Статистика в фармации реферат

Обновлено: 04.07.2024

Отличительной чертой современного этапа развития естествознания является математизация и использование статистических методов анализа данных. Статистика — (от лат. status — состояние дел) наука, сочетающая учет и анализ, фиксирующая, систематизирующая и изучающая показатели наиболее типичных, массовых процессов и их изменение во времени. Статистические методы широко применяются в современной медицине и фармации. В клиниках, например, они используются для получения информации о влиянии различных антропометрических, социальных, экологических факторов на распространённость и течение заболеваний, а также дают возможность сравнивать эффективность различных методов лечения и т.д. Кроме того, бывают случаи, когда только путём анализа статистических данных можно определить являются ли некоторые побочные эффекты (случаи летального исхода) следствием применения конкретного препарата. Большое влияние статистические методы оказывают на формирование выборок, по которым происходит анализ данных. Методы статистического анализа используются также в процессе производства лекарственных препаратов, что позволяет проектировать создание оптимальных по ряду критериев (технических, экономических, экологических, фармацевтических) технологических процессов, контролировать качество получаемого сырья, выпускаемой продукции, настройки автоматических линий. Важную роль статистика играет в маркетинговых исследованиях, призванных определять потребности в лекарственных препаратах, тенденции замены одних поколений препаратов другими, оптимальную тактику продвижения препаратов на рынок. Создание различных баз данных и автоматизированных медицинских систем, накапливающих информацию, приводит к необходимости использования статистических методов для её обработки. Чрезвычайная сложность задач, решаемых медициной, и процессов, происходящих на фармацевтическом рынке, требует широкого применения математических методов статистики с использованием компьютерных технологий.

Информационные технологии в фармации. СРС. Тема 5.

Выборочный метод наблюдения – основной метод научного исследования

Множество объектов изучаемого явления называется генеральной совокупностью. Сплошное наблюдение всех объектов генеральной совокупности (ГС) проводится редко. В научных целях чаще используют выборочный метод наблюдения , в котором используется только часть объектов ГС, по результатам анализа которой делают выводы обо всей ГС. Часть объектов, отобранных из ГС по определенным правилам, называется выборкой , или выборочной совокупностью . Выборкой х 1 , . х n объема n из совокупности называется n независимых наблюдений над случайной величиной с функцией распределения

F(x) (определение см. ниже). Вариационным рядом х (1) х (2) . х (n) называется выборка, записанная в порядке возрастания ее элементов. При проведении исследований, особенно клинических, необходимо обеспечить следующие свойства выборки.

1. Однородность . При выборке влияние изучаемой совокупности факторов на интересующие признаки не должно противоречить друг другу. Например, при исследовании влияния кофе на организм человека, в выборке испытуемых одновременно не должно быть людей, которых кофе возбуждает, и тех, которых от него клонит в сон. В ряде случаев причины неоднородности могут быть неизвестны и поэтому перед анализом данных желательна проверка выборки методами кластерного анализа. При выборке не должно быть значимо влияющих на исследуемый параметр факторов, кроме тех, которые мы изучаем. Если мы предполагаем, что фазы Луны влияют на эффективность действия препарата, то фазу Луны необходимо учитывать как фактор или собирать выборки, в которых фаза луны одинакова.

2. Репрезентативность (структурное соответствие) . Изучаемая выборка должна быть репрезентативна генеральной совокупности. Это означает что, когда мы формируем выборку из ГС, она должна отвечать следующим

требованиям: вид статистического распределения должен отвечать

Информационные технологии в фармации. СРС. Тема 5.

распределению ГС; величина выборки должна быть достаточной для отражения структуры ГС. В связи с этим выборка из больных, которые проходили курс лечения в одной клинике или покупателей одной аптеки не является репрезентативной по своей структуре. Опрос, проведённый по телефону, отражает мнение только владельцев телефонов, а не всего населения, структура заболеваемости в различных областях различна. Выводы маркетингового исследования, проведённого в Киеве, не распространяются на другие города. В тех случаях, когда мы сравниваем некоторые параметры двух выборок, необходимо обеспечить равенство распределения частот влияющих факторов (пол, возраст, серьёзность заболевания) в сравниваемых выборках.

3. Совпадение условий наблюдения . Условия наблюдения для отдельных элементов выборки или для двух сравниваемых выборок должны совпадать. Наилучшим способом обеспечения этого свойства является двойной слепой метод , при котором ни пациент, ни врач, ни средний медицинский персонал не знает, какие лекарства или плацебо выдаются конкретному больному. Это позволяет избавиться от эффекта внушаемости (влияние которого возможно на 30-50% пациентов) и эффекта предубеждённости.

Для исследования закономерностей, проявляющих себя через случайность, изучают законы распределения случайных величин и их числовые характеристики. Закон распределения – это соответствия между значениями случайной величины и вероятностями их реализации. При этом случайной называется величина, которая в результате эксперимента может принять неизвестное заранее значение. Случайные величины могут быть дискретными и непрерывными. Дискретной называется случайная величина, которая принимает отдельные значения, например, количество родившихся детей. Непрерывной является величина, возможные значения которой непрерывно заполняют какойлибо интервал, например, масса тела или рост новорожденных. Закон распределения ля дискретной случайной величины задаётся с помощью ряда или

Информационные технологии в фармации. СРС. Тема 5.

многоугольника распределения (графика), а для непрерывной случайной величины в виде функции распределения. Функция распределения – это функция F(x), которая задаёт вероятность того, что случайная величина Х в испытании примет значение меньшее x: F(x)=P(X Иногда её называют ещё интегральной функцией. Плотность распределения при этом является производной от функции распределения: φ (x)=F'(x). Рассмотрим наиболее широко встречающиеся законы распределения.

Нормальный закон распределения (Закон Гаусса)

Нормальный закон распределения занимает центральное место в статистике. Это обусловлено тем, что этот закон проявляется во всех случаях, когда случайная величина является результатом действия большого числа различных факторов. Абсолютно все признаки в живой природе подчиняются нормальному закону распределения. Рост мужчин, как и рост женщин, в одновозрастной популяции подчиняется этому математическому закону. Чтобы его понять, взгляните на рис. 1. По горизонтальной оси – линейка с показателями длины тела, а вот по вертикали отложены числа, указывающие, сколько раз такая длина тела встретилась при измерении роста, допустим, тысячи человек одного пола и возраста. И получается при этом ровный такой колокол, внутри которого поместилась вся тысяча человек. Колокол не просто ровный, он совершенно симметричный, и середина линейки соответствует самой высокой точке колокола. Это означает, что чаще всех встречаются люди именно с такой длиной тела. И очень часто встречаются люди с ростом немного меньше или немного больше. Значит, если идти по улице, то встречается больше всего людей похожего роста, словно в этом городе для людей существует такое правило. Встречаются, конечно, и другие – очень уж высокие или совсем маленького роста, но их не много. И чем они выше или, наоборот, меньше ростом, тем реже таких странных людей можно встретить. Потому и математический закон, который отражает такие правила, назвали не только по имени автора, но еще и нормальным законом

Информационные технологии в фармации. СРС. Тема 5.

встречаемости которого соответствует закону Гаусса, называют нормально распределенным. К нормальному закону приближаются все остальные законы распределения. Закон Гаусса рассматривает то, каким образом группируются результаты измерений относительно среднего значения.

Рисунок 1 – Нормальное распределение.

Для нормального закона распределения плотность распределения описывается формулой:

Значение решения научных и технических проблем организации фармацевтического дела для народного хозяйства состоит в исследовании ранее неизвестных закономерностей в технологии изготовления лекарственных средств, их совместимости и разработке новых лекарственных форм; разработке основ государственного управления фармацевтической деятельностью в условиях рыночных отношений, методологии ценообразования в области лекарственных средств, проблем профессиональной подготовки фармацевтических специалистов, новых информационных технологий в фармации, разработке фармакоэкономических проблем.

Содержание работы

Файлы: 1 файл

kursovaya statistika.doc

Статистическая обработка результатов исследований в фармации

Глава 1. Обзор литературы …………………………………………….

1.3 Выборка и выборочное распределение ……………………………..

Глава 2. Практическая часть ……………………………………………..

Достижение данных целей включает маркетинговые исследования, рациональный фармацевтический менеджмент, многофакторный анализ и научное прогнозирование экономических явлений, теория управления, информационные, фармакоэкономические методы [2, 6].

В основе этих методов во многих случаях лежит обязательное применение математико-статистическая обработка результатов исследований, без чего невозможно корректно сформулировать выводы исследования.

В силу особой социальной значимости фармации ошибки в интерпретации результатов эксперимента могут привести к тяжелым последствиям для здоровья и жизни граждан, например, при оценке качества серий лекарственных препаратов, неправильной постановке фармакоэкономического эксперимента по определению эффективности лекарственного средства и т.д. [7]

В связи с особой актуальностью данной темы целью настоящей работы является изучение статистических методов и условий их применения в фармации.

Глава 1. Обзор литературы

Обычно мы получаем данные из выборки индивидуумов, которые представляют популяцию. Наша цель состоит в том, чтобы сгруппировать эти данные и извлечь из них нужную информацию. Статистика использует различные методы, например сбор данных, их обобщение, анализ и подведение итогов, основанных на полученных данных; чтобы достичь цели, мы используем статистические методы.

Данные могут иметь различные формы. Первое, что мы должны знать, прежде чем мы выберем статистический метод, это к какому типу относится каждая переменная. Каждую переменную и результирующие показатели можно разделить на два типа: категориальный (качественный) или числовой (количественный).

Категориальные (качественные) данные

Данные этого типа встречаются тогда, когда индивидуум может принадлежать только к одной из множества категорий переменной.

• Номинальные данные — те, в которых категории не упорядочиваются, а просто имеют названия. Например, группа крови (А, В, АВ и 0) и семейное положение (замужем, вдова, не замужем и т. д.).

• Ординальные (ранговые, порядковые) данные — те, в которых категории (градации, уровни) могут упорядочиваться. Это стадии болезни (запушенная стадия, средняя, начальная стадия болезни или отсутствие болезни), выраженность боли (сильная, умеренная, слабая, отсутствие боли) и т.д.

Числовые (количественные) данные

Предполагают, что переменная имеет некоторую числовую величину (значение). Можно подразделить числовые данные на два типа

• Дискретные данные — те, при которых переменная может принимать только определенные числовые значения. Часто это результат подсчета событий, таких как число посещений врача в год или число заболеваний у человека за последние 5 лет.

• Непрерывные данные—те, которые не имеют никаких ограничений, переменная может принимать любые значения, например масса тела или рост [9, 10].

Производные (вторичные) данные

В медицине можно столкнуться со множеством других типов данных. Они включают в себя:

- проценты. Они могут появиться при оценке состояния больного во время лечения, например объем форсированного выдоха за 1 с может увеличиться на 24% после лечения новым препаратом. Проценты отражают степень улучшения, а не абсолютные данные;

- пропорции, или отношения. Возможны два варианта пропорций, или отношении. Например, при определении индекса массы тела (индекс Кетле) массу тела (кг) делят на квадрат его/ее роста (м2). Таким образом составляют суждение превышает ли его/ее масса тела норму или, наоборот, имеется ее недостаток;

- интенсивность. Это относительная частота заболеваний, получается от деления числа заболеваний на длительность рассматриваемого периода. Эти данные являются обычными при эпидемиологическом исследовании;

- метки, оценки. Это произвольные данные, применяемые тогда, когда мы не можем измерить количество. Например, ответы на вопросы относительно качества жизни можно обобщить, чтобы получить оценку качества жизни каждого индивидуума.

Все эти переменные можно рассматривать как непрерывные в большинстве исследований. Переменную можно сконструировать, если использовать более чем одну величину (например, числитель и знаменатель процента), важно регистрировать все данные.

Например, если состояние больного после лечения улучшилось на 10%, данное улучшение может иметь различную клиническую значимость в зависимости от того, в каком состоянии находился больной до лечения [9, 12].

Определить цензурированные данные помогут следующие примеры.

• Цензурированные данные получаются тогда, когда некоторые больные выбывают из исследования до того, как это исследование будет окончено [14].

1.2 Обобщение данных

Среднее арифметическое [4]

Если упорядочить данные по величине, начиная с самой маленькой величины и заканчивая самой большой, то медиана также будет характеристикой усреднения в упорядоченном наборе данных. Медиана делит ряд упорядоченных значений пополам с равным числом этих значений как выше, так и ниже ее (левее и правее медианы на числовой оси).

Вычислить медиану легко, если число наблюдений n нечетное. Это будет наблюдение номер (n + 1)/2 в нашем упорядоченном наборе данных. Например, если n = 11, то медиана — это (11 + 1)/2 = 12/2, т. е. 6-е наблюдение в упорядоченном наборе данных. Если n четное, то, строго говоря, медианы нет. Однако обычно мы вычисляем ее как среднее арифметическое двух соседних средних наблюдений в упорядоченном наборе данных (т. е. наблюдений номер (n/2) и (n/2 + 1)). Так, например, если n = 20, то медиана — это среднее арифметическое наблюдений номер 20/2 = 10 и (20/2 + 1) = 11 в упорядоченном наборе данных.

Медиана подобна среднему значению, если данные симметричные, меньше среднего значения, если данные скошены вправо и больше среднего значения, если данные скошены влево.

Мода — это значение, которое встречается наиболее часто в наборе данных; если данные непрерывные, то мы обычно группируем их и вычисляем модальную группу. Некоторые наборы данных не имеют моды, потому что каждое значение встречается только 1 раз. Иногда бывает более одной моды; это происходит тогда, когда 2 значения или больше встречаются одинаковое число раз и встречаемость каждого из этих значений больше, чем любого другого значения. Как обобщающую характеристику моду используют редко.

Среднее геометрическое [4]

При несимметричном распределении данных среднее арифметическое не будет обобщающим показателем распределения. Если данные скошены вправо, то можно создать более симметричное распределение, если взять логарифм (по основанию 10 или по основанию е) каждого значения переменной в наборе данных. Среднее арифметическое значений этих логарифмов — характеристика распределения для преобразованных данных. Чтобы получить меру с теми же единицами измерения, что и первоначальные наблюдения, нужно осуществить обратное преобразование — потенцирование (т. е. взять антилогарифм) средней логарифмированных данных; мы называем такую величину среднее геометрическое.

Если распределение данных логарифма приблизительно симметричное, то среднее геометрическое подобно медиане и меньше, чем среднее необработанных данных.

Взвешенное среднее [4]

Взвешенное среднее используют тогда, когда некоторые значения интересующей нас переменной х более важны, чем другие. Мы присоединяем вес w_i каждому из значений х в нашей выборке для того, чтобы учесть эту важность. Если значения х₁, x₂, х_з, х_n имеют соответствующий вес w₁, w₂, w₃ …., то взвешенное арифметическое среднее выглядит следующим образом:

Например, предположим, что мы заинтересованы в определении средней продолжительности госпитализации в каком-либо районе и знаем средний реабилитационный период больных в каждой больнице. Учитываем количество информации, в первом приближении принимая за вес каждого наблюдения число больных в больнице. Взвешенное среднее и среднее арифметическое идентичны, если каждый вес равен единице.

Преимущества и недостатки типов средних [7, 8]

• Используются все значения набора данных

• Определяется математически выполнимым
алгебраическим выражением

• Известно выборочное распределение

• Искажается асимметричными данными

• Не искажается выбросами

• Не искажается асимметричными данными

• Игнорирует большую часть информации

• Не определяется алгебраически

• Усложняется в выборочном распределении

• Легко определяется для категориальных
данных

• Игнорирует большую часть информации

• Не определяется алгебраически

• Неизвестно выборочное распределение

• До обратного преобразования имеет те же
самые преимущества, что и среднее

• Подходит, если логарифмическое
преобразование образует симметричное
распределение

• Те же самые преимущества, что и у среднего

• Приписывает соответствующий вес каждому наблюдению

• Вес должен быть известен или оценен

Размах (интервал изменения) [12]

Размах — это разность между максимальным и минимальным значениями переменной в наборе данных; этими двумя величинами обозначают их разность. Размах вводит в заблуждение, если одно из значений есть выброс.

1442 Слова | 6 Стр.

Математическая статистика и ее роль в медицине и здравохранеении

1084 Слова | 5 Стр.

медицина и маткматика

1045 Слова | 5 Стр.

История медицины

2205 Слова | 9 Стр.

математьическая статистика

1072 Слова | 5 Стр.

Статистика

информатика, география и даже биология. Но сегодня я хочу поговорить о математике, непосредственно связанной с медициной. Профессиональная деятельность занимает половину жизни любого человека. Найти себя в этом мире – значит получить возможность достойно жить, чувствовать себя нужным людям, получать радость от выбранной профессии. Я с раннего детства мечтала связать свою жизнь с медициной. Какие же предметы нужно изучать в школе, чтобы в дальнейшем полученные знания пригодились для выбранной профессии.

2456 Слова | 10 Стр.

Медицинская статистика

ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СТАТИСТИКИ В МЕДИЦИНЕ Реферат Студентки 1 курса 1 медицинского факультета Группы № 104 Насыровой Эмине Симферополь-2009 ВВЕДЕНИЕ В последние 20—30 лет медицина и биология вступили в новую фазу своего развития. Накопление огромных массивов количественных данных и доступность вычислительной техники усилило математизацию биологии и медицины. В подавляющем большинстве медицинских научных работ авторы используют в том или ином объеме методы статистики. Статистика – самостоятельная.

3220 Слова | 13 Стр.

Математика и медицина

Математические методы в медицине — совокупность методов количественного изучения и анализа состояния и (или) поведения объектов и систем, относящихся к медицине и здравоохранению. В биологии, медицине и здравоохранении в круг явлений, изучаемых с помощью М.м., входят процессы, происходящие на уровне целостного организма, его систем, органов и тканей (в норме и при патологии); заболевания и способы их лечения; приборы и системы медицинской техники; популяционные и организационные аспекты поведения.

1635 Слова | 7 Стр.

Медицинская статистика

ИСТОРИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СТАТИСТИКИ В МЕДИЦИНЕ Реферат ВВЕДЕНИЕ В последние 20 – 30 лет медицина и биология вступили в новую фазу своего развития. Накопление огромных массивов количественных данных и доступность вычислительной техники усилило математизацию биологии и медицины. В подавляющем большинстве медицинских научных работ авторы используют в том или ином объеме методы статистики. Статистика - самостоятельная общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений.

2454 Слова | 10 Стр.

Реферат математическая статистика и её роль в здравоохранении

Базовый медицинский колледж имени Крутовского Математика в медицине Выполнил: студент 103гр. Чижова Наталия Красноярск 2012 План: Введение 1. Значение математики для медицинского работника 2. Математические методы и статистика в медицине 3. Примеры Заключение Список литературы Введение Роль математического образования в профессиональной подготовке медицинских работников очень велика. Процессы, происходящие в настоящее время во всех сферах жизни общества, предъявляют новые.

1298 Слова | 6 Стр.

Роль математики в медицине

2021 Слова | 9 Стр.

Математическая статистика и её роль в медицине и здравоохранении

5015 Слова | 21 Стр.

Математика и медицина

обрабатываются в виде чисел. Поскольку обработкой числовой информации занимается математика, отсюда понятна связь между математикой и всем, что нас окружает. Цель – изучить теоретические основы взаимосвязи математики с медициной и исследовать её применение в практической медицине. Гипотеза: Математические методы и законы находят широкое применение в профессиональной деятельности медицинского работника. 2.Значение математики для медицинского работника В настоящее время, согласно требованиям государственных.

1036 Слова | 5 Стр.

медицинская статистика

Медицинская статистика (синоним: санитарная статистика, статистика в медицине и здравоохранении, медико-санитарная статистика, статистический метод в медицине и здравоохранении) — отрасль статистики, изучающая явления и процессы в области здоровья населения и здравоохранения. Основными задачами М.с , являются разработка специальных методов исследования массовых процессов и явлений в медицине и здравоохранении; выявление наиболее существенных закономерностей и тенденций в здоровье населения в целом.

786 Слова | 4 Стр.

История военной медицины

1174 Слова | 5 Стр.

Общественная медицина

5876 Слова | 24 Стр.

Реферат Роль статистики

3801 Слова | 16 Стр.

Реферат Краткий исторический очерк социальной медицины

Магнитогорский педагогический колледж Гуманитарное отделение Реферат По дисциплине: Основы социальной медицины. На тему: Краткий исторический очерк социальной медицины. Выполнила: Студентка 2 курса, 231группы Соссюра Оксана Руководитель: Анджелика Валерьевна Оценка _____________________ Дата _____________________ Подпись ____________________ Магнитогорск 2016 На протяжении многих веков главная роль в.

1574 Слова | 7 Стр.

Математика в медицине

3775 Слова | 16 Стр.

статистика в медицине

Тема6: Математическая статистика и ее роль в медицине и здравоохранении. Медицинская статистика (санитарная статистика) — отрасль статистики, изучающая явления и процессы в области здоровья населения и здравоохранения. Основными задачами медицинской статистики являются разработка специальных методов исследования массовых процессов и явлений в медицине и здравоохранении; выявление наиболее существенных закономерностей и тенденций в здоровье населения в целом и в различных его группах (возрастных.

3266 Слова | 14 Стр.

Математика в медицине

3960 Слова | 16 Стр.

история медицины 90 95

Его научные труды посвящены изучению обмена веществ, гигиене питания и военной гигиене. Внес большой вклад в развитие общественной медицины в России. Вторая в России кафедра гигиены была создана в 1882 в Московском университете. Ее возглавил Эрисман - выдающийся российский гигиенист, один из основоположников научной гигиены в России, активный деятель общественной медицины. Он уделял большое внимание школьной гигиене и гигиене жилища, впервые опубликовал материалы о вопиющем антисанитарном состоянии.

969 Слова | 4 Стр.

Земская медицина в казанской губернии

Содержание Введение. 3 Глава 1.Возникновение земской медицины. 5 Глава 2. Роль казанских медиков в становлении земской медицины . 13 Глава 3. Работа земских врачей. 17 Заключение.

6683 Слова | 27 Стр.

Математика в медицине

3770 Слова | 16 Стр.

Медицинская статистика

3752 Слова | 16 Стр.

Информационные технологии в медицине

Информационные технологии в медицине Современный период развития общества характеризуется сильным влиянием на него компьютерных технологий, которые проникают во все сферы человеческой деятельности, обеспечивают распространение информационных потоков в обществе, образуя глобальное информационное пространство. Они очень быстро превратились в жизненно важный стимул развития не только мировой экономики, но и других сфер человеческой деятельности. Трудно найти сферу, в которой сейчас не используются.

1169 Слова | 5 Стр.

Математическая статистика

2140 Слова | 9 Стр.

роль статистики в медицине

3266 Слова | 14 Стр.

Роль математики в медицине

931 Слова | 4 Стр.

Медицина

Медицина в Казахстане, как и в другой стране, призвана защищать здоровье и благополучие граждан Казахстана. Система здравоохранения Казахстана в настоящий момент находится на этапе перехода к рыночным отношениям.Содержание [убрать] 1 Государственное регулирование медицинского сектора 2 Медицинская статистика 3 Источники финансирования 4 Проекты 5 Критика 6 Фармацевтический Рынок 7 Рынок Медицинского Оборудования 8 Медицинское образование 9 Ссылки 10 См. также 11 Медицина в других странах .

610 Слова | 3 Стр.

Мета-анализ как инструмент доказательной медицины

2237 Слова | 9 Стр.

Медицинская статистика

3651 Слова | 15 Стр.

реферат истории медицины

892 Слова | 4 Стр.

Развитие общественной медицины в России с современных позиций изучено явно недостаточно

Развитие общественной медицины в России с современных позиций изучено явно недостаточно. Запутанным остается вопрос о взаимосвязи общественной и земской медицины. Это объясняется прежде всего поверхностным исследованием ряда проблем истории отечественной медицины второй половины XVIII—первой половины XIX века. Представление о том, что общественная медицина родилась на гребне революционной волны 50-х годов XIX века, как и отождествление ее с земской медициной, не соответствуют ходу общественного.

5891 Слова | 24 Стр.

доказательная медицина

Доказательная медицина (evidence-based medicine) — это раздел медицины, основанный на доказательствах, предполагающий поиск, сравнение, обобщение и широкое распространение полученных доказательств для использования в интересах больных Основная цель внедрения принципов доказательной медицины в практику здравоохранения — оптимизация качества оказания медицинской помощи с точки зрения безопасности, эффективности, стоимости и др. значимых факторов. Актуальность. Ни один практический врач не обладает.

995 Слова | 4 Стр.

Санитарная медицинская статистика отрасль статистической науки

1035 Слова | 5 Стр.

Информатизационные технологии в медицине

5844 Слова | 24 Стр.

Информационные и компьютерные технологии в медицине

Введение…………………………………………………………………….2 1. Информационные технологии в медицине……………. ……………..4 1.1. Персональные компьютеры в медицинской практике………………. …………………….4 1.2. Краткая информация о IT в медицине…………..……. ………..…. 4 1.3. Компьютерная томография…………. …………………………..…..6 1.4. Использование компьютеров в медицинских лабораторных исследованиях…………………………………………………. ………. 6 1.5. Компьютерная флюрография……………………………. …………7 1.6. Медицинские.

5540 Слова | 23 Стр.

статистика в медицине

4834 Слова | 20 Стр.

история медицины

2942 Слова | 12 Стр.

философия и медицина

3722 Слова | 15 Стр.

Имстория развития доказательной медицины

1053 Слова | 5 Стр.

Проблемы современной медицины

538 Слова | 3 Стр.

коррупция в медицине

1035 Слова | 5 Стр.

мед статистика

целостный, системный подход к изучаемому объекту. 1. Статистика как самостоятельная общественная наука: понятие, методология, применение Статистика – самостоятельная общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной. Понятие "статистика" происходит от латинского слова "status", которое в переводе означает - положение, состояние, порядок явлений. В научный оборот термин "статистика" ввел профессор Геттингенского университета.

5166 Слова | 21 Стр.

Роль платной медицины

Доля частного сектора в медицине год от года увеличивается. По данным Росстата, в 2003 году расходы населения на покупку медицинских услуг составили 42,4 миллиарда рублей. При этом важно отметить, что рост цен на медицинские услуги значительно (в 4,3 раза) опережал рост цен на потребительские услуги в период с 1993 по 2003 год. Во многом это объясняется низкой эластичностью продукта. Спрос на врачебную помощь устойчив, и фактор влияния цены на уровень потребления оказывается низким. Даже у малообеспеченных.

661 Слова | 3 Стр.

мед статистика

Математика на тему: Медицинская статистика ( Санитарная ) Содержание Введение………………………………………………. 2 Разделы медицинской статистики………….3 Задачи медицинской статистики…………….4 Ведущий метод ………………………………………..5 Организация статистики………………………….6 Заключение………………………………………………7 Список использованной литературы……….8 1 Введение Статистика — это наука, изучающая количественную.

718 Слова | 3 Стр.

Медицинская статистика

ГАПОУ РБ СМК Реферат На тему: Медицинская статистика Выполнила: студентка 3 курса 31С гр Абубакирова Индира Ф. Проверил: Аккубаков Ф.Д. ПРЕДМЕТ МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ Статистикой называют количественное описание и измерение событий, явлений, предметов. Ее понимают как отрасль практической деятельности (сбор, обработка и анализ данных о массовых явлениях), как отрасль знания, т.е. специальную научную дисциплину, и, как совокупность сводных, итоговых.

512 Слова | 3 Стр.

Статистикой называется отрасль знаний

545 Слова | 3 Стр.

СТАНОВЛЕНИЕ СОВЕТСКОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И МЕДИЦИНЫ

СТАНОВЛЕНИЕ СОВЕТСКОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И МЕДИЦИНЫ (первые годы советской власти) В советской исторической литературе началом новейшего времени считается Октябрь 1917 г. В большинстве зарубежных публикаций начало новейшего времени связывается с 1918 г.— временем окончания первой мировой войны. В ряде изданий новейшее время определяется как современная история (англ. — contemporary history) или как история XX века. В связи с неравномерностью исторического развития человечества новейшее время.

2950 Слова | 12 Стр.

Медицинская статистика

3495 Слова | 14 Стр.

Инвестиции в медицину

Инвестиции в медицину Здоровье является важнейшей ценностью в нашей жизни. Здоровье, сила, выносливость, работоспособность - необходимые качества человека для выполнения любой работы. Поскольку работать надо по 7-8 часов в день, то запас сил и энергии должен быть достаточным и осуществляться ежедневно через нормальное питание, отдых. Заболеваемость негативно сказывается на качестве работы, а то и приводит к нетрудоспособности. Поэтому очень важно сохранять здоровье населения для полноценного развития.

944 Слова | 4 Стр.

Статистика мед

Статистика — это наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений и процессов в неразрывной связи с их качественными особенностями в конкретных условиях места и времени. Это универсальная наука, охватывающая все отрасли человеческой деятельности. Медицинская (санитарная) статистика — Изучает количественную сторону явлений и процессов, связанных с медициной, гигиеной и здравоохранением. Биометрия — это наука о применении математических методов для изучения живых организмов.

589 Слова | 3 Стр.

медицина

бесплатной медицины. Согласно принятому в декабре 2006 года пакету законов, граждане Венгрии, имеющие полис Национального фонда медицинского страхования, теперь должны оплачивать визиты к врачам и их вызов на дом, а также пребывание в стационарах. Многие категории населения лишились льгот. Число больничных коек в стационарах сократилось с 60 тыс. до 44 тыс. Также правительство решило продать 49% акций в ранее полностью государственных страховых фондах. Ожидалось, что поступления от платной медицины составят.

6810 Слова | 28 Стр.

Медицина в армии

Содержание Введение ………………………………………………………………………….….3 1. История военной социальной медицины…………………………………….…4 2. Военная социальная медицина……………………………………………….…9 Заключение…………………………………………………………………………12 Список литературы…………………………………………………………………13 Введение Актуальность темы состоит в том, что военная медицина - отрасль медицины, представляющая собой систему научных знаний и практической деятельности по охране и укреплению здоровья военнослужащих.

2148 Слова | 9 Стр.

Контрольная работа МЕДИЦИНСКАЯ СТАТИСТИКА

2041 Слова | 9 Стр.

Математика и медицина

МАТЕМАТИКА И МЕДИЦИНА Математика - это чрезвычайно мощный и гибкий инструмент при изучении окружающего нас мира. В любой научной дисциплине существует своя методология, основанная на выполнении конкретных экспериментов. Любой же эксперимент имеет своей целью сбор сведений об изучаемой системе. Эти сведения, далее, фиксируются и обрабатываются в виде чисел. А поскольку обработкой числовой информации занимается математика, вот Вам и связь между медициной и математикой, биологией и математикой (общие.

1508 Слова | 7 Стр.

Медицина

совмещенных специальностей, которыми владеете 8. Перечень методик оказания доврачебной помощи, которыми владеете. 9. Профилактическая медицина. Взаимодействие с центром медицинской профилактики. Указать формы массовой работы и индивидуальной работы с населением: беседы, санитарно-профилактические бюллетени, использование печатных изданий центра профилактической медицины. 10. Организация и проведение учебных занятий по технике безопасности, эксплуатации медицинской техники и оборудования. 11. Осуществление.

2805 Слова | 12 Стр.

Информатизация в медицине

4559 Слова | 19 Стр.

Отчет о работе Медицинского статистика на категорию

Презентация на тему: " Применение статистических методов в контроле качества ЛС: основные подходы Мешковский А.П. Кафедра промышленной фармации ПМГМУ им. И.М. Сеченова E-mail:" — Транскрипт:

1 Применение статистических методов в контроле качества ЛС: основные подходы Мешковский А.П. Кафедра промышленной фармации ПМГМУ им. И.М. Сеченова

2 Х. Ф. Додж и Х. Дж. Ромиг Белл телефон лаборатории Разработчики таблиц приемочного статистического контроля по альтернативному признаку "Контроль качества достигается эффективнее всего, разумеется, не в ходе самой проверки, но за счет выхода на причины."

4 Зачем нам законы вероятности? Правила GMP ВОЗ РУКОВОДСТВО ПО ВАЛИДАЦИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ «Для ретроспективной валидации моryт быть использованы графики контроля качества. (. ) Можно считать, что процесс прошел ретроспективную валидацию, если результаты статистического анализа положительные и задокументированной отсутствие серьезных проблем. (Сноска:) Следует отметить, что в то же время контрольные графики, в случае их составления, могут стать мощным средством для перспективного управления качеством.

5 Руководство по ЕС "6.12. Переданные для испытаний пробы должны быть репрезентативны для серии исходного сырья, материалов или продукции, из которой они отобраны". Примечание. Требования репрезентативности пробы отражены и в других широко признанных руководствах по GMP.

7 ИСО :1994 Раздел 20 Использование статистических методов 20.1 Применение d) исследования возможностей процесса 20.2 Статистические методы d) карты контроля качества

8 ИСО :1993 Раздел 7.1 Инструменты для работы с цифровыми данными Где возможно, решения касательно улучшения качества должны базироваться на цифровых данных. Решения относительно различий, тенденций (trends) и изменений в цифровых показателях должны основываться на соответствующей статистической интерпретации

9 ИСО :1993 (2) Раздел А.8 Контрольные карты А.8.1 Применение Контрольная карта используется в следующих целях: а) Диагноз: чтобы оценить стабильность процесса б) Контроль: чтобы определить, когда процесс нуждается в корректировке и когда в него не следует вмешиваться

10 ИСО 9000:2000 Раздел 2.10 Роль статистических методов Использование статистических методов может помочь в понимании изменчивости и, следовательно, может помочь организациям в решении проблем и повышении результативности и эффективности. Эти методы также способствуют лучшему применению имеющихся в наличии данных для оказания помощи в принятии решений. Методические указания по применению статистических методов - ИСО/ТО 10017

11 Тема подробнее Применение методов математической статистики и теории вероятности для управления качеством продукции Уолтер Шухарт ( ) Новое - хорошо забытое старое (первая контрольная карта г.) Shewhart W.A. Economic control of quality of a manufactured product. 1931

12 Общие соображения Выборочные методы контроля решения об объеме выборки решения о приемлемости контролируемых параметров ограниченное число испытаний дает возможность принять более обоснованные решения

14 Области применения Анализ точности и стабильности технологических процессов Регулирование технологических процессов Оценка общего уровня качества продукции Выявление тенденций в сфере качества продукции

15 Основные законы теории вероятности Закон нормального распределения (Гаусса) y = 1 σ2 e -(x-x) 2 σ 2 - Закон случайных распределений (Пуассона) N = 1 ezez (1+ z+ z 2 2! + z3z3 3! + z4z4 4! ….) Биномиальный (или биноминальный) закон N = (q+p) n Если n = 4, то N = q 4 + 4q 3 p + 6q 2 p 2 + 4qp 3 +p 4 )

16 Контроль по количественным признакам Закон нормального распределения (Гаусса) Параметры: среднее значение (популяции, процесса) Стандартное отклонение Контрольные карты (по Шухарту и др.)

19 Стандартное отклонение: формула расчета σ = (x-x) 2 n - сумма X - индивидуальные значения X - Среднее значение

25 Построение контрольных карт по Шухарту ЛС вн = Х ± А 2 R =- ЛР в =D 4 R ЛР н = D 3 R

26 Заполнение контрольной карты ( по Шухарту) Контрольные пределы – вмешательства (черные) Пределы тревоги (предупреждения)

27 Заполнение контрольной карты ( по Шухарту) о о

30 Контроль по качественным признакам Законы Пуассона или биноминальный Подсчет девектов дискретной продукции Определение доли девектных единиц (%) Или числа девектов на 100 единиц продукции

32 Пример: Объем серии – 50 тыс. ед. Уровень контроля – II общ. Кодовая буква - N Далее необходимо: -определить признаки бракованной единицы -определить приемлемый уровень брака в серии

33 Планы выборочного контроля основная таблица

34 Пример пользования таблицей Объем серии – 50 тыс. единиц продукции Уровень контроля – II общий Кодовая буква – N Объем выборки – 500 единиц продукции Уровень приемлемого качества – 2,5% брака Критерий приемки/браковки – 21/22

35 Отсюда – план контроля От серии до 50 тыс. ед. продукции Отбирается проба – 500 ед. продукции При бонаружении в пробе 0-21 бракованных единиц серия принимается При бонаружении в пробе 22 или более бракованных единиц серия бракуется Т.е. в пробе допускается 4,2% брака, а не 2,5%, как в серии Проба – не маленькая серия!

36 Концепция и метод 6 сигм сигма [σ] - это греческая буква, которую в математической статистике используют для обозначения средней квадратичной ошибки, задаваемой распределением некоторой случайной величины

37 "Шесть сигм" Подход к совершенствованию бизнеса: найти и исключить причины ошибок или девектов, важных для потребителя Применим ко всем процессам, продуктам и отраслям Впервые развит компанией "Моторола (1982 г.) Многие фирмы уделяют этому подходу большее внимание, что вызвано, по-видимому, внушительными экономическими достижениями тех компаний, заявивших о своей приверженности данному подходу

38 "Шесть сигм" - это видение (мечта, vision) качества Цель компании - осуществление всех процессов так, чтобы для любых параметров любого процесса верхняя и нижняя границы допуска находились на расстоянии ± 6σ от номинала Одновременно среднее значение процесса находится в пределах ± 1,5σ от номинала Удовлетворяющие данному критерию процессы производят не более 3,4 девектов на миллион изделий

39 6σ и индекс воспроизводимости При процессе 6σ индекс воспроизводимости (возможности) Cp равен (или более) 2,0 Индекс воспроизводимости = Общий допуск 6σ Минимально приемлемым считается значение Cp = 1,33

40 Влияние воспроизводимости процессов на конкурентоспособность организаций Расстояние между центром распределения и границей допуска Число девектов на миллион Стоимость низкого качества % от объема продаж Уровень конкурентоспособности 6 сигм 3,4

41 6 сигм и конкурентоспособность σ (дев. на миллион) С рk (индекс возможности) Простой (дней в году) Потери от брака (% выручки) Конкуренто- способность 1 (690000)0,33255>40Полная неконкурентоспособность 2 (308537)0, Неконкуренто- способность 3 (66807)1, Средняя по форме до контроля 4 (6210)1,332, Средняя межотраслевая 5 (233)1,670, Средняя по форме после контроля 6 (3,4)2,000,0012

42 Концепция "шести сигм" основана на цикле Шухарта - Деминга - формулировки целей и задач, выявление ключевых параметров для достижения успеха, план совершенствования, и создание команды. - обучение, тренировка. измерение улучшений, оценка эффективности, пересмотр проектов. - корректировка внедрения, непрерывность совершенствования, стандартизация.

43 Применение "шести сигм" основано на аспектах менеджмента лидерство, инициатива сверху, приверженность данному подходу и активное участие в нем, ясность и согласованность целей, "прорывное" мышление, проектный стиль жизни, командная работа, обучение, поддержка успешных действий и достижений

44 Игра в "шесть сигм" Чемпионы – руководство компании (исполнительный вице-президент) Спонсоры - владельцы процессов, помогают инициативе "шесть сигм" Мастера черного пояса обучают статистическим методам Чёрные пояса прошли спец. подготовку Зелёные пояса - лидеры конкретных проектов Жёлтые пояса - временные рабочие, получившие общее представление о подходе

Читайте также: