Ćwiczenie nr 4

Temat:

Metody porównawcze stanu zdrowia

populacji.

Negatywne i pozytywne mierniki zdrowia.

Metody oceny stanu zdrowia

(jednostek i populacji)

Ocena stanu zdrowia populacji jest jednym z głównych zadań
epidemiologii.

Pomiary zdrowia jednostek wykonywane są według określonych norm i
arbitralnie przyjętych miar.

Dokładne wykonywanie założonych pomiarów i analiz stanowi podstawę
do prawidłowego (naukowego) wnioskowania i epidemiologicznej oceny
stanu zdrowia badanej populacji.

c.d.


Epidemiolodzy stosują takie metody obserwacji i

badań, które umożliwiają poznawanie

korzystnych cech populacji, tj. zdrowia, jak i

zjawisk niekorzystnych, tj. chorób,

niepełnosprawności.



Epidemiolodzy liczą, mierzą i analizują cechy

zdrowotne ludzkiej populacji.

NARZĘDZIA STOSOWANE W

EPIDEMIOLOGII

(czyli sposoby poznawania sytuacji

zdrowotnej jednostek i populacji)

•

Kwestionariusz wywiadu

epidemiologiczny- standardowy,

jednolity, w formie pisemnej;

•

Ankieta

c.d.

•

Lekarskie badanie przedmiotowe,

badania laboratoryjne, obrazowe,

testy diagnostyczne

(pomiar instrumentalny)

•

Ujednolicone dokumenty służby

zdrowia oraz dokumenty

demograficzne

(analiza dokumentacji)

•

Protokoły badawcze - specjalne

badania epidemiologiczne dokumentacji

medycznej

(łączy kilka metod, np. analizę

dokumentacji, pomiar, wyywiad)

c.d.

• Sprawozdania statystyczne

demograficzne i z jednostek służby

zdrowia

(statystyczna analiza danych)

• Programy statystyczne, pakiety,

wzory statystyczne, znormalizowana

nomenklatura

(statystyczna analiza danych)

Podstawowe pojęcia:

Liczby bezwzględne-określają liczebność osób, przedmiotów
lub zjawisk.

Liczby względne, częściej nazywane wskaźnikami lub
współczynnikami. Określają one stosunek podzbioru do zbioru,
czyli mniejszej liczebnie części populacji z określoną cechą do
całej populacji.

Współczynnik jest liczbą względną mianowaną, czyli
określającą częstość zdarzeń różnoimiennych w określonym
czasie.

Wskaźnik jest liczbą względną niemianowaną, określającą
częstość względnego udziału części zdarzeń jednoimiennych w
ich całości (najczęściej wyrażany w odsetkach).

MIERNIKI ZDROWIA POPULACJI -

POZYTWNE

1. Średnia długość życia jednostki,

przeciętne dalsze trwanie życia

2. Przyrost naturalny
3. Miary reprodukcji: Liczba urodzeń

żywych; Płodność kobiet;

Dzietność kobiet

4. Odsetek mężczyzn zdolnych do

służby wojskowej.

5. Liczba osób 100-letnich w

populacji i in.

Ad 1. Przeciętne dalsze

trwanie życia

• Przeciętne (średnie) dalsze trwanie życia

jest to wskaźnik liczony w oparciu o jednolitą

metodologię zalecaną przez WHO. Wyraża on

średnią liczbę lat, jaką w danych warunkach

umieralności ma jeszcze do przeżycia osoba

pochodząca z określonej zbiorowości.

(Jerzy Z. Holzer „Demografia” PWE)

c.d.

Tablice trwania życia składają się z kilku

funkcji względem wieku, związanych ze sobą

matematycznie (m.in. liczba dożywających, liczba

zmarłych, prawdopodobieństwo zgonu, przeciętne

dalsze trwanie życia), określających teoretyczny

proces wymierania populacji w miarę jej starzenia

się. Wartości tych funkcji oblicza się na podstawie

liczby osób zmarłych (sklasyfikowanych według

roku urodzenia i wieku ukończonego), liczby

urodzeń oraz liczby ludności (według roczników

urodzenia) według stanu na początek i koniec

badanego okresu.

Ad.1.

• w 2010r. przeciętne trwanie życia

wynosiło 72,1 lat dla mężczyzn oraz 80,6

lat dla kobiet.

• wzrost średniej długości życia

(nieprzerwany wzrost średniej długości

trwania życia od 1992r.)

Źródło: Podstawowe informacje o sytuacji demograficznej Polski w 2011r.

Wyniki badań GUS 2012.

c.d.

Ryc.1. Przeciętne trwanie życia w latach 1980-2009

Źródło: Podstawowe informacje o strukturze demograficznej Polski w 2011 r.

Wyniki badań GUS 2012.

Ad 2. Przyrost naturalny

ludności

- jest to suma osób, wynikająca

z liczby zgonów odjętej od liczby

urodzeń, w określonym czasie

(rok), na określonej przestrzeni

(kraj, województwo) w stosunku

do określonej stałej

Przyrost naturalny ludności

- dane statystyczne

• W 2011r.- odnotowano istotny

wzrost liczby urodzeń, ale także

zwiększenie liczby zgonów; przyrost

naturalny był dodatni i wyniósł

15 tys.

(dane szacunkowe)

• 2010 r. - prawie 38 tys.;

c.d.

• Dodatni przyrost naturalny

odnotowuje się od 2006r.;

cztery wcześniejsze lata

charakteryzowały się ubytkiem

naturalnym, np. w 2005 r.

wyniósł on minus 3,9 tys., a

największy odnotowano w 2003

r. i wynosił minus 14,1 tys.

Tab.1. Przyrost naturalny w województwie Lubelskim

Źródło: „Informator statyczny ochrony zdrowia województwa lubelskiego 1999- 2006”

rok

Przyrost naturalny

liczba

wskaźnik na 1000 mieszkańców

1999

-226

-0,10

2000

-117

-0,05

2001

-379

-0,17

2002

-1904

-0,9

2003

-1546

-0,70

2004

-2003

-0,91

2005

-1 836

-0,84

2006

-1 182

-0,5

-0,10

-0,05

-0,17

-0,9

-0,70

-0,91

-0,84

-0,5

-1,00

-0,90

-0,80

-0,70

-0,60

-0,50

-0,40

-0,30

-0,20

-0,10

0,00

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Przyrost naturalny w województwie lubelskim w latach 1999- 2006

(wskaźnik na 1000 mieszkańców)

Ad 3. Współczynnik

urodzeń

Wu = x C

Ut - liczba urodzeń w okresie t,
Lt – średnia liczba osób w

populacji w okresie t,

C - constans (1000, 10 000 lub

100 000)

Urodzenia – dane statystyczne

• W 2011 r. zarejestrowano 391 tys. urodzeń

żywych, co oznacza o 2 tys. mniej niż w

2010,

• ale znacznie mniej niż w 1983 r., który był

szczytowym rokiem ostatniego wyżu

demograficznego (724 tys. urodzeń).

Współczynnik urodzeń

(Crude Birth Rate)

• 1. Niger – 50.1births/1,000 population (2012 est.)
• 94. Saudi Arabia -19.19 births/1,000 population

(2012 est.)

• 147. USA - 13.68 births/1,000 population (2012 est.)
• 194. Poland – 9.96 births/1,000 population

(2012 est.)

• 222. Monaco – 6.85 births/1,000 population

(2012 est.)

Tab. 2. Urodzenia żywe w

województwie lubelskim w latach

1999- 2006

Źródło: „Informator statyczny ochrony zdrowia województwa

lubelskiego 1999- 2006”

rok

urodzenia żywe

liczba

wskaźnik na 1000 mieszkańców

1999

23 406

10,4

2000

23 111

10,3

2001

22 461

10,0

2002

20 826

9,4

2003

21 261

9,7

2004

20 794

9,5

2005

21 346

9,8

2006

21 496

9,9

10,4

10,3

10,0

9,4

9,7

9,5

9,8

9,9

8,8

9,2

9,4

9,6

9,8

10,2

10,4

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Wskaźnik urodzeń żywych w województwie lubelskim w latach 1999- 2006

(liczony na 1000 mieszkańców).

Ad.3 Płodność kobiet

• W Polsce wiek rozrodczy przejmuje

się wiek od 15 do 49r.ż.

pł

= x 1000

l –liczba urodzeń żywych
c –przeciętna liczba kobiet w wieku 15-

49 lat w badanym okresie

Ad 3. Współczynnik dzietności

Współczynnik dzietności -

współczynnik określający liczbę

urodzonych dzieci przypadających na

jedną kobietę w wieku rozrodczym (15-49

lat).

W 2010 roku współczynnik dzietności

wynosił niespełna1,4, co oznacza wzrost

(o 0,16 pkt) w stosunku do

odnotowanego w 2003r., w którym był

najniższy od ponad 50 lat.

Źródło: Podstawowe informacje o sytuacji demograficznej Polski do

2011r.Wyniki badań GUS 2012.

c.d. Urodzenia – dane

statystyczne

• Pomimo rosnącej liczby urodzeń –
w dalszym ciągu poziom reprodukcji

nie gwarantuje prostej

zastępowalności pokoleń;

od 1989 r. utrzymuje się w

Polsce okres głębokiej depresji

urodzeniowej.

2,4

2,416

1,5

1,46

1,5

2,5

1970

1975

1980

1983

1985

1990

1995

1996

1997

Lata

TFR

Polska
Kraje Unii Europejskiej

27 lat

14 lat

Współczynnik dzietności: Polska - Kraje Unii

Europejskiej.

Skala zmian w czasie

Współczynnik dzietności

(Total Fertility Rate)

• In Poland TFR is 1.31 children born/woman (2012 est.) -

211 place (was 1.4 in 2011).

• The average total fertility rate in the European Union

(EU-27) has been calculated at 1.59 children per woman

in 2009.

• In USA TFR is 2.06 children born/woman (2012 est.) -

123 place (was 1.89 in 2011; 1.14 in 2009).

• In Saudi Arabia is 2.26 children born/woman - 101 place

(2012 est.)

• In Taiwan is 1.1 children born/woman - 220 place (2012

est.) (was 1.14 in 2008)

• In Sinqapore is 0.78 children born/woman - 223 place

(2012 est.)

In Niger is 7.16 children born/woman - 1 place (2012 est.)

fioletowy- 7

–8 Children

różowy - 6–7 Children

czerwony - 5

–6 Children

pomarańczowy 4–5 Children

żółty - 3–4 Children

zielony - 2

–3 Children

morski 1

–2 Children

niebieski- 0

–1 Children

A world map showing countries by

fertility rate,

according to the CIA World Factbook's 2012

data.

Współczynnik umieralności

Liczba zgonów ogółem

x K

Średnia liczebność populacji

K – stała, standardowa jednostka ludności
Umieralność - liczba zgonów zaistniałych

w badanej populacji w danym czasie.

Badanie umieralności

I. Czynniki ogólne:

roczny współczynnik umieralności;

Współczynnik umieralności dla populacji

do 1 r. ż. i in.

II. Strukturalne:

Współczynnik umieralności wg wieku,

Współczynnik umieralności wg płci,

-”- -”- miejsca zamieszkania

-”- -”- przyczyn śmierci (umieralność

szczegółowa)

Rank

Country

Death rate
(annual deaths/1000
persons)

South Africa

17.23

Russia

16.03

Ukraine

15.76

Lesotho

15.18

Chad

15.16

Guinea-Bissau

15.01

Central African Republic 14.71

Afghanistan

14.59

Somalia

14.55

Bulgaria

14.32

The ten countries with the highest crude death rate,

according to the 2012 CIA World Factbook estimates, are:

Tab. 3. Zgony w Województwie

Lubelskim

Źródło: „Informator statyczny ochrony zdrowia województwa

lubelskiego 1999- 2006”

rok

zgony

liczba

wskaźnik na 1000 mieszkańców

1999

23 632

10,5

2000

23 228

10,4

2001

22 840

10,2

2002

22 730

10,3

2003

22 807

10,4

2004

22 797

10,4

2005

23 182

10,6

2006

22 678

10,4

10,5

10,4

10,2

10,3

10,4

10,6

10,4

10,0

10,1

10,2

10,3

10,4

10,5

10,6

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Zgony w województwie lubelskim w latach 1999- 2006 (wskaźnik na 1000

mieszkańców)

According to the World Health

Organization, the 10 leading causes of

death:

• 12.6% Ischaemic heart disease
• 9.7% Cerebrovascular disease
• 6.8% Lower respiratory infections
• 4.9% HIV/AIDS
• 4.8% Chronic obstructive pulmonary disease
• 3.2% Diarrhoeal diseases
• 2.7% Tuberculosis
• 2.2% Trachea/bronchus/lung cancers
• 2.2% Malaria
• 2.1% Road traffic accidents

Współczynnik umieralności niemowląt
liczba zgonów niemowląt / liczba urodzeń żywych *1000

Współczynnik wczesnej umieralności niemowląt
liczba zgonów niemowląt w roku w wieku 0 – 27 dni/
liczba urodzeń żywych *1000

Współczynnik późnej umieralności niemowląt

liczba zgonów niemowląt w wieku 28 dni – 11 miesięcy /
liczba urodzeń żywych *1000

Współczynnik umieralności okołoporodowej

(liczba urodzeń martwych + liczba zgonów w wieku 0 – 6 dni /
liczba urodzeń żywych i martwych)*1000

Współczynnik martwo urodzonych

(liczba urodzeń martwych /
liczba urodzeń żywych i martwych)*1000

Współczynnik umieralności

niemowląt

Infant mortality rate

• 1. Afqhanistan: 121.63deaths/1,000 live births

(2012 est.)

• 174. USA: 5.98 deaths/1,000 live births
• 223. Monaco: 1.80 deaths/1,000 live births

(2012 est.)

Umieralność niemowląt

– dane statystyczne

• W ogólnej liczbie zmarłych niemowląt

ponad 70% umiera przed

ukończeniem pierwszego miesiąca

życia (w okresie noworodkowym), w

tym ok. 3/4 w okresie pierwszego

tygodnia życia.

c.d.

• Przyczyną ponad połowy zgonów

niemowląt są choroby i stany okresu

okołoporodowego, czyli powstające w

trakcie trwania ciąży matki i w

okresie pierwszych 6 dni życia

noworodka, kolejną 1/3 zgonów

stanowią wady rozwojowe wrodzone,

a pozostałe są powodowane

chorobami nabytymi w okresie

niemowlęcym lub urazami.

c.d.

• Pozytywny - obserwowany

nieprzerwanie - trend malejącej

umieralności niemowląt

potwierdza współczynnik

wyrażający liczbę zgonów

niemowląt na 1000 urodzeń

żywych, który w 2009 r.

zmniejszył się do poziomu 5,2

(w 1990 r. wynosił 19,3).

Tab.4. Umieralność niemowląt w województwie

Lubelskim

Źródło: „Informator statyczny ochrony zdrowia województwa lubelskiego 1999- 2006”

rok

umieralność niemowląt

liczba

wskaźnik na 1000 urodzeń żywych

1999

213

2000

185

7,98

2001

179

7,91

2002

162

7,8

2003

164

7,75

2004

165

7,89

2005

156

7,36

2006

138

6,43

213

185

179

162

164

165

156

138

100

150

200

250

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Umieralność niemowląt w województwie lubelskim w latach 1999- 2006 (liczby

bezwzględne).

7,98

7,91

7,8

7,75

7,89

7,36

6,43

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Umieralność niemowląt w województwie lubelskim w latach 1999- 2006

(wskaźnik na 1000 urodzeń żywych).

Odróżniać od umieralności śmiertelność!

Wsp. śmiertelności:

Liczba zgonów z powodu danej choroby

x K

Liczba chorych na tę chorobę

-jest miarą ciężkości choroby.

Zapadalność (zachorowalność)

Wsp. zapadalności:

Liczba nowych przypadków choroby
=

x K

Liczba populacji narażonej

• dotyczy jedynie nowych zachorowań!
• jest miernikiem dynamicznym.

Absencja chorobowa

- jest to zachorowalność połączona z czasową niezdolnością

do pracy zawodowej usprawiedliwiona na podstawie

orzeczenia lekarskiego.

Wskaźniki analizowane:

• Wskaźnik absencji chorobowej
• Wskaźnik przypadków absencji
• Przeciętny czas trwania przypadków absencji
• Odsetek osób chorujących – procent udziału osób

nieobecnych w pracy ogółem oraz z powodu poszczególnych

przyczyn w stosunku do ogółu zatrudnionych w roku

• Średnia liczba przypadków absencji na jednego chorującego

w danym okresie

• Średnia liczba dni absencji przypadająca na jednego

chorującego w danym okresie

Wady

tzw. surowe współczynniki nie

pozwalają na prawidłową

zgodną z rzeczywistością ocenę

stanu zdrowia porównywanych

populacji

(ponieważ wartość współczynników
uzależniona jest od struktury badanej

populacji wg wieku, płci, zawodu, miejsca

zamieszkania, itp.). Są to tzw. zmienne

zakłócające wskaźnikowe.

W celu porównania należy najpierw dokonać

standaryzacji obliczonych współczynników.

Współczynniki z podziałem wg płci, wieku,

zawodu etc. noszą nazwę

współczynników szczegółowych

(cząstkowych).

Zasada standaryzacji polega na obliczaniu

szczegółowych współczynników wg

przyjętego standardu.

c.d.

Obie te metody wymagają użycia populacji

standardowej jako grupy referencyjnej i

wykorzystują do obliczenia końcowego

współczynnika, tzw.

współczynniki

cząstkowe

, czyli specyficzne dla

poszczególnych podgrup (np. wiekowych).

Slajdy 77—92 proszę tylko przeczytać.

Współczynnik standaryzowany metodą

bezpośrednią



– liczebność w poszczególnych grupach w populacji standardowej;

– liczebność w poszczególnych grupach w populacji badanej;

– liczba przypadków w poszczególnych grupach w populacji

badanej;

i – oznacza kolejny numer grupy.

Standaryzacja bezpośrednia

Etapy postępowania:

Dla każdej z podgrup populacji badanej obliczamy tzw.

cząstkowe współczynniki, dzieląc w każdej grupie liczbę

przypadków przez populację narażoną

Obliczamy tzw. oczekiwaną (teoretyczną) liczbę

przypadków, jaka wystąpiłaby w poszczególnych

podgrupach populacji badanej, gdyby liczebności w tej

populacji były dokładnie takie, jak w populacji

standardowej, czyli pomnożyć w każdej podgrupie ten

współczynnik przez liczbę osób, jaka w danej grupie

występuje w populacji standardowej.

Liczebności oczekiwane liczymy, korzystając ze wzoru:

Dodajemy liczebności oczekiwane: d

4. Dzielimy sumę wartości oczekiwanych przez sumę osób w

populacji standardowej

∑

Wzór na standaryzację bezpośrednią można przedstawić

następująco:

W =

∑ di

∑ Ni

Czyli jest to średnia ważona z cząstkowych

współczynników w populacji badanej, gdzie jako wagi
uwzględnia się liczebności w poszczególnych grupach
w populacji standardowej.

Użyjmy populacji B jako populacji standardowej.
Oznaczenia do obliczeń:
N

– liczebność w poszczególnych grupach

w populacji standardowej;
D

– liczba przypadków w poszczególnych

grupach w populacji standardowej;
n

- liczebność w poszczególnych grupach

w populacji badanej;
d

- liczba przypadków w poszczególnych grupach

w populacji badanej;
i – kolejny numer grupy

Przykład:

Tabela zawiera dane o częstości wypadków w

dwóch fabrykach.

W fabryce A jest wyższy wskaźnik wypadkowości

niż w fabryce B. Jeżeli jednak analizuje się

częstość wypadków w zależności od stażu pracy,

okazuje się, że cząstkowe współczynniki u osób z

małym stażem pracy w fabryce B przewyższają te

w fabryce A.

PYTANIE:

Czy różnica w wartościach surowych

współczynników zależy od rzeczywistych różnic w

bezpieczeństwie pracy, czy też jest wywołana

wyłącznie różnicami w stażu pracy ?

Surowe współczynniki wypadkowości w dwóch

zakładach przemysłowych

Numer

grupy

Staż

pracy

(lata)

Populacja badana

Zakład A

Populacja standardowa

Zakład B

Liczba

pracow

ników
ni

Liczba

wypad

ków
di

Współ
Cząstk

owy(%

)
di
ni

Liczba

pracow

ników
Ni

Liczba

wypad

ków
Di

Współ
Cząstk

owy(%

)
Di
Ni

1
2
3
4

1-2
3-5

300
200
100

24
12

6
2

8
6
6
4

50
50

350
450

5
5

18
18

10
10

5,1
4,0

Suma

650

6,8

900

5,1

Etap 1. Obliczanie współczynników

cząstkowych

Etap 2. Obliczanie oczekiwanej liczby

przypadków (d

) x N

Grupa 1 (24/300) x 50 = 4

Grupa 2 (12/200) x 50 = 3

Grupa 3 (6/100) x 350 = 21

Grupa 4 (2/50) x 450 = 18

Etap 3. Dodajemy liczebności oczekiwane

4+3+21+18 = 46

Standaryzacja pośrednia

Stosujemy wówczas, gdy nie znamy

szczegółowych współczynników natężenia

(wg wieku), a tylko współczynniki ogólne

oraz strukturę wewnętrzną

porównywanych populacji.

Zasada tej metody, polega na

porównaniu np. średniej umieralności

każdej z badanych grup ze średnią

standardową umieralnością (obliczoną wg

struktury wieku każdej populacji).

W poprzednim przykładzie nie wiemy,

jaki był staż pracy osób, które uległy

wypadkowi w zakładzie A, a wiedząc, że

prawdopodobieństwo wypadku zależy od

stażu pracy, przyjmujemy, że zależność

prawdopodobieństwa wypadku od stażu

pracy w populacji A jest taka, jak w

populacji standardowej.

Etapy obliczeń współczynnika standaryzowanego

metodą pośrednią:

1. Obliczamy cząstkowe współczynniki w populacji

standardowej:

2. Obliczamy oczekiwaną (teoretyczną) liczbę

przypadków, jaka wystąpiłaby w populacji

standardowej, gdyby jej struktura (w tym

przypadku liczebność pracowników o danym

stażu pracy) była taka, jak w populacji badanej:

) x n

3. Dzielimy sumę przypadków w populacji

badanej przez sumę przypadków

oczekiwanych w populacji standardowej

∑ d

∑ (D

) x n

zwykle podaje się go w %

najczęściej stosowany jest do

porównywania umieralności lub

chorobowości w kohortach zawodowych z

populacją generalną

Obliczamy współczynnik standaryzowany

met. pośrednią:

∑ di ∑ Di
∑ (D

) x n

∑ Ni

Numer

grupy

Staż

pracy

(lata)

Populacja badana

Zakład A

Populacja standardowa

Zakład B

Liczba

pracowni

ków
ni

Liczba

wypadków
di

Liczba

pracow

ników
Ni

Liczba

wypad

ków
Di

Współ
Cząstk

owy(%

)
Di
Ni

1
2
3
4

1-2
3-5

300
200
100

-
-
-
-

50
50

350
450

5
5

18
18

10
10

5,1
4,0

Suma

650

900

5,1

Przykład:

Stosunek liczby przypadków

rzeczywistych do przypadków

oczekiwanych wynosi w badanym

przykładzie 44/57,1 = 77,1%.

Oznacza to, że w populacji A liczba

wypadków wynosi jedynie 77,1%

wartości oczekiwanych na podstawie

współczynników cząstkowych

populacji standardowej.

Standaryzowany współczynnik

wypadkowości metodą pośrednią w

zakładzie A wynosi

0,771 x 5,1 / 100, czyli 3,9%