Спосіб автоматичного обчислення трендів структури захворюваності на туберкульоз та поширення чинників ризику

Реферат: Спосіб автоматичного обчислення трендів структури захворюваності на туберкульоз та поширення чинників ризику, при якому проводять епідеміологічні дослідження та отримують дані. Аналіз динаміки епідемічного процесу здійснюється з використанням згладжування первинних даних спостережень методом ковзної середньої. UA 72420 U (54) СПОСІБ АВТОМАТИЧНОГО ОБЧИСЛЕННЯ ТРЕНДІВ СТРУКТУРИ ЗАХВОРЮВАНОСТІ НА ТУБЕРКУЛЬОЗ ТА ПОШИРЕННЯ ЧИННИКІВ РИЗИКУ UA 72420 U UA 72420 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 Корисна модель належить, до галузей медичних і технічних наук, зокрема - до профілактичної медицини, а також інформатики, обчислювальної техніки та автоматизації, і може бути використана для підвищення ефективності заходів запобігання поширенню епідемії туберкульозу, а саме для планування заходів щодо профілактики туберкульозу серед окремих груп ризику на основі виявлення найсуттєвіших трендів структури захворюваності на туберкульоз шляхом автоматичної імовірнісної оцінки дії сукупності чинників, що можуть впливати на зміни тренду. Сучасні способи аналізу захворюваності на туберкульоз передбачають урахування великої кількості чинників ризику, що зумовлюють тренди захворюваності, а також впливають на інцидентність у вигляді випадкових складових [1], причому алгоритми обробки клінікоeпідeміологічних даних спрямовані на визначення індивідуального ступеня ризику на основі частоти зустрічі комбінації найважливіших чинників ризику [2]. За прототип вибрано алгоритм прогнозування захворюваності на туберкульоз з урахуванням сили й ієрархії впливу комплексу чинників ризику [3], що полягає в складанні прогностичних матриць за градаціями найважливіших соціально-гігієнічних, виробничих та індивідуальних факторів. Позитивним у прототипі (визначення "ваги" кожного з чинників за допомогою вагового коефіцієнта або покажчика відносного ризику. Недоліком прототипу є відсутність урахування динаміки розвитку епідеміологічної ситуації, чим значно знижується його прогностична цінність, а також обмежена можливість автоматизації процесу обробки даних в умовах звичайних медичних закладів. В основу корисної моделі поставлено задачу вдосконалити спосіб визначення структури захворюваності на туберкульоз та поширення чинників ризику шляхом виявлення головних компонентів кількарічної динаміки рівня захворюваності, що обчислюються автоматично на основі первинних клініко-діагностичних даних, зібраних із використанням заповнених для кожного хворого облікових карток. Поставлена задача вирішується за допомогою представленим даних епідеміологічних досліджень як часових рядів, причому аналіз динаміки епідемічного процесу проводиться з використанням згладжування первинних даних спостережень методом ковзної середньої таким чином, що результатом є ймовірнісна оцінка дії сукупності чинників (короткої, аперіодичної дії, випадкових та інших, що формують нерегулярну компоненту часового ряду), які можуть впливати на зміни тренду. Для цього заповнюються облікові картки клініко-діагностичних даних, подальша обробка яких може проводитися автоматично і накопичені дані епідеміологічних досліджень представляються як часові ряди. Щоб врахувати сезонні коливання за активну ділянку згладжування беруть період у А квартали. Для зіставлення характеру динаміки усі показники приводять до єдиного масштабу, використовуючи для перерахунку коефіцієнти, отримані шляхом ділення середнього значення часового ряду захворюваності на середні значення кожного з відповідних часових рядів. Для відбору найбільш інформативних показників окремо будують графіки динаміки часових рядів для сумарних даних за містами та районами області, потім шляхом рестрикційного аналізу з множини математично припустимих рішень виключають беззмістовні або найменш значимі з епідеміологічної точки зору. До списку включають такі характеристики структури захворюваності, які загальновідомо є найважливішими для трендів захворюваності (питома вага жінок, рецидивів, бактеріовиділювачів, осіб молодше за 20 років). Серед чинників ризику вибирають пилини з найвищим популяційним атрибутивним ризиком: низький рівень прибутків, зловживання алкоголем, зайнятість у медичний службі та інші. У результаті, окрім саме захворюваності, враховуються такі характеристики структури захворюваності: 1) частка жінок (Ж%); 2) частка хворих молодше 20 років (