Здоровья и вредными факторами
При изучении влияния факторов окружающей среды на здоровье населения не достаточно убедиться в достоверности полученных данных, как по оценке здоровья населения, так и по оценке самих вредных факторов. Одной из самых трудных задач является доказательство того, что влияние изучаемого фактора на здоровье населения, на появление того или иного заболевания, на самом деле существует. В числе методов, используемых для доказательства, можно упомянуть экспертные оценки, графоаналитические методы и статистические методы, включающие также вероятностный анализ. Нисколько не сомневаясь в полезности и экспертных оценок и графоаналитических методов, мы не станем задерживать на них внимания в силу ограниченного объёма данного пособия и остановимся лишь на статистических методах, поскольку они при всех допущениях всё же дают какие то количественные оценки. При хорошем владении и знании возможностей, с помощью этих методов можно получить вполне достоверные и убедительные доказательства существования влияния того или иного фактора на определённый вид заболеваемости населения. Тем более что эти методы в настоящее время достаточно хорошо компьютеризированы. Мы остановим наше внимание лишь на основных понятиях статистических методов, которые, тем не менее, должны дать основы для понимания существа и возможностей применения таких методов. При анализе причинно-следственных связей между факторами воздействия и показателями состояния здоровья наиболее часто используется корреляционно регрессионный метод. Корреляция характеризует степень взаимосвязи между вариационными рядами. Степень и характер взаимосвязи между двумя корреляционными рядами x и y определяет коэффициент корреляции rxy, который вычисляется по формуле: , (2.47) где: rxy – коэффициент корреляции между параметрами x и y; xi и yi– значение параметров x и y в i-м наблюдении; и – средние арифметические значения параметров x и y для n проведенных опытов или наблюдений. Величина коэффициента корреляции всегда находится в пределах -1 rxy +1. (2.48) Если rxy=0, то это означает, что параметры x и y совершенно не зависимы друг от друга. Если rxy<0, то это означает, что с увеличением в вариационном ряду наблюдаемых величин x соответствующие им значения величин y уменьшаются, т.е. между вариационными рядами существует обратная взаимосвязь. Если rxy=1, то это означает, что между параметрами x и y существует прямо пропорциональная функциональная зависимость. Если rxy>0, то с увеличением в вариационном ряду наблюдаемых величин x соответствующие им значения величин y увеличиваются, т.е. между вариационными рядами существует прямая взаимосвязь. Чем больше абсолютная величина коэффициента корреляции, тем больше доверительная вероятность наличия взаимосвязи между исследуемыми явлениями. Поскольку и показатели загрязнения окружающей среды и показатели здоровья населения являются величинами случайными и показатели загрязнения не зависят от здоровья, полагают, что они подчиняются закону распределения Гаусса. Для распределения Гаусса все случайные величины укладываются с доверительной вероятностью 0,99 в интервал 3σ. Среднеквадратическое отклонение σ для нормального распределения определяют по формуле (2.45). Для распределения Гаусса доверительный интервал коэффициента r корреляции определяют через доверительный интервал коэффициента z. Коэффициент r корреляции связан с коэффициентом z соотношением: . (2.49) Среднюю ошибку mr коэффициента корреляции рассчитывают по формуле: . (2.50) Если между показателем состояния здоровья и исследуемыми факторами загрязнения окружающей среды действительно существует взаимосвязь и это подтверждается с одной стороны достоверностью определения самих показателей и факторов, и с другой большим значением коэффициента корреляции, то можно говорить не только и наличии взаимосвязи, но и о существовании функциональной связи. Для описания такой связи предложена математическая модель в виде уравнения регрессии (2.51): , (2.51) где – теоретическое значение (математическое ожидание) показателя состояния здоровья; b0 – фоновое значение показателя состояния здоровья; n– число данных о величинах исследуемого фактора состояния окружающей среды; Xi, – исследуемый вредный фактор (загрязнитель окружающей среды: физический, химический или биологический), обуславливающий изменение показателя состояния здоровья на исследуемой территории; bi – коэффициент регрессии, характеризующий силу и направленность влияния вредного фактора. В уравнении (2.51) первая сумма характеризует линейное влияние вредных факторов, вторая сумма – нелинейность зависимости, если такая имеет место. В наиболее простом случае, когда между одним вредным фактором и одним показателем здоровья существует взаимосвязь, т.е. когда при увеличении величины фактора показатель здоровья увеличивается или уменьшается пропорционально изменению фактора, эта взаимосвязь может быть выражена функциональным уравнением: . (2.52) Коэффициент b линейной регрессии и коэффициент rxy корреляции связаны между собой уравнением: , (2.53) где σч и σн – соответственно среднеквадратические отклонения показателя x здоровья и вредного фактора y, которые определяют по формулам: , (2.54) , (2.55) где xi и yi – текущие значения величин x и y в каждом опыте, и – средние арифметические значения величин x и y. До сих пор мы рассматривали лишь вопрос о взаимосвязи одного показателя здоровья и одного вредного фактора. На самом деле реальная ситуация требует анализа влияния нескольких вредных факторов на ряд показателей здоровья. В таких случаях пользуются уравнениями множественной регрессии. В случае линейных зависимостей уравнение множественной регрессии принимает вид: = a0+a1x1+a2x2+…+anxn , (2.56) где a1,a2,....an – вредные факторы, влияющие на показатель здоровья. На практике для решения этой задачи требуется определить множество величин для каждого вредного фактора и величины коэффициентов множественной регрессии. Для решения уравнения множественной регрессии используют метод наименьших квадратов. Для решения такой задачи необходимо составить систему из n+1 уравнений, т.е. число наблюдений должно быть на 1 больше числа анализируемых признаков. При рассмотрении взаимосвязи более чем между двумя признаками, находят коэффициенты множественной регрессии. Отличие коэффициента множественной регрессии состоит в том, что он всегда положителен и его величина лежит в пределах от 0 до 1. В настоящее время для корреляционно регрессионного анализа, в том числе и для решения задач оценки воздействия вредных факторов на показатели здоровья населения разработаны хорошие компьютерные программы типа SAS, STATISTIСA и др. F Контрольные вопросы и задачи 1. Какие условия влияют на здоровье населения и в какой степени? 2. Поясните смысл биологического правдоподобия, географического правдоподобия. 3. Какие существуют временные зависимости между нарушениями здоровья и экологическими факторами воздействия? 4. Что такое сила воздействия и что такое специфичность? 5. Каковы цели санитарно-эпидемиологических исследований? 6. Каковы задачи комплексной санитарно-гигиенической оценки состояния объектов окружающей среды и в чём состоит методика её проведения? 7. Охарактеризуйте смысл ретроспективных исследований. 8. Дайте определение проспективным исследованиям. 9. В чём смысл поперечных исследований? 10.Что представляет собой продольный метод исследований? 11. Что представляет собой метод «случай – контроль»? 12. Как реализуется когортный метод исследования? 13. Какую пользу может принести анкетно-опросный метод? 14. Какие типы исследований применяются для решения различных задач (по табл. 3.14). 15. Какие ошибки встречаются при исследованиях и как их избежать? 16. Достоинства и недостатки различных источников информации о вредных химических веществах? 17. Что представляет собой система социально-гигиенического мониторинга и какие показатели она изучает? 18. Охарактеризуйте задачи социально-гигиенического мониторинга? 19. В чём состоят задачи установления причинно-следственных связей между воздействием вредных факторов и здоровьем населения? 20. Как вычисляется стандартная средняя ошибка и достоверность результатов? 21. Что такое коэффициент достоверности, доверительный интервал и доверительная вероятность и как они связаны между собой? 22. Напишите уравнение для распределения Гаусса и поясните, как изменяется характер кривой при изменении параметров и σ. 23. Нарисуйте зависимость распределения Гаусса и поясните взаимосвязь между коэффициентом достоверности и доверительным интервалом. 24. Как выбирают необходимое число наблюдений? 25. Для чего используют и как вычисляют стандартизованные показатели? 26. Что такое процентиль и когда её используют? 27.Что такое коэффициент корреляции и как его вычисляют? 28.Что представляет собой уравнение регрессии, и как находят его коэффициенты? 29. Что представляет собой уравнение множественной регрессии, и как определяют его показатели? 30. На территории «А» с повышенным загрязнением атмосферного воздуха в течение 1 года диагностировано заболевание бронхиальной астмой у 1 527 мужчин, при общей численности мужского населения 8 760 человек. На контрольной территории «В» расположенной в зелёной зоне число мужчин заболевших астмой в течение того же года составило 518, при численности мужского населения 7 780 человек. Определить суммарные показатели заболеваемости для территории «А» и зоны «В», оценить достоверность данных по каждой зоне и достоверность различия полученных показателей. 31. Вариационный ряд содержит 14 проб в порядке возрастания концентрации тяжелого металла: 0; 0; 012; 0,23; 0,32; 0,36; 0,44; 0,48; 0,55; 0,98;1,07; 1,46; 1,63; 1,76. Определить 95-ю процентиль и её значение.
Популярное: Модели организации как закрытой, открытой, частично открытой системы: Закрытая система имеет жесткие фиксированные границы, ее действия относительно независимы... Как выбрать специалиста по управлению гостиницей: Понятно, что управление гостиницей невозможно без специальных знаний. Соответственно, важна квалификация... Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (800)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |