Диссертация (1155063), страница 10
Текст из файла (страница 10)
Чем ближе коэффициент корреляции по абсолютной величине к 1,тем теснее связь между признаками. Если r = 0, линейная связь между изучаемыми признаками отсутствует. Если | r |=1, связь функциональная, т.е.значение зависимой переменной полностью определяется независимой переменной. Положительное значение коэффициента свидетельствует о прямой зависимости между признаками, отрицательная – об обратной [52, 70].Для исследования были отобраны коэффициенты корреляции (r), имеющие значение более 0,7 или менее -0,7, т.е.
отражающие сильную взаимосвязь между уровнями потребления ЛП и факторами, влияющими на них[48, 54].58На основе полученных коэффициентов были построены уравнениярегрессии, имеющие общий видXj = aYj + b,(9)где a – коэффициент регрессии;b – свободный член уравнения.Для нахождения значения параметров a и b прямой регрессии обычноприменяют метод наименьших квадратов, согласно которому сумма квадратов отклонений групповых средних от расчетных значений по формуле регрессии должна быть наименьшей.На основе полученных уравнений регрессии был составлен прогнозпотребности в АБП. Для каждого уравнения найден F-критерий Фишера –параметрический критерий, используемый для сравнения дисперсий двух вариационных рядов, и установлена достоверность каждого из уравнений с95%-ной вероятностью при проверке нулевой гипотезы (коэффициентыуравнения ≠ 0).Уравнение достоверно при Fрасч<Fтабл [44].Для расчета потребности в АБП на уровне отделения медицинской организации использовалась модифицированная ATC/DDD-методология, рекомендованная ВОЗ как стандарт исследований по лекарственной статистике.DDD (Defined Daily Dose) – средняя суточная поддерживающая доза ЛС, используемого по основному показанию у взрослых (при массе тела 70 кг)[160].Предложенная модификация алгоритма прогнозирования госпитальнойпотребности в АБП, применяемых для лечения ДП, на основе AТС/DDDметодологии включает предварительное формирование ассортимента АБПдля лечения данной нозологии вследствие отсутствия такового в АТХклассификации ЛП (рисунок 9).59I этап• Формирование ассортимента АБП для леченияисследуемой нозологии в стационарных условиях по АТХклассификации• Поиск значений DDD для каждого АБП, применяемого длястационарного лечения ДПII этап• Вычисление частоты назначения каждого АБП для леченияIII этап ДП в условиях стационараIV этап• Вычисление средней длительности лечения ДП• Расчет госпитальной потребности в АБП на лечение одногопациента с ДПV этап• Прогнозирование числа пациентов с ДП методомVI этап экстраполяции тенденций• Расчет потребности в АБП для лечения ДП (в условияхVII этап стационара) на годРисунок 9 – Модифицированный алгоритм определения потребностив антибактериальных препаратах с использованием ATC/DDD-методологииДалее был проведен ретроспективный анализ потребности в АБП приДП на основе корреляционно-регрессионного анализа иATC/DDD-методологии.
Был использован способ цепной подстановки. Он используетсядля расчета влияния факторов во всех типах детерминированных факторныхмоделей. Способ цепных подстановок состоит в последовательной заменепервоначальной величины на фактическую (количество замен равно количеству периодов).
После каждой замены из полученного результата вычитают60предшествующий итог. Полученная разность показывает величину влиянияизменения факторов на изучаемый совокупный показатель.Последовательная замена факторов:Расчет влияния факторов:Баланс отклонений:.Далее нами был проведен графический анализ сравнения фактическогопотребления и ретроспективных данных прогнозов потребности в АБП, применяемых при стационарном лечении ДП, посредством вышеназванных методов анализа и метода аналитического выравнивания по линейной форметренда. Последний является более совершенным методом выявления основной тенденции развития в рядах динамики. Его целями является устранениеслучайных колебаний и построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени – тренда.
«При изучении общейтенденции с помощью метода аналитического выравнивания исходят из того,что изменения уровней ряда динамики могут быть с той или иной степеньюточности приближения выражены определенными математическими функциями. Вид уравнения определяется характером динамики развития конкретного явления.Суть метода аналитического выравнивания состоит в том, чтобы заменить фактические уровни временного рядаские.
Расчетна теоретичеосуществляется по неко-61торому формализованному уравнению, принятому за математическую модель тренда.» Для построения тренда мы использовали такую функцию, каклинейная:. Линейная зависимость выбирается в тех случаях, ко-гда в исходном временном ряду наблюдаются более или менее постоянныеабсолютные и цепные приросты, не проявляющие тенденции ни к увеличению, ни к снижению. По имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции y=f(t), а затем анализируют поведение отклонений оттенденции. Целью же аналитического выравнивания динамического ряда является определение аналитической или графической зависимости y=f(t).Функцию y=f(t) выбирают таким образом, чтобы она давала содержательноеобъяснение изучаемого процесса» [25].Если изменение уровней ряда характеризуется равномерным увеличением (уменьшением) уровней, когда абсолютные цепные приросты близкипо величине, тенденцию развития характеризует уравнение прямой линии.После выбора вида уравнения необходимо определить параметры уравнения.
Самый распространенный способ определения параметров уравнения –это метод наименьших квадратов, в качестве решения принимается точкаминимума суммы квадратов отклонений между теоретическими (выравненными по выбранному уравнению) и эмпирическими уровнями.Выравнивание по прямой (определение линии тренда) имеет выражениеyt=a0+a1t,где t – условное обозначение времени;а0 и a1 – параметры искомой прямой.Параметры прямой находят из решения системы уравнений:.Система уравнений упрощается, если значения t подобрать так, чтобыих сумма равнялась Σt = 0, т.е.
начало отсчета времени перенести в середи-62ну рассматриваемого периода. Если до переноса точки отсчета t = 1, 2, 3,4 …, то после переноса:– если число уровней ряда нечетное, t = -4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4;– если число уровней ряда четное, t = -7 -5 -3 -1 +1 +3 +5 +7.;;.Таким образом, ∑t в нечетной степени всегда будет равна нулю.Аналогично находят параметры параболы 2-го порядка из решения системы уравнений:Выравнивание по среднему абсолютному приросту или среднему коэффициенту роста:̃ = У0 + ∆̅ ∙ ,У̅ ,̃ = У0 ∙ КУгде Δ – средний абсолютный прирост;К – средний коэффициент роста;У0 – начальный уровень ряда;Уn – конечный уровень ряда;t – порядковый номер уровня, начиная с нуля.Построив уравнение регрессии, дают оценку его надежности. Значимость выбранного уравнения регрессии, параметров уравнения и коэффициента корреляции следует оценить, применив критические методы оценки:F-критерий Фишера, t-критерий Стьюдента, при этом расчетные значениякритериев сравниваются с табличными (критическими) при заданномуровне значимости и числе степеней свободы.
Fфакт >Fтеор – уравнение регрессии адекватно.63Проверка адекватности уравнения регрессии (качества модели в целом)осуществляется с помощью средней ошибки аппроксимации, величина которой не должна превышать 10–12% .Сумма уровней выровненного ряда должна равняться сумме уровнейисходного ряда, что, в свою очередь, подтверждает правильность расчетов.Выровненный ряд динамики по прямой – линейный тренд.Обобщение результатов исследования позволит повысить точностьпрогнозов потребности в АБП, применяемых в стационарах РТ, за счет возможности выбора метода прогнозирования для каждого АБП в отдельностис учетом фактического характера потребления.Заключение по главе 2В ходе разработки методологической основы определена логическая последовательность теоретических и экспериментальных исследований потребления АБП в стационарах.
В качестве примера был взят ДП, при лечении которого в условиях стационара обязательно назначается АБТ.На основании сформулированной гипотезы по определению оптимального прогноза госпитальной потребности в АБП, требующего разработкикомплексного методического подхода, была предложена программа исследований, состоящая из четыре взаимосвязанных этапов.Аргументирована необходимость модификации алгоритма прогнозирования госпитальной потребности в АБП на основе AТС/DDD-методологии,которая заключается в предварительном формировании ассортимента АБПдля лечения данной нозологической формы вследствие отсутствия такового вАТХ-классификации ЛП.64ГЛАВА 3МАРКЕТИНГОВОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПОТРЕБЛЕНИЯАНТИБАКТЕРИАЛЬНЫХ ПРЕПАРАТОВПРИ ДЕСТРУКТИВНОМ ПАНКРЕАТИТЕВ УСЛОВИЯХ СТАЦИОНАРАДля подтверждения гипотезы о необходимости разработки концепциимноговариантного прогнозирования потребности в АБП в качестве предпроектного обоснования нами были проведены комплексные маркетинговые исследования потребления АБП при панкреонекрозе в условиях стационара.3.1.
Структурный анализ ассортимента рынка антибактериальныхпрепаратов в Республике ТатарстанОдной из актуальнейших проблем применения АБП, признанной на мировом уровне, является рост устойчивости микроорганизмов. Следствием резистентности к АБП является рост финансовых затрат, числа летальных исходов, угроза снижения эффективности программ обеспечения здравоохранения. Принятой в 2001 г. Глобальной стратегией Всемирной организацииздравоохранения по сдерживанию устойчивости к противомикробным препаратам предложена схема мероприятий по снижению распространенностирезистентности, в том числе путем улучшения доступа к АБП и поддержкипоявления новых препаратов [1].С целью изучения доступности АБП в РТ было проведено маркетинговое исследование, в частности структурный анализ ассортимента АБП, представленных на региональном фармацевтическом рынке [2].По состоянию на 15 ноября 2014 г.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
