Прогнозирование стандартных параметров здоровья населения

Аннотация:

Правительственный взгляд на будущее здравоохранения Российской Федерации основывается на переходе от стандартизированной медицины к медицине персонализированной и символически базируется на четырех «китах» - принципах четырех «П»: это предсказуемость болезни, то есть прогнозирование высокой точности с выявлением факторов риска для конкретного человека; профилактика и предупреждение заболевания с учетом генетических, физиологических и биохимических особенностей пациента; персонифицированный подход к лечению; вовлеченность пациента и активные партнерские отношения врача, медицинской сестры и больного в процессе проведения профилактических и лечебных мероприятий. По своей сути это не что иное, как возрождение на основе современных медицинских знаний принципа «лечить не болезнь, а больного», сформулированного еще в XIX веке корифеями отечественной медицины. Прогнозирование - научно обоснованное предвидение основных параметров состояния здоровья населения и будущей ситуации. Это касается, прежде всего, демографических показателей состояния здоровья населения и рассчитываемых на их основе показателей заболеваемости и инвалидности населения. Без предварительного демографического прогноза невозможно представить себе перспективу производства и потребления товаров и услуг, развитие социальной инфраструктуры, жилищного строительства, здравоохранения и образования, пенсионной системы, решение геополитических проблем и т.д. Любой прогнозный расчет должен производиться в трех вариантах: минимальном, среднем и максимальном. Средний вариант расчета соответствует наиболее вероятному ходу событий - prognosis media, нижний - как сигнал возможного наименьшего значения прогнозируемой величины - prognosis minimum, верхний - возможного наибольшего ее значения - prognosis maximum. По методике получения прогнозные расчеты - чисто математическая задача, исполняемая механически, по жестко заданному алгоритму. Процесс получения прогнозной величины существенно упрощается с использованием стандартных компьютерных программ, позволяющих рассчитывать математические функции. 1. Классификация прогнозов 1.1. По длительности прогнозного периода: - краткосрочные - на 5-10 лет; - среднесрочные - на 25-30 лет; - долгосрочные - на 30 и более лет. 1.2. По целям прогнозирования: - аналитические прогнозы с целью исследован ия основных тенденций развития изучаемого параметра - наиболее частый вид прогнозны?: расчетов в практике профессиональной деятельности специалистов здравоохранения; - прогнозы-предостережения - разновидность аналитического прогноза для показа наиболее возможных неблагоприятных вариантов развития изучаемого явления. Так, ООН рассчитала карту вымирания стран мира, по которой население России полностью вымрет к 2888 году при сохранении на прогнозируемый период существующей динамики ветто-коэффициентов воспроизводства населения. Десять стран, которые вымрут раньше всех: Макао, Гонконг, Босния и Герцеговина, Россия, Мальта, Словакия, Сингапур, Румыния, Венгрия, Македония; десять стран, которые вымрут позже всех: США, Виргинские острова, Сент-Лусия, Тунис, Франция, Южная Корея, Азербайджан, Австралия, Антильские острова, Норвегия; 120 стран не вымрут никогда. В основном это африканские государства и российский Северный Кавказ; - нормативные прогнозы для выработки конкретных рекомендаций с целью достижения желаемых характеристик изучаемого явления: желаемая численность населения и уровни рождаемости, смертности, заболеваемости и т.д.; - функциональные прогнозы, разрабатываемые на основе предыдущих прогнозов прогноз спроса на товары и услуги; прогнозирование потребностей в услугах здравоохранения; прогнозирование численности, состава обучающихся на разных уровнях образования и т.д. 2. Методы прогнозирования 2.1. Метод линейной функции (применение линейной функции): Pt = Ро + Д • t, где Ро - исходная абсолютная величина прогнозируемого параметра (точка отсчета; например: численность населения Хабаровского края на 01.01.2011 год - 1 400 425 человек); Pt - абсолютная величина изучаемого явления в прогнозируемой точке (прогноз численности населения Хабаровского края в 2015 году); А - абсолютный среднегодовой прирост (убыль) изучаемого явления: численность населения Хабаровского края по данным переписи 2010 года - численность населения Хабаровского края по данным переписи 2002 года к длине периода, за который получена эта величина; t - длина прогнозируемого периода в годах: 5 лет - с 2011 -го по 2015 год (или в другом масштабе времени). Пример расчета В ходе подготовки программных мероприятий и индикаторов реализации ряда краевых целевых программ в области охраны и укрепления здоровья населения Хабаровского края до 2018-2020 годов первоочередной необходимостью был прогноз численности населения на период действия этих программ. Исходные данные для расчетов: Pt — прогноз численности населения Хабаровского края в 2018 году; Ро - точка отсчета - численность населения Хабаровского края на 01.01.2013 год -1 342 083 человека; t - длина прогнозируемого периода в годах -5 лет (2013-2018); Д - абсолютный среднегодовой прирост (убыль): численность населения Хабаровского края, по данным текущего учета регионального Госкомстата, по состоянию на 01.01.2013 года (1 342 083 человека) - численность населения Хабаровского края по данным переписи 2010 года (1 400 425 человек) : на длину периода, за который получена эта величина (4 года), = 1 342 083 человека- 1 400 425 человек = -58 342 человека : 4 = -14 585,5 человека. Р2о18 = р2013 + Д • t = 1 342 083 + (-14 585,5) х 5= 1 342 083 - 72 927 = 1 269 156 человек. Вывод: при сохранении тенденций в воспроизводстве населения Хабаровского края за период 2010-2013 годы в 2018 году его численность составит 1 269 156 человек (уменьшится на 72 927 человек). В настоящее время линейная функция для целей прогнозирования величины изучаемого явления почти не используется. За исключением, когда величина изучаемого явления прогнозируется на относительно короткие периоды времени, не более 5 лет. В таких случаях результат прогнозного расчета достаточно надежен. Кроме того, исследователя привлекает и простота расчета. 2.2. Метод экспоненциальной функции, в котором для расчета среднегодовых темпов прироста (убыли) величины прогнозируемого явления используют формулу непрерывного коэффициента прироста; то есть показательную функцию, в основании которой лежит число е-основание натуральных логарифмов. Pt = Ро • ert, где Ро и Pt, как и в предыдущем случае, -абсолютные величины в соответственные моменты времени: Ро - абсолютная величина изучаемого явления в точке отсчета - численность населения Хабаровского края на 01.01.2011 года -1 400 425 человек; Pt - абсолютная величина изучаемого явления в прогнозируемой точке - прогнозируемая численность населения Хабаровского края в 2015 году; е - основание натуральных логарифмов, постоянная величина, равная 2,71828...; г - среднегодовые темпы прироста (убыли) прогнозируемой величины за период между переписями населения в 2002-м и в 2010 годах, определяемые как (1п2010 - 1п2002) : 8; t - длина прогнозируемого периода (в нашем случае - это 5 лет). Пример расчета v Pt - прогноз численности населения Хабаровского края в 2018 году; Ро - точка отсчета - численность населения Хабаровского края на 01.01.2013 года -1 342 083 человека; t - длина прогнозируемого периода в годах -5 лет (2013-2018); е - основание натуральных логарифмов -2,71828; г - среднегодовые темпы прироста (убыли) численности населения Хабаровского края за период между данными текущего учета Хабаровского Госкомстата по состоянию на 01.01.2013 года - 1 342 083 человека, преобразуются в 1п1342083 = 14,10973344; а численность населения Хабаровского края по данным переписи 2010 года - 1 400 425 человек, преобразуется в 1п1400425 = 14,152286; длина расчетного периода - 4 года; то есть (14,109733 - 14,152286) : 4; тогда: г = (14,109733- 14,152286): 4 =-0,042553 : 4 = -0,010638; г х t = - 0,010638 х 5 = 0,053191; ert =-2,71828 °'053191 =-1,04631; Pt = Ро • ert= 1342083 х -1,04631 = 1342081 человек. Результат: при сохранении тенденций в воспроизводстве населения Хабаровского края за период 2010-2013 годы в 2018 году его численность составит 1 342 081 человек, то есть прак тически не изменится (по расчетам линейной функции уменьшится на 72 927 человек], Таким образом, разные методики расчета прогноза численности населения дали различ- [ ные результаты, но расчет на основе экспонен-. циальной функции считается более точным,; Точно так же можно рассчитать прогнозные числа рождений, заболеваний и смертей и на их основе получить прогнозные величины по-\ казателей общей рождаемости, заболеваемости и смертности населения. Методики прогнозирования на основе рас-1 четой линейной и экспоненциальной функций | носят еще общее название экстраполяционно-го мотода. Для кратких прогнозных периодов (не более 15 лет) обе методики дают близкие результаты. 2.3. Условия применения: - экстраполяционный метод дает стати-; стически надежные результаты при условии; отсутствия резких колебаний показателей^ рождаемости, смертности, заболеваемости и миграционных процессов среди населения; - наиболее предпочтительной сферой его; использования является прогнозирование для небольшой численности населения и на небольшой территории, то есть на уровне субъекта ; Российской Федерации; - важной характеристикой прогнозов является их статистическая достоверность, находящаяся в выраженной прямой зависимости от полноты и точности исходной информации | и длительности прогнозируемого периода. 2.4. Метод логистической функции намного точнее, но сложен для реализации в практике текущей работы специалиста здравоохранения или медицинской организации j (при отсутствии современного вычислительного центра, соответствующего программ-' ного обеспечения, высококвалифицированных j спець алистов-программистов и математического образования сотрудников). Нои расчеты с использованием логисти-1 ческой функции (как и приведенные выше линейная и экспоненциальная функции) не отражают реального изменения прогнозируемой величины на сколько-нибудь длительную перспективу (более 15 лет). Для этого применяется специальное программное математическое обеспечение с использованием соответствующего электронно-вычислительного оборудования (Госкомстат, Минэкономразвития, Минфин, Минобороны и др.). В практике ежедневной работы учреждений здравоохранения на предстоящие 3-5 лет можно рассчитать ожидаемую численность населения, рождений, смертей, заболеваний и т.д., используя для этого достаточно простую и надежную методику прогнозных расчетов, персональный компьютер не ниже Pentium-4 и стандартное программное обеспечение (Exell). В качестве примера приведем произведенный нами в 2010 году прогноз уровней заболеваемости населения Хабаровского края психическими расстройствами и расстройствами поведения на 2011-2015 годы как возможность использования штатными сотрудниками оргме-тодотдела краевого медицинского учре;«дения экспоненциальной методики прогнозирования в реальных условиях медицинского учреждения для решения реальных задач, стоявших перед медицинским учреждением в части коррекции установленных вышестоящей организацией (МЗ ХК) плановых заданий на предст оящий календарный год. Эта задача была успешно решена. По нашим прогнозным расчетам, произведенным в 2010 году, общая заболеваемость населения Хабаровского края психическими расстройствами и расстройствами поведения к началу 2016 года могла развиваться в двух вариантах: - максимально возможный уровень - 5067,8 заболевания на 100 000 населения (prognosis pessimum; Р = 0,31); минимально возможный уровень - 4497,9 заболевания на 100 000 населения (prognosis optimum; Р = 0,69). Фактический уровень за 2015 год- 4527,7 заболевания психическими расстройствами и расстройствами поведения на 100 000 населения (прогноз 4497,9-5067,8); в том числе: психическими расстройствами -2614,9 (прогноз 2521,3-2699,7); расстройствами поведения - 1912,9 (прогноз 1990,1-2789,3). То есть фактически зарегистрированные за 2015 год показатели общей заболеваемости населения Хабаровского края психическими расстройствами и расстройствами поведения оказались на уровне медианного прогноза. Статистическая достоверность прогнозных расчетов тесно зависит от полноты и точности исходной информации и длительности прогнозируемого периода. При этом следует иметь в виду, что даже самые тщательные, с соблюдением всех условий и требований, прогнозные расчеты выполняются на основе данных, сложившихся в условиях (социально-экономических, политических, региональных и др.), существовавших к моменту выбора точки отсчета в течение длительного предшествовавшего периода. Они могут существенно измениться в любую сторону в течение прогнозного периода. Это «ахиллесова пята» прогнозных расчетов. В конечном итоге прогнозирование ситуации позволяет медицинской организации произвести оценку соответствия целевых индикаторов, определяемых на предстоящий год для нее министерством здравоохранения Хабаровского края, реальным вариантам изменения заданных для исполнения показателей и своевременно произвести их коррекцию.

Авторы:

Издание: Здравоохранение Дальнего Востока
Год издания: 2018
Объем: 5с.
Дополнительная информация: 2018.-N 2.-С.34-38. Библ. 17 назв.
Просмотров: 51