Покровский, Брико Рук-во Общая Эпидемиология. Iсн международная Конференция по Гармонизации jама journal of the American Medical Association
 Скачать 80.96 Mb.
| Образовательный портал Как узнать результаты егэ Стихи про летний лагерь 3агадки для детей |
| Глава 2 Описательные эпидемиологические исследования, их предназначение в оценке состояния здоровья населения Цель занятия: на примере описательного ретроспективного анализа заболеваемости освоить методику проведения описательных эпидемиологических исследований. В результате изучения темы студенты должны знать: • эпидемиологическую, социальную и экономическую значимость болезней как обоснование эпидемиологических исследований; • цели и предназначение описательных эпидемиологических исследований; • этапы проведения описательного исследования; • проявления заболеваемости во времени, в пространстве и среди различных групп населения; • методы формальной логики, используемые в описательной эпидемиологии для формулирования гипотез о факторах риска; • направления использования результатов описательных эпидемиологических исследований в дальнейшем анализе заболеваемости и практике здравоохранения. В результате изучения темы студенты должны уметь: • определять тип эпидемиологического исследования, его структуру; • оценивать представленные материалы (таблицы, диаграммы и т. д.); • описывать особенности распределения заболеваемости во времени и выявлять время наибольшего риска заболеть; • описывать особенности распределения заболеваемости в социально-возрастных группах населения, структуру заболевших, выявлять группы с наибольшим риском заболевания и оценивать эпидемиологическую значимость групп населения; • описывать особенности распределения заболеваемости на различных территориях и выявлять территории с наибольшим риском заболевания; • формулировать гипотезы о факторах риска выявленного распределения заболеваемости; • оценивать эпидемиологическую значимость болезней. САМОПОДГОТОВКА К ЗАНЯТИЮ В процессе подготовки к занятию студенты самостоятельно изучают рекомендованную литературу и приведенный в главе информационный материал. Вопросы для самоподготовки 1. Понятие «описательное исследование», цели и задачи. 2. Направления использования результатов описательных эпидемиологических исследований в практике здравоохранения. 3. Структура описательных эпидемиологических исследований. 4. Способы группировки эпидемиологических данных, основные группировочные признаки. 5. Способы представления эпидемиологических данных, требования, предъявляемые к таблицам. 6. Виды диаграмм, используемые в описательных эпидемиологических исследованиях, и предъявляемые к ним требования. 7. Ретроспективный эпидемиологический анализ за6олевамости,его этапы. 8. Алгоритмы описания многолетней, внутригодовой динамики заболеваемости, распределения показателей заболеваемости в группах населения и по территории. 9. Возможные ошибки в описательных эпидемиологических исследованиях. Контроль самоподготовки Выполните предложенные задания. Задача 1. Дайте оценку представленному графическому изображению заболеваемости клещевым энцефалитом в РФ, обоснуйте сделанные выводы.  При выполнении задач № 2—4 (в письменном виде) необходимо самостоятельно выбрать и представить графики, отображающие распределение заболеваемости во времени, по территории, в группах населения. Можно использовать научные медицинские журналы по любой специальности, монографии или учебные пособия. Задача 2. Представьте диаграмму, отображающую распределение заболеваемости во времени: многолетнюю или внутригодовую динамику заболеваемости болезнью X. Оцените правильность выбора диаграммы и опишите представленные результаты, обоснуйте выявленные ошибки. Задача 3. Представьте диаграмму, отображающую распределение заболеваемости болезнью X в различных группах населения: возрастных, профессиональных и т.д. Оцените правильность выбора диаграммы и опишите представленные результаты, обоснуйте выявленные ошибки. Задача 4. Представьте диаграмму, отображающую распределение заболеваемости болезнью X на разных территориях. Оцените правильность выбора диаграммы и опишите представленные результаты, обоснуйте выявленные ошибки. ИНФОРМАЦИОННЫЙ МАТЕРИАЛ Описательные (дескриптивные) исследования относят к наблюдательным (обсервационным) исследованиям. Описание может быть самостоятельным законченным исследованием, в то же время полученные в результате новые эпидемиологические данные побуждают ученых к проведению аналитических исследований, конечный результат которых — выяснение причины возникновения и распространения изучаемой болезни. Именно поэтому описательное исследование чаще всего лишь первый этап полноценного эпидемиологического исследования, отменить который невозможно, так как именно при описании выявляют особенности проявлений заболеваемости. На втором этапе в аналитических исследованиях их сравнивают с набором и активностью биологических, социальных и природных факторов. Факторы риска рассматривают как достаточные, необходимые и дополнительные причины возникновения и распространения болезней. Описать заболеваемость — значит дать характеристику особенностей ее распределения во времени, в социально-возрастных группах населения и по территории, сформулировать гипотезы о факторах риска. При этом описание ограничено наблюдением за заболеваемостью (т. е. без вмешательства в изучаемое явление) и не предполагает проверку гипотез о причинах заболеваний. Кроме того, изучают тяжесть течения и исходы болезни (смертность, инвалидность, бесплодие и т. д.), исходы воздействий (например, наркотиков, алкоголя, курения и т.д.). Описание проводят на основе данных официальной текущей статистики (статистическое наблюдение) и (или) данных, собранных в специальных однократных или периодических обследованиях населения (скрининг). База данных официальной статистики содержит данные о заболеваемости, выявленной • по обращаемости — данные характеризуются доступностью и простотой получения информации, из считают основным источником информации об острых и хронических заболеваниях (к сожалению, существуют недостатки, связанные с особенностями учета и регистрации, неполнотой обращения); • по данным медицинских осмотров — позволяют выявить начальные стадии или скрытые формы заболеваний. Возможности метода ограничены из-за недостаточной материально-технической базы, неполного финансирования осмотров декретированных групп населения, высокой стоимости и т. д. Виды медицинских осмотров: профессиональные (выявление болезней и нарушений здоровья, обусловленных профессией), целевые (выявление конкретной нозологической формы), предварительные (при устройстве на работу) и периодические профилактические для определенного контингента (в течение года). Специально организованные исследования, направленные на выявление распространенности тех или иных болезней, проводят однократно или периодически (регулярно). В качестве примера последних можно назвать диспансеризацию населения, проводимую с определенной периодичностью. Получение и накопление данных о распространенности заболеваемости на основе скрининга, сопряжено с определенными трудностями: • в ряде случаев требуют значительных затрат; • оказываются достаточно точными только для скоротечных болезней. Типы и содержание описательных эпидемиологических исследований  Структура описательных эпидемиологических исследований Единой общепринятой структуры описательных эпидемиологических исследований на сегодняшний день нет, как нет и единого названия данного исследования: описание-наблюдение, описательно-оценочные исследования, дескриптивные, описательные исследования. Одномоментное описательное исследование в равной степени может быть как описательным, так и аналитическим. Критерий определения: проводят или нет проверку гипотезы о факторах риска. Более того, термин «одномоментное» трактуют, как исследование на основе результатов, полученных один раз (кратность проведения) или исследование, проведенное в определенный момент времени (время проведения). Иногда термин «одномоментное исследование» заменяют термином «скрининг» (просеивание), «поперечное исследование». Все эти термины правомерно использовать для обозначения описательных эпидемиологических исследований, специально организованных и направленных на выявление распространенности болезни. Распространенность болезни — отношение числа лиц с признаками заболевания, согласно выбранным критериям, к числу обследованных лиц. В дескриптивной эпидемиологии этот метод используют для: • выявления истинной распространенности болезни; • выявления признаков болезни; • уточнения симптомов болезни и их связи с диагнозом и т. д. Недостатки одномоментных исследований: • распространенность болезни устанавливают на момент обследования, что не позволяет учитывать случаи болезни, закончившиеся выздоровлением, летальным исходом, отслеживать пациентов, выбывших при смене места проживания и по другим причинам; • при редко встречающихся заболеваниях необходимо увеличение числа об-следованных, а это приводит к удорожанию исследований; • при обследовании профессиональных групп учитывают только ныне работающих и не принимают во внимание людей, оставивших работу, но получивших заболевание, что ведет к недооценке риска заболеть; • возможное отрицательное влияние выбранных методов, критериев диагностики, корректности вопросов анкеты, манифестности болезни на точность результатов исследования. Одномоментное исследование может быть описательным, наблюдательным, выборочным, редко сплошным, научным или рутинным, клиническим или полевым. Наиболее широко методы дескриптивной эпидемиологии в нашей стране используют работники санитарно-эпидемиологической службы. Описательные эпидемиологические исследования — один из инструментов в практической работе эпидемиолога по выявлению особенностей распределения болезней. Это повседневные, рутинные исследования в рамках одной из основных — эпидемиолого-диагностической (аналитической) — функции управленческой деятельности. Только правильно поставив эпидемиологический диагноз заболеваемости, можно успешно осуществлять профилактику. К основным разделам эпидемиологической диагностики относят ретроспективный эпидемиологический анализ и оперативный эпидемиологический анализ заболеваемости, первый этап в которых — описательные эпидемиологические исследования. В нашей стране санитарно-эпидемиологическая служба в практической деятельности традиционно занималась инфекционными болезнями. Однако уже с 50-х гг. прошлого века данную методику стали применять для изучения неинфекционной патологии. Массовое распространение психических, сердечно-сосудистых, онкологических, генетических заболеваний, сахарного диабета, алкоголизма и других болезней дало возможность специалистам в этих областях оценить их влияние на общественное здоровье, выявить группы риска и сформулировать гипотезы о факторах риска и т.д. Методики совершенствовали и уточняли для решения конкретных задач в данных разделах медицины. На сегодняшний день этот метод (РЭА) изучения распределения неинфекционных болезней можно считать рутинным как для специалистов конкретных медицинских направлений, так и для санитарно-эпидемиологической службы. Схема проведения описательного ретроспективного эпидемиологического анализа заболеваемости состоит из ряда последовательных, взаимосвязанных действий. Однако перед выполнением необходимо освоить некоторые основополагающие специальные приемы работы с величинами заболеваемости. Все специальные методы, используемые в эпидемиологических исследованиях, являются статистическими и включают методы сбора и обработки эпидемиологических данных. Универсальные методы на всех этапах анализа: • группировка и сводка эпидемиологических данных; • методы измерения заболеваемости (представлены в главе 1); • способы графического отображения эпидемиологических величин; • оценка статистической достоверности и эпидемиологической значимости различий показателей заболеваемости. Группировка и сводка эпидемиологических данных Основу эпидемиологических данных составляет информация о каждом случае болезни. Сводка данных — суммирование (объединение) отдельных случаев данной болезни, зарегистрированных среди всего населения или в каких-то группах на определенной территории за какой-либо промежуток времени. Группировка данных — процесс разделения (расчленения) объединенных (сведенных) данных на отдельные группы. У каждого случая болезни много признаков, значительную часть из них учитывают (учетные признаки), а затем используют для группировки данных и соответственно уже называют группировочными признаками, отражающими необходимые сведения о каждом заболевшем. Группируют абсолютные числа заболевших, а не относительные показатели заболеваемости. Прежде всего все случаи заболеваний группируют по диагнозу. Затем по трем основным группировочным признакам: • время возникновения (выявления) каждого случая болезни («признаки времени»). Используют разные интервалы, например, год, месяц, неделя, день возникновения болезни. Изучение таких распределений необходимо для выявления динамики и временной структуры заболеваемости. Сопоставление проявлений заболеваемости с происходившими в те же промежутки времени изменениями в наличии и активности различных социальных, биологических и климатогеографических факторов используют для выдвижения гипотез о факторах риска. Временные данные отображают в таблицах и графиках. Для отображения динамики показателей заболеваемости используют линейные диаграммы и гистограммы. • место возникновения (выявления) случая болезни («признаки места, территории»). Признак места — любой признак, позволяющий определить территориальную привязанность отдельного случая болезни. Например, место жительства и заражения больного, место выявления и регистрации заболевания, место работы, учебы (даже выделение класса), место лечения (вплоть до палаты) и т.д. Стандартный прием — применение для группировки государственного и административно деления территорий на страны, области, районы, города, села и т. д. Группировка заболевших по признаку места позволяет изучать территориальную распространенность какой-либо болезни, распределять территории по степени риска заболевания. По результатам можно выделить глобальные и региональные нозоареалы, эндемические и экзотические для данной территории болезни, природные очаги и др. Для отображения информации используют линейные, столбиковые диаграммы, картограммы и картодиаграммы; • индивидуальные характеристики больного («признаки лица»). Индивидуальные свойства людей можно объединить в 3 группы: — неотъемлемые биологические свойства (пол, возраст, раса); — приобретенные биологические свойства (иммунитет, вес, биохимические показатели, величины АД и т.д.); — социальные характеристики (профессия, вредные привычки, условия жизни, экономическое положение, тип жилища, водоснабжение и др.). В практической деятельности достаточно часто группы населения формируют на основе комбинации признаков, поскольку каждая группа, выделенная на основе типовых признаков, неоднородна по тем или иным дополнительным признакам, отражающим отношение к различным факторам риска. Именно поэтому группировка данных должна обеспечивать выявление групп населения, различных по заболеваемости («альтернативные по заболеваемости группы населения»). При группировке по признакам «лица» выявляют группы риска и степень риска заболеть в этих группах, динамику и временную структуру заболеваемости в группах населения на одной или нескольких территорий. Для отображения информации используют линейные, столбиковые и кольцевые диаграммы. Если первоначальная группировка данных недостаточна для достижения целей, то данные вновь подвергают сводке и дополнительной группировке с использованием новых признаков. Этот процесс повторяют столько раз, сколько необходимо для получения ожидаемых результатов. Представление эпидемиологических данных Представление эпидемиологических данных предусматривает целенаправленные и разнообразные действия по оформлению эпидемиологических данных, т.е. «организацию эпидемиологических данных». Организацией эпидемиологических данных предусматривает составление таблиц, построение диаграмм. В описательной эпидемиологии правильно построенные таблицы и диаграммы позволяют в беспорядке цифр выявить и описать различные проявления динамики и структуры заболеваемости, первоначально скрытые в этих цифрах. Без таблиц и диаграмм невозможна логическая обработка эпидемиологических данных и выдвижение гипотез о факторах риска. Кроме того, таблицы и диаграммы необходимы для того, чтобы в доходчивой форме отразить результаты исследований и донести их до заинтересованных лиц. Таблицы Таблица — перечень данных, приведенных в определенную систему и разнесенных по графам (колонкам и строкам). Всесторонняя характеристика требований, предъявляемых к таблицам, может быть выражена термином «самообъясняющая, самодостаточная таблица». Это значит, что любая таблица, изъятая из текста, обязана передавать ту же информацию, что и в сочетании со связанным с ней текстом. Требования, предъявляемые к оформлению таблиц. • Таблица должна иметь порядковый номер, четкий заголовок, отражающий диагноз, признаки времени, места возникновения заболеваний и признаки «лица». • В названии таблицы или непосредственно в ней самой должны быть обозначены единицы измерения признака по строкам и колонкам. • В таблицах должно быть подлежащее и сказуемое. Эпидемиологическое подлежащее — это основной группированный признак заболеваемости (т. е. то, о чем говорят в таблице), его обычно располагают по строкам таблицы. Эпидемиологическое сказуемое — это группировочные признаки, детализирующие подлежащее, их обычно располагают по колонкам (столбцам) таблицы. • Там, где это возможно, должны быть проставлены суммы по строкам и колонкам. • При необходимости в конце таблице помещают примечание, состоящее из дополнительных разъяснений, облегчающих восприятие таблицы. • Если таблица (или часть ее) заимствована, следует указать источник информации. По особенностям группировки различают простые, групповые и комбинационные (сложные) таблицы. • Простые таблицы, или таблицы с одной переменной. В таких таблицах группируют лишь подлежащее (строки), т. е. одну переменную. Такой переменной может быть признак времени, признак места или признак лица. В простой таблице может быть несколько столбцов, отражающих абсолютные числа и соответствующие им относительные величины. • Групповые таблицы, или таблицы с двумя переменными. Данные группируют по признакам, представленным и в подлежащем (строки), и в сказуемом (столбцы). В сказуемом может быть одновременно несколько признаков, например пол, возраст, профессия, место жительства и т. д. При этом каждый такой признак (в столбце) сочетают с подлежащим (в строке) только попарно. Такие таблицы в зарубежных изданиях называют таблицами сопряженности признаков. • Комбинационная таблица. Данные сочетают по трем группировочным признакам и более. Такие таблицы труднее воспринимать и поэтому их, как правило, используют только на стадии сбора и первичной обработки информации. Их также называют разработочными, или рабочими таблицами. Диаграммы Диаграммы — обязательный элемент оформления эпидемиологических данных. Виды диаграмм: • линейные; • столбиковые; • круговые; • картограммы; • картодиаграммы (сочетания различных видов диаграмм). Большинство диаграмм легко строить и запоминать, но вместе с тем высока вероятность неправильного прочтения. Случайно или преднамеренно неправильно построенные диаграммы способны, особенно у неподготовленной аудитории, создать ошибочное представление о проявлениях заболеваемости. Особенности оформления диаграмм: • диаграмма должна иметь порядковый номер, четкий заголовок, отражающий диагноз, признаки времени, места возникновения заболеваний, признаки «лица» и единицы измерения признака; • оси диаграмм должны иметь обозначения признаков. Па вертикальной оси (в ленточных столбиковых диаграммах — на горизонтальной) указывают цену деления масштабного отрезка и размерность признака; • площадь диаграммы можно заполнять дополнительными данными, помогающими ее прочтению; • при необходимости в конце диаграммы помещают примечание из дополнительных разъяснений, облегчающих восприятие; • если диаграмма заимствована, следует указать источник информации. Применение компьютеров значительно упростило процесс построения диаграмм и разнообразило способы графического отображения эпидемиологических данных. Однако не следует злоупотреблять возможностями компьютерной графики и в погоне за красочностью диаграммы перегружать ее элементами, затрудняющими прочтение. Линейные диаграммы Линейные диаграммы (графики) отображают количественные данные в системе двух прямоугольных координат: оси X (горизонтальная ось) и оси У (вертикальная ось). При этом в эпидемиологии линейные диаграммы необходимы главным образом для отображения динамики заболеваемости, т. е. ее изменения во времени. Для построения графиков используют три типа шкал: арифметическую, логарифмическую и временную.  Отличительные признаки арифметической шкалы (рис. 2-3): одинаковая длина всех основных масштабных отрезков (делений); одинаковая длина всех промежуточных масштабных отрезков (делений); значение каждого последующего основного масштабного отрезка отличается от предыдущего на величину цены деления; цена деления любого основного отрезка соответствует цифре, проставленной у первого основного отрезка (см. рис. 2-3, цена деления основного отрезка арифметической шкалы равна 12); в большинстве случаев начало шкалы — значение 0 (ноль). Отличительные признаки логарифмической шкалы (см. рис. 2-3): одинаковая длина всех основных масштабных отрезков (делений), стандартная длина отрезка — 10 см; различная длина всех промежуточных масштабных отрезков (делений) в пределах одного основного масштабного отрезка; их длина постепенно уменьшается от начала основного отрезка к его концу, при этом вся «насечка» промежуточных делений в разных основных отрезках остается одинаковой; цена каждого основного деления равна 10 в степени «n» (10n), поэтому значение каждого последующего основного масштабного отрезка отлично от предыдущего в 10 раз (если нет разрывов шкалы); начало шкалы — любое значение 10n. Временная шкала (см. рис. 2-3) похожа на арифметическую, но на ней отсутствуют промежуточные деления. При построении графиков на оси X, как правило, обозначают время, а на оси У отражают показатели заболеваемости или абсолютные числа заболевших. При этом на ось У наносят чаще арифметическую, реже логарифмическую шкалу. Графики, построенные с использованием по оси У арифметической шкалы, будем сокращенно называть — арифметические графики. Графики, построенные с использованием логарифмической шкалы только по оси У, будем называть — полулогарифмические графики. Линейные диаграммы позволяют наглядно (это и определило их широкое распространение) отразить различие показателей одной или нескольких кривых и особенности их динамики, правда, не всегда корректно. Интерполяция — отыскание неизвестных промежуточных значений какой-либо величины по известным ее значениям. Поскольку годовые (месячные) показатели заболеваемости — кумулятивные (накопление абсолютного числа заболеваний к концу года, месяца), то в любой промежуток времени внутри года (например, в средине) заболеваемость не может быть выше, чем в конце этого года. К примеру, на первый взгляд технически легко оценить заболеваемость гепатитом А в середине 1997 г., проведя соответствующие вертикальные и горизонтальные линии и «сняв» значение заболеваемости с оси У. Получим цифру, равную приблизительно 70,0%ооо> однако возникнет абсурдная ситуация: в середине 1997 г. интерполируемый показатель заболеваемости (70,0%ооо) выше, чем в конце того же года (50,4°/ооо0), a такого, естественно, быть не может. Учитывая кумулятивный характер показателей заболеваемости, их динамику корректней (но менее привычно) отображать в виде гистограмм. Арифметические графики Арифметические графики — наиболее распространенная разновидность линейных диаграмм, иллюстрирующих особенности распределения заболеваемости во времени, например по годам, месяцам, неделям или дням. Они всегда демонстративно передают разницу между показателями одной кривой (рис. 2-4), и разницу показателей нескольких кривых, если различия уровней заболеваемости не превышают 100 раз (рис. 2-5).  Общее правило построения арифметических графиков: длина графика (площади диаграммы) по горизонтали должна быть несколько больше длины графика по вертикали. Однако как бы не были нарушены правила построения таких графиков, большие величины всегда располагают выше меньших. Пересечение оси Y и оси X происходит в точке со значением 0 (ноль). Если на графиках отсутствуют данные, позволяющие оценить достоверность различий показателей заболеваемости (это правило для всех видов диаграмм), необходима осторожность в формулировании даже ориентировочных выводов об особенностях тенденций и колебаний заболеваемости. В зависимости от соотношения размера арифметического графика по оси X и оси Y, кривые, построенные по одним и тем же данным, могут выглядеть по-разному (рис. 2-6, рис. 2-7). Приведенные рисунки (см. рис. 2-6 (А, Б, В), отражающие динамику годовых показателей, построены по одним и тем же данным. Заметим, в одном случае (см. рис. 2-6 А) возникает впечатление значительно более выраженных колебаний годовых показателей заболеваемости клещевым энцефалитом населения РФ в 1992—2001 гг., чем в другом (см. рис. 2-6 Б). Pисунки (рис. 2-7 А, рис. 2-7 Б) также построены по одним и тех же месячным показателям, но они создают разное и ложное представление об особенностях внугригодовой динамики заболеваемости бактериальной дизентерией населения г. В в 2000 г.  Оптимальным для изучения динамики показателей (их тенденции, наличия или отсутствия колебаний) будет построение арифметических графиков, основанное на принципе «золотого сечения» (см. рис. 2-6 В, рис. 2-7 В). Согласно этому правилу, длина графика (площади его построения) по оси У должна относиться к длине графика по оси X как 1 :^/2 или приблизительно как 1:1,5 (рис. 2-8). Такой прием значительно уменьшает субъективизм прочтения арифметических графиков, но не во всех случаях способен предотвратить возможные ошибки прочтения диаграмм. Это, прежде всего, актуально при оценке колебаний годовых показателей заболеваемости нескольких групп населения, когда на одном рисунке размещены хотя бы две кривые, образованные резко (в 1 00 раз и более) различающимися показателями. В результате для кривой с меньшими показателями нарушено правило «золотого сечения»: она «прижимается» к горизонтальной оси и возможные колебания показателей заболеваемости могут быть неразличимы. Так возникает ложное впечатление, что для взрослых, в отличие от детей, нехарактерны колебания заболеваемости краснухой (см. рис. 2-9). Возможно такое же ошибочное представление о наличии (отсутствии) колебаний показателей заболеваемости может возникнуть и при анализе одной кривой, отражающей, например, резкое снижение заболеваемости после введения массовой плановой иммунизации населения (рис. 2-10). Так, отчетливо видны два периода с настолько различными уровнями заболеваемости, что часть кривой, начиная с 1970 г., оказывается «прижатой» к оси X. При сравнении колебаний показателей в разные периоды может быть сделан ошибочный вывод об относительно равномерном распределении показателей заболеваемости с 1970 по 2001 гг. Чтобы избежать ошибочных выводов при изучении особенностей колебаний годовых показателей заболеваемости, необходимо выбрать оптимальный способ отображения табличных данных, позволяющий проявить возможные колебания показателей заболеваемости в ситуациях, обозначенных рис. 2-9 и рис. 2-10. В таких случаях рекомендуют использовать дополнительную (вспомогательную) ось У (ее располагают в правой части графика) для одной из двух кривых (рис. 2-11) или части одной кривой (рис. 2-12).  На представленном рис. 2-11 отчетливо видно (сравните с рис. 2-9), что и для детей, и для взрослых характерны выраженные колебания заболеваемости краснухой: кривые фактически повторяют друг друга, но на разных уровнях. Дополнительная (вспомогательная) осьнарис.2-12 позволяет увидеть (в отличие от рис. 2-10), что и для периода с 1970 по 2001 г., несмотря на значительно меньшую частоту заболеваний, характерны колебания заболеваемости коклюшем. Хотя, конечно, абсолютная разница показателей в период до и после введения вакцинации существенна. До введения прививок заболеваемость коклюшем населения РФ в годы подъемов и спадов различалась в сотни случаев на ЮОтыс. человек, а в поствакцинальный период колебания заболеваемость составляла только десятки случаев в той же размерности. Конечно, если тщательно изучать рис. 2-12 только по основной оси, можно сделать тот же вывод об особенностях колебаний показателей. Однако иногда без вспомогательной оси невозможно по арифметическому графику сделать правильные выводы.  Только анализ динамики кривой по дополнительной оси рис 2-13 позволяет увидеть, что и в 1970—1990 гг., несмотря на очень низкие показатели заболеваемости дифтерией, отмечены их колебания. Кроме того, отчетливо видно, что начало формирования тенденции роста заболеваемости дифтерией в РФ было не в 1990—1991 гг., как это следует из анализа графика по основной оси, а еще в 1978г., если изучать график по вспомогательной оси. Возможный вариант отображения тех же данных — использование полулогарифмического графика. Однако внешний вид кривой на таком графике (рис. 2-14) будет отличен от арифметического графика (см. рис. 2-13). Для большей наглядности и точных выводов целесообразно (по возможности) на вертикальную ось диаграмм наносить цену деления в интенсивных показателях и одновременно соответствующие им значения абсолютных чисел заболеваний так, как это сделано на рис. 2-15. Нанесение числа заболевших (см. рис. 2-15) позволяет понять, какое количество больных скрыто за незначительными интенсивными показателями заболеваемости брюшным тифом населения РФ в 1992—2001 гг. Дополнительное нанесение на график числа заболевших особенно важно при необходимости изучить динамику заболеваемости отдельной, небольшой группы населения. В таких случаях за значительными интенсивными показателями могут быть скрыты единичные случаи болезни. Незнание этого может привести к ошибочным эпидемиологическим выводам.  Единственное ограничение этого метода — существенное изменение численности населения в изучаемые годы. В таких случаях абсолютные числа заболевших можно нанести непосредственно рядом с кривой динамики интенсивных показателей (рис. 2-16). Данный способ дает возможность понять (см. рис, 2-16), что «устрашающие» показатели соответствуют максимум 8 случаям сальмонеллеза среди детей этой группы. На графике абсолютное число заболеваний в 2000 г. (3 случая) выше 8 случаев в 1994 г., поскольку было резкое (почти в 3 раза) снижение численности детей, не посещающих ДДУ. Полулогарифмические графики При необходимости можно самостоятельно создать нестандартную логарифмическую шкалу с любой длиной основных разрядов. В стандартной шкале она составляет 10 см. Масштабная сетка полулогарифмического графика представлена на рис. 2-17. Пересечение оси X и оси Y, в отличие от арифметического графика, происходит не в точке со значением О, а в любой точке со значением 10" (10 в степени «n»), например 0,1 или 1,или 10 ит.д. При этом цена каждого следующего основного деления обязательно возрастает в 10 раз. Выбор значения первого основного деления и их общее количество зависят от минимальных и максимальных показателей, которые необходимо отражать на диаграмме. Чаще всего число основных делений не превышает четырех. Основное предназначение полулогарифмического графика — размещение нескольких кривых заболеваемости, показатели которых отличны более чем в 10 раз. Особенно важно использовать такие диаграммы, когда показатели отдельных кривых различаются в 100 раз и более. В таких случаях один полулогарифмический график позволяет наглядно отразить и сравнить, например, разные уровни заболеваемости какой-либо болезнью нескольких групп населения (рис. 2-18) или заболеваемость населения разными болезнями (рис. 2-19).  На арифметических графиках, в ситуациях существенного различия показателей разных кривых, сделать корректные выводы о каких либо особенностях соотношения и динамики показателей часто невозможно. Так, на рис. 2-20 не различима кривая заболеваемости взрослых, хотя этот график построен по уже используемым данным (см. рис. 2-18). По рис. 2-21 можно оценить только динамику заболеваемости гриппом, а обо всех остальных шести инфекциях — сказать, что уровень заболеваемости ими существенно ниже, чем заболеваемость гриппом На полулогарифмическом графике может быть размещена и одна кривая с резко различающимися показателями в разные отрезки времени (рис. 2-22), хотя в этом случае более предпочтительны графики с использованием арифметической шкалы с дополнительной осью (см. рис. 2-12). На оси У можно делать разрыв, если какие либо основные деления или их значительные части не востребованы при построении нескольких кривых. При построении полулогарифмических графиков правило «золотого сечения» не несет существенного значения. Поэтому длину графика по оси X и оси У можно выбрать примерно одинаковой или, в пределах разумного, вытянуть по вертикальной или горизонтальной оси. Объяснение этого свойства полулогарифмических графиков проиллюстрировано на рисунках, построенных по одним данным (рис. 2-23, рис. 2-24).   Сравнение арифметических и полулогарифмических графиков Отсутствие достаточного опыта и внимания при прочтении арифметических и полулогарифмических графиков создает почву для ошибочных выводов об особенностях динамики, а, главным образом, об особенностях колебаний изучаемых показателей. Чаще всего ошибки допускают при оценке наличия (отсутствия) колебаний показателей одной кривой, отражающей периоды, резко различные по уровню заболеваемости. Например, периоды до и после введения плановой массовой иммунизации населения (см. рис. 2-22, рис. 2-25, рис. 2-26). Выявляя и оценивая колебание показателей, важно помнить, что графики в арифметической шкале наглядно и объективно отражают разницу колебаний показателей каждой кривой, т. е. насколько изменилась их величина. И наоборот, графики в полулогарифмической шкале создают ложное визуальное представление того, насколько изменились колеблющиеся показатели заболеваемости, в то же время объективно отражают, во сколько раз снизилась (повысилась) заболеваемость в сравниваемые годы. Именно из-за этого внешний вид кривой, построенной по одними тем же данным, на диаграммах с использованием арифметической и полулогарифмической шкалы может сильно различаться, создавая впечатление, будто диаграммы отражают совершенно разные ситуации. Различия внешнего вида кривых будут тем больше, чем больше различия между максимальными и минимальными показателями по которым построена данная кривая (см. рис. 2-25, рис. 2-26). Это положение хорошо иллюстрирует сравнение двух приведенных ранее рисунков 2-12 (кривая по основной шкале) и 2-13. Соответственно разному внешнему виду графиков могут быть сделаны разные и нередко ошибочные описательные выводы. Рассмотрим на примере.  По данным табл. 2-1 разница сравниваемых показателей в разные периоды существенна: 400 и 15°/оооо соответственно. Именно поэтому на арифметическом графике (рис. 2-27 А) отрезки кривых в первом и втором периодах имеют разную длину, и даже возникает впечатление, что во втором периоде практически нет колебаний показателей. Отношение сравниваемых показателей одинаково (2 раза), и поэтому, несмотря на выраженное абсолютное различие показателей в разные периоды, в тех же периодах отрезки кривых на полулогарифмическом графике имеют одинаковую длину (см. рис. 2-27 Б). Такой внешний вид графика может привести к совершенно другому выводу: несмотря на резкое снижение заболеваемости в двух сравниваемых периодах, отмечают однотипные колебания показателей заболеваемости болезнью К населения г. Н. Однако вывод «однотипные колебания» обязательно требует уточнения в том, что под однотипностью в данном случае понимают одинаковое отношение, а не разницу показателей. В противном случае, по инерции, так как большинство проявлений оценивают по разности показателей, вывод «однотипные колебания» может быть расценен как колебания с одинаковой амплитудой. Другой пример.  В отличии от данных табл. 2-1, в табл. 2-2 разница сравниваемых показателей в двух периодах одинакова (500°/оооо), а отношение тех же показателей в этих периодах различается почти в 6 раз. Соответственно различается и внешний вид арифметического и полулогарифмического графиков. Отрезки между сравниваемыми показателями в двух периодах имеют одинаковую длину, а это отражает одинаковую разницу показателей (рис. 2-28 А). Следовательно, можно сделать ориентировочный вывод: несмотря на резкое снижение заболеваемости идо, и после вакцинации, колебания заболеваемости полностью однотипны. Отметим (рис. 2-28 Б), что внешний вид кривой настолько изменен, что это может привести к неверному выводу об отсутствии колебаний показателей до введения вакцинации и появлении выраженных колебаний показателей заболеваемости болезнью П населения г. Н в поствакцинальный период. Еще сложнее анализ реальных данных одной кривой, когда в разные периоды показатели заболеваемости резко различаются и, кроме того, в один из периодов отмечают тенденцию снижения (повышения) заболеваемости и постоянное изменение как разницы, так и отношения показателей. При изучении полулогарифмических графиков, сравнивая длину отрезков кривой за одинаковые интервалы времени, по инерции (так как чаще используют арифметическую шкалу) ошибочно делают такие же выводы, как и по графикам в арифметической шкале. Однако и анализ арифметического графика, как было показано ранее, тоже может привести к некорректным выводам. Какой же тип графиков использовать? Ответ: универсальных графиков, т. е. применимых для реализации всех целей анализа, не существует. Возможности арифметического и полулогарифмического графиков зависят от целей и тех данных, которые предстоит отразить. Арифметический график следует использовать, когда отсутствует существенное различие показателей заболеваемости одной или нескольких кривых. В таких случаях график корректно отражает особенности динамики и структуры показателей заболеваемости. В ситуациях существенного различия показателей, получению правильных выводов помогает введение дополнительной шкалы. Полулогарифмический график незаменим, если необходимо на одном рисунке разместить несколько кривых, существенно различающихся по показателям заболеваемости. В таком случае один график позволяет наглядно отразить положение кривых заболеваемости относительно друг друга. Он же чаще всего помогает в таких случаях оценить синхронность (асинхронность) колебаний показателей нескольких кривых. Однако такой график не дает возможности правильно оценить наличие колебаний на отдельных участках одной или нескольких кривых, построенных по резко различающимся (внутри каждой кривой) показателям заболеваемости. Полулогарифмический график также незаменим, когда наглядно необходимо отобразить не разницу, а отношение показателей заболеваемости. Столбиковые (столбчатые) диаграммы Есть разные виды столбиковых диаграмм, но общая их черта — изображение признака в виде плоского или объемного столбика. Как и графики, столбчатые диаграммы должны иметь вертикальную и горизонтальную ось с необходимыми обозначениями. Высота столбиков соответствует величине признака с учетом масштаба диаграммы. Ширина столбиков одной диаграммы должна быть одинаковой, а их расположение — чаще вертикальным, но может быть и горизонтальным. В эпидемиологических исследованиях применяют две разновидности столбиковых диаграмм: гистограммы; дискретные диаграммы.  перейти в каталог файлов | Образовательный портал Как узнать результаты егэ Стихи про летний лагерь 3агадки для детей |