Распределение пороков сердца среди детей различного возраста и пола

Диагноз

Возраст

Всего

0-3 года

4-6 лет

7-14 лет

м

ж

оба пола

м

ж

оба пола

м

ж

оба пола

м

ж

Оба пола

Порок сердца врож- денный

Порок сердца приоб- ретен- ный

Итого

II этап. Сбор материала (статистическое наблюдение)

Статистическое наблюдение это регистрация изучаемых единиц на спе- циальных учетных медицинских документах.

Статистическое наблюдение классифицируется с учетом полноты ох- вата единиц совокупности, учета фактов по времени и способу наблюдения.

Признаки Классификации	Виды наблюдения	Разновидности
1.По  учету  факторов  во времени	Текущее	-
	Единовременное	-
2.По   полноте        охвата единиц совокупности	Сплошное	-
	Несплошное	а) выборочное
		б)основного массива
		в) монографическое
3.По способу наблюде- ния	Непосредственное         на- блюдение
	Выкопировка данных анамнестический метод

 

Текущее наблюдение (постоянное) применяется при изучении быстро ме- няющихся явлений, зависящих от условий жизни, состояния медицинской помо- щи и др. Это систематический учет явления в течение определенного периода времени, статистические данные собираются путем регистрации случаев по мере из возникновения (учет рождаемости, смертности, заболеваемости, травматизма, госпитализации).

Единовременное наблюдение ( одномоментное) применяется при изучении медленно меняющихся явлений, когда изучаемое явление не имеет тенденции к быстрому изменению, регистрация данных проводится на определенный момент времени. Единовременное наблюдение отражает статику явления, то есть дает как бы одномоментную фотографию изучаемого явления (перепись населения, про- филактические осмотры, перепись медицинских учреждений, и др.)

По полноте охвата различают сплошное и несплошное наблюдение.

Сплошное наблюдение предусматривает регистрацию всех случаев, состав- ляющих генеральную совокупность. Сплошным методом собирают сведения о числе родившихся, умерших,, обратившихся в поликлинику, о численности боль- ных, врачей и др Для сплошного метода является характерным собирание массо- вого материала при относительно ограниченном числе учетных признаков, что, однако, не позволяет провести углубленный анализ.

При несплошном методе наблюдения учитываются не все единицы сово- купности, а только часть их, по которой судят о свойствах всего объекта наблю- дения. Несплошное наблюдение имеет ряд преимуществ: оно меньше по объему, для его осуществления требуется меньше сил и средств, оно позволяет применить более совершенные способы учета фактов, то есть расширить программу иссле- дования. В зависимости от характера объекта исследования и поставленных за- дач несплошное исследование организуется по разному.

Разновидностями несплошного наблюдения являются:

монографическое наблюдение - это детальное описание отдельных, харак- терных в каком - либо отношении единиц совокупности (описание типичных случаев течения заболеваний, описание типичных объектов территории при ме- дико-географическом исследовании, и др.)

метод основного массива - это изучение явления в месте его наибольшего проявления, изучаются объекты на которых сосредоточено большинство изучае- мых явлений, то есть изучение преобладающей доли единиц совокупности (на- пример, изучение исходов лечения, диспансеризации, организационных форм об- служивания, больных гастроэнтерологического, нефрологического, пульмонологического профиля по данным специализированных центров )

Наиболее совершенным видом несплошного наблюдения является выборочное исследование, при котором характеристика всей совокупности дается на основании некоторой части ее, отобранной специальными методами.

По способу организации различают следующие виды выборочного наблю- дения:

· случайный отбор -отбор единиц совокупности на основании таблиц случайных чисел или методом жеребьевки, при этом способе каждая единица имеет равную возможность попасть в выборку. При случайном отборе единиц создаются условия для действия закона больших чисел - в массе случайной вы- борки проявляется общая закономерность, свойственная изучаемому явлению в целом.

· механический отбор имеет в своей основе арифметический подход к отбору единиц. Единицы генеральной совокупности распределяют в какой- либо последовательности по любому случайному признаку (например, истории болезни распределяют по дням поступления больных, или по первой букве фа- милии, по номерам), материал разбивают на равные части и из них в заранее обусловленном плане отбирают каждую пятую, или десятую, или иную единицу, таким образом, чтобы обеспечить требуемый объем выборки (10%,20% и т.д.)

· типологический отбор проводится путем деления всей генеральной со- вокупности на качественно однородные группы по ведущим признакам, из которых отбирают в случайном или механическом порядке единицы. В ре- зультате такого отбора в выборочной совокупности отдельные типические группы будут представлены в том же соотношении, что и в генеральной сово- купности, что увеличивает точность такого способа выборки.

· гнездовой отбор (серийный) применяется в тех случаях, когда нет воз- можности проводить выборку из всей совокупности в виду большой террито- рии обследования. В этом случае вся совокупность делится на однородные “серии” (гнезда), отбор серий проводится в случайном или механическом по- рядке, отбирают “объекты” (гнезда), которые в дальнейшем изучаются сплошь или выборочно.

Для углубленного изучения взаимосвязи менее изученных признаков при ис- ключении признаков, влияние которых известно, используют метод направлен- ного отбора. Например, влияние возраста и пола на распространенность гипер- тонической болезни известно, поэтому  для углубленного исследования можно использовать совокупность лиц одного пола и возраста. Одним из видов направ- ленного отбора является когортный метод - это изучение совокупности, которая состоит из единиц, объединенных сроком наступления определенного события, и прослеженного в один и тот же интервал времени (наблюдение за группой детей одновременно родившихся, за группой лиц, одновременно вступивших в брак, имеющих одинаковый стаж работы на предприятии). Когортный метод позволяет сделать своего рода срез в том месте изучаемого явления, в котором наиболее яр- ко проявляются те или иные закономерности.

Различают несколько способов наблюдения.

Н епосредственное наблюдение, когда сведения регистрируют при непо- средственном осмотре больного или здорового человека, при проведении сани- тарно- гигиенического обследования объекта. Выкопировка данных - получение сведений из учетно-отчетных форм и другой медицинской документации. Ис- пользуется при изучении рождаемости, смертности, заболеваемости, инвалидности, деятельности медицинских учреждений. Анамнестический способ получе- ния информации основан на получении сведений от больных или близких род- ственников и их воспоминаниях о событиях, которые ранее были в их жизни. Способ может быть осуществлен путем опроса “лицом к лицу” (устное интервью) или заочного опроса (письменное анкетирование). Содержание вопросов в анкете должно отвечать целям и задачам исследования, а ответы не должны вызывать затруднений у опрашиваемых.

 

 

11.Обработка статистического материала, ее элементы. Виды группировки статистических данных. Статистические таблицы, их виды, характеристика, правила построения.

 

III этап.  Обработка собранного материала

На этом этапе производятся:

1. Проверка материала на полноту и правильность заполнения учетных докумен- тов, устранение дубликатов.

2. Шифровка (кодирование) путем проставления условного знака около каждого признака.

3. Раскладка карт по группам в соответствии с шифром, подсчет карт в каждой группе.

4. Составление общей сводки, занесение результатов подсчета в макеты таблиц заранее установленной формы для получения сравнительных и обобщающих величин.

IV этап. Анализ полученных данных

Этот этап складывается из:

· вычисления показателей (средних и относительных величин)

· построения  графических  изображений,  иллюстрирующих  полученные данные

· сравнения результатов исследования

· формулировки выводов, заключения и предложений по данному иссле- дованию.

 

12.Статистический анализ, его элементы. Графическое изображение результатов исследования. Виды диаграмм.

 

Графическое изображение широко используется как способ для наглядного представления статистических данных и зримого выявления закономерностей.

Графические изображения могут быть построены как по абсолютным, так и по относительным и средним величинам.

Виды графических изображений:

Диаграммы

· линейные

· внутристолбиковые

· радиальные

· столбиковые

· секторные

· объемные

· фигурные Картограммы Картодиаграммы

Диаграмма - это график, в котором статистические данные изображаются различными геометрическими фигурами (столбиком, линиями, окружностями и т.д.).

Картограмма - это схематическая географическая карта, на которой различ- ной окраской или штриховкой показано распределение какого-либо явления в пространстве.

Картодиаграмма - это сочетание схематической географической карты с одним из видов диаграмм (столбиковые, секторные и другие).

Линейные диаграммы - применяются для изображения динамики того или другого явления или процесса, выраженных в показателях интенсивности, соот- ношения, наглядности, средних или абсолютных величинах. С помощью линей- ной диаграммы можно изображать рост численности населения, динамику мла- денческой смертности и т.д. При построении этого типа графических изображе- ний на горизонтальной линии (абсцисс) откладывают равные отрезки по числу тех единиц времени (часов, дней, месяцев, лет), при помощи которых измеряется изображаемое явление. Если отрезки времени неравны, то размеры их должны пропорционально соответствовать единице измерения. На вертикальной линии (ординате) наносят деления в единицах измерения изучаемого явления. На верти- кальных линиях, параллельных ординате, отмечают точками величину изобра- жаемых явлений. Соединив точки линиями, получают линейную диаграмму. На одном графике может быть изображено несколько линий разного цвета или раз- личной штриховки.

Столбиковая диаграмма - применяется для изображения динамики или ста- тики явления в соответствии с избранным масштабом. Столбиковые диаграммы строят в виде вертикальных или горизонтальных столбцов (“лент”). Ширина столбиков, так же как и расстояние между ними, должно быть одинаковым. В ви- де столбиков целесообразно изображать интенсивные показатели или показатели соотношения для одного периода времени, но для разных коллективов, террито- рий.

Внутристолбиковая диаграмма применяется для изображения структуры явления, выраженной экстенсивными показателями. Она представляет собой прямоугольник, в котором цветом или штриховкой выделены составляющие его части в соответствии с их удельным весом. Высота прямоугольника в этом слу- чае принимается равной сумме всех частей, составляющих целое. Составные час- ти целого располагаются внутри прямоугольника в порядке убывания их удельно- го веса.

Секторная (круговая) диаграмма - также применяется для изображения структуры явления и представляет собой круг, разделенный радиусами на секто- ра, которые выделяются различной штриховкой или цветом. При построении сек- торной диаграммы необходимо с помощью транспортира на окружности отло- жить в градусах части, пропорциональные расширению явления, состав которого требуется изобразить. К точкам, намеченным на окружности, проводятся радиу- сы. Сектора выделяются различной штриховкой или расцветкой.

Объемная диаграмма - применяется для изображения статистических вели- чин в виде шара, куба и других объемных геометрических фигур. Они могут ил- люстрировать показатели интенсивности, соотношения, наглядности.

Радиальная диаграмма - строится на системе полярных координат при изо- бражении динамики явления за замкнутый цикл времени (сутки, неделя, год). Они применяются для изображения явлений, имеющих сезонный характер (на- пример, сезонные колебания заболеваемости респираторными вирусными ин- фекциями, дизентерией и пр.). Радиус окружности принимается за среднедневное (среднемесячное, среднегодовое) число заболеваний. Каждый радиус соответст- вует определенному месяцу года, отсчет которых ведется по часовой стрелке. На радиусах и их продолжениях откладывают величины соответствующие средне- дневным (среднемесячным, среднегодовым) числам заболеваний. Точки, отме- ченные на радиусах и их продолжениях, соединяют линиями и получают много- угольник, изображающий сезонные колебания изучаемого явления.

 

 

Правила построения диаграмм

1. Каждая диаграмма должна иметь надпись, в которой четко, кратко и вме- сте с тем исчерпывающе следует указать содержание диаграммы, время и место, к которым относятся изображаемые данные

2. Диаграмма должна строится по определенному масштабу с указанием единиц измерения, в которых представлены статистические величины.

3. Черчение диаграмм, основанных на системе полярных координат следует начинать с проведения двух линий - безосной (абсциссы) и масштабной (ордина- ты)

4. Для каждой диаграммы должны быть даны пояснения, обозначающие ка- ждую расцветку или штриховку (экспликация).

 

 

13.Коэффициенты интенсивности и экстенсивности, методы их вычисления, применение, графическое изображение.

 

На третьем этапе статистического исследования в результате сводки мате- риала при подсчёте данных наблюдения по группам в разработочных таблицах получают абсолютные числа, которые характеризуют количественное выраже- ние изучаемого явления.

Абсолютные числа или величины имеют в статистике определённое значе- ние. Абсолютными величинами выражаются, например, население городов, стран, редкие заболевания и редко встречающиеся явления.

В медицинской практике абсолютными величинами могут также выражаться все индивидуальные данные, которые получают от больного (частота сердечных сокращений, артериальное давление, количество молочных и постоянных зубов у ребенка в различные возрастные периоды). Но абсолютные величины (числа) ма- лопригодны для сравнения их друг с другом и анализа, т.к. они дают характери- стику изучаемому явлению, но глубоко его не раскрывают. Для того, чтобы мож- но было провести анализ и сделать правильные выводы, необходимо абсолютные числа преобразовать в производные величины (относительные или средние).

Относительные величины (показатели, статистические коэффициенты) рассчитываются путем деления одной абсолютной величины на другую и умно- жения полученной дроби на какой-либо коэффициент (основание) - 100, 1000, 10000 и т.д.. Соответственно этому, относительные величины могут выражаться в процентах (%), промилле (%о), продецемилле (%оо) и т.д.

Различают следующие группы относительных величин:

1. Показатели экстенсивности (или распределения)

2. Показатели интенсивности (или частоты)

3. Показатели соотношения (обеспеченности)

4. Показатели наглядности

 

Показатели экстенсивности [внутристолбиковые, секторные диаграммы] (структуры, распределения, состава явления) х арактеризуют распределение целого на составляющие его части по их удельному весу. Эти показатели характеризуют распределение явления внутри одной совокупности. При этом вся совокупность (целое явление) принимается за 100 %, а часть определяется как искомое.

Методика вычисления показателя экстенсивности:

Часть явления х 100

Целое явление

Экстенсивные показатели вычисляют, когда необходимо определить струк- туру явления: распределение родившихся по полу и весу при анализе рождаемо- сти; распределение умерших по полу, возрасту, причинам смерти при анализе смертности; распределение больных по полу, возрасту, диагнозу и срокам госпи- тализации при анализе заболеваемости; состав населения по полу, возрасту, образованию, профессии и занятости в сфере производства; распределение больнич- ных коек по профилю при анализе структуры коечного фонда.

 

ПРИМЕР: В больнице 450 коек, из них 60 коек педиатрических. Необходимо определить удельный вес педиатрических коек. Доля педиатрических коек вычисляется следующим обра- зом:

количество педиатрических коек х 100               60  х100=13,3 %

общее количество коек в больнице                   450

Показатели экстенсивности характеризуют состав явлений в конкретное время, в конкретном месте. Для динамических сравнений эти показатели не при- годны. Сравнение удельных весов позволяет судить лишь о их порядковом номе- ре в структуре (заболеваемости, смертности и т.д.), но не дает возможности гово- рить о частоте, распространенности данного явления. Для этой цели всегда необ- ходимо знать численность среды, в которой происходит явление, и вычислить ин- тенсивные показатели.

Показатели интенсивности [линейные, объемные диаграммы] (частоты, распространенности) х арактеризу- ют частоту (уровень) явления в той среде, из которой это явление происходит. Показатели интенсивности определяют соотношение между изучаемым явлением и средой, его продуцирующей (т.е. соотношение между двумя однородными со- вокупностями). Для вычисления показателя интенсивности нужно знать величи- ну интересующего нас явления и величину той среды, в которой данное явление наблюдается.

Методика вычисления показателя интенсивности: