2020-10-10
291
Актуальность темы. Изучаемые медицинской наукой явления и процессы с течением времени часто меняют свою интенсивность и могут изменяться в сторону улучшения или ухудшения. Поэтому одним из важных аспектов анализа различных медицинских явлений представляется оценка их изменений во времени: за 10-ти или 5-ти летний период, по годам, месяцам, дням недели, сезонам года и даже по минутам или секундам, как, например, в ходе хирургической операции.
Особенно большое значение для медицинской практики имеют сведения об изменениях результативных показателей здоровья обслуживаемого населения (динамика острой инфекционной заболеваемости, некоторой хронической патологии, общей или младенческой смертности, рождаемости, миграции, инвалидности и пр.) и показателей деятельности системы здравоохранения (динамика посещаемости амбулаторно-поликлинических учреждений, обеспеченности медицинскими кадрами, качества диспансерной работы и пр.).
Анализ таких данных по периодам времени предусматривает, во-первых, определение тенденции развития явлений и, во-вторых, с помощью методов медицинской статистики позволяет измерить размеры произошедших изменений и количественно охарактеризовать направления их развития. Другими словами, найдено математическое описание динамики изменений, установлена связь между величинами, характеризующими это движение.
Такая методика изучения динамики явлений, направленная на определение тенденции интенсивности изменений, дает возможность выявить определенные закономерности в течении изучаемого явления, своевременно обратить внимание на возникшую проблему, выявить причины ее возникновения и уже в данный момент предвидеть изменения в будущем. На основании этого становится возможным принятие обоснованных управленческих решений, прогнозирование и планирование лечебно-профилактических, оздоровительных или других мероприятий, позволяющих повлиять на сложившуюся ситуацию и изменить ее в сторону улучшения. Правильность практических мероприятий, осуществляемых медицинскими работниками, в значительной мере зависит от правильной оценки динамики изучаемого явления.
Изложенное определяет значимость данной темы в практической подготовке специалистов.
|
ИСТОЧНИКИ УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ
(рекомендуемая литература)
1. Соціальна медицина та організація охорони здоров’я/ Під ред. Вороненка Ю.В., Москаленка В.Ф. – Тернопіль: Укрмедкнига, 2000. – С. 73-78.
2. Социальная гигиена и организация здравоохранения/ Под ред. Серенко А.Ф., Ермакова В.В. – М.: Медицина, 1984. – С. 160-164.
3. Руководство к практическим занятиям по социальной гигиене и организации здравоохранения/ Под ред. Лисицына Ю.П., Копыта Н.Я. – М.: Медицина, 1984. – С. 65-68.
4. Руководство по социальной гигиене и организации здравоохранения/ Под ред. Лисицына Ю.П. М.: Медицина, 1987. – Т.1. – С. 262-267.
5. Граф логической структуры содержания темы (приложение 1).
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ТЕМЫ
1. Понятие о динамических рядах, их видах (простые, сложные, моментные, интервальные).
2. Характеристика уровней (членов) динамического ряда.
3. Методика анализа динамики явления или процесса.
4. Способы выравнивания динамического ряда для выявления его тенденции или сокращения.
5. Показатели динамического ряда, методика их расчета и оценки.
6. Область применения показателей динамики.
Основные вопросы и ключевые понятия,
На которые следует обратить внимание
При подготовке темы
Динамический ряд – это ряд однородных величин, показывающих изменение величины явления (признака) во времени. Динамический ряд состоит из определенных периодов времени, за которые анализируется явление, и статистических величин (абсолютных или производных), которые называются уровнями ряда. Ряд, состоящий из абсолютных чисел, называется простым. Ряд, в котором уровни представлены относительными или средними величинами называется сложным. Динамический ряд может быть двух типов: ♦ моментный и ♦ интервальный.
Моментный ряд представлен числами, характеризующими величину явления на определенный момент времени, т.е. на определенную дату (например, данные о численности коек, населения, врачей за ряд лет, результаты медицинских осмотров и т.д.). Уровни моментного ряда не подлежат дроблению или укрупнению, они получены путем единовременного наблюдения на определенный момент времени (дату).
Интервальный ряд состоит из чисел накопленных за определенный период времени путем текущего наблюдения (в течение недели, месяца, года, нескольких лет). Такой ряд можно разделить на более дробные периоды (год – на кварталы; месяцы – на недели) или укрупнить (например, по 2, 3 и более лет). Примерами интервальных динамических рядов могут быть ряды, в которых представлены данные о смертности населения, рождаемости, заболеваемости, травматизме и т.д. Выбор величины периода для интервального ряда (год, месяц, неделя, день, час и т.д.) в известной мере определяется степенью изменчивости явления. Чем медленнее изменяется явление во времени, тем крупнее могут быть периоды наблюдения.
Обратите внимание также на то, что первый член ряда является начальным уровнем, а последний – конечным. Кроме этого различают настоящий, предыдущий и последующий уровни. Каждый уровень может быть в определенный момент анализа настоящим, предыдущим или последующим. Указанные понятия приведены ниже (табл. 1).
Таблица 1
| Периоды (годы) | Уровни МС | Наименование уровней | |||||
| 1913 | 289,0 | предыдущий | – начальный уровень | ||||
| 1920 | 263,0 | настоящий | предыду- щий | ||||
| 1940 | 160,0 | последующий | настоящий | предыду- щий | |||
| 1960 | 36,0 |
| последующий | настоящий | предыду- щий | ||
| 1982 | 25,0 |
| последующий | настоящий | предыдущий | ||
| 1990 | 24,0 |
| последующий | настоящий | |||
| 1996 | 15,7 | – конечный уровень | последующий | ||||
Методика анализа явления (процесса) в динамике включает:
v подготовительный этап
v этап собственно анализа
ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЙ ЭТАП сводится к:
q Определению тенденции изучаемого явления или процесса, т.е. основной закономерности в изменении уровней ряда. При затруднении ее определения рекомендуется произвести выравнивание ряда с помощью определенного набора способов выравнивания:
· укрупнение периодов (интервалов);
· расчета групповой средней;
· сглаживание ряда при помощи скользящей средней.
q Получению (расчету) показателей динамического ряда:
· абсолютного прироста;
· темпа роста;
· темпа прироста;
· одного процента прироста;
· показателя наглядности.
ЭТАП СОБСТВЕННО АНАЛИЗА заключается в:
Ø сравнении показателей динамического ряда;
Ø оценке интенсивности и направленности изменения явления;
Ø объяснении произошедших изменений в динамике.
При этом следует заметить, что при проведении этапа собственно анализа студентам необходимо провести только сравнение и оценку показателей динамики, так как объяснение изменений требует глубоких знаний сути изучаемого явления (процесса), факторов, воздействующих на его формирование. Студенты IV курса это сделать пока не в состоянии. Этот шаг анализа будет осуществлен студентами VI курса.
Методика анализа явления в динамике представляет собой обязательную последовательность действий и отражена на схеме в конце темы (см. приложение 2).
Подготовительный этап анализа, как было сказано выше, начинается с определения общей тенденции изменений изучаемого явления или процесса за определенный период времени, что особенно важно, когда нужно прогнозировать развитие данного явления на ближайшую или отдаленную перспективу.
Тенденция – это изменение явления в сторону увеличения или снижения. Алгоритм определения тенденции изменения изучаемого явления приведен в приложении 3. Нередко, величина уровней динамического ряда колеблется, что затрудняет возможность проследить основную закономерность, свойственную явлению в наблюдаемый период. В таких случаях для выявления тенденции в изменении явления используется выравнивание уровней динамического ряда. Выравнивание динамических рядов осуществляется несколькими способами: укрупнение периодов интервала, сглаживание ряда при помощи расчета групповой средней и скользящей средней.
Укрупнение периодов (интервалов) осуществляется путем суммирования чисел за ряд смежных периодов (2, 3, 4 и т.д.), в зависимости от длины динамического ряда. Способ очень прост, но менее точен. Методика выравнивания уровней динамического ряда с помощью указанного способа отражена в табл. 2, где сумма получена из трех смежных периодов.
Таблица 2
Динамика числа случаев травм среди детей
школьного возраста и их суммарные колебания в городе Н.
за период 1992-2000 гг.
|
| Годы | ||||||||
| 1992 | 19993 | 19994 | 19995 | 1996 | 1997 | 1998 | 1999 | 2000 | |
| Число случаев травм | 129 | 193 | 133 | 231 | 137 | 260 | 387 | 230 | 288 |
| Суммарные значения числа случаев травм за 3 года | 455 | 628 | 950 | ||||||
Как видно из фактических данных, в анализируемые годы число травм среди школьников города Н. то увеличивается, то уменьшается и четкой тенденции не наблюдается. Суммирование числа травм за смежные три года позволяет увидеть определенную закономерность в росте травм в указанном городе.
Способ укрупнения периодов (интервалов) наиболее часто находит применение при выявлении основных закономерностей при изучении помесячных изменений явления. Так, например, помесячные числа заболеваний ангиной в городе А. В 2000 году были таковы:
январь – 34 июль – 27
февраль – 37 август – 29
март – 42 сентябрь – 33
апрель – 48 октябрь – 41
май – 40 ноябрь – 39
июнь – 30 декабрь – 33
Всего за год – 433 случая
Приведенные числа на первый взгляд создают впечатления об относительно равномерном распределении случаев заболеваний ангиной по месяцам года. Однако, если укрупнить периоды динамического ряда и вместо помесячных чисел взять сезонные, то получится: зима – 104
весна – 130
лето – 86
осень – 113
В этом случае видна весенне-осенняя тенденция роста заболеваемости ангиной среди жителей города А.
Групповая средняя. Для ее получения уровень ряда заменяется средней величиной, полученной из величин настоящего уровня и одного или нескольких рядом расположенных уровней, сумма которых делится на число слагаемых. Их может быть 2, 3, 4 и т.п. (зависит от длины ряда). При пользовании этим способом теряется часть сведений. Например, при трехлетнем периоде теряются сведения за два года – первый и последний (табл. 3). При 5-летнем укрупнении теряются сведения за 4 года – за два первых и два последних и т.д.
Методика получения групповой средней очень простая. В нашем примере, который содержится в табл. 3, первая средняя за период 1992-1994 гг. равна сумме анализируемых показателей за эти три года, деленной на три:
Следующие средние получены тем же способом и равны 23,8 и 21,5. Получена явная тенденция к снижению средней длительности лечения больных в стационаре городской больницы.
Таблица 3
Выравнивание ряда средней длительности лечения больных
в стационаре ГБ №1 за 1992-2000 гг. (в днях)
|
| Годы | |||||||||
| 1992 | 1999 | 1999 | 1999 | 1996 | 1997 | 1998 | 1999 | 2000 | ||
| Средняя длительность |
 25,7
| 25,4 | 26,0 | 23,3 | 24,4 | 23,7 |
21,1
| 21,4 | 22,0 | |
| Групповая средняя |
25,7 |
23,8 |
21,5 | |||||||
| Скользящая средняя |
25,7 |
|
|
|
|
|
| |||
|
|
| |||||||||
|
|
24,6 | |||||||||
|
|
23,8 | |||||||||
|
|
23,1 | |||||||||
|
|
22,1 | |||||||||
|
|
21,5 | |||||||||
| – | ||||||||||
Скользящая средняя. При этом способе выравнивания тенденция развития явления представлена последовательной серией сплетающихся средних. В табл. 3 приведены такие средние, первая из которых получается путем осреднения фактических чисел первого, второго и третьего уровней. Полученная средняя будет относиться ко второму году. Вторая средняя получается путем осреднения фактических чисел за второй, третий и четвертый год. Полученная величина будет относиться к третьему году.
Аналогично рассчитываются и другие средние. При указанном способе также теряется часть сведений.
Если Вы обратили внимание, то в табл. 3 приведены два последних рассматриваемых способа выравнивания динамических рядов. Оба они в приведенном примере показывают явную тенденцию снижения анализируемого явления. На практике очень часто бывает ситуация, когда выявляет тенденцию только один из способов.
Следующий шаг подготовки к анализу – получение (расчет) показателей динамического ряда. Методики их расчета и назначение приведены ниже (см. приложение 4).
После расчета показателей динамического ряда и определения тенденции изучаемого явления приступают к собственно анализу полученных данных.
Проанализировать в динамике – это, значит, охарактеризовать явление по показателям динамики и указать направление изменения.
Необходимо обратить внимание на то, что вычислять весь набор характеризующих динамический ряд показателей имеет смысл только в том случае, если явление изучается за длительный период, имеет существенные колебания, если проводится сравнительный анализ нескольких динамических рядов. И наоборот, следует дифференцированно подходить к выбору показателей динамики, если явление или процесс изучается за короткий период времени или с течением времени оно существенно не меняется. Разберем это на примере (табл. 4).
Таблица 4
Некоторые данные о состоянии здоровья
жителей города К. в динамике
| Годы | 1. Динамика младенческой смертности | Годы | 2. Динамика заболеваемости с ВУТ среди рабочих | Годы | 3. Динамика первичной заболеваемости населения |
| Число умерших детей до 1 года | Число случаев заболеваний с ВУТ | Число зарегистрированных заболеваний | |||
| 1920 | 250,0 | 1990 | 76,3 | ||
| 1940 | 136,7 | 1992 | 76,7 | ||
| 1960 | 54,4 | 1994 | 77,5 | ||
| 1980 | 30,8 | 1996 | 77,8 | ||
| 1990 | 26,4 | 1998 | 78,1 | 1998 | 659,3 |
| 2000 | 14,0 | 2000 | 78,4 | 2000 | 837,4 |
Перед нами три динамических ряда. Если посмотреть на ряд, который отражает динамику младенческой смертности (МС), можно заметить значительные колебания уровней. Поэтому для анализа МС можно использовать весь набор показателей динамики.
Во втором динамическом ряду, где представлены данные о частоте заболеваний с временной утратой трудоспособности (ВУТ) среди трудящихся города, изменения частоты случаев за весь анализируемый период незначительны. Поэтому использовать для анализа этого явления показатели темпа роста или прироста не целесообразно. В этом случае достаточно применить показатели абсолютного прироста и наглядности по отношению к любому условно принятому основанию за 100%.
Третий динамический ряд отличается от двух предыдущих более коротким периодом. Информация об изменении уровне первичной заболеваемости дана только за 2 года. В этом примере тоже нет необходимости анализировать изучаемое явление с помощью всех показателей динамики. Достаточно использовать, как и во втором примере, два показателя, так как в этом случае эти показатели не с чем сравнивать.
Остановимся на методике изучения динамики явления на примере МС, которая анализируется за период с 1913 года по настоящее время (табл. 5).
Таблица 5
Динамика младенческой смертности (МС)
в Н-ской области за период с 1913 по 2000 годы
| Годы | Уровни МС (на 1000 род-ся живыми) | Показатели динамики | |||
| абсолютный прирост | темп роста (в %) | темп прироста (в %) | показатель наглядности (в %) | ||
| 1913 | 289,0 | – | – | – | 100,0 |
| 1920 | 263,0 | – 26,0 | 91,1 | – 8,9 | 91,0 |
| 1940 | 160,0 | – 103,0 | 60,8 | – 39,2 | 55,0 |
| 1960 | 36,0 | – 124,0 | 22,5 | – 77,5 | 12,4 |
| 1980 | 25,0 | – 11,0 | 69,4 | – 30,6 | 8,7 |
| 1990 | 24,0 | – 1,0 | 96,0 | – 4,0 | 8,3 |
| 2000 | 14,7 | – 9,3 | 61,3 | – 38,7 | 5,1 |
| Итого | – 274,3 | 5,1 | – 94,9 | ||
На основании этих вычислений можно заметить следующее:
1. По величине абсолютного прироста можно сделать заключение о направлении и об интенсивности изменений МС.
1.1. Так, в Украине с 1913 года по настоящее время отмечается явная тенденция к снижению МС (все показатели абсолютного прироста имеют отрицательное значение). За весь анализируемый период смертность детей первого года жизни снизилась на 274,3 случая в каждой 1000 родившихся живыми.
1.2. Самое заметное снижение МС наблюдалось с 1940 по 1960 гг. Показатель абсолютного прироста (АП) за этот период равнялся 124 случаям на 1000 родившихся живыми. Далее следует выделить период с 1920 по 1940 гг. (показатель АП равен -103,0). Практически без изменений МС оставалась с 1980 по 1990 гг. (АП равен -1,0). В последний анализируемый период, т.е. 1990-2000 гг., АП составил – -9,3 случая смерти детей первого года жизни на каждую 1000 родившихся живыми.
2. Сравнивая показатели темпа роста и темпа прироста, нетрудно заметить, что темп прироста равен темпу роста минус 100%. Оба эти показателя дают представление об относительной скорости уменьшения МС за изучаемый период. Учитывая, что по статистической природе оба показателя представляют собой показатели наглядности, для анализа можно использовать один из них. Остановимся на темпе прироста. Анализируя эти показатели можно заметить, что с 1920 по 1940, с 1960 по 1980 и с 1990 по 2000 годы темп прироста МС был примерно одинаков и снижение находилось в пределах 30-40%. Следует обратить внимание на периоды 1940-1960 гг. и 1980-1990 гг. В первый из них отмечается самая большая скорость снижения (показатель равен –77,5%), во второй – самая незначительная убыль (показатель равен –4,0%). За весь изучаемый период МС снизилась на 95%. Аналогичное заключение можно сделать по показателям темпа роста.
3. Оценим показатель наглядности. За 100% приняты уровни МС 1913 года. По сравнению с этим годом отмечается снижение МС во все анализируемые годы. Особенно заметны различия уже с 1940 года (снижение на 45%). В 1960 году смертность детей первого года жизни снизилась почти на 87%. Во все остальные периоды, начиная с 1980 г., она снизилась более чем на 90%.
При количественной характеристике развития явлений, изучаемых медицинской наукой, иногда допускается ряд ошибок.
Например, имеются данные о числе коек в городских больницах города Н. на 31.12.1999 и 2000 гг. (табл. 6). Из этих данных вычислены показатели абсолютного прироста, темпа роста и темпа прироста.
Таблица 6
Динамика числа коек в медицинских учреждениях города Н.
| Показатель | ГБ №1 | ГБ №2 | ГБ №3 | ГБ №4 |
| Абсолют. уровень 1999 г. | 210 | 90 | 70 | 230 |
| Абсолют. уровень 2000 г. | 280 | 120 | 110 | 270 |
| Абсолютный прирост | +70 | +30 | +40 | +40 |
| Темп роста, % | 133,33 | 133,3 | 157,10 | 117,40 |
| Темп прироста, % | +33,33 | +33,33 | +57,10 | +17,40 |
На основании этих вычислений можно заметить следующее:
1. Показатели темпа роста и темпа прироста в ГБ №1 и ГБ №2 одинаковы, хотя показатели абсолютного уровня и абсолютного прироста в ГБ №1 гораздо выше показателей в ГБ №2. В ГБ №1 33,33% темпа прироста получены за счет 70 вновь открытых коек, а в ГБ №2 – за счет 30 (см. показатель абсолютного прироста в указанных больницах). Точно также при низком абсолютном уровне коек в ГБ №3 а, следовательно, и низком абсолютном приросте получились более высокие показатели темпа роста и темпа прироста, чем при высоком абсолютном уровне, фактически большем абсолютном приросте коек в ГБ №1, где получились более низкие показатели темпа роста и темпа прироста.
2. Показатели темпа роста и темпа прироста в ГБ №3 и ГБ №4 различаются по величине, хотя показатели абсолютного прироста равны между собой в обоих ГБ. Это является результатом разных по величине показателей абсолютного уровня коек за 1999 год (70 в ГБ №3 и 230 в ГБ №4). Приведенный пример показывает, что применение показателей темпа роста и темпа прироста всегда следует сопровождать анализом и других двух показателей: абсолютного уровня и абсолютного прироста.
