Основы медицинской статистики (стр. 2 )

Изучает закономерности общественного здоровья, факторы и условия его формирующие медицинская статистика.

Медицинская статистика – это наука, изучающая общественное здоровье и здравоохранение с помощью математических приемов и методов и разрабатывающая мероприятия по оздоровлению населения. Медицинская статистика подразделяется на несколько разделов: статистика общественного здоровья, статистика здравоохранения, статистика доказательной медицины или научная статистика.

Статистика общественного здоровья разрабатывает методы сбора, обработки и анализа данных, характеризующих общественное здоровье.

Статистика здравоохранения собирает, обрабатывает и анализирует данные о деятельности лечебных учреждений.

Статистика доказательной медицины позволяет изучить целесообразность внедрения новых методов диагностики, лечения и профилактики; анализирует данные для принятия верных клинических решений.

История формирования медицинской статистики как науки

Слово «статистика» имеет латинский корень «statio» - государство. Начало формирования статистики положено зарождением хозяйственного учета и связано с образованием государства. Первым термин «статистика» употребил немецкий ученый Г. Ахенваль в 1749 году. В его представлении он означал сумму знаний, нужных купцам, политикам, военным и всем культурным людям. Это могли быть любые сведения об отдельных государствах, их экономической мощи и выражались преимущественно в словесно-текстовой форме. Достоверные числовые данные в то время использовались еще мало. Статистический метод формировался постепенно по мере накопления учетных данных, опыта их обработки и анализа.

История сохранила до наших дней опыт различного ведения хозяйственного учета в государствах древности. В Древнем Египте, Двуречье, Иудее сложились развитые системы хозяйственного и административного учета. Строго, на уровне возможностей того времени, контролировалось использование земель, продуктов, рабочей силы, строительных материалов, составлялись сметы расходов и доходов. В книге Конфуция (551-479 гг. до н. э.) “Шу-Кинг” упоминается о переписи населения в Китае в 2238 г. до н. э. Высокий уровень для своего времени имел государственный учет в Древнем Риме. В 550 г. до н. э. там был создан специальный орган ценз для проведения переписей свободных граждан. Первоначально переписи проводились через каждые 5, в последующем через 10 лет. По данным Тацита (58-117 н. э.), основатель Римской империи Октавиан Август создал специальный учет сметных ассигнований, сведений о состоянии финансов, армии, флота, численности граждан и других данных, необходимых для управления огромной империей. Средневековье в развитии учета в целом - это шаг назад. Реальностью того времени были низкая грамотность населения, церковное мракобесие, раздробленность государств. Все это приводило к резкому падению интереса к строгому исследованию истины. Например, население Европы суеверно боялось круглых чисел. К 1000 году ожидали конца света. Когда роковая дата миновала, страхи не рассеялись, считали, что бог только отсрочил ссудный день. Но даже в таких условиях имело место прогрессивное развитие. В частности, уникальным памятником человеческой деятельности того времени явилась “Книга страшного суда”, представляющая собой материалы всеобщей земельной переписи всей Англии. Следующим периодом формирования статистики является эпоха Возрождения. Она характеризуется развитием культуры и науки, зарождением капитализма и распадом феодализма. Интенсивное развитие международных контактов, в первую очередь, торговых, привело к формированию таможенной и описательной статистики. Важным событием того времени явилось создание францисканским монахом и математиком Лукой Пачоли энциклопедического труда “Сумма арифметики, геометрии, учения о пропорциях и отношениях” (1494). В разделе “Трактат о счетах и записях” данного труда заложены основы бухгалтерского учета. Кроме того, труд представляет собой веху в истории формирования теории вероятностей – науки, тесно связанной со статистикой.

В XVII столетии произошел перелом в истории развития науки. Почти одновременно в Англии, Франции, Германии были созданы академии наук. Трудами таких ученых, как Г. Галилей, Ф. Бэкон, Р. Декарт, Б. Спиноза, И. Ньютон, и др. заложены основы современной науки. Особенно значительными были успехи математики и естественных наук – физики и астрономии. Теория вероятностей и математическая статистика возникли в середине XVII века в результате развития общества и товарно-денежных отношений. Свою роль в этом процессе сыграли и азартные игры, они послужили простыми моделями для выявления закономерностей в появлении случайных событий. Развитие математической статистики в конце 17 и в 18-19 веках было обусловлено необходимостью обрабатывать скопившиеся данные в области управления государством: демографии, здравоохранения, торговли и других отраслях хозяйственной деятельности. Можно перечислить довольно длинный список имен великих ученых, внесших свой вклад в развитие математической статистики: П. Ферма (1601-1665) и Б. Паскаль (1623-1662), Я. Бернулли (1654-1705) и П. Лаплас (1749-1827), К. Гаусс (1777-1855) и С. Пуассон (1781-1840), Т. Байес (1701-1761) и др. Эти имена должны быть уже известны по названиям часто применяемых статистических процедур, тестов и распределений. Первым, кто удачно объединил методы антропологии и социальной статистики с достижениями в области теории вероятностей и математической статистики, был бельгийский статистик Л. Кетле (1796--1874). Из его работ следовало, что задача статистики заключается не в одном лишь сборе и классификации данных, а в их анализе с целью открытия закономерностей. Л. Кетле одним из первых показал, что случайности, наблюдаемые в живой природе, вследствие их повторяемости обнаруживают определенную тенденцию, которую можно описать языком математики.

Создание же математического аппарата для обработки данных в биологии и медицине принадлежит английской школе биометриков XIX века, во главе которой стояли Ф. Гальтон (1822— 1911) и К. Пирсон (1857—1936). Эта школа возникла под влиянием гениальных трудов Ч. Дарвина (1809—1882), совершившего переворот в биологической науке. Опровергнув господствующее тогда представление о неизменности биологических видов, Дарвин противопоставил ему эволюционное учение, положив в основу принцип естественного отбора. Этот принцип базируется на статистическом характере причинно-следственных отношений, складывающихся в живой природе; он подтверждает гегелевскую концепцию о внутренней связи между случайностью и необходимостью, между причиной и следствием, частью и целым.

Одним из тех, кто испытал на себе влияние гениального труда Дарвина «Происхождение видов» (1859), был его двоюродный брат Сэр Фрэнсис Гальтон - английский исследователь, географ, антрополог и психолог; основатель дифференциальной психологии и психометрики, статистик. Сильное впечатление произвели на Гальтона и труды Кетле, особенно его «Социальная физика» и «Антропология». Поэтому неудивительно, что именно Гальтону принадлежит первая попытка применить статистические методы к решению проблемы наследственности и изменчивости организмов. Начиная с 1865 года, Гальтон опубликовал ряд оригинальных работ по антропологии и генетике. На большом фактическом материале он подтвердил вывод Кетле о том, что не только физические, но и умственные способности человека распределяются по закону вероятностей, описываемому формулой Гаусса—Лапласа. Фрэнсис Гальтон реализовал попытку приложить эволюционную теорию к решению проблем индивидуальных различий в способностях человека. Одним из первых использовал вариационно-статистические методы в области экспериментальной психологии, анкеты и опросники для изучения личностных особенностей человека. Вместе с двоюродным братом Чарльзом Спирменом разработал основания корреляционного анализа. Термин «регрессия» был введен Ф. Гальтоном в 1886 г. Гальтон обнаружил, что в среднем сыновья высоких отцов имеют не такой большой рост, а сыновья отцов с небольшим ростом выше своих отцов. Это было интерпретировано им как «регрессия к посредственности».

Гальтоном и К. Пирсоном биометрические методы вошли в золотой фонд математической статистики. Карл Пирсон – английский философ-позитивист, математик и биолог. Профессор прикладной математики и механики (с 1884), а затем евгеники (с 1911) Лондонского университета. Продолжал исследования Ф. Гальтона, наряду с ним явился одним из основоположников биометрии. Основатель и изда—1936) журнала "Biometrika". Он ввел в биометрию такие понятия, как «среднее квадратичное отклонение» и «вариация», ему принадлежит разработка метода моментов, критерия согласия, он ввел термин «нормальное распределение», который сейчас общепринят во многих странах. Пирсон много усилий приложил для применения своих открытий в прикладных областях, прежде всего в биологии, евгенике, медицине. Ряд работ относится к философии и к истории науки. К. Пирсон усовершенствовал предложенные Гальтоном методы корреляции и регрессии. Видным продолжателем его работ по прикладной математической статистике стал Рональд Эйлмер Фишер.

Биологи не сразу оценили преимущества, которые давало использование математической статистики в естествознании. Положение несколько изменилось в лучшую сторону, когда была обоснована теория малых выборок. Пионером в этой области был ученик Пирсона Уильям Сили Госсет (1876-1937). По окончании Оксфордского университета в 1899 году он поступил на работу на пивоваренный завод, который являлся передовым предприятием пищевой промышленности, и Госсет мог применить свои знания в области статистики как при варке пива, так и на полях — для выведения самого урожайного сорта ячменя. Госсет приобретал эти знания путём изучения, методом проб и ошибок, проведя два года (1906—1907 гг.) в биометрической лаборатории Карла Пирсона. Госсет и Пирсон были в хороших отношениях, и Пирсон помогал Госсету в математической части его исследований. Так, Пирсон был причастен к публикациям 1908 года (принёсших славу Стьюденту), но придавал мало значения этому открытию. Исследования были обращены к нуждам пивоваренной компании и проводились на малом количестве наблюдений. Биометристы же обычно имели дело с сотнями наблюдений и не испытывали необходимости в развитии методов, основанных на малом их количестве.