Диссертация (1154356), страница 11
Текст из файла (страница 11)
Эти дополнения к анонимной анкетевключали следующие вопросы: уточненный диагноз, название и класснаркотиков(алкогольныхзаболевания,личностныесредств),длительность,характеристикипациента,сопутствующиефакторырискарецидивов, число ремиссий, курсов реабилитации и прогноз заболевания.Для оценки объема выборки применен одновыборочный t-критерий(Рудаков Р.П., Букин Л.Л., Гаврилов В.И., 2007). Этот метод применяется дляпроверки нулевой гипотезы о равенстве математического ожиданиянекоторомуизвестномузначению.Припроверкераспределенийна соответствие критериям нормальности получен положительный результат.Для всех расчетов Альфа была взята равной 0,05 (т.е. рассматриваласьвероятность репрезентативности выборки в 95%), σ =10.
Расчет проводилсяв программе Statistica 6. Итоговый результат представлен в табл. 2.2.Таблица 2.2Расчет объемов репрезентативной выборки для различных категорийлиц, задействованных в исследованииКатегорияN1 (объем выборкив исследовании)N2 (требуемыйобъем выборки)СравнениеПациенты с290265N1 > N2наркоманиейШкольники497265N1 > N2Учащиеся училищ281265N1 > N2и колледжейСтуденты вузов425265N1 > N2Данные о численности пациентов наркологического диспансераКостромской области получены из статистических отчетов о деятельности.61Кромеинформации,полученнойизанкет,намиизучалисьобобщающие сведения из статистических отчетов о кадрах областногонаркологического диспансера форма № 17 «Сведения о медицинскихифармацевтическихкадрах»,заболеваемостинаркологическимирасстройствами из формы № 37 «Сведения о больных алкоголизмом,наркоманиями, токсикоманиями», а также из отчетов по форме № 30«Сведения о медицинской организации» за 2005-2014 гг.Также проанализированы сведения отдела контроля за потреблениемнаркотических средств, отчетов о выполнении профилактических программпо борьбе с наркологическими расстройствами в 2007-2011 гг.Для установления закономерностей влияния основных факторов,влияющих на потребление алкоголя/наркотиков у школьников/учащихся,былапроведенаихгруппировка.Первуюгруппусоставилимедико-биологические факторы (Ф 1), которые включали пол и возраст.Ко второй группе нами отнесены все признаки, характеризующие семьюи взаимоотношения в ней, около 25 – семейные (Ф 2).
К третьей группефакторов отнесены признаки, характеризующие социально-гигиенические(жилищные условия, оценка условий жизни) и финансовое обеспечениеданного контингента, которые получили название социальные (Ф 3).Четвертаягруппафактороввключалапризнаки,характеризующиесоциальное окружение и поведение окружающих, около 12 – (Ф 4). К пятойгруппе отнесены факторы девиантного поведения школьников/учащихся(приводы в милицию, прогулы занятий и др.) - (Ф 5).Для оценки достоверности относительного показателя рассчитываласьошибка репрезентативности по формуле:Для оценки достоверности относительного показателя рассчитываласьошибка репрезентативности по формуле:m=P*qn,где:62Р – показатель, выраженный в процентах,q = 100 – pn – число наблюденийОпределениедостоверностиразностипоказателейпроводилосьпо формуле:t= P1 – P2где Р 1,2 – параметры, полученные при выборочных исследованиях;m 1, 2 – соответствующие им ошибки репрезентативности;t - критерий достоверностиАнализ тенденций показателей заболеваемости и смертности населенияКостромской области проводился путем выравнивания динамических рядовметодом наименьших квадратов.
При выравнивании рядов были рассчитанысреднийабсолютныйприрост(убыль)итемпприроста(убыли)заболеваемости и смертности от наркологических расстройств в целом, атакже отдельными формами среди отдельных контингентов.Каждый из методов прогнозирования имеет свои положительные иотрицательные черты. Так, например, методы экстраполяции позволяютпролонгировать наметившуюся тенденцию, хотя во многих случаях априориизвестно, что в условиях перехода с экстенсивных на интенсивные методыуправления изменяется и система управления. Эксперты могут лучшепредсказать возможные изменения в будущем.
Однако эффективность этихметодов в значительной степени зависит от точности соблюдения процедурыпроведения экспертных оценок, обработки полученных результатов, отподбора экспертов и др. В основе вероятностно-статистических моделейтакже лежит материал статистического (ретроспективного) исследования.Все это объясняет интерес к интеграции методов прогнозирования. Методыкомбинируются в самых разнообразных сочетаниях.
Задача заключается вмаксимальном уменьшении недостатков отдельно взятых медодов. В работе63представлена оценка и прогнозные значения до 2020 года методомкорреляционного анализа оценка и прогнозные значения до 2020 годаметодом подбора функции, что позволит расширить возможности привыборе управленческих решений.Корреляционный анализ позволяет изучить взаимодействие факторов,измерить «силу», характер и направленность влияния одних факторов надругие. О «силе» влияния одного фактора на другой судят по величинекоэффициента корреляции. Большое значение для анализа взаимодействияфакторов,влияниярегрессионныйфакторованализитакнарезультативныйназываемыепризнаккоэффициентыимеютрегрессии.Регрессией называется изменение изучаемого признака (функции) приизменении одного или нескольких других признаков. В прцессе проведениярегрессионного анализа, кроме регрессионного уравнения, рассчитываетсяряд важных коэфффициентов.
Коэффициенты регрессии показывают, насколько изменяется результативный признак при изменении аргумента наединицу.Для характеристики качества жизни пациентов с наркотическойи алкогольной зависимостью использована методика исследования качестважизни, связанного со здоровьем, – новая методология в здравоохраненииXXI века; она дополняет традиционную методологию изучения здоровья,образа и условий жизни и является чувствительным инструментом,раскрывающим субъективное восприятие индивидуума состояния своегоздоровья.Опросниксгруппированввосемьшкал:физическоефункционирование, ролевая деятельность, телесная боль, общее здоровье,жизнеспособность, социальное функционирование, эмоциональное состояниеи психическое здоровье.Показатели каждой шкалы варьируют между 0 и 100, где 100представляет полное здоровье, все шкалы формируют два показателя:64душевное и физическое благополучие.
Результаты представляются в видеоценок в баллах по 8 шкалам, составленных таким образом, что болеевысокая оценка указывает на более высокий уровень качества жизни.Опросник позволил собрать информацию для сравнения качестважизни в популяционных группах, как здоровых людей, так и пациентовс хроническими заболеваниями, позволил охарактеризовать не тольковлияние заболеваний на качество жизни, но и учел неспецифическиеэффекты воздействия других факторов.Дляоценкикачестваоказаниялечебно-профилактическойи реабилитационной помощи в отделениях областного наркологическогодиспансера,кромесоциологическогометодабылпримененметодэкспертных оценок.
Экспертиза медицинской документации проводиласьзаместителем главного врача по лечебной работе, заведующими отделенийдиспансераиэкспертамиКостромскойобластнойпсихиатрическойбольницы.Длядоказательствавлиянияфакторовначастотурецидивовнаркологических расстройств в Костромской области, а также для изученияпотребленияспиртногоинаркотиковсредишкольников,учащихсяи студентов был применен многофакторный анализ. Для установления связеймежду признаками применен непараметрический метод ранговой корреляцииСпирмана (rs), который позволяет определить тесноту (силу) и направлениекорреляционной связи между двумя признаками или двумя профилями(иерархиями) признаков. Если два признака связаны положительно, топризнаки, имеющие низкие ранги по одному из них, будут иметь низкиеранги и по-другому, а признаки, имеющие высокие ранги по одному из них,будут иметь по другому признаку также высокие ранги. Если корреляцияотсутствует, то все ранги будут перемешаны и между ними не будетникакого соответствия.
В случае отрицательной корреляции низким рангам65по одному признаку будут соответствовать высокие ранги по другомупризнаку, и наоборот.Достоверность значения коэффициента корреляции определялась спомощью ошибки репрезентативности и критерия «t».Учитывая,чтоанкетныеданныебылипредставленыкакв количественном, так и в качественном виде, мы сочли уместнымпреобразоватьинформацию,содержащуюфиксированныесмысловые(лингвистические) значения к численному виду.На первом этапе по каждому показателю все возможные его значенияранжировались по степени значимости.
Для ранговой оценки каждогозначения применялся метод априорного ранжирования, использующийэкспертную информацию и не требующий, в отличие от дисперсионногоанализа,постановкиранжированияэкспериментапозволяетобъективнонаобъекте.оценитьМетодаприорногосубъективноемнениеспециалистов (экспертов), так как при большом числе характеристик мнениеэкспертов о степени влияния того или иного фактора могут расходиться.При сборе априорной информации экспертам (n>7) предлагалосьзаполнить анкеты, в которых необходимо оценить n значений характеристиклиц, страдающих наркоманией или алкоголизмом в зависимости от степениих влияния на возможность рецидивов и тяжесть течения болезни.В результате ранжирования показателей по степени убывания иливозрастания их влияния каждому лингвистическому значению присваивалсяопределенный ранг. Если эксперты затруднялись присвоить всем значениямразличные ранги, они могли приписать двум или нескольким переменнымодинаковые ранги.
В случае совпадения рангов матрица ранжированияприводилась к нормальному виду таким образом, чтобы сумма ранговв каждой строке матрицы ранжирования, где записано мнение j-гоисследователя (j= 1, m ), была равна n (n+1)/2. Для этого переменным,66имеющим одинаковые ранги, приписывается ранг, равный среднемузначению мест, которые переменные поделили между собой.Поданнымматрицыранжированияпроизводиласьоценкасогласованности экспертов с помощью коэффициента конкордации:WS d 2 m1 2 3m (n 1) mT j12j 1,(1)где S(d)2 – сумма квадратов разностейm 1d a ji m(n 1); j 1 2(2)aji – обобщенная сумма рангов j-той переменной; Тj – величина,определяемая по формулеTj 1 n 3 (t j t j );12 i 1(3)tj – число повторений i-го ранга в j-той строке матрицы.
Если матрицаранжирования не содержит совпавших рангов, тоW12S (d 2 ).m 2 (n 3 1)(4)Величина коэффициента конкордации лежит в пределах (0...1). При W=1эксперты единодушны в оценке значимости каждого лингвистическогозначения показателя, при W = 0 согласие полностью отсутствует.Оценка значимости коэффициента конкордации W производилась по 2 –критерию Пирсона:2 ðàñ m(n 1)W .(5)Если при числе степеней свободы f=n-1 критическое значение кр22окажется меньше расчетного рас, то гипотеза о наличии согласия экспертовпринимается.Полученные ранги могут использоваться в качестве численной оценкизначений показателя. В случае, если отличия между двумя смежными парами67значенийпоказателейнеравнозначны,осуществляетсявторойэтаппреобразования упорядоченных лингвистических оценок в численные.Сообщения, имеющие два возможных варианта (типа «Да», «Нет»),преобразуются соответственно в 1 и 0.В качестве термов этой переменной определены следующие:Tсильносущественно нескольконемного мало(6)Для перевода к численному виду, каждому значению терма ставитсяв соответствие число от 1 до 5.Для иллюстрации изложенного выше приведем пример определениячисленной оценки для показателя, характеризующего условия проживаниясемьи.
Данный показатель может принимать 4 различных значений:«отдельная квартира», «частный дом», «комната в коммунальной квартире»,«комната в общежитии».Оценка производилась по 4-бальной шкале. По совокупности мненийэкспертов, имеющих стаж практической работы от 9 до 35 лет, быласоставлена матрица весовых коэффициентов (табл.
2.3).Таблица 2.3Матрица ранжирования значений показателя«условия проживания семьи»Значение показателяОценки экспертов12345678Отдельная квартира32433333Частный дом43343444Комната в коммунальной квартире21122122Другое1121121168Так как одним и тем же экспертом некоторым значениям показателябыл присвоен один и тот же вес, матрицу ранжирования необходимо былопривести к нормальному виду (табл. 2.4) таким образом, чтобы сумма ранговв каждом столбце равнялась К*(К+1)/2, где К – число различных значенийпоказателя «условия проживания семьи» (К=4).В результате расчета по формулам (1) – (5) было получено W = 0,8125,2расч = 19,5.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
