность темы: В своей профессиональной деятельности врач широко использует средние

величины для оценки состояния здоровья населения, оценки деятельности лечебно-профилактических учреждений. Так, средние величины используются для оценки показателей физического развития различных групп населения(средний рост юношей, средняя масса тела и т.д.), при проведении санитарно-гигиенических исследований (средняя жилая площадь на одного человека, среднее число бактерий в 1мл воды), для оценки некоторых показателей деятельности лечебно-профилактических учреждений(среднее число посещений в час, средняя занятость койки в течении года и т.д.).

2. Конкретные цели: 2.1. Овладеть методикой планирования статистического исследования и порядком его выполнения. 2.2. Иметь представление про этапы статистического исследования 2.3. Уметь составлять макеты таблиц. 3. Базовые знания, умения, навыки, необходимые для изучении темы (междисциплинарная интеграция):

Предыдущие дисциплины Полученные навыки 13. Философия 14. Социология 15. Общая гигиена и




которые необходимо усвоить студенту Терминология Определение Средняя величина число, выражающее общую меру исследуемого

признака в совокупности. Вариационный ряд

это ряд числовых значений какого-то определенного признака, отличающихся друг от друга по своей величине и расположенных в ранговом порядке (в возрастающем или убывающем).

Характеристики вариационного ряда:

Варианта( V) - это числовое выражение изучаемого признака, Частота (Р) - число указывающее, сколько раз встречается данная варианта в вариационном ряду, Общее число наблюдений ( n) - сумма вариант, из которых состоит вариационный ряд.

Виды средних величин

1. Мода (Мо) - варианта, наиболее часто встречающая и в вариационном ряду. 2. Медиана (Ме) - варианта занимающая в вариационном ряду срединное положение, т.е., центральная варианта, делящая вариационный ряд на две равные части. Мо и Ме - условные средние. 3. Средняя арифметическая: а).Средняя арифметическая простая б).Средняя арифметическая взвешенная в). Средняя арифметическая, вычисленная по способу моментов.

Ранжированный ряд

- это распределение отдельных единиц совокупности в порядке возрастания или убывания исследуемого признака. Ранжирование позволяет легко разделить количественные данные по группам, сразу обнаружить наименьшее и наибольшее значения признака, выделить значения, которые чаще всего повторяются.

Дискретный ряд.

- это такой вариационный ряд, в основу построения которого положены признаки с прерывным изменением (дискретные признаки). К последним можно отнести количество детей в семье, число врачей в поликлинике и т.д. Эти признаки могут принимать только конечное число определенных значений

Модой (Мо)

называют значение признака, которое встречается наиболее часто у единиц совокупности.

Медиана (Ме) -

это величина, которая соответствует варианту, находящемуся в середине ранжированного ряда.

1. Что представляет собой вариационный ряд, каковы элементы вариационного ряда.

2. Какие виды вариационных рядов выделяют в статистике, 3. Что такое средние величины, возможности их использования в медицине и

практической деятельности врача. 4. Виды средних величин: мода, медиана, средняя арифметическая 5. Методика вычисления средней арифметической и параметров,

характеризующих среднюю. 6. Что представляет собой коэффициент вариации? 7. О чем говорит правило трех сигм?

Содержание темы В медико-социальных исследованиях, наряду с абсолютными и относительными, широко используются средние величины. Средние величины существенно отличаются от статистических коэффициентов:

http://click01.begun.ru/click.jsp?url=bN*3-ywlJCUvuaZDLcK3JNfGwmnedmJPBsI65JNXvZeqqpHg6363MW0BApZmoccIH5c5jnNRJ4-ua8y7vrQHJIiD*aoVACsM1WMSbrEjYjEkkH6y63-bVrkzd1CTN0i2dhjHQ8jJ8oObPme0*366Njk5vzMFShv1MXseUzmXbKL5tmiSjpOT8CnE0pbqPLu8bPRFumaVH5iF6ze7EQr7hO-zA9oa1rNt31EMuFoBeUetLQBvaX05GhfJ0hJOOuIx13d4JLRBOOSA0CWeVDNWf712GPvcteqVEfqqrEiLiHZrCVdBtGO*CNO*pQtvzffmsM3LcX4Zm5Ch-sslMeMA61O2G*uMt54Scj4kGnWE0YwO2w0c3pEM*vEdVfqXHSvildXna8fVh59OtRsi

1. Коэффициенты характеризуют признак, встречающийся только у некоторой части статистического коллектива, так называемый альтернативный признак, который может иметь место или не иметь место (рождение, смерть, заболевание, инвалидность). Средние величины охватывают признаки, присущие всем членам коллектива, но в разной степени (вес, рост, дни лечения в больнице). 2. Коэффициенты применяются для измерения качественных признаков. Средние величины — для варьирующих количественных признаков. Применение средних величин в медико-социальных исследованиях широко используется при изучении физического развития. Кроме того, средние величины применяются: 1. Для характеристики организации работы лечебно-профилактических учреждений и оценки их деятельности: - в поликлинике: показатели нагрузки врачей, посещаемость поликлиники, среднее число посещений на 1-м году жизни, среднее число детей на участке, среднее число посещений при определенном заболевании и т. д.; - в стационаре: среднее число дней работы койки в году; средняя длительность лечения при определенных заболеваниях и т. д.; - в органах санэпиднадзора: средняя площадь (или кубатура) на 1 человека, средние нормы питания (белки, жиры, углеводы, витамины, минеральные соли, калории) в дневном рационе возрастных групп у детей и взрослых и т. д. 2. Для определения медико-физиологических показателей организма в норме и патологии в клинических и экспериментальных исследованиях. 3. В специальных демографических и медико-социальных исследованиях.

Характеристики вариационного ряда: Варианта( V) - это числовое выражение изучаемого признака, Частота (Р) - число указывающее, сколько раз встречается данная варианта в вариационном ряду, Общее число наблюдений ( n) - сумма вариант, из которых состоит вариационный ряд. Пример вариационного ряда:

Распределение больных по срокам лечения в стационаре V (число дней лечения) Р (число больных)

13 14 17 18 20 22 23 25 28

1 2 2 5 4 8 5 2 2

n=31 Вариационные ряды бывают: 1. Простыми (каждая варианта встречается только один раз)

2. Взвешенными (варианты имеют различную частоту встречаемости или разный "вес")

3. Сгруппированными (варианты объединены в группы при большом числе наблюдений)

Основные свойства средней величины: 1.имеется абстрактный характер так как является обобщающей величиной, в

ней стираются случайные колебания 2.занимает срединное положение в ряду (в строго симметричном ряду) 3.сумма отклонений всех вариант от средней величины равна нулю. Данное

свойство средней величины используется для проверки правильности расчета средней величины.

Виды средних величин 1. Мода (Мо) - варианта, наиболее часто встречающая и в вариационном ряду.

2. Медиана (Ме) - варианта занимающая в вариационном ряду срединное положение, т.е., центральная варианта, делящая вариационный ряд на две равные части. Мо и Ме - условные средние. 3. Средняя арифметическая: а).Средняя арифметическая простая б).Средняя арифметическая взвешенная в). Средняя арифметическая, вычисленная по способу моментов.

Вычисление средней арифметической , простой и взвешенной В зависимости от вида вариационного ряда используется тот или иной способ расчета средней. Средняя арифметическая для простого ряда, где каждая варианта

встречается один раз, вычисляется по формуле: М =nV∑ , где ∑ - знак суммы, V –

отдельные значения вариант, n –число наблюдений.

Средняя арифметическая взвешенная определяется по формуле: М=nVp∑ ,

где ∑ - знак суммы, V –отдельные значения вариант, n –число наблюдений, р – частота встречаемости вариант. Одним из наиболее простых и достаточно точных способов расчета средней арифметической является способ моментов, основанный на том, что алгебраическая сумма отклонений каждой варианты вариационного ряда от средней

арифметической равна нулю. М= А + inар∑ , где А – условно принятая средняя или

мода, d - отклонение каждой варианты от условно принятой средней, р –частота встречаемости вариант, n –число наблюдений, i – интервал или расстояние между соседними вариантами.

Таким образом, средняя арифметическая взвешенная равна сумме произведений вариант на их частоты, деленной на число всех наблюдений.

Пример вычисления средней арифметической по способу моментов (средней массы тела юношей в возрасте 18 лет)

http://click01.begun.ru/click.jsp?url=bN*3-ywlJCUvuaZDLcK3JNfGwmnedmJPBsI65JNXvZeqqpHg6363MW0BApZmoccIH5c5jnNRJ4-ua8y7vrQHJIiD*aoVACsM1WMSbrEjYjEkkH6y63-bVrkzd1CTN0i2dhjHQ8jJ8oObPme0*366Njk5vzMFShv1MXseUzmXbKL5tmiSjpOT8CnE0pbqPLu8bPRFumaVH5iF6ze7EQr7hO-zA9oa1rNt31EMuFoBeUetLQBvaX05GhfJ0hJOOuIx13d4JLRBOOSA0CWeVDNWf712GPvcteqVEfqqrEiLiHZrCVdBtGO*CNO*pQtvzffmsM3LcX4Zm5Ch-sslMeMA61O2G*uMt54Scj4kGnWE0YwO2w0c3pEM*vEdVfqXHSvildXna8fVh59OtRsi

V( в кг) Р а (V-А) А х Р 64 2 +2 +4 63 3 +1 +3

Мо=62 9 0 0 61 6 -1 -6 60 4 -2 -8 59 1 -3 -3 п = 25 ар = - 10кг

Этапы расчета средней по способу моментов: 1) за условную среднюю А рекомендуется принять Моду или Медиану,

например А = 62кг, так как 62 кг было у 9 юношей из 25; 2) определяем "а" - условное отклонение варианты от условной средней, для

этого из каждой варианты вычитаем условную среднюю: а = V - А, ( например, а = 64 - 62 = +2 и т.д.).

3) умножаем условное отклонение "а" на частоту "р" каждой варианты и получаем произведение а р;

4) находим сумму а х р = - 10кг 5) рассчитываем среднюю арифметическую по способу моментов:

М = А + i аР /n = 62 - 10,4 = 61,6кг

Таким образом, можно сделать вывод, что в изучаемой нами группе юношей средняя масса тела 61,6 кг.

Средняя арифметическая сама по себе ничего не говорит о том вариационном ряде, из которого она была вычислена. На ее типичность (достоверность) влияет однородность рассматриваемого материала и колеблемость ряда.

Пример: даны два одинаковых по числу наблюдений вариационных ряда, в которых представлены данные измерений окружности головы детей в возрасте от 1 года до 2-х лет

Ряд 1 Ряд 2 Окружность головы(в см) Частота

41, 45, 46, 47, 48 7, 8, 25, 6, 2

42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50 1, 2, 4, 6, 14, 10, 3, 0, 2

Имея одинаковое число наблюдений и одинаковые средние арифметические (М= 46 см), ряды имеют различия в распределении внутри. Так варианты первого ряда отклоняются в целом от средней арифметической с меньшим значением, чем варианты второго ряда, что дает возможность предположить, что средняя арифметическая (46 см) более типична для первого ряда, чем для второго.

В статистике для характеристики разнообразия вариационного ряда употребляют среднее квадратическое отклонение ()

Среднеквадратическое отклонение (σ ) наиболее точно характеризует степень разнообразия варьирующего признака, без чего нельзя достаточно полно охарактеризовать явление.

Для простого вариационного ряда (р=1) среднеквадратическое отклонение

рассчитывается по формуле nd∑=

2

σ .

Для взвешенного вариационного ряда рассчитывается по формуле:

npd∑=

2

σ , где d = V – M - отклонение каждой варианты от средней

арифметической. При числе наблюдений меньше 30 в знаменателе этих формул берется не n, а n – 1 (так называемое в статистике число степеней свободы). При числе наблюдений более 30 уменьшение знаменателя на единицу не имеет практического значения, т.к. существенно не сказывается на конечном результате. Значительно упрощает вычисления расчет среднего квадратического отклонения по способу моментов.

22

−= ∑∑

nap

npa

σ где, величинаn

ap∑ называется моментом первой

степени, аn

pa2∑ - моментом второй степени.

Степень разнообразия (колеблемости) признака в вариационном ряду можно оценить по коэффициенту вариации (отношение среднего квадратического отклонения к средней величине, умноженное на 100%); при вариации менее 10% отмечается слабое разнообразие, при вариации 10—20% — среднее, а при вариации более 20% — сильное разнообразие признака.

Если нет возможности сравнить вариационный ряд с другими, то используют правило трех сигм. Если к средней прибавить одну сигму, то этой вычисленной средней соответствует 68,3%, при двух сигмах — 95,4%, при трех сигмах — 99,7% от всех признаков. В медицине с величиной М ± 1σ связано понятие нормы; отклонения от средней (в любую сторону) больше, чем на 1σ, но меньше чем на 2σ, считаются субнормальными (выше или ниже нормы), а при отклонении от средней больше чем на 2σ, варианты считаются значительно отличающимися от нормы (патология).






Модуль №1 Биостатистика Тема № 6 Тема занятия Методы стандартизации Курс ІІІ Факультет Подготовки иностранных студентов


Полтава

Актуальность темы: ПОКАЗАТЕЛИ СМЕРТНОСТИ, ЛЕТАЛЬНОСТИ ИЛИ

ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ ЧАСТО ВЫЧИСЛЯЮТСЯ ДЛЯ НЕОДНОРОДНЫХ ПО СВОЕМУ ВОЗРАСТНОМУ ИЛИ ПОЛОВОМУ СОСТАВУ ГРУПП НАСЕЛЕНИЯ. ЭТА НЕОДНОРОДНОСТЬ ВЛИЯЕТ НА ВЕЛИЧИНУ ПОКАЗАТЕЛЕЙ.

2. КОНКРЕТНЫЕ ЦЕЛИ: Иметь представление о видах относительных величин и о их использовании. Уметь рассчитывать показатели интенсивности Уметь рассчитывать показатели экстенсивности Уметь применять методы наглядности и соотношения Уметь правильно выбрать графическое изображение для наглядного

изображения статистических величин. 3. Базовые знания, умения, навыки, необходимые для изучении темы (междисциплинарная интеграция):

Предыдущие дисциплины Полученные навыки Философия Социология Общая гигиена и экология Патоморфология Биохимия Внутренние болезни

Основы диалектики, синтеза и анализа. Основные закономерности развития общества Основные факторы влияющие на здоровье населения Основы проведения клинического исследования

Нозологию болезней МКБ - 10


которые необходимо усвоить студенту Терминология Определение Метод стандартизации

Метод позволяет устранить возможное влияние различий в составе совокупностей на величину сравниваемых интенсивных показателей путем уравнивания составов совокупностей с последующим расчетом стандартизованных коэффициентов.

Стандартизованные коэффициенты

показывают, каковы были бы общие интенсивные показатели, если бы на их величину не оказывала влияние неоднородность в составах сравниваемых групп. Стандартизованные коэффициенты являются условными величинами и применяются исключительно для сравнения.

Интенсивные коэффициенты

характеризуют частоту (интенсивность, уровень, распространенность) явления в среде, в которой оно происходит и с которой непосредственно органически связано, за определенный промежуток времени, чаще всего за год.

Явление х 1000 Среда

Экстенсивные характеризуют распределение явления или среды на его

коэффициеты

составные части, его внутреннюю структуру или отношение частей к целому (удельный вес). Часть явления х100% Явление в целом

Коэффициент соотношения

характеризует численное соотношение двух, не связанных между собой совокупностей, сопоставляемых только логически, по их содержанию. К ним относятся такие показатели, как число врачей или число больничных коек на 1000 населения; количество различных лабораторных исследований или число переливаний крови на 100 больных и т.д.

Коэффициент наглядности

показывает, во сколько раз то или иное явления больше другого.

4.4 Теоретические вопросы:

1. В каких случаях применяются методы стандартизации. 2. Какие существуют методы стандартизации. 3. В чем сущность прямого метода стандартизации. 4. Что принимают за стандарт при использовании прямого метода стандартизации

Тема: Виды метода стандартизации • прямой – применяется, если известны погрупповые интенсивные

коэффициенты и структура среды (населения) • косвенный – применяется, если известна только структура населения. В

качестве погрупповых коэффициентов используются данные другого района, европейские или мировые стандарты.

• обратный – применяется, если известна только общая численность населения и число явлений по группам. Стандартизация показателей.

Показатели смертности, летальности или заболеваемости часто вычисляются для неоднородных по своему возрастному или половому составу групп населения. Эта неоднородность влияет на величину показателей. Например, в городе А коэффициент общей смертности равен 7,5 %0 , а в городе Б – 8,4 %0 . Казалось бы в городе Б смертность выше чем в городе А , однако в городе Б в составе населения больший , чем в городе А, удельный вес лиц в возрасте 60 лет и старше, что не могло не отразиться на величине коэффициента смертности. Следовательно, коэффициенты смертности для этих городов вычислены из разных по своей структуре совокупностей и не могут оцениваться путем простого сравнения. В этом случае следует уравнять совокупности (возрастные составы населения городов А и Б) и вычислить коэффициент смертности из одинаковых по своему составу групп. Статистический метод стандартизации показателей позволяет исключить (элиминировать) влияние неоднородного состава населения по полу, возрасту, стажу работы на общие показатели заболеваемости, смертности, летальности и т.д. Используется для сравнения общих показателей, вычисленных из неоднородных по своему составу совокупностей.

Существует три метода вычисления стандартизованных показателей: прямой, косвенный и обратный. Стандартизованные показатели являются условными и применяются исключительно в целях сравнения их между собой. Величина стандартизованного показателя не соответствует истинному показателю и меняется в зависимости от применяемого стандарта. Нельзя сравнивать стандартизованные показатели, исчисленные с применением неодинакового стандарта. Выбор метода стандартизации определяется доступными для исследователя данными.

При отсутствии данных о возрастном составе населения , когда имеются лишь сведения о возрастном составе больных и умерших применяется обратный метод стандартизации.

При известном возрастном составе населения, а также известной повозрастной смертности или заболеваемости применяется косвенный метод стандартизации.

Вывод о влиянии состава населения или работающих на уровни заболеваемости или смертности делается на основании оценки поведения обычных и стандартизованных показателей., т.е. если числовое соотношение стандартизованных показателей отличается от числового соотношения интенсивных показателей следовательно элиминируемый фактор влияет на величину показателя.

Перечень необходимых данных для вычисления стандартизованных

показателей различными методами. Метод Среда Явление Стандарт Прямой Распределяется по

изучаемому признаку

Распределяется по изучаемому признаку

Распределение среды по изучаемому признаку

Косвенный


1). Не распределяется по изучаемому признаку 2). Явление по изучаемому признаку выражено малыми цифрами

Групповые показатели изученного явления (заболеваемость, летальность, смертность)

Обратный

Не распределяется по изучаемому признаку, имеется только общая численность


Групповые показатели (заболеваемость, летальность, смертность)

Чаще всего применяется прямой метод стандартизации. предполагают будто бы сравниваемые совокупности одинаковы по своему составу. Для этого показатели каждой из сравниваемых групп пересчитывают по стандарту. За стандарт принимают распределение по возрасту одной из двух сравниваемых групп. Прямой метод стандартизации Расчеты проводят в следующей последовательности: 1. Вычисление специальных (групповых) показателей (по полу, возрасту, профессии и т.д.)

2. Выбор стандарта и исчисление его. 3. Вычисление «ожидаемого» числа (умерших, заболевших и др.) по стандарту. Получение стандартизованных показателей. За стандарт лучше всего взять средний возрастной состав сравниваемых групп населения. Материалы для самоконтроля: Задача ПРИМЕР 1. Травматизм на одном из промышленных предприятий за 2 периода (I и II ) Пол Число

рабочих Число травм

Показатели травматизма на 100 раб.

Число рабочих в двух периодах

Распределение в стандарте в %

«Ожидаемое» число травм по стандарту

I II I II I II I II

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Мужчины

200 600 32 72 16,0 12,0 800 (81) 57 (91) 9,12 6,84

Женщины

400 200 28 16 7,0 8,0 600 (82) 43(92) 3,01 3,44

Обычные показатели: I период – 10,0 на 100 работающих II период – 11,0 Стандартизованные показатели: I период – 12,1 на 100 работающих II период – 10,2 Вывод: если бы состав рабочих по полу за оба периода был одинаковым, то показатели травматизации во II периоде были бы ниже.. Более высокий обычный показатель травматизма во II периоде объясняется большим удельным весом мужчин среди работающих, имеющих более высокие показатели травматизма, чем женщины.






Модуль №1 Биостатистика Тема № 7 Тема занятия Параметрические методы оценки

вероятности результатов Курс ІІІ Факультет Подготовки иностранных студентов


Полтава

АктульнОсть темЫ: В последние десятилетия методы биостатистики активно обсуждаются во всем

мире. Это связано с повышением сложности применяемых вычислительных подходов в клинических исследованиях и с появлением новых программных средств для реализации вычислений. Как исследователю, так и врачу требуется все больше специализированных биостатистических знаний для качественного представления результатов клинических исследований и для понимания нового эпидемиологического языка вероятности клинических явлений при чтении публикаций. Знание медицинской статистики позволит дать новое, более научное понимание того, какие методы лечения полезны и экономически оправданы, а от каких можно отказаться безо всякого ущерба для наших пациентов.

2. Конкретные цели: 2.1. Иметь представление про методы непараметрической статистике 2.2 Овладеть методикой расчета и оценки методов непараметрической статистики 3. Базовые знания, умения, навыки, необходимые для изучении темы (междисциплинарная интеграция): Предыдущие дисциплины Полученные навыки Философия Социология Общая гигиена и экология Патоморфология Биохимия Внутренние болезни

Основы диалектики, синтеза и анализа. Основные закономерности развития общества Основные факторы влияющие на здоровье населения

Основы проведения клинического исследования Нозологию болезней МКБ - 10

4. Задания для самостоятельной подготовки к занятию 4.1.Перечень основной терминологии параметров, характеристик, которые необходимо усвоить студенту

Терминология Определение Параметрическая статистика

Класс статистических методов, используемых для анализа данных, которые образуют известное распределение (обычно нормальное). Названы так потому, что основываются на оценке параметров (таких как среднее или стандартное отклонение) выборочного распределения интересующей величины. Примеры параметрических критериев: t-критерий Стьюдента

Нормальное распределение (гауссово, симметричное, колоколообразное) (normal, Gaussian distribution)

описывает совместное воздействие на изучаемое явление небольшого числа случайно сочетающихся факторов (по сравнению с общей суммой факторов), число которых неограничено велико. Встречается в природе наиболее часто, за что и получило название «нормального». Характеризует распределение непрерывных случайных величин.

Статистическое наблюдение

сбор необходимых данных по явлениям, процессам общественной жизни.

Статистическая совокупность

группа, состоящая из множества относительно однородных элементов, взятых вместе в известных границах времени и пространства.






Уровень значимости

это вероятность ошибки первого рода при принятии решения (вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы).

Критическая область совокупность значений критерия, при котором нулевую гипотезу отвергают.

4.2. Теоретические вопросы:

1. Что оказывает влияние на вероятность статистических данных? 2. Какая доверительная вероятность допустима в медицинских исследованиях? 3. При доверительной вероятности 95% какой будет величина коэффициента

достоверности? 4. Какая формула используется для определения ошибки относительного

показателя? 5. Какая формула применяется для оценки достоверности различий между

относительными величинами? 6. Как оценить критерий достоверности при больших и малых выборках?

4.3.Содержание темы Основанием параметрических методов являются вполне вероятные предположения о характере распределения случайной величины. Чаще всего эти методы используются в анализе экспериментальных данных и предположении нормальности распределения этих данных. Данное предположение имеет следствие – необходимость оценки исследуемых параметров распределения. Например, в t-тесте Стьюдента, оцениваемыми параметрами являются математическое ожидание и дисперсия. Этот тест довольно часто используют для того, чтобы сравнить средние значения двух рядов данных на однородность или неоднородность. Кроме этого делается дополнительное предположение об однородности дисперсий распределения случайных величин в двух генеральных совокупностях – данные извлечены были из них. Метод параметрического анализа имеет достоинство, заключающееся в том, что обладает высокой мощностью, т.е. способностью избегать ошибки второго рода или β-ошибки. Чем меньше ошибки второго рода, тем

мощность теста будет выше. Параметрические тесты требуют специальных метрических шкал для описания имеющихся данных. Интервальная шкала и шкала отношений, которую называют абсолютной шкалой, относятся к метрическим шкалам. С помощью интервальной шкалы исследователь может выяснить отношения равенства или неравенства элементов выборки, может оценить эквивалентность интервалов. Абсолютная шкала оценивает эквивалентность отношений между элементами множества, которые получают в ходе измерения. Исходя из этого, метрические шкалы относятся к сильным измерительным шкалам, поэтому параметрические методы точно выражают различия в распределении случайной величины при условии истинности гипотез. Параметрические методы статистики применяются значительно шире, потому что в теории математической статистики они лучше разработаны. С другой стороны, использование методов параметрического анализа имеет свои трудности, которые состоят в том, что априорные предположения о характере исследуемых случайных величин, могут быть неверными. Виды распределений

Нормальное (гауссово, симметричное, колоколообразное) распределение (normal, Gaussian distribution)– описывает совместное воздействие на изучаемое явление небольшого числа случайно сочетающихся факторов (по сравнению с общей суммой факторов), число которых неограничено велико. Встречается в природе наиболее часто, за что и получило название «нормального».Характеризует распределение непрерывных случайных величин.

Биномиальное распределение (распределение Бернулли) (binomial distribution, Bernoulli distribution) – описывает распределение частоты события, обладающего постоянной вероятностью появления при многократных испытаниях. При большом числе испытаний стремиться к нормальному. Крайним вариантом биномиального распределения является альтернативное распределение, при котором вся совокупность распределяется на две части (две альтернативы). Биномиальное распределение характеризует распределение дискретных случайных величин.

Распределение Пуассона – описывает события, при которых с возрастанием значения случайной величины, вероятность появления ее в совокупности резко уменьшается. Распределение Пуассона характерно для редких событий и может рассматриваться также как крайний вариант биномиального. Характеризует распределение дискретных случайных величин.

Вид распределения

Нормальное

Отличное от нормального

Параметрическая статистика Непараметрическая статистика

Методы проверки выборки на нормальность Чтобы определить, имеем ли мы дело с нормальным распределением, можно применять следующие методы:

1) в пределах осей можно нарисовать полигон частоты (эмпирическую функцию распределения) и кривую нормального распределения на основе данных исследования. Исследуя формы кривой нормального распределения и графика эмпирической функции распределения, можно выяснить те параметры, которыми последняя кривая отличается от первой;

2) вычисляется среднее, медиана и мода и на основе этого определяется отклонение от нормального распределения. Если мода, медиана и среднее арифметическое друг от друга значительно не отличаются, мы имеем дело с нормальным распределением. Если медиана значительно отличается от среднего, то мы имеем дело с асимметричной выборкой.

3) эксцесс кривой распределения должен быть равен 0. Кривые с положительным эксцессом значительно вертикальнее кривой нормального распределения. Кривые с отрицательным эксцессом являются более покатистыми по сравнению с кривой нормального распределения;

4) после определения среднего значения распределения частоты и стандартного отклонения находят следующие четыре интервала распределения сравнивают их с действительными данными ряда:

а) — к интервалу должно относиться около 25% частоты совокупности, б) — к интервалу должно относиться около 50% частоты совокупности, в) — к интервалу должно относиться около 75% частоты совокупности, г) — к интервалу должно относиться около 100% частоты

совокупности. Пример нормального распределения

При вычислении показателей довольно часто используют не всю генеральную

совокупность, а только какую-то часть ее (например, при выборочном исследовании). Для того чтобы по части явления можно было судить о явлении в целом, о его закономерностях, необходима оценка достоверности результатов исследования. Мерой достоверности показателя является его ошибка - ошибка

представительности (репрезентативности). Ошибка показывает насколько результат, полученный при выборочном исследовании, отличается от результата, который мог бы быть получен при сплошном исследовании всей генеральной совокупности. Средняя ошибка средней арифметической (m) равняется отношению среднеквадратического отклонения к квадратному корню из числа наблюдений.

Средняя ошибка относительных показателей рассчитывается по формуле: m = npq ,

где р – соответствует величине относительного показателя, q =100 – p, если относительный показатель выражен в процентах, 1000 – р, если показатель вычислен в промилле и т.д. С увеличением числа наблюдений достоверность выборочного результата увеличивается, но это не значит, что следует стремиться бесконечно увеличивать число наблюдений. Это не нужно, а иногда и практически неосуществимо. Относительно небольшой, но качественно однородный статистический материал дает достаточно надежные выводы.

В тех случаях, когда уровень относительного показателя превышает величину основания (общий уровень заболеваемости составил 1300 случаев на 1000 человек), определение ошибки представительности по указанной выше формуле становится невозможным и если показатель находится в пределах от 1,0 до 1,5 в среднем на одного человека, то ошибку представительности следует определять по формуле:

m = 1000×nM ,

где М – среднее число заболеваний на одного человека (при заболеваемости 1300‰ – М = 1,3), n –общее число наблюдений.

Оценить достоверность результатов исследования — значит, установить вероятность прогноза, с которой результаты исследования на основе выборочной совокупности можно перенести на генеральную совокупность или другие исследования. Ошибка представительности (репрезентативности) позволяет определить пределы, в которых с соответствующей степенью вероятности безошибочного прогноза находится истинное значение искомого параметра, т.е. доверительные границы. Pген = Pвыб ± tm (для относительных показателей), Мген = Мвыб ± tm (для средних величин), где Рген и Мген - искомые генеральные параметры частоты и среднего уровня, Рвыб и Мвыб – найденные выборочные показатели, m – ошибка представительности, t – доверительный критерий. Определенной степени вероятности безошибочного прогноза соответствует константное значение доверительного критерия, величина которого определяется по таблице интеграла вероятностей (при n>30, приложение, табл. 1) или по таблице критерия t (при n<30, приложение, табл. 2). При использовании таблицы критерия t число степеней свободы для доверительных границ составляет n -1. В медико-социальных исследованиях минимальной достаточной вероятностью безошибочного прогноза является 95% (Pt =0,95), что допускает вероятность ошибки р = 0,05. В наиболее ответственных случаях, когда необходимо сделать особенно важные выводы, вероятность безошибочного прогноза возрастает до 99% (Pt =0,99, или р = 0,01) и даже до 99,9% (Pt =0,999, р = 0,001). Доверительные границы используются не

только для оценки достоверности выборочного результата, но и при планировании в здравоохранении.

Наиболее распространенным методом оценки достоверности разности между сравниваемыми выборочными результатами является критерий Стьюдента, предложенный В. Госсетом. Критерий t позволяет производить сравнение только между двумя выборочными величинами. Если необходимо сравнить между собой несколько однородных выборочных величин, то они сравниваются поочередно. Критерий достоверности (Стьюдента) определяется как величина разности средних величин или относительных показателей, деленная на извлеченную из квадратного корня сумму квадратов ошибок средних арифметических или относительных

показателей. t = 2

22

1

21

mm

ММ

+

− t = 2

22

1

21

mm

PP

+

−

Разница между сравниваемыми выборочными величинами существенна и статистически достоверна при вероятности безошибочного прогноза 95%, т.е. величина критерия Стьюдента должна быть равна или больше 2 (при n >30). Только при этих условиях прогноз считается безошибочным, свидетельствующим о надежности используемого нового метода (лекарственного препарата, гигиенических характеристик). Материали для самостоятельной подготовки ЗАДАНИЕ №1. Определить доверительные границы с вероятностью безошибочного прогноза 99% для относительных показателей, вычисленных из следующих задач:

Задача 1. Анкетирование подростков показало, что из 168 опрошенных школьников оценивают свое состояние здоровья как хорошее 95 человек. Вычислите экстенсивный показатель и определите его доверительные границы

Задача 2. Среди 328 опрошенных медицинских работников 110 считают, что лекарственное обеспечение медицинских учреждений за последние десять лет ухудшилось. Вычислите экстенсивный показатель и определите его доверительные границы. ЗАДАНИЕ №2. Оцените вероятность разности средних и относительных показателей

Задача 1. У студентов медиков исследовали уровень максимального артериального давления до, и после сдачи экзамена по фармакологии. Оказалось, что до сдачи экзамена уровень максимального артериального давления в среднем составил 130,5±5,0 мм.рт.ст., а после сдачи 118,4±4,1 мм.рт. ст. Достоверно ли повышение давления у студентов перед сдачей экзамена?

Задача 2. Результаты проведенного опроса в Украине и Европе показали, что активно пробовали наркотики 45,9±3,2% Украинских подростков из семей служащих, тогда как в Европе этот показатель составил 38,5±4,7%. Можно ли утверждать, что подростки Украины вероятно чаще приобщаются к наркотикам?






Модуль №1 Биостатистика Тема № 8 Тема занятия Непараметрические методы оценки

вероятности результатов Курс ІІІ Факультет Подготовки иностранных студентов


Полтава

Актульность темы: В последние десятилетия методы биостатистики активно обсуждаются во всем

мире. Это связано с повышением сложности применяемых вычислительных подходов в клинических исследованиях и с появлением новых программных средств для реализации вычислений. Как исследователю, так и врачу требуется все больше специализированных биостатистических знаний для качественного представления результатов клинических исследований и для понимания нового эпидемиологического языка вероятности клинических явлений при чтении публикаций. Знание медицинской статистики позволит дать новое, более научное понимание того, какие методы лечения полезны и экономически оправданы, а от каких можно отказаться безо всякого ущерба для наших пациентов.

2. Конкретные цели: 2.1. Иметь представление о непараметрической статистики 2.2 Выбор методов непараметрической статистики. 2.3. Уметь оценивать результаты оценки вероятности разницы результатов с вероятностным прогнозом. 3. Базовые знания, умения, навыки, необходимые для изучении темы (междисциплинарная интеграция): Предыдущие дисциплины Полученные навыки

Философия Социология Общая гигиена и экология Патоморфология Биохимия Внутренние болезни




Терминология Определение Непараметрическая статистика

раздел статистики, который не основан исключительно на параметризованных семействах вероятностных распределений (широко известнами примерами параметров являются математическое ожидание и дисперсия).

Генеральная совокупность

В практике изучения здоровья населения генеральная совокупность рассматривается в пределах конкретных границ, очерченных территориальным или производственным признаком и поэтому включает в себя определенное число наблюдений (конкретное предприятие с числом работающих 10000 человек). Генеральной совокупностью может быть население города, села, дети школы и др.

Выборочная совокупность

часть генеральной совокупности (Например, часть больных гипертонической болезнью стационара, подвергшихся исследованию, и результаты, которых распространяются на

всех больных стационара, т.е. на генеральную совокупность). Выборочная совокупность должна быть представительной или репрезентативной, для чего необходимы следующие требования: • обладать характерными чертами генеральной совокупности, т.е. по составу быть максимально похожей на неё; • достаточной по объему, т.е. по числу наблюдений.

Репрезентативность

это представительность выборочной совокупности по отношению ко всей (генеральной) совокупности, при этом репрезентативность должна быть количественной и качественной. Под количественной репрезентативность понимают достаточное число единиц наблюдения в выборке для проявления закона больших чисел. Под качественной репрезентативностью понимают соответствие признаков у единиц наблюдения генеральной и выборочной совокупностей.






Уровень значимости

это вероятность ошибки первого рода при принятии решения (вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы).

Критическая область

совокупность значений критерия, при котором нулевую гипотезу отвергают.

2 Теоретические вопросы: 1. В каких случаях используют непараметрические методы? 2. Какие непараметрические методы используют при анализе зависимых совокупностей? 3. Какие непараметрические методы используют при анализе независимых совокупностей? 4. В каких случаях целесообразно использовать критерий Манна—Уитни? 5. В каких случаях целесообразно использовать критерий Колмогорова Смирнова? 6. В каких случаях целесообразно использовать критерий Вилкоксона? 7. В каких случаях целесообразно использовать критерий знаков? Содержание темы По сравнению со стандартными параметрическими коэффициентами, непараметрические статистические методы основываются на более слабых допущениях в отношении анализируемых данных. Положительные стороны непараметрических методов:

• не требуют предварительного расчета параметров распределения (средних величин, стандартного отклонения и др.); • не требуют предварительного знания характера распределения; • позволяют сравнивать совокупности с номинальными и порядковыми признаками; • просты в применении. Отрицательные стороны непараметрических методов: • дают менее точные результаты, чем параметрические методы; • имеют существенные ограничения в применении по числу наблюдений. Существует огромное множество непараметрических критериев, которые можно применять в самых разных ситуациях: Для качественных признаков: - критерий соответствия Пирсона (х2) – хи квадрат Для количественных и порядковых признаков: - U критерий Манна-Уитни - Колмогорова-Смирнова - Критерий знаков - Критерий Вилкоксона

Различия между независимыми группами. Если имеются две выборки (например, мужчины и женщины), которые нужно сравнить относительно некоторого среднего значения, например, среднего давления или количества лейкоцитов в крови, то можно использовать t-тест для независимых выборок.

Непараметрическими альтернативами этому тесту являются критерии Манна—Уитни и двухвыборочный критерий Колмогорова— Смирнова.

Критерий Манна—Уитни для двух независимых групп U-критерий Мана-Уитни – непараметрический критерий, предназначенный

для сравнения независимых выборок. В отличие от t-критерия Стьюдента, U-критерий не требует проверки на нормальность распределения, с его помощью можно сравнивать маленькие выборки объёмом от 3-х наблюдений. Так же он подходит для сравнения выборок, данные в которых распределены ненормально.

Критерий Манна — Уитни основан на использовании рангов результатов наблюдений с целью проверки гипотез в отношении двух генеральных совокупностей, из которых извлекаются независимые выборки сравниваемых наблюдений.При расчетах вручную этот критерий не слишком удобен, т.к. для его использования данные необходимо ранжировать. Однако, при наличии Excell, расчеты становятся не такими трудоёмкими, т.к. для ранжирования используется функция РАНГ и автоматическая сортировка.

Критерий Колмогорова-Смирнова — собирательное название для статистических критериев, статистики которых выражаются через максимальное (минимальное) значение разности между выборочной и теоретической функциями распределениями или их оценками. Различают критерии для одной, двух и нескольких выборок.

Различия между зависимыми группами. Если необходимо сравнить две переменные, относящиеся к одной и той же

выборке, например, медицинские показатели одних и тех же пациентов до и после приема лекарства, то обычно используется t-критерий для зависимых выборок.

Альтернативными непараметрическими тестами являются критерий знаков и критерий Вилкоксона. Если рассматриваемые переменные категориальны, то подходящим является хи-квадрат. Критерий знаков для сравнения групп с попарно связанными вариантами Критерий знаков - это непараметрический критерий, который основан на оценке разности попарно сопряженных вариант (например, до и после лечения). Учитывается не величина, а направленность сдвигов. Применение критерия знаков не зависит от характера распределения данных. Изменения оценивают в альтернативной форме (увеличение-уменьшение и т.п., что обозначают знаками "+" и "-", откуда и произошло название критерия). Случаи, когда парные наблюдения не имеют разницы, в расчет не принимаются. Следует стремиться, чтобы количество нулевых разностей было минимальным. Для этого необходимо повышать точность измерения показателей, что обеспечивает непрерывность выборочных данных. Практическое применение критерия знаков включает следующие этапы: 1) Определяется направленность изменений в сравниваемых наблюдениях. 2) Подсчитывается общее число парных наблюдений, имеющих различия (n). 3) Подсчитывается меньшее число однозначных результатов сравнения, обзначаемых как Z. 4) Z сравнивается по специальной таблице с критическими значениями для данного n. Мощность критерия знаков ограничена и составляет примерно 2/3 мощности критерия Стьюдента. Критерий Вилкоксона для групп с попарно связанными вариантами

Критерий Вилкоксона для связанных совокупностей - это непараметрический метод, который используется для оценки значимости различий двух связанных совокупностей количественных признаков. Критерий Вилкоксона основан на использовании рангов абсолютных значений разностей между членами сопряженных пар. Этот критерий являются хорошей альтернативой t-критерию для коррелированных величин. Практический расчет критерия включает следующие этапы: 1) Найти разности парных вариант. 2) Определить ранги полученных разностей (без учета знаков, пары наблюдений, разности которых оказались равными нулю, из дальнейшей оценки исключаются). 3) Определить сумму рангов полученных разностей, имеющих одинаковые алгебраические знаки и взять меньшую из них (Т). 4) Установить достоверность различий. При количестве наблюдений меньше 26 сравнивают найденную сумму с критическими значениями из таблицы, в противном случае рассчитывают по специальной формуле случайную переменную (u). Критерий Вилкоксона является более мощным, чем критерий знаков и максимум-критерий. Его следует использовать при наличии у сравниваемых совокупностей количественных признаков значительного числа разностей с противоположенными знаками

http://www.infamed.com/stat/s03.html



МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ УКРАИНЫ ВЫСШЕЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ УКРАИНЫ

«УКРАИНСКАЯ МЕДИЦИНСКАЯ СТОМАТОЛОГИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ»

«Утверждено» на заседании кафедры социальной медицины, общественного здравоохранения, организации, экономики здравоохранения с врачебно-трудовой экспретизой Заведующая кафедрой д-р.мед.наук, профессор ____________И.А.Голованова Протокол №_____від «__»__________ 200_ р.




Модуль №1 Биостатистика Тема № 9 Тема занятия Анализ взаимосвязи между

явлениями. Корреляционный анализ Курс ІІІ Факультет Подготовки иностранных студентов


Полтава

Актульность темы: Корреляционная связь наблюдается между явлениями при медицинских и биологических исследованиях. На эту связь влияют различные обстоятельства и условия. Примерами корреляционной связи могут служить: зависимость заболеваемости брюшным тифом от степени охвата населения прививками против этого заболевания. Однако заболеваемость брюшным тифом зависит не только от прививок, но и от санитарного благоустройства, водоснабжения, санитарной культуры населения и т. Корреляционная зависимость имеет между послеоперационными осложнениями, легальностью и сроками производства операции при острых заболеваниях органов брюшной полости. Зависимость веса тела ребенка от роста тоже корреляционная.

2. КОНКРЕТНЫЕ ЦЕЛИ: Иметь представления о существующих связях между явлениями Иметь представление о корреляционной зависимости между явлениями Уметь применять метод ранговой корреляции

3. Базовые знания, умения, навыки, необходимые для изучении темы (междисциплинарная интеграция):

Предыдущие дисциплины Полученные навыки Философия Социология Общая гигиена и экология Патоморфология Биохимия Внутренние болезни




Терминология Определение Функциональная связь

такой вид соотношения между двумя признаками, когда каждому значению одного из них соответствует строго определенное значение другого

Корреляционная связь

такая связь, при которой каждому определенному значению одного признака соответствует несколько значений другого взаимосвязанного с ним признака (связь между ростом и массой тела человека; связь между температурой тела и частотой пульса и др.). Корреляционная связь характерна для медико-биологических процессов.

Практическое значение установления корреляционной связи

Выявление причинно-следственной между факторными и результативными признаками (при оценке физического развития, для определения связи между условиями труда, быта и состоянием здоровья, при определении зависимости частоты случаев болезни от возраста, стажа, наличия производственных вредностей и др.)

Коэффициент корреляции

Величина, характеризующая направление и силу связи между признаками.

http://click01.begun.ru/click.jsp?url=bN*3-*fv7u9kCYM8Ur3IW6i5vRYuh9r3t*rmc-qXZ2GbRRfBtGijtH-syTcRG4dGUrrW7B4dc8lEsJ8Bs7L2fgMZt0cQKGYe-VRzmeWYAerUTYROwFIX57kP135*T4hDZm8zkmQKL4cEAqVO97T5cSPuOqP5*OwvxdBn0-BXvmkinJJA8Th9avo3NW4h6HnW*XrsomHwkoyiJrVyl1aLw6I0srHkYH9v9sirZ3E19hgNAA-6QIZdtYyGk3Mb7n-1j8SB6AGB8Q65aIZrfiedXY*syedNMPleVss9DeGvXsOaLs4WLZ1vaiwJXQ4MjPh6UHUn8SS61Xn*vglBPl0h2bGH*kqDLaIumM4UsZBZ3eQxg1sUFO76KP1wpzsmOFHp2tzKrPLZKrfVs8eBXn7apvRF9M8

4.2. Теоретические вопросы: 1. Какие виды связи существуют между явлениями или признаками? 2. Является ли функциональная связь характерной для медико-биологических

явлений? 3. Что такое корреляционная связь? 4. Можно ли считать, что при корреляционной связи значению одного признака

соответствует несколько значений другого, взаимосвязанного с ним признака? 5. Можно ли утверждать, что корреляционная связь проявляется в массе

наблюдений, т.е. в совокупности? 6. Что является критерием оценки характера и силы корреляции? 7. Можно ли утверждать, что коэффициент корреляции дает представление о

наличии и направлении корреляционной связи? 8. С повышением температуры тела увеличивается частота пульса у

большинства больных. Можно ли утверждать, что такая взаимосвязь относится к прямой корреляции?

9. Можно ли утверждать, что диапазон значений коэффициента корреляции находится в пределах от -1 до +1?

10. Каковы методы определения коэффициента корреляции? 11. Можно ли утверждать, что метод квадратов (Пирсона) дает более точные

результаты по сравнению с методом рангов (Спирмена)? 12. Каков порядок определения коэффициента корреляции по методу рангов? 13. Как определяется характер и сила связи по коэффициенту корреляции? 14. Как оценивается достоверность коэффициента корреляции? 15. Можно ли утверждать, что если коэффициент корреляции более чем в три раза

превышает свою ошибку, то он достоверен? 4.3.СОДЕРЖАНИЕ ТЕМЫ: Статистические связи между переменными можно изучать методами дисперсионного, корреляционного и регрессионного анализа. Методами дисперсионного анализа устанавливается наличие влияния заданного фактора на изучаемый процесс. Корреляционный анализ позволяет оценить силу такой связи, а методами регрессионного анализа можно выбрать конкретную математическую модель и оценить ее адекватность. Существуют два вида связи между явлениями (признаками): - функциональная; - корреляционная.

Функциональная связь отражает строгую зависимость процессов или явлений и изменение какого-либо одного явления обязательно связано с изменением числовых значений другого явления на строго определенную величину. Функциональная связь, как правило, проявляется при физических и химических явлениях, где её можно представить в виде уравнения, формулы (например, увеличение объема шара в строгой зависимости от увеличения его радіуса). При корреляционных связях, характерных для медико-биологических явлений, значению одного признака соответствуют разные значения других признаков.

Корреляционно-регрессионный анализ (КРА) используется для выявления связей между несколькими факторами и оценки степени взаимозависимости выбранных для анализа критериев. Методика использует два алгоритма действий: 1. Корреляция, которая направлена на построение моделей связей. 2. Регрессия, используемая для прогнозирования событий на основе наиболее подходящей для ситуации модели связей. Анализ проводится в несколько шагов: • постановка задач проведения исследования; • массовый сбор информации: систематизация статистических данных по конкретным показателям деятельности предприятия в динамике за несколько периодов; • этап создания модели связей; • анализ функционирования модели, оценка ее эффективности.

Корреляционная связь бывает: - положительной - прямой (при увеличении одного признака увеличивается

другой); - отрицательной - обратной (при увеличении одного показателя другой

уменьшается). Коэффициент корреляции свидетельствует не только о направлении связи, но и

об уровне этой связи. Схема оценки характера и силы корреляционной связи по коэффициенту

корреляции

Величина коэффициента корреляции Прямая (+) Обратная (-)

Связь отсутствует 0 0 Слабая связь От 0 до +0,3 От 0 до -3 Средняя связь От +0,3 до +0,7 От - 0,3 до - 0,7 Сильная связь От +0,7 до +1 От -0,7 до -1 Полная +1 -1

При нулевом значении коэффициента связи отсутствуют. Ранговая корреляция (метод Спирмена): Необходимо:

• составить два ряда из парных сопоставляемых признаков, обозначив первый и второй ряд соответственно х и у. При этом представить первый ряд признака в убывающем или возрастающем порядке, а числовые значения второго ряда расположить напротив тех значений первого ряда, которым они соответствуют

• величину признака в каждом из сравниваемых рядов заменить порядковым номером (рангом). Рангами, или номерами, обозначают места показателей (значения) первого и второго рядов. При этом числовым значениям второго признака ранги должны присваиваться в том же порядке, какой был принят при раздаче их величинам первого признака. При одинаковых величинах признака в ряду ранги следует определять как среднее число из суммы порядковых номеров этих величин

• определить разность рангов между х и у (d): d = х — у • возвести полученную разность рангов в квадрат (d2) • получить сумму квадратов разности (Σ d2) и подставить полученные значения

в формулу: )1(

61 2

2

−−= ∑

nnd

ρ , где ρ - коэффициент ранговой корреляции, d -

разность рангов, n –число сопоставляемых пар признаков. Метод квадратов (метод Пирсона) Необходимо:

• построить вариационные ряды для каждого из сопоставляемых признаков, обозначив первый и второй ряд чисел соответственно х и у;

• определить для каждого вариационного ряда средние значения (М1 и М2); • найти отклонения (dх и dy) каждого числового значения от среднего значения

своего вариационного ряда; • полученные отклонения перемножить (dx X dy) • каждое отклонение возвести в квадрат и суммировать по каждому ряду (Σ dx

2 и dy

2 ) • подставить полученные значения в формулу расчета коэффициента

корреляции:

при наличии вычислительной техники расчет производится по формуле:

Формула ошибки коэффициента ранговой корреляции: m = 2

1 2

−−

nρ , t =

ρ

ρm

По методу Пирсона ошибка коэффициента корреляции вычисляется по формуле:

mr = 2

1 2

−

−

nrxy

, t = rmρ . Значения t оценивается по таблице критических значений

критерия t (при n<30).

Линейный регрессионный анализ. Часто требуется определить, как зависит наблюдаемая случайная величина от одной или нескольких других величин. Регрессионный анализ – раздел математической статистики, изучающий связь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными Термин «регрессия» ввел английский психолог и антрополог Ф.Гальтон. Для точного описания уравнения регрессии необходимо знать закон распределения результативного показателя у. В статистической практике обычно приходится ограничиваться поиском подходящих аппроксимаций для неизвестной истинной функции регрессии Д(х), так как исследователь не располагает точным знанием условного закона распределения вероятностей анализируемого результатирующего показателя у при заданных значениях аргумента х. Графическое изображение

Министерство здравоохранения Украины Украинская медицинская стоматологическая академия

Утверждено на заседании кафедры социальной медицины, общественного здоров’я, организации и экономики здравоохранения с врачебно-трудовой экспертизой Протокол №_1_от «_28_»__08___ 2019 р Зав. кафедрой д. м. н., проф. ______И.А.Голованова

.

Методические указания для самостоятельной работы студентов при подготовке к практическому

занятию и на занятии

Учебная дисциплина Социальная медицина, общественное здоровье Модуль № 1

Тема № 10 Тема занятия Ряды динамики и их анализ

Курс ІІІ Факультет Факультет подготовки иностранных студентов

(Специальность «Лечебное дело»)

Полтава 2020

1. Актуальность темы: Отдельные явления или параметры, которые изучаются различными отраслями медицинской науки и практики в течение времени часто меняют свою интенсивность. Эти изменения сказываются на развитии явлений. Поэтому при их изучении необходимо учитывать величину и направление изменений. Особенно большие значения для практического здравоохранения имеет информация об изменениях, которые характерны демографическим процессам, заболеваемости населения, деятельности учреждений здравоохранения и другие. Адекватность направленности и реализации практических рекомендаций и мероприятий в значительной степени зависит от верной оценки их характера. Поскольку такие изменения часто является следствием практических оздоровительных мероприятий, анализ их позволяет оценить эффективность проведенной работе.

Для здравоохранения практический интерес имеет и тенденция развития некоторых явлений. Оценка ее сейчас часто позволяет предусмотреть изменения в будущем и соответственно наметить и реализовать необходимые практические меры.

2. Конкретные цели: - основные правила построения и анализа динамических рядов при изучении

динамики медико-биологических явлений; - уровни динамического ряда; - виды рядов динамики: простые, сложные, интервальные и моментные; - основные показатели анализа динамических рядов: абсолютный прирост,

темп роста (снижения), темп прироста; - основные приемы обработки динамического ряда с целью определения

направленности изменений (тренда) - методы выравнивания динамических рядов: наименьших квадратов,

ковзной средней, групповой средней, укрупнение интервалов динамического ряда; - изучение и измерение сезонных колебаний в рядах динамики; - соотношение динамических рядов; - интерполяция и экстраполяция в рядах динамики. Прогнозирование на

основе экстраполяции рядов динамики. уметь: - вычислять и оценивать показатели динамического ряда; - проводить преобразования и выравнивания динамического ряда

различными методами. 3. Базовые знания, умения, навыки, необходимые при изучении темы

(междисциплинарная интеграция) Названия предыдущих дисциплин Полученные навыки Медицинская биология Биологическая физика и химия. Нормальна физиология Морфология Пропедевтика внутренних болезней

Проводить анализ социологических исследований.Определять основные понятия, методы и средства исследований, которые используются для изучения факторов окружающей среды и их влияния на организм и здоровье человека. Проводить статистическое исследование. Выявлять связи между природными явлениями. Анализировать деятельность клинических отделений

Гигиена и экология

Информационная связь в системе "Здоровье населения - окружающая среда" выявлять взаимосвязи между природными явлениями

Социальная медицина и здравоохранение

Организация стоматологической помощи населению. Связь факторов риска здоровья населения с наблюдаемыми действительными характеристиками индивидуального и общественного здоровья. Оценить систему организации здравоохранения и ее показатели Оценить связь клинических и организационных аспектов медицинского обслуживания населения в учреждениях здравоохранения.

Терапевтическая стоматология, Хирургическая стоматология, Ортопедическая стоматология, Детская стоматология

Относительные показатели характеризующие работу клинических отделений. Анализировать деятельность клинических отделений

4. Задания для самостоятельной работы подготовки к занятию. 4.1. Перечень основных терминов, параметров, характеристик, которые должен усвоить студент при подготовке к занятию: Термин Определение Динамический ряд это ряд однородных статистических величин,

показывающих изменение явления во времени. Уровень ряда Числа составляющих динамический ряд Абсолютный

прирост Разница уровней данного года и предыдущего

Темп прироста Отношение абсолютного прироста каждого последующего уровня к предыдущему уровню, принятому за 100%.

4.2. Теоретические вопросы к занятию: 1. Виды рядов динамики. 2. Основные правила построения и анализа динамических рядов при изучении динамики медикобиологических явлений. 3. Основные показатели анализа динамических рядов. 4. Основные приемы обработки динамического ряда с целью определения тренда. 5. Изучение и измерения сезонных колебаний в рядах динамики. 6. Пение статность динамических рядов. 7. Интерполяция и экстраполяция в рядах динамики. 8. Прогнозирование на основе экстраполяции рядов динамики. 4.3. Практические работы (задачи), которые выполняются на занятии: Задача

На основании приведенных ситуационных задач в пособии по социальной медицине и организации здравоохранения под редакцией Ю.В. Вороненко (Киев: Здоровье. 2002. - 360 с.):

- вычислить показатели динамического ряда (с. 69-71)

- провести выравнивание рядов динамики с помощью ковзной средней (с. 72-73)

- полученные результаты показать в виде таблицы; - сделать вывод.

Содержание темы: Динамический ряд - это ряд, состоящий из однородных сопоставимых величин, характеризующих изменения любого явления за определенные промежутки времени. Составными элементами ряда динамики является его уровни и показатели времени (годы, кварталы, месяцы и т.д.). Уровни ряда - это величины, из которых состоит динамический ряд - размер того или иного явления, который достигнут в течение определенного периода или на определенный период времени. В зависимости от того, какие уровни отражают состояние явления, динамические ряды по своим видам могут быть двух типов. 1. моментному - величины ряда характеризуют явление на какой-либо определенный момент времени (штаты, кровати на конец календарного года, больные, выявленные при медицинском осмотре). 2. Интервальные - уровни ряда определяют на определенный период времени (количество случаев госпитализации в стационар, количество летальных случаев в течение года, количество вызовов скорой помощи в течение суток). Для разных по характеру интервальных и моментных динамических рядов обнаруживают некоторые особенности. Так как уровнями интервального ряда является суммарный размер явления за определенный промежуток времени, то они зависят от длительности определенного периода времени и могут быть представлены в виде конечного результата. В моментных рядах уровне содержат элементы повторного подсчета (например, численность населения Украины по данным переписи), поэтому подвести итог невозможно. Величины, которые изучают в динамике (уровни ряда), могут быть представлены в виде: - абсолютных чисел; - относительных (интенсивные показатели, соотношение) - средних величин. По данным критериям динамические ряды можно разделить на ряды абсолютных, относительных и средних величин. Для анализа динамики не всегда целесообразно использовать абсолютные величины, так как их изменения очень часто связаны с изменением численности среды или основы для формирования. Например, уменьшение числа случаев госпитализации в стационар может быть связано с сокращением коечного фонда за определенный промежуток времени, а не с фактическими показателями здоровья населения. Рассмотрение в динамике экстенсивных показателей (структуры) в большинстве случаев нецелесообразно и может быть проведено только в особых случаях, при условии четкой интерпретации и с обязательным учетом изменений в структуре всей совокупности.

В зависимости от расстояния между уровнями динамические ряды могут быть разделены на равноудалены (равномерные интервалы между датами) и неравноотстоящими (неравномерные промежутки времени или переменные периоды). Характер основной тенденции исследуемых процессов, представленных в виде динамических рядов, делит их на стационарные и нестационарные. Если математически ожидаемые (прогнозируемые) значения признаков и параметры их стабильности (среднее отклонение, коэффициент вариации) являются постоянными, такими что не зависят от времени, то такой процесс является стационарным. Данные ряды также называются стационарными. Медико-социальные процессы с тем, как правило, не являются стационарными, так как каждый из них содержит в себе определенную тенденцию развития. Такие динамические ряды - нестационарные. Важным условием правильного построения динамического ряда и его дальнейшей характеристики есть возможность сопоставления его отдельных уровней. Сравнивая данные в динамике, необходимо всегда помнить о территориальном и качественное сопоставлении результатов. К основным причинам, которые затрудняют или делают невозможным сопоставление уровней динамического ряда можно отнести: - изменения единицы измерения или подсчетов (оценка экономической эффективности работы лечебно-профилактических учреждений в различных денежных эквивалентах на данные периоды - рубли, купоны, гривны, у.е.) - неравномерная периодизация динамики (количественная - по годам, качественная - по социально-экономическим периодах, изменения приоритетности различных типов учреждений в структуре лечебно-профилактической помощи); - изменения перечня объектов анализа (переход ряда лечебно-профилактических учреждений с одной подчинение другого); - изменения территориальных границ областей, районов и др. При наличии вышеуказанных условий проблему, как правило, решают в процессе сбора и обработки данных или путем их пересчета. Методы медицинской статистики позволят измерить размеры изменений, которые происходили в течение определенного периода времени и количественно охарактеризовать направленность их развития. С этой целью используют следующие показатели: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста. 2. Выравнивание уровней динамического ряда Динамические ряды не всегда состоят из уровней, которые последовательно меняются в сторону снижения или увеличения. Довольно часто значения уровней динамического ряда значительно колеблются, в таком случае трудно выявить закономерность того или иного явления. В этих случаях для выявления динамической тенденции выполняют выравнивание динамического ряда. Существует несколько способов решения данной проблемы. 1. Увеличение интервалов динамического ряда. 2. Сглаживание динамического ряда с помощью групповой средней. 3. Сглаживание динамического ряда с помощью ковзной средней и другие.

Увеличение интервалов динамического ряда проводят путем суммирования данных смежных уровней ряда.

Например: Сезонные колебания инфекционных заболеваний среди населения в городе А

Месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Все го

К-во случаев

130

210

122

166

227

160

184

240

156

233

240

199

2267

Увеличение уровней

462

553

580

672

Расчет для 1, 2 и 3 месяцев: 130 + 210 + 122 = 462 случая за 3 месяца. Расчет 4, 5 и 6 месяцев: 166 + 227 + 160 = 553 случая за 3 месяца. Расчет для 7, 8 и 9 месяцев: 184 + 240 + 156 = 580 случаев за 3 месяца. Расчет для 10, 11 и 12 месяцев: 233 + 240 + 199 = 672 случая за 3 месяца. Вывод: С каждым месяцем проявляется тенденция роста инфекционных

заболеваний. Сглаживания динамического ряда с помощью групповой средней выполняют с

помощью суммирования смежных уровней соседних периодов, а затем полученную сумму делят на количество слагаемых.

Сезонные колебанияинфекционных заболеваний среди населения в городе А Месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 всег

о К-во случаев 130 21

0 122 166

227

160

184

240

156

233

240

199

2267

Групповая средняя 154 184 193 224

Расчет для 1, 2 и 3 месяцев: (130 + 210 + 12) / 3 = 154 случая. Расчет 4, 5 и 6 месяцев: (166 + 227 + 160) / 3 = 184 случая. Расчет для 7, 8 и 9 месяцев: (184 + 240 + 156) / 3 = 193 случая. Расчет для 10, 11 и 12 месяцев: (233 + 240 + 199) / 3 = 224 случая. Вывод: С каждым месяцем проявляется тенденция роста инфекционных

заболеваний. Сглаживания динамического ряда с помощью ковзной средней. Скользящая

средняя позволяет каждый уровень заменить на среднюю величину по данным уровня и двух соседних с ним.

Например: Расчет для 1, 2 и 3 месяцев: (130 + 210 + 122) / 3 = 154 случая Расчет для 2, 3 и 4 месяцев: (210 + 122 + 166) / 3 = 166 случаев. Расчет для 3, 4 и 5 месяцев: (122 + 166 + 227) / 3 = 172 случая. Расчет 4, 5 и 6 месяцев: (166 + 227 + 160) / 3 = 184 случая. Расчет для 5, 6 и 7 месяцев: (227 + 160 + 184) / 3 = 190 случаев. Расчет для 6, 7 и 8 месяцев: (160 + 184 + 240) / 3 = 194 случая. Сезонные колебания инфекционных заболеваний среди населения в

городе А

Месяц 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 всего

К-во случаев 130

210

122

166

227

160

184

240

156

233

240

199

2267

Скользящая средняя

154


166


172


184


190


194


193


209


209


224

Расчет для 7, 8 и 9 месяцев: (184 + 240 + 156) / 3 = 193 случая. Расчет для 8, 9 и 10 месяцев: (240 + 156 + 223) / 3 = 209 случаев. Расчет для 9, 10 и 11 месяцев: (156 + 233 + 240) / 3 = 209 случаев. Расчет для 10, 11 и 12 месяцев: (233 + 240 + 199) / 3 = 224 случая. Вывод: В течение года отмечается тенденция роста инфекционных

заболеваний. 3. Показатели анализа динамического ряда Для анализа динамических рядов используют ряд показателей,

характеризующих изменения явления за определенные отрезки времени: 1) абсолютный прирост (или уменьшение) 2) темп прироста (или уменьшения) 3) темп роста; 4) абсолютное значение одного процента прироста (уменьшения). Абсолютный прирост (или уменьшение) - это разница между определенным

уровнем ряда и предыдущим. Он отражает, как изменился уровень того или иного периода по сравнению с предыдущим.

Темп роста - отношение данного уровня ряда до уровня, который принят за основу, выраженного в процентах. Показывает, на сколько процентов увеличился или уменьшился уровень ряда за данный период.

Темп прироста - отношение абсолютного прироста за данный период к абсолютному уровню предыдущего периода, выраженное в процентах.

Абсолютное значение одного процента прироста - отношение абсолютного прироста к темпу прироста. В определенных ситуациях (в том числе для этого примера), несмотря на уменьшение темпа прироста, одноврем

Например: Численность населения в городе Н. за период 1985-2005 гг. на 1 января

Год

Кол. населения

тыс.

Абсолютный прирост

Темп росту или уменьшения

в %

Темп прироста або уменьшения

в %

Значение 1 % прироста

1 2 3 4 5 6 1985 1990 1995 2000 2005

90.2 96.6 109.0 116.3 121.3

- +6,4 +12,4 +7,3 +5,0

- 107,1 112,8 106,7 104,3

- +7,1 +12,8 +6,7 +4,3

- 0,91 0,97 1,09 1,16

Всего за 20 років 31,1

Абсолютный прирост (или уменьшение): - для периода 1985-1990 гг. Составляет 96,6 - 90,2 = +6,4 тыс; - для периода 1990-1995 гг. - 109,0 - 96,6 = +12,4 тыс .; - для периода 1995-2000 гг. - 116,3 - 109,0 = +7,3 тыс .; - для периода 2000-2005 гг. - 121,3 - 116,3 = +5,0 тыс. Темп прироста (или уменьшения): - для периода 1985-1990 гг. Составляет: (6,4 * 100) / 90,2 = + 7,1%; - для периода 1990-1995 гг. - (12,4 * 100) / 96,6 = + 12,8%; - для периода 1995-2000 гг. - (7,3 * 100) / 109,0 = + 6,7%; - для периода 2000-2005 гг. - (5,0 * 100) / 116,3 = + 4,3%. Темп роста: - для периода 1985-1990 гг. Составляет: (96,6 * 100) / 90,2 = + 107,1%; - для периода 1990-1995 гг. - (109,0 * 100) / 96,6 = + 112,8%; - для периода 1995-2000 гг. - (116,3 * 100) / 109,0 = + 106,7%; - для периода 2000-2005 гг. - (121,3 * 100) / 116,3 = + 104,3%. Абсолютное значение одного процента прироста (уменьшения): - для периода 1985-1990 гг. Составляет: 6,4 / 7,1 = 0,9; - для периода 1990-1995 гг. - 12,4 / 12,8 = 0,97; - для периода 1995-2000 гг. - 7,3 / 6,7 = 1,09; - для периода 2000-2005 гг. - 5,0 / 4,3 = 1,16. Выводы: 1. На протяжении 20 лет численность населения города Н. увеличилась на 31,1

тыс. человек, или на 34,5%. 2. Темпы прироста численности населения по пятилетним периодам менялись

неравномерно: наиболее значительным этот показатель был в период с 1985 по 1990 год.

3. Значение 1% прироста постепенно увеличилась с 0,9 тыс. До 1,16 тыс. Человек. Материалы для самоконтроля: А. Задания для самоконтроля: Рождаемость в одной из областей Украины за последние 5 лет составила 8,3 ‰, 7,8 ‰, 7,8 ‰, 8,5 ‰, 9,0 ‰. Динамический ряд представлен?

A. Відкритий B. Дискретний C. Згрупований D. Інтервальний E. Моментний

Уровень заболеваемости хроническим бронхитом за несколько лет 60 ‰, 80 ‰, 76 ‰, 74 ‰, 76 ‰, 88 ‰, 78 ‰, 88 ‰. Какой метод можно использовать для выравнивания этого ряда: Увеличение интервала наблюдений

A. Определение достаточного числа наблюдений B. Метод стандартизации C. Метод «Хи-квадрат» D. Расчет средней арифметической

Численность населения в одной из областей Украины за последние 5 лет на 1 января составил (абсолютные данные в тыс.) 2900 2895, 2790, 2710 2600 Какой вид динамического ряда приведен:

A. Простой B. Дискретный C. Взвешенный D. Интервальный E. Сложный

Б. Задачи для самоконтроля: Задача

На основании приведенных ситуационных задач в пособии по социальной медицине и организации здравоохранения под редакцией Ю.В. Вороненко (Киев: Здоровье. 2002. - 360 с.):

- вычислить показатели динамического ряда (с. 69-71) - провести выравнивание рядов динамики с помощью ковзной средней (с. 72-

73) - полученные результаты показать в виде таблицы; - сделать вывод. В ходе самостоятельной работы студентов преподаватель отвечает на

вопросы, которые возникли и следит за правильностью выполнения задания. После окончания самостоятельной работы преподаватель проверяет выполнение задания.


“УТВЕРДЖЕНО”

на заседании кафедры социальной медицины, организации

и экономики здравоохранения с биостатистикой

Протокол №_1_от «_28_»__08___ 2019 р Зав. кафедры________ Голованова І.А.

Методические указания для самостоятельной работы студентов при подготовке к практическим

занятиям и на занятии

Учебная дисциплина Социальная медицина, общественное здоровье и основы доказательной медицины

Модуль №1 Биостатистика Тема № 11 Тема занятия Дизайн эпидемиологического

исследования:случай-контроль, когортные, рандомизированные клинические исследования

Курс 3 Факультет Подготовки иностранных студентов

Полтава

1.Актуальность темы: Эпидемиология, как наука о закономерностях распространения инфекционных и других болезней в человеческом обществе, методик их предупреждения и ликвидации – это раздел медицины, который очень быстро развивается. С одной стороны, в ней появляются новые гипотезы и теории, которые должны объяснить новые факты, а с другой - замечается тенденция к расширению границ эпидемиологии и привлечения в ее сферу новых объектов, которые имеют отношение к здоровью населения. 2. Конкретные цели: - Овладеть современными принципами доказательной медицины - Усвоить методические и теоретические основы формирования статистических совокупностей для их дальнейшего адекватного анализа - Анализировать эпидемиологические методы исследования 3. Базовые знания, умения, навыки, необходимые для изучения темы (междисциплинарная интеграция)

Название предыдущих дисциплин


Социология Иметь представление о методике проведенния социологического опроса Медицинская биология

Определить основные понятия, методы и средства, которые используются для исследования факторов окружающей среды и их влияния на организм и здоровье

Биостатистика Проводить статистическое исследование Пропедевтика внутренней медицины

Иметь представления о стандартах медпомощи

Социальная медицина

Анализировать показатели деятельности лечебно-профилактических учреждений

4. Задания для самостоятельной работы при подготовке к занятию и на занятии 4.1. Перечень основных терминов, параметров, характеристик, которые должен усвоить студент при подготовке к занятию

Термины Обозначения Клиническая эпидемиология

наука, позволяющая осуществить прогнозирование для каждого конкретного пациента на основании изучения клинического течения болезни в аналогичных случаях с использованием строгих научных методов изучения групп больных для обеспечения точности прогноза.

Популяция совокупность индивидуумов, проживающих в определенном географическом регионе

Виборка часть популяции, полученная путем отбора Когорта группа лиц, с начала объединенных каким-либо общим признаком и

по которой в течение определенного периода времени ведется наблюдение, чтобы проследить, что с ними произойдет в дальнейшем

Прогноз предсказания будущего течения болезни Риск вероятность какого-небудь неблагоприятного проишествия Рандомизация метод случайного распределения больного к той или иной

исследуемой группе

Стратификация разделение наблюдений по подгруппам с похожими характеристиками

Стратификованая рандомизация

способ формирования выборки, при котором сначала пациентов распределяют по подгруппам с одинаковым прогнозом, а затем рандомизируют их отдельно в каждой подгруппе

Слепой метод (маскирование)

хранения в тайне назначенного вмешательства от участников, медицинского персонала и лиц, осуществляющих сбор данных или оценку клинических результатов.

Продольное (длительное) исследования

выделяется группа пациентов, которая прослеживается во времени и подвергается повторной оценке клинических характеристик.

Поперечное (одномоментное) (сross-seсtional)

каждого пациента исследуют один раз

Експериментальные исследования

исследования, в которых исследователь определяет, кого подвергать воздействию

Контролируемые исследования

клинические эксперименты, в которых результат вмешательства в основной группе сравнивается с результатом без вмешательства в контрольной группе

Неконтролируемые («до – после»)

исследования, в котором описывают течение заболевания в одной группе пациентов, подвергающихся вмешательству, которое изучается

Критерии включения

клинические и демографические характеристики, которые должны присутствовать у участников

Критерии исключения

условия, определенные заранее, до начала исследования, согласно которым случаи выводятся из исследования для обеспечения однородности групп и достоверности

Плацебо лекарственная форма, которая не отличается от исследуемого препарата на вид, цвет, вкус и запах, но не предоставляет специфического действия (например, таблетки глюкозы или инъекции изотонического раствора)

Непосредственный (дополнительный, или атрибутивный) риск

это разница показателей заболеваемости у лиц, подвергавшихся и не подвергавшихся воздействию фактора риска

Относительный риск (коэффициент риска)

отношение показателей заболеваемости в группе лиц, подвергающихся воздействию фактора риска, к показателю у лиц, не подвергаются воздействию этого фактора

4.2. Теоретические вопросы к занятию. 1. Определить классификацию эпидемиологических исследований. 2. Какая разница между ретроспективными и проспективное исследованиями? 3.Чем характерны эмпирические исследования (описательные и аналитические)? 4. Чем характеризуются аналитические эпидемиологические исследования? 5. Дифференциация между когортного исследования и исследованиями случай-контроль. 6.Какие особенности дизайна эпидемиологических и клинических исследований? 7. Какие различают виды дизайна? 8. Какие различают виды контроля? 9. Что включает в себя слепота исследования? 10. Дифференциация между критериями включения и исключения. 11. Дать определение понятия «рандомизация» 12. Дать определение понятия «стратификация» 4.3. Практические работы, задания, которые выполняются на занятии (См. Приложения) Содержание темы.

Эпидемиологический метод - это совокупность методических приемов для выявления проблем профилактики, причин, условий и механизмов формирований заболеваемости с целью обоснования мер профилактики заболеваний и оценки их эффективности.

Эпидемиологический метод исследования применяют для изучения заболеваемости и выявление причин и факторов риска также неинфекционных болезней. Отсюда появилось понятие «неинфекционная эпидемиология», где предметом изучения является неинфекционная заболеваемость.

Клинические исследования (КИ), или клинические испытания - это экспериментальные исследования, проводимые на людях, в специально спланированных контролируемых условиях с целью оценки медицинских вмешательств (их эффективности, безопасности и других свойств). При проведении научно-медицинских исследований, в том числе клинических испытаний, используют конкретные методологические схемы, которые также называют дизайном исследования.

Дизайн исследования - это определенная система условий, требований и методологических приемов, спланированная для достижения заданных исследовательских целей. Наиболее строгим дизайном, дает наиболее надежные доказательства проверяются медицинских вмешательств, считается дизайн так называемого рандомизированного клинического исследования (RCT - randomized controlled trial).

Шотландский эпидемиолог Арчибальд Кокрана (Кохрейн), призвал медицинское сообщество в суровых проверок медицинских технологий с помощью метода РКИ как золотого стандарта. Кроме того, он настаивал на необходимости вести методическую проверку и реферирование всей получается научной литературы, в которой описываются результаты научных исследований и апробаций медицинских вмешательств. В 1993 г. была образована международная некоммерческая организация - Кокрановское сотрудничество (Cochrane

Collaboration), которая активно воплощает в жизнь идеи А. Кокрана. В том числе эта организация регулярно готовит систематизированы обзоры выходят статей по различным проблемам медицины.

Рандомизация в медицине заключается в распределении пациентов по группам таким образом, чтобы они распределялись случайно и имели равную вероятность попадания в обе группы, без каких-либо преимуществ. Смысл рандомизированного клинического испытания заключается в том, чтобы сравнить две можно больше одинаковые (с точки зрения исходного риска, прогностических факторов и даже других неучтенных переменных) группы пациентов: одна группа получает экспериментальное лечение, другая выступает в качестве контрольной. Кроме того, для повышения надежности исследования используют метод маскировки, основанный на том, чтобы участники испытаний не знали, какая из групп получает экспериментальное, а какая - контрольное лечение. Часто контрольным влиянием выступает имитация лечения - плацебо.

Стратификация в медицине - дифференциация пациентов по определенному признаку, важной для данного медицинского исследования (пол, возраст, вес, характер заболевания и т.д.). Метод стратификации или стратификационной рандомизации часто используется в доказательной медицине при проведении клинических испытаний. Суть метода заключается в учете в исследовании факторов, которые могут повлиять на результат эксперимента. Например, при клиническом исследовании препарата, действие которого может различаться в зависимости от возраста испытуемого, пациентов сначала делят на подгруппы в зависимости от возраста, а уже после этого проводят рандомизацию для каждой подгруппы отдельно.

Существуют различные подходы к классификации дизайнов исследований. Чаще всего дизайны КИ разделяются в зависимости от наличия или отсутствия гипотезы, которая лежит в основе исследования.

I группа - дескритивний (описательный), описание отдельного случая или

серии случаев. При этом формируют гипотезы о факторах риска, определяют

направления профилактики. Не ставят себе целью выяснить взаимоотношения между различными факторами, а лишь охарактеризовать происходящее в популяции. Они включают анкетирование и качественные исследования - описание клинических случаев, описание серий случаев, которые определяют распространенность определенных факторов и, таким образом, масштабы проблемы.

II группа - аналитический, при этом устанавливают причинно-следственные связи (математические методы корреляции, регрессии), которые направлены на проверку и оценку гипотез о факторах риска, направленные на определение взаимосвязей между различными факторами воздействия. Аналитическое исследование посвящено выявлению причин возникновения и распространения болезней. Различают два приема (направления) выявление завязок между предполагаемой причиной и следствием.

Первый прием - от следствия к причине. При его использовании, отталкиваясь от предварительного следствия (например, болезни), пытаются в прошлом найти события, которые можно было бы рассматривать как причины этого последствия.

Второй прием - от причины к следствию. Для определения влияния нам необходимо сравнить результаты в контрольной и экспериментальной группе. Выделяют два основных аналитических эпидемиологических методы исследования: 1) когортное исследования; 2) исследование типа "случай - контроль».

Когортное аналитическое исследование осуществляется путем сопоставления заболеваемости в равноценных группах (когортах) наблюдения, подвергались и не подвергались действия фактора риска, а также на основе данных о заболеваемости, которая имела место в прошлом. Когортный метод предусматривает выделение опытной и контрольной групп (когорт). Главным отличием опытной и контрольной групп влияние вредного фактора на исследовательскую группу и отсутствие влияния на контрольную. Когортные исследования проводятся систематически, непрерывно или через короткие промежутки времени. Когортное исследования - это обсервационное исследование, в котором выделенную группу людей (когорту) наблюдают в течение некоторого времени и сравниваются результаты в разных подгруппах данной когорты, тех кто подвергался или не поддавался лечению. Когортные исследования позволяют выявить новые случаи заболевания в течение определенного периода времени и проследить за изменением состояния здоровья населения, подвергшегося воздействию вредных факторов. По результатам когортного исследования выявляют непосредственный и относительный риск заболевания.

Когортные исследования делятся на: - 1) ретроспективные; - 2) проспективные.

Ретроспективные исследования предполагают изучение материалов по уже прошедший период времени. В ретроспективных исследованиях используют статистические учетные материалы. Ретроспективные исследования особенно полезны на первом этапе предварительной комплексной оценки состояния среды и изменений здоровья населения. Однако ретроспективное исследование позволяет учесть только те признаки, которые есть в исследуемых материалах.

Ретроспективные когортного исследования направлены на поиск причин развития заболеваний. Таким образом, при ретроспективном исследовании сравниваются между собой группы (когорты) с исследуемым заболеванием и группа лиц, у которых заболевание в момент исследования отсутствует.

Проспективные исследования проводятся путем непосредственного наблюдения в настоящее время, в реальном масштабе времени. Проспективные исследования можно реализовать с любым необходимым набором признаков и показателей. Оно дает возможность наблюдения за изменением выбранных показателей под влиянием различных факторов на любом интервале времени, позволяет сформировать необходимые группы населения. При проспективном когортного исследования формируются группы лиц, подвергающихся и не поддаются воздействию исследуемого фактора. По этим группам устанавливается динамическое медицинское наблюдение и анализируется число лиц, у которых возник исследуемый эффект в группе с экспозицией и в группе без экспозиции, а также количество человек в этих группах, в которых эффект не обнаружен.

Аналитическое исследование "случай - контроль" - сопоставление и анализ информации о результатах действия фактора, при этом изучается частота, с которой он встречается среди больных и тех, кто не заболел этой болезнью. Цель исследования случай-контроль - определение причин возникновения и распространения болезней. В исследованиях «случай - контроль» сравнивают людей с определенным заболеванием с людьми из этой же популяции, не страдающих этим заболеванием, или в которых не наблюдалось данный результат ( «контроль»), с целью выявления связи между результатом и предыдущим воздействием определенных факторов риска. Метод «случай-контроль» подразумевает, что в исследуемой популяции населения собирается информация о всех случаях той или иной патологии на основе чего формируется опытная группа и в той же популяции отбирается контрольная группа, или группа сравнения, не имеет данного заболевания. Таким образом, при популяционном исследовании методом «случай-контроль» в одну группу включаются все лица с исследуемым заболеванием ( «случай»), а в другую группу - лица, у которых это заболевание отсутствует ( «контроль»). Затем в каждой из групп устанавливается число людей, подверженных и не подверженных воздействию оцениваемого фактора. Исследование «случай-контроль» может быть только ретроспективным, так как производится на основе архивных данных. Чаще всего источником информации в исследованиях «случай-контроль» выступают истории болезни, находятся в архивах медицинских учреждений, воспоминания пациентов или их родственников в рамках интервью или по результатам анкетирования. С помощью этого метода можно определить количественные значения риска от воздействия того или иного фактора окружающей среды на развитие патологии, в том числе значения относительного риска. Факт влияния исследуемых факторов риска определяется опросом лиц в сравниваемых группах, их родственников, по архивным данным. Сравнение частоты отдельных факторов в основной и контрольной группах позволяет рассчитать показатель отношения шансов (ОШ), по величине которого ориентировочно оценивается наличие причинно-следственной связи.

III группа - экспериментальный, используемые для доведения эпидемиологических гипотез о причинно-следственные связи и оценки эффективности противоэпидемических мероприятий.

Делятся на контролируемый эксперимент и неконтролируемый. Контролируемый - это когортное эпидемиологическое исследование, в

котором сам исследователь формирует группы наблюдения, отличаются по действию исследуемого фактора и равноценные по всем другим признакам и сам контролирует ход процесса.

Неконтролируемый - эпидемиологическое исследование на основе вмешательства в естественный ход эпидемического процесса (без выделения контрольных групп) путем проведения противоэпидемических мероприятий и оценки их результатов в когортном исследовании.

Материалы для самоконтроля.

Тестовые задания: 1. В одном из эпидемиологических исследований было установлено, что среди мужчин в возрасте 45-55 лет, которые курили сигареты, смертность от ишемической болезни сердца статистически вероятно была выше в 4,2 раза, чем среди мужчин, которые не курили. К какому типу можно отнести данное эпидемиологическое исследование? А. Аналитическое когортное исследование В. Аналитическое исследование «случай-контроль» С. Контролируемый клинический эксперимент D. Неконтролируемый клинический эксперимент Е. Дескриптивная эпидемиологическое исследование 2. Во время одного из ретроспективных эпидемиологических исследований было установлено, что среди 200 женщин в возрасте 25-35 лет, у которых был диагностирован врожденный порок развития плода, курили во время беременности 150 человек, а были некурящими - 50 человек. К какому типу можно отнести данное эпидемиологическое исследование? А. Аналитическое исследование «случай-контроль»

В. Аналитическое когортное исследование С. Контролируемый клинический эксперимент D. Неконтролируемый клинический эксперимент Е. Дескриптивная эпидемиологическое исследование 3. В одном из эпидемиологических исследований было установлено, что среди мужчин в возрасте 45-55 лет, заболевших раком легких, сигареты курили 83,25% больных. В группе мужчин того же возраста, не были больны раком легких, удельный вес лиц, курящих сигареты, составляла всего 11,55%. К какому типу можно отнести данное эпидемиологическое исследование? А. Аналитическое исследование «случай-контроль» В. Аналитическое когортное исследование С. Контролируемый клинический эксперимент D. Неконтролируемый клинический эксперимент Е. Дескриптивная эпидемиологическое исследование 4. Метод эпидемиологического исследования, при котором случайно относят больного к той или иной исследуемой группы, называется: А. Рандомизация В. Стратификация С. Клиническое испытание D. Маскированная вмешательства Е. Дескриптивная эпидемиологическое исследование 5. Метод эпидемиологического исследования, при котором существует хранения в тайне назначенного вмешательства от участников, медицинского персонала и лиц, осуществляющих сбор данных или оценку клинических результатов, называется: А. Маскированная вмешательства В. Стратификация С. Клиническое испытание D. Рандомизация Е. Дескриптивная эпидемиологическое исследование 6. Метод эпидемиологического исследования, при котором существует разделение наблюдений по подгруппам с похожими характеристиками, называется: А. Стратификация В. Маскированная вмешательства С. Клиническое испытание D. Рандомизация Е. Дескриптивная эпидемиологическое исследование 7. Контролируемое испытание - это: A.Проспективне B.Ретроспективне C.Поперечне D.Перпендикулярне Е. дескриптивная


"Утверждено" на заседании кафедры социальной медицины, организации и экономики здравоохранения с Биостатистика Протокол №_1_от «_28_»__08___ 2019 р Зав. кафедри ___ Голованова И.А.




модуль биостатистика Тема № 12 Тема занятия Факторы риска. Методика расчета

показателей риска и их оценка. курс 3 факультет Подготовки иностранных студентов

(Медицинский)

Полтава - 2019

1. Актуальность темы: Несмотря на значительное развитие современной медицины, до сих пор остаются неизвестными непосредственные причины многих заболеваний или невозможно определить значимость каждого из них за счет их полиэтиологичности. Необходимость практического решения указанных проблем стало основой активного развития теории факторов риска. Достаточно частыми в клинической практике бывают ситуации, требующие определения оптимальной тактики ведения больного, основанная на прогнозировании дальнейшего развития патологического процесса, вероятности угрожающих и терминальных состояний. Типичным примером практической реализации данной методики является оценка риска перинатальной патологии, которая широко используется в акушерско-гинекологической практике. При этом в зависимости от балльной оценки по определенному перечню факторов формируются группы риска и корректируется план диспансерного наблюдения за беременными. Учитывая многоплановость данной проблемы, знакомство с теорией факторов риска будет базироваться на однофакторном (попарное сравнение групп) или многофакторной подходах. 2. Конкретные цели:

• Понимание понятия здоровья и здорового образа жизни. • Овладеть знаниями о природе факторов риска, причины возникновения заболеваний. • Сформировать представление о влиянии окружающей среды, социальных, биологических и медицинских факторов на здоровье населения • Овладеть знаниями об основных статистические методы определения факторов риска. • Ознакомиться с методикой расчета показателя отношения шансов.

3. Базовый уровень подготовки Названия

предыдущих дисциплин

полученные навыки

медицинская физика

общей гигиены

медицинская социология Внутренняя медицина

Понимание основ и умение проводить математически-статистическое исследование.

Умение выявлять наличие взаимосвязей между различными природными и социальными явлениями.

Умение проводить статистический анализ данных, полученных в статистических исследованиях.

Умение выбирать адекватный дизайн исследования и использовать соответствующие статистические методы.

Определение понятия факторов риска и факторов протекции. Умение проводить статистическое доказательство действия факторов риска.

4. Задания для самостоятельной работы подготовки к занятию. 4.1.Перечень основных терминов, параметров, характеристик, которые

должен усвоить студент при подготовке к занятию:

4.2.Теоретические вопросы к занятию: • Что такое факторы риска? • Какие основные факторы риска влияют на общественное здоровье? • Какими методами проводится изучение факторов риска? • Что такое расчет отношение шансов? • Что такое абсолютный риск, методика расчета?

Терминология определение

Здоровье (ВОЗ) Состояние полного социального, биологического и психологического благополучия, когда функции всех органов и систем уравновешены с окружающей средой, отсутствуют какие-то заболевания, болезненные состояния и физические дефекты

Здоровье (практ.)

Способность организма полноценно выполнять свои биологические и социальные функции

Популяционное здоровье

Условное статистическое понятие, здоровья населения и отдельных его групп, которое полно характеризуется комплексом показателей: демографических, физического развития, заболеваемости, инвалидности, частоты до нозологических состояний

Болезнь Нарушение приспособления человека к жизни, которое вызывает у нее чувство неудовлетворенности жизнью

Фактор риска Особенность организма или внешнее воздействие, что сами по себе не является причиной заболевания, но отдельно или в комбинации друг с другом увеличивают вероятность риска возникновения отдельных заболеваний или иного неблагоприятного исхода.

Риск В эпидемиологических исследованиях определяется как вероятность возникновения у индивида заболевания или его последствий в течение определенного периода времени.

Абсолютный риск Какой уровень заболеваемости (или ее последствий), обусловлен действием фактора риска.

Относительный риск

Во сколько раз заболеваемость (или ее последствия) тех, кто попадал под действие факторов риска выше у тех, кто под них не попадал.

Дополнительный популяционный риск

Какая дополнительная заболеваемость в популяции, связанная с фактором риска.

Дополнительная часть популяционного риска

Какая часть случаев заболевания (или его последствий) в популяции обусловлена действием фактора риска .

Шанс Отношение вероятности того, что событие произойдет, к вероятности того, что событие не произойдет

• Что такое дополнительный риск, методика расчета? • Что такое относительный риск, методика расчета? • Что такое дополнительный популяционный риск, методика расчета? • Какое практическое использование методики оценки рисков?

4.3.Практические вопросы к занятию: Ведение протокола занятия. Содержание темы.

Развитие современной медицины находится на достаточно высоком уровне, но и до сих пор остаются неизвестными причины возникновения многих заболеваний, или трудно определить участие того или иного фактора при полиэтиологической теории возникновения определенных заболеваний. Решение указанных проблем дало развитие теории факторов риска. Так, вместе с термином «причина заболевания» возникает термин «фактор риска».

В отличие от непосредственных причин возникновения и развития заболеваний и их последствий бактериологических, химических, физических, механических и других неблагоприятных воздействий), прямо или косвенно обусловливают патологические изменения в организме, факторы риска создают благоприятный фон для возникновения заболевания. Фактор риска может оказаться непрямым маркером заболевания, благодаря его связи с одним или несколькими причинными факторами, то есть он также может находиться под влиянием причинной фактора.

Измерения частоты заболевания дает возможность: • Описать бремя болезни, инвалидности или смерти в определенной популяции • Сравнить частоту возникновения болезни и связанных с ней факторов внутри

или между популяциями или между группами, поджоги но не подпадали под влияние фактора риска

• Предусмотреть вероятность которой в среднестатистического представителя определенной популяции может развиться / возникнуть заболевания / состояние

• Использовать статистические данные чтобы установить ассоциации (связи) и оценить риски.

К разновидностям измерений относятся: • Подсчеты (Counts) - Первичная информация, необходимая для анализа - Самый измерение распространенности заболевания - Измеряет частоту заболевания в популяции - Полезный для планирования адекватных лечебных, профилактических и

реабилитационных мероприятий • Соотношение (Ratio) - это отношение одного показателя к другому без наличия

связи между числителем и знаменателем Формула А / В или А: В может быть от 0 до ∞ Примеры: Соотношение по полу - ч: ж Соотношение по возрасту - до 25 лет: после 25 лет Относительный риск - пораженные: непоражённые.

• Доли (Proportions) • Уровень (Rate) - это соотношение, в котором обязательно идет погрешность на

определенный временной промежуток А * / (А + В) А * - частота возникновения события в течение определенного периода времени; А + В - количество возможных случаев события в течение этого периода времени

• Проценты (Percentages) • Шансы (Odds)

На основании полученных данных измеряем частоту заболеваний или смертей, силу эпидемиологической ассоциации, влияние фактора риска на население. Данные вносятся в таблицу.

фактор риска заболевания всего + -

+ a b a + b - c d c + d

всего a + c b + d a + b + c + d где: a - больные исследовательской группы b - лица исследовательской группы, не заболели c - больные контрольной группы d - лица контрольной группы, не заболели a + b - исследовательская группа c + d - контрольная группа a + c - больные b + d - здоровые

риск заболеть (умереть) среди исследовательской группы

риск заболеть (умереть) среди контрольной группы

относительный риск, который показывает, во сколько раз риск заболевания в исследовательской группе больше по сравнению с контрольной группой.

абсолютный риск, который показывает, на сколько больший риск в опытной группе по сравнению с контрольной.

Риск в эпидемиологических исследованиях определяется как вероятность

возникновения у индивида заболевания или его последствий в течение определенного периода времени. Под риском обычно понимают вероятность какой неблагоприятного события или результата.

«Риск» не может измеряться непосредственно в отдельной личности, а рассчитывается на основе наблюдения за популяцией, которая находится под воздействием (экспонированная группа) определенного фактора. Количественно эффект воздействия можно выразить через:

показатели индивидуального риска: абсолютный риск (дополнительный, атрибутивный риск) и относительный риск;

• показатели популяционного риска Количество лиц, у которых развилась болезнь (состояние) за определенный

промежуток времени

Риск = ------------------------------------------------ -------------------------------------------------- ---

Количество здоровых лиц в начале этого периода времени Абсолютный риск, дополнительный риск - это разница показателей

заболеваемости или ее последствий у лиц, подверженных и не подверженных воздействию исследуемого фактора.

Абсолютный, дополнительный риск (разница рисков, attributable risk - AR) = Коэффициент заболеваемости у лиц, подвержены действию фактора риска - коэффициент заболеваемости у лиц, не подпадали под действие фактора риска

Относительный риск - это отношение показателя заболеваемости (или ее последствий) у лиц, подпадали под влияние исследуемого фактора, к величине показателя заболеваемости (или ее последствий) у лиц, не подпадали под влияние этого фактора.

Наиболее простым и информативным считается относительный риск. Коэффициент заболеваемости у лиц, подвержены действию фактора риска Относительный риск (RR) = -------------------------------------------- ---------------------------------------

Коэффициент заболеваемости у лиц, не подпадали под влияние фактора риска После расчета показателя проводим его анализ. Отношение рисков равное 1,0

свидетельствует о том, что риск заболевания одинаков как в группе представляемых, так и в группе неэкспонированных лиц (возникновение заболевания не связано с данным фактором).Отношение рисков более 1,0 дает основание говорить о повышенном риске возникновения заболевания в экспонированной группе; отношение риска меньше 1,0 свидетельствует о меньший риск в экспонированной группе (можно предположить, что в этой группе действует некий защитный фактор). Отношение рисков равное 1,0 свидетельствует о том, что риск заболевания одинаков как в группе представляемых, так и в группе неэкспонированных лиц (возникновение заболевания не связано с данным фактором). Отношение рисков более 1,0 дает основание говорить о повышенном риске возникновения заболевания в экспонированной группе; отношение риска меньше 1,0 свидетельствует о меньший риск в экспонированной группе (можно предположить, что в этой группе действует некий защитный фактор).

Результат влияния фактора риска измеряется абсолютным риском согласно

модели ; где R p - заболеваемость (смертность) в опытной группе, R o - заболеваемость (смертность) в контрольной группе.

Таким образом анализ результатов проводится согласно схеме: относительный риск абсолютный риск итог

RR> 1 RA> 0 фактор риска RR = 1 RA = 0 нейтральный фактор RR <1 RA <0 фактор защиты

Например, проводилось исследование влияния фактора риска - курение на развитие ИБС (ИБС). В исследовании приняло участие 3000 курящих и 5000 тех, кто нет. Среди курящих ИБС наблюдалось в 84 человек, а среди тех, кто не курит 87.

Запишем схематично: фактор риска ИБС вместе

+ - курен

ие + 84 291

6 3000

- 87 4913

5000

В результате подсчета установлено, что заболеваемость в группе под влиянием фактора (и 𝑒𝑒) = 84/3000 = 28.0 на 1000 человек, а заболеваемость в группе под влиянием фактора (𝐼𝐼𝑢𝑢) = 87/5000 = 17.4 на 1000 человек.

Рассчитываем разницу рисков = 28.0 - 17.4 = 10.6, то есть на каждую 1000 курильщиков возникает на 10,6 случаев ИБС более чем в каждой 1000 некурящих.

Рассчитываем относительный риск = 28.0 /17.4 = 1.61, то есть риск развития ИБС среди курильщиков в 1,61 раз выше, чем среди некурящих.

Представление о дополнительной заболеваемость в популяции, связанную с определенным фактором риска дает показатель дополнительного популяционного риска. Кроме того, можно определить долю заболеваемости в популяции, обусловленную данным фактором риска, то есть дополнительную долю популяционного риска. Она рассчитывается путем деления дополнительного популяционного риска на общую заболеваемость в популяции.

Для оценки относительного риска в исследованиях типа «случай-контроль», используется специальный показатель, который называется отношением шансов.

Шансы (Odds) Термин "шанс" пришел по теории азартных игр, где с помощью данного понятия

обозначали отношение выигрышных позиций в проигрышных. В научной медицинской литературе показатель отношения шансов было впервые упомянуто в 1951 году в работе Дж.Корнфилда. Впоследствии данным исследователем были опубликованы работы, в которых подчеркивалась необходимость расчета 95% доверительного интервала для отношения шансов.

Соотношение шансов - статистический показатель (на английском - OR от "odds ratio "), один из основных способов описать в численном выражении того, насколько отсутствие или наличие определенного результата связано с присутствием или отсутствием определенного фактора в конкретной статистической группе.

Отношение шансов позволяет оценить связь между определенным результатом и фактором риска. А также позволяет сравнить группы испытуемых по частоте выявления определенного фактора риска. Важно, что результатом применения отношение шансов является не только определение статистической значимости связи между фактором и результатом, но и ее количественная оценка.

Условия и ограничения применения показателя «отношение шансов» - Результативные и факторные показатели должны быть измерены в номинальной

шкале. Например, результативный признак - наличие или отсутствие врожденного

порока развития у плода, исследуемый фактор - курение матери (курит или не курит).

- Данный метод позволяет проводить анализ только таблицы на четыре поле (2 х 2), когда и фактор, и результат являются бинарными переменными, то есть имеют только два возможных значения (например, пол - мужской или женский, артериальная гипертония - наличие или отсутствие, исход заболевания - с улучшением или без улучшения ...).

- Группы, подлежащих сопоставлению должны быть независимыми, то есть показатель отношения шансов не подходит для сравнения наблюдений «до» и «после».

- Показатель отношения шансов используется в исследованиях по типу "случай-контроль" (например, первая группа - больные гипертонией, вторая - относительно здоровые люди). Для проспективных исследований, когда группы формируются по признаку наличия или отсутствия фактора риска (например, первая группа - жгут, вторая группа - некурящие), обычно рассчитывается относительный риск.

Отношение шансов - это значение дроби, в числителе которой находятся шансы определенного события для первой группы, а в знаменателе шансы тот же события для второй группы.

Шансом является отношение числа испытуемых, имеющих определенный признак (результат или фактор), к числу испытуемых, у которых этот показатель отсутствует.

Например, была отобрана группа пациентов, прооперированных по поводу панкрионекрозу, число которых составило 100 человек. Через 5 лет из их числа в живых осталось 80 человек. Соответственно, шанс выжить составил 80 до 20 или 4,0.

Очень удачно записать данные в таблицы 2 х 2. Результат (1) Результата нет

(0) вместе

Фактор риска является (1)

A B A + B

Фактор риска отсутствует (0)

С D C + D

всего А + С В + D А + В + С + D Отношение шансов рассчитывается по формуле Отношение шансов (OR) = А х 𝐷𝐷

𝐵𝐵 х С

Важно оценить статистическую значимость выявленного связи между результатом и фактором риска. Даже при невысоких значениях отношения шансов, близких к единице, связь может оказаться существенным и должен учитываться в статистических выводах. И наоборот, при больших значениях OR, показатель оказывается статистически незначительным, и, следовательно, выявленной связью можно пренебречь.

Для оценки значимости отношение шансов рассчитываются пределы 95% доверительного интервала (записывается 95% ДИ или 95% CI - от англ. "Confidence interval »).

Формула нахождения верхней границы:

𝑒𝑒ln(𝑂𝑂𝑂𝑂)+1.96�1𝐴𝐴

+1𝐵𝐵

+1𝐶𝐶

+1𝐷𝐷

Формула нахождения нижней границы:

𝑒𝑒ln(𝑂𝑂𝑂𝑂)−1.96�1𝐴𝐴

+1𝐵𝐵

+1𝐶𝐶

+1𝐷𝐷

Если отношение шансов превышает 1, то это означает, что шансы обнаружить

фактор риска больше в группе с наличием результата. То есть фактор имеет прямую связь с вероятностью наступления результата.

Соотношение шансов, что имеет значение меньше 1, свидетельствует о том, что шансы обнаружить фактор риска больше во второй группе. То есть фактор имеет обратную связь по вероятностью наступления результата.

При отношении шансов, равной единице, шансы обнаружить фактор риска в сравниваемых группах одинакова. Соответственно, фактор не оказывает никакого влияния на вероятность результата.

Дополнительно в каждом случае обязательно оценивается статистическая значимость отношения шансов исходя из значений 95% доверительного интервала.

Если доверительный интервал не включает 1, то есть оба значения границ или выше, или ниже 1, делается вывод о статистической значимости выявленного связи между фактором и результатом при уровне значимости p <0,05.

Если доверительный интервал включает 1, то есть его верхняя граница больше 1, а нижняя - меньше 1, делается вывод об отсутствии статистической значимости связи между фактором и результатом при уровне значимости p <0,05.

Величина доверительного интервала избран пропорционально уровню значимости связи фактора и результата, то есть чем меньше 95% ДИ, тем более существенной является обнаруженная зависимость.

Например, изучалось влияние фактора риска - курение женщины во время беременности на развитие порока развития плода. К первой группе вышли 200 женщин, у которых был диагностирован порок развития плода, среди них курили во время беременности (фактор риска) - 50 человек (фактор А), не курили (фактор С) - 150 человек. Вторую группу составили 100 женщин без при знаков порока развития плода, среди которых во время беременности курили 10 человек (фактор В), не курили - 90 женщин (фактор D). Составляем таблицу:

Порок развития плода (+)

Есть порокаразвития плода (-)

вместе

Курящие 50 (A) 10 (B) 60 (A + B) Те некурящих 150 (С) 90 (D) 240 (C + D) всего 200 (А + С) 100 (В + D) 300 (А + В + С

+ D) Рассчитываем отношение шансов OR = 𝐴𝐴 х 𝐷𝐷

𝐵𝐵 х 𝐶𝐶= 50 х 90

150 х 10= 3

Находим границы доверительного интервала (95%). Значение нижней границы, составляет 1,45, а верхней - 6,21. Таким образом, исследованием установлено, что шансы получить порок развития плода у женщин, курящих во время беременности в 3 раза больше чем среди некурящих. Зависит, какую наблюдаем статистически значимой, так как 95% ДИ не включает 1, так как значение верхней и нижней границы более 1. На практике часто встречаются ситуации по ведению пациента, которые нуждаются в определении оптимальной тактики ведения больного с учетом прогнозирования дальнейшего развития патологии. В таком случае может применяться балльная оценка по определенным факторами, формироваться группа риска, корректируется план наблюдения и тому подобное. Контрольные вопросы : Определить понятие факторов риска. Определить основные статистические методы определения факторов риска? Определить основные преимущества и недостатки метода отношение шансов? Определить основные преимущества и недостатки метода отношение рисков? Определить основные преимущества и недостатки метода множественной

регрессии? Определить основные преимущества и недостатки метода ROC - анализа? Определить взаимосвязь между методами определения факторов риска и дизайном

эпидемиологического исследования. Определить понятие абсолютного и относительного рисков. Определить дополнительные показатели риска. Определить понятие основных и дополнительных факторов риска, многофакторного

влияния рисков? Разобрать методы оценки факторов риска при линейной и множественной

регрессии. Разобрать метод анализа ROC-кривой для оценки влияния фактора риска, модели

факторов риска. Понятие простой и сгруппированы ROC - кривой . Виды факторов риска Методы расчета показателей рисков Методы оценки показателей рисков Применение в медицине (на примерах)

Тестовые задания для контроля знаний .

На формирование здоровья детей и подростков влияют различные факторы, в том числе и образ жизни. Определите, что из ниже перечисленного характеризует образ жизни:

A. Курение, неправильное питание, вредными ива работа, стрессы, гиподинамия, плохие бытовые условия, наркотики, неполная или многодетная семья, гиперурбанизация B. Качество медосмотров, организация учебно-воспитательного процесса C. Двигательная активность, организация учебно-воспитательного процесса, загрязнение воздуха D. Психологический климат взаимоотношений в семье " й и коллективе, качество питания, пол, возраст E. Уровень и соответствие учебной нагрузки функциональным возможностям учащихся, качество питания, качество лечения. Медицинские обследования

Среди ведущих факторов риска заболеваний систем кровообращения - эндогенные и экзогенные факторы, управляемые и неуправляемые. Определите, какие из приведенных факторов относятся к эндогенным?

A. Артериальная гипертензия, гиперхолестеринемия B. Курение и употребление алкоголя C. нерациональное питание D. Неудовлетворительные жилищно-бытовые условия E. Стрессовые ситуации на работе и дома

Среди ведущих факторов риска заболеваний систем кровообращения - эндогенные и экзогенные факторы. Определите, из следующих является эндогенным фактором риска этого класса болезни?

A. Нарушение обмена липидов B. курение C. артериальная гипертензия D. Неудовлетворительные жилищно-бытовые условия E. употребление алкоголя

На формирование здоровья детей и подростков влияет комплекс социальных, биологических факторов и факторов внешней среды. среди этих факторов важную роль играют биологические факторы. Определите, что с нижеследующего относится к биологическим факторам?

A. Наследственность, конституция, уровень половой зрелости, возраст B. Двигательная активность, образ жизни C. Генетический фактор, уровень половой зрелости, многодетная семья D. Наследственность, физическое развитие, гиподинамия E. Темпы роста, состояние здоровья ' я матери, неполная семья

Жителю высокогорного района Карпат - 102 года. работал пастухом в течение 45 лет. Во время медицинского осмотра: жалоб на состояние здоровья ' я нет.


“УТВЕРДЖЕНО”

на заседании кафедры социальной медицины, организации

и экономики здравоохранения с биостатистикой

Протокол №_1_от «_28_»__08___ 2019 р. Зав. кафедри________ Голованова І.А.



Учебная дисциплина

Социальная медицина, общественное здоровье и основы доказательной медицины

Модуль Биостатистика Тема № 12 Тема занятия Скрининг. Методика оценки чувствительности и

специфичности скрининговых тестов Курс 3 Факультет Подготовки иностранных студентов

(Медицина)

Полтава – 2019

1. Актуальность темы: Скрининговые исследования предназначены для выявления людей с заболеваниями на ранних стадиях болезни, до начала их обращения за медицинской помощью. Скрининг не является полноценной диагностической процедурой и предусматривает проведение дополнительных исследований. Лица, у которых при скрининговом исследовании находят отклонения от нормы, обычно обследуются дальше для подтверждения или уточнения возможного диагноза и возможного раннего лечения. Важным требованием является использование тестов, которые можно быстро выполнить в широких масштабах.

2. Конкретные цели: - Знать определение понятия «скрининг», «ROC-кривая», «шанс», «отношение шансов», «вероятность». - Уметь рассчитывать показатели оценки скринингового теста и отношение шансов - Уметь строить ROC-кривых - Анализировать значение ROC-кривых.

3. Базовые знания, умения, навыки, необходимые для изучения темы (междисциплинарная интеграция): Название предыдущих

дисциплин Полученные навыки

Социология Иметь представление о методике проведения социологического опроса

Медицинская биология Определить основные понятия, методы и средства исследований, которые используются для исследования факторов окружающей среды и их влияния на организм и здоровье

Биостатистика Проводить статистическое исследование Пропедевтика

внутренней медицины Иметь представление о стандартах оказания медицинской помощи

Социальная медицина Анализировать показатели деятельности лечебно-профилактических учреждений

4.Задания для самостоятельной работы при подготовке к занятию и на занятии 4.1.Перечень основных терминов, параметров, характеристик, которые должен усвоить студент при подготовке к занятию

Термины Обозначения Скрининг массовое обследование лиц, считающих себя здоровыми, с целью

выявления в них не распознанного ранее заболевания Массовый скрининг

охватывает все население

Многопрофильный скрининг

одномоментное использование различных скрининговых тестов

Целенаправленный скрининг

проводят с группой лиц, которые подвергаются действие специфического фактора

Поисковый скрининг

распространяется на пациентов, которые обращаются к врачу по поводу тех или иных проблем

Чувствительность теста

способность давать достоверную оценку наличия данной болезни обследуемого лица.

Специфичность доля достоверных оценок отсутствии данной болезни среди явно

теста здоровых лиц ROC-кривая кривая, показывающая зависимость количества верно

классифицированных положительных примеров от количества неверно классифицированных отрицательных примеров

Шанс статистический параметр, определяется отношением вероятности того, что событие произойдет к вероятности того, что событие не произойдет (отношение числа испытуемых, имеющих определенный признак, в число испытуемых, у которых данный признак отсутствует)

Вероятность мера возможности проявления какой-либо определенного события в тех или иных условиях

Отношение шансов

статистический показатель, который является ретроспективным сравнением влияния данного фактора риска (курение, злоупотребление алкоголем и др.) в двух группах больных (основной и контрольной)

4.2.Теоретические вопросы к занятию. - Что такое скрининг? - Какие требования к скрининговых тестов? - Какие показатели эффективности скрининговых тестов? - Что такое чувствительность скринингового теста? - Что такое специфичность скринингового теста? - Какая разница между истинно положительными и ложноотрицательные результатами? - Какие существуют типы скрининговых исследований в эпидемиологии? - Какие требования к скрининговых тестов? - Как оцениваются скрининговые тесты? - Дайте определение «ROC-кривая и ROC-анализ». - Что такое шанс? - Что такое вероятность в эпидемиологии? - Что такое отношение шансов? 4.3. Практические работы, задания, которые выполняются на занятии (См. Приложение).

Содержание темы. Скрининг (просеивание, screening) - обследование (чаще массовое) лиц,

которые считают себя здоровыми, с целью выявления в них не распознанного ранее заболевания. Скрининг применяют для выявления у здоровых лиц факторов риска (курение, вредных пищевых привычек, результатов лабораторного обследования и т.д.).

Скрининг - это идентификация не обнаруженного ранее у пациентов заболевания или фактора риска путем опроса, физикального исследования (осмотра кожных покровов, пальпации отдельных органов и т.д.), лабораторного исследования или с помощью других процедур, которые могут быть выполнены относительно быстро. Скрининг осуществляется с помощью скрининговых тестов, которые могут проводиться в виде опроса, физикального, лабораторного исследования и других методов.

Существуют различные типы скрининговых исследований и каждый из них имеет конкретную цель: - массовый скрининг охватывает все население; - многопрофильный, или многостадийный, скрининг предусматривает одномоментное использование различных скрининговых тестов; - целенаправленный скрининг проводят с группой лиц, которые подвергаются действие специфического фактора, например работников пищевого производства; - поисковый, или профилактический, скрининг распространяется на пациентов, которые обращаются к врачу по поводу тех или иных проблем. Поскольку, обследуются уже больные лица, такой скрининг называют оппортунистическое.

Несмотря на общность цели необходимо различать: - скрининг как профилактическая мера, и в этом случае он не имеет отношения к проведению эпидемиологических исследований - скрининг как метод, применяемый в эпидемиологических исследованиях.

Чаще всего скрининг используется как профилактическое мероприятие и в этом случае после выявления лиц с подозрением на заболевание, назначается их дальнейшее тщательное обследование и при необходимости лечение. В противном случае применение скрининговых тестов в качестве профилактического мероприятия не имеет смысла. Во многих странах скрининг, как мера профилактики предусматривает периодическое обследование людей, которое проводится преимущественно в медицинских учреждениях по возрастным показателям, с учетом наиболее частой патологии в соответствующем возрасте и принадлежности обследуемого к определенной группе риска.

Ценность скрининга, проведенного в профилактических целях определяется его влиянием на показатели заболеваемости, временной потери трудоспособности, инвалидности, смертности и соотношением экономических затрат и экономической выгоды. В эпидемиологических исследованиях скрининг является не профилактическим мероприятием, а используется как элемент организации исследований, а именно: - в проспективных когортных исследованиях при формировании когорты и в процессе наблюдения за ней; - в исследованиях случай-контроль при формировании контрольной группы из здоровых лиц, или при формировании контрольной группы больных другой, не изучается в данном исследовании, болезни; -в моментных исследованиях скрининг обеспечивает оценку распространенности любой болезни.

К любым скрининговым тестам предъявляются определенные требования, в частности: - чувствительность, специфичность и воспроизводимость; - валидность; - простота исполнения и низкая стоимость; - безопасность; - приемлемость для обследуемого лица; - эффективность.

При проведении скрининга необходимо учитывать низкую распространенность большинства болезней. При этом, после выявления больных, обратившихся к врачу, распространенность данной болезни среди остальных здоровых лиц, становится еще меньше. Именно поэтому скрининговые тесты должны, прежде всего, иметь высокую чувствительность, чтобы не пропустить остальные редких случаев болезней. Но эти тесты должны быть и высокоспецифичны, чтобы не получить большое число ложноположительных результатов.

Говоря о чувствительности и специфичности диагностических тестов, мы обсуждаем чувствительность и специфичность результатов, которые рассматриваются как более или менее строгие критерии данной болезни. Определение чувствительности и специфичности теста предполагает наличие какого-то метода (комплекса методов), результаты, которых считаются надежными, то есть истинными. Такие методы называют эталонными или «золотым стандартом».

Чувствительность (sensitivity) теста - это его способность давать достоверную оценку наличия данной болезни обследуемого лица. Тесты, обладающих высокой чувствительностью, должны редко ошибаться в оценке здоровья лиц. Иными словами, чувствительные тесты не должны пропускать больных, хотя при этом, болезнь может быть ошибочно «приписана» здоровым лицам. Чувствительность теста измеряется по удельному весу правильных (достоверных) диагностических оценок среди лиц, сознательно больных этой болезнью. Долю правильных диагнозов называют истинно положительными результами. Остатки неопознанной часть сознательно больных лиц, называется ложноотрицательными результатами.

Специфичность (specificity) теста - измеряется долей достоверных оценок отсутствия данной болезни среди явно здоровых лиц. Эту долю оценок называют истинно отрицательными результатами, а долю здоровых, которых ошибочно расценили, как больных называют - ложноположительные результаты. Обычно в этом случае говорят - человек здоров, понимая под этим отсутствие определенной болезни.

Высокоспецифичные тесты, как правило, не относят здоровых к больным, но могут пропустить часть случаев с легким, атипичным течением болезни. Ориентировочная оценка скринингового теста проводится по результатам (наличие или отсутствие болезни), полученными с помощью клинического обследования, проведенного сразу же после обследования скрининговым тестом. Оценка скринингового теста

Условные обозначения теста: a - число истинно положительных результатов; b - число ложноположительных результатов; c - число ложноотрицательных результатов; d - число истинно отрицательных результатов; Чувствительность = a / (a + c) Процент больных с состоянием, определенным как положительный (наличие болезни) Специфичность = d / (b + d) Процент здоровых лиц с состоянием, определенным как отрицательный (отсутствие болезни)

Положительное прогностическое значение - вероятность обнаружения болезни у лиц с положительным результатом теста = a / (a + b) Отрицательное прогностическое значение - вероятность отсутствия болезни у лиц с отрицательным результатом теста = d / (c + b).

Хотя формулы чувствительности, специфичности и других характеристик скринингового и диагностического теста одинаковые, оценка этих параметров для скринингового теста отличается, поскольку нет другого скринингового теста, принятого за «золотой стандарт». Оценка чувствительности и специфичности. Предположим, что разработан новый метод диагностики болезни А. Для измерения его чувствительности и специфичности отобрали группу из 156 человек, состоящий из 59 сознательно больных болезнью А и 97 явно здоровых лиц. Наличие или отсутствие этой болезни у обследуемых, устанавливалось с помощью комплекса достоверных клинических и лабораторных методов, принятых за «золотой стандарт». Среди 59 сознательно больных новый тест выявил 50 человек с болезнью А. Доля выявленных больных (50) от общего числа больных (59) - составит величину чувствительности метода.

Чувствительность нового метода = 50: 59 * 100% = 84,7% Среди 97 явно здоровых лиц новый тест по ошибке обнаружил 6 больных

болезнью Х, в 91 человека состояние здоровья (отсутствие данной болезни) было оценено правильно.

Специфичность нового метода = 91: 97 * 100% = 93,8% Окончательная оценка производится двумя способами:

- путем наблюдения за обследованными лицами в течение определенного периода времени (например, один год). Затем при заполнении таблицы «два на два» к числу

больных, выявленных во время скрининга, добавляются случаи болезни, выявленные в течение года, у лиц с отрицательными результатами теста. Такая оценка предполагает, что эти больные были обнаружены во время скрининга, поскольку тест дал ложноположительные результаты; - путем сравнения результатов скрининга с заболеваемостью среди населения, не подвергалось скрининга.

Идеальный скрининговый тест должен быть действительным, простой в исполнении и относительно дешевый, например целенаправленное опроса, или измерения артериального давления.

Как показывает опыт, попытки повысить чувствительность теста, сопровождаются увеличением числа ложноположительных результатов, то есть снижением специфичности. И наоборот, повышение специфичности часто приводит к росту ошибочно негативных результатов, то есть снижение чувствительности. Например: применяя строгие критерии диагностики стенокардии, врач получит мало ложных диагнозов, но велика вероятность ошибочно негативных результаты у больных в начальной стадии болезни и у больных легкой и атипичной стенокардией. Если применить менее суровые критерии, в число больных стенокардией могут быть ошибочно отнесены больные другими заболеваниями сердца.

Высокочувствительные тесты оценки состояния здоровья целесообразно использовать, например, для выявления больных высококонтагиозными инфекциями. При этом если не будет обнаружено максимум источников инфекции, болезнь может быстро распространиться. Высокочувствительные тесты необходимы и в интересах больного, особенно, когда есть риск пропустить опасные, но излечимы болезни, например, некоторые виды злокачественных опухолей, туберкулез. Тесты с высокой чувствительностью рекомендуется в случаях, когда необходимо провести дифференциальную диагностику между двумя похожими болезнями. Отрицательный ответ позволяет сделать вывод, что наличие данной болезни маловероятно. В то же время значительное число ложноположительных результатов может существенно исказить оценку риска заболеть в различных группах населения, что в свою очередь повлияет на качество выводов о факторах риска.

Выбор между высокочувствительным и высокоспецифичным методом может превратиться в неразрешимую задачу. В таких случаях рекомендуют применять оба метода. При этом, возможно параллельное (одновременное) и последовательное (с учетом предыдущего результата) применение нескольких тестов. В эпидемиологических исследованиях, как правило, важна не скорость, а точность диагностических оценок, поэтому для них целесообразно параллельное применение методов. При этом дополнительные тесты назначаются в случаях, когда результаты первичного обследования кажутся сомнительными. Кроме того, чтобы уменьшить ошибки информации, предлагается, например, на этапе сбора материала регистрировать не диагноз, а специфические проявления болезни и только на этапе обработки информации, используя строгие и менее строгие критерии поставить диагноз и проводить группировки данных.

Чувствительность диагностического теста определяется как доля лиц с положительными результатами теста в популяции с заболеванием изучаемого языка.

Специфичность диагностического теста определяется как доля лиц с отрицательными результатами теста в популяции без болезни изучаемого языка.

Для того чтобы оценить диагностическую эффективность метода с учетом последствий ошибочных решений, используют характерные кривые. Они отражают взаимную зависимость ложноположительных и истинно положительных результатов. Полное название таких кривых - «операционные характерные кривые наблюдателя» - Receiver Operating Characteristic curve или, сокращенно, ROC-curve. Поэтому часто такие кривые называют ROC-кривыми, а выполняются для их построения действия - ROC-анализом. ROC-кривая (Receiver Operator Characteristic) – кривая, показывающая зависимость количества верно классифицированных положительных примеров от количества неверно классифицированных отрицательных примеров. В терминологии ROC-анализа первые называются истинно положительными, другие - неправильно отрицательными. При этом предполагается, что в классификатора имеется некоторый параметр, варьируя который, мы будем получать то или иное разбиение на два класса. Этот параметр часто называют порогом (точкой отсечения). В зависимости от него будут получаться разные величины ошибок I и II рода. Ошибка первого рода - относительное число истинно положительных выводов. Ошибка второго рода - относительное число ошибочно положительных выводов. Характерные кривые позволяют наглядно сопоставить диагностическую эффективность различных методов исследования при выявлении одного и того же патологического процесса.

Для построения точек кривой необходимо вычислить их ординаты. При этом ось ординат будет соответствовать вероятности истинно положительных решений, ось абсцисс - вероятности ошибочно положительных решений. После некоторых преобразований параметров ось абсцисс можно обозначить как «чувствительность» метода, ось ординат - как «специфичность».

При анализе ROC-кривых придерживаются следующего принципа: чем ближе к левому верхнему углу координатной сетки расположена кривая, тем выше информативность изучаемого метода диагностики или лучше качество системы отображения данных. Если кривая прилегает к диагонали или совпадает с ней, то информативность метода незначительна. Необходимо отметить, что в качестве истинно положительных решений может выступать критерий «чувствительность», а в качестве ошибочно положительных - критерии «1 - специфичность».

Метод ROC-анализа позволяет провести сравнительную оценку информативности двух методов визуализации. Если, например, необходимо сравнить возможности рентгеновской компьютерной и магнитно-резонансной томографии в выявлении очаговых патологических изменений в печени, проводят процедуру построения ROC-кривых для каждого из рассмотренных диагностических методов. На итоговой диаграмме устанавливается взаимоотношение ROC-кривых: и кривая, которая расположена выше, будет соответствовать более информативном метода.

Метод ROC-анализа и построение ROC-кривых дают возможность оценить профессиональные навыки и квалификацию специалистов. С этой целью врача предъявляют для опознания верифицирован архив медицинских изображений (рентгенограмм, томограмм, сцинтиграмм и др.), Содержащий норму и патологию. Ответы врача соответствующим образом ранжируют и по полученным данным строят характерные кривые. В более квалифицированного специалиста ROC-кривая имеет крутой изгиб, она вплотную приближена к верхнему левому углу системы координат.

Шанс - это статистический параметр, который определяется отношением вероятности того, что событие произойдет к вероятности того, что событие не произойдет. В медицине шансом является отношение числа испытуемых, имеющих определенный признак (результат или фактор), к числу испытуемых, у которых данный признак отсутствует. Например, была отобрана группа пациентов, прооперированных по поводу панкреонекроза, число которых составило 100 человек. Через 5 лет из их числа в живых осталось 80 человек, а умерло 20. Соответственно, шанс выжить составил 80 до 20 или 4,0 (80:20 = 4,0)

Вероятность - мера возможности проявления какой-либо определенного события в тех или иных условиях. Значение вероятности определяется отношением количества благоприятных событий количеству всех возможных событий.

Отношение шансов - это статистический показатель, который является ретроспективным сравнением влияния данного фактора риска (курение,

злоупотребление алкоголем и др.) В двух группах больных (основной и контрольной). Определяется, как значение дроби, в числителе которой находятся шансы определенного события для одной группы, а в знаменателе шансы того же события для второй группы. Это один из основных способов описать в численном выражении то, насколько отсутствие или наличие определенного результата связано с присутствием или отсутствием определенного фактора в конкретной статистической группе. Отношение шансов позволяет оценить связь между определенным результатом и фактором риска, позволяет сравнить группы испытуемых по частоте выявления определенного фактора риска. Результатом применения отношения шансов является не только определение статистической значимости связи между фактором и результатом, но и ее количественная оценка.

Как интерпретировать значение отношения шансов? Если отношение шансов превышает (˃1), то это означает, что шансы

обнаружили фактор риска больше в группе с наличием результата. То есть фактор имеет прямую связь с вероятностью наступления результата. Отношение шансов, что имеет значение меньше (<1), свидетельствует о том, что шансы обнаружили фактор риска больше во второй группе. То есть фактор имеет обратную связь с вероятностью наступления результата. При отношении шансов, равной единице (= 1), шансы обнаружили фактор риска в сравниваемых группах одинаков. Соответственно, фактор не оказывает никакого влияния на вероятность результата. Пример расчета показателя отношения шансов:

Представим две группы: первая состояла из 200 женщин, у которых был диагностирован врожденный порок развития плода (Выход +). Из них курили во время беременности (Фактор +) - 50 человек (А), были некурящими (Фактор) - 150 человек (С).

Вторую группу составили 100 женщин без признаков (Выход -) среди которых курили во время беременности (Фактор +) 10 человек (B) не курили (Фактор) - 90 человек (D). Расчет отношении шансов по формуле.

OR = (A * D) / (B * C) = (50 * 90) / (150 * 10) = 3 Дополнительно в каждом случае обязательно оценивается статистическая

значимость отношения шансов исходя из значений 95% доверительного интервала. Найдем границы 95% CI. Значение нижней границы, рассчитанной по

указанной выше формуле составило 1,45, а верхний - 6,21. Таким образом, исследование показало, что шансы встретить курит женщину

среди пациенток с диагностированным врожденным пороком развития плода в 3 раза выше, чем среди женщин без признаков врожденного порока развития плода. Видимый зависимость является статистически значимой, так как 95% CI не включает 1, значение его нижней и верхней границ более 1. Материалы для самоконтроля. Тестовые задания: 1. Статистический параметр «шанс» определяется, как: А. Отношением вероятности того, что событие произойдет к вероятности того, что событие не произойдет. В. Предвидение будущего течения болезни

С. Вероятность какого-либо неблагоприятного события D.Залежнисть количества верно классифицированных положительных примеров от количества неверно классифицированных отрицательных примеров. E. Мера возможности проявления какой-либо определенного события в тех или иных условиях. 2. Дать определение понятию «шанс» в эпидемиологическом исследовании: А. Отношение числа испытуемых, имеющих определенный признак (результат или фактор), к числу испытуемых, у которых данный признак отсутствует. В. Часть риска, которая устраняется с помощью вмешательства изучаемого при изучении лечения и профилактики заболеваний С. Метод случайного отнесения больного к той или иной исследуемой группы D. Зависимость количества верно классифицированных положительных примеров от количества неверно классифицированных отрицательных примеров. E. Мера возможности проявления какой-либо определенного события в тех или иных условиях. 3. Вероятность эпидемиологического исследования определяется, как: А. Мера возможности проявления какой-либо определенного события в тех или иных условиях. В. Часть риска, которая устраняется с помощью вмешательства изучаемого при изучении лечения и профилактики заболеваний С. Метод случайного отнесения больного к той или иной исследуемой группы D. Зависимость количества верно классифицированных положительных примеров от количества неверно классифицированных отрицательных примеров. E. Вероятность какого-либо неблагоприятного события 4. В эпидемиологическом исследовании существует понятие «вероятность», которое определяется: А. Отношением количества благоприятных событий количеству всех возможных событий В. На сравнение влияния данного фактора риска в двух разных группах больных С. Путем случайного отнесения больного к той или иной исследуемой группы D. Зависимость количества верно классифицированных положительных примеров от количества неверно классифицированных отрицательных примеров. E. предсказания будущего течения болезни 5. Дайте определение такого статистический показателя, как «отношение шансов» А. Сравнение влияния данного из факторов риска в двух исследуемых группах больных В. Зависимость количества верно классифицированных положительных примеров от количества неверно классифицированных отрицательных примеров. С Отношением количества благоприятных событий к количеству населения D. Совокупность индивидуумов, проживающих в определенном географическом регионе E. Отношение часть популяции, полученная путем отбора к популяции в целом


Утвержден на заседании кафедры социальной медицины, общественного здоровья, организации и экономики здравоохранения с лекарственно-трудовой экспертизой «______» ______________________ 20 ___ г. протокол № ______ от «____» __________ г. зав. кафедры ___________ Голованова И. А.

Методические указания для самостоятельной работы студентов при подготовке к практическому (семинарского) занятия и на занятии

Учебная дисциплина Социальная медицина,

общественное здоровье модуль № 1 Тема № 14 Тема занятия Основы подготовки научной

публикации. курс ІІІ факультет Подготовки иностранных студентов

(медицинский)

Полтава

Актуальность темы: Научно-исследовательская работа студентов является одной из важнейших форм учебного процесса. Научные лаборатории и кружки, студенческие научные общества и конференции, - все это позволяет студенту начать полноценную научную работу, найти единомышленников по ней, с которыми можно посоветоваться и поделиться плодами своих исследований. Исследовательской работой занимаются все студенты вузов. Написание рефератов, курсовых, дипломных работ невозможно без проведения определенных, даже самых простых исследований. Но основательная научная работа, заниматься которой студента не обязывает учебный план, захватывает только часть. Студент, занимающийся научной работой, отвечает только за себя; только от него зависит тема исследования, сроки выполнения, а также, что немаловажно, будет ли работа использована вообще. Тратя свое свободное время, студент развивает такие важные для будущего исследователя качества, как творческое мышление, ответственность и умение отстаивать свою точку зрения.

Конкретные цели: 1.1. Знать определение понятия « научная публикация », « научный поиск », «

аннотация », « работа », « выводы ». 1.2. Уметь определить проблему, сформулировать правильно цель

исследования, поставить правильно задачу исследования, выбрать правильные методы исследования.

1.3. Уметь сделать правильно выводы. 1.4. Оформить научную публикацию в соответствии с требованиями научного

журнала . 1. Базовые знания, умения, навыки, необходимые для изучения темы

(междисциплинарная интеграция) Названия предыдущих

дисциплин полученные навыки

1. Социология Иметь представление о методике проведения социологического опроса

2. медицинская биология

Определить основные понятия, методы и средства исследований, которые используются для исследования факторов окружающей среды и их влияния на организм и здоровья "я

3. биостатистика Проводить статистическое исследование Основы научныхисследований

Иметь представление о написании научной публикации

4. Социальная медицина

Анализировать показатели деятельности лечебно-профилактических учреждений

2. Задания для самостоятельной работы при подготовке к занятию Перечень основных терминов, параметров, характеристик, которые должен усвоить студент при подготовке к занятию сроки определение научная статья в ид научной публикации , который описывает исследования

или группу исследований, связанных одной темой, и выполнена ее научными авторами .

научный поиск особый вид научного исследования, в результате которого получаются принципиально новые результаты, имеющие

https://translate.google.com/translate?hl=ru&prev=_t&sl=uk&tl=ru&u=https://uk.wikipedia.org/wiki/%25D0%259D%25D0%25B0%25D1%2583%25D0%25BA%25D0%25BE%25D0%25B2%25D0%25B0_%25D0%25BF%25D1%2583%25D0%25B1%25D0%25BB%25D1%2596%25D0%25BA%25D0%25B0%25D1%2586%25D1%2596%25D1%258F

значение научных открытий новых закономерностей . издание это такой документ, прошедший «редакционно-выдалниче

обработки, изготовленный печатанием, тиснением или другим способом, содержит информацию, предназначенную для распространения и соответствует требованиям государственных стандартов, других нормативных документов по издательского оформления и полиграфического исполнения» (ДСТУ 3017-95«Издание . Основные виды. Термины и определения »).

монография научно-книжное издание определенного исследования одной проблемы или темы, принадлежащего одному или нескольким авторам.

Статья это помещенные в научном журнале или сборнике результаты исследования конкретного вопросы, имеющие определенное научное и практическое значение.

автореферат диссертации

это научное издание в виде брошюры авторского реферата проведенного исследования, которое подается на соискание ученой степени.

Тезисы докладов, материалы научной конференции

это непериодические сборники итогов научных конференций, докладов, рекомендаций и решений.

Сборники научных трудов

это сборники материалов исследований, выполненные в научных учреждениях, учебных заведениях и научных обществах.

аннотация короткая разъяснительная или критическая примечание, следующего за библиографическим описанием какого-либо произведения (на обороте титульного листа, книги, на каталожной карточке и т.д.) .

актуальность исследования

методологическая характеристика исследования, то есть обоснование актуальности предполагает ответ на вопрос: почему данную проблему нужно в настоящее время изучать .

выводы сжатый обобщенное изложение самых существенных, с точки зрения автора, результата, полученных в результате исследования .

2.1. Теоретические вопросы к занятию. 1. Что такое научная публикация ? 2. Что такое научный поиск? 3. Виды научных публикаций вы знаете? 4. Какова структура написания научной публикации? 5. Что такое ключевые слова? 6. Как правильно определить цели и задачи? 7. Какие методы исследования вы знаете? 8. Требования к оформлению литературы?

9. Стили оформления литературы вы знаете? 10. Требования к оформлению научной статьи ? 11. Что такое монография ? 12. Дайте определение понятию « библиографический обзор ». 13. Что такое реферат ? 14. Что такое транслитерация ? Содержание темы. Научная статья - один из основных видов публикаций. Она содержит

изложение промежуточных или конечных результатов научного исследования, освещает конкретное отдельный вопрос по теме диссертации, фиксирует научный приоритет автора, делает материал достоянием специалистов. Научные статьи к диссертациям должны обязательно быть опубликованы в изданиях, перечень которых утвержден ВАК Украины. Например, перечень изданий в области философских и политологических наук представлен в Приложении 3 данного пособия.

Научная статья направляется в редакцию в завершенном виде в соответствии с требованиями, которые публикуются в отдельных номерах журналов или сборниках в виде памятки авторам.

Оптимальный объем научной статьи - 0,5 авторского листа (до 12 страниц печатного на компьютере текста через 1,5 интервала, шрифт 14).

Рукопись статьи, кроме основного текста, должна содержать полное название работы, фамилия и инициалы автора ( -ов ), аннотацию (на отдельной странице), список использованной литературы.

Статья должна иметь следующие структурные элементы: 1. Вступление - постановка научной проблемы, ее актуальность, связь с

важнейшими задачами науки и народного хозяйства Украины, значение для развития определенной области науки или практической деятельности (первый абзац або5-10рядкив). Целью вступления является доведение до читателя основных задач, которые ставил перед собой автор статьи. Как правило, вступление должен включать в себя:

• определение научной гипотезы; • подробно объяснять причины, по которым было начато исследование; • раскрывать уровень актуальности данной темы. 2. Анализ последних исследований и публикаций, в которых начато

решение данной проблемы и на которое опирается автор; существующие взгляды на проблему; трудности при разработке данного вопроса, выделения нерешенных вопросов в рамках общей проблемы, которым посвящена статья (0,5-2 страницы печатного текста через полтора интервала).

3. Формулировка цели статьи (постановка задачи) предусматривает вынесение главной идеи данной публикации, которая существенно отличается от существующих, дополняет или углубляет уже известные подходы;

введение в научный оборот новых фактов, выводов, рекомендаций, закономерностей или уточнения известных ранее, но недостаточно изученных.

4. Изложение содержания собственного исследования - основная часть статьи. В ней освещаются основные положения и результаты научного

исследования, личные идеи, мысли, полученные научные факты, выявленные закономерности, связи, тенденции, программа эксперимента, методика получения и анализ фактического материала, личный вклад автора в достижение и реализацию основных выводов и т.п. (пять - восемь страниц).

5. Вывод, в котором формулируется основной умозаключение автора, содержание выводов и рекомендаций, их значение для теории и практики, общественная значимость, кратко намечаются перспективы дальнейших исследований по теме (треть страницы). Здесь необходимо сделать краткий вывод или подтвердилась гипотеза, которая была выражена в предисловии или нет. В этом же разделе делаются альтернативные выводы, в случае, когда результаты исследования позволяют понимать его вдвойне.

6. Библиографический список цитируемой литературы, в котором помещены библиографические описания тех источников и литературы, на которые есть ссылки в тексте статьи.

7. Аннотации добавляются к статьям украинском, русском и английском языках.

Жанр научной статьи требует соблюдения определенных правил: • в правом верхнем углу размещаются фамилия и инициалы автора (инициалы

ставят перед фамилией) при необходимости указываются сведения, дополняющие данные об авторе;

• название статьи кратко отражает ее главную идею, мысль (пять-семь слов) • следует избегать стиля научного отчета или научно-популярноистатти; • нецелесообразно ставить риторические вопросы; должны преобладать

повествовательные предложения; • не следует постоянно выделять текст цифрами 1, 2 и т.д., те или иные мысли,

положения; следует начинать перечень элементов, позиций с новой строки, отделяя их друг от друга точкой с запятой;

• в тексте приемлемым является использование различных видов перечня: сначала, в начале, для начала, потом, далее, наконец; во-первых, вторых, третьих, на первом этапе, на втором этапе и тому подобное;

• цитаты в статье должны содержать точные библиографические ссылки; • все ссылки на авторитеты подаются в начале статьи, основной же ее объем

посвящают изложения собственных мыслей; не следует приводить для подтверждения достоверности своих выводов и рекомендаций высказывания других ученых, поскольку это свидетельствует, что идея исследователя не нова, была известна ранее и не подлежит сомнению;

• статья должно завершаться конкретными выводами и рекомендациями. Рукопись статьи должен быть подписан автором ( звеньями ) и направлен в

редакцию в двух экземплярах. К нему прилагается компьютерная версия, а также на отдельном листе информация об авторе с указанием полного фамилии и отчество, места работы (учебы), должности, контактного телефона и почтового адреса электронной почты.

Текстовый и графический файлы на дискете подаются в форме редактора Microsoft Word for Windows. Для основного текста статьи и рефератов используется шрифт Times New Roman font 14pt, для аннотаций и списка литературы

используется font 12pt. Основной текст статьи набирается в полтора интервала, рефераты, аннотации и список литературы - в один. Поля: левое - 25 мм; правое - 20 мм; верхнее - 20 мм; нижнее - 20 мм. Абзац - 5 знаков. Выравнивание - по ширине.

Научные журналы могут требования наличие одной или двух рецензий на статью или выписки из протокола заседания кафедры о рекомендации статьи в печать (для авторов, не имеющих ученой степени или звания).

Правила оформления публикаций Каждый исследователь стремится довести результаты своего труда к

читателю. Подготовка публикации - процесс индивидуальный. Одни считают необходимым лишь кратко описать ход исследования и подробно изложить конечные результаты. Другие - постепенно вводят читателя в свою творческую лабораторию, освещая этап за этапом, подробно раскрывая собственные методы работы. Освещая исследовательский процесс от творческого замысла до заключительного его этапа, подводя итоги, формулируя выводы и рекомендации, ученый раскрывает сложность творческих поисков. Первый вариант изложения ориентирован на сравнительно узкий круг специалистов и используется при написании монографии, статьи. Второй является уместным при написании диссертации. Он позволяет лучше оценить способности ученого к самостоятельной научно-исследовательской работы, глубину его знаний и эрудицию.

Существенную помощь в подготовке публикаций должен предоставить владения исследователем определенными методическими приемами изложения научного материала, а именно: последовательным, целостным и выборочным.

Последовательное изложение материала предполагает логически обусловленную схему подготовки публикации: формулировка замысла и составления предварительного плана; отбор и подготовка материалов; группировка материалов; обработка рукописи.

Его недостатком является нерациональное использование времени. Пока автор не закончил полностью очередного раздела, он не может перейти к следующему, а в это время материал, почти не требует черновой обработки, ждет своей очереди и лежит без движения.

Целостный изложение предполагает написание всей работы в черновом варианте, а затем обработку в частях и деталях, внесения дополнений и исправлений. Его преимущество заключается в том, что почти вдвое экономится время при подготовке «белового» варианта рукописи. Вместе с тем, существует опасность нарушения последовательности изложения материала.

Выборочный изложение материала часто используется исследователями. По мере готовности материала автор обрабатывает его в хоть якийзручний для него последовательности. Необходимо каждый раздел доводить до конечного результата, чтобы при подготовке всей труда ее составляющие были почти готовы к публикации.

Каждый исследователь выбирает для себя наиболее подходящий способ для преобразования так называемого чернового варианта рукописи на промежуточный или окончательный.

Формулировка замысла осуществляется на первом этапе работы. Следует четко определить: цель данной работы; круг читателей, на которое она расчитана;

материалы, которые в ней будут предоставляться; предполагаемая полнота и детализация изложения; теоретическое или практическое направление; иллюстративные материалы, необходимые для раскрытия ее содержания. Определяется название работы, которую потом можно корректировать.

На этапе формулировки замысла желательно составить предварительный план работы, иногда по требованию издательства-план-проспект. Планпроспект отражает замысел труда и воспроизводит структуру будущей публикации.

Отбор и подготовка материалов предусматривают тщательный выбор исходного материала: сокращение до желаемого объема, дополнения необходимой информацией, объединение разрозненных данных, уточнения таблиц, схем, графиков. Подготовка материалов может осуществляться в любой последовательности, отдельными частями, без предварительной детальной обработки. Главное - подготовить материалы в полном объеме для дальнейших этапов работы над рукописью.

Группировка материала предполагает выбор варианта его последовательного размещения согласно плану работы.

Значительно облегчает этот процесс персональный компьютер. Набранный в текстовом редакторе произведение можно необходимым образом структурировать. Появляется возможность увидеть каждую из частей работы и ее всю в целом; проследить развитие основных положений; добиться правильной последовательности изложения; определить, какие части работы требуют дополнения или сокращения. При этом все материалы постепенно размещают в надлежащем порядке в соответствии с замыслом. Если же компьютер отсутствует, то рекомендуется каждый раздел (подраздел) писать на отдельных листах или карточках, с одной стороны, чтобы потом их можно было разрезать и разместить в определенной последовательности.

Параллельно с группировкой материала определяется рубрикация труда, то есть разделение ее на логически подчинены элементы - части, разделы, подразделы, пункты. Правильность формулировок и соответствие названий рубрик можно проверить на компьютере. При других условиях это можно сделать через написание заголовков на отдельных полосах бумаги. Сначала они разлагаются в определенной последовательности, а затем приклеиваются к соответствующим материалам.

Результатом этого этапа является логическое сочетание составляющих рукописи, создание его чернового макета, который нуждается в дальнейшей обработки.

Обработка рукописи состоит из уточнения его содержания, оформления и литературной правки. Этот этап еще называют работой над беловой рукописью .

Шлифовка текста рукописи начинается с уточнения его содержания и структуры. Проверяется и критически оценивается каждый вывод, каждое предложение, каждое отдельное слово, а кроме того, соответствие названия работы и названий разделов и подразделов их содержания, логичность и последовательность изложения материала. Целесообразно еще раз проанализировать аргументированность основных положений, научную новизну, теоретическую и практическую значимость работы, ее выводы и рекомендации. Следует иметь в виду, что все равно неуместными является чрезмерный лаконизм и избыточная

детализация в изложении материала. Помогают восприятию содержания работы таблицы, схемы, графики и т.

Следующий этап работы над рукописью - оформление. Это касается рубрикации ссылок на литературные источники, цитирование, написание цифр, знаков, физических и математических величин, формул, построения таблиц, подготовки иллюстративного материала, создание библиографического описания, библиографических указателей и тому подобное. Для оформления печатных изданий существуют специальные правила, поэтому следует руководствоваться государственными стандартами, справочниками, учебниками, требованиями издательств и редакций.

Заключительный этап - это литературная правка . Ее сложность зависит от языко-стилевой культуры автора, от того, как осуществлялась предварительная подготовка рукописи. В то же время с литературной правкой автор решает, как разместить текст и которые выделения нужно в нем сделать.

Следует учитывать, что написанное от руки работу трудно изменить. Лучше найти недостатки в рукописи помогает машинопись или компьютерный набор текста. Перед тем, как редактировать текст, следует отложить работу на некоторое время, чтобы «отдохнуть» от нее. Желательно, чтобы ее кто-то прочитал. Наконец, редактировать ее следует только тогда, когда труд над ней закончено полностью.

Если рукопись печатает не сам автор, а машинистка (оператор ПЭВМ), то поданный для печати текст должен быть написан разборчивым почерком. Неряшливая работа - это проявление неуважения к машинистки, замедление работы и причина многих ошибок. Следует особо четко писать специальные термины и фамилии.

Чтобы привлечь внимание читателей к наиболее важных положений, терминов в тексте принято использовать различные выделения (разрядка, курсив, петит, полужирный шрифт, подчеркивание и т.д.). Выбранная система выделений должна быть единой для всей работы, чрезмерное их использование, как и недостаточное, может сделать текст трудным для чтения и восприятия.

Подготовлен для передачи в издательство рукопись должна отвечать определенным требованиям, обусловленным процессом его дальнейшей подготовки к печати. Требования могут различаться, однако общими могут быть следующие:

• авторский рукопись должна включать: титульный лист, аннотацию, реферат, основной текст и дополнительные тексты (указатели, комментарии, примечания, приложения), библиографические списки, ссылки, содержание;

• текст рукописи и все материалы к нему следует подавать в издательство в двух экземплярах;

• страницы рукописи должны быть одного размера (от 203х288 до 210х297 мм);

• материал следует печатать на компьютере строчными буквами через два интервала на одной стороне листа;

• в одной строке должно быть 60-65знакив (с учетом знаков препинания и пробелов между буквами), на одной странице сплошного текста должно бути29-30рядкив;

• при определении объема рукописи необходимо исходить из того, что один авторский лист - это 40 000 знаков;

• берега страниц оригинала должны быть: левое - не менее 25 мм, верхнее - 20, правое - 10, нижнее - 25 мм;

• абзацный отступ должен быть одинаковым и равен пяти знакам; • все заголовки и выделения в тексте следует печатать строчными буквами,

заголовки - отделять от текста сверху и снизу пробелами в три интервала; • сноски размещаются в нижней части страницы и не должны переходить на

следующую; • следует четко определить подчиненность заголовков и подзаголовков; • в рукописи разрешаются не более пяти исправлений на одной странице: они

могут быть впечатаны или написанные от руки черными чернилами; лишние буквы или слова можно зачеркнуть, заклеить или забелить;

• страницы рукописи необходимо последовательно пронумеровать, начиная с обложки и до последней страницы, в правом верхнем углу - простым карандашом, а на титульном листе указать общее количество страниц и иллюстраций;

• рукопись подписывает автор (соавторы) или редактор на титульном листе с указанием даты.

Материалы для самоконтроля. А . Тестовые задания: 1. Научная статья это : A. Вид научной публикации, который описывает исследования или группу

исследований, связанных одной темой, и выполнена ее научными авторами; B. Научная работа, которая содержит полное или углубленное

исследование одной проблемы или темы, принадлежащая одному или нескольким авторам;

C. Короткий, логично построен текст, в котором отражены основные положения, идеи и результаты вашей работы;

D. Все варианты верны. 2. Цель исследования это : A. Творческий продукт работы в целом; B. Теоретическое воспроизведения объективной действительности, тех

существенных связей и отношений, которые подлежат непосредственному изучению в данной работе;

C. Это поставлена конечная цель, конечный результат, на достижение которого направлено исследования;

D. Нет правильного ответа.

СОДЕРЖАНИЕ Модуль 1. Биостатистика...методы опроса...

Documents