Образ жизни – главный фактор, обусловливающий здоровье. Образ жизни квалифицируется как система наиболее существенных, типичных характеристик способа деятельности или активности людей, в единстве ее количественных и качественных сторон, являющихся отражением уровня развития производительных сил и производственных отношений.
1. Уклад жизни это условия, в которых происходит жизнедеятельность людей (общественная и культурная жизнь, быт, трудовая деятельность).
2. Стиль жизни - индивидуальные особенности поведения, проявления жизнедеятельности, активности, образа и стиля мышления.
3. Уровень жизни - характеризует размер и структуру материальных потребностей человека (количественная категория).
4. Качество жизни[1](КЖ) понятие многомерное в своей основе, многофакторное и в широком смысле определяется как степень возможности реализации материальных и духовных потребностей человека.
4. Характеристика факторов, влияющих на общественное здоровье. Расскажите о критериях оценки «общественного здоровья».
Общественное здоровье — это здоровье населения, обусловленное комплексным воздействием биологических и социальных факторов окружающей среды при определяющем значении общественно-политического и экономического строя и зависящих от него условий жизни общества (труд, быт, питание, отдых, уровень образования и культуры, здравоохранение).
Здоровье населения - медико-демографическая и социальная категория, отражающая физическое, психическое, социальное благополучие людей, осуществляющих свою жизнедеятельность в рамках определённых социальных общностей.
Основу оценки состояния общественного здоровья составляет учет и анализ:
– числа случаев заболеваний, травм и отравлений выявленных впервые или обострившихся случаев хронической патологии;
– числа инвалидов впервые установленных и всего состоящих на учете;
– числа случаев смерти;
– данных физического развития.
4 критерия оценки общественного здоровья:
· Медико-демографические показатели.
· Показатели заболеваемости и распространенности болезней (болезненность).
· Показатели инвалидности и инвалидизации.
· Показатели физического развития населения.
Факторы риска (МЗ) – потенциально опасные для здоровья факторы поведенческого, биологического, генетического, экологического, социального характера, окружающей и производственной среды, превышающие вероятность развития заболеваний, их прогрессирования и неблагоприятного исхода.
Факторы, определяющие общественное здоровье:
5. Социально-экономические факторы (условия труда, жилищные условия, материальное благополучие и т.д.).
6. Социально-биологические факторы (возраст родителей, пол, течение антенатального периода и т.д.).
7. Экологические и природно-климатические факторы (загрязнение среды обитания, среднегодовая температура, уровень солнечной радиации и т.д.).
8. Организационные или медицинские факторы (качество медицинской помощи, доступность медико-социальной помощи и т.д.).
Ю.П. Лисицин (1989г), определение, что влияние факторов определяющих здоровье соотносится в следующей пропорции:
1. На долю образа жизни приходится 50-55%.
2. На внутренние наследственно-биологические факторы (предрасположенность к наследственным заболеваниям) 18-22%.
3. На факторы окружающей среды (загрязнение воздуха, воды, почвы канцерогенами и другими вредными веществами, резкая смена атмосферных явлений, радиационное излучение, географическое расположение местности) 17-20%.
4. Уровень развития ЗО (обеспечение насления лекарственными препаратами, качество и своевременность оказания медицинской помощи, развитие материально-технической базы, проведение профилактических мероприятий) 8-12%.
Образ жизни – главный фактор, обусловливающий здоровье:
квалифицируется как система наиболее существенных, типичных характеристик способа деятельности или активности людей, в единстве ее количественных и качественных сторон, являющихся отражением уровня развития производительных сил и производственных отношений.
5. Дайте определение медицинской статистики. Средние величины (средняя арифметическая, мода, медиана), их применение в здравоохранении и деятельности врача.
Статистика– наука, изучающая количественные закономерности материальных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной.
Медицинская статистика - раздел статистики, изучающий состояние здоровья населения и общественное здравоохранение
Средняя величина - это число, выражающее общую меру исследуемого признака в совокупности. Другими словами средняя величина выражает то общее, что характерно для признака в данной совокупности.
В медицинских исследованиях обычно используются три вида средних величин: мода, медиана и средняя арифметическая.
Мода (Мо) - соответствует величине признака, которая чаще других встречается в совокупности. Это варианта, которая имеет наибольшее количество частот (р) вариационного ряда.
Медиана (Ме) - величина признака, занимающая серединное положение в вариационном ряду. Она делит ряд на две равные части по числу наблюдений. При этом существуют особенности определения медианы для нечетного и четного рядов. В первом случае ею будет серединная или центральная варианта, которую можно определить по формуле:
n + 1
Во втором случае за медиану принимают среднее значение (полусум-му) двух центральных вариант. Например, в ряду 2, 5, 6, 9, 11, 12, 15, 16 центральными вариантами будут 9 и 11. Отсюда:
9 + 11
Медиана в этом случае будет равна 10.
Средняя арифметическая величина (М) определяется как отношение суммы значений всех вариант вариационного ряда к общему их количеству. Расчет средней арифметической величины может быть произведен тремя способами:
1. Расчет простой средней арифметической - используется при относительно небольшом числе вариант вариационном ряду, каждая из которых встречается только один раз (р = 1). Формула расчета:
∑v
n
где ∑- знак суммы, v - значения вариант, n - число вариант.
2. Расчет взвешенной средней арифметической - используется когда число вариант в вариационном ряду превышает 30 и отдельные из них встречаются неоднократно. Формула расчета:
∑vр
n
где - ∑ знак суммы, v - значения вариант, р - частоты, n - число вариант.
Необходимо обязательно учитывать три основных свойства средней арифметической величины, чтобы получить полное и глубокое представление о наиболее общих и характерных особенностях всей статистической совокупности, исключить случайное влияние на нее отдельных факторов и выявить существующие закономерности.
1. Средняя арифметическая занимает серединное положение в вариационном ряду. В строго симметричном ряду М = Мо = Ме.
2. Средняя арифметическая является обобщающей величиной и за ней не видны случайные колебания и различия индивидуальных данных. Она вскрывает то типичное, что характерно для всей совокупности.
3. Сумма отклонений всех вариант от средней арифметической равна нулю: ∑(v - М) = 0. Так как средняя величина превышает размеры одних вариант и меньше размеров других вариант, истинное их отклонение от истинной средней (d = v - M) может быть положительным и отрицательным. Поэтому сумма (∑) всех + d и - d равна нулю.
Наличие перечисленных выше свойств позволяет судить о правильности расчета средней арифметической величины.
Применение статистики в медицине:
1) В трактовке вариаций различных признаков.
2) В диагностике заболеваний и оценке состояния здоровья групп населения.
3) При прогнозировании возможного результата борьбы с той или иной болезнью в какой-то группе населения или исхода заболевания у отдельных больных.
4) При выборе подходящего воздействия на больных или группу населения.
5) В общественном здравоохранении, в его руководстве и планировании.
6) При планировании и проведении медицинских исследований, анализе и публикации их результатов, чтении и понимании таких сообщений.
6. Понятие генеральной и выборочной совокупности. Что такое качественная и количественная репрезентативность, приведите примеры.
Генеральная совокупность, генеральная выборка (от лат. generis — общий, родовой)(в англ. терминологии — population) — совокупность всех объектов (единиц), относительно которых учёный намерен делать выводы при изучении конкретной проблемы.
Генеральная совокупность состоит из всех объектов, которые имеют качества, свойства, интересующие исследователя. Иногда генеральная совокупность — это все взрослое население определённого региона (например, когда изучается отношение потенциальных избирателей к кандидату), чаще всего задаётся несколько критериев, определяющих объекты исследования. Например, женщины 10-89 лет. использующие крем для рук определённой марки не реже одного раза в неделю, и имеющие доход не ниже 5 тысяч рублей на одного члена семьи.
Выборка или выборочная совокупность — это необходимый для социологического исследования минимум результатов (случаев, испытуемых, объектов, событий, образцов) отобранных с помощью определённой процедуры из генеральной совокупонсти.
Характеристики выборки:
· Качественная характеристика выборки – что именно мы выбираем и какие способы построения выборки мы для этого используем.
· Количественная характеристика выборки – сколько случаев выбираем, другими словами объём выборки.
Необходимость выборки
· Объект исследования очень обширный. Например, потребители продукции глобальной компании – огромное количество территориально разбросанных рынков.
· Существует необходимость в сборе первичной информации.
Качественная репрезентативность – предполагает обеспечение в выборочной совокупности представительства всех элементов генеральной (должны быть представлены все группы).
Количественная репрезентативность– все существующие группы должны быть представлены в оптимальном количестве.
Имеются четыре основных типа выборок:
* Выборка по группам (квотированная выборка) – разновидность неслучайной выборки, участники которой выбираются на основе заранее специфицированных характеристик для каждой составляющей подгруппы, таким образом, выборка моделирует сообщество, т.к. в ней пропорционально представлены все слои, как в реальности.
* Произвольная (вероятностная) выборка – тип выборки, процесс формирования которой – произвольный, где каждый представитель сообщества имеет равный шанс быть включенным в данную выборку (таблицы случайных чисел, лотереи, механические подходы).
* Стихийный отбор – отбор по принципу добровольности и доступности (почтовые, опросы в прессе)
* Субъективная выборка – разновидность неслучайной выборки, участники которой выбраны сознательно исследователем, т.к. они отличаются от “среднего” человека, т.е. обладают особенными знаниями, занимают особые позиции в обществе, обладают незаурядными характеристиками и являются представителями другой части общества, которая важна для изучения. Также иногда применяют для обозначения данного термина понятие “целевая, преднамеренная” выборка.
Также выборка может быть разовой (участие респондентов для одного измерения) и панельной (участие респондентов в исследовании на длительный срок).
Важный показатель – ошибка выборки (погрешность) – характеризует те пределы, в рамках которых можно доверять полученным данным.
Репрезентати́вность — соответствие характеристик выборки характеристикам популяции или генеральной совокупности в целом. Репрезентативность определяет, насколько возможно обобщать результаты исследования с привлечением определённой выборки на всю генеральную совокупность, из которой она была собрана. Также репрезентативность можно определить как свойство выборочной совокупности представлять параметры генеральной совокупности, значимые с точки зрения задач исследования.
Пример, Предположим, совокупность — это все учащиеся школы (600 человек из 20 классов, по 30 человек в каждом классе). Предмет изучения — отношение к курению. Выборка, состоящая из 60 учеников старших классов, гораздо хуже представляет совокупность, чем выборка из тех же 60 человек, в которую войдут по 3 ученика из каждого класса. Главной причиной тому — неравное возрастное распределение в классах. Следовательно, в первом случае репрезентативность выборки низкая, а во втором случае репрезентативность высокая (при прочих равных условиях).
7. Оценка достоверности результатов исследования. Достоверность различий между средними, относительными величинами.
Под достоверностью статистических данных понимают степень их соответствия отображаемой действительности, т. е. достоверными данными считаются те, которые не искажают и правильно отражают объективную реальность.
Оценить достоверность результатов исследования означает определить, с какой вероятностью возможно перенести результаты, полученные на выборочной совокупности, на всю генеральную совокупность. Исходя из этого, оценка достоверности необходима для того, чтобы по части явления можно было судить о явлении в целом и его закономерностях.
Оценка достоверности результатов исследования складывается из определения:
1. ошибок репрезентативности (ошибок средних и относительных величин) — m;
2. доверительных границ средних (или относительных) величин;
3. достоверности разности (различия) средних (или относительных) величин по критерию t.
Репрезентативность признаков в виде средних величин характеризуется размером их ошибок (ошибка средней арифметической величины (mМ), зависящим от размера среднего квадратического отклонения.
Для оценки достоверности относительных величин (Р), также как и для средних, необходимо рассчитывать их ошибку (mP).
Ошибки средних и относительных показателей являются именными величинами, т. е. имеют ту же размерность, что и сами показатели. Наличие ошибки показателей позволяет не только определить их достоверность, но и дает возможность рассчитать их доверительные границы, а также достоверность разности (различия) сравниваемых величин.
Определение доверительных границ средних и относительных величин позволяет найти два их крайних значения - минимально возможное и максимально возможное, в пределах которых изучаемый показатель может встречаться во всей генеральной совокупности. Исходя из этого, доверительные границы (или доверительный интервал) - это границы средних или относительных величин, выход за пределы которых вследствие случайных колебаний имеет незначительную вероятность.
Доверительные границы средней арифметической величины в генеральной совокупности определяют по формуле:
Мген = Мвыб + tmM
для относительной величины: Рген = Рвыб + tmР
где Мген и Рген - значения средней и относительной величины для генеральной совокупности; Мвыб и Рвыб - значения средней и относительной величины, полученные на выборочной совокупности; mM и mP - ошибки средней и относительной величин; t - доверительный критерий (критерий точности, который устанавливается при планировании исследования и может быть равен 2 или 3); tm - это доверительный интервал или Δ предельная ошибка показателя, полученного при выборочном исследовании.
Следует отметить, что величина критерия t в определенной мере связана с вероятностью безошибочного прогноза (р), выраженной в %. Ее избирает сам исследователь, руководствуясь необходимостью получить результат с нужной степенью точности. Так для вероятности безошибочного прогноза 95, 0 % величина критерия t составляет 2, для 99, 0 % - 3. Приведенные размеры доверительного критерия t приемлемы лишь для статистических совокупностей с количеством наблюдений более 30. При меньшем объеме совокупности для определения критерия t пользуются специальными таблицами. В данных таблицах искомое значение находится на пересечении строки, соответствующей численности совокупности (n — 1), и столбца, соответствующего уровню вероятности безошибочного прогноза (95 %; 99 %; 99, 9 %), выбранному исследователем. В медицинских исследованиях при установлении доверительных границ любого показателя принята вероятность безошибочного прогноза (р) 95 % и более. Это означает, что величина показателя, полученная на выборочной совокупности должна встречаться в генеральной совокупности как минимум в 95 % случаев.
В медицинских исследованиях часто возникает необходимость оценивать показатели, выраженные как средними, так и относительными величинами, которые получены в разных статистических совокупностях. При этом требуется не только определить различие (разность) сравниваемых показателей, но и определить его достоверность. Последняя оценивается с помощью доверительного критерия (или критерия точности) t.
О наличии или отсутствии достоверных различий между сравниваемыми величинами судят по размеру получаемого критерия t. Если критерий t равен 2, различие достоверно и это можно утверждать с вероятностью безошибочного прогноза, равной 95 % (при t = 3 и более - с вероятностью безошибочного прогноза - 99 %). Величина критерия менее 2 свидетельствует о недостоверном различии сравниваемых показателей.
8. Организация статистического исследования, его основные этапы. План и программа статистического исследования.
Последовательность проведения исследования определяет реализация четырех взаимосвязанных этапов:
1. Составление программы и плана исследования.
2. Сбор материала.
3. Разработка данных.
4. Анализ, выводы, предложения и внедрение результатов в практику.
Ряд авторов предлагают следующий алгоритм статистического исследования.
I. Формирование цели и задач исследования.
II. Организация исследования.
III. Сбор информации.
IV. Обработка информации.
V. Анализ результатов исследования.
VI. Внедрение результатов исследования в практику и оценка эффективности внедрения.
Первый этап - составление программы и плана исследования - представляет собой наиболее важный раздел работы и осуществляется в соответствии с единой целью данного исследования. Программа в первую очередь включает цель и задачи исследования, а план предусматривает его основные организационные вопросы. Программа исследования состоит из трех главных компонентов 1) программы сбора материала; 2) программы его разработки (табличной сводки); 3) программы анализа.
В процессе составления программы сбора материала исследователь должен определить основные единицы наблюдения, перечень учитываемых признаков, характер первичной документации. Программа разработки материала предполагает составление макетов таблиц, необходимых для сведения данных их группировки и математической обработки. Различают три основных вида таблиц: простые, групповые и комбинационные (сложные).
Простые таблицы дают представление о перечне каких-либо явлений по одному признаку. В данных таблицах градации изучаемого признака располагаются по горизонтали (в строках), а его характеристика дается по вертикали (в столбцах). В нижней строке таблицы всегда приводится итоговое значение признака.
В групповых таблицах представляются данные с группировкой их по двум признакам.При этом один из них располагается в горизонтальной части таблицы, а другой - в вертикальной. В столбцах может быть представлено несколько признаков. Однако их анализ осуществляется только путем попарного сочетания с признаком, расположенным в строках. В данных таблицах итоговые значения признаков приводятся как по столбцам так и по строкам.
В комбинационных таблицах могут быть представлены данные с сочетанием трех и более взаимосвязанных признаков. Один из признаков, как и в предыдущем случае, располагается по строкам, а остальные распределяются по столбцам в комбинированном виде. Например, признак “возраст” может быть представлен в сочетании с признаком “пол”. При этом в каждой возрастной группе приводятся данные для мужчин и женщин. Итоговые значения признаков приводятся и в строках, и в столбцах.
При разработке плана необходимо определить объект исследования, методы его формирования и последующего анализа. Объект исследования должен быть четко ограничен во времени (период наблюдения), пространстве (территория наблюдения) и объеме (количество единиц наблюдения - n).
Методы формирования объекта исследования базируются на различных способах наблюдения: по полноте охвата(сплошные и выборочные), по времени наблюдения(единовременные и текущие), по способу получения информации (непосредственные, анамнестические, выкопировка данных).
Сплошное наблюдение предполагает регистрацию всех случаев, составляющих генеральную совокупность. Примером сплошного наблюдения может быть изучение рождаемости, смертности, инфекционной заболеваемости, когда в процессе исследования учитываются все случаи перечисленных явлений.
Выборочное наблюдение заключается в том, что в данном случае из генеральной совокупности отбирают лишь ее часть (выборочную совоку-пность). Основными компонентами выборочного метода являются:
|