четвъртък, 29 октомври 2015 г.

APPLICATION OF BIOSTATISTICS IN RISK ASSESSMENT - the CESAR study

This is presented on Conference "Remediation of Hazardous Wastes: Technology and Health Effects", Prague, 16-19.11.1997
CESAR is acronym of "Central European Study of Air Pollution and Respiratory Health"

Статията на Български

BACKGROUND

The data obtained from routine health statistics during the last years show an increased rate of respiratory diseases among children.
Together with that, monitoring of environmental pollution evidences elevated concentrations in the ambient air of our country.
There is no evidence for effect of PM10 on the respiratory system.
The information about the role of socio-economic factors for children’s health during the last years is insufficient.

OBJECTIVE

Assessment of environmental risk factors for children’s respiratory health. The results reported concern mostly the role of some individual factors.

PROCEDURE AND METHODS

An epidemiological study was carried out in four regions of Bulgaria with different kind and degree of ambient air pollutants. The data were obtained from 3948 children (randomly selected), aged 7 to 11 years, both sexes.

A questionnaire about children’s health and some individual factors, e.g. social status, living conditions, nutrition patterns etc., have been administered. The bronchial asthma, bronchitis and pneumonia have been chosen as indicators of the respiratory health. The variables selected for the individual factors are given in Table1. The logistic regression technique was used to evaluate the effect of these factors on the health risk. 


RESULTS

Results are shown in next table and figures.

Table 1

Name of Variables
N0 of variables
Respondent of questionnaire: Mother
father or other relative
1
Education: mother: hight

secondary
2
primary
3
Occupation: mother: manager

clerical
4
skilled manual
5
unskilled manual
6
Employment: mother: employed

entrepreneur
7
at home
8
unemployed
9
Birth weight >=2.5kg.
<2.5kg.
10
Perinatal complications: no
yes
11
Nutrition: vegetables: >4 times per week

2-4 times per week
12
<4 times per month
13
time spend outdoors: more than other
14
like other

less then other
15
sport: in school
additional
16
Day care: in the first 2 years: no

yes
17
Housing conditions: Household density: <=1 people per room
1.1-1.4 people per room
18
>=1.5 people per room
19
material of bedroom floor: smooth surface
20
carped on a smooth surface
21
chipboard furniture: yes
no
22
moisture frequency: never
sometimes
23
often
24
always
25
moisture: no

yes
26
Traffic intensity: low
middle
27
high
28
very high
29
Smoking: total number of cigarettes smoking in household, in group by 10: none

1-10 per day
30
11-20 per day
31
>20 per day
32

fig 1 Bronchial Asthma, Bronchitis and Pneumonia (percentage rates) according to the four areas


fig 2 Odds Ratios and 95% Conf. Intervals of Bronchitis According to some Environmental Factors, Adjusted for Area, Age and Sex

fig 3 Odds Ratios and 95% Conf. Intervals of Asthma According to some Environmental Factors, Adjusted for Area, Age and Sex

fig 4 Odds Ratios and 95% Conf. Intervals of Pneumonia According to some Environmental Factors, Adjusted for Area, Age and Sex


CONCLUSIONS

The incidence rates of bronchial asthma, bronchitis and pneumonia were directly related with the poor housing conditions, and particularly the presence of moisture and mould spots in the homes
The insufficient amount of vegetables in children’s diet also affect significantly their respiratory health
Children, born with perinatal complications or low birth weight are predisposed to bronchial asthma and pneumonia
The decreased physical activity, as indicated by the insufficient sport and games in the open air also contributes to the development of asthma and bronchitis
The prevalence of bronchial asthma is higher with children, residents of the areas with intensive traffic
The exposure to tobacco smoke, when living with parents - smokers, also has an unfavorable effect for the development of bronchial asthma
Parents’ education, occupation and qualification did not affect significantly the children’s respiratory health

ACKNOWLEDGEMENTS

This project is financed by the European Union’s Phare Programme, which provides grant finance to support it's partner countries in Central and Eastern Europe to the stage where they are ready to assume the obligations of European Union membership.


Приложение на биостатистическите методи за оценка на риска за здравето - CESAR проучване

Този постер е представен на конференцията "Премахване на опасните отпадъци: технологии и ефект върху здравето", Прага, 16-19.11.1997
CESAR е абревиатура на "Central European Study of Air Pollution and Respiratory Health"
в превод "Проучване на връзката между качеството на въздуха и здравето"

BACKGROUND

По данни на рутинната здравна статистика през последните години зачестяват респираторните заболявания сред детското население.
Паралелно с това от мониторинга на атмосферното замърсяване се получават данни за повишена концентрация на някои от атмосферните замърсители в нашата страна.
Няма данни за влиянието на PM10 върху респираторната система.
Информацията за ролята на социално-икономическите фактори за формиране здравето на децата през последните години е недостатъчна.

ОБЕКТ НА ИЗСЛЕДВАНЕТО

Оценка на факторите, представляващи риск за детското респираторно здраве. Представените резултати се отнасят главно за ролята на индивидуалните фактори.

ПРОЦЕДУРА И МЕТОДИ

Проведе се епидемиологично проучване в четири района на България, различаващисе по вид и степен на атмосферните замърсители. Получени са данни за 3948 деца (случайно избрани), на възраст от 7 до 11 години от двата пола.
Данните са събирани чрез въпросник за респираторни заболявания и някои от факторите на средата: социални, битови, режим на хранене и т.н. Като индикатори на респираторно здаве са избрани бронхиална астма, бронхит и пневмония. Показателите избрани за индивидуални фактори са предсавени в таблица1. Използван е метода на логистичната регресия за оценка на ефекта на тези фактори върху риска за здавето.

РЕЗУЛТАТИ

Резултатите са представени в следващите таблица и графики.

Таблица 1



Име на променливата
N0 на променливата
Попълнил въпросника: майка
баща или друг близък
1
Образование: майка: висше

средно
2
основно
3
Работа: майка: ръководна длъжност

чиновник
4
квалифициран труд
5
неквалифициран труд
6
Наемане на работа: майка: нает

предприемач
7
домакиня
8
безработен
9
Тегло при раждане >=2.5kg.
<2.5kg.
10
Проблеми при раждане: не
yes
11
Хранене: зеленчуци: >4 пъти на седмица

2-4 пъти на седмица
12
<4 пъти на месец
13
Време,прекарано навън: повече от другите
14
като другите

по-малко от другите
15
Спортуване: в училище
допълнително
16
Детска градина: в първите 2 години: не

да
17
Битови условия: Гъстота на домакинството: <=1 човек на стая
1.1-1.4 човек на стая
18
>=1.5 човек на стая
19
Материал на пода в спалнята: гладка повърхност
20
килим върху гладка повърхност
21
мебели от талашит: да
no
22
влага (честота): никога
понякога
23
често
24
винаги
25
мухъл: не

да
26
Интензивност на автомобилен транспорт: ниска
средна
27
висока
28
много висока
29
Тютюнопушене: Общ брой цигари, изпушвани в домакинството, групирани по 10: няма

1-10 на ден
30
11-20 на ден
31
> 20 на ден
32

фиг. 1 Бронхит, астма и пневмония - процентно съотношение по региони


фиг. 2 Съотношение на шансовете и 95% Доверителен интервал при заболяване от бронхит за някои индивидуални фактори, коригирано по област, възраст и пол


фиг. 3 Съотношение на шансовете и 95% Доверителен интервал при заболяване от астма за някои индивидуални фактори, коригирано по област, възраст и пол

фиг. 4 Съотношение на шансовете и 95% Доверителен интервал при заболяване от пневмония за някои индивидуални фактори, коригирано по област, възраст и пол


ЗАКЛЮЧЕНИЯ

  • Честотата на бронхиалната астма, бронхита и пневмониите е пряко зависима от лошите битови условия, особено от наличието на влага и петна от мухъл в жилищата.
  • Ограничените количества зеленчуци в хранителното меню на децата също оказва значим ефект върху респираторното им здраве.
  • Деца родени с усложнения или с поднормено тегло са предразположени към респираторните заболявания бронхиална астма и пневмонии.
  • Намалената физическа активност, изразяваща се в недостатъчно спортуване и игри на открито, благоприятства развитието на астма и бронхит.
  • Бронхиалната астма преобладава при деца, живеещи в райони с интензивен автомобилен транспорт.
  • Експозицията на цигарен дим, при родители пушачи, също влияе неблагоприятно върху развитието на бронхиалната астма.
  • Образованието, професията и квалификацията на родителите, не оказват съществен ефект върху респираторното здраве на децата.
  • Признателност

    Този проект е финансиран от ФАР програмата на Европейския съюз, която осигурява финансиране за подкрепа на страните партньори от Централна и Източна Европа до етапа, когато те са готови да поемат задълженията си като членове на Европейския съюз.




    петък, 23 октомври 2015 г.

    Проучване случай - контрола / Case-Control Study

    Проучване случай - контрола е вид аналитично епидемиологично проучване, предмет на което е заболяване или здравно последствие, при което обикновено се сравняват две групи от хора: едната от такива с изследвания здравен резултат (случаи) и другата с хора без такъв резултат (контроли).
    Проучват се здравния ефект и възможните причини назад във времето в повече от една точка от времето или за определен период (longitudinal проучване). Сравняват се данните при двете групи чрез съответните биостатистически методи.
    Проучването случай - контрола започва с избор на случаите. Те трябва да представят всички случаи от популацията, която се изследва.
    От важно значение за проучването случай - контрола е избора на съответни контроли. Те трябва да са възможно най-еднакви по отношение на факторите, причините за възникване на заболяването. Ако това не е изпълнено то изводите ще са погрешни.
    Този вид проучвания са най-често прeдприемани, поради лесния и бърз начин за изпълнение и съответно малката им цена.

    сряда, 21 октомври 2015 г.

    Вариационен ред / ordered sample / set of order statistics

    Извадка (за една променлива), наредена по нарастване на стойността на наблюденията.
    Ако е даден ред от наблюдиия X1, X2, ... ,Xn. След нареждането му се получава реда Y1<= Y2<= ... <=Yn. Наблюдението с номер i от наредения вариационен ред Yi се обозначава с X(i). Числото i е ранг.
    Пример:
    Извадка: 1,23,35,22,12,2.
    Вариационен ред: 1,2,12,22,23,35.
    За този случай ранга на наблюдението със стойност 12 е 3.

    неделя, 18 октомври 2015 г.

    Интервална променлива / Interval variable

    Непрекъсната променлива, която има константни интервали, но за разлика от променливата на съотношение няма фиксирана нулева точка и еднакви съотношения.
    Пример за такава е температурата - при измрване на температурата в скала то Целзий и Фаренхайт. При нея нулевата точка не е фиксирана и при увеличение на 10% в едната скала, например от 50 до 55 по Фаренхайт не се увеличава с 10% в другата - по Целзий е от 10 до 12.8 = 12.8%, но всеки два интервала са константни, т.е. от 2 до 4 е равно на от 4 до 6.

    четвъртък, 15 октомври 2015 г.

    Променлива на съотношение / Ratio variable

    Непрекъсната променлива, която се характеризира с фиксирана нулева точка и отношението на всеки две измервания не зависи от мерната единица.
    Например съотношението на измерване на ръста на двама души в сантиметри и в инчове е едно и също.
    Нулевата точка при тези променливи е една и съща и означава отсъствие на признака. По тази причина променлива, измерена по скалата на измерване на температурата по Килвен, която започва с абсолютна нула е променлива на съотношение, а измерена по другите температурни скали не е.
    Виж още:
    Интервална променлива / Interval variable

    понеделник, 12 октомври 2015 г.

    Световен ден на статистиката / World Statistics Day

    На 20 октомври се празнува световнен ден на статистиката. За първи път деня на статистиката се празнува през 2010 година и тогава е избран 20.10.2010. От тогава се запази този ден. Над 100 държави го празнуват в момента.
    Вижте линкове:
    https://worldstatisticsday.org/
    http://www.worldofstatistics.org/2015/03/26/world-statistics-day-2015-is-october-20/
    http://unstats.un.org/unsd/dnss/statistics_day/Statistics_Day.htm
    Българското статистическо дружество организира тържественото отбелязване на този специален ден в Института по математика и информатика към БАН.

    събота, 10 октомври 2015 г.

    Временен ред / Time series

    Временен ред – последователност от наблюдения, наредени във времето (или пространството). В случая, когато данните са наредени във времето, би следвало те да са представени в последователността на наблюдаване или да има променлива, която отразява момента на наблюдение. В частни случаи последователните наблюдения могат да бъдат зависими.
    Съществуват два типа временни редове:
  • Непрекъснати, в които има наблюдения във всеки момент от времето, например електрокардиограма.

  • Дискретни, в които наблюденията са през някакви (обикновено еднакви) интервали от времето, например дневен валутен курс, количество на валежите по дни и т.н.  
  • четвъртък, 8 октомври 2015 г.

    Болестност / Преваленс / Prevalence

    Броят на случаите от дадено заболяване или състояние сред населението за определен период от време.
    Означава разпросранение. Понякога се изпозва като коефициент за наличие. Когато се използва без посочен период, то обикновенно се отнася за наличие в един момент от времето.

    сряда, 7 октомври 2015 г.

    Заболеваемост / Инсиденс / Incidence

    Измерител на силата на възникване на определени събития (заболявания) сред населението. Означава възникване.
    Изчислява се като се раздели броят на нововъзникналите случаи от дадено заболяване за определен период от време на броя население сред които са възникнали тези случаи. В случаите на заболявания от грип, остри респираторни заболявания и други и когато периода е малък може да се получи броя на заболелите да е по-висок от броя на населението, в следствие на повторение на заболяването.

    понеделник, 5 октомври 2015 г.

    Кохорта / Cohort

    Използва се за обозначаване на група от лица (обекти), които се проследяват през определен период от време.
    Кохорта при население: част от населението, което е родено през определен период от време и може да бъде разграничено по дата на раждане така, че интересуващите ни харакнеристики на тази част от населението могат да определени при навлизането му във всеки следващ временен и възрастов период.

    четвъртък, 1 октомври 2015 г.

    Осева таблица / Pivot table

    Термин, обозначаващ таблица с променящи се динамично променливи и стойностите/категории и съответна промяна на съдържанието.
    Терминът е въведен от корпорацията, разработваща SPSS за първи път, а в продуктите на Microsoft Office се използва в последствие.  

    вторник, 29 септември 2015 г.

    централна тенденция / central tendency

    Областта, в която се групират наблюденията се нарича “център”. За показателите и статистиките, които позволяват да се определи положението на този център се казва, че измерват централната тенденция.
    Примери за показатели на централна тенденция са средно, медиана, мода и др.

    понеделник, 28 септември 2015 г.

    Приложение на Географските Информационни Системи в информационните ситеми в здравеопазването

    Дафина Дълбокова, Боряна Боева, Рени Димитрова

    Национален Център по Хигиена, Медицинска Екология и Хранене

    ВЪВЕДЕНИЕ


    Информационните системи осигуряват процеса по информационното обслужване – процес, при който на потребителя се осигурява в подходящ вид интересуваща го информация за обект или събитие от определена предметна област.


    Географските Информационни Системи (ГИС) са системите, позволяващи пространствената обработка на данни посредством свързването им с географски обекти като се използва географското им разположение като ключ. Приложението на ГИС технологиите в системите “здраве – околна среда” като средство за изображение и визуализация представлява интерес:
    • за генерирането на хипотези относно взаимовръзки между здравните индикатори и тези на околната среда, които могат да бъдат проверявани с други методи и подходи;
    • при вземането на управленчески решения и определяне на приоритети по опазване на околната среда и здравето.

    ЦЕЛ

    Да се създаде програмен модул, който за налични здарвни и демографски показатели (население и брой умрели по причини) по зададени от потребителя параметри да изчислява коефициентите стандартизирано отношение на смъртността и стандартизирана степен на смъртност и да представя във формата на карографски отчети.

    ПОСТАНОВКА И МЕТОДИ

    Базови, най-достъпни и добре дефинирани данни в здравеопазването това са данните за численост на населението и смъртност. На базата на тези данни биха могли да бъдат изведени различни коефициенти /индикатори/. В разработения модул са избрани два от тези здравни индикатора поради това, че те са утвърдени и широко се използват:
    • стандартизирано отношение на смъртността (SMR);
    • стандартизирана степен на смъртност (SDR);
    Световната практика препоръчва използването на стандартизираното отношение на смъртността (SMR) особено за по-ниски нива на агрегация понеже използването на коефициента фактическа (груба) смъртност (CMR) е свързано със значителна неточност. Използуването на SMR обикновено не дава информация за величината на смъртността и не позволява сравнение на значимостта между здравните индикатори. Затова се използува показателя стандартизирана степен на смъртност (SDR), който е резултат от произведението на фактическата смъртност и коефициента SMR, т.е. SDR= SMR*CMR и отразява брой умрели на нормирани върху някаква популация – при нас е 1000.
    Картографските отчети на стандартизираната смъртност по отделни причини могат да послужат като основа за определяне на рискови региони, към които да се насочат детайлни проучвания за причините за това. Тъй като картографирането е по краен брой категории, надеждността на картата зависи от устойчивостта на категоризацията. Това означава съществуването на достоверни различия в стойностите на изследвания показател между категориите. Тъй като това не винаги е възможно, то поне трябва най-ниската категория, обхващаща най-благоприятните стойности на съответния индикатор, както и най-високата категория, съдържаща най-неблагоприятните стойности, да се различават статистически от останалите, които обикновено са в рамките на стандарта на национално ниво. За проверка на хипотезата за статистическата значимост на разликите между категориите може да се използува c2 – критерий.

    Базовите данни представляват численост на населението по пол и възрастови групи и брой умрели за година по пол, по възрастови групи и по съответна причина – рубрика от Международната Класификация на Болестите (МКБ), ревизия 9, за 55 рубрики. Нивото на агрегация е община.

    РЕЗУЛТАТИ


    Като бяха използвани възможностите на ГИС софтуера ARCVIEW и средата за бази данни ACCESS беше разработен модул за картографиране на SMR и SDR.


    По зададени от потребителя:
    • причина/и (oт възможните 55);
    • година/сума от поредни години
    се пресмята SMR и SDR.

    Тъй като картографирането е по краен брой категории (класове), надеждността на картата зависи от устойчивостта на категоризацията. Това означава съществуването на достоверни различия в стойностите на изследвания показател (честота на случаите) между категориите. Тъй като това не винаги е възможно, то поне трябва най-ниската категория, обхващаща най-благоприятните стойности на съответния индикатор, както и най-високата категория, съдържаща най-неблагоприятните стойности, да се различават статистически от останалите.
    В модула е заложено получените стойности за всеки от избраните индикатори на ниво община могат да се групират в 5 категории. Определянето на тези 5 категории става може да стане автоматично или да се коригира на базата от потребителя. За показателя SMR се извеждат показатели за категориите, по които да се провери за статистически значими различия между категориите. Така подбраните категории се визуализират върху картата на общинското деление на България.

    Фиг .1 СТАНДАРТИЗИРАНО ОТНОШЕНИЕ НА СМЪРТНОСТТА (0-80+) ПО ВСИЧКИ ПРИЧИНИ ЗА СМЪРТ, 1994-1995


    Фиг .2 СТАНДАРТИЗИРАНА СТЕПЕН НА СМЪРТНОСТ (0-80+)
    ПО ПРИЧИНА БОЛЕСТИ НА ОРГАНИТЕ НА КРЪВООБРАЩЕНИЕТО, 1994-1995

    Фиг .3 СТАНДАРТИЗИРАНА СТЕПЕН НА СМЪРТНОСТ (0-80+)
    ПО ПРИЧИНА ЗЛОКАЧЕСТВЕНИ НОВООБРАЗОВАНИЯ, 1994-1995

    Фиг .4 СТАНДАРТИЗИРАНО ОТНОШЕНИЕ НА СМЪРТНОСТТА (0-80+) ПО ПРИЧИНА НА ЗЛОКАЧЕСТВЕНИ НОВООБРАЗОВАНИЯ НА ТРАХЕЯТА, БРОНХИТЕ И БЕЛИЯ ДРОБ, 1994-1995

    Фиг .5 СТАНДАРТИЗИРАНО ОТНОШЕНИЕ НА СМЪРТНОСТТА (0-80+) ПО ПРИЧИНА НА ЗЛОКАЧЕСТВЕНИ НОВООБРАЗОВАНИЯ НА ТРАХЕЯТА, БРОНХИТЕ И БЕЛИЯ ДРОБ НАЛОЖЕНИ ВЪРХУ ЗАМЪРСЯВАНЕ НА ОКОЛНАТА СРЕДА ОКОЛО ГОРЕЩИТЕ ТОЧКИ, 1994-1995

    ИЗВОДИ

    • Картите са изключително информативни и убедителни средства: позволяват обобщаването на големи масиви данни и синтезирането им в относително проста и лесно достъпна форма. Те могат дори да придадат допълнително значение на данните, чрез представяне на пространственото им разпределение и взаимодействие;
    • Такъв вид карти могат да послужат за определянето на клъстери (пространствени “натрупвания”) на влошено здравно състояние по конкретния индикатор. Пример за това е представен на фиг. 4, където се вижда наличието на клъстери от общини с достоверно (p < 0.05) по-висок по c2 критерия SMR, най-вече в североизточните региони на страната, и по-слабо изразено - в югозападната и южно-централната част на страната;
    • При съпоставянето на тези карти с пространствено представени стойности на индикатори на околната среда, които оказват влияние на здравното състояние могат да се генерират хипотези за влиянието на околната среда върху здравето, които да се проверят с други методи и средства. Пример за такава съпоставка е представен на фиг. 5, където картата от фиг. 4 е припокрита с карта на областите на замърсяване около горещите точки и посоката на вятъра там – това предстаяне се характеризира с и известно препокриване на някои от тези клъстери и замърсените въздушни басейни, особено като се вземе предвид преобладаващата посока на вятъра;
    • Визуализация на тази информация под формата на карти, които сами по себе си са изключително убедителни и синтетични инструменти за целите на управление на здравния риск от околната среда и обсъжданията с обществеността по тези проблеми;
    • Независимо от тези предимства, използването на географските карти в здравеопазването трябва да става изключително предпазливо: избора на интервала за категоризиране, на символите, на цветовата схема, на проекцията и на мащаба има огромно значение за информацията, която картата представя.

    ЛИТЕРАТУРА

    1. Грива Хр., Господинова, Св., Вуков, М., Един възможен подход за разпределение на финансовите средства, необходими за здравно обслужване на населението на България по общини, Информационен бюлетин на Национален Център по Здравна Информация, София, 1995, брой 4, 5 - 73;
    2. Състояние на околната среда в България, Годишен бюлетин на Националния Център по Околна Среда и Устойчиво Развитие, МОСВ, София, 1995;
    3. Brown, P., Hirschfield, A. and Marsden, J. Analysing spatial patterns of disease: some issues in the mapping of incidence data for relatively rare conditions, in M.J.C. de Lepper, H.J. Scholten and R.M. Stern (eds.) The Added Value of the Geographic Information System in Public and Environmental Health, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1995, 145-163;
    4. Coggon, D., Environmental Epidemiology: Basic Concepts and Terminology in Seminars on Environmental Epidemiology: a textbook, WHO-ECEH, Bilthoven Division, 1993, 59-64;
    5. Development of a National Health and Environment Geographic Information System (HEGIS) for countries in Central and Eastern Europe (1996) Report on a WHO Consultation, Dec. 13 - 15 1994, Bilthoven, the Netherlands, WHO Regional Office for Europe EU RIICP/CEH 257(A);
    6. Environmental Health Action Plan for Europe, World Health Organisation Regional Office for Europe, Copenhagen, 1994;
    7. Victorin, K., Hoogstedt, C., Kyrklund, T., Eriksson, M. Setting priorities for environmental health risks in Sweden. Keynote Paper on a NATO Advanced Research Workshop "Inclusive approaches to risk assessment and priority setting in national environmental health action plans, Ostrava, Czech Republic, Dec. 15 - 19 1997;
    8. Vincze, I.., Elek, E., Nador, G. (1997) Tools for risk assessment, statistical methods and GIS. Keynote Paper on a NATO Advanced Research Workshop "Inclusive approaches to risk assessment and priority setting in national environmental health action plans, Ostrava, Czech Republic, Dec. 15 - 19 1997.

    Този постер е представен на VII Национален Конгрес по Хигиена,
    проведен в София, НЦХМЕХ, 2-4.11.2000г.


    петък, 25 септември 2015 г.

    Измерители на здравния риск от факторите на средата

    Известно е, че здравното състояние на човека се определя от множество ендогенни и екзогенни фактори. Експозицията на вредните фактори в околната, работната среда и при медицинска интервенция води до промяна в здравното състояние на населението. Тези изменения започват с физиологични смущения, преминават през патофизиологични изменения, които водят до клинично проявление на заболяването. Индивидуалните характеристики (възраст, пол и др.), а също така качеството на жизнената среда и социо-културални различия, свързани със стила на живот също са рискови фактори.
    Ефективната профилактика, т.е. управлението на здравния риск от вредните фактори предполага количествена оценка на величината на този риск и теглото на съответния рисков фактор.
    Епидемиологичните изследвания се предприемат по ясно определени причини. Обикновено това е изследване на етиологичното значение на факторите на средата за развитие на заболяването: едни от проучванията са насочени към възможно най-детайлна оценка на експозицията и се предприемат в случаите когато става въпрос за отдалечени ефекти. Други са фокусирани върху здравните последствия и се предприемат при наличието на необичайно висока честота на дадено заболяване. Има и изследвания, чийто предмет са специфични здравни проблеми в конкретен контингент. Изследванията на нови медикаменти, поради специфичността на целта са обособени в отделен дял - клинична епидемиология.

    Измерители на здравното състояние:

    Това са различни измерители на честотата на заболяванията и се свеждат до основните два: болестност и заболеваемост. Важно е да се отбележи, че изчисляването на тези показатели зависи от точното определяне на броя на разглежданите лица: трябва да се включват само лица, които са потенциално предразположени към заболяването. Например, производствени травми се наблюдават само сред работещите в цеховете, а не сред административния персонал.
    Болестност (prevalence): представлява броя на случаите на заболявания сред определена популация (в риск) в точно определен момент. Показателят е още по-полезен като се превърне в коефициент (prevalence rate), т.е. се нормира с броя на съответния брой лица от популацията в риск:
    налични случаи на болест (-но състояние) в определен момент
    численост на популацията в риск в същото време
    Заболеваемост (incidence): включва броя на новите случаи, възникващи през даден период сред популацията в риск, съответно коефициентът на заболеваемост (incidence rate) е отношението между броя на новите случаи в течение на определен период, и числеността на популацията в риск през същия период:
    нови случаи на болест през точно определен период от време
    числеността на популацията в риск за същия период *
    * Забележка: Ако в знаменателя е числеността на работещите в риск в началото на периода от време, заболеваемостта дава вероятността или риска от заболяването. Ако в знаменателя се намират т.нар. човеко-години (person-years), заболеваемостта оценява темпа на заболеваемостта. За всеки индивид времето в риск означава този период, през който той остава без заболяване, съответно знаменателят представлява сумата от всички времеви периоди без заболяване в определения период на проучване. Тъй като не винаги е възможно да се измерят точно тези периоди, изчислява се приблизително чрез умножаване на средната численост на проучваната популация с продължителността на наблюдавания период.
    Оценката на здравния риск от факторите на среда, т.е. на връзката между здравното състояние и въздействието на факторите от средата. Основава се на сравнението на измерителите на здравното състояние, респ. измерителите на разпространението на дадено заболяване (болестно състояние) при наличието на експозиция на фактора (или на по-висока експозиция) с тези при отсъствието (или по-малка) експозиция.

    Биостатистически измерители на здравния риск


    Атрибутивният риск (Attributable risk) се определя като разликата от заболеваемостта (инсиденсът) в популацията на експонираните лица и тази от неекспонираните.
    Относителният риск (RR) (Relative risk) се дефинира като:
    заболеваемост в групата на експонираните
    заболеваемост в групата на неекспонираните
    Близък до относителния риск е съотношението на шансовете (OR) (Odds ratio)
    болестност в групата на експонираните
    болестност в групата на неекспонираните
    Както се вижда, и двата измерителя RR и OR имат смисъла на степен/коефициент, който отразява колко пъти експонираните са по-податливи да развият болест спрямо неекспонираните. В случайте, когато тези коефициенти са <1 експониращият фактор е превантивен (получава се в клиничната епидемиология, когато се провеждат изпитания на лекарства), а когато е >1 то факторът се счита за рисков. Следва да се подчертае, че различните видове проучвания водят до определянето на различните видове измерители на риска.

    сряда, 23 септември 2015 г.

    Епидемиология / Epidemiology

    def1: Наука за разпределението и детерминантите на свързаните със здравето събития и състояния сред населението и приложение на получените познания за овладяването на здравните проблеми.
    def2: Наука, която изучава влиянието на различни интервенции върху здравния ефект, независимо дали са медицински, икономически, технически, социални и културни.


  • Лекции по епидемиология на английски може да намерите на следния адрес: http://www.pitt.edu/~super1/
  • сряда, 16 септември 2015 г.

    риск / risk

    Неспециален термин, който означава вероятност за настъпване на някакво събитие с отрицателен характер за човек или за определена група хора/явления и/или определен период от време.
    Например: Заболяване или смърт в определен период от време; Неплатежоспособност в определен момент от време и т.н.

    събота, 12 септември 2015 г.

    наблюдение, случай / case, observation

    Измерени стойности на променливите, разглеждани при дадена задача за един обект (1 значение на променливите).
    Например възраст, пол, температура, кръвно налягане и други на един човек – пациент.

    Променлива / Variable

    Характеристика на обекта, явлението на изследване, която варира във времето
    Променливите могат да бъдат количествени и категорийни (качествени).
    От своя страна количествените променливи могат да бъдат дискретни или непрекъснати. Дискретни променливи са цели числа, отразявящи някаква бройка, например брой деца, а непрекъснати са променливите, чийто стойности могат да бъдат всички възможни реални числа, в допустимия диапазон на променливата и обикновино се получават при измерване на характиристики с апарати или при изчислителни процедури.
    Съществуват и класификации на непрекъснатите променливи, който се срещат в литературата на български като интервална променлива и променлива на съотношение, които се определят от техните свойства. При променливинте на съотношение има фиксирана нулева точка и отношението на всеки две измервания не зависи от мерната единица, например отношение на измерване на ръста на двама души в сантиметри и в инчове е едно и също. При интервалните променливи има значение скалата на измерване. Пример за такава е температурата - при измрване на температурата в скала то Целзий и Фаренхайт. При нея нулевата точка не е фиксирана и при увеличение на 10% в едната скала, например от 50 до 55 по Фаренхайт не се увеличава с 10% в другата - по Целзий е от 10 до 12.8 = 12.8%, но всеки два интервала са константни, т.е. от 2 до 4 е равно на от 4 до 6.
    Категорийните променливи могат да бъдат номинални, т.е. стойностите им не са наредени, както е при променливата пол и наредени, каквато би била променлива с възможни стойности ниско, средно, високо.
    Кагато категорийните променливи са с две възможи стойности са дихотомични / бинарни .
    По конвенция в статистическата литература променливите се означават с големи латински букви, а техните отделни стойности с малки.

    сряда, 9 септември 2015 г.

    генерална съвкупност, популация / population

    Пълната общност от обекти (хора, разстения, явления или предмети), които са източник на данни. Тя представлява множество от статистически единици.
    Информация за генералната съвкупност може да се получи чрез изучаването на извадки от нея.
    Важното при формирането на извадки е доброто определяне на генералната съвкупност и метода за получаване на извадката. Този метод трабва да е такъв че извадката да е представителна.

    вторник, 1 септември 2015 г.

    Шанс / Odds

    Отношение на вероятността за възникване на дадено събитие към вероятността то да не възникне, или отношение на вероятността, че нещо е така към вероятността да не е така.
    Пресмята се по формула:
    p/(1-p)
    където p - е вероятността за възникване на събитието.
    Например, ако вероятността да спечелеш шампионата е 20%, то шанса е 0,2/(1-0,2)=2:8.

    петък, 21 август 2015 г.

    Статистика

    Понятието статистика означава следнте неща:

    Науката
    Данните
    Измерителите - средното (като функция) на определена величина е статистика
    Резултатите като стойност - стойността на средното също е статистика

    Статистически софтуер

    Статистически софтуер (пакети), с които съм работила и техните страници












    Всички те още съществуват. Два от тях са безплатни.

    Статистици

    Джероламо Кардано, Gerolamo Cardana  (1501-1576)  

    Написва първата книга по вероятности – "Liber de Ludo Aleae" (Книга за игрите на случайността/късмета), където прави заключение, че всяка страна от зара има еднакъв шанс да бъде хвърлена, ако “зара е честен”. Това изречение е основополагащо в теорията на вероянтостите.

    Карл Фридрих Гаус, Carl Friedrich Gauss (1777 - 1855), Германия  

    Гаус е има доста труден живот, изпълнен с житейски проблеми. Въпреки това той развива удивителна научна активност. Първоначалният му интерес към числата и изчисленията прераства първо в страст към теория на числата, а по-нататък и към алгебрата, анализа, геометрията, вероятностите и теорията на грешките. Той прави и интензивни емпирични, опитни и теоретични изследвания в много области на науката – наблюдателната астрономия, небесната механика, земеразмерването, геодезията, капилярност, геомагнетизъм, електромагнетизъм, оптиката, статистиката. 
    На 24 годишна възраст написва “Disquisitiones Arithmeticae”, която и до днес е най-значимата книга по теория на числата. В тази област той открива биномната теорема, квадратично-геометричното средно. 
    Работейки в обсерватория открива закон за оценка на орбитите на движение на небесните тела, прилагайки “метода на най-малките квадрати” и във връзка с това за първи път дискутира понятията диференциално уравнение и коничните криви – парабола, хипербола и елипса. По-нататък той открива хипергеометричната функция. 
    Гаус се интересува от проблемите в геодезията (най-близкото разстояние между 2 точки по земна повърхност) и изобретява хелиотроп - уред, който изчислява точно това разстояние по слънчев лъч. 
    Също така развива анализа на грешките, които са мярка при анализа на вероятностите и тестване на хипотези в статистиката, както и нормалната крива във вероятностите, която е известна като Гаусова. 
    Той работи и в областта на електромагнетизма и открива възпожността за предаване на сигнали с галванични токове.
    Освен в тези области има готови, но непълни според него и непубликувани теории в областта на комплекните числа, неевклидовата геометрия и математическите методи във физиката, които по-късно са доразвити от други. 
    Неговите публикации, кореспонденции, бележки и ръкописи го представат като един от най-великите учени виртуози на нашето време. Признание за това е и изобразяването му върху последната банкнота от 10 германски марки.

    Уилям Госет, William Gosset (1876-1937), Англия  

    Работи първоначално като химик в пивоварната Guinness в Дъблин от 1899. Има важни разработки в статистиката. Той изнамира т-теста по повод на малките по големина извадки, който се правят за контрол на качеството в пивоварните. Той публикува под името "Student" теориите за Т-разпределението и Т-теста, известни и като разпределение на Student (Стюдънт) и тест на Student. 
     

    Сър Роналд Фишер, Sir Ronald Aylmer Fisher (1890 - 1962), Англия 

    Дава ново измерение на статистиката. Негавата цел е намаляване на необходимите данни. Той установява три фундаментални проблема: спецификация на вида на данните, оценката им и тяхното разпределение. Той има принос разработването на методи, подходящи за малки извадки, като тези на Gosset, откриването на прецизни разпределения и изнамирането на ANOVA. Той въвежда термините максимално правдоподобие и изследване на хипотези. Фишер е един от основателите на съвременната статистика. Неговото име е нарицателно за множество статистически понятия: тестове, статистики и разпределение. 

    Начало

    След сато закриха hit.bg, заедно с него сайтовете ми и по-специално този за статистика, който не е съвсем безполезен се пренасям тук.
    Смятам, че съм експерт в областта, особено за региона България.
    Дали това няма да повиши посещаемостта на блоговете ми? Все още няма страници на български по тези въпроси.