Что означает интенсивный показатель

Интенсивные и экстенсивные показатели. Методика вычисления, использование в здравоохранении.

Относительные величины (показатели, коэффициенты) получают­ся в результате отношения одной абсолютной величины к другой. Наиболее часто используются следующие показатели:

В здравоохранении изучаются заболеваемость, смертность, инвалидность, рождаемость и другие показатели здоровья населения. Средой, в ко­торой происходят процессы, является население в целом или его от­дельные группы (возрастные, половые, социальные, профессио­нальные и др.). В медико-статистических исследованиях явление представляет собой как бы продукт среды. Например, население (среда) и заболевшие (явление); больные (среда) и умершие (яв­ление) и т. д.

Интенсивные показатели могут быть:

Интенсивные показатели применяются в медицине:

— для определения уровня, частоты, распространенности явления

— для сравнения частоты явле­ния в двух различных совокупностях

— для изучения изменений часто­ты явления в динамике.

Экстенсивные показатели используются для определения структу­ры явления и сравнительной оценки соотношения составляющих его частей. Экстенсивные показатели всегда взаимосвязаны между собой, т. к. их сумма всегда равна 100 процентам: так, при изучении структуры заболеваемости удельный вес отдельного заболевания мо­жет возрасти:

— при истинном росте числа заболеваний

— при одном и том же его уров­не, если число других заболеваний снизилось

— при снижении числа данного заболевания, если уменьшение числа других заболеваний происходит более быстрыми темпами.

При анализе экстенсивный показатель следует применять с осторожностью и помнить, что им пользуются только для характеристики состава (структуры) явления в данный момент времени и в данном месте.

Примеры использования в работе врача: лейкоцитарная формула; структура населения по полу, возрасту, социальному положению; структура заболеваний по нозологии; структура причин смерти.

Примеры использования в работе врача: показатели обеспеченности населения врачами, больничными койками; показатели, отражающие число лабораторных исследований на 1 врача и т.д.

Показатели наглядности указывают, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение сравниваемых ве­личин. Показатели наглядности используются чаше всего для сравне­ния данных в динамике, чтобы представить закономерности изучае­мого явления в более наглядной форме.

При пользовании относительными величинами могут быть допущены некоторые ошибки:

1. иногда судят об изменении частоты явления на основе экстенсив­ных показателей, которые характеризуют структуру явления, а не его интенсивность.

2. нельзя складывать и вычитать статистические показатели, кото­рые рассчитаны из совокупностей, имеющих разную численность, ибо это приводит к грубым искажениям показателя.

3. при расчете специальных показателей следует правильно выби­рать знаменатель для расчета показателя: например, показатель послеоперационной летальности необходимо рассчитывать по отно­шению к оперированным, а не всем больным.

4. при анализе показателей следует учитывать фактор времени: нельзя сравнивать между собой показатели, вычисленные за раз­личные периоды времени (показатель заболеваемости за год и за полугодие), что может привести к ошибочным суждениям.

5. нельзя сравнивать между собой общие интенсивные показатели, вычисленные из неоднородных по составу совокупностей, пос­кольку неоднородность состава среды может влиять на величину интенсивного показателя.

111. Показатели соотношения и наглядности. Методика вычисления, использование в здравоохранении – см. вопрос 110.

Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого.

Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций.

Источник

Что означает интенсивный показатель

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.

Источник

Показатели экстенсивные и интенсивные

Показатели экстенсивные (или распределения)

Характеризуют распределение целого на его составные части, т. е. определяют состав этого целого или удельный вес отдельных частей в нем. Экстенсивные показатели выражаются обычно в процентах к итогу.

Например, в стационар Челябинской областной клинической больницы в 1962 г. было госпитализировано 15 962 человека. Из них сельских жителей — 7621, или 47,7%; жителей городов и рабочих поселков — 5313, или 33,3%, и жителей Челябинска — 3028, или 19%.

Такие же процентные отношения вычисляют, если нужно определить соотношение возрастных, половых, социальных групп в составе населения или соотношения между отдельными болезнями в структуре заболеваемости того или иного коллектива и др.

Экстенсивные показатели нельзя применять для установления динамики изучаемого явления во времени или для сравнения степени его распространения в двух или нескольких группах населения.

Показатели интенсивные (распространения частоты)

Характеризуют частоту распространения данного явления. Вычисление этих коэффициентов производится при помощи пропорций, приводящих абсолютные числа к одному основанию, — 1000, 10 000, 100 000 жителей, отношений которого вычисляется коэффициент.

Так, например, интенсивный показатель рождаемости вычисляется отношением числа родившихся на 1000 жителей; так же определяется интенсивный показатель общей смертности.

Интенсивный показатель заболеваемости или смертности определяется по формуле:

Пример

В городе А с числом жителей 65 300 умерло за год 700 человек, в городе Б с числом жителей 93 100 умерло 905 человек. Какова смертность в этих двух городах? Если судить по абсолютным данным, то умерло больше в городе Б. Однако в городе Б и численность населения больше, чем в городе А.

Поэтому для того чтобы решить вопрос в каком городе смертность выше, необходимо в том и другом городе вычислить интенсивный показатель смертности, т. е. показатель смертности на 1000 жителей.

Отсюда видно, что в городе А из каждой 1000 в год умирает 10,7, а в городе Б — 9,7. Эти величины ясно показывают, что смертность в городе А выше, чем в городе Б.

«Справочник помощника санитарного врача
и помощника эпидемиолога»,
под ред. члена-корреспондента АМН СССР
проф. Н.Н.Литвинова

Источник

Интенсивные показатели

В эпидемиологии при изучении заболеваемости используют несколько разновидностей интенсивных показателей, объединяемых общими терминами: «показатели заболеваемости» или «показатели частоты заболеваний» «меры частоты заболеваний», «коэффициенты заболеваемости».

Общая формула расчета интенсивных показателей (исключая показатель человек-время):

где:

A (или Абс.)- абсолютное число случаев какой-либо болезни в определенной группе населения (группе риска) за данный отрезок времени, на данной территории;

N – численность той же группы населения (группы риска), среди которого выявлены «А» случаев указанной болезни за тот же отрезок времени, на той же территории;

-в долях единицы (редко);

В дальнейшем в тексте, таблицах и графиках мы будем использовать знаки размерности а не их словесное выражение. Например, «заболеваемость на 100000 население» будет обозначаться просто как 0 /₀₀₀₀

Как следует из формулы, показатель частоты отличается от абсолютного числа заболеваний, прежде всего, тем, что он рассчитывается относительно численности группы риска (группы населения).

Нередко показатели заболеваемости всего населения данной территории называют «общими, грубыми», а показатели отдельных групп – » групповыми, специфическими, частными». Следует особо подчеркнуть, что путем сложения всех групповых интенсивных показателей нельзя (в большинстве случаев) получить показатель заболеваемости всего населения, так как каждый групповой показатель рассчитан для разной численности населения. Чтобы оценить заболеваемость всего населения необходимо общую сумму больных разделить на численность этого населения.

Как уже указывалось, размерность интенсивных показателей может быть любой, при этом показатели заболеваемости населения городов, областей, стран чаще всего выражают в просантимилле ( 0 /₀₀₀₀, т.е. на 100000 населения). Для оценки заболеваемости небольших по численности групп риска применяют остальные размерности вплоть до процентов. Однако при сравнении нескольких показателей необходимо использовать их одинаковую размерность.

При необходимости можно легко изменить размерность показателя, для чего следует переместить запятую влево или вправо от первоначального положения.

Если важно «заострить» внимание на величинах риска заболеть, какой-либо болезнью, следует выбрать наиболее воспринимаемую (наглядную) размерность показателя.

Так, в приведенном выше примере гораздо легче воспринимается риск заболеть, выраженный в процентах (т.е. 1,5 случая на 100 человек), чем та же информация в просантимилле (т.е. 1532,1 случая на 100000 человек).

Так же трудно воспринимается, например, риск заболеть обозначенный как 0,02 0 /₀, т.е. 0,02 случая на 100 человек. Такой риск следует выразить в продецимилле, т.е. 2,0 0 /₀₀₀ (2 случая на 10000), или в показателях большей размерности.

Любые величины заболеваемости, абсолютные или относительные, это величины именованные, т.е. обязанные иметь необходимые имена – названия, без которых использование величин теряет всякий смысл.

Так, например, информация о том, что “Заболеваемость составила 1276,3 0 /₀₀₀₀,” не имеет никакого эпидемиологического смысла. Если даже уточнить, что “Заболеваемость суммой ОКИ (острые кишечные инфекции) составила 1276,3 0 /₀₀₀₀”_, то и это не изменит предыдущего отношения к данным. Даже более подробная информация – «Заболеваемость суммой ОКИ в г. Москве составила 1276,3 0 /₀₀₀₀» и даже «Заболеваемость суммой ОКИ в г. Москве в 2002 г. составила 1276,3 0 /₀₀₀₀» не позволяет однозначно понять эти данные. Это связано с тем, что в первом случае отсутствует обозначение группы риска и времени, а во втором, хотя и указано время, но вновь отсутствует название группы риска. Абсолютно точная информация, соответствующая этому показателю выглядит следующим образом: «Заболеваемость суммой ОКИ детей до 14 лет в Москве в 2002 году составила 1276,3 0 /₀₀₀₀»

Из сказанного следует, что абсолютные или относительные цифры заболеваемости обязательно должны сочетаться с названием болезни, временем, местом выявления (регистрации) больных, названием группы риска (все население, или отдельные его группы) и размерностью (если цифры относятся к показателям).

Если обозначается заболеваемость всего населения, обычно слово всего опускается, например, «заболеваемость населения г. Н» означает что речь идет о заболеваемости всего населения г. Н, а не какой-либо его группы

К сожалению, даже в зарубежной литературе (а именно западные эпидемиологи разработали большинство показателей) названия одних и тех же показателей существенно различаются. Ещё большая путаница отмечается в русских названиях одних и тех же показателей. Особенно это относится к показателю prevalence rate, который переводится в разных изданиях и как «показатель распространённости», и как «показатель болезненности», и как «показатель пораженности». Поэтому, читая эпидемиологическую литературу следует доверять не названию показателя, а только формуле его расчёта.

В эпидемиологических исследованиях используют следующие интенсивные показатели:

· показатель инцидентности (заболеваемости) – incidence rate или cumulative incidence rate или R;

· показатель превалентности – prevalence rate (две разновидности);

· показатель инцидентности человек-время –
-person-time incidence rate, или показатель плотности инцидентности incidence density

· показатель очаговости – attack rate (две разновидности).

В аналитических исследованиях при расчетах частоты заболеваний, или частоты клинических исходов болезни среди лиц опытной и контрольной группы, показатель инцидентности или показатель человек-время в сравниваемых группах часто называют показателями абсолютного риска заболеть (R) в опытной и контрольной группах, но способы их расчета при этом не изменяются.

В последнее время, существует разумная тенденция обозначать некоторые показатели в русском звучании английского названия показателя (а не в его переводе). Так, показатель incidence rate лучше именовать показателем инцидентности, prevalence rate – показателем превалентности.

Эпидемиологический смысл большинства интенсивных показателей заболеваемости выражается в том, что они отражают:

· частоту (frequency) случаев (вновь выявленных или всех случаев) данной болезни в какой- либо группе населения (группе риска) за данный период (момент) времени на данной территории;

· долю (fraction) заболевших (больных) данной болезнью в той же группе за то же время на той же территории;

· средний, для каждого жителя,риск (risk) заболеть, или быть больным данной болезнью в той же группе, за то же время, на той же территории. Средний риск можно выразить так же, как среднюю для каждого жителя вероятность заболеть, или быть больным данной болезнью в той же группе, за то же время, на той же территории.

Один показатель не может свидетельствовать об активности причин вызвавших зарегистрированную заболеваемость. Только сравнение интенсивных показателей, при одинаковом качестве выявления, диагностики и учета больных, позволяет сравнивать активность факторов риска, определивших величины данных показателей.

Нередко у читателя возникают сомнения в том, что интенсивные показатели могут отражать одновременно и частоту и долю заболевших. Однако необходимо учитывать, что все интенсивные показатели заболеваемости являются, так называемыми, альтернативными показателями, т.е. показателями, расчёт которых основан на противопоставлении двух групп населения – больных и здоровых (т.е. остальной части населения). Поэтому показатели заболеваемости (исключение составляет person-time incidence rate) отражают одновременно и частоту случаев указанной болезни в группе риска за данный период (момент) времени и долю заболевших (больных) данной болезнью в той же группе за то же время.

Например, показатель инцидентности (заболеваемости) гриппом (всего) населения г. Москвы в 2002 году составил 1075,0 0 /₀₀₀₀. Это означает, что частота заболеваний гриппом всего населения г. Москвы в 2002 г. составила 1075,0 человека на каждые 100000 населения. Кроме того, та же цифра, выраженная в процентах, указывает, что доля заболевших гриппом среди всего населения г. Москвы в 2002 году составила 1,07 0 /₀. Этой же величиной, естественно, одновременно отражается и средний риск заболеть гриппом для любого жителя Москвы в 2002 г.

Все интенсивные показателиявляются кумулятивным, т.е. представляющими число случаев данной болезни (вновь выявленных или всех существующих), накопленных к концу определенного периода (момента).

В последнее время, особенно при описании результатов аналитических исследований, вместо термина вероятность заболеть используется термин шансы заболеть. Шансы (odds)– в общем случае, это отношение вероятности того, что событие произойдет, к вероятности того, что событие не произойдет. При расчетах шансов вероятность чаще всего выражают в долях единицы.

Если вероятность выражается в размерности большей единицы, например в %, или 0 /_00, то единица в знаменателе формулы заменяется соответственно на 100 или 1000. Шансы и вероятности содержат одну и ту же информацию, но по-разному выражают ее.

Зная величину шансов при необходимости легко рассчитать вероятность:

Так, по данным предыдущего примера:
вероятность= 1,4/(1+1,4)=0,576 или 57,6%.

Для некоторых расчетов шансы удобнее использовать, чем вероятности. Для всех инфекционных болезней в обычной эпидемической обстановке, вероятность заболеть каждого жителя, а, следовательно, и его шансы заболеть незначительны.

Например, показатель заболеваемости гриппом и ОРВИ (самый большой из всех инфекций) населения Москвы в 2002 году составил
31666,6 0 /₀₀₀₀. Эта цифра соответствует средней вероятности заболеть каждого жителя Москвы в 2002 году. Шансы каждого жителя в этом случае оцениваются как 31666,6/(100000-31666,6)= 0,46, или 0,46 к 1, или 4,6 к 10.

Показатель инцидентности (заболеваемости), имеет много английских названий и сокращений incidence rate, cumulative incidence rate, IR, I,) Как уже отмечалось, в аналитических исследованиях используется термин абсолютный риск (R).

В отечественной литературе показатель инцидентности чаще всего именуется показателем заболеваемости. Без преувеличения можно сказать, что он является основным в эпидемиологии. Именно этот показатель фигурирует в различной документации, с его помощью измеряют и сравнивают частоту заболеваний в различных группах населения, в городах и странах.

Формула расчета: где:

А- число новых случаев болезни (т.е. число заболевших), выявленных в определенной группе населения (группе риска) за данный период времени, на данной территории. Таким образом, в числитель не должны входить случаи той же болезни, в той же группе, на той же территории, но выявленные ранее.

N– численность той же группы населения (группы риска) в которой было выявлено «А» больных. Как правило, учитывается численность населения в начале данного периода, или численность в середине того же периода. Период может иметь разную продолжительность и выражаться в днях, неделях, месяцах и годах.

R- размерность, та же, что и для остальных интенсивных показателей

Показатель инцидентности отражает:

· Частоту вновьвыявленных случаев данной болезни, в какой- либо группе населения (группе риска) за данный период (момент) времени на данной территории;

· Средний риск (вероятность) заболеть (но не быть больным) данной болезнью в той же группе за то же время на той же территории;

· Долю заболевших (долю новых случаев) указанной болезнью в той же группе за то же время на той же территории.

Пример 6.3. В 2002 г. среди взрослого населения Москвы было зарегистрировано 3007 новых случаев инфекции, вызванной ВИЧ. В начале 2002 г. численность взрослого населения Москвы составила 7332358 человек. Отсюда, показатель инцидентности (заболеваемости) инфекцией, вызванной ВИЧ взрослого населения Москвы в 2002 году составил:

I = (3007 :7332358) x 100000 = 41,0 0 /₀₀₀₀

Долю взрослого населения Москвы заболевшего ВИЧ-инфекцией в 2002 году лучше выразить в процентах, т.е. приблизительно 0.4 0 /₀. Средний риск заболеть ВИЧ-инфекцией для любого взрослого человека в Москве в 2002 году наиболее полно отражается размерностью на 1000 – т.е. чуть больше 4 случаев на 1000 человек (4,1 0 /₀₀).

Показатель (prevalence rate, PR) в различных эпидемиологических изданиях переводится и как показатель распространенности, и как показатель болезненности, и как показатель пораженности.

Использование в отечественной литературе разных обозначений одного и того же показателя естественно затрудняет адекватное восприятие эпидемиологической информации. Кроме того, следует учитывать, что термин «пораженность» в ряде отечественных руководств, применяется для обозначения показателя «attack rate», а не показателя «prevalence rate».

Чтобы облегчить прочтение и понимание эпидемиологических данных предлагается показатель «prevalence rate» именовать показателем превалентности. Вместе с тем учитывая, что «prevalence» переводится как «распространенность», не следует возражать и против использования термина «показатель распространенности». Распространенный – значит часто встречающийся, отсюда термин распространенность в эпидемиологическом смысле означает оценку встречаемости среди населения данной болезни в определенное время. При этом измерение распространенности предусматривает учет всех зарегистрированных случаев болезни независимо от даты их возникновения, выздоровления или смерти.

Необходимость измерения заболеваемости с помощью этого показателя определяется желанием оценить встречаемость (распространенность) данной болезни среди определенного населения в данный момент времени (чаще всего день) или за более продолжительный период (неделя, месяц, год и т.п.).

Показатель превалентности на момент времени называют показателем моментной превалентности или просто моментной превалентностью (PRM). Соответственно, показатель превалентности за период времени – показателем превалентности периода, или превалентностью периода (PR). Различия между двумя разновидностями показателя превалентности демонстрирует рис. 7.

Формула расчета: где:

А – все зарегистрированные, т.е. вновь выявленные и выявленные ранее случаи болезни в группе риска на данный момент (для PRM), или период (для PRP) времени, на данной территории

N – численность группы риска в данный момент (для PRM), или период (для PRP).

Как следует из формулы, числитель PR момента составляют все случаи болезни, выявленные в обществе к данному моменту времени независимо от даты возникновения болезни.

Числителем PR периода являются вселица, имеющие заболевание в течение определенного периода времени. Т.е. учитываются все случаи болезни, если они уже были к началу периода, возникли или закончились выздоровлением или смертью в любой день до конца периода.

Таким образом, показатель превалентности отличается от показателя инцидентности только числителем. Размерность показателя заболеваемости, также как и инцидентности может быть любой – от процентов до просантимилле.

Рис. 7. Даты возникновения, выздоровления и смерти больных болезнью Х в группе риска из 50 человек за период с 1 мая по 30 июля 2000г.

По данным рисунка 6.7 можно, в частности, рассчитать следующие показатели:

Моментная превалентность:

Превалентность периода:

Для сравнения рассчитаем показатели инцидентности:

Показатель превалентности отражает:

· частоту всех зарегистрированных (новых и выявленных ранее) случаев болезни в определенной группе населения на данный момент или за данный промежуток времени;

· средний риск (вероятность) быть больным (болеть) указанной болезнью каждого лица, относящегося к определенной группе населения на данный момент или за данный промежуток времени;

· долю болеющих указанной болезнью в определенной группе населения на данный момент или за данный промежуток времени.

Так же как и любые величины заболеваемости, показатель превалентности отражает влияние на него объективных и субъективных факторов. Однако среди объективных факторов следует выделить продолжительность болезни, которая влияет только на величину показателя превалентности, никак не сказываясь на величине инцидентности. Чем длительнее протекает заболевание, тем больше показатель превалентности, по сравнению с показателем инцидентности, и наоборот, чем быстрее заканчиваются случаи болезни выздоровлением или смертью, тем меньше превалентность отличается от инцидентности.

В свою очередь продолжительность болезни зависит от:

· особенностей клинического течения данной болезни у лиц определенных групп людей (с учетом пола, возраста, национальности и т.д.);

· качества и эффективности оказания медицинской помощи населению (ее доступность, качество лечения и т.д.).

На некоторых территориях превалентность и инцидентность в значительной мере могут зависеть от миграции населения, а именно от состояния здоровья и количества прибывающих и убывающих лиц. Если, например, среди приезжающих преобладают лица восприимчивые к данному заболеванию, то это может увеличить риск инцидентности, а, следовательно, превалентности. Если среди прибывающих (убывающих) есть больные (чаще это хронические формы болезни), то это не изменит показателя инцидентности, но увеличит или, соответственно, уменьшит показатель превалентности.

Из сказанного следует, что показатель превалентности менее, чем показатель инцидентности, пригоден для выявления причин возникновения болезни. Однако он крайне важен, в частности, для определения потребности населения в медицинской помощи, что необходимо для организации и планирования работы систем здравоохранения.

Показатель превалентности особенно важен для оценки распространённости болезней, начало которых установить трудно, медленно развивающихся болезней и болезней, начинающихся хотя и остро, но склонных к затяжному, хроническому течению, рецидивам и осложнениям. При таких болезнях различие показателей превалентности, например, в разных странах, является одним из свидетельств соответствующего качества и эффективности работы существующих систем здравоохранения.

Показатель превалентности используется не только для измерения распространённости болезни, но и для оценки распространённости какого-либо симптома, признака болезни. В этом случае числитель (А) будет представлен лицами, имеющими в данное время соответствующий признак.

Оценка превалентности признака особо важен в тех случаях, когда выявить достаточно специфичные признаки болезни легче, чем поставить точный диагноз. Например, результаты измерения частоты спленомегалии (легко диагностируемый симптом малярии) используются для заключения о распространённости малярии на различных территориях и их классификации по степени риска заболеть этой болезнью.

Показатель инцидентности человек-время.

Показатель инцидентности человек-время (рerson‑time incidence rate, PtR) редко используется в рутинной эпидемиологической деятельности и специально разработан для статистической обработки результатов проспективных эпидемиологических исследований (см. главу 10). Некоторые авторы называют этот показатель – показателем плотности инцидентности (incidence density).

Показатель человек-время наиболее точно измеряет частоту (риск) возникновения новых случаев в группе риска, поскольку он учитывает время риска каждого лица этой группы за определённый период времени.

В таких исследованиях за первоначально здоровыми людьми, составляющими группу риска, устанавливается длительное (как правило, несколько лет) наблюдение для своевременного выявления заболевших. Определённое число лиц остаются здоровыми весь период наблюдения, а часть выбывает через различные промежутки времени от начала исследования по причине болезни или другим обстоятельствам. Таким образом, для отдельных лиц из группы риска, время, в течение которого они подвергались риску заболеть, оказывается разным. Обычный показатель инцидентности (I) не учитывает этого факта, и поэтому недостаточно точно измеряет средний риск заболеть каждого лица, входящего в группу риска. Преодолеть неточность показателя инцидентности позволяет показатель человек-время, для чего в его знаменатель вводится величина, именуемая»числом человеко-лет наблюдения- ЧЧЛ «.

где:

Пример. В проспективном исследовании изучалась частота возникновения новых случаев аллергических заболеваний у работников нескольких предприятий по выпуску лекарственных препаратов. В исследовании приняло участие 518 человек, за которыми наблюдали в течение 4 лет. Численность наблюдаемых постепенно уменьшалась за счет заболевших и лиц, выбывающих из исследования по другим обстоятельствам Результаты исследования приведены в табл. 1.

Чтобы упростить расчеты, заболевшие и другие лица, выбывшие из исследования, сгруппированы в каждом году поквартально, а время наблюдения выражается в долях года. Например, если заболевания выявлены через 6 месяцев от начала наблюдения, то это соответствует величине 0,5 года, если через 1 год и 3 месяца – то этот период равен 1,25 года и т.д.

Табл. 1. Результаты изучения частоты аллергических заболеваний у работников предприятий по выпуску лекарств.

1. Общее число выявленных больных за 4 года равно 80.

2. Число «человеко-лет» наблюдения (знаменатель) рассчитывается начиная с последней строки (после 4 лет) путем умножения числа выбывших лиц на период их наблюдения и суммированием полученных результатов. Незаболевшие учитываются 1 раз по данным последней строки.

(20 ´3,5)+(45 ´3,25) + (186´4)=960,25 человеко-года

(19 ´2,25)+(50´2,25)=155,25 человеко-года

Всего: 1287,75 человеко-года

3. Показатель человек-времясоставляет:

, т.е. 6,2 случая аллергических болезней на 100 человек в год (на 100 человеко-лет).

4. Для сравнения рассчитаем простой показатель инцидентности:

Так как простой показатель инцидентности (I) не учитывает выбывших из исследования, он значительно менее точно оценивает риск заболеть данной болезнью. Нередко при длительном наблюдении не удается учесть время риска каждого лица и точно рассчитать показатель человек-время. В таких случаях, можно ограничиться расчетом показателя инцидентности, но в знаменатель следует внести не численность группы на начало исследования, а среднюю ее величину от начала до окончания наблюдения.

В предыдущем примере средняя численность группы риска составляет (518+186)/2=352 человек в год. Отсюда I=(80/352)´100=22,7% за 4 года или 5,7%, т.е. 5,7 случая на 100 человек в год, что в большей степени соответствует точному значению PTR.

Источник