авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 8 |

«Э.А. Вальчук, Н.И. Гулицкая, Ф.П. Царук Основы организационно-методической службы и статистического анализа в здравоохранении ...»

-- [ Страница 5 ] --

Необходимо заметить, что статистика изучает не только количество как таковое, и не количество само по себе, а количество в связи с его качественным содержанием. Исследованием количественных отношений вообще, абстрагированных от качественной стороны явлений, занимается математика. Статистика же отличается от математики именно тем, что в поле ее зрения находятся количественные закономерности математических явлений, имеющих определенные качественные характеристики [31, 42, 55, 59, 62, 63].

Таким образом статистика – наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной, количественное выражение закономерностей тех или иных явлений в конкретных условиях места и времени.

Статистика – одна из общественных наук, имеющая целью сбор, анализ и сопоставление данных, относящихся к самым разнообразным массовым явлениям. Как наука статистика имеет свои специфические приемы изучения. Совокупность этих приемов образует статистическую методологию.

Под статистической методологией понимается система приемов, способов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре, динамике и взаимосвязях социально-экономических явлений.

Теоретическую основу любой науки составляют понятия и категории. В статистике к важнейшим категориям и понятиям относятся: совокупность, признак, вариация, закономерность, статистическая информация.

Статистическая совокупность – это множество однородных (хотя бы по одному какому-либо признаку) явлений, существование которых, ограничено в пространстве и времени. Например, число инвалидов в районе А на начало 2000г.;

число подростков в районе деятельности поликлиники № 2;

число амбулаторно поликлинических учреждений в области Б на начало 2000г. и т.п.

Признак - общее свойство, характерная черта или особенность единиц совокупности, которые могут быть наблюдаемы или измерены (например, пол, возраст, длительность заболевания, число посещений к врачу и т.п. ).

Вариация – колеблемость, многообразие, изменяемость значения признака у отдельных единиц совокупности явлений. Например, возраст больных от 15 до 82 лет;

длительность лечения N-го заболевания от 10 до 35 дней и т.п.

Закономерность – повторяемость, последовательность и порядок изменений явлений. Например, рост хронических неэпидемических заболеваний;

снижение эпидемических заболеваний;

снижение младенческой смертности и т.п.

Статистическая информация – цифровые, числовые сведения об объекте наблюдения. Например, сроки лечения отдельных заболеваний, послеоперационная летальность в стационарах и т.п.

В процессе развития статистика так разрослась, что появилась целая отрасль статистики и комплексных ее разделов (уровней) (рис. 12.1).

I уровень. Общая теория статистики излагает общие принципы, методы, законы цифрового освещения.

II уровень. Экономическая статистика исследует систему показателей народного хозяйства, его структуры, методы измерения пропорций, взаимосвязей отраслей и элементов общественного воспроизводства.

Социально-демографическая статистика изучает население, социальные явления и процессы, характеризующие условия жизнедеятельности людей, их взаимоотношения в процессе труда и внепроизводственной деятельности.

III уровень. На третьем уровне – некоторые отрасли экономической и социально-демографической статистики, среди которых значительная роль отводится санитарной статистике, которая является, с одной стороны, частью социально демографической статистики, а с другой – частью социальной гигиены и организации здравоохранения.

Санитарной статистикой называют статистику, изучающую вопросы связанные с медициной, гигиеной и общественным здравоохранением.

Санитарная статистика рассматривает человека как социальное существо, а все явления человеческой жизни как социально обусловленные. Нет таких процессов в организме, которые не подвергались бы воздействию социальной среды, ибо нет такой среды для человека, которая не была бы социально обусловленной.

Основными вопросами, находящимися в ведении санитарной статистики являются следующие (рис. 12.2).

Санитарная статистика Социально-демографическая статистика Статистика других отраслей Статистика уровня жизни Статистика политическая ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СТАТИСТИКИ Рис. 12.1. Отрасли статистической науки Статистика населения Статистика других отраслей Экономическая статистика Статистика торговли Статистика сельского хозяйства Статистика промышленности Макро-экономическая статистика Санитарная статистика Статистика здоровья Статистика здравоохранения Изучение числовых данных Оценка опыта по Изучение Выявление о сети лечебно- лечению и здоровья факторов, профилактических и предупреждению влияющих населения санитарных учреждений и заболеваний на здоровье их деятельности Медицинская статистика Выявление закономерностей развития явлений и процессов у здоровых и больных Рис. 12.2. Разделы санитарной статистики и их задачи 1. Исследование состояния здоровья (санитарного состояния) населения путем изучения его численности, состава, движения, воспроизводства, заболеваемости, продолжительности жизни и др.

2. Выявление факторов, влияющих на здоровье населения, для разработки соответствующих оздоровительных мероприятий.

3. Изучение числовых данных о сети лечебно-профилактических и санитарно-эпидемиологических учреждений, кадрах, результатах их деятельности для сравнительной оценки качества работы.

4. Оценка опыта по лечению и предупреждению заболеваний.

5. Выявление закономерностей развития явлений и процессов в здоровом и больном организме путем сравнительной оценки клинико-лабораторных, функционально-лучевых исследований.

Успешно работать в области санитарной статистики могут только лица, имеющие высшее медицинское образование, так как при установлении факторов, влияющих на здоровье, при выявлении закономерностей и других параметров необходимы медицинские познания. В то же время врачам, занимающимся вопросами санитарной статистики, важно владеть статистической методологией, позволяющей выявить действующие количественные зависимости, тенденции и закономерности.

Санитарная статистика опирается на закон больших чисел, открытый Я. Бернулли (1654–1705). Сущность закона состоит в том, что результаты, близко соответствующие вероятности события, наблюдаются тем точнее, чем больше число наблюдений (процент можно вычислять, если число наблюдений более 30). Например, рождается 104–106 мальчиков на 100 девочек, однако в небольшом населенном пункте это соотношение может быть другим. Более того, установлено, что чем моложе женщина, тем большая вероятность родить мальчика.

Используя теорему умножения вероятностей, можно установить, например, число способов зачеркивания в спортлото 6 цифр из 49, равное:

48 48 47 46 45 = 13983816 способов, 1 2 3 4 5 в то время как число способов зачеркивания 5 цифр из составляет:

36 35 34 33 = 376992.

1 2 3 4 Достоверное, своевременное, всеобъемлющее получение статистических данных по всем пяти перечисленным группам вопросов позволяет дать полную характеристику управляемого объекта, получить сигналы о неблагополучии в отдельных частях механизма управления и принять необходимое управленческое решение.

Без точных статистических данных немыслимо никакое планирование, так как прежде чем планировать развитие объекта, нужно иметь цифровые данные о нем.

12.2. Организация статистического исследования и его этапы 12.2.1. Общие задачи Любое статистическое исследование представляет собой процесс, состоящий из последовательно осуществляемых этапов. К ним относятся:

1) Статистическое наблюдение: а) разработка программы и плана;

б) собственно статистическое наблюдение;

2) Группировка и сводка статистических материалов (систематизация);

3) Счетная обработка (исчисление обобщающих показателей);

4) Статистический анализ;

5) Формулировка умозаключения (литературное и графическое оформление данных исследования).

Общая схема проведения статистического исследования представлена на рис. 12.3.

12.2.2. Статистическое наблюдение Статистическое наблюдение представляет собой планомерное научно организованное и систематическое собирание данных о явлениях и процессах общественной жизни путем регистрации заранее намеченных существенных признаков. При система тическом наблюдении нужно точно определить, что подлежит наблюдению, т.е. установить объект наблюдения.

Объектом статистического наблюдения называется та совокупность, о которой должны быть собраны нужные сведения (например, совокупность жителей;

детей, больных каким-либо заболеванием;

медицинских учреждений и т.п.).

Организация статистического исследования. Группировка и Исчисление Статистический Формулировка Статистическое наблюдение. сводка материала обобщающих анализ умозаключения (систематизация) показателей Разработка Разработка плана Разработка Статистическая Проверка 1.Средние 1.Оценка 1. Выводы:

программы (порядок макетов регистрация материала, величины. полученных -тенденции наблюдения работы). статистически (сбор материала) шифровка, 2.Относительн величин. -закономерности Организационные (кто? что?). х таблиц группировка, ые величины. 2.Сопоставление -влияющие мероприятия, Цели и задачи (программа сводка. 3.Индексы. величин, их факторы кадры, финансы, исследования. разработки). сравнение: -проблемы ответственные.

Выбор а)во времени;

-рекомендации объекта б)в пространстве по решению 3.Корреляционн 2.Графические и наблюдения.

Определение ый анализ. другие единиц 4.Регрессионный иллюстрационн наблюдения. анализ. ые материалы.

Определение 5.Дисперсионны форм видов и й анализ.

способов 6.Стандартизаци наблюдения. я и др.

Рис. 12.3. Схема проведения статистического исследования Очень важно точно, научно обоснованно определить объект наблюдения, т.е. указать его основные отличительные черты, важнейшие признаки. В частности, если объектом наблюдения является население, то надо указать, какое – городское или сельское, если лечебное учреждение, то амбулаторно поликлиническое или стационарное, причем указать, какой мощности и т.д.

Любой объект статистического наблюдения состоит из отдельных элементов, единиц. Единицей наблюдения называют тот составной элемент объекта наблюдения, который является носителем признаков, подлежащих регистрации. Единицей наблюдения может быть поликлиника, родильный дом, больной человек, учащийся и т.д. в зависимости от того, какой объект подвергается наблюдению.

Необходимо отметить, что в одном каком-либо объекте наблюдения может быть не одна, а несколько единиц наблюдения (человек (житель) и семья);

при регистрации заболеваемости – единицей может быть больной или отдельное заболевание. Единицы наблюдения, как и объект в целом, обладают, как правило, множеством различных свойств, качеств, т.е. признаков.

Естественно, что при статистическом наблюдении всех их учесть невозможно, а иногда и не нужно.

Прежде чем проводить любое статистическое исследование, необходимо четко определить цель и основные задачи для ее достижения. Цель – желаемый, запланированный результат. Неясно сформулированная цель может привести к тому, что в процессе наблюдения будут собраны ненужные данные, либо, наоборот, не окажется сведений, необходимых для анализа.

Потребность в статистических данных зависит от предназначенной цели (для планирования, управления, научной разработки).

Поэтому при организации статистического исследования необходимо определить программу. Программа ( от греческого – предписание, объявление) – перечень признаков, регистрируемых в процессе наблюдения, т.е. перечень ответов на вопросы кто? (что?) подлежит исследованию.

К программе статистического наблюдения предъявляются следующие требования:

- программа должна содержать существенные признаки;

- вопросы программы должны быть точными, краткими, недвусмысленными;

- необходим логичный порядок последовательности вопросов программы.

Для обеспечения единообразия получаемых сведений вопросы программы оформляются в виде документа, называемого формуляром.

Формуляр – особым образом разграфленные листы бумаги, в которых содержится перечень вопросов программы, свободные места для записи ответов на них, а также для записи шифров ответов на вопросы, Обязательными элементами статистического формуляра являются титульная и адресная части. В титульной дается наименование статистического наблюдения, наименование органа, проводящего наблюдение, указывается кем и когда утвержден формуляр и иногда присвоенный ему номер. В адресной сообщается точный адрес единицы наблюдения, дата.

Обычно различают два вида статистических формуляров:

индивидуальный и списочный.

Бланком-карточкой (индивидуальным) называют формуляр, предназначенный для записи сведений об отдельной единице наблюдения (примером могут служить: карта выбывшего из стационара – ф.066/у, контрольная карта диспансерного наблюдения – ф.030/у, экстренное извещение – ф.058/у, врачебное свидетельство о смерти ф.106/у, разные анкеты, заполняемые на одно лицо. Бланк-список предназначен для записи сведений о нескольких единицах наблюдения. Например, журнал регистрации инфекционных заболеваний – ф.060/у леч. и ф.060/у СЭС, книга вызовов врачей на дом – ф.031/у, журнал регистрации выданных листков нетрудоспособности – ф.036/у, книга профилактических прививок – ф.064/у и др.).

Обоим видам формуляра присущи свои положительные и отрицательные стороны. В частности, в процессе наблюдения списочная форма более выгодна (сокращается объем работы по заполнению адресной части, возможна экономия в расходовании бумаги, в затратах на размножение формуляров и др.). Однако по мере увеличения числа вопросов, предусмотренных программой, формуляр разрастается (так называемая «простыня»).

Формы статистической документации должны совершенст воваться и унифицироваться, что будет способствовать более эффективному функционированию автоматизированной системы государственной статистики. Основой построения унифици рованных отчетно-статистических документов является формуляр образец по ГОСТу. Исключительно большое значение в статистической работе имеет формулировка вопросов бланка наблюдения. Вопросы должны быть, краткие, ясные, определенные, чтобы не возникала возможность разного их толкования. Однако, какими бы ясными не казались вопросы формуляра статистического наблюдения, к нему обычно дается инструкция.

Инструкцией называют совокупность разъяснений и указаний, главным образом, по программе статистического наблюдения.

Инструкция может быть представлена в виде отдельного документа или изложена в формуляре наблюдения. В ней разъясняется, как следует понимать тот или иной вопрос, как записывать на него ответ. Инструкция должна быть краткой, простой, ясной и четкой.

Иногда в формуляре после вопроса сразу же даются некоторые разъяснения или перечисляются возможные ответы на него.

Перечень возможных ответов на поставленный вопрос называется подсказом. Подсказ бывает полным и неполным (перечисляют все данные, или пишут «и др.»).

Любой объект статистического наблюдения находится в состоянии постоянного изменения. Изменяется численность единиц, его составляющих, их состав. Например, меняется численность населения, его половой и возрастной составы и т.д.

В зависимости от характера изучаемого объекта, особенностей определяемых показателей сведения могут собираться либо за определенный период времени (за месяц, квартал, год), либо по состоянию на какой-нибудь момент времени, на какую-либо дату (например, на конец или начало года). Поэтому все статистические показатели делятся на два класса: моментные и интервальные.

Моментные показатели – это показатели численности единиц изучаемой совокупности и отдельных ее групп (например, численность населения, мужчин, женщин, лиц с высшим образованием, врачей, средних медицинских работников, численность лечебных учреждений, больничных коек и т.д.).

Интервальные показатели – это показатели производства продукции, затрат времени на выполнение какой-либо работы (например, число родившихся за определенный период времени, число врачебных посещений, показатели временной нетрудоспособности, число больных, лечившихся в стационаре, амбулаторно и т.д.).

Есть еще понятие период (срок) наблюдения. Это время, в течение которого осуществляется регистрация единиц наблюдения по установленной программе. Программа наблюдения, ее объем, сложность признаков, подлежащих регистрации, существенно влияют на период наблюдения. Чем обширнее программа, чем сложнее поставленные в ней вопросы, тем больше времени требуется для проведения наблюдения.

Как правило, срок наблюдения должен быть, по возможности, наиболее кратким, но не настолько, чтобы сопровождаться спешкой, которая, в свою очередь, ухудшает качество работы.

Слишком растянутые, с другой стороны, сроки также имеют отрицательные стороны и так как с течением времени происходят изменения у единиц наблюдения (например, при длительной переписи два студента, оканчивающие вуз, могут быть зарегистрированы по-разному – один работающий, второй студент).

Во избежание этого устанавливается так называемый критический момент, т.е. момент времени, по состоянию на который производится регистрация собираемых сведений (например, обычно в качестве критического момента выбирают полночь, т.е. момент окончания одних суток и начала других). Так, при переписи учитывались лица, умершие после 12 часов ночи с 16 по 17 февраля (перепись 1999г.) как живые, а родившиеся после 12 часов ночи не регистрировались, несмотря на то, что перепись проводилась с по 23 февраля 1999г.

Для некоторых статистических наблюдений устанавливается срок (день недели, число месяца или количество дней после критической даты), не позднее которого данные должны быть представлены по назначению.

В целях успешного проведения наблюдения разрабатывается организационный план статистического наблюдения. План (от латинского слова planus – плоский, ровный, порядок работы, намеченной на определенный срок) должен давать ответы на вопросы «кем?», «где?», «когда?», «как будет изучаться?». План – это основной документ, в котором фиксируется решение важнейших вопросов организации и проведения статистического наблюдения, с указанием конкретных сроков проведения намеченных мероприятий. В организационном плане указываются объект наблюдения (его описание, определение, отличительные признаки), цели и задачи наблюдения, органы наблюдения, время, сроки, порядок проведения наблюдения, порядок приема материалов, порядок представления предварительных и окончательных итогов.

На этапе подготовки статистического исследования необходимо определить формы, виды и способы статистического наблюдения (табл. 12.1).

Таблица 12.1. Формы, виды и способы статистического наблюдения Вид статистического наблюдения Организацион Способ стати ная форма ста По времени стического на По способу тистического регистрации По объему блюдения регистрации наблюдения факторов 1. Статистиче- 1. Текущее 1.Сплошное 1. Непосред- 1. Отчетный ская отчет- или 2.Несплошное ственное 2. Экспедицион ность непрерывное а) выборочное 2. Докумен- ный 2. Специально 2. Прерывное б) основного тальное 3. Саморегистра организованное : массива 3. Опрос ции наблюдение а) периоди- в) монографи- (Анамнести- 4. Анкетный 3. Регистры ческое ческое ческое) 5. Корреспон б) единовре- дентский менное В санитарной статистике используются три организационные формы статистического наблюдения:

1) отчетность;

2) специально организованное наблюдение (переписи, научные исследования и т.д.);

3) регистры.

Отчетностью называют такую организационную форму статистического наблюдения, при которой сведения поступают в статистические органы от предприятий, учреждений в виде обязательных отчетов об их деятельности. Отчетность предоставляется по заранее установленной программе и в строго установленные сроки. Руководство учреждений, организаций, представляющих отчетные данные, несет ответственность за своевременность и достоверность сообщаемых сведений.

Отчетность должна составляться на основании учетной документации. Например, отчет ф.14 – по данным карт выбывших из стационара (ф.066/у) или карт стационарного больного (ф.003/у);

отчет ф.1 - по данным ф.058/у или журнала ф.060-СЭС.

Для отчетности характерно то, что, во-первых, она утверждается органами государственной статистики. Представление информации по неутвержденным формам является нарушением отчетной дисциплины. Отчетность имеет, во-вторых, обязательный характер, юридическую силу, потому что подписывается руководителем, и, в третьих, документальную обоснованность, так как базируется на материалах учетной документации.

Специально организованное наблюдение представляет собой статистическое наблюдение, которое организуется с какой-либо специальной целью для получения данных, отсутствующих в материалах отчетов, либо для проверки, уточнения данных отчетности.

Регистровое наблюдение (регистры) – это форма непрерывного статистического наблюдения за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития. Оно основано на ведении статистического регистра, каждая единица наблюдения которого характеризуется совокупностью показателей. Одни из них остаются неизменными (пол, место рождения и др.) и регистрируются один раз, другие обновляются по мере изменения (состояние здоровья, изменения органов и систем организма и др.).

В статистике имеются разные виды статистических наблюдений. В зависимости от степени полноты охвата наблюдением изучаемого объекта статистическое наблюдение подразделяется на сплошное и несплошное.

Сплошным называют такое наблюдение, при котором обследованию подвергаются все без исключения единицы изучаемой совокупности явлений (например, общее количество родившихся детей, умерших, численность больных той или иной болезнью, число больничных коек и т.п.). Оно необходимо для установления абсолютных размеров явлений и технически очень трудоемко.

Если сплошное наблюдение невозможно либо нецелесообразно, проводят несплошное. Его задача состоит в том, чтобы путем частичного наблюдения получить такие сведения, которые с достаточной степенью достоверности могли бы быть распространены на всю совокупность, Различают несколько видов несплошного наблюдения: выборочное, монографическое, метод основного массива.

Выборочным называют наблюдение, основанное на принципе беспристрастного, случайного отбора тех единиц изучаемой совокупности, которые должны быть подвергнуты наблюдению.

Это наиболее совершенный вид несплошного наблюдения и им пользуются в случаях, когда необходимо сэкономить силы и средства при проведении исследований или когда невозможно провести сплошное наблюдение.

Выборочный метод дает достоверные результаты в том случае, если выборка будет репрезентативной, т.е. представительной по отношению ко всей совокупности (от французского слова representant - представитель). Репрезентативность достигается правильно проведенным отбором единиц наблюдения. При проведении выборки используют несколько видов отбора:

1) механический, когда из всей (генеральной) совокупности берется для изучения механически отобранная пятая (20%) или десятая (10%) карта;

2) типологический, когда производится разбивка изучаемого коллектива на однотипные группы, из которых случайно отбираются единицы наблюдения. Например, для изучения заболеваемости по обращаемости сельского населения делят населенные пункты на имеющие больницы и не имеющие;

3) случайный, когда действуют наугад, по жребию, по начальной букве фамилии, по дню рождения, по таблицам случайных чисел и т.д.;

4) гнездный, когда выбирают населенный пункт, более типичный, и проводят сплошное обследование единиц наблюдения;

5) направленный, когда для изучения влияния стажа рабочего на травматизм отбирают рабочих одной профессии, одного возраста, одного образовательного уровня, но с разным стажем работы;

6) многоступенчатый, когда по сокращенной программе проводится сплошное наблюдение, затем отбирается каждая пятая единица – по более полной программе, каждая десятая еще полнее и каждая двадцатая – детально.

При проведении выборочного статистического наблюдения следует определять необходимое число наблюдений. Расчет минимального числа единиц наблюдений для конкретного статистического исследования основан на базе ошибки представительности (m), которая является мерой точности и достоверности выборочной величины (см. параметрические оценки достоверности). Формулы для определения численности (n) различны для средних и относительных величин.

Для средней величины: n x = t.

2 Для относительной величины в долях: n p = t p (1 P), где t – доверительный коэффициент, который задается самими в зависимости от желаемой степени точности. С уменьшением допустимой ошибки увеличивается необходимый объем выборки.

Так, при числе наблюдений более 30 при допустимости 5% ошибочных результатов t должно быть не менее 2;

если допустить 1% ошибочных результатов, то t должно быть не менее трех;

Р- величина показателя;

- среднее квадратичное отклонение, которое приближенно можно определить следующим образом: 1) взять из предшествующих исследований;

2) по правилу «трех сигм»

общий размах вариации укладывается в шесть сигм, отсюда равна размаху, деленному на 6;

3) если хотя бы приблизительно () известна средняя величина х изучаемого признака, то = х :

3;

4) для относительной величины (Р) берется максимально возможная величина дисперсии, равная 0,5.

- предельная ошибка выборки (= t m, где m – средняя ошибка представительности).

Монографический метод представляет собой детальное, глубокое изучение и описание отдельных, характерных в каком либо отношении единиц совокупности явлений. Этот метод чаще применяется для изучения и распространения передового опыта отдельных учреждений и служб, а также для выявления имеющихся недостатков в работе.

Метод основного массива заключается в том, что обследованию подвергаются наиболее существенные, наиболее крупные объекты, где сконцентрировано большинство единиц изучаемой совокупности. Например, при изучении заболеваемости рабочих можно ограничиться изучением нескольких предприятий, на которых сосредоточено 70-80% общего числа рабочих.

Наблюдение может быть текущим (непрерывным) и прерывным.

Последнее в свою очередь подразделяется на наблюдение периодическое и единовременное.

Текущим называют наблюдение, которое ведется систе матически (например, регистрация актов гражданского состояния, учет выданных больничных листков и т.д.).

Периодическим называют такое наблюдение, которое проводится через определенные, равные промежутки времени (периодические переписи населения).

Единовременное – такое наблюдение, которое проводится по мере надобности, время от времени, без соблюдения периодичности (например, изучение ритмичности работы медицинских учреждений).

Кроме того, по способу регистрации ответов на вопросы формуляра различают: 1) непосредственное наблюдение – такое при котором сами регистраторы путем замера, взвешивания, осмотра устанавливают факт и производят запись в формуляр наблюдения (например, изучение способов лечения заболеваний);

2) документальное наблюдение – когда запись ответов на вопросы формуляра производится на основании соответствующих документов (по отчетным формам, по учетной документации – амбулаторные карты ф.025/у, стационарные ф.003/у);

3) опрос (анамнестический) – когда ответы на вопросы записываются со слов опрашиваемого (это менее точный метод).

Различают несколько способов статистического наблюдения.

Основными из таких способов являются:

1) отчетный – самый распространенный (о нем уже говорилось при характеристике организационных форм статистического наблюдения);

2) экспедиционный, когда специально привлеченные и обученные работники посещают каждую единицу наблюдения и сами заполняют формуляр наблюдения (например, при переписи населения). Это громоздкий и дорогостоящий способ, требующий привлечения работников, освобожденных от основной работы или учебы, однако он обеспечивает получение достоверных данных;

3) самоисчисления (саморегистрации), когда формуляры заполняются самими опрашиваемыми. Это более экономичный способ, однако уступает предыдущему в отношении качества наблюдения;

4) анкетный, когда сбор статистических данных осуществляется с помощью специальных вопросников (анкет), предлагаемых определенному кругу лиц или публикуемых в периодической печати. Этот способ основан на принципах добровольности и часто анонимности и не позволяет судить о точности результатов и полноте;

5) корреспондентский, заключается в том, что статистические органы договариваются с определенными лицами, которые берут на себя обязательство вести наблюдение за какими-либо явлениями, процессами и в установленные сроки сообщать результаты наблюдений. Осуществляется эта работа на добровольных началах, и получаемые сведения представляют собой субъективную оценку, иногда тенденциозную, пристрастную.

12.2.3. Группировка и сводка статистических материалов Следующим после статистического наблюдения этапом статистического исследования является группировка и сводка статистических материалов, назначением которых является подытоживание, суммирование, систематизация первично собранных данных, объединение их в типичные группы.

Наиболее важный и ответственный момент в этой работе – группировка. Допустим, если судить о заболеваемости, то большее значение имеет не общее количество больных той или иной болезнью, а важен возрастной, половой, профессиональный составы больных.

Расчленение множества единиц объекта наблюдения на однородные группы по определенным существенным для них признакам называется группировкой.

Прежде чем проводить группировку, необходимо определить группировочный признак, или основание группировки. Основанием группировки является признак, по которому совокупность расчленяется на группы. Выбор основания зависит от цели группировки и предварительного экономического анализа.

Основанием группировки может служить либо атрибутивный (качественный), либо количественный признак.

Таким образом, группировки бывают двух видов:

1) типологические (атрибутивные, качественные) – по описательным характеристикам. Например, деление населения на городское и сельское, на мужчин и женщин, больных по классам болезней и т.д.;

2) вариационные (количественные) – по количественному значению признаков. Например, распределение больных по возрасту, по длительности лечения, по весу и т.д.

Обобщение единичных случаев, полученных в результате наблюдения, в определенные группы называют сводкой. По технике или способу выполнения сводка может быть ручной либо механизированной. Сводка «вручную» применяется в основном для небольших массивов данных. Начинается она с шифровки статистических формуляров. Затем после группировки подсчитывается их число. При механизированной сводке и больших объемах совокупности исходные данные могут сразу заноситься в ЭВМ с видеотерминалом, где они полностью обрабатываются.

Результаты статистической сводки и группировки материалов обычно излагаются в виде таблиц. Впервые статистические таблицы были применены русским географом и статистиком И. Кирилловым в 1727 г. в труде «Цветущее состояние Всероссийского государства». Надо отметить, что не всякая таблица является статистической. В статистических таблицах в отличие от нестатистических (таблиц логарифмов, умножения и др.) дается сводная характеристика статистической совокупности, подводится один или несколько итогов.

Таблицы имеют ряд элементов. Если из статистической таблицы изъять все слова и цифры, то получится графленая сетка – скелет таблицы. Вертикальные столбики называются графами, горизонтальные полосы – строками. Если записать заголовки граф и строк, то получится макет таблицы.

Статистическая таблица подобно грамматическому предложению имеет подлежащее и сказуемое. Подлежащее таблицы показывает, о чем в ней идет речь. Оно обычно помещается слева и составляет содержание строк. Сказуемое таблицы показывает, какими признаками характеризуется подлежащее, записывается оно обычно сверху и составляет содержание граф. Но они иногда могут располагаться иначе. Так, при большом перечне элементов подлежащего и небольшом сказуемом их бывает целесообразно поменять местами.

Обязательной составной частью таблицы является общий заголовок, в котором сообщается, о чем идет речь в таблице, и какому месту и времени проводимые данные относятся. Различают заголовки всей таблицы, заголовки подлежащего (боковые) и заголовки сказуемого (верхние).

Таблицы бывают трех видов: 1) простые;

2) групповые;

комбинационные.

Простой называется такая статистическая таблица, в подлежащем которой нет группировок (например, распределение больных по наименованию заболеваний). В групповой таблице сочетаются группировки двух признаков в связи друг с другом (например, распределение больных по наименованию заболеваний в зависимости от пола). Для комбинационных таблиц характерно распределение по трем и более признакам в связи друг с другом.

Такие таблицы дают возможность глубже рассмотреть изучаемое явление (например, возрастно-половое распределение больных по наименованию заболеваний).

Практикой разработаны определенные требования к составлению и оформлению таблиц:

1) по возможности их краткость;

2) наличие общего названия с указанием периода времени и единиц измерения (если они одинаковы для всех табличных данных);

3) точность, ясность, краткость формулировок подлежащего и сказуемого, по возможности без сокращений, либо с использованием общепринятых сокращений;

4) логическая соподчиненность приводящихся в подлежащем и сказуемом признаков либо от частного к общему, либо наоборот. Следует различать смысл понятий «итого» и «всего».

«Итого» является итогом для определенной части совокупности, а «Всего»- итог для совокупности в целом;

5) при необходимости введение примечаний для пояснений;

6) использование общепринятых обозначений: знака тире (-), когда явление отсутствует;

знака х, если явление не имеет осмысленного значения;

многоточия (…), когда отсутствуют сведения;

7) округление числа с одинаковой точностью (до 0,1, до 0,0001 и т.п.).

Если в таблице приводятся проценты роста, то после цифры 300 и более целесообразно использовать численные отношения.

Например, писать не «увеличилось на 400%», а «увеличилось в 4, раза». Итак, в результате сводки материала получаются статистические величины. Следующим этапом является исчисление обобщающих показателей (счетная обработка).

12.2.4. Счетная обработка (исчисление обобщающих показателей) Абсолютные и относительные величины Все явления общественной жизни, изучаемые статистикой, имеют количественную определенность, измеряемую статистическими величинами. Статистические величины делятся на два класса – 1) абсолютных величин;

2) относительных.

Величины, выражающие размеры явлений в единицах меры, веса, объема, площади, стоимости и т.п., называются абсолютными статистическими величинами. Абсолютные величины – это числа именованные, т.е. они всегда имеют определенные единицы измерения (кг, см, человек и т.п.). Абсолютные числа применяются в анализе для характеристики размеров явлений. Например, число больниц в области, рост числа коек, численность населения, бюджет здравоохранения и т.п. При необходимости сравнения количественных характеристик одного и того же явления при разных условиях абсолютные числа не позволяют дать правильную оценку явления. В таких случаях применяются производные абсолютных величин – относительные числа.

Величины, выражающие количественные соотношения между социально-гигиеническими явлениями или их признаками, называют относительными. Они получаются в результате деления одной величины на другую. Чаще всего относительные величины являются отношениями двух абсолютных величин. Например, если число умерших больных разделить на число выбывших из стационара, получится относительная величина, показывающая долю умерших из числа лечившихся в стационаре.

Величина, с которой производится сравнение, называется основанием относительной величины или базисной, а та, которая сравнивается, - текущей или отчетной величиной. Относительная величина показывает, во сколько раз сравниваемая величина больше или меньше базисной или какую долю первая составляет от второй, а в некоторых случаях, - сколько единиц текущей величины приходится на 100, на 1000, на 10000 и т.д. единиц базисной величины. К отношениям, выраженным на 1000, 10000 и т.д., прибегают для того, чтобы придать относительным величинам более удобный для восприятия вид, освободив их от большого числа знаков после запятой.

В зависимости от содержания, т.е. от того, какие соотношения выражают относительные величины, в санитарной статистике выделяют следующие их виды: интенсивные, экстенсивные, соотношения, наглядности, относительной интенсивности.

Интенсивные коэффициенты, или относительные величины частоты, характеризуют уровень, распространенность какого-либо явления в среде, с которой оно непосредственно связано, как бы порождается этой средой. Они применяются при изучении уровня заболеваемости, рождаемости, смертности и т.д.

Вычисляют данный показатель следующим образом:

Абсолютное число изучаемого явления 100 (1000 и т.д.) средняя численность населения Средняя численность населения является полусуммой чисел населения на начало и конец периода наблюдения.

Если коэффициенты вычисляются за период времени менее года, в целях сопоставимости их надо привести к годичному уровню, т.е.

установить, чему бы равнялся коэффициент, если бы частота измеряемого события была такой, как в период наблюдения. Для этого в приведенной выше формуле числитель умножают на (число месяцев в году), а знаменатель - на число месяцев периода наблюдения. Например, в городе А с населением 800000 человек за 2 месяца родилось 2000 детей. Коэффициент рождаемости из расчета на год равен:

2000 1000 = 15 на 1000 населения.

800000 Коэффициенты соотношения (координации) показывают соотношение двух явлений, не связанных генетически между собой.

С помощью относительных величин координации определяют, сколько единиц данного явления приходится на 100, 1000 и т.д.

частей другого явления, принятого за базу сравнения. Техника вычисления данного коэффициента такая же, как и интенсивных показателей. Применяются коэффициенты соотношения при оценке обеспеченности населения врачами, больничными койками, скорой помощью, при оценке использования коек, частоты анализов, процедур и т.д. Они показывают частоту, но не вскрывают внутренних связей.

Экстенсивные коэффициенты, или относительные величины структуры, удельного веса, распределения, представляют собой соотношение размеров частей и целого и показывают как велика отдельная доля изучаемого явления по отношению ко всей его величине. Для вычисления экстенсивных коэффициентов в качестве базы сравнения берется величина целого, общий итог, а сравниваемыми являются значения отдельных частей этого целого.

Обычно экстенсивные показатели выражаются в процентах.

Вычисляют данный показатель следующим образом:

Величина изучаемой части величина всей совокупности Экстенсивные коэффициенты используются для определения структуры статистической совокупности и для сравнительной оценки составляющих частей. Но их нельзя применять для сравнения степени распространенности какого-либо явления в нескольких группах, а также для установления динамики изучаемого явления. Это наиболее распространенная статистическая ошибка.

Если в одном районе в структуре заболеваемости на долю онкоболезней приходится 5%, а в другом – 10%, то это дает основание утверждать, что во втором районе чаще болеют онкозаболеваниями. Для сравнения необходимо использовать интенсивные показатели онкозаболеваемости в указанных районах.

Аналогично, если в предыдущем году в районе А на долю инфекционных заболеваний в структуре общей заболеваемости приходилось 8%, а в последующем – 5%, нет оснований утверждать о снижении случаев инфекционных заболеваний. В данном случае также необходимо для сравнения изменения явления во времени использовать интенсивные показатели инфекционной заболеваемости.

Относительные величины наглядности (сравнения) позволяют преобразовать абсолютные или относительные числа в легко обозримую форму для сравнения путем приравнивания одной из сравниваемых величин к какому-либо круглому числу – 1, 100, 1000 и т.п., а остальные величины пересчитывают соответственно этому числу путем составления пропорций. Расчеты приводятся в табл. 12.2.

Таблица 12.2. Повозрастные показатели онкозаболеваемости Показатель наглядности по отношению Возраст, Показатель заболеваемости к заболеваемости в возрасте до 15 лет, лет (на 100000 населения) принятой за До 15 13,2 15-29 27,9 2, 30-39 81,0 6, 40-49 254,3 19, 50-59 537,7 40, 60-69 970,5 73, 70-79 1188,3 90, 80 и старше 761,7 57, Показатели наглядности дают возможность демонстрировать направленность, тенденцию сдвигов и изменений в изучаемом явлении, не раскрывая его уровня. При невозможности публикации некоторых данных обычно используются показатели наглядности.

Показатели относительной интенсивности представляют собой числовое соотношение двух структур, одноименных элементов двух совокупностей. Получают их путем деления одной величины на другую (индекс «подобия») (табл. 12.3.).

Таблица 12.3. Структура общей заболеваемости и смертности и коэффициенты относительной интенсивности Коэффициент Структура относительной Структура Наименование классов общей интенсивности смертности, заболеваний заболеваемости, смертности по % % отношению к общей заболеваемости Туберкулез 0,3 1,3 4, Новообразования 1,4 14,6 10, Болезни системы 7,4 50,0 6, кровообращения Болезни органов дыхания 42,6 12,0 0, Несчастные случаи, 7,4 12,7 1, отравления и травмы Прочие 40,9 9,4 0, Итого 100,0 100, Вычисление проводится следующим образом: 1,3:0,3=4,3;

14,6:1,4=10,4 и т.д.

Так, например, данные таблицы свидетельствуют, что в структуре смертности весомость новообразований в 10,4 раз выше, чем в структуре общей заболеваемости. В то же время болезни органов дыхания в структуре смертности по отношению к общей заболеваемости составляют только 0,3.

Показатель относительной интенсивности – это один из видов индексов, широко используемых в статистике.

Индекс – это относительная величина, показывающая, во сколько раз уровень изучаемого явления в данных условиях отличается от уровня того же явления в других условиях. Различие условий может проявляться во времени (тогда говорят об индексах динамики), в пространстве (территориальные индексы), в выборе в качестве базы сравнения какого-либо условного уровня или планового показателя и т.д. Исходной формой индексов явился агрегатный (от латинского слова aggregatus – складываемый, суммируемый) индекс. Агрегатный индекс – сложный относительный показатель, который характеризует среднее изменение социально-эконо мического явления, состоящего из несоизмеримых, неоднородных элементов. Особенность этой формы индекса состоит в том, что в агрегатной форме непосредственно сравниваются две суммы одноименных показателей. В настоящее время это наиболее распространенная форма индексов, используемая в практической статистике многих стран мира.

Так, с помощью агрегатного индекса, можно установить, что с 1989 по 1999 г. прирост смертности в республике на 27,55% произошел за счет постарения населения, а на 72,45% за счет роста смертности в отдельных возрастных группах в детском и трудоспособном возрасте. Аналогично можно рассчитать индексы по качественно однородным группам (по полу, территории и др.).

Средние величины. Методика их использования.

Средние величины в статистике – это обобщающие показатели, характеризующие величину того или иного признака, варьирующего у отдельных единиц качественно однородной совокупности.

Изменение значения варьирующего признака у отдельных единиц совокупности называют вариацией, а упорядоченное распределение единиц совокупности по значению варьирующего признака – рядом распределения. Если варьирующий признак не имеет количественной меры, то вариацию называют качественной, а ряд распределения – атрибутивным (распределение больных по нозологическим формам заболеваний, по полу, профессии и т.п.).

Если же варьирующий признак имеет количественное выражение, вариацию называют количественной, а ряд распределения – вариационным.

Таким образом вариационный ряд – это статистический ряд, показывающий распределение изучаемого явления по величине какого-либо количественного признака (например, больных по возрасту, по весу и т.п.).

Различают вариационные ряды непрерывные и прерывные (дискретные). Ряд считается непрерывным, если группировочный признак может выражаться дробными величинами (вес, рост и т.п.), прерывным, если группировочный признак выражается только целым числом (дни нетрудоспособности, число ударов пульса и т.п.). Отдельные значения признака, по которому проводится группировка, называются вариантами и обозначаются х. Числа, показывающие как часто встречается та или иная варианта, называются частотами и обозначаются f. Сумма всех частот показывает общее число наблюдений и обозначается n или f.

Чтобы не приводить все величины, прибегают к их объединению.

Численные границы отдельных групп называются интервалами и обозначаются i. Если варианты объединены в пределах интервала, то в каждой группе определяют центральные варианты, т.е.

середины интервала, которые вычисляют как полусумму начальных значений двух соседних групп (в непрерывном ряду) или как полусумму начального и конечного значений данного интервала (в прерывном ряду).

Разность между наибольшей и наименьшей вариантой вариационного ряда называется размахом или амплитудой. Общие свойства каждого вариационного ряда могут быть выражены с помощью показателей, характеризующих средний уровень и степень вариации.

В зависимости от особенностей изучаемых явлений, от конкретных задач и целей статистического исследования, а также от содержания исходного материала, имеющегося в конкретном случае, для характеристики среднего уровня варьирующего признака в санитарной статистике применяются следующие виды средних величин: структурные средние (мода, медиана), средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая, средняя прогрессивная.

Мода (Мо) – величина варьирующего признака, которая более часто встречается в изучаемой совокупности, т.е. варианта, соответствующая наибольшей частоте. Находят ее непосредственно по структуре вариационного ряда, не прибегая к каким-либо вычислениям. Она обычно является величиной, очень близкой к средней арифметической, и весьма удобна в практической деятельности. Это особенно касается тех случаев, когда врача интересует не столько средняя величина, сколько – наиболее часто встречающаяся. Например, при оценке средней длительности заболевания, среднего возраста больных, времени пребывания на койке и т.п. единичные случаи с особо длительными или очень короткими сроками (нетипично выскакивающие) могут значительно повлиять на величину средней арифметической. В такой ситуации наиболее удобно и информативно определить моду.

Медиана (Ме) – величина, делящая вариационный ряд (ранжированный, когда значения вариант располагаются в порядке возрастания или убывания) на две равные половины. Медиана вычисляется при помощи так называемого начетного ряда, который получают путем последовательного суммирования частот. Если сумма частот соответствует четному числу, то за медиану условно принимают среднюю арифметическую из двух средних значений.

Мода и медиана применяются в случае незамкнутой совокупности, т.е. когда наибольшая или наименьшая варианты не имеют точной количественной характеристики (например, до лет, 50 лет и старше и т.п.). В этом случае среднюю арифметическую (параметрические характеристики) рассчитать нельзя.

Средняя арифметическая – самая распространенная величина, которая обозначается чаще всего через х. Такой способ обозначения указывает на происхождение средней из конкретных величин ( x1, x2, x3,K xn ). Черта вверху символизирует процесс осреднения индивидуальных значений.

Различают среднюю арифметическую простую и взвешенную.

Средняя арифметическая простая вычисляется в следующих случаях:

1) когда совокупность представлена простым перечнем значений признака у каждой единицы;

2) если число повторений каждой варианты нет возможности определить;

3) если числа повторений каждой варианты близки между собой.

Средняя арифметическая простая исчисляется по формуле:

х х= п где х – индивидуальные значения признака;

n – число индивидуальных значений;

– знак суммирования.

Таким образом, средняя простая представляет собой отношение суммы вариант к числу наблюдений. Например, надо определить среднюю длительность пребывания на койке 10 больных пневмонией.

Получаем:

16 койко-дней – 1 человек, 17 койко-дней – 1, 18 – 1, 19- 1, 20 – 1, 21 – 1, 22 – 1, 23 – 1, 26 – 1, 31 – 1 человек. Тогда 16 + 17 + 18 + 19 + 20 + 21 + 22 + 23 + 26 + 31 = 21,3 (койко-дня) х= Средняя арифметическая взвешенная вычисляется в тех случаях, когда индивидуальные значения признака повторяются. Ее можно вычислить двояким способом:


1) непосредственным (среднеарифметическим или прямым способом) по формуле хf, х= f где f – частота (число случаев) наблюдений каждой варианты.

Таким образом, средняя арифметическая взвешенная представляет собой отношение суммы произведений вариант на частоты к числу наблюдений;

2) с помощью условных отклонений от условной средней (по способу моментов).

Основой для вычисления взвешенной средней арифметической является: 1) сгруппированный материал по вариантам количественного признака;

2) расположение всех вариантов должно располагаться в порядке возрастания или убывания величины признака (ранжированный ряд). Для вычисления по способу моментов обязательным условием является одинаковый размер всех интервалов.

По способу моментов средняя арифметическая вычисляется по формуле af x = Mo + i, f где Мо – условная средняя, за которую чаще всего принимают величину признака, соответствующую наибольшей частоте, т.е.

которая чаще повторяется (Мода);

i – величина интервала;

а – условное отклонение от условной средней, представляющее собой последовательный ряд чисел (1, 2 и т.д.) со знаком + для вариант, которые больше условной средней, и со знаком – (-1, -2 и т.д.) для вариант, которые ниже условной средней. Условное же отклонение от варианты, принятой за условную среднюю равно 0;

f – частота;

f – общее число наблюдений.

Например, надо определить средний рост мальчиков 8 лет с помощью непосредственного способа. Для этого составляется таблица (табл. 12.4.).

Таблица 12.4. Вычисление среднего роста у мальчиков 8 лет.

Центральная Рост, см Число мальчиков f хf варианта х 115-116 2 116 117-118 7 118 119-120 21 120 121-122 33 122 123-124 21 124 125-126 12 126 127-128 3 128 129-130 1 130 Итого 100 - Центральная варианта – середина интервала – определяется как полусумма начальных значений двух соседних групп:

115 + 117 117 + = 116;

= 118;

2 Произведение xf – получают путем умножения центральных вариант на частоты 116 х 2 = 232;

118 х 7 = 826 и т.д. Затем полученные произведения складывают и получают xf = 12234;

эту величину делят на число наблюдений (100) и получают среднюю арифметическую взвешенную = 122,34 см х= Эту же задачу можно решить способом моментов, для чего составляется соответствующая таблица (табл. 12.5.).

Рост х, см Число мальчиков f А Аf 115-116 2 -3 - 117-118 7 -2 - 119-120 21 -1 - 121-122 33 0 123-124 21 1 125-126 12 2 127-128 3 3 129-130 1 4 Итого 100 В качестве Мо принимаем 122, так как из 100 наблюдений у человек рост был 122 см. Находим условные отклонения (а) от условной средней в соответствии с вышесказанным. Затем получаем произведение условных отклонений на частоты (af) и суммируем полученные величины (af). В итоге получится 17.

Наконец, данные подставляем в формулу x = 122 + 2 = 122 + 0,34 = 122,34.

() Средняя геометрическая х g вычисляется в тех случаях, когда варьирующий признак изменяется в соответствии с геометрической прогрессией (в микробиологической, серологической практике, при определении темпов роста и прироста и т.п.).

Средняя геометрическая вычисляется по формуле х g = n П ( x), т.е. х g = n x1 x2... xn, где П – символ произведения;

n – число вариант;

х – значения отдельных признаков.

Однако извлечение корня n-й степени затруднено, поэтому величины средней геометрической находят путем логарифмирования при помощи десятичных логарифмов:

lg x1 + lg x2 + K + lg xn lg x g =, n т.е. логарифм средней геометрической равен сумме логарифмов всех вариант, деленной на их число. Наконец, путем антилогарифмирования определяют величину средней геометрической:

х g = antilgxg.

Вычисление средней геометрической покажем на примере (табл.

12.6.) [57].

Таблица 12.6. Содержание антитоксина в крови через 22 дня после внутримышечного введения адсорбированного столбнячного анатоксина (АЕ) Содержание Содержание Lgx Lgx антитоксина в антитоксина в крови х, (АЕ) крови х, (АЕ) 0,010 -2,00 0,050 -1, 0,015 -1,82 0,050 -1, 0,025 -1,60 0,075 -1, 0,025 -1,60 0,075 -1, Запишем 11, lgx = = = 1, 48;

lg x g n х = anti lg x g = 0,033 AE.

Используют также среднюю гармоническую ( x h ) величину.

Средняя арифметическая, с методикой определения которой мы уже ознакомились, является наиболее элементарной, и далеко не единственным видом средних величин. Практика показывает, что ее применение в некоторых случаях приводит к грубым ошибкам.

Если в исходных данных «веса» вариантов усредняемого признака не заданы, необходимо пользоваться средней гармонической, которую определяют по формуле n хh =, x где – знак суммирования;

n – число наблюдений;

х – индивидуальные значения признака (варианты).

Например, в лаборатории работают четыре лаборанта. Среднее время для производства одного анализа у первого лаборанта 3 мин., у второго – 5 мин., у третьего – 9 мин., а у четвертого – 15 мин.

Найти среднее время для производства одного анализа в лаборатории.

Подставив значения в формулу, получим 4 хh = = = 5,7( мин ).

1111 0, +++ 3 5 9 Средняя прогрессивная применяется чаще в планировании здравоохранения для получения новых нормативов. Методика ее получения заключается в том, что вычисляют среднюю прогрессивную по какому-либо признаку не для всех учреждений или территорий, а для тех, где признак имеет цифры выше среднего уровня. Аналогично средняя величина, вычисленная для территорий и учреждений, имеющих показатели ниже среднего уровня называется средней регрессивной.

Например, число дней занятости койки в году по семи территориям (№ 1-7) следующие:

Число дней занятости Наименование Номер коек Гродненская область №1 340, г. Минск №2 333, Минская область №3 323, Брестская область №4 322, Гомельская область №5 318, Витебская область №6 313, Могилевская область №7 304, Итого 322, _ Средняя занятость койки составляет 322,1 для ( х ):

340,4 + 333,3 + 323,51 + 322, = = 329,9;

х прогр 318,7 + 313,0 + 304, х регрес = = 312,2.

При изучении варьирующего признака нельзя ограничиваться только вычислением средних величин. Необходимо вычислять и показатели, характеризующие степень разнообразия вариант.

Второй характеристикой вариационного ряда является среднее квадратическое отклонение (), которое показывает разброс (рассеивание) изучаемых случаев относительно средней арифметической, т.е. характеризует колеблемость вариационного ряда. Оно может определяться непосредственным способом по формуле _ ( х х) f =, f т.е. среднее квадратическое отклонение равняется квадратному корню из суммы произведений квадратов отклонений каждой варианты от средней арифметической х х на свои частоты _ (f), деленной на сумму частот (f).

Приведем пример вычисления. Надо определить среднее число больничных листков, выдаваемых в поликлинике за день (табл. 12.7.).

Таблица 12.7. Расчет среднего числа больничных листков, выдаваемых врачом в день Число ( )( ) Число врачей _ 2 хх хх f xf больничных хх f листов х 4 2 8 -2 4 5 4 20 -1 1 6 9 54 2 0 7 3 21 1 1 8 2 16 2 4 Итого 20 120 Таким образом = 6;

= ± х= = ± 1,2 = ±1,1.

20 В знаменателе при числе наблюдений менее 30 необходимо от f отнимать единицу.

Если ряд сгруппирован с равными интервалами, то можно определить среднее квадратическое отклонение по способу моментов:

a f af, =i f f где i – величина интервала;

а – условное отклонение от условной средней;

f – частоты вариант соответствующих интервалов;

f – общее число наблюдений.

Проиллюстрируем расчет среднего квадратического отклонения на конкретном примере (табл. 12.8). Определить среднюю длительность пребывания больных на терапевтической койке (по способу моментов).

Таблица 12.8. Расчет средней длительности пребывания больных на терапевтической койке Число дней a2f Число больных f A af пребывания на койке х 5-9 17 -2 -34 10-14 44 -1 -44 15-19 193 0 0 20-24 131 1 131 25-29 12 2 24 30-34 3 3 9 Итого 400 86 Таким образом х = 17 + 5 = 18,1;

= ±5 0,795 0,046 = ±5 0,749 = ±0,86 5 = ±4,3.

= ± 400 Если отсутствуют необходимые исходные данные для вычисления среднего квадратического отклонения, может быть использован приближенный способ вычисления по амплитуде (размаху) вариационного ряда:

Х макс Х мин ампл =± =, К К где К – коэффициент, определяемый по специальной таблице (см.:

С.И. Ермолаев), и зависящий от числа наблюдений (прил.15). Ряд с большей амплитудой имеет и большее среднее квадратическое отклонение (амплитуда приближенно равна 6).

Бельгийский статистик А. Кетле обнаружил, что вариации массовых явлений подчиняются закону распределения ошибок, открытому почти одновременно К. Гауссом и П. Лапласом. Кривая, отображающая это распределение, имеет вид колокола. По нормальному закону распределения колеблемость индивидуальных значений признака находится в пределах х ± 3, что охватывает 99,73% всех единиц совокупности.

Подсчитано, что если к средней арифметической прибавить и отнять 2, то в пределах полученных величин находится 95,45% всех членов вариационного ряда;

если, наконец, к средней арифметической прибавить и отнять 1, то в пределах полученных величин будут находиться 68,27% всех членов данного вариационного ряда. В медицине с величиной х ± связано понятие нормы. Отклонение от средней арифметической больше, чем на 1, но меньше, чем на 2, является субнормальным, а отклонение больше, чем на 2, – ненормальным (выше или ниже нормы).

В санитарной статистике «правило трех сигм» применяется при изучении физического развития, оценке деятельности учреждений здравоохранения, оценке здоровья населения. Это же правило широко применяется в народном хозяйстве при определении стандартов.

Таким образом, среднее квадратическое отклонение служит:


1) для определения дисперсии вариационного ряда;

2) для определения степени разнообразия признаков, которые зависят от коэффициента вариации:

Су = 100.

х Если коэффициент вариации более 20%, то наблюдается сильное разнообразие признаков, если он варьирует от 20 до 10% – среднее, менее 10% – слабое. Коэффициент вариации в известной мере является критерием надежности средней арифметической:

3) для оценки степени достоверности полученных средних величин.

12.2.5. Статистический анализ (использование некоторых статистических методов в анализе) Задачей статистического исследования является выявление закономерностей, лежащих в природе исследуемых явлений.

Показатели и средние величины должны служить отображением действительности, для чего необходимо определять степень их достоверности. Мерой точности и достоверности выборочных статических величин являются средние ошибки представительности (репрезентативности), которые зависят от численности выборки и степени разнообразия выборочной совокупности по исследуемому признаку.

Оценка достоверности статистических величин Для оценки достоверности статистических величин необходимо для каждой относительной и средней величин вычислить соответствующую среднюю ошибку. Средняя ошибка показателя (mp) вычисляется по формуле:

Pq mp = ± ;

n где Р – величина показателя в процентах, 0 00 и т.д.

q – дополнение этого показателя до 100, если он в процентах;

до 1000, если он в промиле и т.д. (т.е. = 100 – Р, 1000 – Р и т.д.).

Например, известно, что в районе с численностью населения 33000 в течение года заболело дизентерией 244 человека.

Показатель заболеваемости дизентерией на 10000 = 244 10000 = 74 0 000.

Средняя ошибка этого показателя m = ± 74 (10000 74) = ±4, Для решения вопроса о степени достоверности показателя определяют коэффициент достоверности (t), который равен отношению показателя к его средней ошибке, т.е. t = P.

mp В нашем примере t= = 15,4.

4, Чем выше t, тем больше степень достоверности. Математически доказано, что при t=1, вероятность достоверности показателя равна 68,3%, при t=3 – 99,7%. Все это реально при числе наблюдений и более, т.е. в нашем примере показатель заболеваемости высоко достоверен. При числе наблюдений менее 30, значение критерия определяется по таблице Стьюдента (прил.16). Если полученная величина выше или равна табличной – показатель достоверен, если ниже – не достоверен.

При необходимости сравнения двух однородных показателей достоверность их различий определяется по формуле (в числителе от большего числа отнимают P1 P t= m 21 + m p p меньшее) где Р1 – Р2 – разность двух сравниваемых показателей;

m 2 + m 2 - средняя ошибка разности двух показателей.

p p 1 Например, в районе Б в течение года заболело дизентерией человек. Население района – 45000. Отсюда заболеваемость дизентерией:

(x - x ) (y - y ) r=, (y - y ) (x - x ) 10 045 1.01.2005. 9 800 100, 1994,, 567,2,.. 5,47 %.

Таблица 13.1. Среднегодовые темпы прироста населения Республики Беларусь % прироста Год всего городского сельского 1,0 4,3 0, 1959— 0,7 3,4 1, 1970— 0,7 2,4 2, 1979— 0,1 0,5 1, 1989— В мировом масштабе продолжается рост численности населения на 1,6—1,7% ежегодно и происходит он за счет населения развиваю щихся стран [15]. 12 октября 1999 г. в Сараево родился шестимилли ардный житель планеты. По прогнозу ООН в 2025 г. численность землян составит 8 177 000 000, из них 4/5 — в развивающихся стра нах, в 2050 г. — 10 000 000 000, из которых 90 % составит население развивающихся стран. Воздействие ВИЧ в Африке внесло в динамику свои печальные коррективы. По данным фонда ООН ПО народонаселению 2004 года, в 2025 году в мире ожидается 7, миллиарда человек, а в 2050 году 8,9 миллиарда. Что касается Европы, то численность населения уменьшится и предполагается, что к году темпы сокращения увеличатся вдвое. Основной процент мирового прироста населения — 96 процентов — придется на разви вающиеся страны.

Необходимым показателем для здравоохранения является состав населения. В частности, изучение численности городского и сельско го населения, а также его соотношения важно для здравоохранения с позиции различной организации лечебно-профилактической помощи, которая имеет свои особенности, вытекающие из характера произ водства и расселения.

Характерной особенностью развития современного общества явля ется рост численности городского населения, обусловленный научно техническим прогрессом и повышением роли городов в развитии об щества. Темпы прироста городского населения превышают темпы прироста всего населения. Рост городского населения происходит за счет естественного прироста городского населения, миграции сель ского населения, преобразования сельских поселений в городские, а также создания новых городов. В различных странах процесс урбани зации протекает по-разному. Особенно велика доля городского насе ления в экономически развитых странах. Так, в 1980—1983 гг. в Ита лии городское население составляло 91 %, в Японии, Канаде, Англии — 76 %, в Австралии, Аргентине — 86 %. Среднеевропейский пока затель — 70 %. В Республике Беларусь городское население в 1940 г.

составляло 21,7 %, к концу 1974 г. — 50, 0 %, по переписи 1989 г. — 67%, 1999 г. — 69,3%, 2003 г. — 71,5%.

По прогнозу демографов в 2010 г. численность городского населе ния в РБ составит 72 % т. е. процесс урбанизации (от латинского — город) будет продолжаться. Данная ситуация считается положитель ным явлением, так как городской уклад жизни более прогрессивный.

Одной из характерных особенностей урбанизации является кон центрация населения в крупных городах, что создает серьезные сани тарно-гигиенические проблемы: загазованность, запыленность, шум, вибрации, проблемы питания, водоснабжения и т. д.

Урбанизация оказывает влияние и на характер патологии городско го населения. Социологами установлено, что есть города-оптимумы, где негативные факторы почти отсутствуют. Такими считают города с численностью населения до 300 000—500 000. В то же время по данным ООН в мире в 2000 г. насчитывается 1375 городов с числен ностью населения более 1 млн, большинство из них находятся в Азии (640) и Америке (370).

Крупнейшие города мира: Мехико — 32 млн, Токио и Рио-де Жанейро по 26 млн, Сан-Паулу и Нью-Йорк по 22 млн. В РБ по пере писи 1999 г. в г. Минске 1677,1 тыс., во всех областных центрах, кро ме г. Бреста численность населения более 300 тыс. Из общей числен ности городского населения РБ в шести областных центрах сконцен трировано почти 50 % общей численности населения.

Очень важным для здравоохранения является половой состав насе ления. По переписи 1999 г. в нашей стране было учтено 4717,6 тыс.

мужчин и 5327,6 тыс. женщин, т. е. на 1000 мужчин приходится 1129,3 женщин. Наиболее выраженная диспропорция полов была по данным первой послевоенной переписи 1959 г., когда на 1000 мужчин приходилось 1249 женщин. В последующие годы диспропорция уменьшилась, так как мальчики рождаются чаще чем девочки, и уже по переписи 1970 г. на 1000 мужчин было 1176, переписи 1979 г. — 1156, переписи 1989 г. — 1138 женщин. Наиболее благоприятный по ловой состав был в 1994 г. когда на 1000 мужчин приходилось женщин, затем диспропорция начала возрастать (2000 г. — 1130, 2003 г. — 1134). По данным ООН в мире численность мужчин выше, чем женщин в основном за счет зарубежной Азии и Африки. Половые различия обуславливают особенности заболеваемости, связанной с биологическими различиями. Однако пристального внимания заслуживают не только биологические факторы, но и влияющие на здоровье социально-культурные факторы, которые имеют тендерный аспект.

Тендерные вопросы — это любые аспекты жизни мужчин и жен. 2000—2004 9,4% 8,9%.

,. (15—49 ).

, 6,4 (1980.) 18,6 % (2000.) 21,4% (2002.) 13.4. (%) 1975 15,6 8, 1980 16,0 9, 1985 16,5 10, 1990 13,9 10, 1991 12,9 11, 1993 12,4 11, 1994 11,3 12, 1995 9,8 13, 1996 9,3 13, 1997 9,8 13, 1998 9,1 13, 1999 9,3 14, 2000 9,4 13, 2001 9,2 14, 2002 8,9 14, 2003 9,0 14, 2004 9,1 14, показатели составляли 17,28 %о и 7,38 %о соответственно, т. е.

разница была тоже в 2,3 раза. При этом среди сельского населения повозрастные показатели смертности во всех возрастных группах значительно выше. Самые большие различия отмечены в возрастных группах 0— 49 лет;

3) показатели смертности у мужчин выше, чем у женщин. Если в 1989 г. превышение составляло 9 %, то в 1999 г. разница возросла до 24,7 %. При этом среди сельского населения смертность мужчин выше, чем женщин на 8,5 % (на 3, 0 % — в 1990 г.), а среди городского эта разница достигла 39,5 % (19,7 % — в 1990 г.);

4) рост смертности трудоспособного населения (за 10 лет у мужчин — на 36,3 %, у женщин — на 25 %);

5) «сверхсмертность» мужчин, особенно в возрасте 20—50 лет (разница в смертности мужчин и женщин в 3—5 раз).

Е.М. Андреев, анализируя причины смертности мужчин в России объясняет сверхсмертность мужчин тремя группами факторов:

историческими (в связи с улучшением санитарно-гигиенических условий, снижением рождаемости, смертность женщин снизилась);

биологическими (согласно эволюционной теории пола В.А. Гео докяна, 1991 г., у лиц мужского пола значительно уже норма реакции на внешние воздействия, т.е. способность адекватно реагировать на изменения, внешней среды, что в быстро меняющемся современном мире может стать причиной повышенной смертности мужчин);

различием социальных ролей в обществе (гендерный аспект).

Структура причин смерти дает более полное представление о здоровье населения, о качестве оказания медицинской помощи.

В течение XX в. произошло значительное изменение структуры смертности во всех экономически развитых странах. Если в начале века одной из ведущих причин смерти были инфекционные заболевания, то в последнее десятилетие их удельный вес составил менее 1 % (в РБ в 1990 г. — 0,9 %, в 1997 г. — 0,7 %).

Ведущее место в структуре причин смерти принадлежит болезням системы кровообращения, на долю которых приходится 50,9—50,4 % всех случаев смерти;

на втором месте — новообразования (16,1— 14,4 %), на третьем — несчастные случаи, отравления и травмы (11,6—9,4 %) на четвертом — болезни органов дыхания (6,0—5,1 %). От указанных причин умирает 84,4 % городского и 78,5 % сельского населения республики (1997—1998 гг.).

Таблица 13.5. Стандартизованные показатели смертности на 100 000 (по воз расту и полу) в некоторых странах (1996 г.) (данные ВОЗ) Стандартизо Стандартизован ванный показа Страны Страны ный показатель тель Республика Англия 759 Беларусь Россия Швеция 791 Украина Бельгия 791 Литва Польша 724 Латвия Япония 801 Эстония США 793 По данным отчета ВОЗ (1996 г.) среди стран Европейского региона стандартизованный показатель смертности населения РБ занимает 39 место (табл. 13.5).

С 1990 г. наибольший рост смертности произошел по классу пси хических заболеваний (в 2,1 раза), несчастных случаев отравлений и травм (66%), инфекционных заболеваний (31 %), болезней органов кровообращения (29 %), эндокринных заболеваний (15,5 %).

Младенческая смертность Под младенческой смертностью понимают смертность детей на первом году жизни. Показатель младенческой смертности принято относить к интегральным показателям здоровья;

он имеет большую значимость для практического здравоохранения. Несмотря на то, что доля умерших на первом году жизни в числе всех умерших уменьшается (1985 г. — 2,3 %, 1997 г. — 0,82 %, 1998 г. — 0,76 %, 1999 г. — 0,7 %), (2003 г. — 0,5 %) младенческая смертность влияет на общий уровень смертности населения, значительно сокращает ожидаемую продолжительность предстоящей жизни и особенно, сказывается на величине средней продолжительности жизни.

Анализ младенческой смертности рекомендуется проводить по четырем разделам:

1) показатель младенческой смертности за календарный год;

2) младенческая смертность за календарные месяцы;

3) младенческая смертность по периодам жизни ребенка;

4) младенческая смертность по причинам.

Показатели младенческой смертности за календарный год могут быть рассчитаны по формуле число детей, умерших в течение года на 1-ом году жизни х число родившихся живыми в данном календарном году Однако данную формулу можно применять только в том случае, если размеры рождаемости за два смежных года аналогичны. При условии снижения или увеличения числа родившихся показатель вычисляется с учетом этих различий.

Предложены различные формулы для более точного вычисления.

Наиболее точной формулой пользуются органы общегосударствен ной статистики (на основе формулы Р. Бэка).

M0 M M= 1000, + N0 N где Mo — число умерших в возрасте до 1 года из родившихся в том году, для которого вычислен коэффициент;

М1 — число умерших в возрасте до 1 года из родившихся в предыдущем году;

No — число родившихся в том году, для которого вычисляется коэффициент;

N1 — число родившихся в предыдущем году.

Часто органы системы здравоохранения используют для вычисления младенческой смертности формулу И. Ратса:

Число детей, умерших в течение года на 1 - ом году жизни х 2/3 родившихся живыми в данном календарном году + + 1/3 родившихся живыми в предыдущем году В последние 9 лет ввиду изменения структуры смертности по пе риодам жизни ребенка в республике для вычисления младенческой смертности органы здравоохранения используют формулу, предло женную М. X. Вахитовым и Ю. А. Альбицким [16]:

число детей, умерших в течение года на 1 - ом году жизни х 4 / 5 родившихся живыми в данном календарном году + + 1/5 родившихся живыми в предыдущем году В послевоенные годы младенческая смертность в РБ снижалась (табл. 13.6). Тенденция к росту наметилась в 1992 г., но наиболее значимым был ее рост в 1994—1995 гг., что частично обусловлено переходом на определение понятий «живорожденность» и «мертво рожденность», принятое ВОЗ.

До 01.01.1994 г. живорождением считалось полное выделение или извлечение из организма матери плода при сроке беременности 28 недель и больше (длиной 35 см и больше, массой 1000 г и больше), который после отделения от тела матери сделал самостоятельно хотя бы один вдох. К живорожденным относились также родившиеся до 28 недель беременности (длиной менее 35 см и массой тела менее 1000 г), прожившие более 7 дней (168 часов).

С 1 января 1994 г. в Республике Беларусь принято определение ВОЗ (см. стр. 261).

Таблица 13.6. Динамика показателей младенческой смертности в РБ (на родившихся живыми) Показатель мла Показатель младенческой Год Год денческой смерт смертности ности 1975 18,7 1996 12, 1980 16,3 1997 12, 1985 14,5 1998 11, 1990 11,9 1999 11, 1991 12,1 2000 9, 1992 12,4 2001 9, 1993 12,5 2002 7, 1994 13,2 2003 7, 1995 13,3 2004 6, Среди стран ближнего зарубежья по данным 1997 г. наиболее низкий уровень младенческой смертности в Эстонии (10,1 %о), Литве (10,3 %о), Украине (14,0 %о). В России тенденция к снижению младенческой смертности наблюдается с 1994 г., в 1997 г. показатель составил 17,2 %о, 1998 г. — 16,5 %о.

В странах дальнего зарубежья уровень младенческой смертности значительно ниже. Самые низкие показатели в 1997 г. были в Шве ции, Финляндии (3,5 %о), Норвегии (4,0 %о), Японии (4,3 %о), Франции (4,9 %о), Австралии, Германии (5,0 %о), Великобритании, Италии, Чехии (6,0 %о), в США — 7,5 %о.

В целях оперативного слежения за уровнем младенческой смертности, для анализа сезонных колебаний и разработки целенаправленных мероприятий по снижению младенческой смертности применяется вычисление показателей за календарные месяцы. При исчислении месячных показателей следует учесть, что часть детей, умерших в данном месяце в возрасте до года, родилось в том же месяце, когда и умерло, а часть в предыдущие 12 месяцев.

Поэтому месячный показатель младенческой смертности вычисляется по формуле:

число детей, умерших за данный календарный месяц в возрасте до 1 года х среднемесячное число родившихся за данный месяц и за 12 предыдущих месяцев Вычисление рекомендуется вести ежемесячно, пользуясь специ альной таблицей, заготовленной в начале года, имеющей семь граф:

название месяца, число родившихся живыми в предыдущем году, число родившихся живыми в год исчисления, родилось за месяцев, среднемесячное число родившихся, число умерших до года, месячные коэффициенты младенческой смертности в предыдущем году и в году исчисления.

В течение года в большинстве стран младенческая смертность ха рактеризуется двумя подъемами: летне-осенним и зимним (зимне весенним). Основная причина повышения младенческой смерт ности в летние месяцы — желудочно-кишечные болезни. Зимнее повышение связано с заболеваниями органов дыхания, ОРЗ.

Уровень младенческой смертности не одинаков в различные пе риоды жизни ребенка. Чем младше ребенок, тем выше уровень смертности. Схематически распределение показателей младен ческой смертности по периодам жизни ребенка первого года жизни представлено на рис. 13.2.

Смертность на первой неделе называют ранней неонатальной.

Она рассчитывается так:

число детей, умерших в возрасте 0–6 дней (168 часов) х число родившихся живыми С 1980 г. этот показатель в РБ колебался в пределах 3,8—6 %о, в 90 годах колебания в пределах 5,9–3,8 %о, в 2000 г. – 3,1, в 2003 г. – 2,4 %о.

Смертность на последующих трех неделях называют поздней неонатальной. Рассчитывается она по формуле:

число детей умерших на 2,3,4 неделях жизни х число родившихся живыми - число умерших в первую неделю жизни Показатель этот в РБ колебался от 1, 8 (1990 г.) до 2,5 %о ( г.). В 1999 г. величина показателя составила 2,0 %о, в 2000 году снизилась до 1,6 %, а в 2003 году — 1,1 %о.

Неонатальная смертность рассчитывается по формуле:

число детей умерших в первые четыре недели жизни (0 – 27 дней)х число родившихся живыми Удельный вес неонатальной младенческой смертности в странах с низким уровнем младенческой смертности составляет 70—85 %.

В РБ он снизился от 63,9 % (1990 г.) до 50,4 % (1999 г.) 44,9 % (2004 г.).

Дети, умершие в течение последующих 11 месяцев, определяют показатель постнеонатальной смертности, который рассчитывается по формуле:

число детей, умерших в возрасте 28 дней и до 1 года х число родившихся живыми - число умерших в 0 - 27 дней Зная показатель младенческой смертности и неонатальной можно вычислить постнеонатальную смертность следующим способом:

(показатель младенческой смертности - показатель неонатальной смертности )х 1000 – показатель неонатальной смертности Показатель постнеонатальной смертности в РБ колебался в течение последних 10 лет в пределах 4,5 (1990 г.) — 5,7 % (1999 г.), а с 2000 года постнеонатальная смертность снизилась с 4,6 %о до 4,5 %о (2003 г.).

С 1963 г. в нашей стране в практику здравоохранения и статистику здоровья населения введен термин «перинатальный период», который начинается с 22 недель (154-го дня) внутриутробной жизни плода и заканчивается спустя 168 часов после рождения.

Принято перинатальный период разделять на антенатальный (с 22-х недель беременности до родов), интранатальный (период родов), постнатальный (первые 168 часов после рождения, что соответствует раннему неонатальному). Кроме того, перинатальная смертность анализируется отдельно для детей доношенных, недоношенных и переношенных.

Показатель перинатальной смертности вычисляется по формуле:

число родившихся мертвыми + число умерших в 0 - б дней (l 68 часов)х число родившихся живыми + мертвыми По рекомендации ВОЗ перинатальная смертность рассчитывается на 1000 родившихся живыми.

В 1980 году в РБ перинатальная смертность составляла 14,5 %о, а все последующего годы уровень ее снижался. В 1990 году перинатальная смертность составила 12,5 %о, в 1995 г. – 12,21 %о, в 2000 г. – 7,4 %о, а в 2003 г. – 6,1 %о.



Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 8 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.