Билет 2

1. Биостатистика - научная отрасль, связанная с разработкой и использованием статистических методов в научных исследованиях в медицине, здравоохранении и эпидемиологии.

Биостатистика, используя статистическую информацию и статистические методы, изучает вопросы здравоохранения и социальные проблемы, разрабатывает специальные рекомендации.

Биостатистика, как и статистика в целом, подразделяется на два раздела:  • Описательную биостатистику • Аналитическую биостатистику

Целью описательной биостатистики является сбор и систематизация данных (в том числе получение обобщенных показателей) о предмете исследования.Аналитическая биостатистика ставит перед собой задачу получения статистических выводов на основе собранной и систематизированной информации об объекте исследования

2. Статистическая совокупность – совокупность объектов или явлений одного вида, объединенных по определенному признаку.

Генеральная совокупность – состоит из всех единиц наблюдения, кот. Могут быть к ней отнесены в соотв. С целью использования.

Выборочная сов.- часть генеральной сов., полученная путем отбора, по свойствам кот. Судят или должны будут судить о генер. Сов-сти.

Репрезентати́вность — соответствие характеристик выборки характеристикам популяции или генеральной совокупности в целом. Репрезентативность определяет, насколько возможно обобщать результаты исследования с привлечением определённой выборки на всю генеральную совокупность, из которой она была собрана. Также, репрезентативность можно определить как свойство выборочной совокупности представлять параметры генеральной совокупности, значимые с точки зрения задач исследования.

N=30 000

Родилось 2100

Аборты 1050

‰ ‰

1d2b3e4c5e

Билет 3

1.Кокрановское сотрудничество - было основано в 1979 г. А. Кокрейном . он обосновал необходимость использовать в медицине только те данные, которые были получены в ходе правильно организованных и проверенных научных исследованиях. Целью данной международной организации явилось поиск и обобщение достоверной информации о результатах медицинских вмешательств.

Основные задачи : создание, обновление и распределение системных обзоров, результатов медицинских вмешательств, которые должны облегчить заинтересованным лицам принятие решения в различных областях медицины.

Системный обзор - научное исследование с заранее спланированными методами, когда объектом изучения являются не сами пациенты, а результаты ряда исследований.

Ответ № 2.

Относительные величины используются для характеристики закономерностей распределения признаков в статистической совокупности, а также для сравнения нескольких совокупностей.

Различают такие относительные величины:

1) интенсивные

2) экстенсивные

3) соотношения;

4) наглядности;

5) относительной интенсивности.

Интенсивные коэффициенты характеризуют частоту, уровень, распространение явления в среде, в котором оно происходит, с которым непосредственно связано и как бы порождается этим окружением

Показатели интенсивности:

• Общие - характеризуют явление в целом относительно всей среды (общие уровни смерт­ности, рождаемости, заболеваемости, инвалид­ности и т.п.);

• Специальные — по отдельным группам (возраст, пол, стаж работы и т.п.).

Показатели интенсивности показывают, как часто данное явление случается в той среде, в которой оно может происходить.

Показатели экстенсивности показывают, насколько одно явление больше другого.

Показатели экстенсивности отображают удельный вес, структуру, распределение, состав явления. Их определяют в том случае, когда необходимо проанализировать распределение абсолютного числа явления на его составные части. Они показывают, какую часть, удельный вес, процент каждая часть составляет во всем явлении.

Экстенсивный показатель можно определить при наличии общих размеров совокупности и ее составляющих частей.

Экстенсивный показатель =

Экстенсивный показатель определяется в процентах.

Показатели соотношения характеризуют численное соотношение двух не связанных непосредственно между собой самостоятельных, разнородных явлений, совокупности или величин (обеспеченность населения койками, врачами, число ла­бораторных исследований на 100 поликлинических посещений и т.п.).

Пример расчета коэффициента соотношения:

Обеспеченность населения врачебными койками =

Показатели соотношения можно сравнивать между собой в динамике и в пространстве.

Показатель наглядности иногда называют показателем сравнения, поскольку он отображает изменения, которые происходят с тем или другим явлением во времени, показывает их расхождение на отдельных территориях или в разных группах на­селения. Он показывает, во сколько раз или на

сколько процентов изменилось явление в динамике, отличается ли по регионам, не обнаруживая при этом размер последнего.

Ко­эффициент относительной интенсивности используется как вспомогательный прием в тех случаях, когда не удаётся получить прямые интенсивные коэффициенты. Коэффициент относительной интенсивности — это числовое соотношение двух структур. Он используется при изучении структурных особенностей разных статистических совокуп­ностей, которые имеют отношение к одной среде, то есть являются численным соотношением двух структур. Использовать их надо в случаях, когда нет возможности определить прямые интенсивные коэффициенты

Длина тела	Ранг	Масса	Ранг	Разница рангов	Х2
87	1	13	1	0	0
95	7,5	14	3	4,5	20,25
115	12	20	10	2	4
89	3	22	12	9	81
90	4,5	14	3	1,5	2,25
90	4,5	15	5,5	1	1
101	9	17	8	1	1
95	7,5	15	5,5	2	4
110	10,5	18	9	1,5	2,25
110	10,5	21	11	0,5	0,25
88	2	14	3	1	1
93	6	16	7	1	1
N=12					∑=118

р=1-6*118/12*143= 1-708/1716= 0,6 Заключение: 0,6 – связь средней силы, прямая

Билет 4

Клиническая эпидемиология – наука, изучающая закономерности распространения заболеваний, осуществляет прогнозирование их у каждого конкретного пациента на основании изучения клинического течения болезни в аналогичных случаях. Для этого она использует соответствующие научные методы изучения групп больных, обеспечивая точность прогнозов.

Клиническая эпидемиология осуществляет методологическое обеспечение клинических исследований, их объективную оценку, является методологической основой доказательной медицины.

В практическом плане клиническая эпидемиология обеспе­чивает доказательную медицину необходимыми методами биоста­тистики, объективными критериями достоверности и спосо­бами обобщения результатов клинических исследований.

Доказательная медицина

Клиническая эпидемиология: Биостатистика:

определяет, ЧТО изучать и определяет КАК изучать и

формулирует гипотезы на основе планировать исследование

Цели эпидемиологии:

• ликвидация или сокращение проблем, связанных со здоровьем и их последствий;

• предотвращение проблем, связанных со здоровьем, их возникновение и повторение.

Задачи эпидемиологии

• изучение распространения и естественного течения определенных заболеваний по группам населения;

• определение факторов внешней среды, которые способствуют либо препятствуют возникновению заболеваний;

• определение приобретенных проблем в здравоохранении;

• разработка профилактических мероприятий.

По характеру вмешательств исследования делятся на эмпирические, или обсервационные и экспериментальные

Эмпирические исследования - это исследование без преднамеренного вмешательства 8 естественное течение и развитие заболевания. Исследователь наблюдает и фиксирует необходимую информацию в соответствии с программой исследования. Эмпирические исследования, в свою очередь, могут быть описательными и аналитическими.

Описательная эпидемиология занимается изучением частоты и распространенности заболеваний (их следствий), на определенной территории (страна, область, район, город, село), в определенное время (месяц, год, 5 лет и т.д.), в разных группах населения (дифференцированно по полу, возрасту, национальностью, социально-экономическому по состоянию, образованию, профессии, и т.п.);

• течения заболеваний;

• эффективности диагностических критериев;

• распространенности потенциально опасных факторов

Аналитические методы могут быть когортными, исследованиями типа «случай-контроль» и экологическими.

В эксперименте исследователь целенаправленно и сознательно контролирует основные параметры, которые являются предметом изучения (например, факторы риска, новые методы лечения, профилактики), а также распределяет объекты исследования (больных и здоровых лиц) за определенными группами. Экспериментальные исследования разделяются на полевые (профилактические) и клинические, неконтролируемые и контролируемые, рандомизированные и нерандомизованные.

По продолжительности наблюдения за состоянием здоровья исследуемого контингента эпидемиологические исследования могут быть одномоментные и продолжительными Термин «когорта» означает группу лиц, объединенных определенной общим признаком, за которыми наблюдают в течение определенного периода времени, чтобы проследить, что с ними произойдет в дальнейшем.При проведении исследования в когорту включаются лица, не имеющие изучаемого заболевания, но оно может проявиться в дальнейшем (например, в исследовании факторов риска развития рака эндометрия все включенные в когорту женщины не должны иметь заболеваний матки). Группа лиц, которая включена в когорту, может быть разделена на две (экспонированы, т.е. те, которые подпадают под влияние фактора риска, и неэкспонированы) или несколько категорий (например, нет влияния, незначительное влияние, значительное влияние). Затем эту когорту наблюдают в течение определенного времени, чтобы установить, у кого из ее участников возникает исследуемый результат. В период наблюдения за когортой регулярно измеряются все факторы, которые, как считается, могут повлиять на появление или развитие заболевания, и регистрируются все новые случаи заболеваний.

2.Относительные величины используются для характеристики закономерностей распределения признаков в статистической совокупности, а также для сравнения нескольких совокупностей.

Различают такие относительные величины:

1) интенсивные

2) экстенсивные

3) соотношения;

4) наглядности;

5) относительной интенсивности.

Интенсивные коэффициенты характеризуют частоту, уровень, распространение явления в среде, в котором оно происходит, с которым непосредственно связано и как бы порождается этим окружением.Показатели интенсивности:

• Общие - характеризуют явление в целом относительно всей среды (общие уровни смерт­ности, рождаемости, заболеваемости, инвалид­ности и т.п.);

• Специальные — по отдельным группам (возраст, пол, стаж работы и т.п.).

Формула расчета общего интенсивного показ­ателя:

Общий уровень(коэффициент)заболеваемости =

Формула расчета специального интенсивного по­казателя

Показатели интенсивности показывают, как часто данное явление случается в той среде, в которой оно может происходить.

Показатели экстенсивности показывают, насколько одно явление больше другого.

Показатели экстенсивности отображают удельный вес, структуру, распределение, состав явления. Их определяют в том случае, когда необходимо проанализировать распределение абсолютного числа явления на его составные части. Они показывают, какую часть, удельный вес, процент каждая часть составляет во всем явлении.

Экстенсивный показатель можно определить при наличии общих размеров совокупности и ее составляющих частей.

Экстенсивный показатель определяется в процентах.

Показатели соотношения характеризуют численное соотношение двух не связанных непосредственно между собой самостоятельных, разнородных явлений, совокупности или величин (обеспеченность населения койками, врачами, число ла­бораторных исследований на 100 поликлинических посещений и т.п.).

Пример расчета коэффициента соотношения:

Обеспеченность населения врачебными койками =

Показатели соотношения можно сравнивать между собой в динамике и в пространстве.

Показатель наглядности иногда называют показателем сравнения, поскольку он отображает изменения, которые происходят с тем или другим явлением во времени, показывает их расхождение на отдельных территориях или в разных группах на­селения. Он показывает, во сколько раз или на

сколько процентов изменилось явление в динамике, отличается ли по регионам, не обнаруживая при этом размер последнего.

Ко­эффициент относительной интенсивности используется как вспомогательный прием в тех случаях, когда не удаётся получить прямые интенсивные коэффициенты. Коэффициент относительной интенсивности — это числовое соотношение двух структур. Он используется при изучении структурных особенностей разных статистических совокуп­ностей, которые имеют отношение к одной среде, то есть являются численным соотношением двух структур. Использовать их надо в случаях, когда нет возможности определить прямые интенсивные коэффициенты.

X	Y	Ранг X	Ранг Y	Разница рангов	Квадрат разницы
50	21	6	1	5	25
42	38	5	2	3	9
38	43	4	3	1	1
24	52	2,5	4	-1,5	2,25
24	50	2,5	5	-2,5	6,25
10	60	1	6	-5	25
					68,5

р=1- 6*68,5/6*35= 1-1,96= -0,96 Заключение: -0,96 – непрямая сильная корреляционная взаимосвязь BCADD

Билет 5

I. Эпидемиология- изучение распространенности и детерминированных состояний или событий, связан, со здоровьем,в специально определенных популяцияхдля управления и контроля за проблемами здоровья. Различают эпидемиологию инфекц. и неинфекц. заболеваний.

Отличается:

1. Латентный период неинф. заболеваний значительно более продолжительнее, чем инфекциооных, и конкретный срок его непредсказуем.

2. Хронические заболевания развиваются постепенно и его признаки у обследуемых лиц варьируют в большем диапазоне.

3. Для неинф. заболеваний характерна мультифакториальная природа, этиология и патогенезы, причем доминируемый фактор часто отсутствует.

4. невозможно четко определить восприимчивую часть и установить абсолют.

5. Прогнозы заболеваемости, эффективности профилактических мероприятий носят вероятностный характер и оправдывается по отношению к популяции в целом.

II. Табличная сводка статистического материала часто нуждается в наглядном изображении в виде графиков. График, в отличие от таблицы, более наглядно показывает общую картину распределения или тенденцию развития явления. При его использовании прослеживаются более выразительные взаимосвязи между показателями.

Каждый график, чтобы отвечать основным условиям использования, должен иметь такие элементы: графический образ; поле;

пространственные и масштабные ориентиры;

масштабную шкалу;

експликацию.

Графики используются с целью облегчения восприятия материала, его статистического анализа, сравнения полученных данных. Они помогают лучше понять численные соотношения признаков, закономерности и взаимосвязь отдельных явлений, сделать выводы наглядными. Графические изображения способствуют также популяризации и распространению статистических данных.

Только правильно построенный график поможет проиллюстрировать обнаруженную закономерность или тенденцию.

Графический образ — это геометрические знаки, линии, фигуры, с помощью которых изображаются статистические данные. Он должен отвечать цели и быть как можно более выразительным.

Поле графика — это место размещения графических образов.

Пространственные ориентиры — это системы координатных сеток. Часто используют систему прямоугольных координат, кроме того, есть криволинейные шкалы. Они целесообразны в секторных диаграммах.

Масштабом графика называется определенная мера перевода количественной величины в графическую. Масштабные ориентиры определяются системой масштабных шкал, которые бывают равномерными и неравномерными. При равномерных масштабных шкалах отрезки пропорциональны числам. Если, например, число удваивается, то отрезок между числами тоже должен быть в два раза большим.

N= 100 000

родилось 820

умерло 1270

‰ ‰

Депопуляция К_см >К_р

ADBCA

Билет 6

I. Клиническая эпидемиология- новое направление в науке, которое с помощью проверенных методов эпидемиологических исследований, биостатистики и анализа решений позволяют получить научно обоснованную характеристику полезности и экономической целесообразности терапевтической и диагностической методик.

Цель: Разработка и применение методов клинического наблюдения, которые дают возможность делать обоснованные заключения, избегая влияния систематических и случайных ошибок.

Принципы: Все клинические испытания изучаются на людях, а не на животных или элементах человеческого организма (культура тканей, клеточные мембраны, хим. медиаторы, генетические последовательности н.к.).

Основными критериями оценки эф-ти вмешательств явл. клинически значимые исходы (смертность, заболеваемость, инвалидность).

Предметом рассмотрения являются те наблюдения, которые можно представить количественно. Клинический опыт и интуиция- необходимость составляющ.врачебного искусства.

Эти вероятности для конкретного для конкретного больного лучше всего анализировать на основе предыдущего опыта, накопленного в группах аналогичных больных.

Любые наблюдения, в том числе клинические исследования сопровождается ошибками (систематическими и случайными).

II. Средние величины дают обобщенную количественную характеристику определенного признака в статистической совокупности при определенных условиях места и времени.

В практике здравоохранения средние величины используются достаточно широко:

• для характеристики организации работы учреждений охраны здоровья (средняя занятость койки, средний срок пребывания в стационаре и др.);

• для характеристики показателей физического развития (длина, масса тела, окружность головы новорожденных, но др.);

• для анализа клинико-физиологических показателей (частота пульса, дыхания, уровень артериального давления и др.);

• для оценивания данных медико-социальных и санитарно-гигиенических исследований (среднее число лабораторных исследований, средние нормы питательного рациона, средний уровень радиационного загрязнения, но др.).

По форме расчета можно выделить:

а) среднюю арифметическую величину;

б) среднюю гармоничную величину;

в) среднюю геометрическую величину;

г) среднюю квадратичную, кубическую, и другие величины.

1. За охватьшанием совокупности выделяются:

а) групповая средняя величина;

б) общая средняя величина.

Рассмотрим подробнее отдельные виды средних величин.

Средняя арифметическая простая определяется как сумма вариант вариационного ряда, разделенная на их число. При этом вариационный ряд — это совокупность числовых значений признаков (вариант), которые могут быть не систематизированы за своим абсолютным значением (неранговый ряд), систематизированные в порядке роста или уменьшения - (ранговый ряд).

Отдельные элементы (значение) совокупности однородных за качественным составом предметов, явлений, параметров являются вариантами, а всю их совокупность можно представить в виде вариационного ряда, который является основой для определения средних величин. Вариационный ряд - это ряд вариант и соответствующих им частот.

Вариационный ряд может быть простым, где каждая варианта представлена отдельно, потому частота каждой из них равняется единице. Например, распределение больных по частоте пульса:

68, 69, 75, 70,65, 68, 70, 75, 74, 72, 72, 68. Данный ряд также неранговый, потому что варианты не систематизированы. Систематизировав варианты в порядке увеличения или уменьшения их числового значения, данный ряд можно превратить в ранговый:

65, 68, 68, 68,69, 70, 70, 72,72, 74, 75, 75.

Приведенный сгруппированный ряд является неинтервальным , потому что группирование проведено за абсолютным значением каждой варианты.

Вариационные ряды, где значение вариант представлен в виде интервалов, называются интервальными. В виде интервального ряда часто представляют признаки со значительным количеством вариант. При этом значение каждой варианты поданы в виде интервала (см. ниже).

Сгруппированный интервальный вариационный ряд можно получить путем объединения вариант в группы. При этом необходимо помнить, что:

а)размер вариационных групп должен зависеть от природы явления;

б) имеет смысл определять одинаковые интервалы;

в) границы вариационных групп не должны повторяться.

Все вариационные ряды за качественной характеристикой распределяются на дискретные, в которых варианты могут быть представлены только целыми числами или полученные в результате подсчетов (распределение за частотою

пульсу, числом кроватных дней, посещений) и инкретные (непрерывные), где варианты могут быть представлены как целыми, так и дробными, числами, или является результатом измерений (приведена таблица). Клинические параметры являются по большей части примером инкретных вариант.

Для решения вопроса о числе групп необходимо подать статистическую совокупность в виде рангового ряда, то есть разместить ее единицы в определенном порядке. При численности совокупности менее 100 единиц не целесообразно планировать больше 10 групп.

Этапы составления интервального вариационного ряда:

• определение амплитуды ряда;

• определение числа групп;

• определение величины интервала.

Средняя гармоничная определяется в тех случаях, когда известны данные числителя при отсутствии данных о знаменателе. Например, необходимо определить среднее время, тратящее на прием одного больного, когда известно, что 5 врачей вели прием в течение 8 часов. Каждый из них тратил в среднем на прием одного больного, соответственно 20; 16; 20; 15; 24 минуты. Средняя арифметическая (М=17,75) в данном случае не даст точную оценку результату, поскольку каждый из врачей принял различное ' количество пациентов.

Среднюю гармоничную целесообразно использовать также при оценивании выживания больных, средней длительности жизни, некоторых экономических показателей.

Средняя геометрическая определяется для тех параметров, изменения значений которых проходят в геометрической прогрессии (изменение численности населения в период между переписями, результаты титрования вакцин, прирост массы тела новорожденных в течение отдельных месяцев жизни, но др.).

К средним величинам, которые имеют относительный характер относятся медиана и мода.

BDEAB

Билет 7

1. Рандомизированные исследования отличаются от других видов исследований формированием основной и контрольной групп методом рандомизации — случайным способом отбора исследуемых в группы, что позволяет исключить все возможны расховдения между сравниваемыми группами, потенциально способные повлиять на результат исследования. Для рандомизации обычно используются специальные компьютерные программы, построенные на алгоритме генерации случайных чисел.

Наряду с рандомизацией при формировании основной и контрольной групп применяют метод стратификации. Стратификация обеспечивает пропорциональное распределение исследуемых по группам с учетом факторов, которые существенно влияют на результаты исследования.

'іогда как рандомизация призвана нивелировать влияние на результаты эксперимента всех возможных факторов, оставляя лишь возможность случайных расхождений между группами исследования, стратификация позволяет полностью устранить влияние ограниченного числа факторов. Стратификацию применяют также для повышения репрезентативности выборки, «подгоняя» ее состав в соответствии с популяцией в целом.

2. Средние величины дают обобщенную количественную характеристику определенного признака в статистической совокупности при определенных условиях места и времени.

В практике здравоохранения средние величины используются достаточно широко:

• для характеристики организации работы учреждений охраны здоровья (средняя занятость койки, средний срок пребывания в стационаре и др.);

• для характеристики показателей физического развития (длина, масса тела, окружность головы новорожденных, но др.);

• для анализа клинико-физиологических показателей (частота пульса, дыхания, уровень артериального давления и др.);

• для оценивания данных медико-социальных и санитарно-гигиенических исследований (среднее число лабораторных исследований, средние нормы питательного рациона, средний уровень радиационного загрязнения, но др.).

Свойством средней величины является ее обобщённая характеристика. Средняя величина рассчитывается путем сопоставления абсолютных или относительных величин. При этом качественно однородная совокупность и достаточное число наблюдений является основными требованиями для расчета средних величин

Средняя величина имеет двойственный характер: с одной стороны она характеризует совокупность в целом, а из второго —- она является основой для оценки отдельных единиц совокупности, их разнообразия и изменчивости

N=200

n=31

p=31/200=15,5% DCABC

Билет 8

.1.Когорта -означает группу лиц ,объеден определенной общим признаком, за которым наблюдают в течение определенного периода времени ,чтобы проследить, что с ними произойдет в дальнейшем.При проведении исследования в когорту включают лица,не имеющих,изучаемого заболевания,но оно можнт проявиться в дальнейшем(Например:в исследовании факторов риска развития рака эндометрия все включающиеся в когорту не должны иметь заболевания матки)

2.. По форме расчета можно выделить:

а) среднюю арифметическую величину;

б) среднюю гармоничную величину;

в) среднюю геометрическую величину;

г) среднюю квадратичную, кубическую, и другие величины.

2. За схватыванием совокупности выделяются:

а) фупповая средняя величина;

б) общая средняя величина.

Средняя арифметическая является самым распространенным видом средних величин. Она отображается как X. Однако, часто средняя арифметическая отражается буквой М (лат. Медіа). За характером данных она может быть простою или взвешенной.

Средняя арифметическая простая определяется как сумма вариант вариационного ряда, разделенная на их число. При этом вариационный ряд — это совокупность числовых значений признаков (вариант), которые могут быть не систематизированы за своим абсолютным

N=30 500

n=250

p=250/30 500*10 000= 81,97 продецимилле BDAAA

Билет 9

Эпидемиология - это изучение распространенности и детерминант состояний или событий, связанных со здоровьем, в специально определенных популяциях для управления и контроля за проблемами здоровья. Изучение включает обследование, наблюдение, тестирование гипотез, аналитические исследования и эксперименты. Распространение имеет на внимании анализ во времени, по месту, по группам людей, которые были выделены по индивидуальным признакам и испытали влияние, которое изучается. Детерминанты

это физические, биологические, социальные, культурные и поведенческие факторы, которые влияют на здоровье. Связанные со здоровьем состояния и события включают заболевание, случаи смерти, факторы поведения (например, курение), реакции на превентивные меры, организацию и использование услуг здравоохранения. Специально определенная популяция группа по точно определенным признакам и числу людей. Управление и контроль является конечной целью эпидемиологического подхода в здравоохранении укрепить, защитить и восстановить здоровье.

Цели эпидемиологии:

• ликвидация или сокращение проблем, связанных со здоровьем и их последствий;

• предотвращение проблем, связанных со здоровьем, их возникновение и повторение.

Эпидемиологические методы исследования . Типы эпидемиологических исследований по характеру вмешательств, задачами, которые решаются и организацией исследований

Эмпирические

Описательные^"”^-^ "^Аналитические ^

Описание Описание Когортные Экологические Случайный контроль

случаев серии случаев

В зависимости от цели эпидемиологические исследования разделяются на поисковые, которые выдвигают гипотезу и на те, что проверяют гипотезу.

По характеру вмешательств исследования делятся на эмпирические, или обсервационные и экспериментальные

Эмпирические исследования - это исследование без преднамеренного вмешательства в естественное течение и развитие заболевания. Исследователь наблюдает и фиксирует необходимую информацию в соответствии с программой исследования. Эмпирические исследования, в свою очередь, могут быть описательными и аналитическими. Аналитические методы могут быть когортными, исследованиями типа «случай-контроль» и экологическими.

В эксперименте исследователь целенаправленно и сознательно контролирует основные параметры, которые являются предметом изучения (например, факторы риска, новые методы лечения, профилактики), а также распределяет объекты исследования (больных и здоровых лиц) за определенными группами. Экспериментальные исследования разделяются на полевые (профилактические) и клинические, неконтролируемые и контролируемые, рандомизированные и нерандомизованные.

По продолжительности наблюдения за состоянием здоровья исследуемого контингента эпидемиологические исследования могут быть сиюминутными (поперечные, трансверзальные, кросс­секционные) и продолжительными (продольные, лонгитудинальные - рис. 5).

2. Средние величины. Критерии разнообразия признака в совокупности.

Средняя величина — это обобщающая характеристика размера изучаемого признака. Она позволяет одним числом количественно охарактеризовать качественно однородную совокупность. Применение средних величин

® для оценки состояния здоровья — например, параметров физического развития (средний рост, средняя масса тела, среднее значение жизненной емкости легких и др.), соматических показателей (средний уровень сахара в крови, средняя величина пульса, средняя СОЭ и др.);

• для оценки организации работы лечебно-профилактических и санитарно-противоэпидемических учреждений, а также деятельности отдельных врачей и других медицинских работников (средняя длительность пребывания больного на койке, среднее число посещений на 1 ч приема в поликлинике и др.);

• для оценки состояния окружающей среды.

Средняя величина бывает:

1. Простая

2. Взвешенная

3. По способу момента

Критерии разнообразия признак в совокупности.

Разнообразие признак - колеблемость признака в изучаемой совокупности. К таким критериям относятся:

1. Лимит

2. Амплитуда

3. среднее квадратическое отклонение

4. Коэффициент вариации

Лимит - определяется крайними значениями вариант в вариационном ряду. Амплитуда - разность крайних вариант.

N=12 344

n=400

p=400/12344*100=3,24% ABDAD

Билет 10

1. Классификация эпидемиологических исследований.

Эпидемиологические испытания принято иногда классифицировать в зависимости от изучаемой популяции и характера вмешательства. Если изучаемая популяция состоит из пациентов, т. е. лиц, уже имеющих определенное заболевание, а основной целью является оценка эффективности новых лекарственных препаратов (методов лечения), такое исследование называетсяклиническим испытанием.

Если субъектами исследования являются лица, свободные от данного заболевания, а вмешательство направлено на его профилактику, такие исследования называют полевыми испытаниями.

Данная классификация не является общепринятой, поскольку принципиальных различий между этими двумя видамиисследований с методической точки зрения нет.

Как уже отмечалось, эпидемиологические испытания должны быть контролируемыми, т. е. организованы таким образом, чтобы минимизировать влияние ошибок, а также учитывать возможный мешающий фактор. Этого можно добиться, применяя уже упоминавшиеся приемы формирования групп сравнения (подбор, рестрикция и т. д.), причем наиболее эффективным из них является, безусловно, рандомизация.

Эпидемиологические испытания организуются, как правило, как когортные исследования с рандомизированной выборкой. Наиболее распространенный термин для обозначения такого исследования — рандомизированное контролируемое испытание(РКП).

2. Критерии разнообразия признака в совокупности. Среднее квадратичное отклонение, методики нахождения, его оценка.

Критерии разнообразия признак в совокупности.

Разнообразие признак - колеблемость признака в изучаемой совокупности.

К таким критериям относятся:

1. Лимит

2. Амплитуда

3. среднее квадратическое отклонение

4. Коэффициент вариации

Лимит - определяется крайними значениями вариант в вариационном ряду.

Амплитуда - разность крайних вариант.

Среднее квадратическое отклонение - это квадратный корень из среднего арифметического все квадратов разностей между данными величинами и их средним арифметическим. Обозначается сигмой.

Коэффициент вариации используют для сравнения рассеивания двух и более признаков, имеющих различные единицы измерения. Коэффициент вариации представляет собой относительную меру рассеивания, выраженную в процентах. Он вычисляется по формуле:

где У - искомый показатель, с - среднее квадратичное отклонение, X - средняя величина.

Пример: Определяется воспроизводимость двух методов измерения СОЭ. Первый метод

(модифицированный метод Вестергрина) дал величину С = 1,0 мм при X = 10 мм, а второй (метод

Линсенмайера) - <^=15 минут и X =180 минут.

Непосредственное сравнение средних квадратичных отклонений не дает ответа, так как речь идет о двух величинах, выраженных в разных единицах измерения. Следовательно, необходимо прибегнуть к коэффициенту вариации: Ѵ₁=(1/10)*100=]0%; Ѵ₂=( 15/180)* 100=8,33%.

Воспроизводимость первого проверяемого метода ниже по сравнению со вторым (10% > 8,33%).

N_{населения}=50 000

N_{осмотренных}=10 000

N_{заболевших}=4500

p=10 000/50 000* 100%= 20% ACDBB

Билет 11

1 .Характеристика отдельных видов эпид исследований: ОПИСАТЕЛЬНЫЙ-описвает частоту и распостраненнность заболеваний, наблюдаетза роцессом, не вмешиваясь в него. Можно установить связь между частотой встречаемости и его распосраненностью.

-описание отдельных случав- подробное описание даннях, полученных путем наблюдения одного/нескольких случ.заболеваний(не более 10).

-описание серии случав-иследование включающее обачно описательную статистику групппы с определенным заболеванием.Информативно удобен.Недостатокютсутствие группы сравнения изучаемыхз случае в разные моменты времени, на разных стадіях течения.

АНАЛИТИЧЕСКИЙ-исп-ся с целью установить причиннные святи м-ду заболеваниями и различными факторами риска: профеессинальными,соц.- бытовыми, окруж.среды,генетическ.А таккже для оценки эффективности профилактю и лечебн. мероприятий.

Цель: проверка гипотезы об этиологических связях( воздействия-заболевания) ОДНОМОМЕНТНЫЕ-позволяют исслед-ть распостраненность.наблюдекние как за воздействием фактора, так и за его эфффектом, тополько относительно к одному моменту времени.Сравнение частоты болезни у лиц основной и контрольной групп.Выявление различий в уровнях воздействия факторов риска в группах больных и здорових.Преимущество: доступность и простота.Недостаток: только на данный момент.

ДЛИТЕЛЬНЫЙ-постоянное наблюдение за пределенным контингентом.Бывают:

-кроткосрочные;

-долгосрочные;

-ретроспективные(изуч. характеристики, которые возникли до начала заболевания);

- проспективные(вероятность его развития в будущем). Преимущество:значительн.экономия времени на его проведение.Одновременное изучение влияния нескольких факторов риска.Особенно эффективен при изучении онкологи.

2.ДОСТОВЕРНОСТЬ-степень соответствия отоброжаемой действительности т.е. с какой вероятностью безошибочного прогноза результаты выборочной совокупности можна перенести на генерал.совокуп-ть.Мерой достоверности является ошибка, она зависит от числа наблюдений, чем більше наблюдений, тем менше ошибка.Коэф 1, 3-99,7% 2-95.5% 1 -68%- не соответствует медик нормам.

N=50 000

пролечено 11 000

амбулаторно 400 000

р_госп=11 000/50 000*100%=22%

на 1 человека 400 000/50 000= 8 посещений CCCCA

Выводы:

	Процент госпитализации	Количество посещений
1998 год	22%	8
2000 год	26%	7,2

Билет 12

1 .ЭМПИРИЧЕСКИЕ ИССЛЕД-наблюдение без преднамеренного вмешательства в терени болезни.Включ в себя описательный и аналитический методы. Эмпирические исследования - это исследование без преднамеренного

вмешательства в естественное течение и развитие заболевания. Исследователь наблюдает и фиксирует необходимую информацию в соответствии с программой исследования. Эмпирические исследования, в свою очередь, могут быть описательными и аналитическими. Аналитические методы могут быть когортными, исследованиями типа «случай-контроль» и экологическими.

В эксперименте исследователь целенаправленно и сознательно контролирует основные параметры, которые являются предметом изучения (например, факторы риска, новые методы лечения, профилактики), а также распределяет объекты исследования (больных и здоровых лиц) за определенными группами. Экспериментальные исследования разделяются на полевые (профилактические) и клинические, неконтролируемые и контролируемые, рандомизированные и нерандомизованные.

2.ОЦЕНКА ДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ СТАТ.ИССЛЕДОВ означаетопределить вкакой мере сделанные для него выводы можна перенести на генерал.совокупность. Для оценки достоверности результатов любых выборочных исследований определяют среднюю ошибку относительной (тр) или средней величины (тМ).

Параметрическим критерием оценки существенности разницы является коэффициент достоверности (критерий Госсета (Стьюдента)).

N=30 000

Родилось 2100

Аборты 1050

‰ ‰ AACCE

Выводы:

	1999 год	1998 год
Крождаемости	72%	70‰
Кабортов	30%	35‰

Билет 13

Описательный метод — вид научного метода, представляющий собой систему процедур сбора, первичного анализа и изложения данных и их характеристик. Описательный метод — вид социологического исследования (анализа), предполагающий получение эмпирических данных, дающих целостное представление о предмете, его структурных элементах и обычно не содержащий установления причинно-следственных связей, принципиально нового осмысления системы. Описательные исследования необходимы для изучения относительно схожих сообществ людей (казачество; депутаты и т. д.) или весьма разношёрстных объектов (предприятия-банкроты и т. д.) Здесь пересекаются разные по социально-экономическим, профессиональным, национальным, территориальным и иным характеристикам группы объектов изучения. Является необходимым в структуре объекта выделить однородные категории, дать им характеристику и т. д. Описательный метод особенно свойствен художественной, документальной литературе. Контент-анализ —Анализ содержания

2. Оценка достоверности результатов статистического исследования. Доверительные границы. Методика определения доверительных границ.

Доверительные границы|граница| ЭТО ИНТЕРВАЛЫ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ ПРИЗНАКОВ.

определяют формулами:

P_ген=P_выбt _*m_{p ,} где:

• и P_ген - значение средних и относительных величин, рассчитанных для генеральной совокупности;

• и P_выб – значение средних и относительных величин, рассчитанных для выборочной совокупности;

• m_x и m_p – средние ошибки соответствующих показателей;

• t – критерий достоверности или доверительный коэффициент. Он может быть задан с разными степенями точности и в зависимости| от вероятности безошибочного прогноза составлять t = 2 и t = 3.

Средняя ошибка позволяет определить доверительные пределы, в которых с определенной вероятностью находится истинное значение показателя. Интервал, размещенный между ними, называется доверительный интервал (t_˟m).

гОРОД н.: Х_ср=23,8 дня

m= ±4,6 дняV ACEEA σ =5,2

2 ГРУППА:

длительность, дни	больные	fX	D (М-длительность)	d2	d2f
14	4	56	11	121	484
17	8	136	8	64	512
21	7	147	4	16	112
25	18	450	0	0	0
28	20	560	3	9	180
30	8	240	5	25	200
33	5	165	8	64	320
	70	1754			1808

М= м== 25 дней

(средняя вариабельность)

Выводы:

	Город Н.	2 группа
М	23,8 дня	25 дней
Cv	21,85 %	20%

Билет 14

1. Аналитические методы исследования. Основные понятия. Цели. Преимущества и недостатки. это преобразования и работа с математическими равенствами и формулами как с последовательностью символов. Они отличаются от численных расчётов, которые оперируют приближёнными численными значениями, стоящими за математическими выражениями. Системы символьных вычислений (их так же называют системами компьютерной алгебры) могут быть использованы для символьного интегрирования и дифференцирования, подстановки одних выражений в другие, упрощения формул и т. д. ОБЛЕГЧИТЬ И УСКОРИТЬ РАБОТУ ВРАЧА- ЦЕЛЬПреймущество- быстрота, легкость,недостатки- сбои программ, системные ошибки при неправельной загрузки, невозможность индивидуального подхода.недостаток специалистов кот в состоянии работать с такой техникой аналитические методы, которые позволяют учитывать потенциальную связь между воздействием и продолжительностью заболевания Этот метод требует, чтобы мы получили даты постановки диагноза для всех случаев, или информацию о распределении продолжительности заболевания на различных уровнях воздействия. Даже при отсутствии связи между воздействием и продолжительностью заболевания, тем не менее, возникают проблемы, которые заключаются в том, что нынешнее воздействие может быть связано с теми воздействиями, которые были в то время, когда оно могло быть этиологически значимым для нынешнего заболевания. Подобное время отделено от настоящего двумя историческими периодами:

1. временем индукции между соответствующим воздействием и возникновением заболевания (которое остается гипотетическим до тех пор, пока не будут получены адекватные данные по времени индукции);

2. временем от возникновения заболевания до момента проведения исследования (которое мы можем измерить, желательно из медицинских записей).

3. Оценка достоверности разности результатов статистического исследования.

Оценить достоверность результатов- означает определить, с какой вероятностью можно перенести сделанные для него выводы (результаты изучения признаков) с выборочной совокупности на всю генеральную совокупность (т.е., по части явления судить о явлении в целом, о его закономерностях). Общие погрешности (ошибки) могут иметь как систематический|систематичный| харак­тер| (методические, недостатки|недостаток| измерительной аппаратуры), так и случайный (ошибки|ошибка| исследователя). Погрешности выборочного наблюдения связаны|повязал| с отбором его единиц. Это погрешности типичности, репрезентативности.Нулевая и альтернативная гипотезыПроверка гипотезы имеет огромное значение в медицинских исследованиях, потому что позволяет исследователю делать обобщения о генеральной совокупности на основе вероятностей из результатов выборочного исследования.Цель исследователя – доказать, что данные наблюдения, полученные при исследовании статистически значимы. Проверка гипотезы подтверждает (или опровергает) утверждение, что данные наблюдения не возникли случайно, а отражают подлинную связь между зависимыми и независимыми событиями.Нулевая гипотеза (Н_о) утверждает, что нет разницы между попавшими и не попавшими под воздействие факторов (риска) субъектами в отношении риска развития события (заболевания и т.п.). Наблюдаемая разница является случайной.Альтернативная гипотеза (Н_А) утверждает, что есть разница между попавшими и не попавшими под воздействие факторов (риска) субъектов в отношении риска развития события

( низкий уровень вариабельности) DBAAE

Билет 15

Одномоментные исследования.

Исследование, которое включает в качестве объектов всех людей в популяции в некий момент, или репрезентативную выборку всех подобных людей, включая тех, кто имеет заболевание, и имеет своей целью описать популяцию в данный момент, обычно обозначается как одномоментное (или кросс-секционное) исследование. Одномоментное исследование, которое выполняется для того, чтобы определить распространенность, называется исследованием распространенности. Обычно информация о воздействии анализируется вместе с информацией о заболевании, таким образом, чтобы субпопуляции с различным воздействием могли бы быть сравнены в соответствии с распространенностью у них заболеваний. Одномоментные исследования часто опираются на воздействия, которые не меняются, такие как группа крови и другие, мало меняющиеся характеристики человека. Для таких воздействий настоящая информация является полезной. Одномоментные исследования могут включать формирование выборки в соответствии со статусом заболевания.

Нулевая и альтернативная гипотезы

Проверка гипотезы имеет огромное значение в медицинских исследованиях, потому что позволяет исследователю делать обобщения о генеральной совокупности на основе вероятностей из результатов выборочного исследования.

Цель исследователя – доказать, что данные наблюдения, полученные при исследовании статистически значимы. Проверка гипотезы подтверждает (или опровергает) утверждение, что данные наблюдения не возникли случайно, а отражают подлинную связь между зависимыми и независимыми событиями.

Нулевая гипотеза (Н_о) утверждает, что нет разницы между попавшими и не попавшими под воздействие факторов (риска) субъектами в отношении риска развития события (заболевания и т.п.). Наблюдаемая разница является случайной.

Альтернативная гипотеза (Н_А) утверждает, что есть разница между попавшими и не попавшими под воздействие факторов (риска) субъектов в отношении риска развития события (заболевания и т.п.). Наблюдаемая разница не является случайной.

Если данные исследования статистически значимы и нулевая гипотеза не получила подтверждения, она может быть отвергнута и принимается альтернативная.

Обращения	Дети	fX	D (М-длительность)	d2	d2f
2	5	10	2	4	20
3	10	30	1	1	10
4	15	60	0	0	0
5	10	50	1	1	10
6	4	24	2	4	16
7	1	7	3	9	9
	45	181			65

Город В: Х_ср=3,6 m= ±1,3 σ =1,2 C_v=1,2/3,6 = 33,3%

Город А: М= м== 4 (высокая вариабельность) ACCAA

Выводы:

	Город А.	Город В.
Среднее число обращений	4	3,6
М	1.2	1.3
σ	30%	33,3%

Билет 16

Длительное или постоянное наблюдение за определенным контингентом называют продольным исследованием. Оно позволяет устанавливать связь между действием факторов риска и возникновением заболеваний, даже в тех случаях, когда эти события разделены значительным промежутком времени. Различают короткие исследования продолжительностью до трех лет и полные долгосрочные исследования от рождения до зрелости.

Распределение продольных исследований на ретроспективные и проспективныеотносится к времени возникновения исследуемых явлений. В ретроспективных исследованиях изучаются характеристики, когда заболевание было еще до начала исследования, в проспективных - изучается вероятность его возникновения в будущем. Обычно аналитические исследования начинаются с ретроспективного исследования. Ретроспективное исследование чаще проводится как исследования «случай-контроль». При проведении такого вида исследования формируются две группы. Сначала осуществляется отбор фуппы пациентов с исследуемым заболеванием (первая группа) и подобной по другим признакам группы лиц без этого заболевания (вторая группа). Затем ретроспективно (по архивным данным или воспоминаниям, суждениям; данным

Корреляция, видыкоэффициентовкорреляции.

1. . Коэффициент корреляции— это число, которое находится между -1 и +1, определяет силу линейной связи двух случайных переменных. Положительное значение коэффициента корреляции означает, что с увеличением одной из переменных другая также растет, из уменьшенные одной из них уменьшается и другая. Негативное значение значит, что с ростом одной переменной другая уменьшается, с уменьшением одной из них другая растет. Коэффициент корреляции равняется нулю — значит, что между переменными отсутствует взаимосвязь.

Определение характера связи между определенными параметрами проводят путем расчета коэффициента корреляции

Направленность связи – определяется по знаку коэффициента корреляции.
Прямая связь – динамика параметров однонаправленная – увеличение одного параметра обуславливает увеличение другого.		Обратная – динамика параметров разнонаправлена – увеличение одного параметра обуславливает уменьшение другого.
Сила связи
Слабая r=0.01-0.29	Средняя r=0.30-0.69		Сильная r=0.70-0.99

Коэффициент парной корреляции отображает характер связи 2 признаков.

Он дает характеристику обобщенной «неочищенной» связи между параметрами. Он может быть рассчитан при сопоставлении двух рядов в виде

• рангового коэффициента корреляции (ρ) и

• линейного коэффициента корреляции (r).

Корреляционная зависимость различается по направлению, силе и форме связи.

По направлению корреляционная связь может быть положительной ("прямой") и отрицательной ("обратной"). Степень, сила или теснота корреляционной связи определяется по величине коэффициента корреляции. Сила связи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции.Максимальное возможное абсолютное значение коэффициента корреляции r = 1,00; минимальное r = 0,00.

Среднее число дней на койку: 340 000:20 000 = 17 дней ADACD

Билет 17

Экспериментальное исследование — это сравнительное исследование при преднамеренном вмешательстве в одну из исследуемых групп (рандомизированный клинический эксперимент). Контролируемое испытание, это экспериментальное исследование (воздействие оказывает исследователь). Эксперимент в медицине получил распространение сравнительно недавно. Значение контролируемых исследований трудно переоценить. Клагодаря рандомизации группы различаются только исследуемым признаком, тем самым преодолевается основной недостаток обсервационных исследований. Экспериментальное исследовании никто до ею завершения не знает.к чему оію приведет. Это уменьшает риск невольной подтасовки. Может быть, по этой причине контролируемые испытания нередко приводят к заключению о неэффективности того или иного метода лечения, когда обсервационное исследование, напротив, доказываем его эффективность.

2.Коэффициентранговойкорреляции, методика, нахождения, его оценка.Коэффициент ранговой корреляции (Спирмена) - непараметрический метод, который используется с целью статистического изучения связи между явлениями.Особенность коэффициента Спирмена – простота вычисления при недостаточнойточностипозволяетегоиспользовать для ориентировочногоанализа с проведениембыстрыхрасчетов, при определенииданных в получисленном описательном виде/

Этапы расчета:

1) Определить ранги значения каждой величины рядов X и Y.

Ранжирование обоих рядов должно быть однонаправленным.

2) Определить отклонение значений одного ряда от другого (dxy).

Их сумма с учетом знаков должна равняться 0.

3) Возвести полученные результаты в квадрат, и определить их сумму

(

4) Подставляем полученные результаты в формулу:

ρ =1-

где - сумма квадратов разностей рангов, а - число парных наблюдений.

Для оценки достоверности коэффициент корреляции должен превышать свою погрешность не меньше, чем в 2,5 – 3 раза при достаточном числе наблюдений.

При большом числе наблюдений (n˃100) средняя ошибка рангового коэффициента корреляции вычисляется по формуле:

mρ

√n

Оценка достоверности коэффициента корелляции проводится по тем же принципам, что используются для других показателей с определением числа наблюдений (числа степеней свободы вариационных рядов n'=n-2. Полученные результаты сравнивают с табличными значениями для соответствующих ступеней вероятности ошибки первого типа.

В прошлом году госпитализировано 82%. В этом году на 7% больше. CBCDD

Билет 18

Н_оправдива = статистически не значима

Н_оложна = статистически значима

Допускание Н_о = статистически не значимо

Отвергание Н_о = статистически значимо

Ошибки I типа (α – альфа)

Если Н_о правдива в действительности и, полученные в ходе исследования данные статистически не значимы, правильное решение – принять нулевую гипотезу. С другой стороны: если Н_о правдива, а полученные данные статистически значимы, решение отвергнуть Н_о будет не верным и будет сделана ошибка. Ее называют ошибкой I типа (альфа). Т.о., ошибка I типа отвергает Н_о, когда последняя верна.

Ошибки II типа (β – бета)

Если в действительности Н_о ложна и полученные данные статистически значимы, правильным будет отвергнуть Н_о. С другой стороны, если Н_о ложна и полученные данные статистически не значимы , решение принять Н_о будет неправильным и будет сделана ошибка. Это ошибка II типа (бета). Т.о., ошибка II типа принимает Н_о, когда последняя ложна.

Для оценки достоверности результатов выборочных исследований определяют: