Что показывает интенсивный показатель тест
Что показывает интенсивный показатель тест
В процессе эпидемиологического анализа приходится постоянно оперировать также такими статистическими понятиями, как интенсивные и экстенсивные показатели, средние величины и т.д.
Экстенсивный показатель — это доля определенного варианта того признака, который в той или другой разновидности встречается во всех изучаемых случаях. Обычно он выражается в процентах. Экстенсивные показатели взаимозависимы: если в изучаемой группе психически больных (то, что все составляющие группу лица, психически больные — это признак) случаи шизофрении (диагноз — вариант этого признака) составляют 60 %, то на прочие заболевания придется 40 %.
Интенсивный показатель — это мера частоты определенного признака среди тех случаев, в которых этот признак может быть, а может и не быть. Если мы говорим, что распространенность шизофрении среди населения составляет 1 на 1000, то это интенсивный показатель. Он не зависит от других интенсивных показателей: среди населения может быть сколько угодно больных с другими заболеваниями и здоровых, а показатель распространенности шизофрении при этом не изменится.
Использование экстенсивных и интенсивных показателей зависит от задачи исследования. Если нужно решить, как распределить имеющийся коечный фонд для лечения пациентов разного возраста, то нужны экстенсивные показатели, характеризующие возраст больных: сколько процентов среди них составляют дети, лица среднего и лица пожилого возраста. Если же нас интересует, у кого чаще отмечаются психические расстройства — у детей, людей старшего возраста или у стариков, то экстенсивные показатели ничего не дадут: может случиться, что процент пожилых среди пациентов будет очень высоким, потому что в городе значительную часть населения составляют пожилые люди. Для решения этой задачи необходимы интенсивные показатели: сколько приходится больных на 1000 детского населения, на 1000 пожилого населения и на 1000 населения среднего возраста. Тогда сравнение будет адекватным.
Средняя величина (точнее среднее арифметическое) — одно из самых частых понятий, используемых в эпидемиологических исследованиях. Говорят о средней длительности пребывания больного на койке, среднем числе посещений диспансера в день, средней длительности ремиссий и о множестве других средних величин. Не останавливаясь на вычислении среднего арифметического, рассмотрим вопрос о содержательном значении средней величины.
Если утверждается, что, например, средний рост мужчины составляет 175 см, то смысл этого утверждения очень глубок. Существует фундаментальная причина, определяющая именно эту величину: рост — генетически обусловленный признак (именно поэтому мужчины в среднем выше женщин).
Врач сталкивается с множеством подобных явлений. Это размеры и масса живых существ, длительность пребывания больного на койке, количество препарата, нужное для лечения определенного расстройства, и во всех этих случаях средняя величина имеет совершенно четкий смысл: она указывает, что причина явления определяет именно эту характеризующую его величину, а все отклонения от нее определяются влиянием случайностей.
Статистическое распределение количественных характеристик отдельных случаев, относящихся к подобному явлению, всегда бывает так называемым гауссовским, или нормальным (рис. 25). Если желательно использовать для характеристики каких-то данных их среднюю величину, следует проверить, соответствует ли распределение этих данных нормальному; если да, то применение средней величины оправдано, она имеет смысл: именно средняя величина определяется основной причиной изучаемого явления. Однако часто при такой проверке обнаруживается, что данные распределяются иначе. В частности, длительность многих психопатологических состояний имеет экспоненциальное (а не нормальное) распределение, которое свидетельствует о том, что количественная характеристика каждого отдельного наблюдения случайна. Средняя величина в таких случаях не имеет содержания. Именно поэтому в ядерной физике не употребляют понятие «среднее время распада ядер» радиоактивного вещества, а говорят о «периоде полураспада», т.е. о времени, за которое распадается половина всех имеющихся ядер. Подобно этому не следует характеризовать средними величинами и длительность психопатологических синдромов.
При эпидемиологических исследованиях часто сравнивают две выборки (или более). При этом может возникнуть проблема их несопоставимости (например, выборки очень различаются по возрастной структуре, что мешает решить поставленную задачу). В таких случаях помогает метод стандартизации данных, описанный, например, Н.А.Вигдорчиком (1945). Смысл этого метода заключается в том, что искусственно устраняется различие между выборками по всем факторам, кроме изучаемого.
С проблемой проверки достоверности статистических различий эпидемиолог сталкивается всякий раз, когда сравнивает два показателя. Если в каждой из срав ниваемых групп не меньше 20 наблюдений, то на этот вопрос отвечает критерий Стьюдента (Т), вычисляемый по известной формуле:
где p 1 и р2 — сравниваемые показатели, n 1и n2 — численность подвыборок.
Достоверным считается то различие, при котором разность между показателями в определенное число раз больше, чем сумма их ошибок. Это число (Т) определяется тем уровнем надежности, который принят в данном исследовании. При таком условии число Т (критерий Стьюдента) должно быть больше 2. Если это так, то различие считается достоверным: можно быть уверенным, что по крайней мере в 95 из 100 любых аналогичных выборок различие окажется примерно таким же (плюс-минус ошибка).
Если сравниваемые группы маленькие (содержат менее 20 наблюдений), то для проверки достоверности различий между ними метод Стьюдента непригоден. Поэтому обычно стараются избегать слишком маленьких групп. Однако это не всегда возможно, и тогда приходится применять так называемый точный метод Фишера. С его помощью вычисляется не условный коэффициент (как при методе Стьюдента), а величина вероятности, что полученный результат случаен. Если эта вероятность меньше 0,025, то различие признается достоверным.
Различия, которые при проверке оказываются статистически недостоверными, могут тем не менее иметь большое значение. Особенно часто это случается, когда сравнивается ряд показателей, характеризующих, например, динамику какого-либо процесса. Важным может оказаться не определение достоверности различий соседних показателей, а закономерность их изменений. Закономерные изменения всегда говорят о чем-то важном, независимо от того, достоверны ли различия между составляющими ее показателями.
Анализируя изменения показателей, постоянно приходится думать, не закономерны ли эти изменения. С распространением компьютерных технологий обработки полученных данных эта задача стала простой. Например, программный пакет » Microsoft Excel » решает ее автоматически, подбирая к экспериментальным данным линию тренда (определяя тенденцию их изменений) и указывая, насколько точно она их описывает.
Одной из главных методологических проблем при организации эпидемиологических исследований в психиатрии является идентификация больных. Последняя при эпидемиологическом обследовании отличается от обычной клинической диагностики. Массовость материала заставляет эпидемиолога опираться на стандартные диагностические критерии. Это требование вступает в очевидное противоречие со стремлением иметь как можно более добротный в клиническом отношении материал. При компромиссном решении, которое приходится принимать, неизбежно в жертву приносится либо стандартность диагностики, либо степень ее клинической фундированности. Зарубежные авторы, как правило, жертвуют последним, отдавая безусловный приоритет обеспечению сопоставимости материала разных исследователей. Поэтому они уже много лет используют формальные диагностические инструменты (опросники, шкалы, структурированные интервью и т.п.).
Клинико-эпидемиологический метод, описанный ранее и на протяжении многих лет используемый в отделе эпидемиологии Научного центра психического здоровья РАМП, характеризуется тем, что исследователи, применяя его, отдают предпочтение клинической добротности материала, а это затрудняет сравнение полученных результатов с данными зарубежных авторов. Изложенные трудности идентификации больных могут быть, по-видимому, отчасти преодолены использованием МКБ-10, поскольку эта международная диагностическая система снабжена подробной методикой постановки диагноза, обеспечивающей полную стандартность диагностики, без изменения клинического содержания диагноза.
Вирусная нагрузка. Что это за показатель и как правильно его интерпретировать.
Современные возможности ПЦР диагностики COVID-19 в лаборатории ДИЛА позволяют ответить на несколько действительно важных вопросов:
От показателя ВН (высокая, средняя, низкая) напрямую зависит заразность инфицированного человека для окружающих.
Интенсивнее всего вирус размножается за 1-3 дня до появления симптомов и в первые 5-7 дней после первых проявлений. В этот период количество вирусов в 1 мл выделений из носоглотки может составлять сотни тысяч и миллионы частиц, что соответствует среднему и высокому показателю вирусной нагрузки и делает пациента максимально заразным для окружающих. Затем количество вирусов, выделяемых человеком начинает снижаться. Обычно начиная с 7-10 дня от начала клинических проявлений человек перестает быть заразным, что соответствует снижению показателей вирусной нагрузки. В этот период вирусная РНК в анализе еще может выявляться (ПЦР позитивный с низким уровнем ВН), однако большинство исследований показывает, что после 10 дня клинических проявлений вирус теряет свою способность к репликации (размножению), а значит, и способность заражать других людей.
Как определяется ВН и что значит показатель Сt*
Как понимать полученный результат исследования
Если значение Ct низкое (5-15), это говорит о том, что вирусная нагрузка высокая и вирус SARS COV-2 передает свою генетическую информацию и размножается очень активно, образуя новые вирусные РНК в большом количестве и тем заразнее человек.
Если вирусных частичек мало, для их выявления нужно большее количество циклов. Чем выше значение порогового цикла (Ct=30-35-40), тем меньше вирусных частиц находится в образце.
Результат ПЦР отрицательный в том случае, если РНК вируса выявить не удается даже при самом высоком пороговом цикле чувствительности прибора – более 40 циклов амплификации (Сt больше 40: РНК SARS COV-2 не выявлена).
Сt 5-27.
Высокая ВН
Сt 28-34.
Средняя ВН
Человек болен COVID-19, есть риск заражения окружающих.
Рекомендуется:
Человек заражен COVID-19, есть риск заражения окружающих.
Рекомендуется:
Ct 35-40.
Низкая ВН
Человек болен COVID-19, риск заражения окружающих сохраняется, но он вероятно низок. Возможно самое начало заболевания.
Рекомендуется:
Человек заражен COVID-19. Чаще всего это может быть в период выздоровления (выведения вируса).
Рекомендуется (если был контакт с больным COVID-19):
Риск заражения окружающих отсутствует.
Возможно:
Для уточнения диагноза рекомендуется:
Риск заражения окружающих отсутствует.
Тест на імуноглобуліни класу G допоможе уточнити, чи перехворіли ви на коронавірусну інфекцію раніше.
При обнаружении любого из определяемых генов коронавируса результат теста является положительным, что означает присутствие вируса в организме.
Важно помнить, что клинические проявления заболевания могут отсутствовать при любом уровне вирусной нагрузки. При положительном результате ПЦР с высоким уровнем вирусной нагрузки и отсутствии симптомов заболевания (бессимптомном течении) вы высоко заразны для окружающих, поскольку из носоглотки выделяется много вирусов при дыхании, разговоре. Для контроля снижения заразности можно провести повторное ПЦР-тестирование с определением уровня вирусной нагрузки через 7-10 дней
Вирусная нагрузка. Что это за показатель и как правильно его интерпретировать.
Современные возможности ПЦР диагностики COVID-19 в лаборатории ДИЛА позволяют ответить на несколько действительно важных вопросов:
От показателя ВН (высокая, средняя, низкая) напрямую зависит заразность инфицированного человека для окружающих.
Интенсивнее всего вирус размножается за 1-3 дня до появления симптомов и в первые 5-7 дней после первых проявлений. В этот период количество вирусов в 1 мл выделений из носоглотки может составлять сотни тысяч и миллионы частиц, что соответствует среднему и высокому показателю вирусной нагрузки и делает пациента максимально заразным для окружающих. Затем количество вирусов, выделяемых человеком начинает снижаться. Обычно начиная с 7-10 дня от начала клинических проявлений человек перестает быть заразным, что соответствует снижению показателей вирусной нагрузки. В этот период вирусная РНК в анализе еще может выявляться (ПЦР позитивный с низким уровнем ВН), однако большинство исследований показывает, что после 10 дня клинических проявлений вирус теряет свою способность к репликации (размножению), а значит, и способность заражать других людей.
Как определяется ВН и что значит показатель Сt*
Как понимать полученный результат исследования
Если значение Ct низкое (5-15), это говорит о том, что вирусная нагрузка высокая и вирус SARS COV-2 передает свою генетическую информацию и размножается очень активно, образуя новые вирусные РНК в большом количестве и тем заразнее человек.
Если вирусных частичек мало, для их выявления нужно большее количество циклов. Чем выше значение порогового цикла (Ct=30-35-40), тем меньше вирусных частиц находится в образце.
Результат ПЦР отрицательный в том случае, если РНК вируса выявить не удается даже при самом высоком пороговом цикле чувствительности прибора – более 40 циклов амплификации (Сt больше 40: РНК SARS COV-2 не выявлена).
Сt 5-27.
Высокая ВН
Сt 28-34.
Средняя ВН
Человек болен COVID-19, есть риск заражения окружающих.
Рекомендуется:
Человек заражен COVID-19, есть риск заражения окружающих.
Рекомендуется:
Ct 35-40.
Низкая ВН
Человек болен COVID-19, риск заражения окружающих сохраняется, но он вероятно низок. Возможно самое начало заболевания.
Рекомендуется:
Человек заражен COVID-19. Чаще всего это может быть в период выздоровления (выведения вируса).
Рекомендуется (если был контакт с больным COVID-19):
Риск заражения окружающих отсутствует.
Возможно:
Для уточнения диагноза рекомендуется:
Риск заражения окружающих отсутствует.
Тест на імуноглобуліни класу G допоможе уточнити, чи перехворіли ви на коронавірусну інфекцію раніше.
При обнаружении любого из определяемых генов коронавируса результат теста является положительным, что означает присутствие вируса в организме.
Важно помнить, что клинические проявления заболевания могут отсутствовать при любом уровне вирусной нагрузки. При положительном результате ПЦР с высоким уровнем вирусной нагрузки и отсутствии симптомов заболевания (бессимптомном течении) вы высоко заразны для окружающих, поскольку из носоглотки выделяется много вирусов при дыхании, разговоре. Для контроля снижения заразности можно провести повторное ПЦР-тестирование с определением уровня вирусной нагрузки через 7-10 дней
Оценка нутритивного статуса пациента
Для оценки нутритивного статуса пациента в повседневной клинической практике принято использование целого комплекса соматометрических и клинико-лабораторных параметров. Эти параметры условно подразделяются на обязательные (первого уровня) и дополнительные (второго уровня). Обязательные параметры включают в себя данные антропометрических, клинических и лабораторных исследований. Данные параметры могут и должны быть использованы врачом любой специальности для определения текущего нутритивного статуса. Дополнительные параметры необходимы для более детального анализа трофологического состояния пациента и обычно используются специалистами по искусственному питанию. Данные параметры позволяют определить отдельные конституциональные показатели, такие как, например, жировая масса тела, мышечная масса тела и их соотношение.
К антропометрическим (соматометрическим) параметрам, чье измерение формально является обязательным при физикальном обследовании больного, относятся: росто-весовые показатели и их производные (масса тела, рост, идеальная масса тела и величина ее отклонения, индекс массы тела), окружность плеча и толщина кожно-жировой складки.
Идеальная масса тела рассчитывается по следующим формулам:
ИдМТ для мужчин = Рост – 100 – (Рост – 152) х 0, 2.
ИдМТ для женщин = Рост – 100 – (Рост – 152) х 0, 4.
ИдМТ измеряется в килограммах, рост — в сантиметрах.
Отклонение фактической массы тела (ФМТ) от идеальной массы рассчитывают по формуле:
Снижение массы от идеальной (%) = 100 х (1 – ФМТ/ИдМТ).
Кроме того, для определения нормальной массы тела теоретически может быть применён целый ряд индексов: индекс Брока, индекс Брейтмана, индекс Бернгарда, индекс Давенпорта, индекс Одера, индекс Ноордена, индекс Татоня. Однако наиболее часто в клинической практике для ориентировочной оценки нутритивного статуса используется индекс массы тела. Данный показатель был разработан Adolphe Quetelet в 1869 г. и рассчитывается по формуле:
ИМТ = m/h2, где m – вес в кг, h – рост в метрах
В соответствии с рекомендациями ВОЗ показатели Индекса Массы Тела (ИМТ, индекс Кетле) с учетом возраста интерпретируются следующим образом:
Показатели экстенсивные и интенсивные
Показатели экстенсивные (или распределения)
Характеризуют распределение целого на его составные части, т. е. определяют состав этого целого или удельный вес отдельных частей в нем. Экстенсивные показатели выражаются обычно в процентах к итогу.
Например, в стационар Челябинской областной клинической больницы в 1962 г. было госпитализировано 15 962 человека. Из них сельских жителей — 7621, или 47,7%; жителей городов и рабочих поселков — 5313, или 33,3%, и жителей Челябинска — 3028, или 19%.
Такие же процентные отношения вычисляют, если нужно определить соотношение возрастных, половых, социальных групп в составе населения или соотношения между отдельными болезнями в структуре заболеваемости того или иного коллектива и др.
Экстенсивные показатели нельзя применять для установления динамики изучаемого явления во времени или для сравнения степени его распространения в двух или нескольких группах населения.
Показатели интенсивные (распространения частоты)
Характеризуют частоту распространения данного явления. Вычисление этих коэффициентов производится при помощи пропорций, приводящих абсолютные числа к одному основанию, — 1000, 10 000, 100 000 жителей, отношений которого вычисляется коэффициент.
Так, например, интенсивный показатель рождаемости вычисляется отношением числа родившихся на 1000 жителей; так же определяется интенсивный показатель общей смертности.
Интенсивный показатель заболеваемости или смертности определяется по формуле:
Пример
В городе А с числом жителей 65 300 умерло за год 700 человек, в городе Б с числом жителей 93 100 умерло 905 человек. Какова смертность в этих двух городах? Если судить по абсолютным данным, то умерло больше в городе Б. Однако в городе Б и численность населения больше, чем в городе А.
Поэтому для того чтобы решить вопрос в каком городе смертность выше, необходимо в том и другом городе вычислить интенсивный показатель смертности, т. е. показатель смертности на 1000 жителей.
Отсюда видно, что в городе А из каждой 1000 в год умирает 10,7, а в городе Б — 9,7. Эти величины ясно показывают, что смертность в городе А выше, чем в городе Б.
«Справочник помощника санитарного врача
и помощника эпидемиолога»,
под ред. члена-корреспондента АМН СССР
проф. Н.Н.Литвинова