Основы медицинской статистики

Коэффициенты наглядности применимы при пользовании такими материалами, в которых не раскрываются ни абсолютные размеры явления, ни его уровни, но создается возможность продемонстрировать направленность, тенденцию динамических сдвигов и изменений в изучаемом процессе (в сторону уменьшения или увеличения).

Приведенные четыре вида статистических коэффициентов являются общеупотребительными, хотя и не всегда они приводятся полностью, а пятый — коэффициент относительной интенсивности — в нашей статистической литературе почти не освещен и заслуживает особого детального рассмотрения.

Коэффициенты относительной интенсивности должны применяться как вспомогательный прием только в тех случаях, где не удается получить прямые интенсивные коэффициенты. Эти коэффициенты, предложенные в конце XIX века будапештским статистиком Korosi, применялись у нас С. А. Новосельским и описаны им в статье “Статистический очерк дифтерии” (1914 г.).

Коэффициент относительной интенсивности представляет собой числовое соотношение двух структур, одноименных элементов двух совокупностей. Они позволяют установить степень соответствия, корреспондирования (уменьшения или преобладания) аналогичных признаков. Так, сопоставление (путем простого деления) показателей удельного веса инвалидности и смертности от туберкулеза с показателем его места в заболеваемости (см. табл. 4) позволяет установить, что и в инвалидности, и в смертности туберкулез играет роль в 12 с лишним раз большую, чем имеет место в заболеваемости. Эти цифры (12,5 и 12,75) и есть коэффициенты относительной интенсивности.

Травмы играют меньшую роль как причина инвалидности (0,55) и вдвое большую — как причина смертности (2,01), по отношению к общей заболеваемости. Сердечно-сосудистые заболевания дают в 7 раз больший удельный вес в причинах инвалидности и почти в 5 раз (4,61) причинах в смертности, по отношению к структуре заболеваемости. Отравления не отразились как причина инвалидности, но как причина смертности они в 18,5 раза больше, чем причина заболеваний. Наоборот, болезни нервной системы не играют никакой роли в смертности рабочих, но занимают в 1,5 раза большее место в причинах инвалидности, чем в причинах заболеваемости. При отсутствии влияния тяжести той или иной нозологической формы структура была бы совершенно аналогичной и для заболеваемости, и для инвалидности, и для смертности. Это предположение берется как своего рода нулевая гипотеза. Таким образом, коэффициенты относительной интенсивности фактически являются коэффициентами диспропорции удельного веса одноименных элементов в структуре двух изучаемых процессов.

Незаслуженно забытый прием вычисления показателей относительной интенсивности следует восстановить в правах, применяя его при изучении структурных особенностей статистических совокупностей, различных по форме, но близких по содержанию

Таблица 4

Структура общей заболеваемости, инвалидности и смертности с учетом коэффициентов относительной интенсивности (цифры условные)

Следует также предостеречь от расширенной трактовки приведенных показателей и указать, что они являются не критерием частоты, а лишь мерой сравнения. При пользовании статистическими коэффициентами могут встречаться некоторые ошибки, о которых следует упомянуть с целью их предупреждения.

Наиболее частым и серьезным промахом является смешение интенсивных и экстенсивных коэффициентов в попытке сделать выводы о частоте на основании данных распределения (о чем было сказано выше). По теории вероятности, оба вида коэффициентов являются вероятностными. Но интенсивные коэффициенты указывают на вероятность данного события в определенной среде, а экстенсивные — на вероятность события или признака лишь по отношению и в связи с другими событиями и признаками (так называемая “относительная частота”).

Довольно типичной ошибкой является недоучет фактора времени в виде непосредственного сравнения годичного коэффициента с квартальными и месячными. Последние необходимо причислить к среднегодовым, применив простейший хотя бы прием умножения на 4 или на 12. При изучении колебаний заболеваемости (в частности, инфекционной) более точным является сравнение среднедневных чисел заболеваний за месяц или за год. Неправомерным является изучение выживаемости и летальности больных в связи с введением новых методов лечения за сроки, которые не совпадают с предыдущим (контрольным) периодом до введения данных методов.

Не рекомендуется производить манипуляции и преобразования с относительными числами, т. к. они могут происходить из различных оснований (подчас даже остающихся неизвестными). Приведем такой элементарный пример (табл. 5).

Иногда подсчете складывают данные последней графы (3+2+7), полученную сумму делят на число слагаемых (3) и получают завышенный показатель — 4,0, что абсолютно неверно.
Для получения суммарного коэффициента нужно пользоваться абсолютными числами лечившихся и умерших:

.

Следует тщательно проверить правильный выбор основания, т. е. знаменателя коэффициента. Иногда для нахождения уровня женской смертности число умерших женщин относят ко всему населению, что не имеет никакого смысла (следует относить это число к женскому населению). Летальность от послеоперационных осложнений нельзя вычислять по отношению к числу всех оперированных, а только по отношению к тем из них, кто имел послеоперационные осложнения. Общепринятой (однако неправильной по существу) условностью является отнесение числа заболеваний женских половых органов к 1000 всего населения или к 100 рабочим обоего пола.

Таблица 5

Летальность по больнице в целом и ее трем отделениям

Интенсивные коэффициенты (а также некоторые коэффициенты соотношения) могут быть общими и специальными.
Общие коэффициенты характеризуют явление, взятое в целом по отношению ко всей среде. Такими коэффициентами являются коэффициенты рождаемости, смертности и заболеваемости населения, общий коэффициент летальности по больнице или ее отделению, вычисленный ко всем лечившимся, и т. д. В английской статистике эти коэффициенты называются “грубыми” (crude). И действительно, они дают только самую грубую, первоначальную ориентировку, при сравнении динамики явления или процесса во времени или в пространстве. Для более точного, углубленного и дифференцированного анализа необходимо пользоваться специальными коэффициентами, позволяющими устанавливать более тонкие и тесные связи.
Специальные коэффициенты характеризуются расчленением среды, выбором более узкого основания (например, показатели плодовитости, повозрастные показатели смертности) или расчленением явления на более конкретные показатели (заболеваемость населения отдельными болезнями, уровень смертности населения от отдельных причин). Таким образом, расчленяется или числитель, или знаменатель показателя, или и то и другое одновременно (например, коэффициент смертности детей первого года жизни от пневмонии). Однако следует считать узким и односторонним понимание специального коэффициента только как показателя, расчленяющего среду.

Специальные коэффициенты могут быть многочисленными. Выбор основания для них может быть самым разнообразным, но тщательно продуманным с точки зрения наиболее целесообразной группировки.

Общий коэффициент для данного исследования может быть только один. Наряду с этим, следует указать, что специальный коэффициент (например, детской смертности при изучении общей смертности) будет рассматриваться как общий коэффициент в другом исследовании (темой которого является только детская смертность).

5. Средние величины


 

5.1 Основные понятия

Средние величины представляют собой тип производных величин, находящих очень широкое применение в санитарной статистике (наряду с такими производными величинами, как статистические коэффициенты).

Задача средних величин — измерение характерных, типичных черт явлений.

Средние величины имеют в статистике настолько первостепенное значение, что статистику иногда даже называют “наукой о средних”, т. е. о наиболее типичных, характеризующих явления величинах. В статистике метод средних чисел, наряду с методом группировок, занимает одно из центральных мест.

Средняя величина является сводной, обобщающей характеристикой статистической совокупности по определенному изменяющемуся количественному признаку (средний рост, средний вес, средняя длительность пребывания больного на койке). Величина характеризуется одним числом, выражающим весь ряд наблюдений или измерений, общую меру предмета или явления.

Средняя величина выдвигает и отражает общее определяющее свойство всего статистического коллектива в целом, как бы заменяя этот коллектив одним его членом с типичным значением данного признака. Средняя величина нивелирует, ослабляет случайные отклонения индивидуальных наблюдений в ту или иную сторону и выдвигает основную линию развития, постоянное свойство явлений.

Средние величины находят широкое применение в практическом здравоохранении и научно-исследовательской деятельности. Основными направлениями их использования являются:

1. Характеристика физического развития, основных антропометрических признаков (морфологических и функциональных: рост, вес, окружность груди; спирометрия, динамометрия, становая сила и другое) и их динамика (средние величины прироста или убыли признака). Разработка этих показателей и их сочетаний в виде региональных стандартов имеет большое практическое значение для анализа здоровья населения, в особенности детских групп, лиц, находящихся под диспансерным наблюдением и других.

2. Чрезвычайно разнообразно применение средних величин для характеристики состояния медицинской помощи населению. При анализе больничной помощи применяются, например, средняя длительность пребывания больного на койке, среднее число дней работы койки, оборот койки и т. д. В практике амбулаторно-поликлинического обслуживания применяются такие показатели, как среднее число обращений или посещений на одного жителя в год; показатель повторностей обращаемости, (среднее число посещений на одно обращение), средняя длительность случая потери трудоспособности. Все показатели нагрузки врачей обычно также выражаются в средних величинах: среднее число посещений (на час работы, на врачебную должность в год), среднее число хирургических операций, рентгеновских снимков, лабораторных анализов, рассмотренных проектов, обследованных санитарных объектов, среднее число санитарно-просветительных лекций и бесед.

3. Широкое применение имеют средние величины в санитарно-противоэпидемической работе. Для характеристики санитарных условий пользуются данными о средней площади или кубатуре на одного человека, о среднем числе комнат в квартире или жильцов в комнате. Кроме того важны такие данные как: средние нормы потребления белков, жиров и углеводов, среднее число калорий. Колититр тоже представляет собой среднюю величину.

Для характеристики эпидемической цепочки эпидемиологи вычисляют среднее число заболеваний в очаге, распределение очагов по срокам и средние сроки производства дезинфекции (от момента госпитализации). В демографических и социально-гигиенических исследованиях встречаются такие величины, как средняя продолжительность предстоящей жизни, средний возраст умерших, средняя численность населения, средний численный состав рабочих, средний возраст профессиональных групп и т. п.

4. В большинстве экспериментально-лабораторных исследований для характеристики физиологических сдвигов широко используются средние величины (температура, число дыханий или ударов пульса в минуту, уровень артериального давления, средняя скорость или среднее время реакции на тот или иной раздражитель, средние уровни содержания биохимических элементов в крови, моче, тканях).

Коэффициенты и средние величины представляют собой вероятностные величины или некоторые средние результаты. Коэффициенты в известной мере являются разновидностью средних величин, но между ними существуют значительные различия.

Во-первых, коэффициенты характеризуют признак, встретившийся только у некоторой части коллектива. Это так называемый альтернативный признак, который может наступить, но может и не наступить (рождение, смерть, заболевание, инвалидность).

Средние величины охватывают признаки, присущие всем членам коллектива, но в разной степени (вес, рост, дни лечения), и этим признаком обладают все исследуемые.

Во-вторых, коэффициенты применяются для измерения качественных (атрибутивных или описательных) признаков. При средних величинах речь идет об отличиях в числовых размерах признака, а не о факте его наличия или отсутствия.

В лабораторно-экспериментальной практике коэффициенты также применяются для учета реакций, носящих альтернативный характер (“все или ничего”, реакция наступает или не наступает, а именно: смерть, выздоровление, появление осложнения или симптома). При реакциях количественных, градуированного характера (концентрация, дозировка, сроки) применяются средние величины. Основное достоинство средних величин — это их типичность. Средняя сразу ориентирует и дает общую характеристику явления.

В связи с этим возникают две предпосылки, два условия для вычисления средних: