Корреляционный анализ как способ выявления связей и зависимостей между параметрами и его значени

ГОУ ВПО «Северный государственный медицинский университет»

факультет клинической психологии и социальной работы

заочное отделение социальной работы
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

По дисциплине «
Прогнозирование, проектирование и моделирование в социальной работе
»

Тема: «Корреляционный анализ как способ выявления связей и зависимостей между параметрами и его значение в прогнозирование социальной деятельности».


Выполнила: студентка 5 курса

Юревич Александра Викторовна

Проверил: ______________________

(звание)

_________________________________

(Ф.И.О. преподавателя)
Архангельск, 2011г.
План контрольной работы


Введение

3

Глава 1. Механизм проведения корреляционного анализа в медико-социальных исследованиях.


6

1.1. История возникновения корреляционного анализа.
1.2. Общее понятие корреляционного анализа.

1.3. Методы корреляционного анализа.

1.4. Основные задачи и методы оценки корреляционного анализа.

6
7
8
11

Глава 2. Сущность корреляционного анализаи его использование вмедико-социальных исследованиях.

14

2.1. Применение корреляционного анализа в здравоохранении для диагностики социально опасных заболеваний. 2.2.Применение корреляционного анализа для ранней диагностики митрального стеноза, как социально опасного заболевания.
2.3. Возможности корреляционного анализа.

14


26

36


Заключение

39


Список литературы

41


Введение
В условиях ускорения научно-технического прогресса и усложнения структурных взаимосвязей между элементами общественной системы все большее значение имеют методы, позволяющие выявить основные закономерности в развитии медико-социальных процессов, наиболее значимые факторы, определяющие их тенденции, разработать достоверные и обоснованные прогнозы. Среди таких методов наиболее эффективными является применение корреляционного анализа. Основная задача которого состоит в построении моделей специфического типа, описывающих закономерности взаимообусловленного развития медико-социальных процессов и явлений на основе исходной информации, характеризующей их уровни в различные периоды времени. Корреляционный анализ нашел самое широкое применение в классификации, упорядочивании, выявлении главенствующих черт у объектов и явлений, имеющих многопризнаковую природу и часто характеризующихся разрозненными и неоднородными наборами данных. Предметом наблюдения и анализа выступают как параметрические, так и непараметрические (качественные, порядковые) связи, имеющие детерминированную и стохастическую природу, реальные и ложные, наблюдаемые и ненаблюдаемые. В этой связи многомерные методы статистического анализа экономики позволяют выявить закономерности распределения и тесноты связей между объектами, характеризующимися как явными, так и скрытыми признаками. Цель контрольной работы:изучение применения корреляционногоанализа в медико-социальных исследованиях . Задачи контрольной работы: — изучить механизм проведения корреляционного анализа при проведении медико-социальных исследований. — рассмотреть на практическом примере применение корреляционного анализа для диагностики медико-социального заболевания Митрального стеноза. Объект исследования контрольной работы:рассмотрение закономерности распределения и тесноты связей между объектами, характеризующимися как явными, так и скрытыми признаками медико-социального исследования. Предмет исследования контрольной работы:выступают как параметрические, так и непараметрические (качественные, порядковые) связи корреляционного анализа. Гипотеза контрольной работы: применение корреляционного анализа в классификации, упорядочивании, выявлении главенствующих черт у объектов и явлений, имеющих многопризнаковую природу и часто характеризующихся разрозненными и неоднородными наборами данных ведет к визуализации структуры изучаемых явлений и процессов, а это значит определять их состояние и прогнозировать развитие.
Во введении приведено обоснование актуальности темы контрольной работы, сформулированы цели и задачи исследования, определены предмет и объект исследования, раскрываются элементы научной новизны, практической значимости полученных результатов.

Первая глава посвящена теоретической части применения корреляционного анализа.

Вторая глава посвящена практической части применения корреляционного анализа в здравоохранении и в частности для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний как социально опасных с точки зрения частоты распространения (Митральный стеноз).

В заключении сформулированы общие выводы, предложения и рекомендации, вытекающие из результатов контрольной работы.

Глава 1. Механизм проведения корреляционного анализа в медико-социальных исследованиях. 1.1. История возникновения корреляционного анализа.
Корреляционный анализ — раздел многомерного статистического анализа, объединяющий методы оценки размерности множества наблюдаемых переменных посредством исследования структуры ковариационных или корреляционных матриц. Иначе говоря, задача метода — переход от реального большого числа признаков или причин определяющих наблюдаемую изменчивость к небольшому числу наиболее важных переменных (факторов) с минимальной потерей информации. Метод возник и первоначально разрабатывался в задачах психологии и антропологии (рубеж 19 и 20 вв.), но сейчас область его приложения значительно шире.
Под моделями с латентными переменными понимается совокупность статистических моделей, описывающих и объясняющих наблюдаемые данные их зависимостью от ненаблюдаемых (латентных) факторов, которые могут быть реконструированы с помощью определенных математических методов. Примером модели с латентными переменными может служить корреляционный анализ. В 1969 году К. Йорескогпредложил новый метод для проверки гипотез о структуре данных. Этот способ «нащупывания гипотез» получил название конфирматорного корреляционного анализа. В отличие от традиционного исследовательского (эксплораторного) варианта корреляционного анализа основной принцип конфирматорного корреляционного анализа состоит в том, что исследователем в качестве гипотезы (априори) формируется структура ожидаемой матрицы корреляционных нагрузок (структурная гипотеза), которая затем подвергается статистической проверке. Эта особенность конфирматорного корреляционного анализа также, как возможность сравнения корреляционных структур нескольких групп наблюдений, имела большое значение для генетического анализа. В 1977 году Николас Мартин и Линдон Ивз(Martin N., Eaves L.,1977) успешно воспользовались подходом К.Йорескога для генетического анализа ковариационных структур.
Модель линейных структурных соотношений К.Йорескога и соответствующая вычислительная программа LISREL (LInear Structural RELation), появившаяся в 1973 году, дали в руки исследователям в области генетики поведения мощный инструмент для генетического анализа ковариационных структур. Начиная с 80-х годов, LISREL — одна из наиболее популярных компьютерных программ, которая дает возможность проверять самые сложные гипотезы.
Корреляционный анализ возник и первоначально разрабатывался в задачах психологии (1904). Область его приложения значительно шире — корреляционный анализ находит применение при решении различных практических задач в медицине, экономике, химии и т.д. Однако многие результаты и методы корреляционного анализа пока ещё не обоснованы, хотя практики ими широко пользуются. Математическое строгое описание современного корреляционного анализа — задача весьма трудная и до сих пор в полной мере не решенная.

1.2. Общее понятие корреляционного анализа.

В современной статистике под корреляционным анализом понимают совокупность методов, которые на основе реально существующих связей признаков (или объектов) позволяют выявлять латентные обобщающие характеристики организационной структуры и механизма развития изучаемых явлений и процессов.

Понятие латентности в определении ключевое. Оно означает неявность характеристик, раскрываемых при помощи методов корреляционного анализа. Вначале имеется дело с набором элементарных признаков Xj, их взаимодействие предполагает наличие определенных причин, особенных условий, т.е. существование некоторых скрытых факторов. Последние устанавливаются в результате обобщения элементарных признаков и выступают как интегрированные характеристики, или признаки, но более высокого уровня. Естественно, что коррелировать могут не только тривиальные признаки Xj, но и сами наблюдаемые объекты Ni поэтому поиск латентных факторов теоретически возможен как по признаковым, так и по объектным данным.

Если объекты характеризуются достаточно большим числом элементарных признаков (m > 3), то логично и другое предположение — о существовании плотных скоплений точек (признаков) в пространстве n объектов. При этом новые оси обобщают уже не признаки Xj, а объекты ni, соответственно и латентные факторы Fr будут распознаны по составу наблюдаемых объектов:

Fr = c1n1 + c2n2 +… + cNnN,

где ci — вес объекта ni в факторе Fr.

В зависимости от того, какой из рассмотренных выше тип корреляционной связи — элементарных признаков или наблюдаемых объектов — исследуется в факторном анализе, различают R и Q — технические приемы обработки данных.

Название R-техники носит объемный анализ данных по m признакам, в результате него получают r линейных комбинаций (групп) признаков: Fr=f(Xj), (r=1..m). Анализ по данным о близости (связи) n наблюдаемых объектов называется Q-техникой и позволяет определять r линейных комбинаций (групп) объектов: F=f(ni), (i = l… N).

В настоящее время на практике более 90% задач решается при помощи R-техники.

1.3. Методы корреляционного анализа.

Набор методов корреляционного анализа в настоящее время достаточно велик, насчитывает десятки различных подходов и приемов обработки данных. Чтобы в исследованиях ориентироваться на правильный выбор методов, необходимо представлять их особенности. Разделим все методы корреляционного анализа на несколько классификационных групп:

— Метод главных компонент. Строго говоря, его не относят к корреляционному анализу, хотя он имеет с ним много общего. Специфическим является, во-первых, то, что в ходе вычислительных процедур одновременно получают все главные компоненты и их число первоначально равно числу элементарных признаков. Во-вторых, постулируется возможность полного разложения дисперсии элементарных признаков, другими словами, ее полное объяснение через латентные факторы (обобщенные признаки).

— Методы корреляционного анализа. Дисперсия элементарных признаков здесь объясняется не в полном объеме, признается, что часть дисперсии остается нераспознанной как характерность. Факторы обычно выделяются последовательно: первый, объясняющий наибольшую долю вариации элементарных признаков, затем второй, объясняющий меньшую, вторую после первого латентного фактора часть дисперсии, третий и т.д. Процесс выделения факторов может быть прерван на любом шаге, если принято решение о достаточности доли объясненной дисперсии элементарных признаков или с учетом интерпретируемости латентных факторов.

Методы корреляционного анализа целесообразно разделить дополнительно на два класса: упрощенные и современные аппроксимирующие методы. Простые методы корреляционного анализа в основном связаны с начальными теоретическими разработками. Они имеют ограниченные возможности в выделении латентных факторов и аппроксимации корреляционных решений. К ним относятся:

— однофакторная модель. Она позволяет выделить только один генеральный латентный и один характерный факторы. Для возможно существующих других латентных факторов делается предположение об их незначимости;

— бифакторная модель. Допускает влияние на вариацию элементарных признаков не одного, а нескольких латентных факторов (обычно двух) и одного характерного фактора;

— центроидный метод. В нем корреляции между переменными рассматриваются как пучок векторов, а латентный фактор геометрически представляется как уравновешивающий вектор, проходящий через центр этого пучка.: Метод позволяет выделять несколько латентных и характерные факторы, впервые появляется возможность соотносить факторное решение с исходными данными, т.е. в простейшем виде решать задачу аппроксимации.

Современные аппроксимирующие методы часто предполагают, что первое, приближенное решение уже найдено каким либо из способов, последующими шагами это решение оптимизируется. Методы отличаются сложностью вычислений. К этим методам относятся:

— групповой метод. Решение базируется на предварительно отобранных каким-либо образом группах элементарных признаков;

— метод главных факторов. Наиболее близок методу главных компонент, отличие заключается в предположении о существовании характерностей;

— метод максимального правдоподобия, минимальных остатков, а-корреляционного анализа канонического корреляционного анализа, все оптимизирующие.

Эти методы позволяют последовательно улучшить предварительно найденные решения на основе использования статистических приемов оценивания случайной величины или статистических критериев, предполагают большой объем трудоемких вычислений. Наиболее перспективным и удобным для работы в этой группе признается метод максимального правдоподобия.

1.4. Основные задачи и методы оценки корреляционного анализа.

Основной задачей, которую решают разнообразными методами корреляционного анализа, включая и метод главных компонент, является сжатие информации, переход от множества значений по m элементарным признакам с объемом информации n х m к ограниченному множеству элементов матрицы корреляционного отображения (m х r) или матрицы значений латентных факторов для каждого наблюдаемого объекта размерностью n х r, причем обычно r 1.

Методы оценки размерности множества наблюдаемых переменных посредством исследования структуры ковариационных или корреляционных матриц. Основное предположение корреляционного анализа заключается в том, что корреляционные связи между большим числом наблюдаемых переменных определяются существованием меньшего числа гипотетических ненаблюдаемых переменных или факторов. В терминах случайных величин – результатов наблюдений X1,..., Xn общей моделью корреляционного анализа служит следующая линейная модель:

/> (*),

/>,

где случайные величины fj суть общие факторы, случайные величины Ui суть факторы, специфические для величин Xi и не коррелированные с fj, а ei; суть случайные ошибки. Предполагается, что k iнезависимы между собой и с величинами fj и Ui и имеют Еei = 0, Dei = s2i. Постоянные коэффициенты aij называются корреляционными нагрузками (нагрузка i-й переменной на j-й фактор). Значения aij, bi, и s2i считаются неизвестными параметрами, подлежащими оценке. В указанной форме модель корреляционного анализа отличается некоторой неопределённостью, т.к. n переменных выражаются здесь через n + k других переменных. Однако уравнения (*) заключают в себе гипотезу о ковариационной матрице, которую можно проверить. Например, если факторы fj некоррелированы и cij – элементы матрицы ковариаций между величинами Xi, то из уравнений (*) следует выражение для cij через факторные нагрузки и дисперсии ошибок:

/>, />.

таким образом, общая модель корреляционного анализа равносильна гипотезе о ковариационной матрице, а именно о том, что ковариационная матрица представляется в виде суммы матрицы А = {aij} и диагональной матрицы L с 2 элементами s2i.

Процедура оценивания в факторном анализе состоит из двух этапов: оценки факторной структуры – числа факторов, необходимого для объяснения корреляционной связи между величинами Xi, и факторной нагрузки, а затем оценки самих факторов по результатам наблюдения. Принципиальные трудности при интерпретации набора факторов состоят в том, что при k > 1 ни факторные нагрузки, ни сами факторы не определяются однозначно, т.к. в уравнении (*) факторы fj могут быть заменены любым ортогональным преобразованием. Это свойство модели используется в целях преобразования (вращения) факторов, которое выбирается так, чтобы наблюдаемые величины имели бы максимально возможные нагрузки на один фактор и минимальные нагрузки на остальные факторы. Существуют различные практические способы оценки корреляционных нагрузок, имеющие смысл в предположении, что Xi,..., Xn подчиняются многомерному нормальному распределению с ковариационной матрицей С = {сij}.Выделяется максимального правдоподобия метод, который приводит к единственным оценкам для cij, но для оценок aij даёт уравнения, которым удовлетворяет бесчисленное множество решений, одинаково хороших по статистическим свойствам.
Глава 2. Сущность корреляционного анализа и его использование в медико-социальных исследованиях. 2.1. Применение корреляционного анализа в здравоохранении.
Эффективность применения корреляционного анализа в здравоохранении заключается в возможности выявления параметров оценки качества медицинской помощи, более точной и ранней диагностики заболеваний, которые в свою очередь являются неотъемлемыми факторами качества жизни населения.

Одним из вариантов корреляционных решений является SWOT-анализ. SWOT-анализ – это анализ сильных и слабых сторон организации, а также возможностей и угроз со стороны внешней окружающей среды. «S» и «W» относятся к состоянию организации, а «O» и «T» к внешнему окружению организации.

Проведение SWOT-анализа предполагает создание матрицы, включающей анализ четырех факторов. Матрица SWOT-анализа в ЛПУ должна содержать, во-первых, информацию о динамических изменениях учреждения, т.е. появления новых технологий лечений, применения иных медикаментозных средств, реструктуризации организационной структуры учреждения, перемен в количественном и качественном составе персонала. Во-вторых, с помощью метода SWOT анализируется конкурентная среда учреждения. Имеется в виду, анализ эффективности применяемых лечебных и профилактических технологий, а так же, анализ профессионализма персонала.  Наконец, в-третьих, разработку SWOT-моделей с учетом различных сценариев развития учреждения.

«SWOT-анализ как способ корреляционных решений оценки качества медицинской помощи» .

— «Валидность показателей удовлетворенности врача и пациента для оценки качества оказания медицинской помощи» дает обоснование возможности анализа уровня качества стационарного медицинского обслуживания, используя данные, полученные методом опроса субъектов медицинского взаимодействия – врачей и пациентов. У каждой группы респондентов есть собственные, как объективные, так и субъективные, критерии оценки деятельности стационара, сформировавшиеся под влиянием уровня образования, профессии, занимаемой должности, степени информированности, социального статуса и т. д. Это оказывает непосредственное влияние на восприятие основных характеристик процесса оказания медицинской помощи, уровня и качества предоставляемых медицинских услуг.

— «Особенности восприятия основных характеристик работы стационара с позиции врача и пациента» включает результаты проведенного социологического исследования. Анкеты для обеих групп респондентов составлялись таким образом, чтобы представилась возможность оценить удовлетворенность качеством медицинской помощи по следующим параметрам:


оценка материально-технического обеспечения;

оценка качества работы персонала больницы с позиции врача и пациента;

оценка качества медицинской помощи в зависимости от оплаты услуг;

взаимоотношения пациентов с медицинским персоналом;

оценка эффективности технологии (процесса) работы.

Оценка материально-технического обеспечения проводилась по следующим показателям: санитарно-бытовые условия палаты; условия для выполнения гигиенических процедур; питание в больнице; техническое оснащение ЛПУ; лекарственное обеспечение стационара.

Таблица 1 Сравнительный анализ оценки материально-технического обеспечения с позиции врача и пациента

/>

Оценка качества работы персонала больницы с позиции врача и пациента проводилась по таким переменным как: качество консультаций врача об особенностях заболевания, возможные причины его возникновения и прогнозе, наличие предупреждений врача о возможных побочных эффектах назначенных лекарств и лечебных процедур, качество диагностической работы врача, сохранение врачебной тайны, профессионализм медицинских сестер.

Большинство опрошенных пациентов (79%) удовлетворены разъяснениями врача об особенностях заболевания, возможных причинах его возникновения и прогнозе и лишь 5% ответили, что врач отказался разговаривать на эту тему. 16% респондентов отметили, что разговор состоялся только после того, как пациент сам задал вопрос о своем заболевании. 87% врачей ответили, что всегда разъясняют пациенту особенности заболевания, возможные причины его возникновения и прогноз. 13% опрошенных врачей подтвердили, что соглашаются разговаривать на эту тему только, когда пациент сам спрашивает об этом. Ни один опрошенный врач не согласился с тем, что иногда отказывается разговаривать об этом.

Большинство пациентов (60%) ответили, что врач рассказал  о возможных побочных эффектах лечения только после того, как ему был задан соответствующий вопрос. Врачи же (61%) уверены, что всегда предупреждают пациентов об этом и 40% пациентов всегда предупреждены о возможных побочных эффектах лечения. Важно отметить, что 4% врачей признали, что иногда не предупреждают пациентов об этом. С ними не согласился ни один пациент.

Оценивая качество диагностической работы в больнице, врачи и пациенты отвечали довольно однородно. Большинство опрошенных пациентов (79%) и врачей (61%) считают, что врачи уделяет диагностике столько времени, сколько необходимо для того, чтобы составить верное представление о состоянии пациента. 10% пациентов считают, что врачам не хватает для должного уровня квалификации опыта или свежих знаний.

Интересные результаты дал опрос врачей о качестве вузовского образования. 43% врачей считают, что вузовского образования недостаточно для обеспечения высокого уровня качества медицинской практики. 17% опрошенных ответили, что вузовского образования вполне достаточно.

В зависимости от принадлежности респондента к одной из двух групп изменяется восприятие качества работы медицинских сестер. Врачи склонны более критично оценивать выполнение ими своих обязанностей. Многие из врачей (52%), и большинство пациентов (70%), считают, что медицинские сестры, с которыми им приходилось иметь дело – квалифицированные специалисты, качественно выполняющие свою работу. 0% пациентов и 4% врачей считают, что медсестры чаще неаккуратны при выполнении своих обязанностей.

Интересные результаты дает оценка соблюдения врачами такого принципа работы как сохранение врачебной тайны. 67% пациентов считают, врач делает все возможное, чтобы их разговор не услышали посторонние. Интересно, что ни один из опрошенных пациентов не считает, что врач беседует с ним в присутствии других лиц, однако, 39% врачей ответили, что им часто приходится вести беседу с пациентом в присутствии больных или посторонних лиц.

Таблица 2 Сравнительный анализ оценки качества работы персонала больницы с позиции врача и пациента

/> 

Комплексный сравнительный анализ работы персонала больницы с позиции врача и пациента показал, что как врачи, так и пациенты в большинстве удовлетворены результатами и процессом медицинской помощи. Респонденты неудовлетворенные качеством работы сотрудников стационара встречались крайне редко.

Оценка качества медицинской помощи в зависимости от оплаты услуг проводилась, используя результаты ответов врачей и пациентов по следующим направлениям: бесплатность медицинской помощи, различия в качестве бесплатных и платных медицинских услуг.

Две группы респондентов по-разному оценивают количество платных услуг в больнице. Большинство пациентов (55%) ответили, что им почти никогда не приходилось оплачивать услуги в больнице, чтобы получить более качественное лечение. 61% опрошенных врачей считают, что им часто приходится предлагать оплачивать некоторые услуги больницы самостоятельно. 13% врачей отметили, что пациентам почти всегда приходится оплачивать услуги. С ними согласилось 10% пациентов. Хотя 26% врачей и 35% пациентов утверждают, что услуги почти никогда не являются платными.

Пациенты и врачи согласны с тем, что оказание медицинских услуг за плату или по добровольному медицинскому страхованию никак не отражается на их качестве. Это подтвердили 78% врачей и 60% пациентов. Однако 17% врачей считают, что оказание медицинских услуг за плату или по добровольному медицинскому страхованию возлагает на медицинских работников большую ответственность.  15% пациентов считают, что платные медицинские услуги намного надежнее.


Таблица 3 Оценка качества медицинской помощи в зависимости от оплаты услуг

/>

Подводя итог оценки количества платных услуг в стационаре с позиции врача и пациента, можно сделать вывод о том, что мнения обеих групп респондентов по этому вопросу довольно однородны. Половина опрошенных (57,5% пациентов и 52% врачей) склонны положительно оценивать возможность стационара предоставлять бесплатные медицинские услуги. И лишь 12,5% пациентов и 15% врачей дают негативные оценки.

Взаимоотношения врачей, пациентов и медицинских сестер в ходе лечебного процесса оказывают непосредственное влияние на качество и эффективность медицинской помощи. Взаимоотношения, складывающиеся между врачами и пациентами, влияют на удовлетворенность медицинской помощью, определяют степень доверия больного к медицинскому работнику.

Врачи склонны положительно оценивать свои взаимоотношения с пациентами. По результатам опроса 53% пациентов и 91% врачей считают, что они могут обсуждать все волнующие  вопросы о заболевании и его лечении и даже пациент может поделиться личными проблемами. 5% пациентов ответили, что они обмениваются информацией только через медсестру, получающую информацию о процедурах. Ни один врач не согласился, с этим. 42% опрошенных пациентов подтвердили то, что их общение с врачом сводится лишь к получению информации о состоянии здоровья и результатах лечения. С этим согласно 9% врачей. 89% пациентов чувствуют эмоциональную поддержку со стороны врача, 89% врачей считают себя готовыми оказать эмоциональную поддержку пациенту.

Опрос респондентов о взаимоотношениях медицинских сестер и пациентов свидетельствует об их положительном характере. 79% пациентов удовлетворены их взаимоотношениями со средним медицинским персоналом. 65% врачей также считают, что медсестры внимательны к пациентам.

Таблица 4 Сравнительный анализ оценки взаимоотношений врачей, пациентов и медицинских сестер с позиции врача и пациента.

/>

Пациенты, как потребители медицинской помощи, руководствуются собственными впечатлениями от пребывания в стационаре. Положительные оценки работы всего персонала больницы могут быть связаны с повышением доброжелательности врачей и медицинских сестер.

Необходимой составляющей деятельности ЛПУ, определяющей качество является эффективность самого процесса (технологии) оказания медицинской помощи, который тесно связан с результатом лечения и удовлетворенностью пациентов.

Для оценки качества технологии работы, важным показателем выступают сроки ее выполнения. 26% опрошенных пациентов ответили, что врач наметил им сроки выздоровления при соблюдении ими всех предписаний. Однако 32% утверждают, что ни о каких сроках не шла речь. Врачи в своем большинстве (52%) уверенны, что всегда указывают планируемые сроки выздоровления, лишь 22% отметили, что это скорее невозможно.

Улучшение самочувствия пациента в больнице важный показатель качества процесса работы персонала медицинского учреждения. 55% пациентов считают, что за время нахождения в больнице их состояние улучшилось, они идут на поправку и 15% считают, что за время нахождения в больнице их состояние не изменилось.

78% врачей связывают отсутствие улучшения самочувствия пациентов с наличием сопутствующего заболевания и лишь 7% врачей связывают это с недостаточным уровнем качества медицинской помощи.

30% опрошенных пациентов ответили, что почувствовали себя лучше в первый день пребывания в стационаре и лишь 15% — до сих пор не испытывают улучшения самочувствия.

Эффективность использования коечного фонда стационара было предложено оценить первой группе респондентов, т.е. врачам. 59% опрошенных считают, что недостатки в использовании коечного фонда стационара связаны исключительно с недостатками организационной работы, 41% видят причину в недостаточном лекарственном и техническом обеспечении. Ни один врач не связывает неэффективное использование коечного фонда стационара с недостатками своей работы или работы своих коллег.74% врачей утверждают, что им всегда известны нормативы госпитализации их больных. 0% врачей ответили, что нормативы им неизвестны.

По-разному оценивают респонденты качество оказания медицинской помощи в стационаре в целом. Мнение врачей достаточно однородно – 72% опрошенных считают, что качество оказания медицинской помощи в стационаре высокое и 28% — среднее. Более половины пациентов (53%) полагают, что качество медицинской помощи высокое, треть (37%) – среднее. 0% врачей и 11% пациентов оценили качество медицинской помощи в больнице как низкое.

Таблица 5 Оценка эффективности технологии работы с позиции врача и пациента

/>

 

Таким образом, оценка качества технологии работы стационара, т.е. процесса оказания медицинской помощи дает следующие результаты: 46% пациентов и 26% врачей удовлетворены процессом лечения. 29% пациентов и 16,5% врачей недовольны технологией работы стационара. Из показателей видно, что врачи не дают столь позитивные оценки как пациенты, а скорее выбирали средние показатели. В целом, качество медицинского обслуживания стационара было оценено по четырем параметрам, используя критерий удовлетворенности врачей и пациентов. Результаты итогового анализа приведены в таблице 6.

Таблица 6 Оценка качества медицинского обслуживания стационара

/>

— «Технология проведения SWOT-анализа» включает результаты проведенного корреляционного и корреляционного анализов.

Основное статистическое значение при проведении SWOT-анализа имеет этап расчета взаимосвязей между переменными и результативными параметрами. Необходимо статистически подтвердить верность определения принадлежности той или иной переменной к определенному параметру. Для этого устанавливаются корреляционные зависимости между всеми переменными. Переменные, обладающие большими корреляционными связями, объединяются в один параметр.

Проведенный корреляционный анализ выявил показатели, определяющие качество медицинской помощи с позиции врача и пациента:

— ведущими факторами, непосредственно влияющими на целостную оценку пациентами качества медицинской помощи в соматическом стационаре, являются качество взаимоотношений между врачом и пациентом и соблюдение «принципа бесплатности» оказываемой помощи. Санитарно-бытовые условия стационара оказывают опосредованное влияние на оценку качества помощи, позитивно или негативно сказываясь на отношениях с лечащим врачом.

— возможность врача реализовать на практике «золотые стандарты» диагностики и лечения заболеваний, и выполнение пациентом врачебных рекомендаций являются ведущими факторами, определяющими оценку врачом качества оказываемой им помощи.

  «Разработка модели расчета коэффициента оценки качества медицинской помощи по технологии SWOT» представлена разработанная модель определения коэффициента качества медицинской помощи, применяя технологию SWOT-анализа. На первом этапе были отобраны оцениваемые переменные, объединенные затем в два фактора — «необходимые условия» и «достаточные условия». В данном исследовании S – «силы» и W   «слабости» рассматриваются как «необходимые условия», а O   «возможности» и T   «угрозы» как «достаточные условия». Оценка сильных и слабых сторон осуществлена с позиции врача и пациента.

Для расчета коэффициента качества медицинской помощи просчитывался каждый из факторов SWOT (силы, слабости, возможности и угрозы), путем вычитания из сильных сторон и возможностей слабостей и угроз: К.К. = SO-WT

Проведенные расчеты позволяют выявить коэффициенты качества медицинской помощи с позиции субъектов медицинской помощи: К.к.1=2,64, К.к.2=2,11., где к.к.1 коэффициент качества медицинской помощи с позиции пациента, а к.к.2 – с позиции врача. Максимальное значение коэффициента 9,5. Как видно, к.к.1>к.к.2, т.е. пациенты оценивают качество медицинской помощи анализируемого ЛПУ выше, чем врачи.

Как показывают результаты нашего исследования, взаимоотношения с медицинским персоналом являются более важным параметром формирующим удовлетворенность пациентов медицинской помощью, чем материально-техническое оснащение стационара.

Применение корреляционного анализа для оценки качества медицинской помощи, нам позволило более быстро и точно увидеть ситуацию в конкретно происследованном ЛПУ.

Заключительным этапом анализа результатов медико-социологического исследования является сопоставление мнений пациентов и врачей. Коэффициент качества медицинской помощи, по оценке врачей, демонстрирует более критические результаты. Мнение пациентов о качестве медицинской помощи, технологическом уровне стационара более субъективно.
2.2. Применение корреляционного анализа для ранней диагностики митрального стеноза. Для полноты значимости корреляционного анализа в медико-социальных исследованиях, рассмотрим в рамках курсовой работы применение корреляционного анализа для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. В конкретном случае применение корреляционного анализа при диагностике Митрального стеноза. В диагностике заболеваний сердечно-сосудистой системы широко используются информационно-измерительные комплексы, но существует заметный «эффект запаздывания» между теоретическими возможностями такой «высокоинтеллектуальной» техники и клинической практикой. Неблагоприятная экологическая обстановка, нервное напряжение, курение, стрессовые ситуации — все эти спутники современной жизни никому здоровья прибавить не могут и, конечно, плохо сказываются на состоянии сердца. Очень важное значение имеет и наш образ жизни -зачастую человек не питается правильно и полноценно; помимо этого, век информационных технологий и наше стремление к комфорту создают условия малоподвижного образа жизни. Мышцы даны человеку для того, чтобы находиться в состоянии динамики. Сердце — это тоже «мышечный мешок», выполняющий роль своеобразного «насоса». А когда мышцы не имеют постоянных и умеренных нагрузок, они атрофируются. То же самое применимо и по отношению к сердцу — достаточно даже просто совершать частые прогулки на свежем воздухе, чтобы благотворно повлиять на положение дел системы кровообращения. Немалое значение имеет также и фактор наследственности. Так или иначе, своевременное выявление заболевания, в самой ранней стадии его развития — это очень важный шаг, нередко болезни сердца развиваются очень быстро, и время имеет особую важность.
Сегодня ясно, что для решения задачи определения взаимосвязи многих переменных необходимо использовать специальный раздел многомерной статистики — корреляционный анализ, позволяющий выделить наиболее значимые диагностические параметры и сформировать их линейные комбинации; оценить непосредственно величину не измеримую, но коррелирующую с несколькими измеримыми, произвести снижение размерности исходного набора признаков; произвести классификацию индивидуумов по признаку «норма», «специфическая патология»; представить конечную информацию для клинициста в сжатом и наглядном виде1

Для создания экспертной системы оценки гомеостаза «в норме» и «патологии» необходимо проведение следующих операций:

1) создание банка данных;

2) корреляционный анализ;

3) построение корреляционных диаграмм;

4) обучение ЭВМ распознаванию диагностических признаков.

Анализ фактического материала, содержащего показатели кровообращения и дыхания здоровых людей и больных с пороками сердца и сосудов, проведен в работе по результатам многолетних исследований лабораторий физиологии кровообращения и физиологии дыхания НИИ патологии кровообращения СО РАН. В курсовой работе представлено систематизированное описание генеральных функций сердечно-сосудистой системы организма здорового человека и больных с наиболее распространенными пороками сердца.

Основными кардиодинамическими нарушениями при митральных стенозах являются:

1) Прогрессирующее сужение атриовентрикулярного отверстия, которое ведет к изменению внутрисердечной гемодинамики. При этом увеличивается объем крови в левом предсердии, повышается конечно-диастолическое давление;

2) Увеличенные КДД и КДО раздражают рецепторы стенки левого желудочка, что ведет к рефлекторному спазму артерии малого круга кровообращения и повышению периферического сопротивления в системе легочной артерии;

3) Стойкое повышение давления и сопротивления в малом кругу кровообращения сказывается на работе правого желудочка, последний начинает работать в режиме гиперфункции, а в дальнейшем формируется гипертрофия и дилатация;

4) Следствием дилатации правого желудочка является застой в венах (верхней и нижней полых венах, а также портальной), который проявляется в повышении центрального венозного давления;

5) Длительный и стойкий спазм в системе легочной артерии ведет к росту мышечного среднего слоя стенки артерии, что является морфологической основой в формировании «вторичного стенотического барьера», который стабильно поддерживает на высоком уровне артериальное давление и периферическое сопротивление в малом круге кровообращения. Изменения кардиогемодинамики, связанные с митральным стенозом, обусловливают нарушения гемореологии организма в целом.1

Поэтому базовую систему показателей, характеризующих сердечно-сосудистую деятельность при пороке сердца и сосудов, в работе составляют параметры, описывающие гемодинамику малого и большого круга кровообращения, кислородно-транспортные функции крови, кислотно-основной баланс.

Основная задача корреляционного анализа — формирование модели, которая позволяет определить минимальное число обобщенных факторов, отражающих наиболее значимые характеристики изучаемого объекта, процесса.

В нашем случае — это построение факторной модели для группы «здоровых» индивидуумов с определенными фенотипическими, онтогенетическими и физиологическими признаками. По факторной модели «здоровых» определяются факторные выражения для любого (здорового или больного) человека — подстановкой нормированных отклонений его показателей от среднестатистических показателей группы «здоровых»1 Элемент zij матрицы Z исходных данных (i — номер параметра, j — номер индивидуума) представляется в виде линейной комбинации нескольких факторов:

 zij = ai1 p1j+ai2 p2j+...+air prj   (1)

или в матричном виде:

 /> = A · />  (2)

где /> — вектор-столбец нормированных исходных данных, компоненты которого — это отклонение каждого j-ого показателя от математического ожидания, отнесенное к корню из дисперсии; A — матрица весовых нагрузок, коэффициентов регрессии факторов по переменным; /> — вектор-столбец искомых факторов для отдельных индивидуумов. Последовательность вычислительных операций для определения корреляционных нагрузок и корреляционных выражений представлена на блок-схеме (рис. 1).

1. Y = (yij) — матрица исходных данных, i = 1,...,m — параметры, j = 1,...,n — индивидуумы.

2. Z = (zij) — матрица нормированных исходных данных.

3. R = (rik) — корреляционная матрица, i,k = 1,...,m.

4. U — матрица собственных векторов корреляционной матрицы.

— матрица собственных значений корреляционной5. матрицы.

6. А = (ail) — матрица отображения, матрица весовых нагрузок, i = 1,...,m — параметры, l = 1,...,r — факторы.

7. Р = (рij) — матрица значений искомых факторов i = 1,...,r — факторы, j = 1,...,n — индивидуумы.

8. F — факторная диаграмма.

Матрица весовых нагрузок определяется в соответствии с уравнением:

1/2   (4)A=U·

— матрицы собственных векторов игде U и собственных значений корреляционной матрицы [3]:

=UT·R·U   (5)

В соответствии с приведенной схемой выстраивается факторная модель для группы «здоровых» людей, которая задает область изменения факторов «в норме». Подставляя в эту модель нормированные отклонения показателей любого испытуемого от среднестатистического показателя «здоровых», получаем его факторную модель и формируем его факторную диаграмму. По коэффициентам корреляционного отображения здоровых индивидуумов построена матрица весовых нагрузок, сформированы значимые факторные выражения — обобщенные функциональные характеристики системы — и определены показатели, дающие наибольший вклад в факторы. На рис. 2 представлены типичные факторные диаграммы здоровых мужчин (группы из 18 — 50 человек в возрасте 20 — 39 лет). Значения факторов располагаются в основном в пределах первой дисперсии, в пределах нормы. Превышение границ первой дисперсии по одному — двум факторам у отдельных индивидуумов связано, по-видимому, со случайными ошибками измерений. При патологии сердечно-сосудистой системы корреляционный анализ гемодинамики позволяет по наиболее информативным факторам провести дифференциальную диагностику: аортальный стеноз, митральный стеноз, рестеноз и выявить степень кардиодинамических изменений — митральный стеноз 1 — 5 степени. На рис. 3 показаны фрагменты корреляционных диаграмм «среднеcтатистических» больных с диагнозом аортальный стеноз, митральный стеноз различной степени, рестеноз.


/>

Рис. 1. Блок-схема последовательности вычислительных операций

/>

Рис. 2. Типичные диаграммы здорового человека

/>

Рис. 3. Фрагменты корреляционных диаграмм «среднестатистических» больных с диагнозом:

а) аортальный стеноз;

б) митральный стеноз 1-й степени;

в) митральный стеноз 3-й степени;

г) митральный стеноз 5-й степени;

д) рестеноз

Значения факторов у больных индивидуумов выходят за границы не только первой дисперсии (область изменений для здорового человека), но и при существенной разнице измеряемых параметров «в норме» и «патологии» за границы 2, 3, 4-й дисперсии и более. «Корреляционный портрет» отслеживает изменение клинических параметров с усилением по наиболее значимым для данного заболевания параметрам. С возрастанием тяжести заболевания отклонение значений характерных факторов от границ первой зоны увеличивается и достигает наибольшей величины для стеноза 5-й степени (рис. 4). Уменьшение величины отклонения характерных факторов от границ 1-й дисперсии у «больных» с диагнозом митральный стеноз 4-й степени объясняется процессом саморегуляции организма, частичным восстановлением функциональных связей за счет мобилизации адаптационных и компенсаторных возможностей. С дальнейшим уменьшением диаметра атриовентрикулярного отверстия возникают нарушения, несовместимые с сохранением целостности системы, величина отклонения факторов от границ первой зоны экспоненциально возрастает. После оперативного вмешательства (рестеноз на диаграммах обозначен RS) наблюдается частичная редукция естественного баланса жизненных функций, значения факторов на рис. 3 и точки, имеющиенесколько приближаются к «норме» (диаграмма абсциссу RS, на рис. 4). Корреляционный анализ позволяет сделать вывод о том, что необратимых изменений кардиодинамических параметров при митральном стенозе можно избежать, если стабилизировать параметры «больного» вблизи 4-й степени.

2.3. Возможности корреляционного анализа.

1. Корреляционный анализ кардиогемодинамики и гомеостаза при заболеваниях сердечно-сосудистой системы — объективный метод, позволяющий выявить характерные взаимосвязи показателей патологических состояний, основным признаком которых является нарушение равновесия между потребностью миокарда в кислороде и его поступлением, выделить наиболее значимые признаки и провести объективную диагностику.

2. Метод позволяет по результатам стандартных клинических исследований провести дифференциальную диагностику, определить степень тяжести заболевания.

3. Необратимых изменений кардиодинамических параметров можно избежать, если стабилизировать параметры на уровне 4-й степени. При этом происходит частичное восстановление функциональных связей за счет мобилизации адаптационных и компенсаторных возможностей организма.

/>

Рис. 4. Зависимость величины характерных факторов от степени митрального стеноза

4. Анализ изменения корреляционных диаграмм в процессе коррекции патологических состояний позволяет дать объективный прогноз по течению заболевания.

5. При проведении многомерного анализа кардиогемодинамики и гомеостаза при митральном стенозе у женщин необходимо учитывать фенотипическую изменчивость и эмоциональную лабильность.

6. Организация банка данных должна быть произведена на базе систематизированого описания генеральных функций сердечно-сосудистой системы организма здорового человека с определенными фенотипическими, онтогенетическими и физиологическими признаками1.
Заключение

Корреляционный анализ — является одним из сильнейших методических решений в анализе течения заболевания для принятия решений. Основной задачей, которую решают разнообразными методами корреляционного анализа, включая и метод главных компонент, является сжатие информации, переход от множества значений по элементарным признакам с объемом информации к ограниченному множеству элементов матрицы корреляционного отображения или матрицы значений латентных факторов для каждого наблюдаемого больного. Выполнив работу, я сделала следующие выводы. Методы корреляционного анализа позволяют также визуализировать структуру изучаемых явлений и процессов, а это значит определять их состояние и прогнозировать развитие. Наконец, данные корреляционного анализа дают основания для идентификации объекта, т.е. решения задачи распознавания образа. Методы корреляционного анализа обладают свойствами, весьма привлекательными для их использования в составе других статистических методов, наиболее часто в корреляционно-регрессионном анализе, кластерном анализе, многомерном шкалировании и др.

Таким образом, изучение применения корреляционного анализа при проведении «медико-социальных исследований», является значимым при постановке диагнозов, но не является своего рода и «Панацеей», в виду малоизученности. Отказываться от отражения других сторон диагностики нельзя, только путем применения различных методов можно достич совершенства. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации

Наступивший 21-й век не без оснований называют веком биологии и медицины. Совершенно очевидно, что имея на своем вооружении различные методы " медико-социальных исследованиий ", отечественная биология и медицина будут развиваться. Остается лишь надеяться на то, что применение корреляционного анализа поможет в совершенствовании разного рода заболеваний, тем самым совершенствуя российское здравоохранение
Список литературы

1. Аббакумов С. А., Аллилуев И. Г., Маколкин В. И. Боли в области сердца. -М.: Медицина, 1985. — 191с

2. Белоусов Ю.Б., Моисеев В.Д., Лепахин В.К. //Клиническая фармакология и фармакотерапия. //М., 1993, с. 97-138с

3. Гапоненко А.Л., Панкрухин А.П.// Общий и специальный менеджмент // Учебник//Общ. Ред. М.//: Изд-во РАГС, 2001. 235с

4. Джанашия П.Х., Назаренко В.А., Николаенко С.А. Фармакотерапия сердечно-сосудистых заболеваний. М., 1997, 273 с.

5. Евдокимова А.Г. Гиперволемия малого круга кровообращения и способы, ее компенсации у больных ишемической болезнью сердца, гипертонической болезнью и пороками сердца. Автореферат диссертации на соискание ученой степени докт. мед. наук. М., 1995, 33 с.

6. Капустин А.Д., Копытова Т.В., Трунин Ю.Ф. //Корреляционный анализ гомеостаза при стенокардии. //М.: Изд-во// Моск. у-та, //1994. 220-224 С..

7. Моисеев В. С., Сумароков А. В. //Клиническая кардиология. -//М.: Универсум паблишинг, //1995. — 240с

8. Орлов В.Н. и др. //Методические рекомендации. «Применение иэбыгочного внутрилегочного давления в комплексной терапии отека легких в неотложной кардиологии» //М., 1985, 13 с.

9. Попов В.Г., Тополянский В.С., Лепахин В.К. Отек легких. М.: Медицина, 1975, 167 с.

10. Радзевич А.Э., Евдокимова А.Г., Безпрозванный А.Б. и др. //Способ лечения отека легких у больных сердечно-сосудистой патологией.// Вестник психосоциальной и коррекционно-реабилитационной работы. – 1997. – №2. — С. 51-56.

11. Хряпина Т. //Последний земной приют// Заметки со 2 Международного семинара по оказанию помощи безнадежно больным // Медицинский вестник. – 1999.–27 мая.–С. 2

12. Целок Д.В. //Программа «Инклюжен»//Новая модель социализации инвалидов в учебных заведениях США // Дэфекталогія. – 1996. — №5. -106-111с.

13. Шапорова С.А. Проблема интегрированного обучения в зарубежном опыте //Дэфекталогія. – 1997. — №6. 97-109с.

14. Материалы 1 Конгресса кардиологов СНГ. М., 1997с.

15. Малых С.Б. //«История психогенетики»// опубликованной на сайте Системы федеральных образовательных порталов «Социально-гуманитарное и политологическое образование» www.humanities.edu.ru

16. Материалы с сайта www.omsu.omskreg.ru
ела