3

33 Детская смертность, ее структура и основные закономерности, свойственные России.

Правильный и своевременный анализ детской смертности позволяет разработать ряд конкретных мер по снижению заболеваемости и смертности детей, оценить эффективность проведенных ранее мероприятий, в значительной мере охарак­теризовать работу местных органов здравоохранения по охране материнства и детства.

В статистике детской смертности принято выделять ряд показателей:

1. Младенческую смертность (смертность детей на первом году жизни), которая включает:

а) раннюю неонатальную смертность (смертность в первые 168 часов жизни);

б) позднюю неонатальную смертность (смертность на 2, 3, 4 неделях жизни);

в) неонатальную смертность (смертность в первые 4 недели жизни);

г) постнеонатальную смертность (смертность с 29 дня жизни и до 1 года).

2. Смертность детей в возрасте до 5 лет.

3. Смертность детей в возрасте от 1 года до 15 лет.

Суммарным, общим, показателем младенческой смертности является общий годовой. Для его определения существует целый ряд различных способов. Самым простым из них счи­тается способ расчета по следующей формуле:

Число детей, умерших в течение года на 1-м году жизни Х1000 /Число родившихся живыми в данном календарном году

Однако среди детей, умерших в течение года в возрасте до 1 года, есть родившиеся как в прошлом календарном году, так и в данном, и соотносить умерших только с родившимися в данном календарном году теоретически неверно. Применение данного способа возможно лишь в том случае, когда число родившихся в отчетном и прошлом году одинаково.

Было рассчитано, что среди детей, умерших в возрасте до 1 года в данном календарном году, приблизительно 1/3 ро­дилась в предыдущем году. Поэтому сейчас в практическом здравоохранении для расчета показателя младенческой смерт­ности используется рекомендованная ВОЗ формула Ратса:

Число детей, умерших в течение года на 1-м году жизни Х 1000/ (2/3 родившихся живыми в данном календарном году +1/3 родившихся живыми в предыдущем году)

С целью разработки оперативных мер борьбы с младенческой смертностью, а также для анализа сезонных колебаний при­меняется вычисление показателей за отдельный календарный месяц. В настоящее вре^мя вычисление помесячных показателей, как правило, производится по следующей формуле:

Число умерших за данный месяц возрасте до 1 года Х 1000 / Среднемесячное число родившихся за данный месяц и за 12 предыдущих месяцев

Показатель младенческой смертности уточняется показате­лями неонатальной, ранней неонатальной, поздней неонатальной, постнеонатальной смертностей.

Неонатальная смертность рассчитывается по формуле:

Число детей, умерших в первые четыре недели жизни Х 1000 /Число родившихся живыми

Постнеонатальная смертность рассчитывается:

Число детей, умерших в период с 29 дня до 1 года жизниХ 1000/

(Число родившихся живыми — Число умерших в первые четыре недели жизни)

Ранняя неонатальная смертность рассчитывается:

Число детей, умерших в возрасте 0 — 6 дней (168 ч)Х1000/ Число родившихся живыми

Поздняя неонатальная смертность рассчитывается:

Число детей, умерших на 2, 3, 4 неделях жизниХ1000/ (Число родившихся живыми — Число умерших в первую неделю жизни)

Помимо показателей младенческой смертности в междуна­родной практике принято рассчитывать коэффициент смертности детей в возрасте до 5 лет (КСД). Этот показатель рассчиты­вается по следующей формуле:

Коэффициент смертности детей в возрасте до пяти лет = Число детей в возрасте до пяти лет, умерших за год Х1000/ Число живорожденных

Коэффициент смертности детей в возрасте до 5 лет выбран ЮНИСЕФом, как особый, наиболее важный показатель положения детей, в различных государствах, как принципиальный индикатор благополучия детского населения.

Для оценки состояния здоровья детского населения важное значение имеет показатель смертности детей старше года:

Смертность детей в воз­расте от 1 до 15 лет = Число детей в возрасте от 1 года до 15 лет, умерших в течение года Х1000/ Среднегодовая численность детей в возрасте от 1 до 15 лет

Учет смертности детей начиная со второй недели жизни ведется на основании анализа «Врачебных свидетельств о смерти».

36. Методика изучения заболеваемости населения. Показатели заболеваемости.

Заболеваемость является одним из важнейших критериев, характеризующих здоровье населения. Под заболеваемостью подразумевается показатель, характеризующий распространен­ность, структуру и динамику зарегистрированных болезней среди населения в целом или в отдельных его группах (воз­растных, половых, территориальных, профессиональных и др.) и служащим одним из критериев оценки работы врача, меди­цинского учреждения, органа здравоохранения.

Как объект научного исследования и практической деятель­ности учреждения здравоохранения заболеваемость представ­ляет собой сложную систему взаимосвязанных понятий:

собственно заболеваемость (первичная заболеваемость) — частота новых, нигде ранее не учтенных и впервые в данном календарном году выявленных среди населения заболеваний;

распространенность (болезненность, накопленная заболева­емость) — частота всех имеющихся среди населения заболеваний, как впервые выявленных в данном календарном году, так и зарегистрированных в предыдущие годы, по поводу которых больной вновь обратился за медицинской помощью в данном году;

частота заболеваний, выявленных при осмотрах (патологи­ческая пораженность,) — частота патологии среди населения, устанавливаемая при проведении единовре­менных медицинских осмотров (обследований), в результате которых учитываются все заболевания, а также преморбидные формы и состояния.

В статистике заболеваемости принято выделять: общую заболеваемость (по данным обращаемости, по данным медицин­ских осмотров, по анализу причин смерти), инфекционную заболеваемость, заболеваемость важнейшими неэпидемическими болезнями, госпитализированная заболеваемость, заболевае­мость с временной утратой трудоспособности. ВОЗ указывает, что какой бы показатель заболеваемости ни рассчитывался, он должен соответствовать ряду требований: быть надежным, объективным, чувствительным, точным.

15. Относительные величины, методика вычисления и оценка достоверности.

По своему содержанию статистические коэффициенты, чаще всего применяемые в медицинской статистике, разделяются на три вида: 1) коэффициенты экстенсивности (показатели рас­пределения, структуры, доли, удельного веса); 2) коэффициенты интенсивности (показатели частоты, распространенности); 3) коэффициенты (показатели) соотношения.

Экстенсивные коэффициенты характеризуют распределе­ние явления или среды на его составные части, его внутреннюю структуру или отношение частей к целому (удельный вес). При вычислении экстенсивных коэффициентов мы имеем дело только с одной статистической совокупностью и ее составом. Большинство экстенсивных коэффициентов обычно выражается в процентах, значительно реже — в промилле и в долях единицы. Методика вычисления экстенсивных коэффи­циентов проста: Часть явления Х100% / явление в целом.

В качестве примеров экстенсивных коэффициентов, приме­няемых в медицине и здравоохранении, можно назвать струк­туру заболеваемости населения; распределение госпитализиро­ванных больных по отдельным нозологическим формам; лей­коцитарную формулу и т. д.

Необходимо помнить, что экстенсивными показателями сле­дует пользоваться для характеристики состава совокупности (явление, среда) в данном месте в данное время. Для дина­мических сравнений эти показатели непригодны. Сравнение удельных весов позволяет судить лишь о их порядковом номере в структуре (заболеваемости, смертности и т. д.), но не дает возможности говорить о частоте, распространенности данного явления. Для этой цели всегда необходимо знать численность среды, в которой происходит явление, и вычислить интенсивные коэффициенты.

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. )

При вычислении интенсивных коэффициентов необходимо знание двух статистических совокупностей, одна из которых представляет среду, а вторая — явление. Среда продуцирует это явление.

В демографической и санитарной медицинской статистике в качестве среды часто рассматривается население и при расчете к нему относят то или иное явление, например, число заболеваний за год, число рождений за год, число смертей за год и т. д. При вычислении показателя детской (младен­ческой) смертности средой является количество новорожденных и к нему относят число умерших детей в возрасте до 1 года.

Коэффициенты интенсивности рассчитываются на основание 100, 1000, 10000, 100000 и т. д. в зависимости от распро­страненности явления. Техника вычисления интенсивных коэффициентов выглядит следующим образом: явление Х1000/среда

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.

17. Средние величины в статистике и здравоохранении. Виды, методики вычисления и сравни­тельная оценка.

Величины изучаемого признака могут принимать либо дис­кретные (прерывные), либо непрерывные числовые значения. Примеры дискретных величин, при которых значения выражены целыми числами: число детей в семье, число больных в палате, число койко-дней, число каких-либо медицинских аппаратов в учреждении, пульс. Примеры непрерывно изменяющихся вели­чин, когда значения выражены дробными величинами, могут

постепенно переходить одно в другое: рост, масса тела, температура, АД.

Полученные при исследовании величины сначала записывают хаотично, то есть в том порядке, как их получает исследователь. Ряд, в котором упорядоченно сопоставлены (по степени воз­растания или убывания) варианты и соответствующие» им час­тоты, называется вариационным. Отдельные количественные выражения признака называются вариантами (V), а числа, показывающие, как часто эти варианты повторяются, — часто­тами (Р).

Для обобщенной числовой характеристики изучаемого при­знака у совокупности обследуемых рассчитываются средние величины, достоинство которых заключается в том, что одна величина характеризует большую совокупность однородных явлений.

Различают несколько видов средних величин: средняя ариф­метическая, средняя геометрическая, средняя гармоническая, средняя прогрессивная, средняя хронологическая. Кроме ука­занных средних, иногда в качестве обобщающих величин вариационного ряда используют особые средние относительного характера — моду и медиану.

Мода (Мо) — наиболее часто повторяющаяся варианта. Ме­диана (Ме) — значение варианты, делящей вариационный ряд пополам; по обе стороны от нее находится равное число вариант.

Наиболее часто используется средняя арифметическая. Сред­няя арифметическая, которая рассчитана в вариационном ряду, где каждая варианта встречается только один раз (или все варианты встречаются с одинаковой частотой) называется сред­ней арифметической простой. Она определяется по формуле:

М=ΣV/n, где М — средняя арифметическая;

V — значение вариационного признака;

п — общее число наблюдений.

Если в исследуемом ряду одна или несколько вариант повторяются, то вычисляют среднюю арифметическую взвешен­ную. При этом учитывается вес каждой варианты и чем большую частоту имеет данная варианта, тем больше будет ее влияние на среднюю арифметическую. Расчет такой средней производится по формуле:

М=ΣV*Р/n, где n — сумма частот.

При большом количестве наблюдений число встречающихся размеров вариант может быть очень большим; тогда рекомен­дуется размеры вариант объединять в группы, причем каждая группа должна иметь равное число значений вариант (иметь равный интервал). Расчет средней арифметической в такой сгруппированном или интервальном ряду требует предваритель­ного определения середины интервала. Середина интервала в непрерывных вариационных рядах определяется как полусумма первых значений соседних групп. Середина интервала в дис­кретных вариационных рядах определяется как полусумма крайних значений группы.

В здравоохранении в отдельных случаях может потребо­ваться расчет средней прогрессивной. Средняя прогрессивная рассчитывается из лучших вариант, вариант, положительно характеризующих явление. Они могут иметь значение больше полученной средней арифметической (процент совпадения диа­гнозов, число больных, состоящих под диспансерным наблю­дением, охват профилактическими осмотрами и т. д.) и меньше (уровень летальности, младенческой смертности, заболеваемос­ти с временной нетрудоспособностью, частота послеопераци­онных осложнений и т. д.).

Средняя среди показателей. При одинаковых числах на­блюдений ее можно рассчитать, как среднюю простую: то есть достаточно суммировать размеры показателей и затем поделить на их число. Но при разных числах наблюдений среднюю величину среди показателей следует определять всегда как среднюю взвешенную.

Средняя величина абстрактна, она может быть рассчитана в принципе из любой совокупности. ,Средние необходимо рассчитывать из однородных совокупностей.

Средняя арифметическая величина находится в большой зависимости от колеблемости вариационного ряда. Чем меньше колеблемость ряда, то есть чем меньше амплитуда колебания ряда (разность между самой большой и самой малой вариантой, что называется степенью рассеяния ряда), тем более точно его будет характеризовать средняя арифметическая.

Если большинство вариант концентрируются около своей средней арифметической величины, то такой вариационный ряд — довольно компактный, однородный, можно говорить о малом варьировании. Если же варианты значительно удалены от своей средней арифметической — налицо большое варьи­рование, а возможно, и неоднородная совокупность.

Степень варьирования вариационного ряда определяется с помощью вычисления среднего квадратического отклонения (сигма).

Значение среднего квадратического отклонения — сигма ( σ).

1. характеризует однородность вариационного ряда. Если сигма мала, значит ряд однородный, и рассчитанная М до­статочно верно характеризует данный вариационный ряд. Если сигма велика, то ряд неоднородный, наблюдается большая колебле­мость вариационного ряда, и полученная М характеризует не весь ряд, а только какую-то есть часть.

2. В медицине, здравоохранении интервал М ± 1σ обычно принимают за пределы нормы.

3. С помощью σ оценивается «выскакивающий» результат по формуле (Vвыс – М) /σ, Если соотношение разности между выделяющейся («выскакивающей») вариантой и средней арифмети­ческой, рассчитанной без нее, к среднему квадратическому отклонению, рассчитанному также без выделяющейся варианты,

будет равно 3 и более, то такую варианту лучше не включать в исследование.

4. Теоретическое распределение вариант в однородном ва­риационном ряду подчиняется правилу трех сигм, Таким образом, среднее квадратическое отклонение является стандартным отклонением, позволяющим предвидеть вероятность появления такого зна­мения изучаемого признака, которое находится в пределах заданных границ.