|
93 Продолжение табл. 3.8 Нозология Уровень заболеваний (на 1000 детей) 1 кластер 2 кластер 3 кластер Болезни органов пищеварения 39,18+4,02 44,06+1,34 48,58+5,31 Болезни кожи и подкожной клетчатки 19,01+0,54 20,57+0,56 24,07+0,92 Болезни костно-мышечной системы и соединительной ткани 21,25+4,03 36,46+13,43 30,08+4,98 Болезни мочеполовой системы '14,80+0,42 16,04+0,43 18,75+0,73 Отдельные состояния возникшие в перинатальном периоде 32,75+0,88 35,79+1,06 41,74+1,67 Врожденные аномалии 21,16+7,19 17,05+8,07 23,01+6,61 Прочие заболевания 48,98+4,93 55,06+1,61 60,68+6,61 Отравления и травмы 41,88+1,48 56,17+1,49 65,61+2,63 Как видно из представленных результатов, третий кластер характеризуется высоким уровнем заболеваний, практически по всем нозологическим формам, за исключением заболеваний системы кровообращения и болезней костно-мышечной системы и соединительной ткани, а первый кластер, наоборот, характеризуется низким уровнем заболеваний практически по всем рассматриваемым нозологическим формам, за исключением инфекционных заболеваний и врожденных аномалий. Таким образом, результаты кластерного анализа показали, что на 1, 2, 13, 15 врачебных участках, а также на 2, 7 и 8 врачебных участках Отрожки отмечается наиболее высокий уровень заболеваемости детей практически по всем нозологическим формам. Для уточнения и более детального исследования распространенности заболеваемости у детей по врачебным участкам детской поликлиники № 5 Железнодорожного района города Воронежа был применен дискриминантный анализ, позволяющий при помощи соответствующих дискриминантных классификационных функций распределять объекты, в данном случае вра |
Кластеры врачебных участков Терновского района по основным заболеваниям Таблица 3.15 № класса Название районов 1 Народненский, Русановский, Алешковский, Есиповский, Козловский, Костино-Отдельский 2 Дубровский, Братковский 3 Терновский На рис. 3.24 представлена характеристика каждого кластера относительно уровня рассматриваемых заболеваний, где ИПБ инфекционные и паразитарные заболевания; БК болезни крови и кроветворящих органов и отдельные нарушения, вовлекающие иммунный механизм; БЭС болезни эндокринной системы, расстройства питания и нарушения обмена веществ; БНС болезни нервной системы и психические расстройства; БГУ болезни глаза и его придаточного аппарата, болезни уха и сосцевидного отростка; БСК болезни системы кровообращения; БОД болезни органов дыхания; БОП болезни органов пищеварения; БМПС болезни мочеполовой системы. Из рис. 3.24 следует, что, третий кластер характеризуется высоким уровнем заболеваний, практически по всем нозологическим формам, за исключением заболеваний органов дыхания и болезней крови и кроветворящих органов. Первый кластер, наоборот, характеризуется низким уровнем заболеваний по всем рассматриваемым нозологическим формам. Средние количественные показатели уровней рассматриваемых заболеваний для каждогокластера приведены в табл. 3.16. 97 Для уточнения и более детального исследования распространенности заболеваемости по врачебным участкам Терновского района Воронежской области был применен дискриминантный анализ, позволяющий при помощи соответствующих дискриминантных классификационных функций распределять объекты, в данном случае врачебные участки по классам. В данном случае, имея показатели по рассматриваемым нозологическим формам для определенного врачебного участка, например прогнозные значения, и соответствующие дискриминантные классификационные функции можно определить врачебный участок в тот или иной класс, по уровню риска заболеваемости, не зная общей ситуации в целом по району, т.е. достаточно сведений только по конкретному врачебному участку. Дискриминантный анализ является разделом многомерного статистического анализа, который позволяет изучать различия между двумя и более группами объектов по нескольким переменным одновременно [90]. Для получения дискриминантных функций предложен вид в виде линейной комбинации для каждого класса (классифицирующая функция). Она имеет следующий вид: где hk ~ значение функции для класса к; X, значение i-ой дискриминантной переменной; р количество дискриминантных переменных; Ь/а коэффициент, который необходимо определить. Объект относится к классу с наибольшим значением классифицирующей функции. Коэффициент для классифицирующей функции определяется по формуле: М где п общее число объектов; g число классов; atJ коэффициенты матрицы, обратной к внутригрупповой матрице сумм попарных произведений W//. hk bk0+ bk/Х/ ' f b/^Xi . . . bkpXp (3.7) p |