3. По способу наблюдения:

Непосредственное наблюдение, когда сведения регистрируют при непосредственном осмотре больного или здорового человека при проведении санитарно-гигиенического обследования объекта.

Выкопировка данных - получение сведений из учетно-отчетных форм и другой медицинской документации. Ис­пользуется при изучении рождаемости, смертности, заболеваемости, инвалидно­сти, деятельности медицинских учреждений.

Анамнестический способ получе­ния информации основан ха получении сведений от больных или близких род­ственников и их воспоминаниях о событиях, которые ранее были в их жизни. Способ может быть осуществлен путем опроса "лицом к лицу" (устное интервью) или заочного опроса (письменное анкетирование). Содержание вопросов в анкете должно отвечать целям и задачам исследования, а ответы не должны вызывать затруднений у опрашиваемых.

Единица наблюдения - это та первичная ячейка, из которой могут быть по­лучены единицы совокупности. Единица наблюдения определяется в зависимо­сти от цели исследования, это может быть: семья, рабочие данного цеха, жители того или иного района.

Единицы совокупности имеют признаки сходства (место жительства, время проведения исследования и др.) и признаки различия - учетные признаки (пол, возраст, диагноз заболевания, сроки госпитализации, исходы лечения и др.).

Учетные признаки по характеру делят на:

- атрибутивные (описательные) - выраженные словесно (пол, диагноз, наличие вредных привычек и др.);

- количественные признаки - выраженные числом (возраст, стаж роботы, уровень артериального давления, сроки пребывания в стационаре и др.)

По роли в совокупности различают:

- факторные признаки - влияющие на изучаемое явление (пол, возраст, профессия, вредные привычки и т.д.);

- результативные признаки - изменяющиеся вод влиянием фак­торных признаков (диагноз, исход лечения и др.).

7. Относительные величины: виды, методика вычисления, сущность, использование в медицине и здравоохранении (показать на примерах).

III этап. Обработка собранного материала.

На этом этапе производятся:

1. Проверка материала на полноту и правильность заполнения учетных докумен­тов, устранение дубликатов.

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

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

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

На данном этапе статистического исследования, в результате сводки материала при подсчете данных наблюдения по группам, в разработочных таблицах получают абсолютные числа, которые характеризуют количественное выраже­ние изучаемого явления.

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

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

Различают следующие группы относительных величин:

1. Показатели экстенсивности (или распределения);

2. Показатели интенсивности (или частоты);

3. Показатели соотношения (обеспеченности);

4. Показатели наглядности.

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

Методике вычисления показателя экстенсивности: (Часть явления / Целое явления) х 100

Экстенсивные показатели вычисляют, когда необходимо определить струк­туру явления: распределение родившихся по полу и весу, при анализе рождаемо­сти; распределение умерших по полу, возрасту, причинам смерти при анализе смертности; распределение больных по полу, возрасту, диагнозу и срокам госпи­тализации; при анализе заболеваемости; состав населения по полу, возрасту, обра­зовнию, профессии и занятости в сфере производства; распределение больнич­ных коек по профилю при анализе структуры коечного фонда.

ПРИМЕР: В больнице 450 коек, из них 60 – педиатрических. Доля педиатрических коек: (Количество пед. коек / Общее количество коек в больнице) х 100 = (60 / 450) х 100 = 13.3%

2. Показатели интенсивности (чистоты, распространенности) характеризу­ют частоту (уровень) явления в той среды, в которой это явление происходит.

Показатели интенсивности определяют соотношение между изучаемым явлением и средой, его продуцирующей (т.е. соотношение между двумя однородными совокупностями). Для вычисления показателя интенсивности нужно знать величину интересующего нас явления и величину той среды, в которой данное явление наблюдается.

Методика вычисления показателя интенсивности: (Явление / Среда) х 100 (1000, 10000 и т.д.)

Средой обычно является население в целом или отдельные его группы (возрастные, половые, профессиональные и т.д.).

Явление – случаи заболеваний, смертей, рождений, осложнений и т.д.

Показатели, рассчитанные на все население (совокупность), называются об­щими.

Показатели, рассчитанные на отдельные группы, называются специальными.

Выбор коэффициента при вычислении показателей частоты зависит от числа наблюдения и размера среды. Чем меньше явление, частоту которого необхо­димо определить, тем больше должен быть коэффициент для получения пока­зателя, выраженного целым числом (10 000. 100 000) и, наоборот, чем больше яв­ление, тем коэффициент должен быть меньше (100, 1 000).

Интенсивные показатели применяются при анализе заболеваемости

ПРИМЕР: У 92 школьников из общего количества старшеклассников (520), проживающих в районе с высоким содержанием фтора в воде, обнаружен флюороз. Частота пораженности флюорозом школьников старших классов: (Число случаев флюороза / Число старшеклассников) х 1000 = (92 / 520) х 1000 = 177.

3. Показатели соотношения (обеспеченности) характеризуют со­отношение двух разнородных, не связанных между собой совокупностей, сопос­тавляемых только логически, по их содержанию. Они вычисляются так же, как и показатели интенсивности, но их отличие от последних заключается в том, что интересующие нас явления не представляют собой продукт той среды, на кото­рую производится расчет, т.е. эти показатели определяют отношение между разнородными совокупностями. Применяются эти показатели для характеристики обеспеченности населения койками, врачами, местами в детских садах, лекарст­венными препаратами и т.д.

Показатели соотношения выражаются обычно на 10000 населения.

Методика вычисления показателя соотношения: (Одно совокупность / Другая совокупность) х 10000.

ПРИМЕР: В районе с населением 65.000 человек – 27 терапевтов, 4 стоматолога. Показатель обеспеченности терапевтами: (27 / 65.000) х 10.000 = 4.2; Показатель обеспеченности стоматологами: (4 / 65.000) х 10.000 = 0.6

4. Показатели наглядности применяются для определения изменений, происшедших с тем или иным явлением в течение какого-либо периода времени, или для сравнения друг с другом аналогичных явлений на разных территориях. Они показывают, во сколько раз (или на сколько процентов) произошло увеличе­ние или уменьшение сравниваемых величин. Расчеты могут проводиться на абсо­лютных, относительных или средних величинах. При этом, в зависимости от по­ставленной задачи, одна из величин принимается за 100%. или за единицу (в кратностях).

Для выражения этих показателей составляется пропорция.

Методика вычисления показателя наглядности: (Сравниваемый уровень / Исходный уровень) х 100.

ПРИМЕР: В районах A, B, C, D – частота ЧМТ составила соответственно 3.8; 5.6; 4.5; 5.8 на 10.000 населения. Условно – травматизм в районе А (3.8) за 100%, тогда: - Район В: (5.6 / 3.8) х 100 = 147.4%; - Район С: (4.5 / 3.8) х 100 = 118.2%; - Район D: (5.8 / 3.8) х 100 = 152.6%.