Файл: 1. Методология (философия) общественного здоровья и здравоохранения (оз и зо) как общенаучная основа самостоятельной науки.docx

Следующим шагом  должна быть качественная оценка результатов количественного сравнения.

Одним из важнейших условий качественного анализа является полнота и достоверность собранных сведений. Чтобы избежать неправильной оценки статистических величин, ошибок методического характера, анализ следует проводить очень тщательно и обдуманно. Только полное сопоставление всех показателей поможет получить истинную картину состояния анализируемого явления.

Еще один ответственный шаг собственно статистического анализа - объяснение результатов оценки. Его нельзя сводить к простому пересказу вычисленных статистических показателей. Необходимо дать толкование полученным результатам, т. е. предположить или указать причины (факторы), оказывающие на изучаемое явление (признак, процесс) благоприятное или неблагоприятное воздействие, а также следствия этих воздействий. При этом чрезвычайно важно увязывать полученные показатели между собой, искать зависимости между показателями и условиями (факторами), их формирующими. Это поможет логически объяснить причины положительных или отрицательных тенденций в состоянии изучаемого явления, выявить слабые стороны, установить причинно-следственные закономерности. В ряде случаев удаётся лишь предположить какие-либо варианты логического объяснения полученных результатов. Но и это очень важно для правильной трактовки анализируемой ситуации, формулирования адекватных выводов. Причем, возможно продолжение (углубление) исследования для получения данных, подтверждающих (или опровергающих) сделанные предположения.

Таким образом, чтобы объяснение было максимально конкретным, пригодным для формулирования выводов, нужно стараться наиболее полно выявить причины и последствия изменений основных показателей, характеризующих изучаемое явление. Это обеспечит полноту, надежность и реальность заключительных выводов.

Закончив объяснение результатов, можно приступить к осуществлению завершающего шага статистического анализа - формулировки основных выводов и рекомендаций.

Выводы - сформулированные в результате анализа постулаты по основным разделам исследования

---

, носящие характер обобщения анализируемого явления. В выводах следует использовать специальные общепринятые термины, относящиеся к исследуемой области.

Качественно проведенный анализ, правильно полученные и сформулированные выводы являются основой для разработки рекомендаций, направленных на устранение недостатков, улучшения состояния исследуемого явления (процесса). Рекомендации должны быть действенными, исходить из реальных возможностей заинтересованных служб, конкретными, ограниченными во времени и адресованными конкретному лицу или инстанции, в компетенцию которых входит реализация предлагаемых мер.

На этом работа, связанная со статистическим анализом явления (признака, процесса) из области медицины и здравоохранения, заканчивается.

Заключительный шаг - литературное оформление или написание текстового отчета, статьи, диссертации и т.д.

Таким образом, анализ должен быть:

Øобъективным (основывающимся на полном и точном описании событий, наличии эталонов для сравнения и оценки; проводящимся хорошо подготовленными кадрами);

Øсистемным (обеспечивающим полноту, надежность и реальность выводов);

Øцеленаправленным (позволяющим в дальнейшем разрабатывать программы мер по улучшению изучаемого явления);

Øперспективным  (направленным на изучение возможностей развития событий и системы в целом);

Øсвоевременным и оперативным.

---

3. Система обобщающих показателей как практическая основа медицинской статистики

Даже при большой нелюбви к числам нельзя отрицать того, что разрешение многих проблем клинической и профилактической медицины должно, в конечном счете, зависеть от анализа числовых данных.

Для оценки изучаемых массовых явлений, составляющих статистическую совокупность, используют статистические величины: абсолютные и производные.

Абсолютные величины - величины, отражающие абсолютный размер любой совокупности (среды, явления). Они важны иногда, как таковые, а получение их является самостоятельной задачей исследования. Однако в значительной части случаев абсолютные величины оказываются мало пригодными для сравнения - главнейшей цели статистического анализа.

Именно сравнение, сопоставление во времени и в пространстве, в различных группах населения является основой выявления связей и закономерностей, уровня, структуры, сдвигов или качественных особенностей изучаемых процессов!

Нельзя судить по абсолютному числу заболеваний или случаев смерти в различных городах или отдельные годы о размерах заболеваемости или смертности, так как это число может быть обусловлено различиями в численном и возрастном составе населения;

также неверно судить по абсолютному количеству случаев заболеваний с временной утратой трудоспособности о здоровье рабочих промышленных предприятий различной мощности.

Такие суждения возможны только при не изменяющемся основании, т.е. при одинаковом числе населения или рабочих, что практически бывает настолько редко, что не может быть принято во внимание.

Поэтому абсолютные величины нуждаются в статистической обработке, а именно в преобразовании их в производные величины.

Производные величины - это величины, полученные из абсолютных величин с помощью математико-статистических методов обработки данных.

Основными видами производных величин являются:

а) относительные

б) средние

в) специальные статистические показатели (коэффициенты).

К последним следует отнести:

¨методы сравнения различных совокупностей (оценка достоверности различий обобщающих коэффициентов, стандартизация интенсивных показателей);

¨методы оценки взаимодействия (коэффициенты корреляции, регрессии);

---

¨метод анализа динамики явления;

¨метод статистического анализа.

Все эти показатели  (методы), широко применяются в практическом здравоохранении.

Поскольку относительные и средние величины характеризуют уровень, объем изучаемого явления, то их следует рассчитать, прежде всего.

Если мы хотим получить показатели, дающие обобщающую характеристику описательному признаку, следует воспользоваться относительными величинами, а если вариационному - то средними величинами.

К относительным величинам относятся следующие показатели:

1. интенсивный (показатель частоты).

2. экстенсивный (показатель структуры или удельного веса).

3. наглядности.

4. соотношения.

Рассмотрим каждый из этих показателей.

·Интенсивные показатели - характеризуют частоту (уровень, интенсивность - это все синонимы) распространения явления в среде, в которой оно происходит, с которой оно непосредственно, органически связано, как бы порождается, продуцируется этой средой.

При вычислении необходимо иметь две статистические совокупности; совокупность явления и совокупность среды, его продуцирующей.

Рассчитывается по следующей формуле:

Полученные расчетным путем относительные показатели как бы приводят частоту явления к одному основанию, условному знаменателю, представленному единицей с нулями.

Обычно интенсивные показатели рассчитываются на 100, 1000, 10000 или 100000 соответствующей среды.

Чем реже встречается явление, тем на большее количество среды принято рассчитывать показатели, т.е. на 10 или 100 тысяч.

В медицинской статистике при вычислении размеров рождаемости, смертности, естественного прироста населения общей заболеваемости, травматизма, инвалидности и др., за основание обычно принимают 1000 человек населения. Вычисление размеров смертности или заболеваемости в отношении одной нозологической формы заболевания производится на 10000 или 100000 населения. Соответственно коэффициент интенсивности может быть выражен в промилле (⁰/₀₀), продецимилле (⁰/₀₀₀), просантимилле (⁰/₀₀₀₀) или записан так, как указано в примере: 40 случаев на 1000 лиц 40-50 лет.

Если расчет производился на 100 единиц среды, знак процента (%) не ставится, т.к. в аналогичных единицах вычисляется экстенсивный показатель и показатель наглядности.

---

Самым частым, но далеко не единственным основанием для расчета относительных показателей служит численность населения; в других случаях средой являются контингенты больных, родившихся живыми и мертвыми, число женщин, состоящих в браке и т.п.

·Показатели соотношения характеризуют численное соотношение двух не связанных непосредственно между собой, независимых величин, разнородных, различных или "замкнутых" совокупностей. Они показывают частоту, но не вскрывают внутренних связей.

При вычислении показателей соотношения также необходимо иметь две статистические совокупности: одна из них представляет изучаемое явление, а вторая - среду. В качестве статистической совокупности, являющейся средой, в расчете коэффициента соотношения чаще всего берется население.

Техника вычисления показателя соотношения сходна с интенсивным показателем. Однако последний характеризует частоту явления в среде его продуцирующей, в то время как показатель соотношения отражает соотношения двух явлений, между собой не связанных.



Примерами показателя соотношения могут быть рассчитанные показатели количества коек на 10000 населения; обеспеченность населения врачами (средним медицинским персоналом) на 10000 населения и др.

Поскольку показатели соотношения, как и интенсивные, характеризуют частоту явления на определенное количество среды, то они позволяют сравнивать уровни обеспеченности медицинской помощью на разных территориях, в разные периоды времени.

·Следующим видом относительных величин являются экстенсивные показатели.

Экстенсивные показатели показывают, как распределяется изучаемое явление на свои составные части, как велика отдельная доля данного явления по отношению ко всей его величине (отношение части к целому), т.е. вся совокупность принимается за 100%, а входящие в нее статистические единицы будут составлять часть от 100%) и выражаются в процентах.



С помощью экстенсивных показателей можно охарактеризовать состав населения по полу, возрасту или другим признакам, структуру заболеваемости по нозологическим формам и т.д.

Чтобы отличить экстенсивные показатели от интенсивных в тех случаях, когда статистическая природа показателей не вполне ясна, необходимо помнить, что при интенсивных показателях всегда имеем дело с двумя статистическими совокупностями, одна из которых - это явление, а другая - среда.

---