Определение проблем профилактики на основе эпидеметрических показателей отчетного (одного анализируемого) года

Ретроспективный эпидемиологический анализ

Ретроспективный эпидемиологический анализ - это анализ структуры, уровня и дина мики заболеваемости за прошедший период, проводимый с целью решения задач эпи- демиологической диагностики и обоснования перпективного планирования противоэпиде- мических мероприятий. Реализация цели осуществляется путем выполнения следующих основных групп задач:

· выделение инфекционных болезней и групп инфекций по резервуару и путям передачи возбудителя, имеющих наибольшую социально - эпидемиологическую значимость в кон- кретных условиях территории размещения, быта и деятельности личного состава войск (населения);

· установление основных причин и условий возникно вения и распространения инфек ционных болезней среди населения за прошедший анализируемый период для опреде ления главных направлений противоэпидемической работы, способных в конкретой эпи демической обстановке дать наибольший эпидемиологический эффект.

Перечисленные задачи выполняются методом анализа эпидемиологической информа ции об инфекционной заболеваемости и санитарного надзора за эпидемиологически зна чимыми объектами, полученной из всех су ществующих документов учета и отчетности с объяснительными записками, вночередных донесений об эпидемических вспышках и ма териалов эпидемиологического обследования очагов эпидемических вспышек.

Ретроспективный эпидемиологичесkий анализ включает:

- оценку проблем профилактики на основе анализа структуры и уровня заболевае мости в отчетном году на контролируемой территории;

-анализ многолетней динамики уровня и структуры заболеваемости по террито риям и отдельным категориям личного состава войск и окружающего населения;

-анализ внутригодовой (годовой, помесячной) динамики уровня и структуры заболе ваемости по среднемноголетним данным и показателям отдельных лет;

- анализ причинно-следственной связи заболеваемости с биологическими, социаль ными, природными факторами развития эпидемического процесса.

Определение проблем профилактики на основе эпидеметрических показателей отчетного (одного анализируемого) года

Данный этап анализа осуществляется с целью оценки проблем профилактики на осно-ве анализа структуры и уровня заболеваемости (первичной обращаемости), смерт ности, летальности, уровня госпитализации, болезненности, инвалидизации и средней длительности трудопотерь в связи с болезнями болезненности по классам, группам бо лезней и нозологическим формам за отчетный (истекший) год с выявлением отдельных болезней и их групп, которые наносят наибольший ущерб здоровью конкретным соци ально-возрастным категориям личного состава войск, на профилактику которых должны быть направлены основные усилия в предстоящем году.

Для этого определяются эпидемитрические показателе по отдельным территориям, социально-возрастным группам населения и другим показателям риска заражения возбу дителями инфекций и заболевания.

Основные статистические показатели, применяемые при определении проблем

профилактики

В эпидемиологической диагностике используются статистические показатели чаще всего в сочетании с временными интервалами наблюдения. Поэтому в нижеследующей таблице представлены статистические показатели с символами для их обозначения и одновременно применяшиеся на данном этапе эпидемиологического анализа интервалы наблюдения (табл 1.).

Табл.1

Статистические	Обозначения	По интервалам наблюдения
Абсолютное число Интенсивный показатель(относительный на 100000, 1000, 100 человек) * заболеваемости (первич- ной обращаемости), * пораженности (моментный,средний) * неэффективности исполь-зования людей в выполне-нии задач * болезненности * смертности Экстенсивный: * летальности, * других явлений. Показатель наглядности. Показатель соотношения. Лимит. Амплитуда. Средний арифметический (простой, взвешенный) Средний геометрический Средний гармонический Медиана Мода Показатель наглядности Стандартизованный	А   y   P`M , P`C   R   Бл D P% L ...% H K L Am   , взв. геом гарм Ме Мо Нг Yst	Дневной (суточный). Трехдневный. Пятидневный Недельный Декадный     Месячный Квартальный Полугодовой   Моментный (скрининг)   Интервальный, р.авный средней длительности инкубационного периода   Годовой календарный   Годовой эпидемический (12- месячный)   Многолетний(с указанием чис- ла лет)

Абсолютные числа. Применяются всегда на начальном этапе формирования аналитических таблиц для реализации дальнейших этапов эпидемиологического анализа - вычисления относительных и других показателей.

В качестве самостоятельного показателя используются для информации о редких случаях особо опасных инфекций, о числе умершихи заболевших инфекциями в резуль-тате их заноса из эндемичных территорий, при организации ежедневного слежения за инфекционной заболеваемостью в целях оперативного анализа.

Однако абсолютные показатели не позволяют провести сравнение отдельных явлений и оценить связи между ними без превращения их в относительные показатели.

Интенсивные показатели - это относительные числа частоты, характеризующие уровень, распространенность какого-либо явления в однотипной среде и в эпидемио- логической диагностике они занимают центральное место. Различают относительные числа частоты, структуры, соотношения, наглядности и динамики. На их базе созданы почти все показатели, показанные в таблице.

Показатель заболеваемости или инцидентности является основным в эпидемиоло-гической практике, так как он характеризует относи тельную частоту манифестных слу-чаев инфекции среди обеспечиваемых контингентов.

Если показатель заболеваемости определяется за год, то используется следующая формула: y = (A * 1000) / N, где y - показатель заболеваемости ; A - число забо леваний, зарегистрированных за период; 1000 - величина основания относительного показателя; N - средняя численность населения.

Следует остановиться на условном обозначении показателя «y».В учебных пособиях показатель обозначают неодинаковыми символами.Нередко обозначают символами «х», «I». Мы же обозначим символом «y» исходя из того, что при анализе причинно-следст-венной связи заболеваемости с использованием корреляционного и регрессионного ме-тодов в качестве результативного признака всегда используется показатель заболева-емости, обозначаемый «y», а в качестве факторного признака символ «х». Тем более, во всех статистических прикладных программах для ЭВМ тоже используются эти же симво-лы.

Величина основания показателя может быть разным: 100 или 1000, 10 тыс. или 100 тыс. и выбирается в соответствии с величиной показателя таким образом, чтобы хотя бы одна цифра показателя влево от десятичной запятой была представлена целым числом.

Численность населения берут на середину изучаемого периода наблюдения, поэтому называем средним числом. Напр., для годового периода берется полусумма числе на-селения на начало и конец года. От точности знания о численности зависит качество определяемого показателя. Однако установление численности населения связана с объективными трудностями (период летних отпусков для южных и север-ных районов, миграция населения и т.п.).

Если показатель заболеваемости определяется за период меньше года, то в формулу включаются цифра еще два сочлена и выглядит следующим образом:

y = (A * 365 * 1000)/(N * T), где y - показатель заболеваемости за период; А - число заболеваний, зарегистрированных за период; 365 - число дней в году; 1000 - величина основания; N - средняя численность населения анализируемый за период; T - длитель-ность анализируемого периода в днях.

Вычисляется показатель по этой формуле для обеспечения сопоставимости его с го-дичным уровнем, т.е. устанавливается, чему бы равнялся коэффициент, если бы частота измеряемого события в течение всего года была такой, как в период наблюдения.

Показатель пораженности или превалентности характеризует число больных в кол-лективе на конкретный момент или в среднем за определенный период. Он оценива-ется по результатам одномоментного обследования наблюдаемых. Вычисляется по формуле:

P’ = (A’/N’) * 1000, где A’ - число больных в коллективе в день обследования;

N’ - численность населения в обследуемых коллективах.

Средняя пораженность за период вычисляется по результатам текущего наблюдения заболеваемости в коллективе и вычисляется по формуле: P = (A * t * 1000)/(N * T), где

t - средняя длительность одного случая болезни в днях; A, N, T - то же, что и в формуле вычисления показателя заболеваемости.

Показатель неэффективности использования людей в рабочих производственных коллективах по причине болезни является одним из информативных показателей оценки эпидемиологической значимости отдельных нозологических форм и групп болезней по эпидемиологическим критериям и отвечает на вопрос сколько человек в каждый день периода наблюдения (год или меньше года) отсутствовало в части по причине конкрет-ной болезни.

Вычисляется а) в случае анализа за календарный год - по формуле: R = (y * t) / 365, где y - показатель заболеваемости на 1000 человек в год; б) в случае анализа за период меньше года - по формуле: R = (A * t * 1000)/(N * T), где t - средняя длительность потерь трудоспособности на один случай болезни. Если величины t и Т представлены в днях, то данная формула совпадает с формулой средней пораженности.

Показатели болезненности, инвалидизации и смертности вычисляются по тем же формулам, как и показателя заболеваемости как за год, так и за период меньше года.

Экстенсивный показатель - это относительное число распределения и в эпидеми-ологическом анализе применяется для характеристики структуры заболеваемости по но-зологическим формам, классификационным группам болезней, по срокам обращения за медицинской помощью, по тяжести клинического течения болезни, для оценки структуры выявленных источников инфекции, факторов передачи возбудителя и т.д.

P% = (y_i / y_i ) * 100, где у - показатель заболеваемости или других явлений оцени ваемой инфекцией; y - суммарный уровень инфекционной заболеваемости или дру гих явлений.

Показатель наглядности является нередко удобной формой представления сравни-ваемых абсолютных или относительных характеристик эпидемиологических явлений. Сравниваются обычно величины одного явления в разных совокупностях или пока-затели его динамики в одной совокупности. При этом одна из величин принимается равной 1, или 100 или 1000 (базисный уровен), а остальные величины пересчитываются по отно-шению к принятому базисному уровню.

Лимит - показатель предназначен для оценки колебания интенсивности эпидемичес-кого процесса путем оценки разности между максимальными и минимальными показате-лями заболеваемости: Lim = y _max. - y _min. , где обозначения отмечены выше.

Показатель соотношения отражает соотношение двух явлений, не связанных между собой генетически, и вычисляется путем сопоставления различных по значению величин числителя и знаменателя. Он может быть использован также для оценки колебательного процесса: K= y_max./ y ; K= y _max. / y_min. , где y - показатель заболеваемости анализи руемого периода.

Средний арифметический. Характеристика простого показателя общеизвестна. Он отражает среднюю величину совокупности несгруппированного ряда показателей. Если же ряд показателей сгруппировани в каждой группе определялась групповая средняя, то определяется взвешенная величина по частным (групповым) средним.

Средний геометрический показатель используется в тех случаях, когда изменения вариант в ряду показателей происходят в соответствии с геометрической прогрессией. Как среднюю геометрическую расчитывают темпы роста и прироста в динамике заболе-ваемости, средние титры серологических реакций и т.д.

Для вычисления показателя следует пользоваться приемами логарифмирования:

lg x _геом. = 1/n * å lg x_i. Фактическое значение показателя находят путем анти-логарифмирования полученной величины по формуле.

Средний гармонический показатель применяется для характеристики вариационных рядов, представленных дробями, напр., данные о коли-титре. Вычисляется по следую-щей формуле: _гарм = n/ ( å * (1/x_i )) - для несгруппированных данных,

_гарм = n/( å f_i * (1/x_i )) - для сгруппированных в «к» групп.

Всех перечисленных средних объединяет то, что в них отражается влияние общих и наиболее постоянных в своем действии причинных факторов. Однако следует особо отметить, что вышесказанное касается тех рядов показателей, которые распределены симметрично отосительно среднего, т.е. приближаются к нормальному. В этих случаях величины среднего совпадают с медианой этого же ряда.

В ассиметричных распределениях наиболее полную информацию о типичном уровне изучаемого признака дают медиана и мода, а применение средней арифметической не-желательно, в том числе в случаях, когда характер распределения признака в генераль-ной совокупности неизвестен.

Медиана (Ме) - это величина, занимающая по своей количественной характеристике серединное место в ранжированном вариационном ряду. Медиана делит ранжированный ряд на две половины, одна из которых содержит значения меньше медианы, другая большие. При нечетном числе вариант порядковый номер медианы определяется как

(n+1)/2, а в четном ряду вариант медиана вычисляется как среднее значение из двух вариант, стоящих в центре ряда. Для вычисления медианы по сгруппированным дан-ным строят ряд накопленных частот путем последовательного суммирования частоты. В этом ряду определяют интервал, в котором заключена медиана. Медиана вариационного ряда является наиболее устойчивой оценкой серединного значения. Она мало значит от величин крайних значений ряда. В связи с этим использование медианы в качестве оценки среднего типичного уровня изучаемого признака предпочтительно во всех тех случаях, когда признак варьирует в очень широких пределах и в вариационном ряду имеются необычно большие и необычно малые варианты.

Мода. Класс распределения, имеющий наибольшую частоту, называют модальным, а середину этого класса или соответствующую варианту несгруппированного ряда - модой (Мо). Используется при анализе очагов инфекций по числу заболеваний в очаге.

Стандартизованный показатель используется при сравнении заболеваемости на раз-ных территориях с учетом структуры населения по возрастам, полу и различий по харак-теру труда и условиям быта и т.п.

Существует 3 способа стандартизации показателей: прямой, косвенный и обрат-ный. В большинстве случаев для стандартизации показателей заболеваемости насе ления применяется прямой метод. Для этого необходимо иметь сведения о структуре сравниваемых коллективов по основным признакам, влияние которых следует элими нировать, и сведения о структуре заболевших по тем же признакам.

При использовании прямого метода стандартизации вычисляются показатели забо-леваемости в сравниваемых населенных пунктах, коллективах по группам, например, разного возраста В качестве стандарта можно взять либо структуру на одной из двух территорий, либо (даже лучше) усредненную структуру обеих территорий или другой ва-риант - структуру населения в районе, в которое входят эти населенные пункты.

Показатели заболеваемости по группам населения или коллектва, вычисленные ра-нее для каждой терриории или коллектива, перемножают на относительные числа рас-пределения по группам стандарта. Произведения делят на основание относительного по казателя (1000 или другие) и суммируют. Полученные величины и будут представлять стандартизованные относительные показатели заболеваемости населения. Пример реше ния задачи по этапам представлен в 3-х таблицах и с дидактических соображений - с пос-ледовательным переносом отдельных групп данных с предыдущей в последующую таб-лицу. Из таблицы 1 видно, что годовые показатели заболеваемости нозологической формой на двух территориях достоверно отличались (см. последнюю строку). Необходи мо решить вопрос, связано ли это отличие с различием возрастной структуры населения на исследуемых территориях.

* Вычисление: (180,2*524,6) / 1000 = 94,5;(171,2*524,6) / 1000 = 89,8 и т.д.

Таким образом, по стандартизованным показателям заболеваемость на исследуемых территориях не отличалась бы, если возрастная структура была бы идентичной.

В тех случаях, когда нет сведений о распределении больных (умершихи т.п.) в срав-ниваемых совокупностях по тем или иным группам и невозможно определить показате-ли заболеваемости для каждой группы, применятся косвенный метод стандартизации. общих показателей. Кроме того, метод применяется, если полученные для групп пока-затели заболеваемости недостаточно достоверны из-за ограниченного числа наблюде-ний. При стандартизации косвенным методом за стандарт принимают показатели заболеваемости по области, округу, другие данные, взятые из литературы.

Пример решения задачи. У рабочих одного промышленного предприятия (А) в истекшем году зарегистрировано 448 случаев заболевания поверхностными и глубокими пиодермиями, другого предприятия (Б) - 232. Эти предприятия относятся к одной и той же отрасли и выпускают однотиную продукцию, но имеют разную структуру по профес сии. При этом информация для вычисления показателей заболеваемости рабочих разных профессий отсутствует. В связи с этим в качестве стандарта можно принять показатели заболеваемости, полученные в результате специального выборочного исследования другими авторами применительно к данной отрасли производства и опубликованные в литературе. Необходимо решить вопрос, связано ли различие в частоте заболеваний с разным профессиональным составом или же другими причинами. Ход решения задачи показан в таблице.

Таким образом, стандартизованные показатели заболеваемости рабочих двух предприятий оказались почти одинаковыми и, следовательно, и различие годовых показателей (266,3 и 203,0) связано с другими неизвестными причинами.

Следует отметить, что косвенный метод является более точным, чем прямой метод.

При отсутствии сведений о структуре населения по эпидемиологически значимым признакам, но известны только общая численность населения, для стандартизации общих показателей можно применять обратный метод по отношению к коссвенному. Схему решения рассмотрим на примере решения задачи. В отчетном году в населенных пунктах с численностью зарегистрировано 144 случаязаболевания острой пневмонией, в предшествующем году с численностью 4200 человек - только 42 случая. Из этих данных следует, что заболеваемость острыми пневмониями с 10,0 ‰ возросла до 21,2‰, т.е. в 2.1 раз и рост связан с увеличением численности населения за счет прибывших из других территорий. С целью получения ответа на вопрос принято решение соплоставить стандартизованные показатели. Данные о стуктуре населения по возрастам отсутствуют. Потому в качестве стандарта использованы материалы областной больницы о структуре болевших пневмониями по возрастам в предшествующий многолетний период, основан-ные на 87500 наблюдениях. Решение задачи представлено в таблице.

Стандартизованные показатели: а) для предшествующего года (2044/87500)*13,1=0,306‰

б) для отчетного года (5003/87500)*1361= 0,749 ‰. Кратность роста заболеваемости

равна (0,745/0,306) 2,45.По данным без стандартизации кратность роста была бы равной

(21,17/10,0) 2,12. Таким образом, методом стандартизации показано, что в отчетном году наблюдался рост заболеваемости в большей степени, чем по данным без учета структуры населения по возрастам.

Показатели по интервалам наблюдения.

В качестве наименьшего интервала наблюдения в большинстве случаев принима-ются сутки, хотя в отдельных случаях могут быть приняты даже часы, напр., при анализе распределения заболевших в очагах пищевого отравления, а также при других инфекци-ях с коротким инкубационным периодом.

В прошлом редко регистрировали число заболеваний по дням. С появлением методов слежения за инфекционной заболеваемостью по дням при оперативном анализе потребность в таких данных возросла. Имея такие исходные дан-ные, можно легко группировать число заболеваний по трехдневным, и любым другим интервалам для эпидемиологического анализа. В этом несомненная ценность наличия таких данных у эпидемиолога. Даже визуальная оценка распределения заболевших по дням регистрации может показать возможность выявления незарегистрированных небольших эпидемичес-ких вспышек.

Трехдневный показатель в прошлом применяли для анализа заболеваемости остры-ми диарейными болезнями, полагая, что средний инкубационный период при них в боль-шинстве случаев равен 3 дням.

Пятидневная и декадная группировка применялась с чисто формальных позиций требований административных органов.

Группировка по недельным интервалам имеет большее научное основание, чем пяьтидневные и декадные, так как эволюционно сложившийся биоритм человека, веро-ятно, может иметь большее диагностическое значение.

Месячные показатели широко применяются при анализе внутригодовой динамики заболеваемости с целью определения ее параметров сезонной заболеваемости.

Квартальные и полугодовые показатели используются в основном как исходные данные для сравнения интенсивности заболеваемости в аналогичные периоды пред-шествующих лет.

Моментный показатель чаще всего отражает накопленную частоту заболеваемости за предшествующий какой-то период любой продолжительности и применяется нередко для оценки эпидемической обстановки на конкретной территории и по состоянию на анализируемый день.

Интервальный показатель по средней длительности инкубационного периода в настоящее время применяется очень редко из-за отсутствия данных ежедневной регистрации заболеваний по датам начала болезни (не регистрации). В будущем, несомненно, приобретет должную оценку для анализа причинно-следственной связи заболеваемости.

Годовой (календарный) используется с давних времен и не требует комментарий.

Годовой эпидемический (12-месячный) показатель начали использовать как исход-ный материал для анализа многолетней динамики заболеваемости инфекциями с осен-не-зимней сезонностью только в 80-х годах и в настоящее время всеми признано, что такая группировка дает более точную информацию о параметрах повторяющихся подъемов, многолетних периодов низкого уровня заболеваемости и т.п.

Многолетний показатель применяется чаще всего для характеристики многолетних периодов низкого и высокого уровня заболеваемости на различных территориях с целью их районирования по особенностям развития эпидемического процесса во времени.

В заключении следует отметить, что специфические показания к использованию всех перечисленных показателей будет рассматриваться в алгоритмх отдельных на-правлений и методов эпидемиологической диагностики.