Конструктивный эпидемиологический анализ. Методический аппарат эпидемиологического анализа.
Конструктивный эпидемиологический анализ предполагает характеристику эпидемического процесса в конкретных условиях места и времени. В зависимости от длительности отрезка времени, за который рассматриваются материалы, конструктивный эпидемиологический анализ подразделяется на ретроспективный и оперативный. В первом случае информацию разрабатывают по следующим четырем основным аспектам:
1) анализ уровня и структуры инфекционной заболеваемости (заболеваемость, смертность, инвалидность, нетрудоспособность и др.);
2) анализ многолетней динамики заболеваемости (тенденции, периодичность, средний уровень за несколько лет и др.);
3) анализ годовой динамики заболеваемости (сроки начала и окончания сезонных подъемов и др.);
4) анализ заболеваемости по факторам риска (возрастные, профессиональные и другие характеристики).
В случае проведения оперативного эпидемиологического анализа осуществляют слежение за уровнем, структурой и динамикой заболеваемости.
Методический аппарат определяется характером самого эпидемиологического анализа. Методы эпидемиологического анализа, как правило, заимствованы из вариационной статистики и прикладной математики. Важнейшим условием их грамотного применения является адаптация к особенностям эпидемического процесса, обеспечивающая адекватность получаемых оценок. Сущность адаптации состоит в отработке и учете показаний и ограничений при использовании каждого метода в конкретной эпидемиологической ситуации.
Одно из центральных мест в ретроспективном эпидемиологическом анализе принадлежит изучению показателей эпидемического процесса (заболеваемости, смертности, летальности) во времени с оценкой уровня, направления, интенсивности изменений и характера циклической (периодической) компоненты.
В тех случаях, когда при однонаправленной тенденции интенсивность изменения процесса варьирует, выравнивание за весь период не противопоказано, если при этом соблюдается условие качественной однородности эпидемического процесса. В противном случае эпидемиологически более правильно разделить анализируемый ряд на несколько периодов, характеризующихся действием различных факторов.
Выравнивание методом наименьших квадратов по параболе второго порядка показано в тех случаях, когда абсолютный прирост показаталей динамического ряда выражен и в процессе динамики меняет направление - от минуса к плюсу и наоборот.
Общим правилом, свидетельствующим о хорошем соответствии фактических и выравненных по параболе второго порядка показателей, являются удовлетворительное совпадение концов параболы и исходных данных и незначительные отклонения центральной части параболы.
В ряде случаев при резком изменении факторов, влияющих на эпидемический процесс, или при широком и эффективном вмешательстве органов здравоохранения (например, вакцинопрофилактика) тенденция заболеваемости, сохраняя однонаправленный характер, развивается с существенным изменением темпов. Для таких кривых используют метод выравнивания по экспоненциальной или степенной кривой. Если темп меняется в геометрической прогрессии, показано выравнивание по экспоненте, при более плавном развитии процесса - по степенной кривой. На практике бывает трудно определить скорость изменения процесса и, следовательно, вид выравнивания. В этих случаях обычно проводят последовательное выравнивание по экспоненте и степенной кривой с тем, чтобы получить такую кривую, которая в наибольшей степени приближается к исходным данным.
Практическое значение отыскания более точного соответствия способа выравнивания характеру кривой определяется тем, что на основании выравненных данных можно перейти к решению следующей задачи эпидемиологического анализа - измерению интенсивности динамики эпидемического процесса.
Для реализации этой задачи наиболее приемлем метод, основанный на расчете средней геометрической из показателей темпа роста. Его применение показано после предварительного выравнивания динамического ряда методом наименьших квадратов по прямой. Получаемые при этом значения темпов прироста довольно хорошо характеризуют интенсивность динамики в случае монотонного развития, а также при однонаправленной динамике эпидемического процесса с наличием циклических колебаний различной амплитуды.
Для кривых, имеющих вид параболы, целесообразно предварительное разделение всего динамического ряда в месте его «перелома» с последующим выравниванием отрезков по прямой и расчетом темпов. Кроме того, в качестве экспресс-метода можно использовать без предварительного выравнивания крайние и центральное значения параболы.
Более сложными представляются случаи динамических рядов заболеваемости, описываемые экспоненциальной кривой. При этом возможность расчета темпа определяется тем, что в основе экспоненциальной функции лежат постоянные коэффициенты роста.
