Основные источники исследования

Основными источниками информации при выполнении данной темы были материалы государственной регистрации о больных РГ. В работе использованы данные Агентства Республики Казахстан по статистике о численности

населения областей и республики в целом с учетом возрастного и этнического состава.

2.2 Методы исследования

В работе использованы следующие методы исследования:

1) документально-исторический метод и контент-анализ (информационный анализ литературных источников, государственных и статистических данных, анализ нормативно-правовых актов);

2) описательный (дескриптивный анализ) включает создание частотной таблицы, вычисление статистических характеристик или графическое представление;

3) статистические методы с использованием программ EpiInfo, BIOSTAT.

Показатели заболеваемости РГ были рассчитаны на 100 000 населения.

В качестве основного метода при изучении заболеваемости РГ использовалось ретроспективное исследование с применением дескриптивных и аналитических методов современной эпидемиологии. ЭП и ГП заболеваемости определены по общепринятой методике, применяемой в современной медико­биологической статистике. Обоснование основных формул расчета в настоящей работе мы не проводили, поскольку они подробно изложены в методических рекомендациях и учебниках по санитарной статистике [111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118], тем не менее, ниже приводятся некоторые из них:

где п - число случаев из генеральной совокупности N.

где п - число заболеваний, N-средняя численность населения.

Стандартизованный показатель вычислен прямым методом, при этом использован стандарт мирового возрастного состава населения.

Динамика показателей заболеваемости РГ изучена за 11 лет, при этом тренды заболеваемости определены методом наименьших квадратов:

где: у - выравненный показатель, х - условный ряд чисел, симметрично расположенный в отношении нуля, а - условная средняя, b - коэффициент

выравнивания.

Для вычисления среднегодовых темпов прироста/убыли динамического ряда применялась средняя геометрическая, равная корню степени п из произведения годовых показателей темпа:

где T- годовые показатели темпа прироста/убыли, п - число показателей.

Кумулятивный показатель является суммой повозрастных показателей заболеваемости за каждый возрастной год (например, от рождения до 74 лет).

Если a_i,является повозрастным показателем заболеваемости в івозрастной группе, насчитывающей t_iлет, то кумулятивный показатель выражается следующей приближенной формулой:

где сумма берется до возрастной группы А.

Предположим, что при расчете повозрастных показателей использовались 5-летние возрастные группы, для кумулятивного показателя 0-74 года, A= 15и тогда:

Кумулятивный риск является риском развития конкретного злокачественного новообразования, которому лицо подверглось бы в течение определенного периода жизни, при условии отсутствия всех прочих причин смерти. Важно обозначить период жизни, за который аккумулируется риск: обычно это 0-74 года, что представляет весь период жизни.

Применен способ составления картограммы, предложенный в 1974 г. Игисиновым С.И. [119], основанный на определении среднеквадратического отклонения (σ) от среднего (х). Шкала ступеней вычислена так: приняв σза интервал, определили максимальный и минимальный уровни заболеваемости согласно формуле: x±7,5σ, причем минимальный показатель равен x-l,5σи максимальный равен x+l,5σ.После чего определили шкалу ступеней картограммы: 1) (x-7,5σ)+σ; 2) (x-l,5σ)+2σ; 3) (х-1,5σ)+3σи т.д., а группировку показателей произвели по формуле x±0,5σ,соответствующую среднему уровню

(x-0,5σи x+f),5σ), а значения, отстоящие от среднего уровня заболеваемости на σ, показывают пониженный ((x-0,5σ)-σ) и повышенный ((x-0,5σ)+σ)показатели заболеваемости.

При группировке параметрического ряда для построения равных интервалов использована формула, предложенная Боярским А.Я. [115]:

где: X_max- максимальный показатель заболеваемости;

X_min- минимальный показатель заболеваемости;

п-численность совокупности, т.е. количество районов или городов.

Для оценки связи между заболеваемостью РГ и отдельными факторами использован так называемый метод анализа относительного риска на основе четырехпольной таблицы, где OP=ad∕bc.

Измерение связи производилось вычислением коэффициента корреляции по следующей формуле:

где Xи у - коррелируемые ряды, d_xи d_y-отклонения каждого из чисел этих рядов от их средних

Средняя ошибка коэффициента корреляции вычислена по формуле:

где г - коэффициент корреляции, п - число парных членов в корреляционном ряде.

Для оценки статистической значимости корреляции использована формула:

Дисперсионный анализ - анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых переменных факторов.

Обработка двухфакторного статистического комплекса осуществляется по следующей схеме:

1. Вычисление общей суммы квадратов отклонения (C_v) производится по формуле:

где у - результативный признак (показатель заболеваемости).

2. Вычисление суммы квадратов отклонений по случайным факторам (C_z):

3. Вычисление суммы квадратов отклонений совместного действия организованных факторов:

Где f-число наблюдений (повторность опыта).

4. Вычисление суммы квадратов отклонений по каждому фактору.

5. Вычисление доли влияния факторов и их сочетаний на уровень заболеваемости.

6. Оценка статистической значимости влияния факторов и их сочетаний.

А. Вычисление дисперсий:

(г - число градаций каждого фактора)

Б. Вычисление(отношение факториальных дисперсий к

случайной).

7. Оценка статистической значимости сравниваемых средних величин по градациям факторов осуществляется по формуле:

Компонентный анализ динамики заболеваемости злокачественными новообразованиями - это многомерный статистический метод снижения размерности, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями количественных переменных.

[121].

Оценка изменений в динамике заболеваемости злокачественными новообразованиями важна организаторам здравоохранения для планирования и управления онкологической помощью. При этом перед ними, а также эпидемиологами, возникает вопрос, в какой мере, например, рост заболеваемости обусловлен «постарением» населения и в какой - повышением риска заболеть в связи с появлением новых или интенсификацией существующих эпидемиологических факторов. Разумеется, в таком определении задача может быть сформулирована, если за изучаемый период в данной популяции не произошло существенных изменений в состоянии учета и качестве диагностики [121].

Если два грубых показателя заболеваемости относятся к одному и тому же населению, но в разные периоды времени, чтобы разложить прирост на составные части необходимо ответить на следующие вопросы:

1. Каким будет прирост грубого показателя заболеваемости за изучаемый период, если изменится поло-возрастная структура населения (как она фактически и изменилась), а возрастные показателя останутся на прежнем уровне.

2. Каким будет прирост грубого показателя заболеваемости, если изменятся уровни возрастных показателей (как они фактически и изменились), а структура населения останется неизменной.

3. Насколько сумма приростов грубого показателя заболеваемости за счет изменений в поло-возрастной структуре населения и уровнях возрастных показателей отличается от фактического общего прироста грубого показателя за изучаемый период времени.

Введем обозначения:

P_ij - заболеваемость в возрасте ів у-том году

N_ij- численность населения в возрасте і Bj-том году

Pjи N, - соответственно грубый показатель заболеваемости и общая численность населения в у-том году

7=1- начальный год наблюдения

7 = 2- конечный год наблюдения

- доля лиц возраста і в общей численности населения в у-том году

Тогда:

1- я компонента прироста (структурная) грубого показателя заболеваемости, предполагающая неизменными возрастные показателя, будет определяться изменением в поло-возрастной структуре населения:

2- я компонента прироста (показательная) грубого показателя

заболеваемости, предполагающая неизменной поло-возрастную структуру населения, будет определяться изменением уровней возрастных показателей: гдесоответственно, стандартизованные показатели

заболеваемости в начале и конце периода наблюдения (за стандарт принята возрастная структура населения в начале периода наблюдения).

3-я компонента прироста (компонента взаимодействия) грубого показателя заболеваемости определяется совместным влиянием изменений в поло­возрастной структуре населения и уровнях возрастных показателей:

Разность между грубыми показателями заболеваемости равна сумме 3-х компонент:

первая из которых обусловлена изменением в поло-возрастной структуре населения, вторая - изменением за наблюдаемый период риска заболеть и третья - взаимодействием этих факторов.

Для практических и научных целей может оказаться важным разложить на составные части не прирост грубого показателя заболеваемости, а абсолютного числа заболевших. Можно выделять компоненты прироста числа заболевших, обусловленные следующими факторами:

1) ростом численности населения (АН)

2) изменением возрастной структуры населения (AB)

3) совместным влиянием изменений численности (ΔHB) населения и его возрастной структуры

4) изменением риска заболеть

(AP)

5) совместным влиянием изменений риска заболеть и

’ ^h (AHP)

численности населения

6) совместным влиянием изменений риска заболеть и

возрастной структуры населения (ABP)

7) совместным влиянием изменений риска заболеть,

численности населения и его возрастной структуры.

(ΔHBP)

Первые 3 компоненты связаны с ростом численности населения, изменением его возрастной структуры и совместным влиянием этих факторов. Фактический (реальный) прирост числа заболевших, обусловленный изменением только риска заболеть, представлен 4-й компонентой. Последующие 3 компоненты связаны с совместным влиянием изменения риска заболеть с ростом численности населения, изменением его возрастной структуры и влиянием всех трех факторов. Таким образом, с ростом риска заболевания связаны последние 4 компоненты.

1-я компонента, прироста абсолютного числа заболевших, связанная с ростом численности населения, будет равна:

где Hj - число заболевших в начале периода наблюдения.

Если обозначить ожидаемое число заболевших в последнем году при уровнях возрастных показателей заболеваемости первого года через E(h₂),где , то прирост числа заболевших за счет изменения возрастной структуры населения (при общей численности населения последнего года), составит:

Отсюда, 2-ая компонента прироста абсолютного числа заболевших (при базовом первом годе), связанная с изменением возрастной структуры населения и стабильной его общей численности, будет равна:

Если эту компоненту умножить на прирост численности населения, получим 3-ю компоненту, обусловленную совместным влиянием изменения численности населения и его возрастной структуры:

Прирост абсолютного числа больных в связи с изменением риска заболеть (4-я компонента) определяется как произведение численности населения в начале изучаемого периода на разность между стандартизованными

показателями, деленную на 100 000:

где Р₂‘ и P₁', соответственно стандартизованные показатели заболеваемости в конце и начале анализируемого периода.

Произведение этой компоненты на прирост населения составляет 5-ую компоненту, отражающую совместное влияние изменений риска заболеть и численности населения:

Если из общего прироста заболевших (∏2-∏∕) отнять все выше-приведенные компонентыи умножить на соотношение численности населения в

начале и конце изучаемого периодато получим 6-ю компоненту,

определяемую совместным влиянием изменения риска заболеть и возрастной структуры населения:

И, наконец, произведение ∆∏p на прирост населения составит 7-ю компоненту, обусловленную взаимным влиянием всех трех факторов:

Обший прирост абсолютного числа заболевших равен сумме компонент: или процентной доле по отношению к первоначальному числу больных.

Различные компонентные структуры при определенных формах опухолей в разные периоды времени или в разных группах населения в одном и том же

временном периоде могут дать важную информацию для построения эпидемиологических гипотез о возможной канцерогенной роли факторов внешней среды [121].

Нами определены: средний возраст больных РГ, средние значения (М, Р), средняя ошибка (т) и среднегодовые темпы прироста/убыли (Т_пр/уб, %). Вычислены 95% доверительные интервалы (95% ДИ). Критерий Стьюдента (/) и достоверность результатов (/?), произведен дисперсионный и компонентный анализ заболеваемости РГ в Казахстане. При обработке материала использованы следующие программы: «Биостатистика» для Windows (Version 4.03 by Stanton Glantz), EpiInfo 7 для Windows и Microsoft Exell 2013.