10. Эпидемиологическая диагностика. Определение понятия. Разделы, содержание и общий алгоритм эпидемиологической диагностики. Информационная база эпидемиологической диагностики.

Это процесс, который начинается со сбора необходимой информации. Затем производиться ее сводка и группировка в направлениях, обеспечивающих формулирование и проверку гипотез.

Алгоритм: 1). оценка проявлений эпид. процесса по территории, среди различных групп населения и во времени (обнаружение территорий, гр. населения, отдельных коллективов риска и времени риска); 2). выявление конкретных условий жизни и деятельности людей, факторов социальной и природной среды, которые определяют проявление эпидемического процесса; 3). проверка сформулированных гипотез, расшифровка механизма причинно-следственных связей, приводящих к заболеваемости; 4). ближайший или отдаленный прогноз заболеваемости, оценка достоверности гипотез о факторах риска по эффекту, определение эпидемиолог, социальной и экономической эффективности мер профилактики. Разделы – ретроспект. эпид. анализ, опер. анализ (ежедневное отслеживание ситуаций), обследование единичных и множественных очагов. Информационная база эпид. диагностики находиться в СЭС. СЭС накапливает низового уровня информацию для эпид. диагностики. В информации используется цифровые данные о заболеваемости инфекционными болезнями первого класса классификаций болезней, а также гриппом и острыми респираторными заболеваниями.

11. Понятие о ретроспективном эпидемиологическом анализе. Анализ многолетней и годовой динамики эпидемического процесса. Применяемые статистические методы (метод наименьших квадратов, темп прироста – снижения, корреляционно-регрессионный анализ, индекс сезонных колебаний). Оценка и формирование гипотез о «времени риска».

Базисную часть эпидемиологического надзора составляет ретроспективный эпиде­миологический анализ (РЭА) заболеваемости и системы противо­эпидемических мероприятий. Под РЭА заболеваемости понимают ее изучение в предшествующие годы. Для выявления закономерностей необходимо проводить анализ не менее чем за 10-15 лет. К настоящему времени сложился алгоритм прове­дения РЭА, который выглядит следующим образом:

 → оценка уровня заболеваемости;  → анализ структуры заболеваемости; → анализ многолетней динамики заболеваемости; → анализ внутригодовой динамики заболеваемости; → анализ заболеваемости по территориям, группам (пол, возраст), контингентам (профессиям) населения, т.е. факторам рис­ка; → оценка качества и эффективности проводимых профилактиче­ских мероприятий; → эпидемиологический диагноз; → прогноз заболеваемости.

Анализ многолетней динамики предполагает оценку показателя заболеваемости в анализируемом году, выявление многолетней тенденции, определение наличия или отсутствия периодичности (цикличности), прогноз заболеваемости на будущий год. Длительность периода, подлежащего анализу, не менее 3 полных периодических циклов. Графически многолетнюю динамику заболеваемости изображают в виде линейной или столбиковой диаграммы. После построения графика производится визуальная оценка полученного изображения. Это первый и простейший этап анализа многолетней динамики заболеваемости и необходима она для ориентировочного определения направленности многолетней тенденции.

Результаты визуальной оценки позволяют выбрать продолжительность периода для выравнивания динамиче­ского ряда методом скользящей средней или методом укрупнения периодов; позволяет определить, прямолинейна или криволинейна тенденция многолетней динамики заболеваемости, а также наличие или отсутствие периодических (циклических) колебаний в много­летней динамике. Выравнивание динамического ряда показателей заболеваемости методом скользящей средней. Скользящие средние получаются путем суммирования показа­телей фактической заболеваемости двух, трех или более смежных лет и деление полученной суммы на число суммированных лет. В полученных средних величинах взаимно погашаются случай­ные отклонения. Чем шире интервал скольжения, тем более плавной получается линия тенденции (тренд), но одновременно со­кращается количество лет наблюдений - это одно из отрицательных свойств данного метода. Наиболее точным и объективным способом выявления тенден­ции многолетней динамики заболеваемости является выравнивание динамического (вариационного) ряда методом наименьших квадра­тов. Но, приступая к статистической обработке исходных данных, необходимо исследовать динамический ряд с целью выявления рез­ко выделяющихся низких и высоких показателей заболеваемости. Они формируются, как правило, под влиянием слу­чайных факторов и не характерны для основной части совокупности показателей. Поскольку высокие показатели могут привес­ти к существенным искажениям тенденции многолетней заболевае­мости, целесообразно заменять такие показатели расчетными вели­чинами.

Метод наименьших квадратов — один из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащих случайные ошибки. Корреляционно-регрессионный анализ является основным в изучении взаимосвязей явлений. Данный метод содержит две свои составляющие части — корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

Оценка и формирование гипотез о «факторах риска».

В связи с тем, что меры, проводимые на основании описательного этапа, могут быть неэффективными, возникает необходимость с учетом собранных данных, характеризующих проявления заболеваемости, сделать предположения (высказать гипотезы) о причинах сложившейся ситуации, т. е. о причинно-следственных связях между возникшей заболеваемостью (следствие) и тем конкретным фактором, который привел к такой заболеваемости. Гипотеза, таким образом, означает попытку мысленно проникнуть в суть недостаточно понятного еще явления. Учитывая, что в популяционных исследованиях достоверные данные можно получить только при сравнительных испытаниях, в практику ведены логические приемы, с помощью которых формируются гипотезы о возможных факторах риска заболеваний:  • прием различия; • прием сходства; • прием сопутствующих изменений; • прием аналогии, • прием остатков. Формирование гипотез основывается на первоначальной профессиональной оценке имеющегося материала.

12. Понятие о ретроспективном эпидемиологическом анализе. Анализ уровня и структуры заболеваемости в социально-возрастных группах населения. Применяемые статистические методы: параметрические (t-критерий Стьюдента), непараметрические (хи-квадрат), стандартизация и условия их применения. Определение групп риска и оценка гипотез о факторах риска.

Базисную часть эпидемиологического надзора составляет ретроспективный эпиде­миологический анализ (РЭА) заболеваемости и системы противо­эпидемических мероприятий. Под РЭА заболеваемости понимают ее изучение в предшествующие годы. Для выявления закономерностей необходимо проводить анализ не менее чем за 10-15 лет. К настоящему времени сложился алгоритм прове­дения РЭА, который выглядит следующим образом:

 → оценка уровня заболеваемости;  → анализ структуры заболеваемости; → анализ многолетней динамики заболеваемости; → анализ внутригодовой динамики заболеваемости; → анализ заболеваемости по территориям, группам (пол, возраст), контингентам (профессиям) населения, т.е. факторам рис­ка; → оценка качества и эффективности проводимых профилактиче­ских мероприятий; → эпидемиологический диагноз; → прогноз заболеваемости.

Анализ уровня и структуры заболеваемости в социально-возрастных группах населения. Для детального анализа на этом этапе следует рассчитать интен­сивные показатели (коэффициенты) или относительные числа, ха­рактеризующие частоту распространения изучаемого явления - за­болеваемости, смертности, инвалидности и т.д. Сопоставление абсо­лютных величин применяется лишь в редких случаях, когда заболе­ваемость регистрируется единицами, например, столбняк. Основным показателем является показатель заболеваемости (инцидентности). Он характеризует относительную частоту мани­фестных случаев инфекции среди населения в определенный пери­од. Выражается числом заболевших на 100, 1000, 10000, 100000 че­ловек в год или месяц. Показатель смертности характеризует частоту смерти от опре­деленной нозологической формы за определенный период времени в данном населении. Кроме интенсивных показателей в статистике применяются относительные числа распределения - экстенсивные коэффициенты, которые характеризуют распределение изучаемого явления на свои составные части и выражаются обычно в процентах. Экстенсивные показатели определяют роль и значение отдельных частей общей совокупности, однако их нельзя использовать для установления ди­намики изучаемого явления или для определения частоты его рас­пространения среди населения.

t-критерий Стьюдента - общее название для класса методов  статистической  проверки гипотез  (статический критерий), основанных на сравнении с распределением Стьюдента. Наиболее частые случаи применения t-критерия связаны с проверкой равенства средних значений в двух выборках.

Критерий хи-квадрат, в отличие от критерия t, применяется также в тех случаях, когда нет необходимости знать количественную величину того или иного показателя (признака). Критерий хи-квадрат может быть использован также для косвенного подтверждения наличия или отсутствия связи между воздействую­щим фактором и заболеваемостью.

 

Критерий t рассчитывается по формуле: t=(I₁-I₂)/√(m₁²+m₂²), где: I_1,2 - сопоставляемые показатели, m_1,2 - средние ошибки сопоставляемых показателей. При расчете критерия t в числителе больший по величине пока­затель ставится на первое место независимо от порядковых номеров показателей. Для расчета средней ошибки показателя равного нулю или 100 применяется формула Ван-дер-Вардена: m=±√(P×(100-P)/n+3, где P-пок-ль рассчит по формулеP=(n+1)×100/(n+2)? где: n - число наблюдений.Однако, при большом числе выделенных групп (более двух) и анализируемых признаков такое решение считается трудоемким. В этом случае це­лесообразно использовать непараметрические критерии, например,χ² (хи-квадрат). Критерий хи-квадрат, в отличие от критерия t, применяется также в тех случаях, когда нет необходимости знать количественную величину того или иного показателя (признака). Критерий хи-квадрат может быть использован также для косвенного подтверждения наличия или отсутствия связи между воздействую­щим фактором и заболеваемостью.Критерий хи-квадрат, с учетом поправки Йейтса, вычисляется но формуле: χ² =(ad-bc-0,5n)²×n/((a+c)(b+d)(a+b)(c+d)), где

"Нулевая" гипотеза - это предположение о том, что в сравни­ваемых группах различие отсутствует. Если рассчитанная величина больше или равна 3,84, то с веро­ятностью 95% можно утверждать, что наблюдаемые между сравни­ваемыми группами различия не случайны.Если необходима вероятность более 95%, то оценку вычислен­ного  критерия у следует  проводить  по  специальной  таблице, предварительно рассчитав число степеней свободы - n' = (r-1)(s-l), где: r - число рядов (число групп по вертикали), s - число строк (число групп по горизонтали). Число степеней свободы указывает на число клеток таблицы, которые могут быть заполнены любыми числами без изменения об­щих итоговых данных или количество свободно варьирующих групп, частоты которых могут принимать значения, не связанные друг с другом.  Для того, чтобы опровергнуть "нулевую" гипотезу, вычислен­ный критерий χ² должен быть равен или больше табличного значе­ния при заданном уровне вероятности "нулевой" гипотезы.

13. Понятие о ретроспективном эпидемиологическом анализе. Определение территорий риска и оценка гипотез о факторах риска. Применяемые статистические методы: параметрические (t-критерий Стьюдента), непараметрические (хи-квадрат), стандартизация и условия их применения, корреляционно-регрессионный анализ. Значение ретроспективного эпидемиологического анализа в обосновании направлений профилактики.

Базисную часть эпидемиологического надзора составляет ретроспективный эпиде­миологический анализ (РЭА) заболеваемости и системы противо­эпидемических мероприятий. Под РЭА заболеваемости понимают ее изучение в предшествующие годы. Для выявления закономерностей необходимо проводить анализ не менее чем за 10-15 лет. К настоящему времени сложился алгоритм прове­дения РЭА, который выглядит следующим образом:

 → оценка уровня заболеваемости;  → анализ структуры заболеваемости; → анализ многолетней динамики заболеваемости; → анализ внутригодовой динамики заболеваемости; → анализ заболеваемости по территориям, группам (пол, возраст), контингентам (профессиям) населения, т.е. факторам рис­ка; → оценка качества и эффективности проводимых профилактиче­ских мероприятий; → эпидемиологический диагноз; → прогноз заболеваемости.

Определение территорий риска и оценка гипотез о факторах риска. Для анализа территориального распределения заболеваний используют карты, характер которых определяется масштабом анализа. Основой эпид. карты может быть схема города. Территория делится на участки (районы). В зависимости от потребностей и возможностей они выделяются по административному или эпидемиологическим (водоснабжение) признакам или по признаку мед. обслуживания населения. Сопоставление условий развития эпид. процесса на территориях с разным уровнем заболеваемости способствует формированию гипотез о факторах риска. Для получения показателей, пригодных для сравнения разнородных по структуре и другим характеристикам групп, следует провести их стандартизацию - пересчитать показатели при допуще­нии, что структура сравниваемых коллективов одинакова. Стандар­тизацию необходимо применять: при значительных различиях показателей в сравниваемых группах; при значительной неоднородности состава сравниваемых групп. Наиболее часто применяется метод прямой стандартизации, в котором за стандарт принимается состав совокупного населения в обеих сравниваемых группах. В тех случаях, когда нет сведений о распределении частоты яв­ления (число, состав больных и т.д.) в "сравниваемых совокупностях, т.е. нет числителя и, следовательно, невозможно определить показа­тели заболеваемости для каждой группы, используют косвенный ме­тод стандартизации общих показателей. При стандартизации косвенным методом за стандарт принима­ют показатели заболеваемости для аналогичных групп из других со­вокупностей и с учетом структуры сравниваемых коллективов по призна­ку, влияние которого необходимо исключить, на основе показателей стандарта вычисляют "ожидаемые" показатели для сопоставляемых совокупностей. Наиболее точным методом стандартизации является косвенный, наименее точным - обратный. Прямой метод по точности занимает промежуточное положение, но его преимущество состоит в большей наглядности результатов.

Для оценки достоверности различий двух показателей исполь­зуется расчет и сравнение доверительных границ сопоставляемых показателей и расчет t-критерия Стьюдента. Критерий хи-квадрат, в отличие от критерия t, применяется также в тех случаях, когда нет необходимости знать количественную величину того или иного показателя (признака). Критерий хи-квадрат может быть использован также для косвенного подтверждения наличия или отсутствия связи между воздействую­щим фактором и заболеваемостью.

Критерий t рассчитывается по формуле: t=(I₁-I₂)/√(m₁²+m₂²), где: I_1,2 - сопоставляемые показатели, m_1,2 - средние ошибки сопоставляемых показателей. При расчете критерия t в числителе больший по величине пока­затель ставится на первое место независимо от порядковых номеров показателей. Для расчета средней ошибки показателя равного нулю или 100 применяется формула Ван-дер-Вардена: m=±√(P×(100-P)/n+3, где P-пок-ль рассчит по формулеP=(n+1)×100/(n+2)? где: n - число наблюдений.Однако, при большом числе выделенных групп (более двух) и анализируемых признаков такое решение считается трудоемким. В этом случае це­лесообразно использовать непараметрические критерии, например,χ² (хи-квадрат). Критерий хи-квадрат, в отличие от критерия t, применяется также в тех случаях, когда нет необходимости знать количественную величину того или иного показателя (признака). Критерий хи-квадрат может быть использован также для косвенного подтверждения наличия или отсутствия связи между воздействую­щим фактором и заболеваемостью.Критерий хи-квадрат, с учетом поправки Йейтса, вычисляется но формуле: χ² =(ad-bc-0,5n)²×n/((a+c)(b+d)(a+b)(c+d)), где

"Нулевая" гипотеза - это предположение о том, что в сравни­ваемых группах различие отсутствует. Если рассчитанная величина больше или равна 3,84, то с веро­ятностью 95% можно утверждать, что наблюдаемые между сравни­ваемыми группами различия не случайны.Если необходима вероятность более 95%, то оценку вычислен­ного  критерия у следует  проводить  по  специальной  таблице, предварительно рассчитав число степеней свободы - n' = (r-1)(s-l), где: r - число рядов (число групп по вертикали), s - число строк (число групп по горизонтали). Число степеней свободы указывает на число клеток таблицы, которые могут быть заполнены любыми числами без изменения об­щих итоговых данных или количество свободно варьирующих групп, частоты которых могут принимать значения, не связанные друг с другом. Для того, чтобы опровергнуть "нулевую" гипотезу, вычислен­ный критерий χ² должен быть равен или больше табличного значе­ния при заданном уровне вероятности "нулевой" гипотезы.