Глава 4. Относительные величины Абсолютные числа, получаемые в процессе сбора информации, сами по себе несут весьма мало информации для построения выводов. Так, если известно лишь, что на одном предприятии зарегистрировано 5 случаев профзаболеваний, а на другом – 20, и нет данных хотя бы об общей численности работников, то практически сделать какие-либо выводы невозможно. Для того, чтобы анализировать, необходимо перевести абсолютные числа в иную форму, позволяющую их сопоставлять друг с другом. Для этого используют расчеты различных показателей, в том числе – и относительных величин. К основным видам последних относятся интенсивные и экстенсивные показатели, коэффициенты соотношения и показатели наглядности. 4.1. Интенсивные показатели – характеризуют частоту (интенсивность) или распространенность явления в среде. При их вычислении сопоставляют статистические совокупности, одна из которой характеризует среду, другая – явление. Причем среда и явление органически связаны. Принято выражать интенсивные показатели числом явлений на 1000 населения - (промилле - %о), на 10000 населения (деципромилле - %оо), или на 100000 населения (сантипромилле - %ооо). Иногда используется и основание 100 – например, заболеваемость с временной утратой трудоспособности выражается числом случаев заболеваний или дней нетрудоспособности на 100 работников. Выбор основания для расчета интенсивных показателей может быть произвольным, но рекомендуется при этом учитывать, с одной стороны, традиционно сложившиеся взгляды и положения, с другой – то, на сколько удобно характеризовать и анализировать явления при использовании того или иного основания. К наиболее распространенным интенсивным показателям в здравоохранении относятся показатели заболеваемости, болезненности[2], смертности, рождаемости и т.п. Эти показатели можно рассчитывать по отношению ко всему населению или к определенной его части. Например, рождаемость среди женщин 20 - 24 лет; смертность среди мужчин; заболеваемость детей школьного возраста и т.д. Для получения интенсивных показателей составляется пропорция, из которой берутся числа для расчета. Пусть требуется определить уровень рождаемости среди 300000 населения города N., если за год родилось 4500 детей. Тогда: 300000 – 4500 1000 – х отсюда: 1000 х 4500 х = -------------------- = 15%о (или 15%оо, или 15%ооо) Особого внимания среди интенсивных показателей заслуживают, на наш взгляд, показатели заболеваемости и младенческой смертности. 4.1.1. Заболеваемость населения и ее определение. В обиходе работников здравоохранения распространен термин «заболеваемость», который, строго говоря, не может использоваться без ряда обязательных уточнений. Чтобы разобраться в нюансах, определяющих то или иное толкование этого термина, нужно проследить процесс формирования информационных потоков о заболеваемости населения и увязать их с уточненными терминами – конкретными, однозначно воспринимаемыми различными категориями медицинских работников. Основными источниками формирования информации о заболеваемости являются следующие: - обращаемость населения за медицинской помощью в ЛПУ по поводу острых или хронических заболеваний; - медицинские осмотры населения; - сведения о госпитализации больных (госпитализированная заболеваемость); - временная и стойкая потеря трудоспособности в связи с болезнью (ЗВУТ и инвалидность); - причины смерти населения. ЗВУТ и инвалидность принято анализировать отдельно, т.к. они по сути являются уже результатом возникновения каких-либо заболеваний. При использовании и анализе всех остальных источников следует иметь в виду, что необходимо разделять острые и хронические заболевания, а среди последних – зарегистрированные в данном (анализируемом) году и ранее. Теперь можно сформулировать несколько определений, требующих осмысленного применения при анализе заболеваемости населения. · Заболеваемость по данным обращаемости: совокупность всех острых и впервые в жизни выявленных хронических заболеваний, послуживших поводом для обращения за медицинской помощью в данном году. · Болезненность (распространенность) по данным обращаемости: совокупность всех заболеваний, возникших в изучаемом году и ранее, послуживших поводом для обращения за медицинской помощью в данном году. · Заболеваемость по данным медосмотров: совокупность всех заболеваний отмеченных в процессе медосмотров в данном году. · Болезненность (распространенность) по данным медосмотров: совокупность всех заболеваний, отмеченных в процессе медосмотров в данном году. Исходя из приведенных определений, сведения о госпитализированных больных и причинах смерти могут пополнить как информацию о заболеваемости (если выявлены новые заболевания), так и информацию о болезненности населения (если лишь подтвердились уже известные диагнозы). Используя все источники о вновь выявленных случаях заболеваний, можно рассчитать исчерпывающий (или общий) показатель заболеваемости населения за определенный год, а на основании информации, полученной из всех источников обо всех имеющихся среди населения заболеваниях – исчерпывающий (или общий) показатель болезненности за определенный год[3]. К сожалению, многие работники здравоохранения, не задумываясь и не уточняя, используют термин «заболеваемость», что ведет к возникновению просто парадоксальных ситуаций. Для примера рассмотрим такую ситуацию. Поликлиника №1 активно проводит медосмотры населения; постоянно анализирует информацию о больных, поступающих из стационаров; изучает сведения о причинах смерти населения своего района обслуживания. Поликлиника №2 работает в основном по обращаемости, информацией из стационаров и причинами смерти особо не интересуется, медосмотрами себя не обременяет. В обеих поликлиниках для характеристики здоровья населения используется термин «заболеваемость». Естественно, показатель такой «заболеваемости» будет выше в поликлинике №1, и недостаточно компетентные руководители здравоохранения могут посчитать деятельность поликлиники №2 лучшей – на основании меньшего показателя «заболеваемости». Элементарное уточнение терминологии в данном случае покажет, что в поликлинике №1 рассчитывается, по сути, исчерпывающий показатель заболеваемости, а в поликлинике №2 – лишь показатель заболеваемости по обращаемости. Если население районов обслуживания поликлиник №1 и №2 не имеет существенных качественных различий по составу, жилищно-бытовым, производственным и прочим факторам, то сопоставление показателей заболеваемости по обращаемости наверняка будет в пользу первого ЛПУ. Здесь, к тому же, будет меньше тяжелых и хронических больных, т.к. регулярные медосмотры позволяют выявлять заболевания в ранние сроки и предупреждать их обострения. В завершение раздела 4.1.1. следует рассмотреть еще одну довольно распространенную ситуацию, наблюдаемую в практике здравоохранения. Пусть некто Н. в 1995 г. почувствовал головную боль, обратился в поликлинику по месту жительства, где ему впервые в жизни поставили диагноз «гипертоническая болезнь». В отчетах поликлиники (а следовательно – и на более высоких уровнях управления здравоохранением) этот случай будет фигурировать при определении заболеваемости населения. В 1996 г. Н. продолжал лечиться в поликлинике, следовательно, информация о нем использовалась для определения болезненности населения. В 1997 г. Н., хотя и чувствовал недомогание, в поликлинику не обращался. Если в порядке диспансерного наблюдения его не наблюдали активно врачи поликлиники, то за 1997 г. информация о Н. просто пропала, хотя он как больной представитель обслуживаемого населения не перестал существовать! В 1998 г. Н. вновь обращается в поликлинику. Тут информация о нем должна, безусловно, использоваться при формировании показателя болезненности. Но нередко длительное отсутствие обращений (которое, к тому же, может сопровождаться потерей учетных документов в поликлинике) ведет к искажению информации, и Н. может фигурировать как вновь выявленный больной, что отражается опять в показателе заболеваемости населения. Кроме того, Н. могут учесть как вновь заболевшего еще и по месту работы – или при обращении к врачу, или на медосмотре, или там и тут. Описанные ошибки учета возникают, как правило, при недостаточно четкой организации деятельности поликлиники (в частности – регистратуры, системы диспансеризации) и отсутствии надежной связи и преемственности между различными ЛПУ. 4 4.1.2. Младенческая смертность (МС) Показатель МС является чрезвычайно важной характеристикой как здоровья населения, так и социального благополучия общества. Существует несколько вариантов расчета показателя МС. 4.1.2.1. Основной вариант: число детей в возрасте до 1 года, умерших в изучаемом году х 1000 МС = ----------------------------------------------------------------------------- (%о) 1/3 родившихся + 2/3 родившихся в прошлом году в изучаемом году Коэффициенты 1/3, 2/3 берутся потому, что среди умерших в возрасте до 1 года соотношение родившихся в прошлом и данном году обычно составляло 1:3. 4.1.2.2. Уточненный вариант: число детей в возрасте до 1 года, умерших в изучаемом году х 1000 МС = --------------------------------------------------------------------------- (%о) 1/5 родившихся + 4/5 родившихся в прошлом году в изучаемом году Изменение коэффициентов 1/3 и 2/3 на 1/5 и 4/5 связано с тем, что по данным авторов[4] доля родившихся в прошлом году среди умерших детей до 1 года в целом сократилась до 1/5 – в связи с успехами здравоохранения и медицины и изменением структуры причин детской смертности. 4.1.2.3. Точный показатель МС. Этот показатель применяется, если требуется более точное определение МС или распределение числа умерших по годам рождения отличается от соотношения 1:5 или 1:3 число детей в возрасте до 1 года, умерших в изучаемом году х 1000 МС = -------------------------------------------------------------------------------- (%о) доля среди умерших детей, доля среди умерших детей, родившихся в прошлом году х + родившихся в данном году х численность детей, родившихся численность детей, родившихся в прошлом году в данном году Описанные в пп. 4.1.2.1. – 4.1.2.3. методики расчета показателя МС целесообразно рассмотреть на примере. Пусть в городе К. родилось в 2000 г. 2500 детей, а в 2001 г. – 2000 детей. В 2001 г. умерли 30 детей, из них 25 родилось в 2001 г., а 5 – в 2000. Каковы будут величины МС, рассчитанные различными способами? Вариант пп. 4.1.2.1.: 30 х 1000 МС = ---------------------------------------------------- = 13,85 %о 1/3 х 2500 + 2/3 х 2000 Вариант пп. 4.1.2.2.: 30 х 1000 МС = ---------------------------------------------------- = 14,29 %о 1/5 х 2500 + 4/5 х 2000 Вариант пп.4.1.2.3.: 30 х 1000 МС = ---------------------------------------------------- = 14,40 %о 5/30 х 2500 + 25/30 х 2000 Как видно из примера, каждый из последующих способов точнее предыдущего. Более того, если из 30 умерших родилось в 2000 г. 7, а в 2001 г. – 23 чел, то варианты 4.1.2.1. и 4.1.2.2. дадут те же величины МС, что уже рассчитаны. Но по варианту 4.1.2.3. будет получено: 30 х 1000 МС = ---------------------------------------------------- = 14,17 %о 7/30 х 2500 + 23/30 х 2000 Таким образом, последний вариант и в этом случае более точен. 4.1.2.4. Месячный показатель младенческой смертности (МПМС). МС имеет тенденцию изменяться в течение года, поэтому возникает необходимость расчета показателей МС за каждый месяц года – МПМС. Отсутствие достаточной информации и знаний в данном случае может привести к неправильному определению показателя (МПМСн) по формуле: число детей в возрасте до 1 года, умерших за данный месяц х 1000 МПМС н = ---------------------------------------------------- (%о) число родившихся за данный месяц Ошибочность МПМСн в том, что тут с родившимися в данном месяце соотносятся дети, хотя и умершие в этом же месяце, но родившиеся в разные месяцы. Правильным показателем (МПМСп) следует считать следующий: число детей в возрасте до 1 года, умерших за данный месяц х 1000 МПМСп = ---------------------------------------------------- (%о) среднемесячное число родившихся за данный и 12 предыдущих месяцев Таким образом, для расчета (МПМСп) нужно вести учет сведений о родившихся по месяцам, как показано в таблице 4.1.2.4. Сопоставление МПМСп и МПМСн, вычисленных по одним и тем же данным, выявляют значительные их несовпадения по некоторым месяцам. XII | | | | | | XI | | | | | | X | | | | | | IX | | | | | | VIII | | | | | | VII | | | | | | VI | | | | | | V | | ….. | ….. | ….. | …... | IV | | | 525,8 | | 19,0 20,0 | III | | | 521,9 | | 34,5 37,5 | II | | | 521,9 | | 30,7 32,7 | I | | | 522,7 | | 24,9 25,0 | Месяцы | Родилось по месяцам в 2000 г. в 2001 г. | Сумма родившихся за 13 месяцев | Среднемесячное число родившихся | Число умерших до 1 года в 2001 г. | МПМСп МПМСн | 4.2. Экстенсивные показатели. Экстенсивные показатели характеризуют структуру явления, соотношение его частей. При их вычислении сопоставляется целое с частью (в процентах или долях единицы). Например, если в поселке Н. в 2000 году зарегистрировано 3000 простудных заболеваний, в т.ч. 1500 случаев гриппа, то доля гриппа среди всех простудных заболеваний составит: 3000 – 100% 1500 х 100 1500 - х х = ---------------------- = 50% Наиболее распространенной ошибкой при пользовании экстенсивными показателями является характеристика с их помощью интенсивности явления. Для иллюстрации этого и в продолжение приведенного примера допустим, что на следующий год среди тех же по численности жителей поселка Н. (пусть их будет 5000 человек) зарегистрировано 3889 случаев простудных заболеваний, из них 1750 – грипп. Доля гриппа составит: 3889 – 100% 1750 х 100 1750 - х х = ---------------------- = 45% На основании полученных экстенсивных показателей нередко делается ошибочный вывод: заболеваемость гриппом снизилась! Такой вывод никак не правомерен, поскольку заболеваемость и не определялась. Рассчитаем же показатели заболеваемости и сравним их. В 2000 г. заболеваемость гриппом составит: 1500 – 5000 1500 х 1000 х - 1000 х = -------------------- = 300%о На следующий год заболеваемость гриппом составит: 1750 – 5000 1750 х 1000 х - 1000 х = -------------------- = 350%о Вывод: в 2001 году заболеваемость гриппом возросла. С точки зрения правильности проводимого анализа представляет интерес показатель летальности[5] - доля умерших среди стационарных больных (больничная летальность), среди прооперированных (постоперационная летальность), среди больных инфарктом миокарда (летальность при инфаркте миокарда) и т.д. Этот показатель имеет двойственную природу, приближаясь, с одной стороны, к интенсивным, с другой - к экстенсивным показателям. По сложившимся представлениям летальность принято считать интенсивным показателем, хотя и выраженным в процентах. Это дает возможность, во-первых, использовать показатель летальности для характеристики распространенности явления в среде, а во-вторых – прийти к выводу о том, что деление на экстенсивные и интенсивные показатели может быть весьма условным, и важно видеть за показателями суть явления, его содержательный смысл. 4.3. Коэффициенты соотношения. Коэффициенты соотношения показывают соотношение двух органически не связанных совокупностей (что и отличает их от интенсивных показателей, используемых при органической связи сравниваемых совокупностей). К коэффициентам соотношения относятся такие распространенные показатели, как обеспеченность населения койками, врачами и т.п. Следует помнить, что при пользовании коэффициентами соотношения не употребляются термины "промилле", "деци-" и "сантипромилле", но обосначается словами основание (1000, 10000, 100000), на которое рассчитан показатель: 16 врачей на 10000 населения, 9 коек на 1000 населения. 4.4. Коэффициенты наглядности. Коэффициенты наглядности используются для более наглядного и доступного сравнения ряда величин, а также для того, чтобы скрыть истинную величину явления. Смысл расчетов заключается в том, что какую-то величину из анализируемого ряда берут за 100%, а остальные величины пересчитывают в процентах к ней. За 100% может приниматься и определенная величина вне ряда, что обусловливается смыслом решаемой задачи (норматив, среднеобластной показатель и т.д.). Пусть имеются сведения о ЗВУТ за несколько лет. Проследим динамику показателей ЗВУТ с помощью коэффициентов наглядности, приняв за 100% первый показатель: год 1998 1999 2000 2001 ЗВУТ 150 135 120 105 (число случаев на 100 работ.) Коэффициент наглядности 100% 90% 80% 70% Пользуясь коэффициентами наглядности, можно более выпукло проиллюстрировать динамику ЗВУТ. Более того, если в отчетах употреблять лишь коэффициенты наглядности, то читатель не сможет выяснить истинного размера явления. Это довольно распространенный прием, позволяющий зачастую маскировать определенные недостатки. Например, по заявлению «план выполнен на 200 %!» никак нельзя решить, каков был план и соответствовал ли он потребностям. Коэффициент наглядности может выражаться не только в процентах, но и в долях единицы. 4.5. Расчет показателей по неполным данным. В практике управления здравоохранения принято пользоваться показателями, рассчитанными за год. Но бывают ситуации, когда приходится сравнивать явления за более короткие отрезки времени. В этих случаях целесообразно определять показатели в пересчете на год, что позволит сравнивать их с аналогичными показателями за любой промежуток времени (в т.ч. за год). Расчет заболеваемости в пересчете на год производится по следующей формуле: Заболеваемость в Число заболеваний за n месяцев х 12 х 1000 пересчете на год = ------------------------------------------------------------------------, n х численность населения где n – число месяцев наблюдения. Рассмотрим следующий пример. В городе Н. – 50000 жителей. За три летних месяца зарегистрировано 120 случаев интересующих нас заболеваний. Нужно определить уровень заболеваемости населения. Заболеваемость 120 х 12 х 1000 в пересчете на год = ------------------------ = 9,6%о 3 х 50000 Вывод: если уровень заболеваемости в течение года буде соответствовать уровню, отмеченному в летние месяцы, заболеваемость составит 9,6%о. Можно было бы вычислить показатель заболеваемости, ориентируясь только на летние месяцы: Заболеваемость за 120 х 1000 летние месяцы = ------------------------ = 2,4%о Но последний показатель можно сравнивать только с показателями, вычисленными за аналогичные промежутки времени. Если же понадобится сопоставить заболеваемость за летние месяцы с заболеваемостью за 2 зимних месяца, за полгода, год и пр., этот показатель никак не подойдет. 4.7. Типичные ошибки при использовании относительными величинами. Все виды ошибок, которые могут встречаться при расчете и интерпретации относительных величин, перечислить невозможно. Ниже приведены лишь наиболее типичные ошибки, допускаемые специалистами различных профилей. 4.7.1. Использование экстенсивных показателей вместо интенсивных. Об этой ошибке уже говорилось в разделе 4.2., однако чрезвычайная ее распространенность диктует необходимость привести здесь хотя бы два примера для иллюстрации различных вариантов появления данной ошибки. Пример 1. За год в родильном отделении произведено на свет 417 детей, в т.ч. 365 доношенных и 52 недоношенных. Из этих детей умерли в роддоме 22 ребенка, в т.ч. 14 доношенных и 8 недоношенных. Требуется проанализировать приведенные цифры. Рассмотрим структуру умерших детей. Если 22 взять за 100%, то среди умерших окажется 14 х 100 8 х 100 ---------------- = 64% доношенных и ---------------- = 36% недоношенных. 22 22 Эта картина у неискушенного специалиста может вызвать смятение, ибо, на его взгляд, выявляет «парадоксальную» ситуацию: смертность среди доношенных выше, чем среди недоношенных! Этот вывод далек от действительности и не соответствует ей по двум причинам. Во-первых, ошибочна даже попытка расчета показателей смертности по имеющимся данным (см. раздел 4.1.2.), и здесь возможно определение только показателей летальности. Во-вторых, показатели 64% и 36% говорят о структуре умерших, т.е. являются экстенсивными показателями. И они совершенно правильно характеризуют явление: да, доношенных среди умерших больше. Но следует учесть то, что их больше и среди родившихся! Для правильной оценки описанного явления необходимо определить показатели летальности среди доношенных и недоношенных: Летальность среди 14 х 100 доношенных = ------------------------- = 3,8% Летальность среди 8 х 100 недоношенных = ------------------------- = 15,4% Сравнение этих показателей все ставит на свои места: летальность среди недоношенных примерно в 4 раза (в нашем примере) выше, чем среди доношенных. Пример 2. В 1990 году из каждой тысячи посещений к терапевтам приходилось 700, а в 2000 году – 400. К каким выводам можно придти по этим данным? В качестве наиболее распространенных ошибочных выводов в данной ситуации могут встречаться такие: - сократилось число терапевтов; - снизилась посещаемость к терапевтам. Первый вывод некорректен, т.к. в условиях задачи нет никаких данных о числе терапевтов. Второй неверен, ибо под посещаемостью понимается число посещений на 1 человека в год, т.е. коэффициент соотношения. Здесь же мы имеем дело со структурой посещений, причем в качестве основания для расчетов взяты не более привычные многим проценты, а тысяча посещений. Правильным выводом будет такой: в структуре посещений поликлиники сократилась доля посещений к терапевтам. 4.7.2. Определение средней численности населения при расчете показателей. Расчеты различных показателей в подавляющем большинстве случаев делаются на среднегодовую численность населения. Обычно это требование, выполняется без каких-либо затруднений. Но иногда возможны ошибки, обусловленные невнимательностью, забывчивостью. Так, если в течение 10 месяцев на предприятии работало 500 человек, а в ноябре открыли два новых цеха, и общая численность работников возросла до 700 человек, то чисто автоматически в конце года расчеты могут проводиться на 700 человек. Необходимое в данном случае определение средней численности работников должно проводиться следующим образом: 500х 10 + 700 х 2 --------------------------------------------- = 5333 чел. Еще более точным будет определение средней численности путем вычисления средней величины за 12 месяцев с учетом ежемесячной динамики числа работников. Такой учет, как правило, на предприятиях ведется. Менее точные способы применяются при определении средней численности в населенных пунктах. Поскольку ежемесячный учет жителей невозможен, тут определяется средняя арифметическая между численностью на начало и конец года. 4.7.3. Определение показателей в среднем по всей совокупности, если известны показатели по ее составным частям. Очень распространенным вариантом расчетов является определение показателей в каких-то группах населения и по всему населению в целом. В качестве примера разберем следующую задачу. В районе имеются 3 школы (см. таблицу 4.7.3.1.). В период эпидемии гриппа в каждой школе заболели по 200 человек. Необходимо вычислить долю заболевших в каждой школе и среди всех учащихся в целом. Таблица 4.7.3.1. Распределение учащихся и заболевших по школам района в период эпидемии гриппа Школа | Численность учащихся | Число заболевших | Доля заболевших | | | | 20% | | | | 40% | | | | 13,3% | Всего | | | ? | Показатели долей больных по школам вычисляются однозначно. Доля же больных среди всех учащихся может определяться двумя способами. Первый: 3000 – 100% 600 х 100 600 – х х = -------------------- = 20% Второй: 20 + 40 + 13,3 х = ----------------------- = 24,4% Второй способ является неправильным, т.к. долевой вклад учащихся каждой школы в формирование общего показателя различен и здесь не учтен. В заключении отметим, что в данном примере можно было бы вычислять интенсивные показатели заболеваемости гриппом, (они составили бы соответственно 200 %о, 400 %о, 133%о). И правильный расчет среднего уровня заболеваемости по всем шкалам должен дать величину 200 %о, а не 244 %о. |