озз / Том_1_Общественное здоровье и здравоохранение (2)

ны, конечно, несут определенную информацию о размерах того или иного признака, например, о количестве койко-мест в стационаре, количестве заболевших или умерших в районе и т.д. Однако зачастую эти цифры имеют весьма ограниченное познавательное значение. Например, в городе Н работают 200 врачей, а в городе К — 500. Конечно, легко заметить, что в одном городе врачей значительно больше, чем в другом. Однако по этим абсолютным величинам еще нельзя сделать вывод о том, что жители города К лучше обеспечены врачебной помощью, тогда как для жителей города Н она менее доступна. Очевидно, нужно сопоставить, соотнести в этих городах количество врачей и численность населения, для которого их помощь предназначена. Таким образом, в данном случае необходимо преобразовать абсолютные величины в относительные.

2.3.ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ

ИИХ ГРАФИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ

Относительные величины (показатели) применяют для изучения совокупностей с альтернативным распределением признака, т.е. когда у признака есть только два противоположных значения («да» или «нет»). Например, «болен–здоров», «доношен–недоношен», «умер–остался жив» и т.д. Относительные величины рассчитывают путем отношения (деления) одной абсолютной величины к другой. При этом полученную дробь увеличивают в 100, 1000, 10 000 раз и так далее и, таким образом, выражают показатель соответственно в процентах (%), промилле (‰), продецимилле () и т.д.

Выбор множителя связан со стремлением представить относительные величины в целых числах, которые легче воспринимаются, а потому более удобны при анализе.

Различают следующие виды относительных величин: интенсивные, экстенсивные, показатели соотношения и наглядности.

Интенсивные показатели, или показатели распространенности, указывают на частоту, с которой встречают изучаемый признак

всреде, непосредственно его «продуцирующей».

Вмедицинских исследованиях средой может быть численность населения в целом или отдельных его групп (возрастных, половых, профессиональных и др.). При этом признак представляет как бы продукт среды. Например, в 2011 г. в городе М с населением

Рис. 2-2. Интенсивный показатель (пример вычисления).

50 000 жителей (среда) родились 600 детей (признак). Уровень рождаемости в городе М составил 12‰ (рис. 2-2).

Интенсивные показатели применяют не только для определения распространенности того или иного признака. Их используют также для сравнения различных совокупностей по уровню, частоте какоголибо события, признака [например, для сравнения уровней заболеваемости или смертности в разных регионах, различных возрастных группах и др.].

Кроме того, с помощью интенсивных показателей можно проследить динамику изменений в частоте признака изучаемой совокупности (например, сдвиги в распространенности ишемической болезни сердца (ИБС) у населения города Н за ряд лет и др.).

Важно не только правильно рассчитать интенсивный показатель, но и правильно выбрать для его иллюстрации графическое изображение. Топографоаналитический метод необходимо использовать при любом статистическом исследовании. Применение этого метода делает изучаемые показатели более наглядными, доступными для понимания, позволяет глубже их проанализировать. При этом следует учитывать, что вид графического изображения должен строго соответствовать содержанию каждого показателя.

Интенсивные показатели могут быть представлены в виде четырех основных типов диаграмм: столбиковой, линейной, картограммы и картодиаграммы.

При построении столбиковой диаграммы рисуют прямоугольники, высота которых соответствует величине изображаемых показателей с учетом масштаба (рис. 2-3).

Если прямоугольники на диаграмме расположены не вертикально, а горизонтально, такую диаграмму называют ленточной.

Линейные диаграммы (графики) обычно применяют для изображения динамики признака. Основой для построения линейной диаграммы служит прямоугольная система координат, где на оси абсцисс х откладывают промежутки времени, а на оси ординат y — соответствующие им уровни показателя (рис. 2-4).

щая изображение. Цифровые значения изображаемых величин рекомендуют надписывать на самой диаграмме. Все условные обозначения различных линий, штриховок или красок должны быть объяснены.

Экстенсивные показатели, или показатели распределения (структуры, удельного веса), дают представление о количественном распределении какого-либо признака (совокупности) на свои составные части. С помощью экстенсивных показателей можно установить, насколько велика доля части совокупности по отношению ко всей совокупности (отношение части к целому). Обычно экстенсивные показатели выражают в процентах.

Пример: в больницах города К в 2011 г. было 600 + 500 + 300 + 250 = = 1650 коек. Из них терапевтических — 600, хирургических — 500, аку- шерско-гинекологических — 300, педиатрических — 250, прочих — 850. Доля коек терапевтического профиля в общем коечном фонде города составила:

часть явления (совокупности) / явление в целом (вся совокупность) × 100 = 600 × 100 / 2500 = 24%.

Аналогично рассчитывают удельный вес коек остальных профилей. Сумма всех экстенсивных показателей, выраженных в процентах, непременно должна быть равна 100.

Графически экстенсивные показатели могут быть изображены секторными или внутристолбиковыми диаграммами (рис. 2-6).

При сравнении экстенсивных показателей в динамике нужно учитывать, что они свидетельствуют только о перераспределении в структуре изучаемых совокупностей и не могут отражать динамику частоты (распространенности) признака. Пример: на ткацкой фабрике в городе П в 2010 г. среди всех случаев болезней с временной утратой трудоспособности доля острых респираторных заболеваний составила 30%, а в 2011 г. — 25%. Казалось бы, ситуация с респираторной патологией улучшилась, заболеваемость снизилась. На самом деле такой вывод ошибочен, поскольку отсутствует информация как об общем количестве случаев временной нетрудоспособности в связи с заболеваниями, так и количестве работающих на предприятии (то есть неизвестен размер «продуцирующей» совокупности).

Фактические данные таковы. В 2010 г. всего зарегистрировано 150 случаев заболеваний с временной нетрудоспособностью, из них 45 — острые респираторные, в 2011 г. соответственно 200 и 50 случаев. Количество работающих не изменилось и составило 225 человек.

Таким образом, частота острых респираторных заболеваний (интенсивный показатель!) в 2010 г. была равна 20 случаям на 100 работающих, а в 2011 г. — 22,2 случая, т.е. она даже повысилась. Уменьшение же удельного веса респираторной патологии в 2011 г., очевидно, было связано с увеличением частоты каких-либо других заболеваний (например, обусловлено вспышкой пищевых токсикоинфекций). Этот пример показывает, что использование экстенсивных показателей при анализе имеет некоторые ограничения и выводы следует делать весьма осторожно.

Показатели соотношения характеризуют соотношение между двумя самостоятельными совокупностями (в этом их сходство с интенсивными показателями). Однако эти совокупности независимы, одна

из них не продуцирует другую (в этом их отличие от интенсивных показателей). В здравоохранении и медицине используют такие показатели соотношения, как обеспеченность населения врачами, койко-местами, соотношение абортов и родов. Например, в городе с населением 80 000 жителей имеется 840 койко-мест. Обеспеченность населения койко-мест составляет:

(совокупность 1 / совокупность 2) × 10 000 = = (840 × 10 000) / 80 000 = 105 койко-мест / 10 000 населения.

Для графического изображения показателей соотношения используют те же диаграммы, что и для интенсивных: картограммы, столбиковые, линейные и картодиаграммы.

Показатели наглядности характеризуют отношение различных однородных величин к одной из них, принятой за 100%, или 1. Расчет показателей наглядности проводят с помощью обычной пропорции. В показателях наглядности можно представить как абсолютные и средние величины, так и показатели интенсивные и соотношения. Показатели наглядности применяют для более удобного сравнения изучаемых величин как в статике (например, уровень младенческой смертности в разных областях РФ в 2011 г.), так и в динамике (например, уровень младенческой смертности в г. Москве за период с 2000 по 2010 г.). В последнем случае за 100% следует принять уровень 2000 г. (начальное количество ряда), чтобы наблюдаемая тенденция была более выраженна.

Для графического изображения статических показателей наглядности используют столбиковые диаграммы, возможно также применение картограмм и картодиаграмм с соответствующими условными обозначениями. Если же речь идет о динамике процесса, показатель наглядности можно изображать с помощью как линейной, так и столбиковой диаграммы.

Особую важность приобретают показатели наглядности при анализе и графическом изображении динамики (за ряд периодов) нескольких признаков с разной размерностью. Например, требуется определить, какой из демографических показателей претерпел наибольшее изменение за последние годы в Н-ской области (табл. 2-2).

За 100% принимают уровень каждого показателя в 2006 г. Тогда уровень общей смертности в 2011 г. составит: 12,7 × 100 / 13,5 = 94%. Аналогично рассчитывают и другие показатели наглядности.

В результате рассмотрения сущности различных относительных величин (показателей интенсивных и экстенсивных, соотношения и наглядности) можно сделать вывод: их весьма широко используют в медицине и здравоохранении как в практической работе, так и научных исследованиях. Столь же широко применяют и графические изображения. Важно только, чтобы это делали в соответствии с существующими правилами.

2.4.МЕТОДЫ СРАВНЕНИЯ ОБОБЩЕННЫХ ВЕЛИЧИН

ИУСЛОВИЯ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ

Как уже было отмечено ранее (см. подраздел 2.3), анализ различных признаков в области медицины и здравоохранения невозможен без широкого использования интенсивных показателей (например, рождаемости, смертности, заболеваемости, летальности и др.). Они необходимы для суждения о закономерностях развития тех или иных признаков и характеристики сложившихся в них ситуаций.

Ясно, что анализ интенсивных показателей не сводится к их простому сравнению, а выводы не ограничиваются констатацией того, где выше или ниже соответствующий показатель. Выводы должны отражать сущность признака. Однако обнаружение этой сущности иногда затруднено, так как выводы, которые делают на основе полученных интенсивных показателей, могут оказаться неправильными, ошибочными. Это связано с тем, что на величину любого интенсивного показателя оказывают влияние различные факторы,

втом числе особенности (в частности, состав) среды, с которой соотносят изучаемый признак. В целях выяснения влияния этих особенностей и получения адекватных выводов используют специальный статистический метод — метод стандартизации, который позволяет провести сопоставление обобщающих коэффициентов

внеоднородных совокупностях при условии элиминации (устранения) этой неоднородности.

Различают три метода стандартизации: прямой, косвенный и обратный. Выбор метода определяют наличием у исследователя той или иной информации о составах сравниваемых совокупностей (среды) и изучаемого признака.

Наиболее часто на практике используют прямой метод стандартизации, для которого необходимы полные сведения как о составе

сравниваемых совокупностей (то есть среды), так и о составе изучаемого признака.

В качестве примера представлен такой признак, как летальность. Показатель летальности — отношение количества больных, умерших в стационаре, к количеству пациентов, выбывших из стационара, (то есть выписанных + умерших), выраженное на 100 выбывших. По показателю летальности принято судить о благополучии в данной больнице, т.е. о качестве оказываемой медицинской помощи, связанном с квалификацией медицинского персонала, организацией лечебно-диагностического процесса и т.д. Например, в одной больнице (А) летальность составила 5%, а в другой (Б) — 10%. Значит ли это, что во второй больнице качество работы значительно хуже? Необязательно, поскольку величина показателя летальности зависит не только от квалификации врачей, организации ухода за больными

идругих факторов, определяющих качество медицинской помощи. На величину показателя летальности может оказать влияние и состав больных (по возрасту, полу, степени тяжести состояния и др.). Даже при оптимальной организации диагностической и лечебной работы

ивысочайшей квалификации персонала преобладание в больнице контингентов с повышенным риском смерти (например, пожилых людей с тяжелыми, сочетанными заболеваниями) способно повлиять на показатель летальности в этой больнице, завысить его. Следовательно, чтобы по показателю летальности (5 и 10%) оценить качество работы двух больниц, прежде необходимо убедиться, что несущественные, случайные, не относимые к работе факторы не скроют, не затушуют определяющую закономерность изучаемого признака. Таким посторонним фактором, затрудняющим определение закономерностей при анализе интенсивных показателей, служит неодинаковый, неравнозначный состав сравниваемых контингентов. Иными словами, состав больных может так повлиять на результаты лечения (то есть на показатель летальности), что окажется замаскированным фактор, который оценивают, а именно качество работы больниц, деловая квалификация персонала. Не учитывая этого, можно сделать неправомерный вывод о серьезных недостатках в больнице Б (поскольку летальность там вдвое выше, чем в больнице А).

Итак, задача заключается не только в том, чтобы установить, в какой из больниц пациенты умирают чаще, но и в том, чтобы определить возможное влияние на это различий в составе больных по тем или иным признакам. Для решения этой задачи как раз и применяют метод стандартизации, т.е. метод расчета и сопоставле-