Приказ МЗ РФ "Об утверждении инструкций по санитарному режиму аптечных организаций (аптек)" от 21.10.97 г. № 309 2 страница
В настоящее время младенческая смертность в России и Санкт-Петербурге в 1,5—2 раза выше, чем в ряде экономически развитых стран, и составляет 15—17 на 1000 родившихся живыми.
Уровни смертности в разные периоды 1-го года жизни ребенка резко различаются. Так, смертность максимальна в 1-е сутки после рождения, в 1-ю неделю жизни, затем она постепенно снижается к первому месяцу, полугодию, году жизни. Для оценки уровня младенческой смертности в различные периоды жизни ребенка рассчитывают такие показатели, как:
— ранняя неонатальная смертность (отношение числа детей, умерших на 1-й неделе жизни в данном году, к числу родившихся живыми в данном году, умноженное на 1000) (в России — 6—9‰);
— поздняя неонатальная смертность (отношение числа детей, умерших на 2—4-й неделе жизни в данном году, к числу родившихся живыми в данном году, умноженное на 1000);
— неонатальная смертность (отношение числа детей, умерших в первые 28 дней жизни в данном году, к числу родившихся живыми в данном году, умноженное на 1000) (в России — 9—11‰);
— постнеонатальная смертность (отношение числа детей, умерших в возрасте от 29 дней до 1 года, к разнице между числом родившихся живыми и числом умерших в первые 28 дней жизни, умноженное на 1000) (в России — 7—8‰).
Перинатальным периодом считается промежуток времени, начиная с 28 нед беременности и кончая 7-м днем жизни новорожденного. В свою очередь он подразделяется на антенатальный (внутриутробный), интранатальный (период родов) и постнатальный (1-я неделя жизни). Показатель перинатальной смертности вычисляется как отношение суммы числа мертворожденных и числа детей, умерших в первые 168 ч жизни, к числу родившихся живыми и мертвыми, умноженное на 1000.
Часто причиной антенатальной смерти плода служат поздние токсикозы беременных, преждевременная отслойка плаценты, болезни матери (грипп, инфекционный гепатит, сердечно-сосудистые заболевания и др.), болезни плода (внутриутробная пневмония, врожденные пороки развития, гемолитическая болезнь и др.).
Причинами интранатальной гибели плода могут быть патология плаценты, пуповины, преждевременное отхождение околоплодных вод, слабость родовой деятельности, аномалии предлежания плода и др.
Причиной смерти в постнатальный период, наряду с перечисленными выше, могут являться экзогенные болезни (пневмония, сепсис, травмы и др.). Основными причинами младенческой смертности являются болезни органов дыхания, врожденные аномалии развития и другая патология периода внутриутробного развития. Высокий уровень младенческой смертности обусловливается осложненными и преждевременными родами (до 10%).
16. Санитарная статистика. Методологические основы. Применение статистики в практике здравоохранения.
Одной из отраслей статистики является статистика медицинская, которая изучает количественную сторону массовых явлений и процессов в медицине.
Не принято дифференцировать медицинскую и санитарную статистику. Однако, более правильным является выделение в составе медицинской статистики санитарную статистику и статистический метод в различного рода медицинских исследованиях (клинических, эпидемиологических и тд.).
Медицинская статистика: 1) Санитарная статистика (статистика здоровья населения; статистика здравоохранения); 2) Статистический метод в исследованиях (клинических; биологических; экспериментальных; гигиенических; эпидемиологических; лабораторных и тд.).
Виды исследования состояния здоровья населения:
1) Сплошное изучение заболеваемости населения и деятельности медицинских учреждений на основе обязательной государственной отчетности
2) Выборочное изучение состояния здоровья населения, отдельных его групп, а именно:
· санитарно-статистические исследования;
· эпидемиологические обследования больных хронич-ми забол-ми;
· комплексные социально-гигиенические исследования массовые по сравнительно ограниченной программе;
· комплексные клинико-социальные исслед-я разных групп больных.
Применение статистики в медицине:
1) В трактовке вариаций различных признаков.
2) В диагностике заболеваний и оценке состояния здоровья групп населения.
3) При прогнозировании возможного результата борьбы с той или иной болезнью в какой-то группе населения или исхода заболевания у отдельных больных.
4) При выборе подходящего воздействия на больных или группу населения.
5) В общественном здравоохранении, в его руководстве и планировании.
6) При планировании и проведении медицинских исследований, анализе и публикации их результатов, чтении и понимании таких сообщений.
17. Организация медико-статистического исследования. Основные этапы
Независимо от того, какие задачи ставятся в санитарно-статистическом исследовании, оно должно проводиться в определенной последовательности в соответствии с исторически сложившимися этапами, которые состоят из отдельных операций. Различают 4 этапа статистического исследования: 1) составление плана и программы исследования (подготовительная работа); 2) статистическое наблюдение (сбор материала); 3) статистическая разработка материала; 4) анализ, выводы, рекомендации, внедрение в практику.
1. Составление плана и программы исследования:
1) формулирование цели и задач исследования в соответствии с рабочей гипотезой;
2) определение и подбор статистической совокупности;
3) определение единицы наблюдения;
4) выбор вида статистического исследования (единовременное, текущее, сплошное, выборочное, в том числе определение способа выбора — механический, типологический, гнездовой, случайный, парносопряженный и др.);
5) определение объекта наблюдения, времени наблюдения и субъекта наблюдения;
6) определение программы сбора данных (составление карты статистического исследования с перечнем учетных признаков);
7) определение программы разработки данных (составление макетов, таблиц со взаимосвязями признаков);
8) определение метода наблюдения — анкетный, анамнестический, выкопировки.
2. Статистическое наблюдение:
1) инструктаж исполнителей;
2) выкопировка сведений;
3) контроль качества регистрации — логический и аналитический.
3. Статистическая разработка:
1) шифровка материала в соответствии с группировочными признаками;
2) раскладка карт в соответствии с макетами разработанных таблиц;
3) заполнение таблиц и подсчет итогов.
4. Анализ. Выводы. Рекомендации. Внедрение в практику.
Виды выборочных наблюдений: механическая выборка, типологическая, основного массива и гнездовая. Статистическое исследование — это составление таблиц (простых, групповых, комбинационных).
18. План и программа статистического исследования. Статистическая совокупность. Единица наблюдения, учетные признаки.
Статистическая совокупность — группа относительно однородных элементов (единиц наблюдения) в конкретных условиях времени и пространства. В зависимости от охвата единиц наблюдения (в связи с целью исследования) статистическая совокупность может быть генеральной и выборочной.
Единица наблюдения — это первичный элемент статистической совокупности, имеющий признаки сходства и различия. Признаки различия подлежат изучению и поэтому называются учетными признаками. Учетные признаки по характеру бывают количественными и качественными (атрибутивными), по роли в совокупности — факторными, результативными.
Независимо от того, какие задачи ставятся в санитарно-статистическом исследовании, оно должно проводиться в определенной последовательности в соответствии с исторически сложившимися этапами, которые состоят из отдельных операций. Различают 4 этапа статистического исследования: 1) составление плана и программы исследования (подготовительная работа); 2) статистическое наблюдение (сбор материала); 3) статистическая разработка материала; 4) анализ, выводы, рекомендации, внедрение в практику.
1. Составление плана и программы исследования:
1) формулирование цели и задач исследования в соответствии с рабочей гипотезой;
2) определение и подбор статистической совокупности;
3) определение единицы наблюдения;
4) выбор вида статистического исследования (единовременное, текущее, сплошное, выборочное, в том числе определение способа выбора — механический, типологический, гнездовой, случайный, парносопряженный и др.);
5) определение объекта наблюдения, времени наблюдения и субъекта наблюдения;
6) определение программы сбора данных (составление карты статистического исследования с перечнем учетных признаков);
7) определение программы разработки данных (составление макетов, таблиц со взаимосвязями признаков);
8) определение метода наблюдения — анкетный, анамнестический, выкопировки.
2. Статистическое наблюдение:
1) инструктаж исполнителей;
2) выкопировка сведений;
3) контроль качества регистрации — логический и аналитический.
3. Статистическая разработка:
1) шифровка материала в соответствии с группировочными признаками;
2) раскладка карт в соответствии с макетами разработанных таблиц;
3) заполнение таблиц и подсчет итогов.
4. Анализ. Выводы. Рекомендации. Внедрение в практику.
Виды выборочных наблюдений: механическая выборка, типологическая, основного массива и гнездовая. Статистическое исследование — это составление таблиц (простых, групповых, комбинационных).
19. Программа разработки в статистических исследованиях. Группировка признаков. Виды группировок.
Единицы наблюдения помимо признаков сходства, послуживших основанием для их объединения в статистическую совокупность, обладают множеством признаков. Перечень этих признаков или признаков различия исследователь определяет, исходя из сущности и основных свойств единиц и объекта наблюдений, целей и задач исследователя и многих других факторов. Это есть собственно программа исследования. Исследователь может это сделать лишь при условии глубокого изучения проблемы в целом, четкого понимания целей и задач исследования, знания места и времени исследования и т.д.
Принципы определения учетных признаков характеризующих каждую единицу наблюдения:
· это должны быть существенные признаки, непосредственно характеризующие изучаемое явление, его тип, основные черты, свойства, исходя из целей и задач исследования;
· не следует в число учетных признаков включать признаки второстепенные, ибо излишества затрудняют и сбор данных, и их обработку, и анализ;
· исследователь должен быть уверен, что сможет получить объективную и достаточно точную информацию.
Как признаки сходства, так и признаки различия по своему значению могут быть качественными (описательными, атрибутивными) и количественными (иметь числовые выражения); по характеру взаимоотношения между собой признаки можно рассматривать как факторные и результативные (факторные признаки это те, которые влияют на результативные). Определяет это взаимоотношение исследователь, исходя из сути изучаемой проблемы.
Основное, чем руководствуется исследователь при определении группировок учетных признаков: они должны служить цели выявления основных закономерностей изучаемых явлений.
В соответствии с этим выявляемые группы должны быть качественно однородными. От того, как Вы сгруппируете признаки, зависят результаты исследования. При этом нельзя допускать неизбежности и следует отвечать на следующие 2 вопроса:
1) что должна вскрыть группировка?
2) на каком признаке строить наиболее совершенную, основополагающую группировку?
Следует иметь ввиду, что бывает 2 вида группировок: типологическая и вариационная.
Типологическая – это группировка атрибутных, описательных признаков, выражаются словесно (пол, виды заболеваний, процессия).
Вариационная – это группировка количественных признаков, имеющих числовое выражение (возраст, рост, уровень дохода и т.д.).
20. Виды статистического наблюдения и их использование в деятельности врача.
Виды исследования состояния здоровья населения:
3) Сплошное изучение заболеваемости населения и деятельности медицинских учреждений на основе обязательной государственной отчетности
4) Выборочное изучение состояния здоровья населения, отдельных его групп, а именно:
· санитарно-статистические исследования;
· эпидемиологические обследования больных хронич-ми забол-ми;
· комплексные социально-гигиенические исследования массовые по сравнительно ограниченной программе;
· комплексные клинико-социальные исслед-я разных групп больных.
Применение статистики в медицине:
7) В трактовке вариаций различных признаков.
8) В диагностике заболеваний и оценке состояния здоровья групп населения.
9) При прогнозировании возможного результата борьбы с той или иной болезнью в какой-то группе населения или исхода заболевания у отдельных больных.
10) При выборе подходящего воздействия на больных или группу населения.
11) В общественном здравоохранении, в его руководстве и планировании.
12) При планировании и проведении медицинских исследований, анализе и публикации их результатов, чтении и понимании таких сообщений.
21. Методы социально гигиенического исследования. Особенности сбора материала при них.
Сбор материала. На этом этапе исследователь должен собрать материал по составленной программе исследования, не отклоняясь и не искажая ее. Вы осуществляете наблюдение непосредственное, Вы проводите опрос, Вы делаете выкопировку из различных документов, одним словом, Вы заполняете на каждую единицу исследования (в клинико-статистических исследованиях – на лицо, на больного) разработанную форму документа – анкету, выборочную карту, регистрационный бланк, разные пункты которых могут быть заполнены разными способами.
Этот процесс очень трудный и продолжительный, особенно при проведении комплексных социально-гигиенических исследованиях в силу большого объема, в силу объективных и субъективных причин.
К числу трудностей сбора материала при клинико-статистических исследованиях относится работа с архивом историй болезни, например, когда за давностью лет нужных документов не находят на месте; это изменение домашних адресов и телефонов при необходимости посещения больных на дому; это недобросовестность участников и помощников исследователя в сборе информации при комплексных социально-гигиенических исследованиях
22. Относительные величины. Виды. Их применение в здравоохранении.
Относительные величины используются при анализе альтернативных (есть явление или отсутствует) признаков. Виды относительных величин:1) экстенсивные коэффициенты; 2) интенсивные коэффициенты;3) коэффициенты соотношения; 4) коэффициенты наглядности.
Экстенсивные коэффициенты характеризуют отношение части к целому, то есть определяют долю (удельный вес), процент части в целом, принятом за 100%. Используются для характеристики структуры статистической совокупности. Например: удельный вес (доля) заболеваний гриппом среди всех заболеваний в процентах; доля производственных травм среди всех травм у рабочих (отношение числа производственных травм к общему числу травм, умноженное на 100%).
Интенсивные коэффициенты отражают частоту (уровень распространенности) явления в своей среде. На практике их применяют для оценки здоровья населения, медико-демографических процессов. Например: число случаев заболеваний с временной утратой трудоспособности на 100 работающих; число заболевших гипертонической болезнью на 100 жителей; число родившихся на 1000 человек (определяется как отношение числа родившихся за год к средней численности населения административной территории, умноженное на 1000). Интенсивные коэффициенты бывают общие и специальные. Общие: показатель рождаемости, общий показатель заболеваемости и др.; специальные (характеризуются более узким основанием): число женщин детородного возраста (плодовитость), число женщин, заболевших гипертонической болезнью, и др.
Коэффициенты соотношения характеризуют отношение двух самостоятельных совокупностей. Используются для характеристики обеспеченности (уровня и качества) медицинской помощью: число коек на 10000 человек; число врачей на 10000 жителей; число прививок на 1000 жителей (отношение числа лиц, охваченных прививками, к численности населения административной территории, умноженное на 1000).
Коэффициент наглядности определяет, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение по сравнению с величиной, принятой за 100%. Используется для характеристики динамики явления. Например, число врачей в 1995 г. по сравнению с числом врачей в 1994 г., принятым за 100% (отношение числа специалистов в данном году к числу специалистов в предыдущем году, умноженное на 100%).
23. Интенсивные показатели: сущность, методика расчета, графика.
Интенсивные коэффициенты отражают частоту (уровень распространенности) явления в своей среде. На практике их применяют для оценки здоровья населения, медико-демографических процессов. Например: число случаев заболеваний с временной утратой трудоспособности на 100 работающих; число заболевших гипертонической болезнью на 100 жителей; число родившихся на 1000 человек (определяется как отношение числа родившихся за год к средней численности населения административной территории, умноженное на 1000). Интенсивные коэффициенты бывают общие и специальные. Общие: показатель рождаемости, общий показатель заболеваемости и др.; специальные (характеризуются более узким основанием): число женщин детородного возраста (плодовитость), число женщин, заболевших гипертонической болезнью, и др.
При анализе статистической совокупности используют графические изображения (графические образы — точки, линии, фигуры). Любой график содержит следующие элементы: масштаб, условные обозначения (окраска, штриховка), фигуры, линии, цифры. В медицинской статистике применяют линейные, плоскостные, объемные и фигурные диаграммы. Линейные диаграммы отражают изменение явления в динамике. Сезонный, циклический характер изображают радиальной диаграммой, при этом месяцы года располагают по часовой стрелке. Плоскостные диаграммы (секторные, внутристолбиковые) используют для изображения показателей распределения, доли, процентов, структуры. Ленточные, столбиковые и пирамидальные диаграммы показывают частоту (распространенность, уровень) явления. Фигурные диаграммы, картограммы и картодиаграммы отображают показатели на определенных административных территориях в виде обозначений, фигур.
24. Экстенсивные показатели: сущность, методика расчета, графика.
Экстенсивные коэффициенты характеризуют отношение части к целому, то есть определяют долю (удельный вес), процент части в целом, принятом за 100%. Используются для характеристики структуры статистической совокупности. Например: удельный вес (доля) заболеваний гриппом среди всех заболеваний в процентах; доля производственных травм среди всех травм у рабочих (отношение числа производственных травм к общему числу травм, умноженное на 100%).
При анализе статистической совокупности используют графические изображения (графические образы — точки, линии, фигуры). Любой график содержит следующие элементы: масштаб, условные обозначения (окраска, штриховка), фигуры, линии, цифры. В медицинской статистике применяют линейные, плоскостные, объемные и фигурные диаграммы. Линейные диаграммы отражают изменение явления в динамике. Сезонный, циклический характер изображают радиальной диаграммой, при этом месяцы года располагают по часовой стрелке. Плоскостные диаграммы (секторные, внутристолбиковые) используют для изображения показателей распределения, доли, процентов, структуры. Ленточные, столбиковые и пирамидальные диаграммы показывают частоту (распространенность, уровень) явления. Фигурные диаграммы, картограммы и картодиаграммы отображают показатели на определенных административных территориях в виде обозначений, фигур.
25. Показатели наглядности: сущность, методика расчета, графика.
Коэффициент наглядности определяет, на сколько процентов или во сколько раз произошло увеличение или уменьшение по сравнению с величиной, принятой за 100%. Используется для характеристики динамики явления. Например, число врачей в 1995 г. по сравнению с числом врачей в 1994 г., принятым за 100% (отношение числа специалистов в данном году к числу специалистов в предыдущем году, умноженное на 100%).
При анализе статистической совокупности используют графические изображения (графические образы — точки, линии, фигуры). Любой график содержит следующие элементы: масштаб, условные обозначения (окраска, штриховка), фигуры, линии, цифры. В медицинской статистике применяют линейные, плоскостные, объемные и фигурные диаграммы. Линейные диаграммы отражают изменение явления в динамике. Сезонный, циклический характер изображают радиальной диаграммой, при этом месяцы года располагают по часовой стрелке. Плоскостные диаграммы (секторные, внутристолбиковые) используют для изображения показателей распределения, доли, процентов, структуры. Ленточные, столбиковые и пирамидальные диаграммы показывают частоту (распространенность, уровень) явления. Фигурные диаграммы, картограммы и картодиаграммы отображают показатели на определенных административных территориях в виде обозначений, фигур.
26. Показатели соотношения: сущность, методика расчета, графика.
Коэффициенты соотношения характеризуют отношение двух самостоятельных совокупностей. Используются для характеристики обеспеченности (уровня и качества) медицинской помощью: число коек на 10000 человек; число врачей на 10000 жителей; число прививок на 1000 жителей (отношение числа лиц, охваченных прививками, к численности населения административной территории, умноженное на 1000).
При анализе статистической совокупности используют графические изображения (графические образы — точки, линии, фигуры). Любой график содержит следующие элементы: масштаб, условные обозначения (окраска, штриховка), фигуры, линии, цифры. В медицинской статистике применяют линейные, плоскостные, объемные и фигурные диаграммы. Линейные диаграммы отражают изменение явления в динамике. Сезонный, циклический характер изображают радиальной диаграммой, при этом месяцы года располагают по часовой стрелке. Плоскостные диаграммы (секторные, внутристолбиковые) используют для изображения показателей распределения, доли, процентов, структуры. Ленточные, столбиковые и пирамидальные диаграммы показывают частоту (распространенность, уровень) явления. Фигурные диаграммы, картограммы и картодиаграммы отображают показатели на определенных административных территориях в виде обозначений, фигур.
27. Вариационные ряды. Виды, определение, составные части, правила.
Для вычисления средних величин необходимо построить вариационный ряд. Вариационные ряды бывают: 1) простыми и взвешенными; 2) сгруппированными и несгруппированными; 3) открытыми и закрытыми; 4) одномодальными и мультимодальными; 5) симметричными и несимметричными; 6) дискретными и непрерывными;
7) четными и нечетными.
Несгруппированные (простые) – составляются при малом числе наблюдений (до 30), сгруппированные – более 30.
Правила составления вариационных рядов:
1) расположить все варианты по порядку;
2) суммировать единицы, имеющие одинаковый признак, т.е. найти частоту каждой варианты;
3) определить количество групп и размер интервала;
4) разбить весь ряд на группы, используя выбранный интервал и строго соблюдая непрерывность сгруппированного ряда;
5) дать графическое изображение.
Степень разнообразия (колеблемости) признака в разнородном вариационном ряду можно оценить по коэффициенту вариации (отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической, умноженное на 100%); при вариации менее 10% отмечается слабое разнообразие, при вариации 10—20% — среднее, а при вариации более 20% — сильное разнообразие признака. Если нет возможности сравнить вариационный ряд с другими, то используют правило трех сигм. Если к средней прибавить одну сигму, то этой вычисленной средней соответствует 68,3%, при двух сигмах — 95,4%, при трех сигмах — 99,7% от всех признаков.
28. Понятие о средних величинах. Виды. Метод расчета средней арифм.
Средние величины — это количественная обобщающая характеристика однородной совокупности с изменяющимся варьирующим признаком. Они используются при оценке физиологических показателей (средняя частота пульса, дыхания, АД), параметров физического развития (средний рост юношей 18 лет, средняя масса тела), при санитарно-гигиенических характеристиках (средняя жилая площадь на одного человека, среднее число бактерий в 1 мл), при количественном описании медицинских услуг (среднее число посещений в час, средняя занятость койки в течение года). Виды средних величин: средняя арифметическая простая (сумма всех значений признака, деленная на число наблюдений); средняя арифметическая взвешенная (сумма всех величин, умноженная на свое число встречаемости и деленная на число наблюдений — объектов); мода — величина с наибольшей частотой повторения; медиана — величина, делящая вариационный ряд пополам; средняя прогрессивная — средняя арифметическая, вычисленная из лучшей половины вариационного ряда.
Основные свойства средней величины: 1) имеет абстрактный характер, так как является обобщающей величиной: в ней стираются случайные колебания; 2) занимает срединное положение в ряду (в строго симметричном ряду); 3) сумма отклонений всех вариант от средней величины равна нулю. Данное свойство средней величины используется для проверки правильности расчета средней. Она оценивается по уровню колеблемости вариационного ряда. Критериями такой оценки могут служить: амплитуда (разница между крайними вариантами); среднее квадратическое отклонение, показывающее, как отличаются варианты от рассчитанной средней величины; средняя ошибка средней арифметической (отношение среднего квадратического отклонения к квадратному корню из общего числа наблюдений — объектов).
29. Статистическая оценка достоверности результатов исследование. Применение критерия «Т».
Оценить достоверность результатов исследования — значит установить вероятность прогноза, с которой результаты исследования на основе выборочной совокупности можно перенести на генеральную совокупность или другие исследования. Критерий достоверности (Стьюдента) определяется как величина разности средних величин или показателей, деленная на извлеченную из квадратного корня сумму квадратов ошибок средних арифметических. Средняя ошибка средней арифметической равняется отношению среднеквадратического отклонения к квадратному корню из числа наблюдений. Средняя ошибка показателя (относительных величин) рассчитывается путем извлечения квадратного корня из величины показателя, умноженного на разницу 100% и величины данного относительного показателя, деленного на число наблюдений. Критерий Стьюдента должен быть равен или больше цифры 2. Только при этих условиях прогноз в 95% и более считается безошибочным, свидетельствующим о надежности используемого нового метода (лекарственного препарата, факторов риска, гигиенических характеристик). Достоверность различий и взаимосвязь явлений с факторами можно определять при расчете критерия соответствия ж2.
30. Динамические ряды. Определения, типы. Методы выравнивания и анализ динамических рядов.
Динамический ряд — это ряд однородных статистических величин, показывающих изменение явления во времени. Динамический ряд может быть представлен абсолютными числами (изменение числа больных), средними величинами (среднее число лабораторных анализов за неделю) и относительными показателями (изменение рождаемости, заболеваемости, травматизма, обеспеченности врачами). Числа, из которых состоит динамический ряд, называются уровнями ряда. Анализ динамического (временного) ряда сводится к вычислению следующих показателей: абсолютного прироста (или снижения); темпа роста (или снижения); темпа прироста; значения 1% прироста.
Абсолютный прирост представляет собой разность между последующим и предыдущим уровнем.
Темп роста — это отношение последующего уровня к предыдущему, умноженное на 100%.
Темп прироста является отношением абсолютного прироста (снижения) к предыдущему уровню, умноженным на 100%.
Значение 1% прироста определяется отношением абсолютного прироста к темпу прироста.
31. Сущность метода стандартизации и его применение в практике врача.
Метод стандартизации используется при оценке показателей здоровья только при сравнении их уровней. Этот метод расчета условных величин применяется для устранения неоднородности состава сравниваемых коллективов. Он показывает, какой был бы уровень заболеваемости (травматизма, смертности, инвалидизации и др.) в каждом коллективе (учреждении, городе), если бы его состав (по возрасту, по полу, по стажу и др.) был одинаков.
Дата добавления: 2015-05-28; просмотров: 610;