статистическую совокупность здесь составляют относительно однородные

единицы наблюдения. Главным различием опытной и контрольной групп является

наличие и отсутствие вредных факторов.

4. Систематизации (формирование баз данных и табличных материалов)

Одним из важных результатов анализа данных медицинской статистики и

применения эпидемиологического метода исследования является определение

относительного и непосредственного риска. Относительный риск (ОР) - это

отношение показателей заболеваемости в группе„лиц, подвергающихся влинию

изучаемого фактора к тем же показателям у лиц не„подверженных влиянию

этого фактора {как правило принимает значения от 1 до [pic]) .

Непосредственный риск (HР)-это разность показателей заболеваемости у лиц,

подверженных и не подверженных действию фактора (может

принимать„значения‚от 0 до 1 ). Статистическая природа признаков риска

обусловливает неизбежность так называемых ошибок первого рода (невключение

в группу риска лиц, подверженных заболеванию) и ошибок второго рода

(включение в группу риска не подверженных заболеванию).

Таким образом, основной целью изучения состояния здоровья или

заболеваемости населения в системе оценки риска является расчет

атрибутивного риска в группах населения, находящихся в достоверно

различающихся условиях окружающей среды. Именно этот показатель наиболее

целесообразно считать целью данного блока исследований, и именно он должен

сопоставляться с величинами рисков, полученными в соответствии с методикой,

изложенной в п. 2.1. Базы данных и табличные материалы, являющиеся

результатом обработки материалов медицинской статистики, должны содержать

информацию об уровнях заболеваемости, смертности и другие показатели,

характеризующие состояние здоровья населения на территориях наблюдения:

• число зарегистрированных случаев;

• относительные показатели (на 100, 1000, 10000 или 100 000);

• величины относительного риска в сопоставлении с показателями для

территории, выбранной для контроля или сравнения;

• величины атрибутивного риска.

Анализ (определение связей в системе «среда-здоровье»)

Очевидно, что потенциальный рыск, определенный в соответствии с уровнем

загрязнения атмосферного воздуха и интенсивностью воздействия ряда других

факторов (шум, загрязнение питьевой воды и пр.), позволяет оценить

вероятность неблагоприятного эффекта, связанного с этими загрязнениями.

Другими словами, потенциальный риск определяет максимальный размер группы

риска (в процентах или долях единицы), т. е. количество населения, у

которого потенциально могут проявиться неблагоприятные эффекты, связанные с

данным экологическим фактором. В то же время, как это было показано выше,

население, у которого могут проявиться признаки заболевания, составляет

лишь часть группы риска. Еще меньшую часть составляют люди, воздействие на

которых загрязненного воздуха может привести к смертельному исходу. В связи

с этим особое внимание следует уделять определению реального риска, т.е.

вероятности увеличения заболеваемости, смертности и других медико-

статистических показателей. Для его расчета предназначен специальный блок

анализа в общей системе определения риска.

.1. Определение формальных статистических связей

Статистическим методам определения связи между качеством окружающей среды и

показателями здоровья населения в научной и специальной литературе

уделяется достаточно большое внимание. Многообразие возможных вариантов не

позволяет предложить достаточно однозначную и жесткую схему таких

исследований. Однако, по мнению авторов, здесь наиболее целесообразно

использовать следующие подходы.

• Расчет неблагоприятного эффекта (уровень заболеваемости, смертности и

пр.) в группе риска.

В основу данного подхода положен расчет коэффициента определения (R),

который числено равен квадрату коэффициента корреляции между потенциальным

риском (блок "Окружающая среда") и атрибутивным риском (блок "Медицинская

статистика"). Принято считать, что коэффициент определения в данном случае

показывает долю вклада окружающей среды в формирование изучаемой патологии

на территории наблюдения. При использовании этого подхода следует учесть,

что достоверное значение R обычно встречается тогда, когда окружающая среда

является одним из ведущих факторов, вызывающих или провоцирующих

наблюдаемую патологию, а умножением R на показатель смертности,

заболеваемости или другой относительный показателе можно получить число

случаев смертей, заболеваний и т. д., вызванных загрязнением окружающей

среды.

• Факторный анализ - расчет вклада различных факторов, включая

экологические, в возникновение неблагоприятных эффектов в здоровье

населения при их одновременном воздействии.

В отличии от предыдущего метода, в данном случае возможно осуществить

оценку вклада экологического фактора в формирование здоровья населения в

общем контексте влияния остальных факторов, если они также подвергаются

измерению. На основе получаемой факторной матрицы представляется

возможность построить математическую модель уровня неблагоприятных эффектов

при воздействии всего множества учитываемых факторов, что может быть

использовано при принятии управленческих решений, разработке экономической

стратегии, прогнозировании заболеваемости, смертности и т. д. Факторный

анализ мог бы быть предпочтительным в общем наборе методов статистического

анализа как дающий наиболее точные результаты, однако он не всегда может

быть применен. Связано это с тем, что в данном случае, с одной стороны,

требуется достаточно большое количество достоверной исходной информации, а

с другой стороны, попытка "бесхитростного" усложнения математической модели

приводит к тому, что называется "комбинаторным взрывом", - обвальному росту

вычислительной сложности по мере увеличения размерности искомых

взаимосвязей. Кроме того, возникает проблема роста ошибки метода, когда

вероятная ошибка может стать соизмеримой с ожидаемым результатом.

Если предположить, что реальный риск должен представлять собой величину,

характеризующую реальное число дополнительных случаев заболеваний,

вызванных загрязнением окружающей среды, то из всего арсенала доступных

статистических методов наиболее целесообразно применение следующих.

• Упрощенный подход.

1. Определяется коэффициент корреляции (г) между потенциальным риском и

уровнем относительной заболеваемости. В случае его достоверности и

соответствия здравому смыслу рассчитывается уравнение линейной регрессии:

Заболеваемость = а + b Risk,

где Risk - потенциальный риск.

Как результат оценивается следующее :

а — фоновый уровень заболеваемости, т. е. тот, который не зависит от

загрязнения окружающей среды;

b - коэффициент пропорции роста заболеваемости в зависимости от уровня

потенциального риска; для каждой территории определяется число

дополнительных случаев заболеваний (на 1000 или др.) путем умножения b на

Risk дальнейшем результаты могут обобщаться в таблицы и картографироваться

с целью зонирования территории наблюдения по степени медико-экологического

риска.

• Подход, основанный на использовании стандартизованных медико-

статистических данных об уровнях заболеваемости населения.

Отличие такого подхода от предыдущего заключается в том, что в данном

случае используется стандартизованная медико-статистическая информация об

уровне заболеваемости. Стандартизованный показатель - это средний

региональный уровень той или иной патологии (или класса), который

определяется специальными исследованиями на основе длительного медико-

статистического наблюдения. Иногда, в случае отсутствия утвержденных (или

принятых в качестве таковых) стандартизованных данных, вместо них

используют среднетерриториальные уровни. Например, при сравнении

заболеваемости в районах города, в качестве стандартизованных данных

выбирают ее среднегородское значение, на участках обслуживания поликлиники

или ТМО - среднерайонное значение и т. д. В данном случае предлагается

следующий алгоритм расчета реального риска.

1. Заполняются таблицы стандартизованных показателей. В случае отсутствия

последних выполняется определение среднетерриториальных показателей: все

случаи того или иного заболевания (или класса) по всем территориям на все

население возрастной группы, выраженные на 1000, 100 000 или 1000 000, с

определением ошибки (т) и дисперсии (ст).

2. Из списка заболеваний исследователем выбираются интересующие его формы

или группы (классы).

3. За определенный исследователем период времени (желательно для

сопоставления с потенциальным риском немедленного действия - максимально

короткий срок, для других - максимально длинный) вычисляется относительный

(на 1000 и т.д.) уровень заболеваемости по каждой патологии и/или классу

для всех (или выбранных исследователем в данный расчет) территорий.

4. Из уровня заболеваемости для каждой выбранной территории вычитается

стандартизированный (или сред нетерриториальный) уровень, а полученная

разность выражается в значениях ст. Определяется вероятность отклонения

заболеваемости от среднерайонного значения с использованием распределения

Стьюдента:

|o |Вероятность |

|0,50 |0,383 |

|1.00 |0,682 |

|1.50 |0,866 |

|1.96 |0,950 |

|2.00 |0,954 |

5. Определяется коэффициент корреляции (г) между потенциальным риском и

вероятностью отклонения уровня заболеваемости от сред нерайонного (или

стандартизованного). В случае его достоверности и соответствия здравому

смыслу рассчитывается уравнение линейной регрессии:

Вероятность отклонения = а + b Risk.

2. Оценка достоверности (исключение предвзятости)

Под оценкой достоверности полученных статистических закономерностей, помимо

статистической достоверности, следует, прежде всего, понимать отсечение

всего того, что не соответствует здравому смыслу. Иными словами, простые

статистические связи, не согласующиеся с разумным биологическим

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7