Экстенсивный показатель в медицине

Относительные и средние величины. Вариационный ряд

Относительная величина – обобщающий показатель, который даёт числовую меру соотношения двух сопоставляемых абсолютных величин

Виды относительных величин

• Интенсивные
• Экстенсивные
• Соотношения
• Наглядности

Интенсивные величины

Интенсивные величины – характеризуют частоту, уровень, интенсивность явления в среде, продуцирующей данное явление. (Например, среда – население, явление – случай заболевания).

Интенсивные показатели в здравоохранении: инвалидность, заболеваемость, смертность, рождаемость.
Интенсивные общие показатели – характеризуют явление в целом (общая заболеваемость).

Интенсивные специальные (групповые) показатели – характеризуют явление в группе (заболеваемость детей до 1 года).

Экстенсивные величины

Экстенсивные величины – показатели удельного веса, структуры, распределения – характеризуют распределение целого явления на составные части, его внутреннюю структуру, отношение части явления к целому.

Выражаются в процентах или долях единицы.
Экстенсивные показатели в медицине: лейкоцитарная формула, структура причин смерти, распределение госпитализированных по срокам поступления и пр.

Абсолютный размер части явления
Экстенсивный показатель  =	————————————————–	× основание (100)
Абсолютный размер целого явления

Показатели соотношения

Показатели соотношения характеризуют численное соотношение двух самостоятельных, независимых друг от друга, качественно разнородных совокупностей, сопоставимых только логически.
Например: показатели обеспеченности населения медицинским персоналом (врачами, сестрами), показатели лабораторных исследований на одного врача, число переливаний крови на одного пациента и пр.

Абсолютный размер явления
Показатель  соотношения =	————————————————–	× основание (1 000, 10 000)
Абсолютный размер среды, не продуцирующей данное явление

Показатели наглядности

Показатели наглядности применяются с целью более наглядного и доступного сравнения статистических величин. Используются в анализе, когда необходимо отобразить направление процесса, тенденции, не показывая истинных (абсолютных) значений. Показывают сколько процентов составляют анализируемые величины по отношению к сравниваемым.

Размер явления
Показатель  наглядности =	————————————————–	× основание (100)
Размер такого же явления из ряда сравниваемых, принятый за 100

Вариационный ряд

Вариационный ряд – ряд однородных статистических величин, характеризующих один и тот же количественный учётный признак, отличающихся друг от друга по своей величине и расположенных в порядке возрастания или убывания.

Элементы вариационного ряда

• Варианта (V) – числовое значение изучаемого количественного признака
• Частота (p – pars  или f – frequency) – частота встречаемость варианты в вариационном ряду.
• Общее число наблюдений (n) – сумма всех частот.

Виды вариационных рядов

• По частоте встречаемости вариант
  • Простой – каждая варианта встречается один раз (p = 1)
  • Обычный – варианты встречаются более одного раза (p >1)
  • Сгруппированный – варианты объединены в группы по их величине в пределах интервала. Используется при большом числе наблюдений (n > 30) и при большом размахе крайних вариант.
• По типу значений вариант
  • Прерывный (дискретный) – состоящий из целых чисел (например, ЧСС, ЧД, число дней лечения).
  • Непрерывный – когда значения выражены дробным числом (например, температура тела, уровень белка в крови).
• По числу наблюдений
  • Чётный, где n – чётное число
  • Нечётный, где n – нечётное число

Виды средних величин

Мода (Мо) – величина признака, который чаще всего встречается в совокупности. Значение  варианты (V), у которой максимальная частота (p).

Медиана (Ме) – величина признака (V), занимающего срединное значение в вариационном ряду. Делит вариационный ряд на две равные части.

Среднее арифметическое (М или Х) – рассчитывается на основе всех числовых значений (V).

Расчёт средней арифметической (М) для простого вариационного ряда:

Расчёт средней арифметической взвешенной (М) для обычного вариационного ряда:

∑ (V × p)
М =	———
n

Источник: https://bymed.top/posts/medstat/%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D0%B8-%D1%81%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B2%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%B8%D0%BD%D1%8B-%D0%B2%D0%B0%D1%80-507

Экстенсивные показатели заболеваемости. Медицинская статистика – Кладезь медицинской мудрости

Медицинская статистика является наукой, которая занимается изучением определенных, происходящих в обществе, процессов, связанных с гигиеной и здравоохранением в целом. Данная область рассматривает количественные и качественные характеристики этих явлений, а также их изменения во времени и пространстве.

Второе название науки — санитарная статистика. Она необходима для изучения многих вопросов в сфере медицины, оценки нынешней ситуации, составления возможного прогноза на будущее и так далее.

В данной сфере используется огромное количество возможных величин. В частности, при решении любой задачи не обойтись без экстенсивных показателей. О них и пойдет речь ниже.

Классификация величин в санитарной статистике

В данной сфере различают абсолютные и относительные величины. Первые из них часто используются в сравнительных и прочих анализах, однако зачастую не дают врачам полной информации о некоторых вещах (например, о статистике заболеваемости среди населения).

Тогда на помощь приходят относительные величины. Они являются группой обобщающих показателей, которые используются для глубокого анализа здоровья населения, эффективности функционирования медицинских учреждений и даже конкретного сотрудника. Различают четыре вида таких величин:

1. Показатели соотношения — отношение между несколькими величинами, которые не связаны друг с другом (например, количество абортов и родов, количество врачей и медицинских сестер).
2. Показатели наглядности. Они нужны тогда, когда проводится анализ однородных чисел и их изменения в динамике.
3. Интенсивные показатели демонстрируют частоту, уровень конкретного процесса в той среде, которая его создает (например, смертность, рождаемость и тому подобные).
4. И наконец, экстенсивные показатели.

Что это такое?

Экстенсивным называется тот показатель распределения, который представляет собой соотношение одной конкретной части к общему целому. Выражается обычно в процентах. Однако допустимо, когда есть необходимость, выражать величину в промиллях.

Если говорить о формуле, то это будет выглядеть следующим образом:

Экстенсивный показатель = часть явления × 100 / целое явление.

Функции показателей

Являются нужной и полезной вещью в медицинской практике экстенсивные величины. Благодаря им врач-эпидемиолог может определить структуру всей совокупности изучаемого вопроса, дать сравнительную оценку между несколькими группами и их количественным соотношением.

Таким способом в медицине изучается, например, соотношение лейкоцитов в общем анализе крови, структура заболеваемости, смертность по возрасту или полу и многое другое.

Кроме того, для большего понимания стоит сказать, что сумма всех показателей при решении конкретной задачи в итоге обязательно будет равна ста процентам.

Разберем на практике

Для того чтобы изучить практическое применение данных величин, следует разобрать конкретный пример.

Очень часто к вычислениям с помощью экстенсивных показателей в медицинской практике прибегают в период различных эпидемии. В таких случаях требуется вычислить количество заболевших определенной болезнью, их процентное отношение к общему числу людей в группе и т. д. Другими словами, без использования данных величин невозможно в полной мере изучить ни один показатель заболеваемости населения.

Например, школа закрыта на карантин по той причине, что во время медицинского осмотра у учеников было выявлено 60 случаев заболеваний.

Из них:

• ОРВИ заболели 30 детей,
• ветрянкой — 10,
• гепатитом — 4,
• прочими заболеваниями — 16 человек.

Вычисление экстенсивных величин будет выглядеть следующим образом:

• Всего выявлено 60 больных детей. Значит, принимаем 60 за 100 %.
• Из них симптомы ОРВИ встречаются у 30.
• Значит, 30 — х %. Чтобы найти х, нужно воспользоваться формулой, представленной выше. Х = 30 × 100 / 60 = 50 %.
• Таким образом, половина из всех заболевших заражены, согласно статистике, ОРВИ.

Аналогично ведем расчеты для всех остальных болезней.

Для гепатита:

• 60 – 100 %.
• 4 – х %.
• Х = 4 × 100 / 60 = 6,7 %.

Для ветрянки:

• 60 – 100 %.
• 10 – х %.
• Х = 10 × 100 / 60 = 16,7 %.

Другие заболевания (сезонные и прочие):

• 60 – 100 %.
• 16 – х %.
• Х = 16 × 100 / 60 = 26,6 %.

Последним шагом при решении подобной задачи будет являться суммирование полученных результатов:

50 + 6,7 + 16,7 + 26,6 = 100 %.

Актуально использование экстенсивных показателей и в некоторых других случаях. Например, если требуется изучить:

1. Соотношение половых групп (мужчины, женщины).
2. Возрастные категории (дети до трех, до 14, до 21 и так далее).
3. Социальные слои общества (без определенного места жительства, безработные, со средним уровнем заработка и так далее).

Когда нельзя использовать экстенсивные показатели?

1. Их применение неактуально при решении тех задач, когда требуется выявить динамику определенного явления (рост или снижение числа заболевших и так далее).
2. При сравнении степени выраженности определенного признака в разных группах населения также невозможно использовать эти показатели.

Графическое изображение

Так как данные показатели показывают только статистические данные, то графически это может быть изображено в виде круговой диаграммы. Или второй вариант — внутристолбиковая диаграмма.

Внешне они представляют собой геометрические фигуры, расположенные в двух измерениях, которые заключают в себе какие-либо информационные данные.

Пример построения круговой диаграммы

Расстояние, описывающее всю окружность (360 градусов), принимается за 100 %. Исходя из этого, получается, что один процент будет равен 3,6 градуса.

На окружность наносятся отрезки, которые соответствуют величинам каждой группы.

Полученные отрезки соединяются с точкой, расположенной в центре круга. Таким образом, в итоге получаются сектора.

Каждый сектор соответствует своей группе. Для наглядности их раскрашивают в разные цвета.

В сумме все эти сектора, если их соединить вместе, будут давать окружность.

Образец такой диаграммы представлен на рисунке выше. На нем наглядно видно, что больше всего людей заражено такой болезнью, как бруцелез. Его сектор занимает самую обширную площадь окружности. На втором месте — гепатит, на третьем — оспа и так далее.

Пример построения внутристолбиковой диаграммы

Второй вариант — внутристолбиковая диаграмма. Берется прямоугольник произвольной высоты. Она будет принята за 100 %. Внутри данного столба расположить другие, высота которых будет показывать экстенсивный показатель конкретной группы. Самым последним должен быть расположен наименьший столбик.

На данном графике отчетливо видно, что наибольший процент занимают болезни органов дыхания, а наименьший — прочие болезни, не указанные на диаграмме.

Требования к графикам

1. Независимо от выбранного типа диаграммы, график должен иметь четкое и понятное название. Прочитав его, должно быть сразу понятно, какая информация представлена на изображении.
2. Обязательно должен быть указан масштаб и единицы измерения всех величин, представленных на графике.
3. Также должно иметься краткое объяснение о смысле принятых изображений.

Заключение

Безусловно, медицинская, или санитарная, статистика — очень полезная и нужная наука. Каждая величина, которая используется при расчетах в данной области, необходима. Ведь она несет в себе определенную информацию, которая требуется для оценки обстановки в области здравоохранения.

Экстенсивные показатели не исключение. Без них не было бы возможно в полной мере изучить данные о заболеваемости общества, рассмотреть каждую группу (конкретная болезнь, возрастная категория или половая принадлежность) в отдельности и сделать правильные и своевременные выводы.

Экстенсивные показатели заболеваемости. Медицинская статистика — советы и рекомендации о здоровье на AllMedNews.ru

Источник: https://AllMedNews.ru/ekstensivnye-pokazateli-zabolevaemosti-medicinskaia-statistika/

Экстенсивные показатели заболеваемости. Медицинская статистика

Медицинская статистика является наукой, которая занимается изучением определенных, происходящих в обществе, процессов, связанных с гигиеной и здравоохранением в целом. Данная область рассматривает количественные и качественные характеристики этих явлений, а также их изменения во времени и пространстве.

Второе название науки – санитарная статистика. Она необходима для изучения многих вопросов в сфере медицины, оценки нынешней ситуации, составления возможного прогноза на будущее и так далее.

В данной сфере используется огромное количество возможных величин. В частности, при решении любой задачи не обойтись без экстенсивных показателей. О них и пойдет речь ниже.

Экстенсивные показатели заболеваемости. Медицинская статистика – ByTheWayNews

Медицинская статистика является наукой, которая занимается изучением определенных, происходящих в обществе, процессов, связанных с гигиеной и здравоохранением в целом. Данная область рассматривает количественные и качественные характеристики этих явлений, а также их изменения во времени и пространстве.

Второе название науки — санитарная статистика. Она необходима для изучения многих вопросов в сфере медицины, оценки нынешней ситуации, составления возможного прогноза на будущее и так далее.

В данной сфере используется огромное количество возможных величин. В частности, при решении любой задачи не обойтись без экстенсивных показателей. О них и пойдет речь ниже.

Экстенсивные показатели заболеваемости. Медицинская статистика — советы и рекомендации о здоровье на BTWNews.ru

Источник: https://btwnews.ru/ekstensivnye-pokazateli-zabolevaemosti-medicinskaia-statistika/

Читать Основы санитарной статистики онлайн (полностью и бесплатно) страница 6

Относительные величины (показатели, коэффициенты) – это величины, полученные путем отношения двух абсолютных величин, выраженных через третью абсолютную величину.

Виды относительных величин:

1. Экстенсивный показатель;

2. Интенсивный показатель;

3. Показатель соотношения;

4. Показатель наглядности.

Экстенсивный показатель (показатель распределения, структуры, состава явления, удельного веса) – показатель структуры явления.

К таковым, например, относятся: показатель структуры причин смертности, показатель структуры причин младенческой смертности, показатель структуры заболеваемости, показатели распределения населения по полу, образованию, месту жительства, возрастной состав населения, удельный вес детей в структуре населения и т.д.

Методика расчета: э.п. = (часть явления / целое явление) х основание.

Основание – чаще всего 100, экстенсивный показатель выражается в %, может быть I, экстенсивный показатель выражается в долях.

Интенсивный показатель – показатель частоты явления в среде, которая данное явление продуцирует.

Методика расчета: и.п. = (явление / среда, кот. данное явление продуцирует) х основание

Среда – чаще всего численность населения.

Общий интенсивный показатель – тот, при расчете которого средой выступает численность населения.

Может быть определенная группа населения, часть численности населения. Специальный интенсивный показатель – тот, при расчете которого средой выступает определенная часть (группа) населения.

Пример специального интенсивного показателя: показатель общей плодовитости, показатель брачной плодовитости, показатель повозрастной плодовитости.

Показатель общей плодовитости = (число рождений у женщин фертильного возраста (15–49 лет) / число женщин фертильного возраста (15–49 лет)) х 100.

Основание:

100 – так рассчитываются, например, показатель летальности, показатель мертворождаемости, которые выражаются в %.

Показатель летальности = (число умерших / число больных) х 100

Показатель мертворождаемости = (число детей, родившихся мертвыми / число детей, родившихся живыми и мертвыми) х 100.

На 100 работающих рассчитываются и выражаются показатели заболеваемости с временной потерей трудоспособности.

Показатель частоты дней временной нетрудоспособности = (число дней временной нетрудоспособности / число работающих) х100

Показатель частоты случаев временной нетрудоспособности = (число случаев временной нетрудоспособности / число работающих) х 100.

1000 – это основание, которое чаще всего используется при расчете санитарно-статистических показателей. Так рассчитываются, например, показатели заболеваемости, болезненности, рождаемости, смертности, младенческой смертности, естественного прироста и др. Они выражаются в %о (промилях).

Рождаемость = (число родившихся за год / среднегодовая численность населения) х 1000

Смертность = (число умерших за год / среднегодовая численность населения) х 1000

Заболеваемость = (совокупность заболеваний, зарегистрированных впервые в жизни в данном году / среднегодовая численность населения) х 1000.

10 000 – так рассчитываются, например, показатели заболеваемости и смертности по отдельным причинам. На 10 000 населения рассчитываются показатели инвалидности. Названные показатели выражаются в %оо (продецимилях).

Показатель первичной инвалидности = (число лиц, которым впервые в жизни установлена группа инвалидности / численность населения) х 10 000

100 000 – на 100 000 детей, родившихся живыми, например, рассчитывается и выражается показатель материнской смертности.

Материнская смертность = (число женщин, умерших во время беременности, родов и в первые 42 дня послеродового периода / число детей, родившихся живыми) х 100 000.

На 100 000 населения могут рассчитываться показатели заболеваемости смертности по отдельным причинам. Названные показатели выражаются в %оо (просантимилях).

Показатель соотношения – это показатель частоты явления в среде, которая данное явление не продуцирует. Он характеризуется отношением двух статистических совокупностей, не связанных между собой, а сопоставимых только логически, по их содержанию.

Методика расчета: п.с. = (явление / среда, кот. данное явление не продуцирует) х основание.

Пример: показатель обеспеченности населения врачами, средним медицинским персоналом, койками. Они рассчитываются и выражаются на 10 000 населения.

Показатель наглядности – показатель, который используется для того, чтобы охарактеризовать изменения явления в динамике.

Методика расчета: первоначально исходный или конечный (либо любой другой) уровень принимают за 1 или 100, а затем путем составления пропорций для каждого уровня находят, во сколько раз или на сколько процентов произошло уменьшение либо увеличение.

К другим относительным величинам могут быть отнесены: показатель координации, коэффициент правдоподобия.

Показатель координации характеризует отношение частей целого между собой. Пример: показатели отношения между численностью мужчин и женщин, показатели отношения между числом врачей и средних медицинских работников.

Показатель координации = (число мужчин / число женщин) х 1000.

Коэффициенты правдоподобия характеризуют соотношения одноименных относительных показателей структуры, рассчитанных на двух разных совокупностях.

Динамические ряды, их виды и методика анализа

Динамический ряд – это ряд числовых значений признака (уровней), характеризующих его изменения во времени.

Виды:

1. простой – состоит из абсолютных величин;

2. сложный – состоит из относительных и средних величин.

Виды простого динамического ряда:

1. моментный – ряд числовых значений признака, характеризующих его изменения на определенные моменты времени,

2. интервальный – ряд числовых значений признака, характеризующих его изменения за определенные интервалы времени (чаще всего год, пять лет).

Для анализа динамического ряда рассчитывают следующие показатели:

1. абсолютный прирост (снижение) – разность данного уровня и предыдущего;

2. темп роста или снижения – процентное отношение последующего уровня к предыдущему;

3. темп прироста – процентное отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню.

При значительных колебаниях уровней динамического ряда могут использоваться методики выравнивания динамического ряда: выравнивание по способу наименьших квадратов, приведение рядов к одному основанию, расчет групповой и скользящей средней, укрепление интервала.

Методика расчета стандартизованных показателей и их применение в медицине

Метод стандартизации.

Интенсивные показатели не всегда правильно выявляют закономерности отражаемых ими явлений, т.к. на их величину влияет структура совокупности, из которой они исчислены.

Метод стандартизации применяется в том случае, когда при сравнении интенсивных показателей, вычисленных из неоднородных по своему составу совокупностей (сред), необходимо устранить влияние на них определенного фактора (среды).

Например, необходимо сравнить смертность населения в двух районах А и Б. Неправильно было бы сделать вывод, не учитывая структуру населения в указанных районах.

Общеизвестно, что на показатели смертности влияют такие факторы, как возрастной и половой состав населения.

Существует несколько способов стандартизации:

1. прямой;

2. косвенный;

3. обратный.

Выбор способа стандартизации зависит от имеющихся в нашем распоряжении исходных данных. Наиболее простым и точным является прямой способ стандартизации.

Для его применения необходимо иметь распределение сравниваемого явления по устраняемому признаку и такое же распределение среды, в которой оно наблюдается.

Например, пусть необходимо сравнить частоту заболеваемости с ВУТ (в случаях) в двух цехах, устранив при этом различия в возрастном составе работающих.

Необходимые исходные данные:

Возрастные группы (в годах)Цех № 1Цех № 2число работающихчисло случаев нетрудоспособностичисло работающихчисло случаев нетрудоспособности

до 19	120	80	200	140
20–39	380	400	500	575
40–59	400	680	80	132
60 и старше	100	185	20	34
ИТОГО:	1000	1345	800	881

Прямой способ стандартизации состоит из следующих этапов:

1. I этап – вычисление интенсивных показателей.

В нашем примере – вычисление частоты случаев нетрудоспособности в целом по цехам и в каждой возрастной группе:

Рассчитываем общий интенсивный показатель для цеха № 1:

1000 работающих – 1345 случав

Источник: https://mir-knig.com/read_227295-6