Глава 4. Относительные величины

Абсолютные числа, получаемые в процессе сбора информации, сами по себе несут весьма мало информации для построения выводов. Так, если известно лишь, что на одном предприятии зарегистрировано 5 случаев профзаболеваний, а на другом – 20, и нет данных хотя бы об общей численности работников, то практически сделать какие-либо выводы невозможно.

Для того, чтобы анализировать, необходимо перевести абсолютные числа в иную форму, позволяющую их сопоставлять друг с другом. Для этого используют расчеты различных показателей, в том числе – и относительных величин. К основным видам последних относятся интенсивные и экстенсивные показатели, коэффициенты соотношения и показатели наглядности.

4

26

.1. Интенсивные показатели – характеризуют частоту (интенсивность) или распространенность явления в среде. При их вычислении сопоставляют статистические совокупности, одна из которой характеризует среду, другая – явление. Причем среда и явление органически связаны. Принято выражать интенсивные показатели числом явлений на 1000 населения - (промилле - %о), на 10000 населения (деципромилле - %оо), или на 100000 населения (сантипромилле - %ооо). Иногда используется и основание 100 – например, заболеваемость с временной утратой трудоспособности выражается числом случаев заболеваний или дней нетрудоспособности на 100 работников. Выбор основания для расчета интенсивных показателей может быть произвольным, но рекомендуется при этом учитывать, с одной стороны, традиционно сложившиеся взгляды и положения, с другой – то, на сколько удобно характеризовать и анализировать явления при использовании того или иного основания.

К наиболее распространенным интенсивным показателям в здравоохранении относятся показатели заболеваемости, болезненности¹, смертности, рождаемости и т.п. Эти показатели можно рассчитывать по отношению ко всему населению или к определенной его части. Например, рождаемость среди женщин 20 - 24 лет; смертность среди мужчин; заболеваемость детей школьного возраста и т.д.

Для получения интенсивных показателей составляется пропорция, из которой берутся числа для расчета. Пусть требуется определить уровень рождаемости среди 300000 населения города N., если за год родилось 4500 детей. Тогда:

300000 – 4500

1000 – х

отсюда: 1000 х 4500

х = -------------------- = 15%о (или 15%оо, или 15%ооо)

300000

Особого внимания среди интенсивных показателей заслуживают, на наш взгляд, показатели заболеваемости и младенческой смертности.

4.1.1. Заболеваемость населения и ее определение.

В

27

обиходе работников здравоохранения распространен термин «заболеваемость», который, строго говоря, не может использоваться без ряда обязательных уточнений. Чтобы разобраться в нюансах, определяющих то или иное толкование этого термина, нужно проследить процесс формирования информационных потоков о заболеваемости населения и увязать их с уточненными терминами – конкретными, однозначно воспринимаемыми различными категориями медицинских работников.

Основными источниками формирования информации о заболеваемости являются следующие:

- обращаемость населения за медицинской помощью в ЛПУ по поводу острых или хронических заболеваний;

- медицинские осмотры населения;

- сведения о госпитализации больных (госпитализированная заболеваемость);

- временная и стойкая потеря трудоспособности в связи с болезнью (ЗВУТ и инвалидность);

- причины смерти населения.

ЗВУТ и инвалидность принято анализировать отдельно, т.к. они по сути являются уже результатом возникновения каких-либо заболеваний.

При использовании и анализе всех остальных источников следует иметь в виду, что необходимо разделять острые и хронические заболевания, а среди последних – зарегистрированные в данном (анализируемом) году и ранее.

Теперь можно сформулировать несколько определений, требующих осмысленного применения при анализе заболеваемости населения.

• Заболеваемость по данным обращаемости: совокупность всех острых и впервые в жизни выявленных хронических заболеваний, послуживших поводом для обращения за медицинской помощью в данном году.

• Болезненность (распространенность) по данным обращаемости: совокупность всех заболеваний, возникших в изучаемом году и ранее, послуживших поводом для обращения за медицинской помощью в данном году.

• Заболеваемость по данным медосмотров: совокупность всех заболеваний отмеченных в процессе медосмотров в данном году.

• Болезненность (распространенность) по данным медосмотров: совокупность всех заболеваний, отмеченных в процессе медосмотров в данном году.

Исходя из приведенных определений, сведения о госпитализированных больных и причинах смерти могут пополнить как информацию о заболеваемости (если выявлены новые заболевания), так и информацию о болезненности населения (если лишь подтвердились уже известные диагнозы).

Используя все источники о вновь выявленных случаях заболеваний, можно рассчитать исчерпывающий (или общий) показатель заболеваемости населения за определенный год, а на основании информации, полученной из всех источников обо всех имеющихся среди населения заболеваниях – исчерпывающий (или общий) показатель болезненности за определенный год¹.

К

28

сожалению, многие работники здравоохранения, не задумываясь и не уточняя, используют термин «заболеваемость», что ведет к возникновению просто парадоксальных ситуаций. Для примера рассмотрим такую ситуацию.

Поликлиника №1 активно проводит медосмотры населения; постоянно анализирует информацию о больных, поступающих из стационаров; изучает сведения о причинах смерти населения своего района обслуживания.

Поликлиника №2 работает в основном по обращаемости, информацией из стационаров и причинами смерти особо не интересуется, медосмотрами себя не обременяет.

В обеих поликлиниках для характеристики здоровья населения используется термин «заболеваемость». Естественно, показатель такой «заболеваемости» будет выше в поликлинике №1, и недостаточно компетентные руководители здравоохранения могут посчитать деятельность поликлиники №2 лучшей – на основании меньшего показателя «заболеваемости». Элементарное уточнение терминологии в данном случае покажет, что в поликлинике №1 рассчитывается, по сути, исчерпывающий показатель заболеваемости, а в поликлинике №2 – лишь показатель заболеваемости по обращаемости. Если население районов обслуживания поликлиник №1 и №2 не имеет существенных качественных различий по составу, жилищно-бытовым, производственным и прочим факторам, то сопоставление показателей заболеваемости по обращаемости наверняка будет в пользу первого ЛПУ. Здесь, к тому же, будет меньше тяжелых и хронических больных, т.к. регулярные медосмотры позволяют выявлять заболевания в ранние сроки и предупреждать их обострения.

В завершение раздела 4.1.1. следует рассмотреть еще одну довольно распространенную ситуацию, наблюдаемую в практике здравоохранения.

Пусть некто Н. в 1995 г. почувствовал головную боль, обратился в поликлинику по месту жительства, где ему впервые в жизни поставили диагноз «гипертоническая болезнь». В отчетах поликлиники (а следовательно – и на более высоких уровнях управления здравоохранением) этот случай будет фигурировать при определении заболеваемости населения.

В 1996 г. Н. продолжал лечиться в поликлинике, следовательно, информация о нем использовалась для определения болезненности населения.

В

29

1997 г. Н., хотя и чувствовал недомогание, в поликлинику не обращался. Если в порядке диспансерного наблюдения его не наблюдали активно врачи поликлиники, то за 1997 г. информация о Н. просто пропала, хотя он как больной представитель обслуживаемого населения не перестал существовать!

В 1998 г. Н. вновь обращается в поликлинику. Тут информация о нем должна, безусловно, использоваться при формировании показателя болезненности. Но нередко длительное отсутствие обращений (которое, к тому же, может сопровождаться потерей учетных документов в поликлинике) ведет к искажению информации, и Н. может фигурировать как вновь выявленный больной, что отражается опять в показателе заболеваемости населения.

Кроме того, Н. могут учесть как вновь заболевшего еще и по месту работы – или при обращении к врачу, или на медосмотре, или там и тут.

Описанные ошибки учета возникают, как правило, при недостаточно четкой организации деятельности поликлиники (в частности – регистратуры, системы диспансеризации) и отсутствии надежной связи и преемственности между различными ЛПУ. 4

4.1.2. Младенческая смертность (МС)

Показатель МС является чрезвычайно важной характеристикой как здоровья населения, так и социального благополучия общества. Существует несколько вариантов расчета показателя МС.

4.1.2.1. Основной вариант:

число детей в возрасте до 1 года,

умерших в изучаемом году х 1000

МС = ----------------------------------------------------------------------------- (%о)

1/3 родившихся + 2/3 родившихся

в прошлом году в изучаемом году

Коэффициенты 1/3, 2/3 берутся потому, что среди умерших в возрасте до 1 года соотношение родившихся в прошлом и данном году обычно составляло 1:3.

4.1.2.2. Уточненный вариант:

число детей в возрасте до 1 года,

умерших в изучаемом году х 1000

МС = --------------------------------------------------------------------------- (%о)

1/5 родившихся + 4/5 родившихся

в прошлом году в изучаемом году

Изменение коэффициентов 1/3 и 2/3 на 1/5 и 4/5 связано с тем, что по данным авторов² доля родившихся в прошлом году среди умерших детей до 1 года в целом сократилась до 1/5 – в связи с успехами здравоохранения и медицины и изменением структуры причин детской смертности.

4

30

.1.2.3. Точный показатель МС.

Этот показатель применяется, если требуется более точное определение МС или распределение числа умерших по годам рождения отличается от соотношения 1:5 или 1:3

число детей в возрасте до 1 года,

умерших в изучаемом году х 1000

МС = -------------------------------------------------------------------------------- (%о)

доля среди умерших детей, доля среди умерших детей,

родившихся в прошлом году х + родившихся в данном году х

численность детей, родившихся численность детей, родившихся

в прошлом году в данном году

Описанные в пп. 4.1.2.1. – 4.1.2.3. методики расчета показателя МС целесообразно рассмотреть на примере.

Пусть в городе К. родилось в 2000 г. 2500 детей, а в 2001 г. – 2000 детей. В 2001 г. умерли 30 детей, из них 25 родилось в 2001 г., а 5 – в 2000. Каковы будут величины МС, рассчитанные различными способами?

Вариант пп. 4.1.2.1.:

30 х 1000

МС = ---------------------------------------------------- = 13,85 %о

1/3 х 2500 + 2/3 х 2000

Вариант пп. 4.1.2.2.:

30 х 1000

МС = ---------------------------------------------------- = 14,29 %о

1/5 х 2500 + 4/5 х 2000

Вариант пп.4.1.2.3.:

30 х 1000

МС = ---------------------------------------------------- = 14,40 %о

5/30 х 2500 + 25/30 х 2000

Как видно из примера, каждый из последующих способов точнее предыдущего. Более того, если из 30 умерших родилось в 2000 г. 7, а в 2001 г. – 23 чел, то варианты 4.1.2.1. и 4.1.2.2. дадут те же величины МС, что уже рассчитаны. Но по варианту 4.1.2.3. будет получено:

31

30 х 1000

МС = ---------------------------------------------------- = 14,17 %о

7/30 х 2500 + 23/30 х 2000

Таким образом, последний вариант и в этом случае более точен.

4.1.2.4. Месячный показатель младенческой смертности (МПМС).

МС имеет тенденцию изменяться в течение года, поэтому возникает необходимость расчета показателей МС за каждый месяц года – МПМС.

Отсутствие достаточной информации и знаний в данном случае может привести к неправильному определению показателя (МПМСн) по формуле:

число детей в возрасте до 1 года,

умерших за данный месяц х 1000

МПМС н = ---------------------------------------------------- (%о)

число родившихся за данный месяц

Ошибочность МПМС_н в том, что тут с родившимися в данном месяце соотносятся дети, хотя и умершие в этом же месяце, но родившиеся в разные месяцы.

Правильным показателем (МПМСп) следует считать следующий:

число детей в возрасте до 1 года,

умерших за данный месяц х 1000

МПМСп = ---------------------------------------------------- (%о)

среднемесячное число родившихся

за данный и 12 предыдущих месяцев

Таким образом, для расчета (МПМС_п) нужно вести учет сведений о родившихся по месяцам, как показано в таблице 4.1.2.4.

Сопоставление МПМСп и МПМСн, вычисленных по одним и тем же данным, выявляют значительные их несовпадения по некоторым месяцам.

XII	580	32
XI	620
X	600
IX	550
VIII	500
VII	450
VI	500
V	525	…..	…..	…..	…...
IV	520 500	6835	525,8	10	19,0 20,0
III	450 480	6785	521,9	18	34,5 37,5
II	480 490	6785	521,9	16	30,7 32,7
I	500 520	6795	522,7	13	24,9 25,0
Месяцы	Родилось по месяцам в 2000 г. в 2001 г.	Сумма родившихся за 13 месяцев	Среднемесячное число родившихся	Число умерших до 1 года в 2001 г.	МПМСп МПМСн

4

33

.2. Экстенсивные показатели.

Экстенсивные показатели характеризуют структуру явления, соотношение его частей. При их вычислении сопоставляется целое с частью (в процентах или долях единицы).

Например, если в поселке Н. в 2000 году зарегистрировано 3000 простудных заболеваний, в т.ч. 1500 случаев гриппа, то доля гриппа среди всех простудных заболеваний составит:

3000 – 100% 1500 х 100

1500 - х х = ---------------------- = 50%

3000

Наиболее распространенной ошибкой при пользовании экстенсивными показателями является характеристика с их помощью интенсивности явления. Для иллюстрации этого и в продолжение приведенного примера допустим, что на следующий год среди тех же по численности жителей поселка Н. (пусть их будет 5000 человек) зарегистрировано 3889 случаев простудных заболеваний, из них 1750 – грипп. Доля гриппа составит:

3889 – 100% 1750 х 100

1750 - х х = ---------------------- = 45%

3889

На основании полученных экстенсивных показателей нередко делается ошибочный вывод: заболеваемость гриппом снизилась! Такой вывод никак не правомерен, поскольку заболеваемость и не определялась. Рассчитаем же показатели заболеваемости и сравним их.

В 2000 г. заболеваемость гриппом составит:

1500 – 5000 1500 х 1000

х - 1000 х = -------------------- = 300%о

5000

На следующий год заболеваемость гриппом составит:

1750 – 5000 1750 х 1000

х - 1000 х = -------------------- = 350%о

5000

Вывод: в 2001 году заболеваемость гриппом возросла.

С

34

точки зрения правильности проводимого анализа представляет интерес показатель летальности¹ - доля умерших среди стационарных больных (больничная летальность), среди прооперированных (постоперационная летальность), среди больных инфарктом миокарда (летальность при инфаркте миокарда) и т.д. Этот показатель имеет двойственную природу, приближаясь, с одной стороны, к интенсивным, с другой - к экстенсивным показателям. По сложившимся представлениям летальность принято считать интенсивным показателем, хотя и выраженным в процентах. Это дает возможность, во-первых, использовать показатель летальности для характеристики распространенности явления в среде, а во-вторых – прийти к выводу о том, что деление на экстенсивные и интенсивные показатели может быть весьма условным, и важно видеть за показателями суть явления, его содержательный смысл.

4.3. Коэффициенты соотношения.

Коэффициенты соотношения показывают соотношение двух органически не связанных совокупностей (что и отличает их от интенсивных показателей, используемых при органической связи сравниваемых совокупностей).

К коэффициентам соотношения относятся такие распространенные показатели, как обеспеченность населения койками, врачами и т.п. Следует помнить, что при пользовании коэффициентами соотношения не употребляются термины "промилле", "деци-" и "сантипромилле", но обосначается словами основание (1000, 10000, 100000), на которое рассчитан показатель: 16 врачей на 10000 населения, 9 коек на 1000 населения.

4.4. Коэффициенты наглядности.

Коэффициенты наглядности используются для более наглядного и доступного сравнения ряда величин, а также для того, чтобы скрыть истинную величину явления. Смысл расчетов заключается в том, что какую-то величину из анализируемого ряда берут за 100%, а остальные величины пересчитывают в процентах к ней. За 100% может приниматься и определенная величина вне ряда, что обусловливается смыслом решаемой задачи (норматив, среднеобластной показатель и т.д.).

Пусть имеются сведения о ЗВУТ за несколько лет. Проследим динамику показателей ЗВУТ с помощью коэффициентов наглядности, приняв за 100% первый показатель:

год 1998 1999 2000 2001

ЗВУТ 150 135 120 105

(число случаев

на 100 работ.)

Коэффициент

наглядности 100% 90% 80% 70%

35

Пользуясь коэффициентами наглядности, можно более выпукло проиллюстрировать динамику ЗВУТ. Более того, если в отчетах употреблять лишь коэффициенты наглядности, то читатель не сможет выяснить истинного размера явления. Это довольно распространенный прием, позволяющий зачастую маскировать определенные недостатки. Например, по заявлению «план выполнен на 200 %!» никак нельзя решить, каков был план и соответствовал ли он потребностям.

Коэффициент наглядности может выражаться не только в процентах, но и в долях единицы.

4.5. Расчет показателей по неполным данным.

В практике управления здравоохранения принято пользоваться показателями, рассчитанными за год. Но бывают ситуации, когда приходится сравнивать явления за более короткие отрезки времени. В этих случаях целесообразно определять показатели в пересчете на год, что позволит сравнивать их с аналогичными показателями за любой промежуток времени (в т.ч. за год).

Расчет заболеваемости в пересчете на год производится по следующей формуле:

Заболеваемость в Число заболеваний за n месяцев х 12 х 1000

пересчете на год = ------------------------------------------------------------------------,

n х численность населения

где n – число месяцев наблюдения.

Рассмотрим следующий пример.

В городе Н. – 50000 жителей. За три летних месяца зарегистрировано 120 случаев интересующих нас заболеваний. Нужно определить уровень заболеваемости населения.

Заболеваемость 120 х 12 х 1000

в пересчете на год = ------------------------ = 9,6%о

3 х 50000

Вывод: если уровень заболеваемости в течение года буде соответствовать уровню, отмеченному в летние месяцы, заболеваемость составит 9,6%о.

Можно было бы вычислить показатель заболеваемости, ориентируясь только на летние месяцы:

Заболеваемость за 120 х 1000

летние месяцы = ------------------------ = 2,4%о

50000

Н

36

о последний показатель можно сравнивать только с показателями, вычисленными за аналогичные промежутки времени. Если же понадобится сопоставить заболеваемость за летние месяцы с заболеваемостью за 2 зимних месяца, за полгода, год и пр., этот показатель никак не подойдет.