учебное+занятие+3

УТВЕРЖДЕНО

Зав. кафедрой дерматовенерологии и безопасности жизнедеятельности доцент, д-р мед. наук М.А. Уфимцева

«15» января 2019 г.

УЧЕБНОЕ ЗАДАНИЕ ДЛЯ СТУДЕНТОВ

Специальность: 31.05.01лечебное дело Курс II

Семестр III (IV)

1.ТЕМА ЗАНЯТИЯ: Направления и задачи статистического анализа в НИР

2.УЧЕБНАЯ ЦЕЛЬ ЗАНЯТИЯ: Научиться понимать результаты статистического анализа и возможность их использования в практике.

Формирование следующих компетенций:

ОК-1 - способностью к абстрактному мышлению, анализу, синтезу; ОПК-1 - готовностью решать стандартные задачи профессиональной деятельности с

использованием информационных, библиографических ресурсов, медико-биологической терминологии, информационно-коммуникационных технологий и учетом основных требований информационной безопасности;

ОПК-7 – готовностью к использованию основных физико-химических, математических и иных естественнонаучных понятий и методов при решении профессиональных задач;

ПК-4 -способностью и готовностью к применению социально-гигиенических методик сбора и медико-статистического анализа информации о показателях здоровья населения;

ПК-20 - готовностью к анализу и публичному представлению медицинской информации на основе доказательной медицины;

ПК-21 - способностью к участию в проведении научных исследований.

Компетенцияспособность применять знания, умения и личные качества в соответствии с задачами профессиональной деятельности.

3. ЗАДАЧИЗАНЯТИЯ

3. 1. Изучить, какие статистические показатели характеризуют результаты НИР при разных типах исследований

3. 2. Усвоить, каким образом могут быть представлены результаты НИР в научных публикациях в числовом и графическом виде

3. 3. Приобрести умение понимать смысл статистических показателей, представленных в научных публикациях.

Статистический анализ применяется для обработки собранной в ходе исследования информации. Важнейшая цель статистического анализа – сделать вывод о существовании некой общей закономерности на основании анализа ограниченного числа наблюдений. Статистические методы дают возможность:

-компактно и информативно описывать результаты эксперимента или наблюдения;

-устанавливать степень достоверности сходства и различия исследуемых объектов на основании результатов измерения их показателей;

1

- анализировать наличие или отсутствие зависимости между различными показателя-

ми;

-количественно описывать эти зависимости;

-выявлять информативные показатели;

-классифицировать изучаемые объекты;

-прогнозировать значение показателей и т.д.

В научных публикациях в разделе «Материалы и методы исследования» следует обязательно указывать используемые методы математического и статистического анализа, применяемые пакеты статистических программ.

Выбор методов статистического анализа связан с несколькими условиями: характер решаемой научной задачи и дизайн исследования (описательное или аналитическое исследование), вид данных (количественные или качественные) и особенности их распределения в исследуемой популяции (выборке) и др.

Наиболее часто в медицине статистика применяется для решения 4 типов задач:

1.Описание центральной тенденции и вариабельности количественных данных.

2.Описание частот (абсолютных и относительных) качественных данных.

3.Выявление эффектов, сходства и различия групп.

4.Описание величины изучаемого эффекта.

Функции биостатистикав медицине:

•Описание медицинских проблем с помощью чисел более точное и понятное

•Чтение и критический анализ медицинской литературы

•Проведение медицинских исследований

•Организация и управление здравоохранением

Основной материал статистики это данные (числа):

-Измерения (давление, вес, температура)

-Вычисления (число больных, частота рецидивов)

Два направления биостатистики

•Описательная Числовое описание определенных медицинских показателей (процент пациентов с осложнениями после операции, распространенность депрессии среди подростков, средний уровень артериального давления у гипертоников и т.п.)

•Аналитическая или сравнительная Выявление достоверных ассоциаций (взаимосвязей) между определенными медицинскими показателями (снижает ли профилактическое назначение антибиотиков частоту послеоперационных осложнений? Есть ли взаимосвязь между отказом от курения и снижением артериального давления? и т.п.)

Описательная статистика

•Количественные данные – средняя величина и вариабельность (стандартное отклонение, СО) определенного признака среди пациентов Среднее АД 125 мм рт.ст., СО 5 мм рт.ст.

•Качественные данные – частота (вероятность) определенного признака или медицинского события (исхода) Частота курения среди жителей РФ 32% Вероятность инфаркта

укурильщиков 25%

Аналитическая статистика

• Использует методы высшей математики (статистические тесты) для выявления неслучайной взаимосвязи (ассоциации) между определенными переменными (медицинскими показателями) • Определяет, является ли отличие между группами сравнения по определенным медицинским показателям (например, уменьшение АД у тех, кто бросил курить, по сравнению с теми, кто продолжает) случайным или закономерным • Базируется на теории вероятности и универсальном законе нормального распределения биологических данных

2

Представление результатов исследования в таблицах и диаграммах

Представление результатов исследования предусматривает целенаправленные и разнообразные действия по их оформлению, т.е. «организацию данных». Элементами организации данных являются таблицы и диаграммы. С их помощью создается возможность наглядно представить фактические данные в систематизированном виде.

Таблица – перечень данных, приведенных в определенную систему и разнесенных по графам (колонкам и строкам).

Диаграмма – графическое представление фактических данных. Для разных видов фактических данных используют следующие диаграммы:

-линейная диаграмма или график – для отображения динамики процесса или явления (например, изменения заболеваемости на протяжении нескольких лет);

-столбиковая диаграмма – для представления частоты явления в нескольких группах; данные представляются в виде параллельных столбиков, высота которых пропорциональна частоте явления;

-гистограмма или полигон частот – иллюстрирует распределение величин;

-составная столбиковая или секторная диаграмма – для демонстрации соотношения частей целого или структуры явления;

-картограмма – это географическая карта, на которой при помощи графических символов или раскраски отображают различия по какому-либо показателю.

Относительные величины – это величины соотношения двух абсолютных величин. Виды относительные величины:

1.Интенсивные показатели - показатель частоты, распространенности характеризует частоту явления в той среде, где мы это явление наблюдаем.

Интенсивный показатель = явление х основание (100, 1000 и т.д.) Среда

2.Экстенсивные показатели - показатель распределения, структуры, удельного веса характеризуетотношениечасти кцелому

Экстенсивный показатель = часть явления х 100% целое явление

3.Показатели соотношения характеризуетчисленное соотношение двух, не связанных между собой совокупностей.

Показатель соотношения = явление х 100 (1000, 10000, 100000) Среда, не являющаяся основанием для

возникновения данного явления

4.Показатели наглядности применяются с целью более наглядного и доступного сравненияряда абсолютных, относительных или средних величин. Показатели на-

глядности указывают на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличе-

ние или уменьшение сравниваемых величин. Чаще всего показатели наглядности используются при сравнении данных в динамике, чтобы в более наглядной форме представить закономерности изучаемых явленийво времени по ряду показателей.

Графические изображения в статистике

Графические изображения используются в медико-статистических исследованиях в качестве одного из приемов наглядного изображения изучаемых явлений. Применение гра-

3

фиков увеличивает доказательность выводов, повышает культуру оформления медицинских отчетов и научных работ.

Использование графических изображений необходимо при:

-сравнении между собой отдельных относительных величин;

-характеристике состава изучаемой совокупности;

-анализа динамических изменений статистических показателей во времени;

-изучения взаимосвязи между явлениями;

-выяснения степени распространенности того или иного явления (заболеваемости, смертности и т.д.) на определенной территории.

Виды диаграмм:

1) Для графического изображения интенсивных показателей, показателей соотношения, показателей наглядности:

- столбиковая (в MicrosoftExcel – «гистограмма») – используется для однородных, не связанных между собой показателей, в основном для изображения показателей статики:

Рис. 1. Структура заболеваемости населения Свердловской области за 2002 г., на 1000 населения

- линейная (в MicrosoftExcel – «график») – используются для изображения величин, изменяющихся во времени (динамика показателей):

годы

рождаемость

Рис. 2. Динамика рождаемости за 2003-2004 г. по Свердловской области, на 1000 населения

-картограмма – географическая карта, на которой участки с разным уровнем показателей представлены разной штриховкой;

-картодиаграмма – картограмма + диаграмма (столбиковая, линейная, секторная)

2) Для графического изображения экстенсивных показателей графически могут быть изображены секторной или внутристолбиковой диаграммами.

- секторная (в MicrosoftExcel – «круговая») – для изображения структуры:

4

Таблица 4. Заболеваемость детей, подростков и взрослых в А-области, на 1000 чел.

7.РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА:

7.1. Основная учебно-методическая литература: 7.1.1. Электронно-образовательные ресурсы

1. Электронно-Библиотечная Система (ЭБС) «Консультант студента».

Основы научных исследований [Электронный ресурс]: учеб. пособие / Сафронова Т.

Н. - Красноярск : СФУ, 2016. - http://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785763834284.html

7.1.2. Электронные базы данных

Ресурс, освещающий вопросы антибактериальной терапии. Представлены статьи, в том числе зарубежные, бесплатные книги для скачивания, обучающие программы

ANTIBIOTIC.RU

Федеральные стандарты оказания http://www.rosminzdrav.ru

Федеральная электронная медицинская библиотека МЗ РФ http://www.femb.ru/feml/ Консультант врача. Электронная библиотека медицинского вуза. (www.rosmedlib.ru)

Электронная база данных Medline with Fulltext (http://search.ebscohost.com)

Реферативная электронная база данных (БД) Scopus (www.scopus.com)

Реферативная электронная база данных (БД) Web of Science http://webofknowledge.com

Полнотекстовая электронная база данных (БД) Clinical Key http://health.elsevier.ru/electronic

Общество специалистов доказательной медицины http://www.osdm.org Русский медицинский журнал http://www.rmj.ru

Кокрановское сотрудничество http://www.cochrane.ru

7.1.3. Учебные пособия

6

1. Кукушкина, В. В. Организация научно-исследовательской работы студентов (магистров) [Текст] : учебное пособие / Вера Кукушкина. - Москва : ИНФРА-М, 2014. - 265 с. : ил. - (Высшее образование: Магистратура).

7.2. Дополнительная учебно-методическая литература: 7.2.1. Учебники

Горелов, Н. А. Методология научных исследований: учебник для бакалавриата и магистратуры / Н. А. Горелов, Д. В. Круглов. — М. : Издательство Юрайт, 2016. — 290 с. — (Серия : Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-9916-8358-6.

7.2.2. Учебные пособия

1. Кузнецов И.Н. Основы научных исследований: Учебное пособие для бакалавров / И.Н. Кузнецов. – 2-е изд. – М.: Издательско-торговая компания «Дашков и Ко», 2016. – 284 с.

7