Интегральная оценка показателей здоровья населения

Показатели здоровья населения рассматриваются как важный интегральный критерий, являющийся основой для разработки и реализации комплексных оздоровительных мероприятий, а также оценки их гигиенической эффективности.

Для изучения заболеваемости населения в разрезе населенных пунктов (район, город, регион) используются частные коэффициенты (b) – представляющие отдельные нозологии заболеваемости населения.

В оценочных таблицах выделены средние (Р₅₀), максимальные (Р_max), минимальные (P_min) значения, которые необходимы для расчета частных коэффициентов bi.

Расчет проводится по формуле:

 

 

При Хi < Р₅₀

Р₅₀ - Хi

bi = 0,5 + ------------------

2 (Р_{50 -} (P_min)

при Хi > Р₅₀

Хi - Р₅₀

bi = 0,5 - ------------------

2 (Р_max - Р₅₀ )

где Хi – фактическое значение показателя, встречающееся на изучаемой территории.

В качестве исходных данных для расчета коэффициентов bi в зависимости от целей исследования, могут использоваться усредненные данные по каждой составляющей здоровья за месяц, квартал, год, ряд лет.

Среднеоценочные значения коэффициента bi во всех случаях одинаково и равно – 0,5. В случае улучшения показателя здоровья, он будет увеличиваться до 1. Такое значение следует считать оптимальным. В случае ухудшения здоровья значения полученных величин будут оцениваться от 0,5 до 0.

Оценка состояния здоровья населения изучаемой популяции может быть осуществлена по критериям, приведенным в специальной таблице.

Благоприятной по состоянию здоровья населения считается территория, где все частные и интегральные показатели превышают среднеоценочные значения и стремится своими значениями к 1.

Ограниченно благоприятной следует считать территорию, где отдельные bi снижаются соответственно до 0,4 – 0,3, а динамика общего процесса отрицательна.

Неблагоприятными следует считать территории, где bi соответственно меньше 0,4 –0,3.

Методы оценки взаимосвязи среды и здоровья (корреляционный, дисперсионный и регрессионный анализы)

Начальным этапом, отправным пунктом любого, и в частности эпидемиологического исследования является четкая постановка це­ли и определение определенного круга задач, решением которых достигается поставленная цель. Четко поставленная в начале иссле­дования цель во многом определяет выбор конкретных статистиче­ских методов обработки и позволяет акцентировать основное вни­мание на существенных в рамках данной цели аспектах исследуе­мого процесса.

Планирование исследования.

На этом этапе разрабатывается «стратегия» предстоящего ис­следования, согласовываются организационные вопросы, конкрети­зируются объекты исследования, сроки их проведения, ответствен­ность каждого за конкретный раздел работы и т.д.

Можно еще раз отметить, что, к сожалению все еще в эпидемиологических исследованиях нередки ситуации, когда набрав много первич­ного материала, оказывается, что все же они не позволяют решить поставленные задачи, что для их решения необходимо было со­брать данные в другом ракурсе и т.д. Во избежание таких ситуаций очень простым, но практическим оказывается следующее (в школьной геометрии это называется анализом). Представим, что все те данные, которые мы собираемся получить, уже собраны. По­зволяют ли они решать все поставленные задачи? Если да, то значит мы на правильном пути, если же нет — то следует внести необходи­мые коррективы в подготовку и планирование исследования.

В рамках планирования исследования необходимо также определение репрезентативного объема выборки. Дело в том, что об эпидемио­логических закономерностях судят на основании наблюдений на ограниченном, выборочном числе наблюдений. Поэтому, естест­венно предположить, что при большом количестве наблюдений эти выводы могут оказаться иными. Чтобы быть в состоянии высказать более определенные суждения об изучаемом явлении, в математи­ческой статистике существует ряд условий, соблюдение которых позволяет делать выводы с заранее заданной степенью достоверно­сти. К их числу относится научно-обоснованное определение необ­ходимого объема выборки по общеизвестным формулам. После оп­ределения необходимого объема выборки следует распределить эту выборку по всей генеральной совокупности так, чтобы выборка действительно характеризовала всю эту совокупность, т.е. рандоминизировать наблюдение в рамках генеральной совокупности. В зависимости от характера решаемых задач рандомизацию можно реализовать одним из множества известных приемов, так, напри­мер, как гнездный отбор, алфавитизация с последующим осуществ­лением выборки, генерированием равномерно распределенных в интервале (0,1) случайных чисел и т.д.

Необходимый (для достижения заданной достоверности выво­дов) объем выборки и рандоминизации придают выборке свойство репрезентативности, т.е. действительной представительности гене­ральной совокупности.

Отметим, хотя бы вскользь также важность рассмотрения и оп­ределения функций распределения изучаемых случайных величин, т.к. от их характера зависит приложимость или выбор многих ста­тистических методов.