MedUniver Микробиология
  Домой Медицинский фото атлас Психология отношений Медицинские видео ролики Медицинская библиотека Консультация врача  
Микробиология:
Общая микробиология
Общая бактериология
Экология микробов
Учение об инфекции
Лечение инфекций
Иммунология
Методы диагностики
Грам "+" бактерии
Грам "-" бактерии
Микобактерии
Хламидии. Риккетсии
Спирохеты. Трепонемы
Вирусы
Грибы
Простейшие
Гельминтозы
Санитарная микробиология
Книги по микробиологии
Рекомендуем:
Необходимое:
Книги по медицине
Видео по медицине
Фотографии по медицине
Консультации врачей
Форум
 

Значение темпа прироста в эпидемиологии. Оценка тенденции эпидемиологического анализа.

Значение темпа прироста - величина очень лабильная, зависящая от числа временных промежутков, направления динамики и абсолютного уровня показателей.
Так, при одних и тех же крайних значениях динамического ряда темп прироста будет тем больше, чем меньше временной промежуток (например, при первом и последнем показателях ряда, равных соответственно 7,60 и 0,26, темп прироста в случае временного промежутка 9 лет составит 34,4%, 5 лет-57,0%).

Для расчета темпа прироста минимально возможный временной промежуток составляет 3 года. Что касается максимального периода, то единственным ограничением является резкое изменение общего направления динамики показателей или характера их колебаний, что в практике борьбы с инфекционной заболеваемостью бывает довольно часто. В этих случаях показано выделение в динамическом ряду соответствующих периодов с последующим выравниванием и расчетом темпов.

Направление динамики также отражается на величине темпа прироста - в случае положительной динамики при всех прочих одинаковых условиях (равенство крайних значений, числа лет) она всегда будет больше, чем в случае отрицательной динамики. Например, при крайних значениях показателей первого динамического ряда 0,26 и 7,60 и второго ряда 7,60 и 0,26, характеризующих заболеваемость за 21 год, величина темпа прироста составит +18,4 и -15,5% соответственно.

прирост в эпидемиологии

Наиболее высокие темпы прироста выявляются в тех случаях, когда крайние значения рядов динамики отличаются друг от друга на порядок и более. Если крайние величины ряда одного порядка, значения темпа прироста невелики.

Нередки случаи, когда при различных крайних показателях значения темпа прироста очень близки. В таких ситуациях для более объективного и обоснованного вывода о скорости и эффективности изменения процесса следует учитывать абсолютное значение 1% прироста, представляющего отношение абсолютного прироста к темпу прироста.

Таким образом, абсолютное значение темпа прироста адекватно отражает эпидемиологическую ситуацию в случае, если сравниваемые ряды имеют однонаправленную тенденцию процесса, одинаковое число временных промежутков, близкое по величине абсолютное значение 1% прироста.

Одного из отмеченных выше ограничений (зависимость темпа прироста от числа временных промежутков) лишен метод определения скорости динамики с помощью расчета (g угла наклона касательной к линии тенденции. Результаты, получаемые с его помощью, хорошо коррелируют с соответствующими значениями темпа прироста: r=0,94±0,02.

Сравнительно редко в практике эпидемиологического анализа используется построение динамических рядов на полулогарифмической сетке, что, по всей вероятности, связано с недооценкой возможностей таких диаграмм. Между тем, помимо оценки направления динамики, они улавливают относительные изменения процесса и поэтому путем сравнения углов наклона отрезков кривых наглядно демонстрируют интенсивность (скорость) изменения рассматриваемых величин. Кроме того, полулогарифмические диаграммы показаны для сравнительного анализа разномасштабных колеблющихся в больших пределах рядов динамики.

Исследование эпидемического процесса предполагает также решение задачи по оценке характера тенденции и циклической компоненты путем устранения колебаний, вызванных случайными причинами.

Для этого обычно используют метод удлинения интервалов, скользящей и взвешенной скользящей средней. Сравнительно реже применяют методы фильтрации случайных процессов.

Выявление характера тенденции наиболее демонстративно при применении метода удлинения интервалов, что позволяет рекомендовать этот вид сглаживания перед выравниванием для определения как способа выравнивания, так и для выделения в динамическом ряду отдельных периодов.

- Читать далее "Статистические методы в эпидемиологии. Корреляционно-спектральный анализ в эпидемиологии."


Оглавление темы "Эпидемиологический анализ.":
1. Социально-экономические законы эпидемиологии. Правила эпидемиологии.
2. Эпидемиологический анализ. Научные основы эпидемиологического анализа.
3. Количественный эпидемиологический анализ. Социально-экономический анализ в эпидемиологии.
4. Роль эпидемиологического анализа. Методы эпидемиологического анализа.
5. Конструктивный эпидемиологический анализ. Методический аппарат эпидемиологического анализа.
6. Значение темпа прироста в эпидемиологии. Оценка тенденции эпидемиологического анализа.
7. Статистические методы в эпидемиологии. Корреляционно-спектральный анализ в эпидемиологии.
8. Разработка проблем эпидемиологии. Сезонность в эпидемиологии.
9. Очаговость в эпидемиологии. Закон Пуассона в эпидемиологии.
10. Статистическая очаговость. Территориальность распределения заболеваний.
Загрузка...

   
MedUniver.com
ICQ:493-344-927
E-mail: reklama@meduniver.com
   

Пользователи интересуются:

Будем рады вашим вопросам и отзывам:

Полная версия сайта