Организация системы здравоохранения

На наш взгляд [7], структура современной эпидемиологии включает:

- общую эпидемиологию (эпидемиологический подход к изучению болезней человека, эпидемиологическая диагностика и эпидемиологические исследования, управление и организация профилактической и противоэпидемической деятельностью);

- эпидемиологию инфекционных болезней (общую и частную);

- военную и госпитальную эпидемиологию;

- эпидемиологию неинфекционных болезней (общую и частную).

Клиническая эпидемиология позволяет дать научное обоснование при ответе на следующие практические вопросы [10]:

* в области диагностики: - служат ли обнаруженные симптомы проявлением данной болезни? - в каких границах результат лабораторного исследования считается значимым? - какие методы диагностики являются наиболее валидными для постановки диагноза? - служит ли данная программа скрининга оптимальной для ранней диагностики?

* в области лечения и профилактики: - какой метод лечения или профилактики является наиболее безопасным и эффективным для данного больного?

Для решения этих задач используют различные виды эпидемиологических исследований: случай-контроль, когортные, рандомизированные. «Золотым стандартом» считают рандомизированные контролируемые исследования. Чем тщательнее поставлен эксперимент, тем выше вероятность, что его результаты обусловлены реально существующей связью между явлениями, а не артефактом и не случайным стечением обстоятельств, и тем меньше вероятность возникновения случайных и систематических ошибок.

Эти работы, как и работы Роберта и Сюзанны Флетчер, других клинических эпидемиологов, в целом ряде случаев начали реально помогать принимать оптимальные решения и положили начало формированию доказательной медицины (научно обоснованной медицинской практики) [13]. Доказательная медицина предусматривает добросовестное, объяснимое и основанное на здравом смысле использование наилучших современных достижений для лечения каждого пациента [10, 13-15].

Доказательная медицина осознается также не только как тип медицинской практики, отличающийся последовательным и сознательным применением в лечении пациентов только методов, эффективность которых доказана в доброкачественных исследованиях, но и как путь осмысления медицинской практики, как современная форма научной медицинской практики.

В России клиническая эпидемиология пока еще не получила должного развития. Однако развитие клинической эпидемиологии является необходимой предпосылкой для прогресса в медицинской науке и совершенствования практической деятельности.

Многие ведущие медицинские университеты ввели клиническую эпидемиологию в обязательный курс в качестве одной из фундаментальных дисциплин.

Россия не может оставаться в стороне от тенденций развития мировой медицинской науки и опыта преподавания эпидемиологии [16].

В связи с этим современные образовательные программы изучения дисциплины «Эпидемиология» требуют расширения преподавания вопросов клинической эпидемиологии как в рамках основных образовательных программ, так и в реализации дисциплин по выбору. В настоящее время необходима подготовка квалифицированного специалиста, обладающего профессиональными компетенциями, знаниями, умениями и навыками принятия управленческих решений по проведению лечебных и профилактических мероприятий с использованием принципов доказательной медицины. Клиническая эпидемиология, как и любой другой ее раздел, имеет теоретические, методологические и практические аспекты освоения.

Обучающиеся должны освоить алгоритм разработки эпидемиологически обоснованных клинических рекомендаций и стандартов диагностики, развития, прогноза течения болезни, методов лечения и профилактики, методологию разработки и обоснование различных профилактических программ в отношении инфекционных и неинфекционных болезней.

Кроме того, необходимо освоение и совершенствование навыка оценки различных профилактических программ в отношении инфекционных и неинфекционных болезней.

Будущие врачи всех специальностей должны знать:

- базы данных, содержащие результаты различных эпидемиологических исследований;

- систему доказательств для принятия обоснованных решений по проведению лечебных и профилактических мероприятий;

- современные профилактические программы в области инфекционной и неинфекционной патологии;

- возможности применения клинической эпидемиологии в практической деятельности;

- принципы разработки клинических рекомендаций и профилактических программ;

- методологию разработки и обоснование различных профилактических программ в отношении инфекционных и неинфекционных болезней;

- область применения клинической эпидемиологии с целью организации системы выявления и учета, профилактики и лечения различных инфекционных и неинфекционных заболеваний. Независимо от профиля работы врачи должны уметь:

- находить результаты различных эпидемиологических исследований в базах данных доказательной информации;

- оценивать степень достоверности различных эпидемиологических исследований;

- применять результаты поиска и отбора доказательной информации для разработки эпидемиологически обоснованных клинических рекомендаций и стандартов диагностики, методов лечения и профилактики;

- владеть алгоритмом разработки эпидемиологически обоснованных клинических рекомендаций и стандартов диагностики, развития прогноза течения болезни, методов лечения и профилактики.

Таким образом, клиническая эпидемиология является разделом науки, который позволяет разрабатывать стандарты диагностики, лечения и профилактики, основанные на доказательствах, и подбирать соответствующий алгоритм действий для каждого конкретного клинического случая. Развитие клинической эпидемиологии и расширение преподавания этого раздела, несомненно, будут существенно способствовать прогрессе.

Клиническая эпидемиология определяется, как “наука, позволяющая осуществлять прогнозирование…” (Флетчер Р., Флечер С., Вагнер Э.,1998), содержащий обширный специфический терминологический и понятийный аппарат, что приближает ее к уровню новой фундаментальной науки.

Клиническая эпидемиология - наука, позволяющая осуществлять прогнозирование для каждого конкретного пациента на основании изучения клинического течения болезни в аналогичных случаях с использованием строгих научных методов изучения групп больных для обеспечения точности прогнозов.

Клиническая эпидемиология - эпидемиологические исследования в клинических условиях (проводимые обычно клиницистами), в котором исследуемые - пациенты.

Отличие клинической эпидемиологии и анализа принятия решений в клинике заключается в том, что эпидемиолог работает с определенной популяцией; анализ принятия решений можно применить к небольшому количеству лиц, например, к случаям болезни, даже к одному больному

Цель клинической эпидемиологии - разработка и применение таких методов клинического наблюдения, которые дают возможность делать справедливые заключения с гарантированной оценкой влияния систематических и случайных ошибок. В этом заключается важнейший подход к получению информации, необходимой врачам для принятия правильных решений.

Основополагающий метод в эпидемиологии - сравнение. Оно проводится путем математических вычислений таких величин, как отношение шансов, отношение рисков развития изучаемых событий.

Исследование - это этап получения нового знания, который носит личностный характер и является предметом научных изысканий.

Испытание - это этап верификации нового гипотетического знания, который носит безличностный (общественный) характер и выполняется по заранее разработанному протоколу проведения и оценки испытания.

Задачами клинической эпидемиологии, прежде всего, является разработка эпидемиологически обоснованных клинических рекомендаций и стандартов диагностики, развития, прогноза течения болезни, методов лечения и профилактики.

1.18 Доказательная медицина. Основные понятия, область применения. Клинические исследования и методы их оценки. Основные принципы доказательной медицины в организации здравоохранения

В лексике современных врачей, фармацевтов и организаторов здравоохранения появился новый термин -- «медицина, основанная на доказательствах (доказательная медицина)». Философский смысл этого понятия можно пояснить дуалистическим тезисом, издавна дискутируемым в медицинских кругах: медицина -- это наука или искусство?

Для примера сравним европейскую и американскую модели деятельности врача. Американская модель считается формализованной, находящейся в жестких рамках стандартов медицинской помощи. Преимущество и слабость такой модели состоит в жесткой запрограммированности действий врача, что, с одной стороны, уменьшает количество врачебных ошибок (достаточно лишь точно следовать стандартам), а с другой -- ограничивает возможности в выборе терапевтической тактики. Таким образом, американская модель медицины напоминает конвейер -- высокопроизводительный, но неповоротливый.

Европейская модель напоминает скорее искусство, поскольку предоставляет врачу простор для творчества. Эта модель более гибкая, но менее производительная и менее устойчивая к ошибкам, нежели американская.

Тем не менее, в последнее время разница между двумя моделями медицины нивелируется за счет применения на практике принципов медицины, основанной на доказательствах.

Доказательная медицина (evidence-based medicine) -- это раздел медицины, основанный на доказательствах, предполагающий поиск, сравнение, обобщение и широкое распространение полученных доказательств для использования в интересах больных (Evidence Based Medicine Working Group, 1993).

Доказательная медицина -- это новый подход, направление или технология сбора, анализа, обобщения и интерпретации научной информации. Доказательная медицина предусматривает добросовестное, объяснимое и основанное на здравом смысле использование наилучших современных достижений для лечения каждого пациента (Sackett D.L. et al., 1996). Основная цель внедрения принципов доказательной медицины в практику здравоохранения -- оптимизация качества оказания медицинской помощи с точки зрения безопасности, эффективности, стоимости и др. значимых факторов.

В основе доказательной медицины лежит проверка эффективности и безопасности методик диагностики, профилактики и лечения в клинических исследованиях. Под практикой доказательной медицины понимают использование данных, полученных из клинических исследований в повседневной клинической работе врача.

Доказательная медицина - это направление или технология сбора, анализа, обобщения и интерпретации научной информации. В ее основе лежит проверка эффективности и безопасности методик диагностики, профилактики и лечения в клинических исследованиях. Т.е. медицина, основанная на доказательствах - это совокупность методологических подходов к проведению клинических исследований, оценке и применению их результатов.

Доказательство - процесс установления истины, обоснование истинности суждения. Т.е. доказательство означает соответствие, более или менее точное и полное, некоторой части реальной действительности и при этом служит полным подтверждением истинности доказываемого предложения.

Из истории термина

Термин «evidence-based medicine» впервые был предложен в 1990 г. группой канадских ученых из Университета Мак Мастера в Торонто. Термин быстро прижился в англоязычной научной литературе, однако тогда еще не существовало четкого его определения. Можно сказать, что и в настоящее время отсутствует единое определение доказательной медицины -- в литературе находим около 10 различных вариантов.

Кому и зачем это нужно?

Ни один практический врач не обладает достаточным опытом, позволяющим свободно ориентироваться во всем многообразии клинических ситуаций. Можно полагаться на мнения экспертов, авторитетные руководства и справочники, однако это не всегда надежно из-за так называемого эффекта запаздывания -- перспективные терапевтические методы внедряются в практику спустя значительное время после получения доказательств их эффективности (Antman E.T. et al., 1992).

С другой стороны, информация в учебниках, руководствах и справочниках зачастую устаревает еще до их публикации, а возраст проводящего лечение опытного врача отрицательно коррелирует с эффективностью лечения (Sackett D.L. et al., 1991). Эти заключения были получены с помощью основного статистического инструмента доказательной медицины -- метаанализа (В.А. Горьков и соавт., 1998).

Область применения

Потенциальные возможности применения принципов доказательной медицины в практике здравоохранения -- значительны. В первую очередь, их применение позволяет использовать объективные критерии ко всем аспектам фармакотерапии.

Принципы доказательной медицины дают возможность с учетом новейшей и достоверной информации оптимизировать влияние на принятие решения таких во многом субъективных факторов, как интуиция и квалификация врача, мнения авторитетных экспертов, рекомендации популярных руководств и справочников. Таким образом, доказательная медицина предполагает объединение индивидуального клинического опыта врача с наилучшими доступными независимыми клиническими доказательствами из систематизированных исследований (Юрьев К.Л., Логановский К.Н., 2000).

При этом принципы доказательной медицины позволяют разрабатывать наиболее эффективные, безопасные и экономичные современные терапевтические стратегии, которые могут быть реализованы на государственном, региональном, популяционном, субпопуляционном и индивидуальном уровнях, способствуя выбору оптимального варианта в каждом конкретном клиническом случае.

Остановимся на некоторых аспектах практического применения принципов доказательной медицины. Прежде всего они применимы для повышения качества оказания медицинской помощи: это разработка клинических рекомендаций для практических врачей и внедрение систем стандартизации в здравоохранение.

С позиций научного воззрения в медицине есть два компонента: дедуктивный и эмпирический.

Основная цель внедрения принципов доказательной медицины в практику здравоохранения - оптимизация качества оказания медицинской помощи с точки зрения безопасности, эффективности, стоимости и других значимых факторов.

Основной принцип доказательной медицины - “…. добросовестное, явное и разумное использование текущих лучших обоснованных доказательств в отношении принятия решений относительно оказания медицинской помощи индивидуальным пациентам” (Sackett, D.L. et al., 1996г.).

Основные тенденции развития биомедицинских наук определяют следующие факторы:

- глобализация информационных процессов;

- большое количество проводимых биомедицинских исследований;

- широкий спектр лекарственных средств (ЛС) на фармацевтических рынках;

- увеличение потока медицинской информации (издается около 40000 биомедицинских журналов, публикующих примерно 2 млн. статей ежегодно) (Oxman A., Guyall G., 1988);

- проблема рационального расходования средств в системе здравоохранения

Система стандартизации в здравоохранении включает в себя:

- сферу обращения лекарственных средств (особенно лекарства);

- разработку и применение медицинской техники;

- разработку формулярной системы (протоколы ведения и лечения больных);

- разработку и использование протоколов в страховой медицине;

- определение относительной ценности различных источников информации применительно к поиску ответа на клинические вопросы.

Клиническое исследование - научное исследование с участием людей, которое проводится с целью оценки эффективности и безопасности нового лекарственного препарата или расширения показаний к применению уже известного лекарственного препарата, нового метода диагностики, профилактики и лечения. Из этого вытекает, что “доказательная медицина” - это способ (разновидность) медицинской практики, когда врач применяет в ведении пациента только те методы, полезность которых доказана в доброкачественных исследованиях.

Доказательная медицина оказывает существенное влияние на различные аспекты медицины:

- медицинский аспект: врачи назначают только те диагностические процедуры и методы лечения, которые приносят реальную информацию о состоянии пациента, не наносят вреда здоровью и позволяют подобрать наиболее эффективное лечение;

- этический аспект: пациент информирован о том, что с ним происходит, участвует в принятии решений относительно своего здоровья и может всегда проверить правильность назначений т.е. общение врача и больного честные, открытые и прозрачные;

- экономический аспект: оплата медицинских услуг может осуществляться из различных источников: государственный бюджет, фонды обязательного или добровольного медицинского страхования, и, наконец, личные средства граждан, но при этом должен быть достигнут максимальный эффект от тех денежных средств, которые расходуются;

- юридический аспект: контроль любой деятельности в сфере медицины с помощью стандартов максимально адекватных медицинских услуг;

- образовательный аспект; эффективное и профессиональное обучение врачебных кадров, своевременное повышение их квалификацию с применением стандартов

доказательной медицины и нивелированием отличий между дипломами и сертификатами, полученными в разных медицинских учреждениях и, соответственно, в квалификации врачей.

В целом процесс применения научной доказательной медицины включает несколько этапов:

- формулировка клинического вопроса (какая информация нам необходима?);

- поиск данных;

- критическая оценка данных;

- внедрение в практику;

- оценка эффекта.

Важным аспектом доказательной медицины является определение степени достоверности информации: результатов исследований, которые берут за основу при составлении систематических обзоров. Центр доказательной медицины в Оксфорде разработал следующие определения степени достоверности представляемой информации:

A. Высокая достоверность -- информация основана на результатах нескольких независимых клинических испытаний (КИ) с совпадением результатов, обобщенных в систематических обзорах.

B. Умеренная достоверность -- информация основана на результатах по меньшей мере нескольких независимых, близких по целям КИ.

C. Ограниченная достоверность -- информация основана на результатах одного КИ.

D. Строгие научные доказательства отсутствуют (КИ не проводились) -- некое утверждение основано на мнении экспертов.

Согласно мнению Шведского совета по методологии оценки в здравоохранении, достоверность доказательств из разных источников не одинакова и убывает в следующем порядке (Li Wan Po, 1998):

1) рандомизированное контролируемое КИ;

2) нерандомизированное КИ с одновременным контролем;

3) нерандомизированное КИ с историческим контролем;

4) когортное исследование;

5) исследование типа «случай--контроль»;

6) перекрестное КИ;

7) результаты наблюдений;

8) описание отдельных случаев.

Метаанализ

Метаанализ (meta-analysis) -- применение статистических методов при создании систематического обзора (см. ниже) в целях обобщения результатов, включенных в обзор исследований. Систематические обзоры иногда называют метаанализом, если этот метод применялся в обзоре (Davies H., Crombie I., 1999).

Метаанализ проводят для того, чтобы обобщить имеющуюся информацию и распространить ее в понятном для читателей виде. Он включает определение основной цели анализа, выбор способов оценки результатов, систематизированный поиск информации, обобщение количественной информации, анализ ее с помощью статистических методов, интерпретацию результатов (Юрьев К.Л., Логановский К.Н., 2000).

Метаанализ -- это статистический метод, позволяющий объединить результаты независимых исследований. Чаще всего его используют для оценки клинической эффективности терапевтических вмешательств; для этого объединяют результаты двух и более рандомизированных контролируемых исследований. Информативность метаанализа зависит от качества систематического обзора, на основании которого он проводится. Качественный метаанализ предполагает изучение всех исследований, посвященных соответствующей проблеме, оценку неоднородности и определение информативности основных результатов путем анализа чувствительности.

При анализе полученных результатов исследований в зависимости от установленного уровня доказательства применяют шкалу оценки этих доказательств (таблица 1).

Таблица 1

Шкала оценки доказательств	Термин доказательства	Понятие термина
А.	Доказательства убедительны	есть веские доказательства в пользу применения данного метода
В.	Относительная убедительность	доказательств есть достаточно доказательств в пользу того, чтобы рекомендовать данное предложение.
С.	Достаточных доказательств	нет имеющихся доказательств недостаточно для вынесения рекомендации, но рекомендации могут быть даны с учетом иных обстоятельств
D.	Достаточно отрицательных	доказательств имеется достаточно доказательств, чтобы рекомендовать отказаться от применения данного метода в определенной ситуации
Е.	Веские отрицательные	доказательства имеются достаточно убедительные доказательства того, чтобы исключить данный метод из рекомендаци

Основные принципы ДМ:

- Принцип использования научно-медицинской информации только самого высокого уровня доказательности. Такая информация сосредоточена в результатах клинических исследований, которые проводятся исключительно на людях, и обобщена в клинических рекомендациях, систематических обзорах, мета-анализах, международных консенсусах и др. [6].

- Принцип постоянного обновления информации о достижениях медицинской науки и клинической практики. Он способствует ускорению использования ее для оптимизации диагностического процесса, повышению эффективности и безопасности любых медицинских вмешательств, улучшению деятельности научных учреждений и национальных органов здравоохранения. Этому способствуют профессиональные издания, электронные базы данных, доступ к которым осуществляется за счет сети Интернет, и частое переиздание современных ведущих справочников [4].

- Принцип постоянного знакомства всех участников медицинской отрасли с достижениями науки и практики. Создаются условия для повседневного контроля своей профессиональной деятельности путем сопоставления ее с мировыми достижениями. Он способствует улучшению результатов научных и клинических исследований, повышению профессионализма ученых, практических врачей, работников государственных органов здравоохранения всех уровней [2].

- Принцип оптимальной диагностической целесообразности. Он предусматривает максимальное использование всех ныне принятых методов обследования больных, в частности анамнестических, физикальных, инструментальных и лабораторных, причем в едином диагностическом комплексе [8].

- Принцип рациональной фармакотерапии в качестве основы для индивидуальных программ высокоэффективного, безопасного и экономически оправданного лечения любого заболевания. Он основывается на оптимальном использовании трех групп лекарственных средств и реанимационных мероприятий (алгоритм фармакотерапии) [5]:

а) основных (базовых) препаратов, которые способны в корне изменить течение заболевания, стабилизировать его развитие, ликвидировать опасные проявления, предупредить катастрофу;

б) препаратов по специальным показаниям при наличии у больных клинически угрожающих синдромов, осложнений, обострений сопутствующих заболеваний, что также требует медикаментозного вмешательства. Часто это имеющиеся энцефалопатии или комы, нарушение дыхания, или сердечно-сосудистой, почечной или печеночной недостаточности и тому подобное;

в) дополнительных средств, которые добавляются в программу лечения с целью завершить фармакотерапии острых заболеваний, или обеспечить длительную ремиссию - хронических патологических состояний.

- Принцип научно обоснованного прогноза заболевания. Врач не всегда в состоянии вылечить больного, но облегчить его страдания и предоставить ему и его близким достоверную информацию о неизбежных неблагоприятных исходах заболевания обязан в любых случаях. Поэтому прогноз, то есть предсказания возможных клинических исходов заболевания и вероятность их возникновения в будущем, должен основываться на результатах таких же исследований, проводимых по диагностике и лечению [6].

- Принцип постоянного повышения безопасности медицинских вмешательств (диагностических, медикаментозных, физиотерапевтических, хирургических, организационных). Он достигается проведением таких же клинических исследований, как и установление их эффективности (преимущественно рандомизированных) [8].

- Принцип стандартизации медицинских вмешательств с целью использования только наиболее эффективных, безопасных и экономически оправданных методов диагностики, профилактики и лечения с учетом типа лечебно-профилактических учреждений. Он основывается на результатах клинических исследований, которые проводятся с целью установления эффективности лекарственных средств, тех или иных методов медицинских вмешательств, а также на результатах исследований по эффективности организационных технологий. По результатам таких исследований создаются соответствующие клинические рекомендации, то есть стандарты

медицинских вмешательств, например, по лечению сердечной недостаточности, артериальной гипертензии, инсульта, эпилепсии, инфекционных заболеваний и др. В такие стандарты включается, прежде всего, минимальный объем необходимой помощи больным, который является обязательным для всех медицинских учреждений страны, а также оптимальная помощь, осуществляется по мере возможности [7].

- Принцип минимизации экономических затрат на диагностику и лечение заболеваний. Лечебная тактика должна основываться на фармакоэкономических подходах [5].

- Принцип коллективной ответственности за высокую эффективность диагностических и лечебных технологий. Это, прежде всего, относится к таким распространенным заболеваниям как инсульт, инфаркт миокарда, острые отравления токсичными веществами и тому подобное. С позиций ДМ теперь в лечебном процессе ведущим становится осознанное действие не только врача, но и пациента, который имеет право на полную информацию о состоянии своего здоровья, сути заболевания, уровне риска для жизни, реальных подходах к лечению, положительных и отрицательных последствиях каждого из существующих методов [2].

- Принцип постоянной оптимизации деятельности национальных систем здравоохранения с целью рационального использования государственных ресурсов и возможностей пациентов, организации перспективных национальных проектов и программ, специальной подготовки и переподготовки кадров. Он способствует улучшению результатов работы непосредственных исполнителей (ученых, врачей, менеджеров), деятельности лечебно-профилактических учреждений и медицинской отрасли в целом, формированию государственной политики по охране здоровья вцелом [3].

В 1948 году английскими врачами были обнародованы результаты первого клинического испытания эффективности стрептомицина при туберкулезе. Одну группу больных лечили стрептомицином, другую - по стандартным в то время схемами фармакотерапии. Распределение пациентов

по группам проводили согласно таблице случайных чисел. Принцип рандомизации (random - случайный) - «случайно отобранных групп» - стал золотым стандартом медицины. Наиболее приемлемым и достоверным является рандомизированное исследование с принципом двойного слепого контроля [6].

При проведении рандомизированного исследования эффективности лекарственного средства при определенном заболевании группы больных (не менее двух) распределяют случайным методом. Этим достигается практическая идентичность групп участников по количественным и качественным показателям. Анализируют и оценивают эффективность определенного вида медицинского вмешательства. Нерандомизированного исследования предполагают распределение пациентов на группы неслучайным образом при невозможности случайного распределения по техническим причинам или этическим соображениям [9].

Раздел II. Медицинская статистика. Демография. Здоровье населения

2.1 Медицинская статистика. Статистика здоровья и здравоохранения, их содержание. Значение статистики для теоретической подготовки и практической деятельности врача

Слово «статистика» происходит от латинского слова «status» - со стояние, положение. Впервые это слово при описании состояния государства в середине XVIII века применил немецкий ученый Ахенваль. Как наука статистика возникла в Англии в XVIII веке в трудах «политических арифметиков». В настоящее время слово «статистика» употребляется в трех значениях. Первое значение: статистика - это общественная наука, которая изучает количественную сторону общественных, массовых явлений в неразрывной связи с их качественной стороной. Второе значение: статистика - это сбор цифровых, статистических данных, характеризующих то или другое общественное явление или процесс (статистическая технология).Третье значение: статистика - это сами цифры, характеризующие эти явления и процессы. Таким образом, «статистические данные», или «данные статистики» -цифры, которые характеризуют количественные аспекты массовых явлений, процессов, состояний.

Как наука статистика включает в себя общую теорию статистики, статистику народного хозяйства и различные отраслевые статистики. Как каждая наука, статистика имеет свой предмет исследования - массовые явления и процессы общественной жизни, свои методы исследования - статистические, математические, разрабатывает системы и подсистемы показателей, в которых отражаются размеры и качественные соотношения общественных явлений.

Статистика изучает количественные уровни и соотношения общественной жизни в неразрывной связи с их качественной стороной. Статистика имеет и свои собственные методы. Это методы массового наблюдения, группировок, таблиц и графиков. Главная задача статистики, как и всякой другой науки, заключается в установлении закономерностей изучаемых явлений. Статистические методы широко применяют в различных областях знаний: в математике, физике, астрономии, биологии, медицине и т.д.

Статистика -- наука, изучающая количественную сторону массовых явлений в неразрывной связи с их качественной стороной. В зависи мости от того, какую сторону явлений жизни изучает данная отрасль статистики, она получает специальное название. Так, существует промышленная, сельскохозяйственная, коммунальная, судебная статистика и другие. Медицинская статистика рассматривает человека как социально обусловленное существо, занимается изучением не только показателей здоровья, но и факторов ею определяющих.Статистический метод позволяет- познать действительность, выявить закономерности, установить связь между явлениями- дать объективную оценку существующего положения- составить прогноз, предвидеть развитие здравоохранения и показателей здоровья людей. Медицинская статистика делится на два основных раздела: - статистика здоровья населения - статистика здравоохранения.

Статистика здоровья населения изучает - санитарное состояние населения, т е здоровье населения с помощью показателей заболеваемость и травматизм, инвалидность, физическое развитие, естественное движение населения (рождаемость, смертность, естественный прирост населения, средняя продолжительность пред стоящей жизни, брачность и др.)- причины, которые приводят к отклонениям в состоянии здоровья людей (санитарная этиология)- необходимость проведения лечебно-профилактических и социально-оздоровительных мероприятий - санитарное состояние населения -- это комплексная характеристика здоровья. Статистика здравоохранения изучает - сеть медицинских учреждений: их достаточность, профилизацию по отдельным специальностям, качество работы, - кадры медицинских работников, качество их деятельности, - вопросы планирования, финансирования и экономики здравоохранения.

В медицине статистические приемы используют при клинико-гигиеническом нормировании факторов производственной среды, оценке эффективности примененных методов профилактики или лечения тех или иных заболеваний, при расчете доз лекарственных препаратов, определении стандартов физического развития и т. д. Статистический анализ позволяет обосновать ту или иную тактику врача в предупреждении или лечении заболеваний. Таким образом, каждый врач должен хорошо знать теоретические основы статистики, уметь правильно использовать статистические методы и оценивать информацию, накопленную в различных областях его деятельности.

2.2 Организация медико-статистического исследования, его этапы

Рис. 3

Организация статистического исследования

Социально гигиенические исследования проводятся в несколько этапов:

I этап -- Составление программы и плана статистического исследования.

II этап -- Организация и проведение сбора необходимых данных, предусмотренных программой исследования.

III этап -- Осуществление обработки собранных данных (контроль, группировка, шифровка, вычисление статистических показателей, сводка в статистические таблицы).

IV этап -- Анализ результатов статистического исследования.

V этап -- Внедрение результатов в практику и оценка эффективности.

Каждый из указанных этапов статистического исследования состоит из ряда компонентов, имеет свои особенности и требует тщательного выполнения, так как любая небрежность или ошибка может исказить или осложнить выполнение всей работы.

Первый этап -- составление программы и плана статистического исследования.

Этот этап представляет важный раздел работы, который можно правильно осуществить только при наличии глубоких знаний по изучаемому вопросу и четкого представления о цели исследования.

Цель и задачи исследования

Цель исследования должна быть актуальной для медицинской науки и практики здравоохранения. Цель должна быть сформулирована четко и недвусмысленно. В программе указывают не только цель, но и задачи исследования.

Задача исследования -- это конкретизированное и уточненное определение цели.

Программа статистического исследования предусматривает решение следующих вопросов:

Составление программы сбора материалов;

Составление программы разработки материала;

Составление программы анализа собранного материала.

К составлению программы предъявляются определенные требования:

- единица наблюдения должна включать все признаки, подлежащие изучению,

- программа исследования должна содержать четкую формулировку вопросов,

- при составлении программы необходимо знание состояния изучаемой проблемы по литературным данным.

Программа сбора материала

Программа сбора материала представляет документ с перечнем вопросов, на которые необходимо получить ответы при проведении данного исследования, это может быть как

специально составленный исследователем опросной лист, анкета, карта, так и официальный документ (история болезни, карта выбывшего из стационара, листок нетрудоспособности и др.)

При составлении учетного документа необходимо соблюдать следующие правила:

- документ должен иметь четкое заглавие, в котором сформулирована единица наблюдения,

- вопросы должны быть четкими, краткими, соответствовать цели и задачам исследования,

- на каждый вопрос (если это возможно) следует предусмотреть варианты ответов в соответствии с принятой группировкой изучаемых признаков.

Программа разработки полученных данных

Программа разработки полученных данных предусматривает группировку признаков и составление макетов статистических таблиц. Под группировкой понимается распределение совокупности единиц наблюдения на однородные группы по одному или нескольким признакам.

Виды группировки различают в зависимости от признака, положенного в основу классификации.

Группировка, произведенная по атрибутивным (качественным) признакам называется типологической или атрибутивной, по количественному признаку -- вариационной,

Учетный материал может быть сгруппирован по социально-демографическим признакам (возраст, семейное положение), по климато-географическим признакам (место жительства, сезон), по социально-экономическим признакам (профессия, должность, образование), по состоянию здоровья (группы риска, группы диспансерного наблюдения), по типам учреждений (поликлиника, стационар, диспансер) и т. п.

Программа разработки материала предусматривает также и составление макетов статистических таблиц.

Второй этап -- организация и проведение сбора необходимых данных, предусмотренных программой исследования. На этом этапе основное внимание должно быть уделено соблюдению правил регистрации, охвату всех включенных в исследование единиц наблюдения, достоверности собираемых данных. Нельзя нарушать порядок отбора единиц наблюдения, пропускать, исключать отдельные случаи, подменять одни единицы наблюдения другими.

Третий этап -- обработка данных.

Он включает в себя два основных подэтапа:

группировку данных

статистическую сводку и обработку.

На этом этапе, прежде чем провести группировку материала, необходимо осуществить контроль качества собранного материала с целью отбора учетных документов, имеющих дефекты, для их последующего исправления и дополнения или исключения из исследования. На этом этапе производят также, если это необходимо, шифровку или кодирование.

После заключительного контроля качества учетных документов и шифровки, распределяют единицы наблюдения по однородным группам, т. е. проводят группировку материала. Затем заполняют статистические таблицы и вычисляют статистические показатели.

Четвертый этап -- анализ результатов статистического исследования. После обработки статистических данных, расчета различных показателей, индексов, коэффициентов переходят к анализу полученных результатов.

При проведении статистического анализа полученные данные сопоставляют (сравнивают) с нормативами, со средними уровнями аналогичных величин, со стандартами, с данными по другим учреждениям и территориям, литературным данными, в динамике. В заключении делают выводы и намечают тактические действия.

Большое значение для анализа полученных результатов имеет использование графического изображения, так как оно позволяет представить их более наглядно и лаконично.

Пятый этап -- внедрение результатов исследования в практику и оценка эффективности.

Социально-гигиеническое исследование должно заканчиваться внедрением их результатов в практику. В зависимости от целей и задач исследования возможны различные варианты практического использования результатов работы.

Полученные данные могут быть использованы в докладах и лекциях, по материалам исследования можно подготовить приказ, методические рекомендации, инструкцию, положение и т. д. На основе результатов исследования может быть проведена реорганизация деятельности медицинского учреждения, результаты работы могут быть оформлены как рационализаторские предложения, изобретения, открытия, могут быть опубликованы в печати. Внедрение результатов исследования в практику здравоохранения является нередко трудным и многоэтапным процессом

2.3 Средние величины, методика их вычисления. Оценка достоверности средних величин. Применение средних величин при оценке состояния здоровья, в клинической практике

Средняя величина -- это типичная величина, которая характеризует среднее значение показателей, нивелируя максимальные и минимальные значения этих показателей.

При работе со средними величинами необходимо соблюдать определенные условия.

n Под средней величиной понимают число, выражающее общую меру исследуемого признака в совокупности.

n Средняя величина как бы выражает то общее, что характерно для признака в данной совокупности. Общеупотребительными являются три вида средних величин:

n мода (Мо),

n медиана (Me),

n средняя арифметическая (М).

Требования к средним величинам:

1) Качественная однородность совокупности для которой вычисляется средняя величина;

2) Средняя величина должна быть рассчитана на массовых материалах, на достаточно большом числе наблюдений;

3) Средняя арифметическая величина обладает тремя свойствами: занимает срединное положение в вариационном ряду; имеет абстрактный характер; сумма отклонений всех вариант от средней равна 0.

Средние величины рассчитываются на основе вариационных рядов. Вариационный ряд -- это однородная в качественном отношении статистическая совокупность, отдельные единицы которой характеризуют количественные различия изучаемого признака или явления. Цифровое значение, каждого отдельного признака или явления, входящего в вариационный ряд, называется вариантой и обозначается буквой V. Числа, показывающие, как часто встречается та или иная варианта в составе данного ряда, носят названия частот и обозначаются буквой -- p.

Общее число случаев наблюдений, из которых вариационный ряд состоит, обозначают буквой n.

Варианты, расположенные в порядке возрастания или убывания количественной характеристики признака, составляют ранжированный вариационный ряд.

Вариационный ряд - это ряд, в котором упорядоченно сопоставлены (по степени возрастания или убывания) варианты и соответствующие им частоты. Отдельные числовые значения признака называются вариантами (V), а числа, показывающие, как часто эти варианты повторяются - частотами (Р), общее число наблюдений (n) равно сумме частот (n=P, - знак суммы).

Вариационный ряд может быть простым (при малом числе наблюдений -n30) или сгруппированным (n>30); открытым и закрытым. По характеру распределения: альтернативным (имеет только 2 противоположных значения признака - да, нет), симметричным (наибольшее число наблюдений приходится на середину ряда) и ассиметричным (наибольшее число наблюдений сдвигается в сторону меньшего значения признака - правосторонняя ассиметрия, или в сторону большего значения признака - левосторонняя ассиметрия, или же скапливается по концам ряда - бимодальное распределение).

Построение вариационного ряда из отдельных вариант - это только первый шаг к осмыслению особенностей всей совокупности. Далее необходимо определить средний уровень изучаемого количественного признака.

Различают два вида вариационных рядов: простой вариационный ряд; сгруппированный вариационный ряд,

Простым вариационным рядом называется такой ряд, где каждая варианта встречается лишь один раз.

Сгруппированный вариационный ряд - вариационный ряд, где указано сколько раз встречается каждая варианта.

Если исследователь имеет не более 30 наблюдений, то достаточно все значения признака расположить в нарастающем или в убывающем порядке (от минимальной варианты до максимальной или наоборот) и указать частоту каждой варианты. При большом числе наблюдений (более 30) рекомендуется варианты объединить в группы с указанием частоты встречаемости всех вариант, входящих в данную группу.

Основные требования к составлению вариационного ряда:

1) Расположить все варианты по порядку;

2) Суммировать единицы, имеющие одинаковый признак, т.е. найти частоту каждой единицы;

3) Определить количество групп;

4) Определить интервал между группами;

5) Определить начало, середину и конец группы;

6) Распределить данные наблюдений по группам;

7) Графически изобразить вариационный ряд.

Различают три вида средних величин: мода (М0), медиана (Ме), средняя арифметическая (М).

Они не могут подменить друг друга и лишь в совокупности достаточно полно и в сжатой форме представляют собой особенности вариационного ряда.

Мода (Мо) -- наиболее часто встречающаяся в ряду распределения варианта. Она дает представление о центре распределения вариационного ряда. Используется: для определения центра распределения в открытых вариационных рядах; для определения среднего уровня в рядах с резко асимметричным распределением.

Медиана -- это серединная варианта, центральный член ранжированного ряда. Медиана применяется: для определения среднего уровня признака в числовых рядах с неравными интервалами в группах; для определения среднего уровня признака, когда исходные данные представлены в виде качественных признаков и когда единственным способом указать некий центр тяжести совокупности является указание варианты (группы вариант), которая занимает центральное положение; при вычислении некоторых демографических показателей (средней продолжительности предстоящей жизни); при определении наиболее рационального места расположения учреждений здравоохранения, коммунальных учреждений и т. п. (имеется в виду учет оптимальной удаленности учреждений от всех объектов обслуживания).

Средняя арифметическая величина -- это общая количественная характеристика определенного признака изучаемых явлений, составляющих качественно однородную статистическую совокупность. Используется для характеристики среднего уровня признака.

Различают среднюю арифметическую простую и взвешенную.

Средняя арифметическая простая вычисляется для не сгруппированного вариационного ряда путем суммирования всех вариант и делением этой суммы на общее количество вариант, входящих в вариационный ряд.

Формула средней арифметической простой (простой, как этот предмет, блядь): М= ?V/ n, где М -- средняя арифметическая простая, ?V -- сумма вариант, n -- число наблюдений.

Cредняя арифметическая взвешенная вычисляется для сгруппированного вариационного ряда по формуле: М= ?Vp / n, где М -- средняя арифметическая взвешенная, ?Vp -- сумма произведений вариант на их частоты, n -- число наблюдений. Помимо указанного метода прямого расчета средней арифметической взвешенной, существуют другие методы, в частности, способ моментов при котором несколько упрощены арифметические расчеты. Расчет средней арифметической способом моментов проводится по формуле: М = А + ?dp n, А - условная средняя (чаще всего в качестве условной средней берется мода М0), d - отклонение каждой варианты от условной средней (V-A), ?dp -- сумма произведений отклонений на их частоту.

Использование средних величин:

Средние величины широко используются в медицинской научной и практической деятельности для оценки состояния здоровья населения (характеристика физического развития, выявление распространенности и длительности различных заболеваний, анализ демографических показателей), для изучения деятельности лечебно-профилактических учреждений, медицинских кадров и оценки качества их работы, планирования и определения потребности населения в различных видах медицинской помощи.

Средние величины используются также для определения медико-физиологических показателей в норме и патологии, при обработке лабораторных данных, клинических и экспериментальных исследованиях.

2.4 Методы стандартизации и корреляции в медико-статистических исследованиях (понятие, сфера применения и методика расчетов)

Метод стандартизации применяется при сравнении интенсивных показателей, рассчитанных для совокупностей (групп), отличающихся по своему составу по какому-то признаку (полу, возрасту, профессии и т.д.).

Сущность метода стандартизации состоит в том, что он позволяет устранить возможное влияние различий в составе совокупностей по какому-либо признаку на величину сравниваемых интенсивных показателей.

Это достигается путем условного уравнивания составов этих совокупностей по данному признаку и расчета при этом стандартизованных показателей.

Стандартизованные показатели -- это условные величины, не дающие представления об истинном размере явления, а указывающие лишь на то, какова была бы величина сравниваемых интенсивных показателей, если бы они были бы вычислены для однородных по своему составу (по данному признаку) совокупностей.

Существуют различные способы расчета стандартизованных показателей: прямой, косвенный, обратный. Наиболее распространенным является прямой метод стандартизации.

Этапы прямого метода стандартизации.

I этап. Расчет интенсивных показателей в отдельных группах, по признаку различия (полу, возрасту, стажу работы и т.д.) и по совокупностям в целом.

II этап. Выбор и расчет стандарта, то есть одинакового для сравниваемых совокупностей численного состава по данному признаку. За стандарт принимается сумма, полусумма численностей соответствующих групп или численный состав одной из сравниваемых групп.

III этап. Расчет «ожидаемых величин» для каждой группы стандарта.

IV этап. Вычисление стандартизованных показателей для сравниваемых совокупностей.

V этап. Сопоставление соотношений стандартизованных и интенсивных показателей. Выводы.

Суть прямого метода состоит в вычислении общих интенсивных показателей в одинаковых признаках (единиц наблюдения), совокупностях; для чего рассчитывают частные показатели в сравниваемых группах, по которым судят об их истинном соотношении в исследуемых совокупностях; предполагают, что сравниваемые совокупности одинаковы, т.е. стандартны по составу.

Метод применяется при сравнении общих интенсивных показателей здоровья различных по составу (по полу, возрасту и другим признакам) групп населения.

Суть метода состоит в исключении влияния на общий показатель разного состава совокупностей по одному, двум признакам или более.

За стандарт принимают средний состав обеих групп, одну из сравниваемых групп или какую-то третью группу, близкую к сравниваемым.

Рассчитывают условные величины в каждой группе стандарта и общие стандартизированные показатели, которые тоже являются условными.

Если соотношение стандартизированных показателей получается иное, чем реальных, то делают вывод о том, что на уровень реальных показателей влияет разный состав сравниваемых совокупностей по стандартизуемому признаку.

Наоборот, если стандартизованные показатели повторяют соотношение реальных, то делают вывод о том, что на уровень реальных показателей разный состав по стандартизуемому признаку не влияет.

Косвенный метод стандартизации применяется тогда, когда показатели в сравниваемых группах неизвестны или известны, но недостаточно. За стандарт выбирают какой-то хорошо известный коэффициент (но не из числа сравниваемых) такого же характера, что Теоретические и методологические основы статистики и сравниваемый, и с ним с учетом его величины и структуры сравнивают имеющиеся недостоверные показатели.

Обратный метод стандартизации применяется тогда, когда необходимых для сравнения и оценки показателей нет. Их «конструируют» от «обратных» показателей, например, по данным о смертности и заболеваемости, которые следует возможно более объективно воспроизводить на основе имеющейся справочной информации численности и состава населения, среди которого и следует сравнить и определить заболеваемость и смертность.

Косвенный и обратный методы менее точны и объективны, чем прямой.

Корреляционная зависимость(МЕТОД) отличается по форме, направлению и силе связи.

Форма связи может быть прямолинейной и криволинейной. Когда равномерным изменениям одного признака соответствуют равномерные изменения второго (при незначительных отклонениях), говорят о прямолинейной связи. Например, с возрастанием загрязнения окружающей среды заболеваемость увеличивается. Когда равномерным изменениям одного признака соответствуют неравномерные изменения второго признака, причем неравномерность имеет определенную закономерность, говорят о криволинейной связи.

Направление связи может быть двух видов: а) Прямое (положительное) т. е с увеличением одного признака второй тоже увеличивается или с уменьшением одного другой тоже уменьшается (например, с увеличением роста человека увеличивается масса его тела; с уменьшением концентрации вредных веществ в воздухе уменьшается заболеваемость); б)Обратное (отрицательное): с увеличением одного признака второй уменьшается или с уменьшением одного признака второй увеличивается (например, с увеличением количества фтора в воде до оптимальных величин уменьшается заболеваемость флюорозом; с увеличением санитарной грамотности матерей уменьшается заболеваемость детей)

...