Научная статья на тему 'Методология и алгоритм анализа сочетанного влияния множественных причин смерти'

Методология и алгоритм анализа сочетанного влияния множественных причин смерти Текст научной статьи по специальности «Прочие медицинские науки»

CC BY
35
4
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по прочим медицинским наукам, автор научной работы — В. А. Хромушин

Изложена методология анализа сочетанных множественных причин смерти, позволяющая выявить и количественно оценить различие территорий с правом на отселение с остальными территориями Тульской области по сочетанным множественным причинам смерти. В основе анализа положен расчет частот сочетанных множественных причин смерти, представленных в виде многомерной дихотомии по классам МКБ-10 с последующим построением математической модели.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Методология и алгоритм анализа сочетанного влияния множественных причин смерти»



и информационные

технологии

В.А.ХРОМУШИН,

к.т.н., директор ГУЗТО «Компьютерный центр здравоохранения Тульской области», член-корр.МАИ

МЕТОДОЛОГИЯ И АЛГОРИТМ АНАЛИЗА СОЧЕТАННОГО ВЛИЯНИЯ МНОЖЕСТВЕННЫХ ПРИЧИН СМЕРТИ

Изложена методология анализа сочетанных множественных причин смерти, позволяющая выявить и количественно оценить различие территорий с правом на отселение с остальными территориями Тульской области по сочетанным множественным причинам смерти. В основе анализа положен расчет частот сочетанных множественных причин смерти, представленных в виде многомерной дихотомии по классам МКБ-10 с последующим

построением математической модели. >-

Здравоохранение Тульской области на протяжении последних лет осуществляет мониторинг смертности населения [1]. С этой целью ведется регистр областного уровня [2]. Функционирует система сбора и верификации данных, получаемых из учреждений системы здравоохранения. Для выполнения указанных работ используется программа ACMERU (версия 3) [3], позволяющая:

♦ осуществлять ввод данных;

♦ автоматически расставить строки причин смерти;

♦ автоматически выбирать первоначальную причину смерти;

♦ с помощью многочисленных тестов выявлять ошибки ввода;

♦ оценивать качество посмертной диагностики;

♦ отображать результат в виде различных таблиц, графиков, диаграмм по гибким запросам;

♦ осуществлять первичный анализ данных;

♦ осуществлять сбор и обобщение данных на районном и областном уровнях.

Одновременно с этим создано множество программ, облегчающих выполнение аналитических расчетов.

© В.А.Хромушин, 2004 г.

F4I

www.idmz.ru hil

№9, 2004

На первом этапе анализа с целью выявления направлений для углубленного анализа целесообразно выполнить предварительный анализ не сочетанного влияния множественных причин смерти [4, 5]. Он позволит также оценить объем данных на предмет его достаточности для сравнительного анализа по отношению к выбранной цели.

Анализ сочетанного влияния множественных причин смерти [6] требует не меньшего, чем при не сочетанных причинах, объема данных. Он позволяет сделать еще один шаг на пути углубленного анализа. Опыт проведения аналитических расчетов по Тульской области показывает, что анализ сочетанного влияния множественных причин смерти требует массив не менее чем за два года.

Рассмотрим методологию анализа сочетанного влияния множественных причин смерти на примере изучения влияния последствий Чернобыльской аварии.

ЦЕЛЬ АНАЛИТИЧЕСКОГО РАСЧЕТА

Выявить и количественно оценить различие территорий с правом на отселение с остальными территориями области по сочетанным множественным причинам смерти.

ИСПОЛЬЗУЕМЫЙ МАТЕМАТИЧЕСКИЙ МЕТОД

Расчет частот сочетанных множественных причин смерти, представленных в виде многомерной дихотомии по классам МКБ-10.

ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ

Использованы данные областного регистра смертности за 2001 - 2003 годы (только постоянно проживающие на территории Тульской области). Территории с правом на отселение учтены в первоначальной редакции постановления Правительства, исходя из соображений того, что отмена льгот (для ряда территорий в новой редакции постановления) не повлияла на загрязненность территории.

ОСОБЕННОСТИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ДАННЫХ

На основе анализа статистических данных (отчетов программы ACMERU) приняты для изучения сочетанного влияния множественных причин смерти 11 классов: A00 - B99.X; C00 - D48.X; E00 - E90.X; F00 - F99.X; G00 - G99.X; I00 - I99.X; J00 - J99.X; K00 - K93.X; M00 - M99.X; N00 - N99.X; S00 - T98.X.

Остальные классы исключены по следующим причинам:

♦ небольшое число случаев, не достаточных для достоверной оценки (в доверительном интервале);

♦ редкая сочетанность с оставшимися классами;

♦ в задачи не входит изучение младенческой смертности (самостоятельная задача).

Сочетанность представлена многомерной дихотомией в виде 11 разрядного кода, в котором каждому знакоместу соответствует диапазон указанных кодов.

Если код на любой строке пункта 18 медицинского свидетельства о смерти (в программе ACMERU задействовано 4 строки в первом разделе и 4 строки во втором разделе) попадает в интервал кодов, то в соответствующем ему знакоместе будет присутствовать единица, а при не совпадении - нуль. При этом надо иметь в виду, что наличие различных кодов на разных строках в пределах одного класса будет соответствовать единице.

При наличии кодов (причин смерти) из различных классов в кодограмме будет присутствовать более одной единицы.

>

W-ЩШШ kJH

и информационные

технологии

АЛГОРИТМ РАСЧЕТА

1. Выбираем классы МКБ-10, которые будут использованы для изучения сочетанного влияния множественных причин смерти.

2. Формируем массив из кодов причин смерти в виде многомерной дихотомии и обозначаем единицей принадлежность постоянного места проживания к территории с правом на отселение и нулем - в остальных случаях.

3. Подсчитываем число строк с одинаковой кодограммой (дихотомией) раздельно для территорий с правом на отселение (признак 1) и для остальных территорий (признак 0).

4. Подсчитываем число смертей отдельно для территорий с правом на отселение и для остальных территорий.

5. Вычисляем частоту путем деления результата по пункту 3 на результат по пункту 4.

6. По данным пунктов 3 и 4 вычисляем нижнюю и верхнюю границы доверительного интервала (по Стьюденту) при доверительной вероятности 0,95.

7. Выделяем пары сочетанных причин смерти (с признаками территории 1 и 0), имеющие более высокую частоту для территории с признаком 1 по сравнению с территорией с признаком 0, а также не перекрывающиеся доверительные интервалы (от нижней границы до верхней). Тем самым выделяем только достоверно определенные сочетанные причины.

8. Определяем мощность сочетанных причин для выделенных пар по п. 7 как разность частот.

9. Представляем обобщенную модель как дизъюнкцию выделенных пар (сочетанных причин смерти по классам МКБ-10) с указанием мощности.

РАСЧЕТ

Сравнительный анализ: СМЕРТНОСТЬ (не показаны сочетанные причины с небольшим числом случаев и с одним признаком сравнения).

Период: с1 января 2001 г. по 31 декабря 2003 г.

Признак: загрязненным территориям соответствует 1, а для остальных - 0.

Случаи: число строк с одинаковой кодограммой по каждому признаку.

Умерло: число смертей с указанным признаком.

Частота: случаи/умерло.

Оба пола: множественные причины

Таблица 1

Сочетанные причины смерти Признак Случаев Умерло Частота Нижняя граница Верхняя граница

10000100000 0 787 96642 0,00814 0,00758 0,00871

1 17 1673 0,01016 0,00536 0,01497

10000010000 0 181 96642 0,00187 0,00160 0,00215

1 5 1673 ......2 99 0,00037 0,00560

10000000000 0 418 96642 0,00433 0,00391 0,00474

1 4 1673 ...... ........... 0,00473

01001000000 0 114 96642 0,00118 0,00096 0,00140

1 2 1673 ....... 20 -0,00046 0,00285

01000100000 0 422 96642 ....... .......... 0,00478

1 5 1673 ......2 99 0,00037 0,00560

01000000000 0 10561 96642 0 |09> 0,10731 0,11125

1 177 1673 0 1 05811 0,09106 0,12054

00100100000 0 889 96642 .......... ........ . 0,00980

1 23 1673 0,01375 0,00817 0,01933

00001110000 0 123 96642 ......127 ......... 0,00150

1 5 1673 ......299 0,00037 0,00560

00001100000 0 6961 96642 0,07203 0,07040 0,07366

1 53 1673 0 0,168 те о. 0,04007

00000110000 0 3691 96642 0,03819 0 0,698 0,03940

1 107 1673 0,06396 ""52:- 0,07568

00000101000 0 647 96642 0,00669 0,00618 0,00721

1 13 1673 0,00777 0,00356 0,01198

00000100010 0 161 96642 ......167 0,00141 0,00192

1 8 1673 0,00478 ......... 0,00809

00000100000 0 45806 96642 0,47398 0,47083 0,47712

1 766 1673 0,45786 0,43399 0,48173

00000011000 0 119 96642 ....... 2 • 0,00101 0,00145

1 6 1673 ............ 0,00072 0,00645

00000010000 0 2114 96642 0,02187 0 02095 0 02280

1 57 1673 0,03407 0 0j-,-.8 0,04276

00000001000 0 2168 96642 0,02243 0 021 50 0,02337

1 59 1673 0,03527 0 0264 - 0,04410

00000000001 0 11768 96642 0,12177 0,11971 0,12383

1 187 1673 0,11178 0,09668 0,12687

00000000000 0 5425 96642 0,05614 0 05468 0,05759

1 104 1673 ......... 005059 0,07373

F4I hil

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Таблица 2

Пол мужской: множественные причины

Сочетанные причины смерти Признак Случаев Умерло Частота Нижняя граница Верхняя граница

01000000000 0 5767 50822 0,11347 0,11072 0,11623

1 101 854 0,11827 0,09661 0,13993

00001110000 0 79 50822 0,00155 0,00121 0,00190

1 5 854 0,00585 0,00074 0,01097

00001100000 0 2726 50822 0,05364 0,05168 0,05560

1 20 854 0,02342 0,01328 0,03356

00001000000 0 370 50822 0,00728 0,00654 0,00802

1 7 854 0,00820 0,00215 0,01424

00000110000 0 2536 50822 0,04990 0,04801 0,05179

1 72 854 0,08431 0,06567 0,10294

00000100000 0 20570 50822 0,40475 0,40048 0,40901

1 318 854 0,37237 0,33994 0,40479

00000010000 0 1636 50822 0,03219 0,03066 0,03373

1 45 854 0,05269 0,03771 0,06768

00000001000 0 1308 50822 0,02574 0,02436 0,02711

1 37 854 0,04333 0,02967 0,05698

00000000001 0 9180 50822 0,18063 0,17729 0,18398

1 154 854 0,18033 0,15454 0,20611

ОБОБЩЕННАЯ

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ Оба пола:

[9] & [10] / Г=0,02577 + [11] / Г=0,01284 + [10] / Г=0,01220; Мужской пол:

[9] & [10] / Г=0,03441 + [11] / Г=0,02050 + [10] / Г=0,01759, где

[9] - болезни системы кровообращения;

[10] - болезни органов дыхания;

[11] - болезни органов пищеварения; Г - мощность сочетанных причин.

ВЫВОДЫ

Из полученной математической модели следует, что территории с правом на отселение в Тульской области отличаются от остальных территорий области в сторону ухудшения:

♦ в первую очередь сочетанными причинами смерти от болезней системы кровообращения и органов дыхания;

♦ во вторую очередь - болезнями органов пищеварения без других причин;

№9, 2004

♦ в третью очередь - болезнями органов дыхания без других причин;

♦ для мужского населения мощность указанных причин смерти больше.

Необходимо отметить, что иногда бывает полезным оценивать результат в контексте с противоположным отличием.

В рассматриваемом расчете (табл. 1, 2) такие сочетанные причины подчеркнуты:

Оба пола: [6] & [9] / Г= 0,04035;

Мужской пол: [6] & [9] / Г= 0,03022,

где [6] - болезни нервной системы.

Построение модели возможно для любых задаваемых диапазонов кодов МКБ-10. Кроме кодов, в качестве переменных можно использовать и другие, такие как пол, возраст и др.

Однако по мере увеличения числа переменных число одинаковых кодограмм будет уменьшаться, что может повлиять на достоверность в сравнении частот. В связи с этим возможен иной подход: входящие в модель классы расшифровать путем частотного анализа несочетанных причин смерти.

Например, в классе болезней органов дыхания (J00-J99) выделить пневмонии (J12-J18) и хронические болезни нижних дыхательных путей (J40-J47), для которых выполнить частотный анализ не сочетанных причин смерти.

Главной особенностью предложенной методологии анализа сочетанного влияния множественных причин смерти является простота ее реализации.

Для дальнейшего детального анализа можно использовать более сложные алгоритмы, основанные на логике предикатов [7, 8].

>

W-ЩШШ kJH

и информационные

технологии

ЛИТЕРАТУРА

>

1. Стародубов В.И., Погорелова Э.И., Секриеру Е.М., Цыбульская И.С., Нотсон Ф.К. (США), Хромушин В.А., Вайсман Д.Ш., Шибков Н.А., Соломонов А.Д. Усовершенствование сбора и использования статистических данных о смертности населения в Российской Федерации (Международный исследовательский проект ZAD913)//Заключитель-ный науч. доклад. - М.: ЦНИИ организации и информатизации МЗ РФ, 2002.

2. Вайсман Д.Ш., Погорелова Э.И., Хромушин В.А. О создании автоматизированной ы сбора, обработки и анализа информации о рождаемости и смер-ласти //Вест. новых мед. технологий. - 2001. - Вып.4. -C.80-81. Вайсман Д.Ш. Мониторинг смертности с международной сопоста-В сб. тезисов докладов научно-практич. конференции «Современ-ационные технологии в системе охраны здоровья». - 2003. афронов С.Н., Хромушин В.А. Предварительное исследование по-ожественных причин смерти//Вест. новых мед. технологий. - 2004. - С.82-83.

Анализ данных на основе оценки значимости переменных//Вест. новых мед. технологий. - 2003. - Вып.Т.Х. - № 4. - C.70-72.

Хромушин В.А. Частотный анализ сочетанного влияния множественных причин смер-. //Вест. новых мед. технологий. - 2003. - Вып.Т.Х. - № 4. - C.16. Щеглов В.Н., Хромушин В.А. Интеллектуальная система на базе алгоритма построения алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики//Вест. новых мед. технологий. - 1999. - Вып.2. - C.131-132. 8. Хромушин В.А. Алгебраическая модель количественной оценки влияния значений переменных на результат//Вест. новых мед. технологий. - 2003. - Вып.Т.Х - № 4. -C.68-70.

тности в Тульской о 3. Хромушин В.А., вимостью данных/ ные инфракоммун Вайсман Д.Ш., этапного анализа/ Вып.Т.Х. - № 1-Хромушин В.А.

6 ти

ПЕРВАЯ РОССИЙСКАЯ МЕЖДУНАРОДНАЯ ВЫСТАВКА И КОНФЕРЕНЦИЯ ПО ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЯМ И ИНФОРМАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ, ШИРОКОПОЛОСНЫМ СЕТЯМ СВЯЗИ, СПУТНИКОВЫМ И МОБИЛЬНЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ М1ТЕи2004

Дата: 6-9 октября 2004 г.

Место проведения: г.Москва, Центр международной торговли Организатор: Компания ITE Group Plc Web-адрес: www.ite-expo.ru./asp/main.asp.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.