Статистические методы в исследовании здравоохранения. 2

2

Содержание

Введение

1. Статистические методы в исследовании здравоохранения

1.1. Особенности статистики в здравоохранении

1.2. Основные понятия статистического метода

1.3. Методы отбора единиц наблюдения

1.4. Методы сбора статистической информации

1.5. Организация (этапы) статистического исследования

1.6. Применение пакета программ SТАТGRАРНIСS в статистическом анализе здравоохранения

2. Статистический анализ основных показателей здоровья населения.

2.1. Используемая методика анализа состояния и тенденций уровня смертности

2.2. Уровень средней продолжительности жизни в России и его динамика

2.3. Динамика показателей смертности в России

2.4. Динамика показателей смертности по причинам смерти

2.5.  Заболеваемость населения России

2.6. Факторы уровня смертности и средней продолжительности жизни

Заключение

Список литературы

Введение

Актуальность темы. Интенсификация труда медицинских работников в условиях бюджетно-страхового здравоохранения предъявляет повышенные требования к научно-организационным факторам. В данных условиях возрастает роль медицинской статистики в научной и практической деятельности медицинского учреждения.

В практической и научно-исследовательской деятельности врач, как правило, анализирует результаты своей деятельности не только на индивидуальном, но и на групповом и популяционном уровнях. Это необходимо врачу для подтверждения уровня квалификации, а также в целях дальнейшего усовершенствования и профессиональной специализации. Поэтому умение правильно организовать и провести статистическое исследование необходимо всем врачам различного профиля, руководителям учреждений и органов здравоохранения. Такие знания и умения способствуют повышению качества и эффективности медицинской помощи населению через непрерывную подготовку кадров (важнейший элемент ресурсного обеспечения) и, таким образом, конкурентоспособности лечебно-профилактических учреждений различных форм собственности в условиях рыночной экономики.

Руководители здравоохранения в оперативной и прогностической работе постоянно используют статистические данные. Только квалифицированный анализ статистических данных, оценка событий и соответствующие выводы позволяют принять правильное управленческое решение, способствуют лучшей организации работы, более точному планированию и прогнозированию. Статистика помогает контролировать деятельность учреждения, оперативно управлять им, судить о качестве и эффективности лечебно-профилактической работы. Руководитель при составлении текущих и перспективных планов работы должен основываться на изучении и анализе тенденций и закономерностей развития как здравоохранения, так и состояния здоровья населения своего района, города, области и т. д.

Традиционная статистическая система в здравоохранении основана на получении данных в виде отчетов, которые составляются в низовых учреждениях и затем суммируются на промежуточных и высших уровнях. Система отчетов имеет не только преимущества (единая программа, обеспечение сравнимости, показатели объема работы и использования ресурсов, простота и малая стоимость сбора материалов), но и определенные недостатки (малая оперативность, жесткость, негибкая программа, ограниченный набор сведений, неконтролируемые ошибки учета и др.).

Цель работы – рассмотреть особенности статистических методов в исследовании здравоохранения.

Поставленная цель предполагает решение следующих задач:

1.      Рассмотреть теоретические аспекты исследуемой проблемы;

2.      Провести анализ статистических показателей системы здравоохранения.

Методы исследования – статистический, хронологический, наблюдение, математический.

Для реализации поставленных целей и задач использованы учебники и учебные пособия по статистике, статистическим исследованиям, статистике здравоохранения.

1. Статистические методы в исследовании здравоохранения

1.1. Особенности статистики в здравоохранении

Статистика - общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественными особенностями. С помощью количественных характеристик, с учетом конкретных исторических условий статистика помогает обнаружить важнейшие закономерности различных процессов, происходящих в жизни общества.

Санитарная (медицинская) статистика изучает вопросы, связанные с медициной, гигиеной, здравоохранением. Она является важной частью социальной гигиены и организации здравоохранения и в то же время составляет одну из отраслей статистики [5,с.69].

В санитарной статистике различают три основных раздела: статистику здоровья населения, статистику здравоохранения и статистику клиническую.

Задачи санитарной статистики:

        выявление особенностей состояния здоровья населения и факторов, определяющих его;

        изучение данных о сети, деятельности и кадрах ЛПУ, а также данных о результатах лечебно-оздоровительных мероприятий;

        применение методов санитарной статистики в экспериментальных, клинических, гигиенических и лабораторных исследованиях.

Материалы санитарной статистики направлены на поиск путей улучшения здоровья населения и совершенствования системы здравоохранения.

Статистика в здравоохранении используется для:

1). В настоящее время развитие углубленных медико-биологических, физических и др. методов исследования, внедрение новой диагностической техники приводит к накоплению числовых данных, характеризующих состояние организма и окружающей среды. Принимая во внимание объем информации об организме можно понять необходимость синтеза данных с использованием статистических методов;

2). Определение норм санитарно-гигиенического характера, расчета доз лекарственных препаратов, определение стандартов физического развития, оценки эффективности применяемых методов профилактики и лечения [7,с.43].

Медицинская статистика состоит из трех разделов:

1. Теоретические и методические основы включающие:

- математику, в том числе:

- теорию вероятности;

- закон больших чисел;

- теорию выборочного исследования;

- теорию малых выборок.

- общую статистику.

- специальные медицинские методы исследования.

2. Статистика здоровья населения изучает следующие показатели:

- физического развития;

- медико-демографические;

- заболеваемости и травматизма;

- инвалидности.

3. Статистика здравоохранения изучает деятельность органов и учреждений здравоохранения по следующим основным показателям:

- объем выполненной работы;

- количественная и качественная характеристика работников (категория врача, ученая степень и т.д.);

- качественный показатель работы;

- нормы и нормативы здравоохранения;

- организационные формы работы;

Таким образом, статистика охватывает все области системы здравоохранения.

1.2. Основные понятия статистического метода

Статистическая совокупность – группа, состоящая из множества относительно однородных элементов, взятых вместе в известных границах времени и пространства.

Примеры статистической совокупности: население района, города; группа родившихся или умерших в данном году; группа больных тем или иным заболеванием. Допустим врача-ревматолога интересуют сроки госпитализации больных острым ревматизмом в городе К. в 2000 г. Такая группа будет лишь относительно однородной. Объединяют ее признаки: единый диагноз, единое время (2000 год), единство территории проживания (город К) Разъединяют: разные сроки госпитализации, разный возраст, пол и др. Признаки сходства служат для объединения этих элементов, различия – для особого анализа.

Каждый первичных элемент, составляющий статистическую совокупность и наделенный признаками сходства, называют единицей наблюдения.

Число единиц наблюдения определяют объем исследования.

Учетные признаки – признаки по которым различаются элементы статистической совокупности (пол, возраст, место жительства, сроки заболевания).

По характеру учетные признаки делят на: атрибутивные (описательного характера - пол, профессия), количественные (выраженные числом – рост, вес).

Факторные и результативные признаки. С изменением величины факторного признака меняется величина результативного признака (с увеличением возраста ребенка увеличивается его вес: возраст – факторный признак, вес – результативный). К результативным признакам можно отнести: заболевание (диагноз), его исход (выздоровление, смерть, инвалидность), массу тела, уровень белка, холестерина и др.

Отнесение признаков к факторным или результативным определяется целью исследования.

Генеральная и выборочная совокупность. Каждая статистическая совокупность может рассматриваться как генеральная или как выборочная.

Генеральная совокупность состоит из всех единиц, которые могут быть к ней отнесены. Обычно ее рассматривают как приближающуюся к бесконечности совокупность.

В практике изучения здоровья населения генеральная совокупность рассматривается в пределах конкретных границ, очерченных территориальным или производственным признаком и поэтому включает в себя определенное число наблюдений (конкретное предприятие с числом работающих 10000 человек). Генеральной совокупностью может быть население города, села, дети школы и др.

Для того, чтобы исследовать взаимосвязи менее изученных признаков при исключении признаков, влияние которых известно, формирование генеральной совокупности можно проводить методом направленного отбора. Например, известна взаимосвязь возрастно-полового состава с распространенностью гипертонической болезни, поэтому чтобы исключить влияние пола и возраста генеральная совокупность подбирается однородной по этим признакам (женщины в возрасте 20-25 лет, проживающие в городе Н).

Одним из видов направленного сплошного отбора является когортный метод, который позволяет сделать срез в том месте изучаемого явления, в котором наиболее ярко проявляются закономерности.

Когорта – статистическая совокупность, которая состоит из относительно однородных элементов, объединенных наступлением определенного признака и прослеженного в один и тот же интервал времени. Например, для определения численности детей в семье (или количества беременностей, родов или абортов) за определенный интервал супружеской жизни исследуется когорта лиц, имеющих единый срок вступления в брак и единый период супружеской жизни.

В связи с трудоемкостью углубленного анализа всех единиц наблюдения, составляющих генеральную совокупность, исследование ограничивают некоторой частью единиц – выборочной совокупностью.

Выборочная совокупность-часть генеральной совокупностью, отобранная специальным выборочным методом.

Теоретическое обоснование выборочного метода дается теорией вероятности и законом больших чисел.

На основе анализа выборочной совокупности можно получить полное представление о закономерностях, присущих всей генеральной совокупности. Особенностью выборочной совокупности является ее репрезентативность – представительность всех составляющих ее признаков по отношению к признакам генеральной совокупности.

Требования к выборочной совокупности:

она должна обладать основными характерными чертами генеральной совокупности;

должна быть достаточной по объему.

Поэтому выборочную совокупность из генеральной отбирают по определенным правилам, обеспечивающим случайность отбора. Статистика располагает специальными формулами, таблицами по которым можно определить необходимое число наблюдений в выборочной совокупности.

1.3. Методы отбора единиц наблюдения

В зависимости от степени охвата исследования принято различать сплошное и не сплошное статистическое наблюдение. Сплошным называют такое исследование, при котором изучаются все единицы наблюдения объекта исследования.

Не сплошное наблюдение бывает нескольких видов:

монографическое

метод основного массива

выборочное исследование.

Монографическое исследование - глубокое изучение одного человека, одного учреждения, одного села нередко с определенными временными интервалами. Монографическое исследование иногда проводят перед основным с целью разработки программы, изучения различных организационных вопросов.

Метод основного массива - охватывает большую часть единиц изучаемого объекта наблюдения. Этот метод иногда называют несовершенным сплошным. Например, при изучении здоровья детей, родители которых работают на текстильных предприятиях, для анализа отбирают только крупные предприятия.

Выборочный метод.

Механическая выборка - формируется с помощью механического (арифметического) подхода к отбору единиц наблюдения. Например, при необходимости отбора 20% от всей генеральной совокупности можно отобрать каждый 5-й случай.

Случайная выборка - формируется с использованием вероятностных математических методов, например, таблицы случайных чисел.

Типологическая выборка - это выборка, при формировании которой генеральная совокупность разбивается на типы с последующим отбором единиц наблюдения из каждой типической группы. При этом число единиц наблюдения можно отобрать пропорционально численности типической группы (пропорциональный типологический отбор) или непропорционально, т.е. отбирая разное число наблюдений из каждой группы (непропорциональный типологический отбор). Например, исследуемую группу предварительно можно разбить по полу, возрасту, профессии или образованию и отобрать из каждой подгруппы необходимое число единиц наблюдения.

Серийная выборка - формируется с помощью отбора не отдельных единиц наблюдения а целых групп, серий, гнезд, в состав которых входят организованные определенным образом единицы наблюдения. Например, могут быть взяты территориальные образования (деревни, районы), отдельные учреждения (больницы, детские сады и т.п.) Внутри каждой серии изучаются все единицы наблюдения.

Когортный метод - статистическую совокупность составляют относительно однородные группы лиц, объединенных наступлением определенного демографического признака в один и тот интервал времени. Например, при изучении вопросов связанных с рождаемостью, формируют когорту по признаку единого срока рождения - исследование рождаемости по поколениям, или по признаку единого срока вступления в брак - исследование рождаемости по продолжительности семейной жизни.

Метод направленного отбора - позволяет выявить влияние неизвестных факторов при устранении влияния известных. Например, при изучении влияния стажа работающего на травматизм отбираются рабочие одной профессии, одного возраста, одного образовательного уровня.

Метод копи-пара, или способ уравновешивания групп (метод парных сочетаний). В основе его лежит подбор для каждой единицы наблюдения исследуемой группы «копи-пары» по одному или нескольким исследуемым признакам. Например, известно, что на младенческую смертность влияют такие факторы, как масса тела при рождении и пол ребенка. При использовании данного метода для каждого случая смерти ребенка из альтернативной совокупности благополучных исходов подбирают «копи-пару» по массе и полу. Этот способ отбора целесообразно применять для изучения редких явлений.

1.4. Методы сбора статистической информации

Основным методическим требованием при постановке медико-социальных исследований является их проведение в определенных группах населения, объединенных каким-либо общим социальным или возрастно-биологическим признаком. Программа каждого исследования должна включать два раздела:

характеристику состояния здоровья населения по всем возможным или некоторым показателям;

характеристику условий и образа жизни изучаемой группы.

Информацию о состоянии здоровья можно получить из трех источников:

данные официальной статистики государственных учреждений и организаций;

выкопировка данных из первичной медицинской документации;

непосредственное наблюдение (осмотр)

Для получения информации об условиях и образе жизни используются социологические методики:

анкетирование (заочный опрос)

интервьюирование (очный опрос)

комбинация этих методов (анкета-интервью)

метод наблюдения

экспедиционно-монографический метод (с параллельным изучением местных особенностей типического объекта)

бюджетный метод и т.д.

Каждый из методов имеет различные модификации, так интевью может быть групповым или индивидуальным, глубоким клиническим, коллегиальным и т.д.; метод наблюдения – гласным и негласным, полным и неполным, индивидуальным и коллективным и т.д.

1.5. Организация (этапы) статистического исследования

1 этап – цель и задачи исследования;

2 этап – организационный (составление программы и плана исследования): объект исследования, статистическая совокупность и ее структура, виды статистической совокупности (генеральная, выборочная), единица наблюдения, учетные признаки (количественные, атрибутивные, факторные, результативные), макеты статистических таблиц, виды статистических исследований (сплошное, выборочное), определение численности выборочной совокупности, способы отбора материала (случайный, механический, типический, серийный, комбинированный);

3 этап – сбор информации;

4 этап – обработка данных, статистическая группировка собранного материала, подготовка материалов для сводки, статистическая сводка, статистические таблицы, обработка данных с использованием современных математико-статистических методов и вычислительных средств;

5 этап – анализ и оформление результатов статистического исследования (составление графических изображений);

6 этап – внедрение результатов исследования в практику и оценка эффективности.

План исследования предусматривает определение объекта наблюдения, единицы наблюдения, времени, места, способ проведения, кадры, средства, сроки выполнения отдельных этапов.

Объект исследования – совокупность, о которой должны быть собраны статистические данные.

Единица наблюдения – каждый случай изучаемого явления, подвергающийся описанию, единица счета.

Время – период, в течение которого регистрируются все случаи изучаемого явления (текущее наблюдение) или момент, на который происходит учет всех единиц наблюдения (моментное или единовременное наблюдение)

Программа наблюдения – это перечень признаков, подлежащих регистрации в отношении каждой единицы наблюдения.

Учетный документ – четко сформулированные вопросы программы, оформленные в виде персональных карт, списков, журналов, талонов и т.д.

Разработка материала

4 этап (разработка материала) складывается из следующих элементов:

1) Контроль (проверка материала) – просмотр регистрационных бланков с целью исключения данных, имеющих дефекты.

2) Разметка признаков, имеющихся в регистрационных бланках. Проводится по заранее разработанному шифру (номер шифра по возрасту, номер шифра по классу болезней) Например, если изучается общая заболеваемость населения различных возрастных групп по классам заболеваний, то на каждом регистрационном бланке ставится шифр возрастной группы, к которой относится больной и шифр класса болезней.

1.6. Применение пакета программ SТАТGRАРНIСS в статистическом анализе здравоохранения

Рынок компьютерных программ обработки данных обширен и разнообразен. На нем представлены продукты более тысячи наименований. Такое разнообразие отражает многоплановость задач обработки в различных областях человеческой деятельности. Обзоры указанных программ приводятся в специальных справочниках, где содержатся краткие описания их назначения, требования к техническим характеристикам компьютера, сведения о дополнительных сервисных возможностях, цены и адреса фирм-поставщиков. Это весьма объемные издания, публикуемые в западной прессе.

На рынке математического обеспечения в эпоху больших компьютеров лидировали несколько статистических пакетов -BMDP, SAS и SPSS. Это объяснялось тем, что фирмы-разработчики достаточно быстро реагировали на достижения в области обработки данных и ими был накоплен большой запас прочности, позволивший далеко оторваться от конкурентов. С появлением персональных компьютеров, новых языков программирования и технологий лидировавшим фирмам пришлось решать сложную задачу: создавать пакет для ПК заново или адаптировать уже существующую программу к требованиям «маломощных» компьютеров. Вместе с тем богатые графические возможности ПК дали шанс менее известным фирмам сравнительно быстро создать новые, ныне очень популярные программные средства анализа данных. В этот период появился пакет STATGRAPHICS (STATistical GRA-PHICs System) фирмы Manugistics. Он настолько выигрышно отличался от других статистических пакетов удобством пользовательского интерфейса, что завоевал огромную популярность и в дальнейшем задал основные ориентиры для развития всей индустрии в целом. За последние годы, наконец, появились Windows-версии наиболее известных статистических систем. А корпорации SPSS и Manugistics выпустили версии для Windows 95/NT и продолжают наращивать огромный потенциал своих систем.

Статистический графический пакет STATGRAPHICS, разработанный американской корпорацией Manugistics (до 1 мая 2003 года называвшейся Scientific Time Sharing Corp.) для IBM-совместимых компьютеров, по признанию многих авторитетных журналов (Infoworld, Software Digest и др.) является на сегодняшний день одной из наиболее эффективных систем статистического анализа данных. Столь высокую оценку STATGRAPHICS заслужил главным образом благодаря удачному соединению научных методов обработки разнотипных данных с современной интерактивной графикой. Этот альянс подкреплен широкими возможностями взаимодействия с другими программными продуктами (электронными таблицами, базами данных) и периферийными устройствами. Дружественный интерфейс и тщательно отшлифованная документация способствуют быстрому освоению пакета как специалистами в области математической статистики, так и представителями других сфер деятельности (бизнеса, производства, экономики, медицины, химии, биологии, психологии и др.).
В DOS-версию пакета включено более 250 процедур обработки данных по следующим разделам математической статистики:

        Анализ вариаций (дисперсионный анализ)

        Анализ временных рядов

        Дескриптивная (описательная) статистика

        Контроль качества

        Многомерный анализ

        Непараметрический анализ

        Планирование эксперимента

        Подбор распределений

        Прогнозирование

        Разведочный анализ

        Регрессионный анализ

В России STATGRAPHICS хорошо известен; давно и интенсивно при-меняется. Пользователи пакета знакомы в основном с его ранними версиями, имевшими свободное распространение. Самая популярная версия 3.0 была создана еще в 1999 году. С тех пор пакет модернизировался почти ежегодно и в более поздних версиях претерпел значительные изменения. Кратко охарактеризуем их.

Версия 4.0

В версии 4.0 введены средства автоматизации рутинных и повторяющихся процедур статистического анализа. Стало возможным инициализировать с помощью горячих клавиш до 20 отдельных операций и задавать порядок выполнения комплексных процедур макросами, в которых подробно описывается весь ход работы, начиная с импорта файлов и заканчивая выдачей твердой копии выходного документа. В макросы можно включать паузы, полезные подсказки (например, о необходимости включить принтер), процедуры проверки корректности используемых данных.

Применение средств автоматизации позволило значительно сократить время, затрачиваемое на комплексный анализ данных, и поручить его проведение менее опытному персоналу.

В версии 4.0 имеются и другие новшества:

        введен оператор EVAL, с помощью которого можно оперативно отображать результаты работы процедур анализа данных в исполнительном окне, что позволяет осуществлять текущий контроль промежуточных результатов перед их дальнейшим использованием;

        введена новая опция, позволяющая при графическом отображении категориальных переменных размещать числовые значения меток оси Х в несколько рядов, чтобы избежать их наложения;

        в более общем виде реализована процедура быстрого преобразования Фурье; появилась возможность распечатки нескольких текстовых отчетов на одной странице; более гибкой стала процедура включения в пакет собственных программ анализа данных, написанных на языке APL*PLUS. Допускается и обратная ситуация - STATGRAPHICS может служить библиотекой аналитических и графических функций для прикладных программ.

Версия 5.0

В этой версии значительные изменения претерпел раздел планирования экспе-римента. Пользователю предоставляется полный каталог стандартных ва-ри-антов дробных планов и процедур конструирования поверхностей отклика, а также возможность создавать свои собственные варианты и процедуры. Кроме того, новый редактор позволяет формировать разнообразные рабочие таблицы, распечатывать их и использовать для сбора экспериментальных данных.

Улучшен раздел дисперсионного анализа; процедура многофакторного дисперсионного анализа стала допускать выборочное исключение и добавление взаимодействий любого порядка.

В данной версии пакета полностью была переработана документация. Она включила три основных руководства, дополненных инструкцией по инсталляции и кратким справочником.

Версия 6.0

Эта версия представлена в двух вариантах пакета STATGRAPHICS (для ПК с процессором 286) и STATGRAPHICS Plus (для ПК с процессором 386 и выше). В оба варианта впервые введена поддержка манипулятора «мышь». Использование мыши, простой и удобный графический интерфейс сделали процесс взаимодействия с программой по-настоящему интерактивным. Щелчком мыши устанавливаются и изменяются атрибуты элементов изображения (например, цвет, размер, толщина линий), выбирается тип графического отображения из 50 имеющихся, производится вращение отображений в трехмерном пространстве, а также изменение масштаба, меток точек, надписей и пр. Манипулируя мышью, стало возможным оперативно получать дополнительную информацию о точках на графиках, удалять отдельные объекты или их группы и сразу видеть, как изменяется геометрическая конфигурация данных в соответствии с перерассчитанными параметрами выбранной модели анализа. STATGRAPHICS Plus работает в пять раз быстрее своего собрата. В этом варианте практически сняты ограничения на объем анализируемой ин-формации. При оперативной памяти 4 Мбайт можно работать с таблицами, содержащими до 70 000 данных. С увеличением оперативной памяти расширяется и допустимый размер обрабатываемой таблицы.
В 2003 году компании Manugistics и SPC совместно разработали интерфейсный модуль SPC Time Saver для связи пакета STATGRAPHICS с системой контроля качества и анализа данных. С появлением этого модуля стало возможным использование STATGRAPHICS для обработки экспериментальных данных в реальном масштабе времени.