• 2. SEMINÁŘ •STANDARDIZACE RELATIVNÍCH UKAZATELŮ • •ÚMRTNOSTNÍ TABULKY RELATIVNÍ UKAZATELE RELATIVNÍ STATISTICKÉ UKAZATELE l lUkazatele struktury l lUkazatele frekvence l lIndexy UKAZATELE STRUKTURY UKAZATELE FREKVENCE Který výrok představuje správnou interpretaci následující tabulky? Vysvětlete proč. lNejrizikovější skupinou matek z hlediska výskytu VVV jsou ženy ve věku 30 – 34 let. l lNejvětší podíl mezi dětmi s VVV tvoří děti žen ve věku 30 – 34 let. l lOba předchozí výroky jsou správné. VĚK MATKY VVV % Do 19 let 3,6 20 - 24 13,6 25 - 29 30,0 30 - 34 36,9 35 - 39 13,8 40 - 45 2,0 45 a více 0,1 Ukazatele struktury a ukazatele frekvence INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD §Index s pevným základem •Základ (100%) = první údaj v časové řadě § § § § §Index s pohyblivým základem •Základ (100%) = hodnota v předcházejícím období INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD Vývoj počtu narozených s VVV ČR v letech 1980 - 2010 l l l l l l l lPozor na interpretaci indexu – změny v počtu sledovaných vad, zahrnutí údajů z LPM apod. l l l l l l l INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD Rok Počet nar. s VVV (na 10000 ŽN) Index s pevným základem (%) Index s pohyblivým základem (%) 1980 157,0 1990 172,4 2000 414,5 2010 433,0 Vývoj počtu narozených s VVV ČR v letech 1980 - 2010 l l l l l l l lPozor na interpretaci indexu – změny v počtu sledovaných vad, zahrnutí údajů z LPM apod. l l l l l l l INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD Rok Počet nar. s VVV (na 10000 ŽN) Index s pevným základem (%) Index s pohyblivým základem (%) 1980 157,0 100,0 1990 172,4 2000 414,5 2010 433,0 Vývoj počtu narozených s VVV ČR v letech 1980 - 2010 l l l l l l l lPozor na interpretaci indexu – změny v počtu sledovaných vad, zahrnutí údajů z LPM apod. l l l l l l l INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD Rok Počet nar. s VVV (na 10000 ŽN) Index s pevným základem (%) Index s pohyblivým základem (%) 1980 157,0 100,0 1990 172,4 109,8 2000 414,5 2010 433,0 Vývoj počtu narozených s VVV ČR v letech 1980 - 2010 l l l l l l l lPozor na interpretaci indexu – změny v počtu sledovaných vad, zahrnutí údajů z LPM apod. l l l l l l l INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD Rok Počet nar. s VVV (na 10000 ŽN) Index s pevným základem (%) Index s pohyblivým základem (%) 1980 157,0 100,0 1990 172,4 109,8 2000 414,5 264,0 2010 433,0 Vývoj počtu narozených s VVV ČR v letech 1980 - 2010 l l l l l l l lPozor na interpretaci indexu – změny v počtu sledovaných vad, zahrnutí údajů z LPM apod. l l l l l l l INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD Rok Počet nar. s VVV (na 10000 ŽN) Index s pevným základem (%) Index s pohyblivým základem (%) 1980 157,0 100,0 1990 172,4 109,8 2000 414,5 264,0 2010 433,0 275,8 Vývoj počtu narozených s VVV ČR v letech 1980 - 2010 l l l l l l l lPozor na interpretaci indexu – změny v počtu sledovaných vad, zahrnutí údajů z LPM apod. l l l l l l l INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD Rok Počet nar. s VVV (na 10000 ŽN) Index s pevným základem (%) Index s pohyblivým základem (%) 1980 157,0 100,0 - 1990 172,4 109,8 2000 414,5 264,0 2010 433,0 275,8 Vývoj počtu narozených s VVV ČR v letech 1980 - 2010 l l l l l l l lPozor na interpretaci indexu – změny v počtu sledovaných vad, zahrnutí údajů z LPM apod. l l l l l l l INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD Rok Počet nar. s VVV (na 10000 ŽN) Index s pevným základem (%) Index s pohyblivým základem (%) 1980 157,0 100,0 - 1990 172,4 109,8 109,8 2000 414,5 264,0 2010 433,0 275,8 Vývoj počtu narozených s VVV ČR v letech 1980 - 2010 l l l l l l l lPozor na interpretaci indexu – změny v počtu sledovaných vad, zahrnutí údajů z LPM apod. l l l l l l l INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD Rok Počet nar. s VVV (na 10000 ŽN) Index s pevným základem (%) Index s pohyblivým základem (%) 1980 157,0 100,0 - 1990 172,4 109,8 109,8 2000 414,5 264,0 240,4 2010 433,0 275,8 Vývoj počtu narozených s VVV ČR v letech 1980 - 2010 l l l l l l l lPozor na interpretaci indexu – změny v počtu sledovaných vad, zahrnutí údajů z LPM apod. l l l l l l l INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD Rok Počet nar. s VVV (na 10000 ŽN) Index s pevným základem (%) Index s pohyblivým základem (%) 1980 157,0 100,0 - 1990 172,4 109,8 109,8 2000 414,5 264,0 240,4 2010 433,0 275,8 104,5 §Index s pevným základem •Základ (100%) = první údaj v časové řadě •Vyjadřuje celkový trend časové řady •Stoupající, klesající, stacionární •Pravidelný, nepravidelný •Periodické kolísání (střídání růstu a poklesu v určitých cyklech) § • INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD §Index s pevným základem •Základ (100%) = první údaj v časové řadě •Vyjadřuje celkový trend časové řady •Stoupající, klesající, stacionární •Pravidelný, nepravidelný •Periodické kolísání (střídání růstu a poklesu v určitých cyklech) § §Index s pohyblivým základem •Základ (100%) = hodnotu v předcházejícím období •Vyjadřuje tempo změn v čase •tzn. o kolik stoupla nebo klesla hodnota ukazatele vzhledem k předchozí hodnotě) • INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD §Dynamika změn a jejich zákonitosti § §Grafické znázornění l §Typy řad •okamžikové •intervalové l §Srovnatelnost dat •územní, věcná, časová INDEXY PRO HODNOCENÍ ČASOVÝCH ŘAD Údaje pro výpočet ukazatelů Rok 2012 lCelkový počet obyvatel: l k 1. 7. 2012: 10 509 286 (5 160 913 muži a 5 348 373 ženy) lPočet obyvatel: l - ve věku 0-14: 1 550 723 l - ve věku 65+: 1 734 367 lPočet ukončených těhotenství: 146 688 l - z toho potratů: 37 733 lPočet narozených: 108 955 • - z toho živě: 108 576 • - z toho mrtvě: 379 lPočet žen v reprodukčním věku (15-49 let): 2 484 727 lPočet zemřelých: 108 189 lPočet zemřelých do 1 roku: 285 lPočet zemřelých do 28 dní (0-27): 175 STANDARDIZACE RELATIVNÍCH UKAZATELŮ Standardizace - příklad •Úspěšnost léčby pacientů se stejnou dg. ve dvou různých nemocnicích. • • • • •Otázka: 1.Která nemocnice je úspěšnější? Nemocnice Počet pacientů Zlepšení abs. FN Bohunice 500 345 FN U sv. Anny 300 130 Standardizace - příklad •Úspěšnost léčby pacientů se stejnou dg. ve dvou různých nemocnicích. • • • • •Otázka: 1.Která nemocnice je úspěšnější? 2.Můžeme na základě relativního ukazatele srovnávat úspěšnost nemocnice v léčbě? Nemocnice Počet pacientů Zlepšení abs. Zlepšení relat. FN Bohunice 500 345 69% FN U sv. Anny 300 130 43% Standardizace - příklad •Na základě těchto údajů nemůžeme objektivně srovnávat úspěšnost nemocnic v léčbě, protože není zohledněna skladba pacientů (věk, přidružená onemocnění, stadium nemoci). Standardizace – příklad •Zlepšení v podskupinách • – specifické ukazatele • • FN Bohunice % 150 pozdních zlepšení u 30 20 350 časných zlepšení u 315 90 FN U sv. Anny % 200 pozdních zlepšení u 40 20 100 časných zlepšení u 90 90 Standardizace – příklad • •Obě nemocnice byly stejně úspěšné při léčbě časných a pozdních případů nemoci. • •Kdyby skladba pacientů byla v obou nemocnicích stejná, byl by stejný i podíl zlepšení. • • Vlastnosti relativních ukazatelů •Relativní ukazatele vyjadřují –jak frekvenci výskytu jevu, –tak strukturu populace. – Srovnávání relativních ukazatelů •pouze k orientačnímu srovnání •je žádoucí používat vhodné ukazatele, tzv. srovnávací či standardizované ukazatele • – Ukazatele vhodné pro srovnávání 1.Specifické ukazatele •mohou být přímo srovnávány •nevýhody: 1.tříští soubor do malých podskupin 2.neumožňují srovnání populací jako celku – Ukazatele vhodné pro srovnávání 1.Specifické ukazatele •mohou být přímo srovnávány •nevýhody: 1.tříští soubor do malých podskupin 2.neumožňují srovnání populací jako celku – 2.Standardizované ukazatele •srovnání populací jako celku •přepočítané hodnoty; pouze pro srovnávání Standardizace •Metoda statistické analýzy, umožňující objektivní srovnání dvou či více populací s rozdílnou strukturou. – –(např. odlišná struktura podle věku, pohlaví, rodinného stavu, stadia nemoci…) – Standardizace ukazatelů • •Převedení ukazatelů na stejný základ, čímž se odstraní vliv jejich rozdílné struktury. • • •Společným základem je tzv. STANDARD (standardní populace). • Volba standardu •Závisí na okolnostech srovnávání –evropský standard –světový standard –součet nebo průměr srovnávaných populací –nadřazená populace – % latex2html id marker 39314 \setcounter{footnote}{1}\fnsymbol{footnote} % latex2html id marker 39315 \setcounter{footnote}{1}\fnsymbol{footnote} Volba standardu •Závisí na okolnostech srovnávání –evropský standard –světový standard –součet nebo průměr srovnávaných populací –nadřazená populace – •Příliš se neliší od složení srovnávaných populací • •Změna standardu = změna standardizovaného ukazatele, zůstává relace větší – menší. Standardizované ukazatele • •Teoretické, přepočítané hodnoty, mají smysl pouze pro srovnání. • •Různé ukazatele podle různých znaků. • •Při sledování dlouhodobých časových řad. – Metody standardizace •2 základní metody: –Přímá standardizace –Nepřímá standardizace – •Konkrétní metodu vybíráme nejčastěji podle toho, jaké údaje máme k dispozici. – Přímá standardizace 1.Potřebujeme znát: a)specifické úmrtnosti (incidence, prevalence) ve srovnávaných populacích b)věkové složení standardu (počet lidí v jednotlivých věkových skupinách) 2. 2.Ptáme se, jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardní populaci, kdyby: a)v ní lidé umírali podle specifických měr úmrtnosti první srovnávané populace? b)v ní lidé umírali podle specifických měr úmrtnosti druhé srovnávané populace? c)….. atd. d) 3.Porovnáme hodnoty vypočítaných standardizovaných úmrtností pro srovnávané populace. Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku • • ČR Věkové složení standardu (zde součet populací ČR a SR): Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 1. Potřebné údaje: • • ČR Věkové složení standardu (součet populací ČR a SR): Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.a. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných v ČR? • • ČR Věkové složení standardu (součet populací ČR a SR): Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.a. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných v ČR? • • Standard - ČR Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.a. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných v ČR? ??? Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.a. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných v ČR? ??? Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.a. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných v ČR? ??? Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.a. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných v ČR? Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.a. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných v ČR? Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.a. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných v ČR? • •Hrubá úmrtnost ve standardu = 9,8 •STANDARDIZOVANÁ ÚMRTNOST PRO ČR = 9,8 • • • Standard - ČR • Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 1. Potřebné údaje: • • Věkové složení standardu (součet populací ČR a SR): Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 1. Potřebné údaje: • • Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.b. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných ve SR? ??? Std. úm. Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.b. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných ve SR? Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.b. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných ve SR? Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.b. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných ve SR? Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.b. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných ve SR? Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku 2.b. Jaká by byla hrubá úmrtnost ve standardu při použití spec. měr úmrtnosti zjištěných ve SR? • • • • • Hrubá úmrtnost ve standardu = 10,7 • STANDARDIZOVANÁ ÚMRTNOST PRO SR = 10,7 • • • • • Příklad: Přímá standardizace úmrtnosti podle věku . 3. Srovnání • • Standard - ČR • • • • • • • • • • • • • • •9,8 < 10,7, tj. standardizovaná úmrtnost je v ČR menší než na Slovensku. •Kdyby obě země měly stejnou věkovou strukturu, byla by úmrtnost v ČR nižší než na Slovensku. • Diagnózy C18-C21: incidence ZN tlustého střeva a konečníku ve světě Epidemiologie C18-C21 ASR(W) Ostatní země světa Evropské země Česká republika Muži ASR(W) 1. Česká republika 58,5 2. Maďarsko 56,6 3. Slovensko 54,5 4. Nový Zéland 53,0 5. Japonsko 49,3 6. Austrálie 47,4 7. Německo 45,5 8. Chorvatsko 44,7 9. Spojené Státy Americké 44,6 10. Slovinsko 43,8 11. Lucembursko 43,6 12. Norsko 43,4 13. Irsko 43,1 14. Švédsko 42,7 15. Kanada 42,2 16. Rakousko 42,1 17. Izrael 41,9 18. Dánsko 41,0 19. Nizozemsko 40,9 20. Francie 40,8 ASR(W) Ostatní země světa Evropské země Česká republika Ženy ASR(W) 1. Nový Zéland 42,2 2. Norsko 37,1 3. Austrálie 35,9 4. Izrael 34,9 5. Maďarsko 33,7 6. Spojené Státy Americké 33,1 7. Německo 33,1 8. Dánsko 33,0 9. Česká republika 32,0 10. Nizozemsko 30,8 11. Lucembursko 30,7 12. Kanada 30,6 13. Singapur 29,9 14. Uruguay 29,5 15. Rakousko 27,8 16. Slovensko 27,4 17. Island 27,0 18. Irsko 27,0 19. Belgie 26,8 20. Itálie 26,6 Zdroj: J. Ferlay, F. Bray, P. Pisani and D.M. Parkin: GLOBOCAN 2002: Cancer Incidence, Mortality and Prevalence Worldwide. IARC CancerBase No. 5. version 2.0, IARC Press, Lyon, 2004, http://www-dep.iarc.fr. ASR(W): věkově standardizovaná incidence na světový standard Příklad na standardizaci ukazatelů •Ve studii byla srovnávána úmrtnost ve dvou nemocnicích A a B. Vypočítejte standardizovanou úmrtnost pro nemocnice A a B, vypočítané hodnoty interpretujte. • Věk Počet hospitalizovaných Počet zemřelých abs. na 100 hosp. 20 - 44 200 4 2,0 45 - 66 400 24 6,0 Celkem 600 28 4,7 Věk Počet hospitalizovaných Počet zemřelých abs. na 100 hosp. 20 - 44 800 24 3,0 45 - 66 100 8 8,0 Celkem 900 32 3,6 Nemocnice B: Věkové složení standardu: Nemocnice A: Výsledky pro kontrolu •Standardizovaná úmrtnost v nemocnici A = 3,3 na 100 hospitalizovaných. •Standardizovaná úmrtnost v nemocnici B = 4,7 na 100 hospitalizovaných. • •Hrubé míry úmrtnosti srovnávaných nemocnic jsou ovlivněny rozdílnou věkovou strukturou jejich pacientů • •Pokud by srovnávané nemocnice měly stejné složení pacientů z hlediska věku (viz standard), byla by úmrtnost v nemocnici A nižší (3,3) než v nemocnici B (4,7). • ÚMRTNOSTNÍ TABULKY Úmrtnostní tabulky •Součást systému tabulek života, které charakterizují řád reprodukce populace. •Logický systém statistických ukazatelů, •které popisují, jak by rok od roku vymírala hypotetická populace čítající 100 000 lidí narozených ve stejném roce, kdyby pro ni platily míry specifických úmrtností reálné populace, pro kterou jsou tabulky sestavovány. •Sestavují se obvykle zvlášť pro muže a pro ženy. •Mohou být podrobné (roční intervaly) nebo zkrácené (pětileté intervaly). •Jsou sestavovány pro ČR i pro jednotlivé kraje. • Úmrtnostní tabulky - využití •Obecná míra zdraví -odráží biologickou, vitální zdatnost obyvatelstva • •Metodu úmrtnostních tabulek lze použít pro sledování osudu (úmrtí, ale i vyléčení) nemocných osob, např. od: -stanovení diagnózy -provedení operace -změny způsobu léčby • Kořen tabulky Počet 12 letých v tabulkové pop. Počet zemřelých v tabulkové pop. Počet zemřelých ve skutečné pop. Počet 12 letých ve skutečné pop. P-st úmrtí před 13. narozeninami Stř. stav obyv. tabulkové pop. Počet let, které prožijí 12 letí dohromady Střední délka života Úmrtnostní tabulky - metodika 1.Tabulkový počet dožívajících (lx) je hypotetický počet osob, které dosáhly věku x; kořen tabulky l0 = 100 000. 2.Tabulkový počet zemřelých (dx) vyjadřuje hypotetický počet zemřelých osob v dokončeném věku x let; jde o počet zemřelých v tabulkové populaci vypočítaný z reálné specifické úmrtnosti. 3.Počet zemřelých (Dx) uvádí absolutní počet zemřelých podle věku (x) za dané území během daného období. 4.Počet obyvatel (Px) uvádí absolutní počet obyvatel k 1. 7. daného roku na daném území podle věku. 5.Pravděpodobnost úmrtí (qx) vyjadřuje pravděpodobnost úmrtí x-leté osoby před dosažením věku x + 1;qx = dx / lx. Lze počítat také pravděpodobnost přežití (px), tj. pravděpodobnost, že osoba x-letá dosáhne věku x + 1; px = 1 – qx. 6. • • • Úmrtnostní tabulky - metodika 6.Lx = (lx + lx+1) / 2 •- střední stav populace v daném ročním intervalu, neboli počet osob, které jsou současně naživu v daném ročním intervalu. •- lze jej chápat také jako počet let, které prožijí dohromady osoby ve věku x v průběhu 1 roku. • 7.Tx = Tx+1 + Lx •- počet let života, které má tabulková generace (nikoli jedinec) v daném věku ještě před sebou; je dán kumulací hodnot ukazatele Lx od nejvyššího věku tabulky po věk 0. • 8.ex = Tx / lx • - střední délka života; udává počet let, který má naději prožít osoba právě x-letá při zachování řádu úmrtnosti ve sledovaném období. • Střední délka života ex •počet roků, který v průměru ještě prožije osoba pravě x-letá • • OVŠEM ZA PŘEDPOKLADU, • »že se po celou dobu jejího dalšího života nezmění specifické úmrtnosti zjištěné v roce, pro který jsou úmrtnostní tabulky vypočítány. • Střední délka života ex • • • •Slavit narozeniny je zdravé. Ze statistik vyplývá, že čím více narozenin člověk oslaví, tím se dožije vyššího věku. Úmrtnostní tabulky - příklad • Hodnocení přežití operace • Úmrtnostní tabulky - příklad •Příklad: Hodnocení přežití operace • SDŽ podle vzdělání Paradox SDŽ Souhrnné ukazatele zdravotního stavu •Naděje dožití podle zdravotního stavu: –HLE (healthy life expectancy) = naděje dožití ve zdraví –HLY (healthy life years)= délka života ve zdraví – •Naděje dožití v daném zdravotním stavu: –subjektivní hodnocení •úroveň zdraví •nemocnost •disabilita • •Naděje dožití vážená zdravotním stavem: –disabilitou –kvalitou života – •Deficity ve zdraví: –disabilitou vážené roky života –ztracené roky života • • •