Что означает интенсивный показатель заболеваемости
Что означает интенсивный показатель заболеваемости
В процессе эпидемиологического анализа приходится постоянно оперировать также такими статистическими понятиями, как интенсивные и экстенсивные показатели, средние величины и т.д.
Экстенсивный показатель — это доля определенного варианта того признака, который в той или другой разновидности встречается во всех изучаемых случаях. Обычно он выражается в процентах. Экстенсивные показатели взаимозависимы: если в изучаемой группе психически больных (то, что все составляющие группу лица, психически больные — это признак) случаи шизофрении (диагноз — вариант этого признака) составляют 60 %, то на прочие заболевания придется 40 %.
Интенсивный показатель — это мера частоты определенного признака среди тех случаев, в которых этот признак может быть, а может и не быть. Если мы говорим, что распространенность шизофрении среди населения составляет 1 на 1000, то это интенсивный показатель. Он не зависит от других интенсивных показателей: среди населения может быть сколько угодно больных с другими заболеваниями и здоровых, а показатель распространенности шизофрении при этом не изменится.
Использование экстенсивных и интенсивных показателей зависит от задачи исследования. Если нужно решить, как распределить имеющийся коечный фонд для лечения пациентов разного возраста, то нужны экстенсивные показатели, характеризующие возраст больных: сколько процентов среди них составляют дети, лица среднего и лица пожилого возраста. Если же нас интересует, у кого чаще отмечаются психические расстройства — у детей, людей старшего возраста или у стариков, то экстенсивные показатели ничего не дадут: может случиться, что процент пожилых среди пациентов будет очень высоким, потому что в городе значительную часть населения составляют пожилые люди. Для решения этой задачи необходимы интенсивные показатели: сколько приходится больных на 1000 детского населения, на 1000 пожилого населения и на 1000 населения среднего возраста. Тогда сравнение будет адекватным.
Средняя величина (точнее среднее арифметическое) — одно из самых частых понятий, используемых в эпидемиологических исследованиях. Говорят о средней длительности пребывания больного на койке, среднем числе посещений диспансера в день, средней длительности ремиссий и о множестве других средних величин. Не останавливаясь на вычислении среднего арифметического, рассмотрим вопрос о содержательном значении средней величины.
Если утверждается, что, например, средний рост мужчины составляет 175 см, то смысл этого утверждения очень глубок. Существует фундаментальная причина, определяющая именно эту величину: рост — генетически обусловленный признак (именно поэтому мужчины в среднем выше женщин).
Врач сталкивается с множеством подобных явлений. Это размеры и масса живых существ, длительность пребывания больного на койке, количество препарата, нужное для лечения определенного расстройства, и во всех этих случаях средняя величина имеет совершенно четкий смысл: она указывает, что причина явления определяет именно эту характеризующую его величину, а все отклонения от нее определяются влиянием случайностей.
Статистическое распределение количественных характеристик отдельных случаев, относящихся к подобному явлению, всегда бывает так называемым гауссовским, или нормальным (рис. 25). Если желательно использовать для характеристики каких-то данных их среднюю величину, следует проверить, соответствует ли распределение этих данных нормальному; если да, то применение средней величины оправдано, она имеет смысл: именно средняя величина определяется основной причиной изучаемого явления. Однако часто при такой проверке обнаруживается, что данные распределяются иначе. В частности, длительность многих психопатологических состояний имеет экспоненциальное (а не нормальное) распределение, которое свидетельствует о том, что количественная характеристика каждого отдельного наблюдения случайна. Средняя величина в таких случаях не имеет содержания. Именно поэтому в ядерной физике не употребляют понятие «среднее время распада ядер» радиоактивного вещества, а говорят о «периоде полураспада», т.е. о времени, за которое распадается половина всех имеющихся ядер. Подобно этому не следует характеризовать средними величинами и длительность психопатологических синдромов.
При эпидемиологических исследованиях часто сравнивают две выборки (или более). При этом может возникнуть проблема их несопоставимости (например, выборки очень различаются по возрастной структуре, что мешает решить поставленную задачу). В таких случаях помогает метод стандартизации данных, описанный, например, Н.А.Вигдорчиком (1945). Смысл этого метода заключается в том, что искусственно устраняется различие между выборками по всем факторам, кроме изучаемого.
С проблемой проверки достоверности статистических различий эпидемиолог сталкивается всякий раз, когда сравнивает два показателя. Если в каждой из срав ниваемых групп не меньше 20 наблюдений, то на этот вопрос отвечает критерий Стьюдента (Т), вычисляемый по известной формуле:
где p 1 и р2 — сравниваемые показатели, n 1и n2 — численность подвыборок.
Достоверным считается то различие, при котором разность между показателями в определенное число раз больше, чем сумма их ошибок. Это число (Т) определяется тем уровнем надежности, который принят в данном исследовании. При таком условии число Т (критерий Стьюдента) должно быть больше 2. Если это так, то различие считается достоверным: можно быть уверенным, что по крайней мере в 95 из 100 любых аналогичных выборок различие окажется примерно таким же (плюс-минус ошибка).
Если сравниваемые группы маленькие (содержат менее 20 наблюдений), то для проверки достоверности различий между ними метод Стьюдента непригоден. Поэтому обычно стараются избегать слишком маленьких групп. Однако это не всегда возможно, и тогда приходится применять так называемый точный метод Фишера. С его помощью вычисляется не условный коэффициент (как при методе Стьюдента), а величина вероятности, что полученный результат случаен. Если эта вероятность меньше 0,025, то различие признается достоверным.
Различия, которые при проверке оказываются статистически недостоверными, могут тем не менее иметь большое значение. Особенно часто это случается, когда сравнивается ряд показателей, характеризующих, например, динамику какого-либо процесса. Важным может оказаться не определение достоверности различий соседних показателей, а закономерность их изменений. Закономерные изменения всегда говорят о чем-то важном, независимо от того, достоверны ли различия между составляющими ее показателями.
Анализируя изменения показателей, постоянно приходится думать, не закономерны ли эти изменения. С распространением компьютерных технологий обработки полученных данных эта задача стала простой. Например, программный пакет » Microsoft Excel » решает ее автоматически, подбирая к экспериментальным данным линию тренда (определяя тенденцию их изменений) и указывая, насколько точно она их описывает.
Одной из главных методологических проблем при организации эпидемиологических исследований в психиатрии является идентификация больных. Последняя при эпидемиологическом обследовании отличается от обычной клинической диагностики. Массовость материала заставляет эпидемиолога опираться на стандартные диагностические критерии. Это требование вступает в очевидное противоречие со стремлением иметь как можно более добротный в клиническом отношении материал. При компромиссном решении, которое приходится принимать, неизбежно в жертву приносится либо стандартность диагностики, либо степень ее клинической фундированности. Зарубежные авторы, как правило, жертвуют последним, отдавая безусловный приоритет обеспечению сопоставимости материала разных исследователей. Поэтому они уже много лет используют формальные диагностические инструменты (опросники, шкалы, структурированные интервью и т.п.).
Клинико-эпидемиологический метод, описанный ранее и на протяжении многих лет используемый в отделе эпидемиологии Научного центра психического здоровья РАМП, характеризуется тем, что исследователи, применяя его, отдают предпочтение клинической добротности материала, а это затрудняет сравнение полученных результатов с данными зарубежных авторов. Изложенные трудности идентификации больных могут быть, по-видимому, отчасти преодолены использованием МКБ-10, поскольку эта международная диагностическая система снабжена подробной методикой постановки диагноза, обеспечивающей полную стандартность диагностики, без изменения клинического содержания диагноза.
Глава 2. Здоровье населения
2.1. Критерии оценки здоровья населения
2.1.2. Показатели заболеваемости
Заболеваемость включает инфекционную и неинфекционную. Неинфекционная заболеваемость включает болезни различных органов и систем. К заболеваемости относится также репродуктивная функция популяции и инвалидность.
Заболеваемость – заболевание с впервые установленным диагнозом (в текущем или анализируемом году) в расчете на 1 000, 10 000 или 100 000 населения.
Распространённость – все случаи заболеваний населения независимо от времени регистрации, так называемая «общая заболеваемость» по статистическим отчётным формам, рассчитанная также на 1 000, 10 000 или 100 000 населения.
Экологически обусловленные болезни– болезни и патологические состояния, развившиеся среди населения конкретной территории под воздействием на людей вредных факторов среды обитания в виде «неспецифической» и «специфической» патологии.
Индикаторные экологически обусловленные болезни – заболевания соматического и другого характера среди населения конкретной территории, частота которых за определенный период времени достоверно выше предшествующего за 5 – 10 лет наблюдений, а причина роста их предположительно может быть отнесена к действию известных местных (региональных) вредных факторов среды обитания.
Специфическое экологически обусловленное заболевание – наблюдаемое среди населения конкретной территории заболевание, связанное с воздействием вредного фактора среды обитания (химического вещества, физического фактора) и проявляющееся характерными для действия этого причинного фактора симптомами и синдромами.
Заболеваемость населения одна из важнейших характеристик общественного здоровья. Для её оценки используются коэффициенты, рассчитанные как отношение числа заболеваний к численности групп населения, в которых они выявлены за определённый период времени и пересчитанные на стандарт (100, 1 000, 10 000, 100 000 человек). Эти коэффициенты отражают вероятность (риск) появления того или иного заболевания в изучаемой группе населения (Киселев А.В., 2001). Основные показатели заболеваемости представлены в табл. 2.1.
Говоря о заболеваемости, имеют в виду, обычно, только новые случаи заболеваний (первичная заболеваемость). Если необходимо составить представление, как о новых случаях заболеваний, так и об уже имевшихся ранее, то рассчитывается показатель болезненности.
Следовательно, заболеваемость является динамичным, а болезненность – статичным показателем. Заболеваемость может заметно отличаться от болезненности при хронических заболеваниях, однако при непродолжительных заболеваниях это различие незначительно.
При выявлении причинных связей наиболее подходящими считают коэффициенты заболеваемости. Этиологические факторы проявляются, прежде всего, через развитие заболевания, поэтому, чем чувствительнее и динамичнее показатели, тем они полезнее при исследовании причинных связей.
Основной термин (синонимы)
Термин, рекомендованный ВОЗ
Впервые в жизни диагностированные заболевания в течение определённого периода (год)
Первичная заболеваемость (заболеваемость, частота вновь выявленных заболеваний)
(Число впервые выявленных болезней*
1 000) /(Средняя численность населения)
Все заболевания населения, имевшие место за определённый период (год) (острые, хронические, новые и известные ранее)
Распространённость (болезненность, общая заболеваемость, частота всех болезней)
(Число всех болезней*
1 000) (Средняя численность населения)
Заболевания, которые зарегистрированы у населения на определённую дату (момент)
Патологическая поражённость (частота заболеваний, выявленных при осмотре – контингент больных на определённую дату)
Способ вычисления тот же, применительно к соответствующей группе населения
Для установления влияния среды обитания на здоровье коэффициенты заболеваемости должны рассчитываться применительно к конкретным группам населения, чтобы затем можно было определить наличие или отсутствие причинно-следственных связей между воздействием конкретных факторов среды обитания на соответствующую группу населения.
Следует отметить, что полнота и достоверность данных о заболеваемости существенно зависят от метода изучения заболеваемости. При изучении заболеваемости обособленно изучают инвалидность.
Инвалидность – это стойкая (длительная) потеря или значительное ограничение трудоспособности (инвалид). Инвалидность наряду с заболеваемостью относят к медицинским показателям здоровья населения. Чаще всего причиной инвалидности является заболевание, которое, несмотря на лечение, приобретает устойчивый характер, а функция того или иного органа не восстанавливается.
Анализ состояния здоровья населения является одной из основных задач санитарно-эпидемиологической службы.
В последние десятилетия во всех экономически развитых странах происходит изменение картины заболеваемости, которое заключается в изменении соотношения между инфекционными и неинфекционными заболеваниями в пользу последних. Поэтому еще в 1981 году Министерство здравоохранения СССР совместно с Госкомгидромет СССР приказом от 11.08 1981 № 653/156 обязало санэпидстанции ряда городов Советского Союза приступить к сбору и анализу данных об изменениях в состоянии здоровья населения, связанных с загрязнением окружающей среды. Эта работа осуществлялась в соответствии с утвержденными МЗ СССР, ЦСУ СССР и Госкомгидрометом СССР «Временными методическими указаниями по вопросам сбора, обработки и порядка представления данных об изменениях здоровья населения, связанных с загрязнением окружающей среды».
В 1985 году были введены методические рекомендации «Изучение показателей здоровья населения в связи с загрязнением окружающей среды» (Здоровье населения…, 1999). В таблице 2.2 приведён временный перечень показателей социально-гигиенического мониторинга (Здоровье населения…, 2001), действующий в настоящее время. Данный перечень введен в действие 27 августа 1999 приказом № 334 Министра здравоохранения РФ «Об организации работ по II этапу социально-гигиенического мониторинга».
Показатели, включённые во временный перечень, не могут дать полную картину состояния здоровья населения в связи с тем или иным загрязнением окружающей среды в изучаемом регионе, городе или другом населённом пункте.
Заболеваемость населения выявляется (Антоненко Т.Н. и др., 1997):
– по всей совокупности болезней и по отдельным группам и классам;
– по отдельным территориям и по отдельным объектам;
– по терапевтическим участкам;
– применительно к отдельным группам населения (взрослые, дети, подростки, мужчины, женщины и др.);
– с учётом длительности проживания в данном регионе.
Для получения достоверных данных о состоянии здоровья численность каждой из наблюдаемых групп должна охватывать не менее 25 тысяч человек, что примерно соответствует количеству населения, обслуживаемого одним лечебно-профилактическим учреждением.
Временный перечень показателей II этапа ведения
Показатели, характеризующие заболеваемость
При анализе заболеваемости инфекционными болезнями используются следующие основные показатели:
1. Заболеваемость (инцидентность) — характеризует частоту заболеваний с впервые в жизни установленным диагнозом в определенном году. Показатель заболеваемости рассчитывается по формуле: Число заболевших X 100 000/Средняя численность населения
В некоторых случаях заболеваемость может быть также исчислена на 100, на 1000, на 10000 населения за год.
Показатель заболеваемости может быть исчислен не на все население, а на отдельные его группы (дети от 0 до 14 лет, мужчины, рабочие и т.д.), не за год, а за отдельные периоды года. Официально принятый показатель заболеваемости высчитывается за год на 100 000 населения обоего пола и всех возрастов, проживающего на территории, где зарегистрированы случаи заболевания. При относительной стабильности населения среднюю его численность за год исчисляют, складывая цифру на 1 января изучаемого года и на 1 января следующего за ним года, разделив сумму на 2. Если же численность населения значительно меняется в течение месяцев, то для получения средней численности суммируют число людей на начало каждого месяца, начиная с 1 января изучаемого года и кончая 1 января следующего года, затем всю сумму делят на 13.
Можно также исчислить средний показатель заболеваемости за ряд лет. Для этой цели складывают число случаев, например за 5 лет, и делят на среднюю численность населения за указанный период, умноженную на 5. Результат умножают на 100 000. Точно так же поступают при желании вычислить заболеваемость за месяц, квартал, полугодие.
2. Смертность. Показатель смертности вычисляют точно также, как показатель заболеваемости:
Число умерших X 100 000/Средняя численность населения
Можно исчислить, таким образом, общую смертность, смертность от всех инфекционных болезней, смертность от отдельной инфекционной болезни.
3. Летальность. Показатель летальности характеризует тяжесть данной болезни, ее смертельность и эффективность лечения. Показатель летальности выражается в процентах и вычисляется по формуле:
Число умерших от данной болезни X 100 / Число заболевших данной болезнью
Несмотря на то, что показатель летальности выражается в процентах, он относится к интенсивным показателям.
Другие интенсивные показатели. Кроме основных трех показателей (заболеваемости, смертности, летальности), при анализе материалов применяются и другие, характеризующие отдельные проявления эпидемического процесса.
8. Показатели сезонности — отражают сезонные проявления эпидемического процесса и позволяют оценить вклад в формирование заболеваемости круглогодичных и сезонных факторов.
Индекс сезонности начисляется по формуле:
Число заболеваний, обусловленных сезонными факторами/Число заболеваний, обусловленных круглогодичными факторами
Коэффициент сезонности исчисляется по формуле:
Число заболеваний, обусловленных сезонными факторами/Общее число заболеваний данной болезнью за год
9. Показатель очаговости — характеризует заразительность инфекционной болезни\» и \»качество противоэпидемических мероприятий.
Наиболее простой метод вычисления этого показателя следующий: делят _все случаи, зарегистрированные в очагах данной болезни (например, за год), на число очагов.
10. Показатель госпитализации — характеризует охват стационарной помощью и степень изоляции заразных больных. Выражается в процентах и вычисляется по формуле:
Число госпитализированных больных X 100/Число заболевших
11. Для количественной оценки эпидемиологической эффективности иммунопрофилактики рассчитываются следующие показатели:
Индекс эффективности иммунопрофилактики (К), показывающий во сколько раз заболеваемость иммунизированных (А) ниже заболеваемости неиммунизированных (В):
к = В/A Коэффициент эффективности иммунопрофилактики (Е), показывающий на сколько процентов заболеваемость привитых (А) ниже заболеваемости непривитых (В):
Коэффициент иммунологической эффективности отражает долю лиц, давших положительные серологические реакции после проведения прививок. Для определения иммунологической эффективности препарата в опытной и контрольной группах населения проводят серологические или аллергологические исследования. Оценку иммунологической эффективности прививок осуществляют с использованием формул:
Е =(а * 100)/A
Е — коэффициент иммунологической эффективности; а — число привитых в опытной группе, давших иммунологические реакции;
в — то же в непривитой группе или привитой \»плацебо\»; А — число привитых вакциной; В — число непривитых или привитых \»плацебо\». Если нет контрольной группы, то применяют только первую формулу.
Заключительным этапом эпидемиолого-диагностической работы является обоснование эпидемиологического диагноза.