СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ САНИТАРНО-БАКТЕРИОЛОГИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ ПРОДУКЦИИ МОЛОКОЗАВОДОВ ЛАБОРАТОРИЯМИ САНЭПИДСТАНЦИИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК »71.73:362.78

В. Н. Корзенко, А. Г. Мороз. Л. Б. Левкович

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ САНИТАРНО-БАКТЕРИОЛОГИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ ПРОДУКЦИИ МОЛОКОЗАВОДОВ ЛАБОРАТОРИЯМИ САНЭПИДСТАНЦИИ

Белорусский НИИ эпидемиологии н микробиологии, Минск

Роль молока и молочных продуктов в распространении дизентерии Зонне в настоящее время не подвергается сомнению [5, 11]. В связи с этим одним из ведущих направлений профилактики кишечных инфекций является обеспечение действенного контроля за соблюдением санитарно-гигиенического режима на предприятиях молочной промышленности [4]. При разработке профилактических мероприятий все шире используется теоретическое обоснование эпидемического процесса [2]. Исходя из методов статистического формирования выборочной совокупности [6], можно заранее спланировать и обосновать лабораториям санэпидстанций оптимальный объем исследований продукции молочных заводов, необходимый для получения репрезентативных данных.

Санитарно-бактериологические исследования тестируемой молочной продукции 11 молочных заводов в лабораториях санэпидстанций показали, что на протяжении ряда лет на одном из них с годовым выпуском гостируемой молочной продукции 4196 партий исследовалась каждая 7-я партия, на другом из 3196 — каждая 20-я, на третьем из 1185 — каждая 11-я, т.е. объем исследований был не спланирован. Различались и показатели нестандартности результатов, которые составляли соответственно 6,7d-l, 7,5± ±2,1 и 9,6±2,9 %.

Санитарно-бактериологический контроль готовой молочной продукции — выборочный f8]. Для оценки показателей такого контроля разработаны простые статистические методы [9], которые, однако, не нашли широкого применения в практике санэпидстанций. В итоге в годовых отчетах санэпидстанций оценка санитарно-гигиенического качества молочной продукции проводится часто только на основании увеличения или снижения процента нестандартных по коли-титру результатов в сравнении с предыдущим годом. Эти колебания порой выдаются за улучшение или ухудшение санитарных показателей молочной продукции, что само по себе без подтверждения статистическими критериями неправомерно. Мы полагаем, что статистическая оценка процента нестандартных результатов должна быть основана на сравнении не со случайной по своей природе частотой нестандартных результатов в предыдущем году, а с некоторой «допустимой» постоянной частотой, установленной по результатам многолетних исследований. Зная критический уровень нестандарт-

ных результатов, свидетельствующих о нарушении санитарно-гигиенического режима, можно заранее рассчитывать необходимое для его статистической оценки минимальное число (объем) санитарно-бактериологических анализов. В настоящее время допустимый уровень нестандартности, критический уровень нестандартных результатов и необходимый объем анализов для лабораторий санэпидстанций не определены.

Задачами настоящей работы являлись предварительная оценка предлагаемого нами показателя «допустимый процент нестандартных партий продукции», определение на его основе необходимого числа исследований и разработка таблиц для оперативной (без вычислений) оценки статистической значимости превышения процента нестандартных анализов над допустимым.

Статистические методы. Поскольку получаемые на молочном заводе процент нестандартных партий (р) и допустимый процент (рд-) в наших исследованиях были менее 20, оба эти показателя сначала преобразовывали в углы Ф (ф и фд соответственно) по формулам [9, с. 143]:

Ф = 2 arc sin Т/рТТОО, (1)

фд = 2 arc sin Ур„:100. (2)

Затем статистическое сравнение этих показателей выполняли путем расчета критерия t по формуле:

/ = <Ф-Фд)/УТТй, (3)

где п — общее число проведенных анализов за изучаемый период. Уровни статистической значимости (Я<0,05, <0,01 или <0,001) определяли как обычно при числе степеней свободы л—1.

Число анализов, необходимое для получения статистической разницы между критическим (Рк) и допустимым (рд) процентом нестандартных анализов, определяли следующим образом. Для ряда значений п и постоянных рк (вместо р) и р„ по формулам (1), (2) и (3) рассчитывали критерий t, а затем — соответствующую статистическую значимость с помощью интеграла, использованного Стьюдентом для числа степеней свободы (п—1) меньше 302 или по интегралу, примененному Гауссом при (п—1) 302 и более [3]. По тому, соответствовала ли эта значимость требуемому уровню (Р^0,05, ^0,01 или ^0,001) или не соответствовала, подбирали

(Число нестандартных по колн-тнтру и общее число анализов партий молочной продукции, различающихся по проценту нестандартности от допустимого уровня (0,5 %)

Статистическая значимость отличия от допустимого уровня Число нестандартных по колн-тнтру анализов

I 2 3 4 Б б 7 В 9

Менее 0,05 — 2-т- 33 34-112 44- 208 54-317 64- 434 74-557 84-686 94-819

— >6 >3,3 >1,9 >1.6 >1.4 >1,3 >1,2 >1,1

Менее 0,01 34-29 14-97 54- 178 64- 269 74-372 84-478 94- 590

>10 >4,1 >2,8 >2,2 >1,9 >1.7 >1.5

Менее 0,001 — — — — 54-56 6-г 122 74-195 84- 277 94-373

— — — >9 >4,9 >3,6 >2,9 >2,4

Примечание. В числителе —• общее число анализов; в знаменателе — соответствующий процент нестандартных анализов; — отсутствие при любом общем числе анализов достоверного отличия от допустимого уровня нестандартности.

то пограничное значение п, при переходе через которое достоверное различие между рк и ра переходило в недостоверное. Расчеты выполняли на ЭВМ «Наири-2».

Анализ допустимого процента нестандартных партий показал, что он не может быть равен нулю, так как при этом появление лишь одно-

Ц го нестандартного результата было бы оценкой нестандартности всей выпущенной продукции. Действительно, если до и после одного нестандартного анализа зарегистрировано не менее 53 стандартных, то процент нестандартных анализов (1100): 54=1,85 %) превышает статистически значимо {Р<0,05) допустимый (0) уровень. После этого можно было бы выполнить еще до 10е—109 стандартных анализов и постоянно все же иметь статистическое доказательство (Р<0,05) превышения частоты нестандартных анализов над нулевым уровнем.

На основании многолетних исследований по ряду заводов можно предварительно принять за допустимый уровень 0,5 % и менее нестандартных партий из числа обследованных. Он соответствует наиболее низкой частоте нестандартных партий на молочных заводах в периоды благоприятной на протяжении года эпидемиологической обстановки по острым кишечным заболеваниям.

Ч При принятом (3,5—4%) критическом уровне нестандартности (уровне, нестандартность которого должна быть статистически доказуема) и принятом допустимом уровне нестандартности молочной продукции (0,5%), статистическая достоверность отличия этих уровней зависит главным образом от числа выполненных анализов и почти не зависит от объема выпускаемой заводом молочной продукции, так как объем является статистически большим числом и объемом генеральной совокупности. Расчет минимально необходимых чисел выполненных анализов для разных критических уровней нестандартности молочной продукции выполнен по описанному выше методу.

Минимальное число анализов, необходимое для получения статистически значимого отличия

процента нестандартных партий молочной продукции от допустимого (0,5%) следующее: при числе анализов 1112—1 %, при 355— 1,5 %. при 193 — 2%, при 127 — 2,5%, при 93 — 3%, при 73 — 3,5%, при 59 — 4%, при 50 — 4,5%, при 43 — 5%, при 36 — 6%, при 28 — 7%, при 24 —8 %, при 21 —9 %.

Таким образом, если в эпидемиологически неблагоприятный период или при проведении усиленного контроля за крупным молочным заводом и т.п. потребуется получить достоверные результаты, например каждые 2 нед, то тогда в течение каждых 2 таких недель необходимо будет проводить (при критическом уровне 3,5— 4%) по 73—59 анализов. Следует помнить, что это в известном смысле максимальные расчетные числа анализов, так как необходимое число их за отдельный статистически анализируемый интервал времени (2 нед, 1 или 2 мес) может быть существенно меньшим, если выявленное в этом интервале число нестандартных анализов будет большим (см. таблицу).

В таблице приведены результаты расчетов, по которым статистическую значимость процента нестандартных партий молочной продукции с учетом допустимого уровня нестандартности (^0,5%) можно определить без вычислений. Например, когда в последовательном ряду анализов выявлены 2 нестандартные партии продукции, то это будет свидетельством статистической значимости (Р<0,05) нестандартности продукции, если эти партии входят в последовательный ряд из 2—33 выполненных анализов. Для числа проанализированных партий, превышающего 33, результат незначим за счет низкого процента нестандартности. Выявление 5 нестандартных анализов свидетельствует со значимостью Р<0,001 о нестандартности молочной продукции, если из нее было выбрано для анализов последовательно 5—56 партий. Особенность заключения о статистической значимости в первом случае (2—5 последовательных партий) и во втором (5—13) в том, что математический расчет не дает соответствующего уровня значимости за счет малого числа наблю-

дений. иднако оощее число выполненных анализов может быть в первом случае дополнено стандартными нли нестандартными анализами до 6, во втором—до 14 и тогда получим статистическую значимость нестандартности продукции не ниже соответствующего по таблице уровня.

Объем выпускаемой заводом молочной продукции почти не влияет на число анализов, необходимое для получения статистически значимых показателей нестандартности продукции. Однако если за объем генеральной совокупности принять общее число выпущенных заводом партий продукции за промежуток времени, в течение которого были отобраны пробы для анализов, и при этом число проанализированных партий (выборка) составит 20 и более — 25% от объема этой генеральной совокупности, то тогда целесообразно будет внести соответствующую поправку [10]. В таком случае формула расчета критерия / для разности между полученным процентом нестандартных партий и допустимым (0,5) будет следующей:

' = <Ф-Фд )/УНп — //Ы, (4)

где N — число наблюдений в генеральной совокупности.

Получаемые в последнем случае несколько большая статистическая значимость, а следовательно, и несколько меньшее необходимое число наблюдений будут соответствовать нестандартности продукции, выпущенной заводом конкретно в интервал времени, в отношении которого планировалось сделать статистический вывод и в течение которого из состава N партий выпущенной молочной продукции (генеральная совокупность) были отобраны пробы для исследования от п партий.

Различные виды молочной продукции могут иметь разный допустимый и соответственно неодинаковый критический уровень нестандартности, поэтому разное соотношение между объе-

мом анализов отдельных видов продукции в раз-< ные периоды времени или на разных молочных' заводах может привести к разной величине математического смещения среднего уровня нестандартности [1]. На практике при расчете статистической значимости теоретически более правильным было бы учитывать это неодинаковое соотношение, имевшееся при определении допустимого и полученного уровня нестандартности, например методом, изложенным в другой работе [7].

В еще большей степени к математическому смещению статистических параметров может привести неодинаковый набор видов молочной продукции, когда ее виды или группы видов, имеющиеся в наличии в одной из сравниваемых групп исследования, отличаются от видов, имеющихся одновременно в обеих группах, и когда в то же время они различаются и по критическому уровню нестандартности.

Отбор проб молочной продукции для анализов, как правило, растянут во времени.

ЛИТЕРАТУРА

1. Бейли Н. Статистические методы в биологии. М., 1962.

2. Беляков В. Д., Дегтярев А. А., Иванников Ю. Г. Качество и эффективность противоэпидемических мероприятии. Л., 1981.

3. Ван дер Варден Б. Л. Математическая статистика. М., 1960.

4. Всесоюзный съезд микробиологов и эпидемиологов. 16-й. Резолюция. М„ 1978.

5. Дизентерия (шнгеллезы)./ Покровский В. И., Блюгер А. Ф., Солодовников Ю. П. и др. Рига, 1979, с. 346.

6. Корзенко В. Н., Левкович Л. Б., Павлюченко С. П. — В кн.: Вопросы санитарного и эпидемиологического надзора. Минск, 1979, с. 5—9.

7. Мороз А. Г. — Журн. микробиол., 1977, № 9, с. 96—102.

8. Нормативы проведения основных санитарно-бактериоло-гических исследований объектов окружающей среды. Метод, указания. М., 1983.

9. Плохинский Н. А. Биометрия. М„ 1970.

10. Рокмцкий П. Ф. Биологическая статистика. Минск, 1963. 11 Шицкова А. П., Гурвич Л. С. — Здравоохр. Рос. Федерации, 1980, № 3 ,с. 15—18.

Поступила 27.03.84

Методы исследования

УДК 613.632.4+614.721:546. 171.1/.41-07

М. Н. Гойнацкий, М. В. Гаврилюк

УСКОРЕННЫЙ ФОТОМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ АММИАКА В ВОЗДУХЕ

Ивано-Франковский медицинский институт

Аммиак как конечный продукт разложения азотсодержащих органических веществ является показателем свежего загрязнения воды и воздуха. Обнаружение аммиака в воде или воздухе в

большинстве случаев свидетельствует об их санитарном неблагополучии.

В литературе описан метод определения концентрации аммиака в воздухе с помощью гипо-