Фармацевтическая этика
Становление этики и деонтологии...

Современная медицинская деонтология, рассматривая проблемы долга, деятельности медицинских и фармацевтических работников, исходит из специфики их труда.

Физическая реабилитация
Анатомо-физиологическая характеристика...

Учитывая то, что проблема остеохондроза не только медицинская, но и социальная, решить ее очень сложно. Однако наше здоровье - это только наше здоровье.

Здоровый образ жизни
Основы физического здоровья...

Здоровый образ жизни - образ жизни человека, направленный на профилактику болезней и укрепление здоровья. Понятие «здоровый образ жизни» однозначно пока ещё не определено.

Статистические методы

Важнейшим условием применения рассматриваемых методов является выбор периода удлинения (осреднения), который в целом зависит от длины и характера динамического ряда. Установлено, что чем короче этот период, тем лучше выявляется цикл, но в меньшей степени обозначается тенденция.

В динамических рядах заболеваемости с большой амплитудой колебаний (грипп, эпидемический паротит), а также со слабо выраженной периодичностью (скарлатина, менингококковая инфекция) методы сглаживания использовать не рекомендуется, так как в первом случае они могут исказить особенность эпидемического процесса, а во втором - погасить слабо выраженные циклические компоненты. Методы удлинения интервалов и скользящей средней (в том числе взвешенной) пригодны для грубого, ориентировочного определения характера тенденции и циклической компоненты.

Для более тонкого исследования динамических рядов рекомендуется использовать методы фильтрации случайных процессов, простейшим среди которых является расчет и анализ отклонения от теоретической линии тенденции. Данный метод позволяет оценить выраженность периодических подъемов по абсолютным значениям рассчитанных отклонений.

Определенным преимуществом этого метода является возможность его использования для сравнительно коротких рядов (10 и более лет). В то же время для увеличения достоверности оценки многолетней динамики необходимо исследовать ряды, включающие несколько периодических волн.

Поиски более строгого математического решения задачи по отысканию «скрытой» периодичности эпидемического процесса начались в 70-х годах. Определенным толчком к этому, с одной стороны, были работы, описывающие методы теории случайных процессов, с другой - расширение использования ЭВМ в здравоохранении.

Наиболее перспективными при изучении многолетней периодичности являются методы теории случайных процессов - автокорреляционная функция, гармонический и спектральный анализ. Их применение в полной мере возможно только с помощью ЭВМ.

Одним из основных ограничений при применении корреляционно-спектрального анализа является длительность временного ряда, которая теоретически для получения объективных оценок должна исчисляться десятками и даже сотнями значений (лет), практически же спектральный анализ удовлетворительно используется при числе наблюдений порядка 100. Кроме того, особую значимость приобретает интерпретация результатов. В связи с этим формальное использование корреляционно-спектрального анализа не гарантирует объективность оценок. Математика в данном случае дает лишь средство описания поведения временного ряда (тип модели) в сжатом виде: вместо всего ряда получают соответствующую ему функцию спектральной плотности, выделение истинных максимумов которой не всегда можно сделать однозначно. Если же сгладить спектр, то, вероятно, часть небольших выбросов на кривой не проявится.

При эпидемиологических исследованиях часто сравнивают две выборки (или более). При этом может возникнуть проблема их несопоставимости (например, выборки очень различаются по возрастной структуре, что мешает решить поставленную задачу). В таких случаях помогает метод

стандартизации данных

. Смысл этого метода заключается в том, что искусственно устраняется различие между выборками по всем факторам, кроме изучаемого.

Достоверным считается то различие, при котором разность между показателями в определенное число раз больше, чем сумма их ошибок. Это число (Т) определяется тем уровнем надежности, который принят в данном исследовании. При таком условии число Т (критерий Стьюдента) должно быть больше 2. Если это так, то различие считается достоверным: можно быть уверенным, что по крайней мере в 95 из 100 любых аналогичных выборок различие окажется примерно таким же (плюс-минус ошибка).

Перейти на страницу: 1 2 3 4 5

Меню сайта

Голодание человека

Виды массажа

Венерические заболевания

Вегето-сосудистая дистония

Биомедицинская и клиническая антропология

Беременность и эпилепсия

Медицинские решения