Сбор данных для экономической оценки ущерба

5.3.1. К экономическим показателям для расчета ущерба здоровью населения в результате климаточувствительных заболеваний относятся показатели, характеризующие экономические потери от повышения уровня заболеваемости и смертности в группах риска, связанного с метеорологическими факторами в период имеющих место (исследуемый период) последствий.

5.3.2. Данные для экономической оценки ущерба должны соответствовать требованиям МР 5.1.0029-11 «Методические рекомендации к экономической оценке рисков для здоровья населения при воздействии факторов среды обитания».

5.3.3. Источниками данных для расчета экономического ущерба от повышения уровня смертности населения, связанного с метеорологическими условиями, являются:

- территориальный орган Федеральной службы государственной статистики, предоставляющий информацию о годовом валовом региональном продукте на душу населения и среднегодовой заработной плате в регионе;

- медицинские информационно-аналитические центры в субъектах Российской Федерации и территориальный орган Федеральной службы государственной статистики, предоставляющие данные о среднем возрасте умерших в исследуемый период.

5.3.4. Источниками данных для расчета экономического ущерба от повышения уровня заболеваемости населения по обращаемости, заболеваемости по данным госпитализации и обращаемости населения за скорой медицинской помощью, связанного с метеорологическими условиями (по исследуемым климаточувствительным заболеваниям и группам населения повышенного риска), являются:

- медицинские информационно-аналитические центры в субъектах Российской Федерации или лечебно-профилактические организации, территориальные фонды обязательного медицинского страхования, предоставляющие данные о стоимости одного обращения по заболеванию, одного дня лечения заболевания в амбулаторных условиях и в стационаре, стоимости одного вызова скорой медицинской помощи, среднем числе дней лечения в амбулаторных и стационарных условиях, а также средние расходы на приобретение фармацевтических и медицинских препаратов, на оказание медицинских услуг, получаемых по заболеванию сверх государственных гарантий;

- территориальные фонды социального страхования, предоставляющие данные о среднем размере оплаты одного дня нетрудоспособности по больничным листам по заболеваниям, среднее число целодневных потерь рабочего времени в расчете на один случай заболевания;

- территориальный орган Федеральной службы государственной статистики, предоставляющий данные о численности работающего населения (доли работающих в общей численности исследуемой группы населения);

- территориальные налоговые органы Федеральной налоговой службы, предоставляющие данные о поступлении отчислений от налогов на прибыль организаций, налогов на доходы физических лиц, единого социального налога за рассматриваемый период;

- территориальные управления социальной защиты населения, предоставляющие данные о среднегодовом размере пенсионного обеспечения по болезни (инвалидности) и доле пенсионеров- инвалидов в общей численности исследуемой группы населения.

 

5.4. Подготовка данных (пример базы данных приведен в приложении 1 к настоящим методическим рекомендациям)

5.4.1. Метеорологические данные должны пройти трехступенчатый контроль: синтаксический, семантический и пространственный. Как правило, наблюдения метеорологических параметров на метеостанциях включают восемь измерений за сутки. Для оценки влияния температуры воздуха, относительной влажности, атмосферного давления и скорости ветра на здоровье необходимо рассчитать среднесуточное и максимальное значения за сутки.

5.4.2. При оценке модифицирующего действия загрязняющих атмосферный воздух веществ для анализа используют среднесуточную и максимальную концентрации за сутки.

5.4.3. Данные о количестве смертей, заболеваний, госпитализаций, вызовов скорой медицинской помощи и данные о метеорологических переменных должны быть представлены в одинаковом временном и географическом разрешении.

5.4.4. Данные о показателях здоровья должны анализироваться как в целом среди всего населения, так и по отдельным возрастным группам, например, дети (0-17 лет), трудоспособное население (18-59 лет) и лица пожилого возраста (60 лет и старше).

5.4.5. Для того чтобы количественно определить климаточувствительные заболевания, необходимо иметь суточные данные о количестве заболеваний (смертей), госпитализаций, вызовов скорой медицинской помощи по отдельным классам, рубрикам или нозологическим формам болезней. Однако если случаев недостаточно или они регистрируются не ежедневно, можно суммировать случаи за неделю или за месяц. Соответственно метеорологические факторы также должны быть представлены как средние и максимальные значения за неделю или месяц за аналогичный временной интервал.

5.4.6. Небольшое количество случаев по отдельным рубрикам или нозологическим формам болезней является нерепрезентативным и не позволит выявить статистически значимые связи. Поэтому целесообразно объединять отдельные рубрики и нозологические формы в соответствующие классы болезней, чтобы увеличить количество случаев.

5.4.7. Если анализируются данные скорой медицинской помощи, то вызовы не следует представлять по отдельным рубрикам или нозологическим формам болезней в связи с трудностью верификации точного диагноза, а целесообразно всегда изучать в целом по классам заболеваний. 

5.4.8. Для устранения влияния потенциальных факторов, способных повлиять на итоговые результаты оценки, в базу данных необходимо включить информацию о годах, месяцах, днях недели, праздничных днях, эпидемиях гриппа. При изучении острых кишечных инфекций из базы данных нужно удалить пострадавших при групповой и вспышечной заболеваемости.

5.4.9. Проводится логический контроль всех вводимых данных по метеорологическим показателям. Например, поле «температура» должно принимать значения в пределах, соответствующих сезонам года. Контроль качества данных удобно проводить с помощью графических методов. Построение графика переменной позволяет легко обнаружить «подозрительные» значения, выпадающие из общего ряда, например, ошибку знака, допущенную при вводе значения температуры.

5.4.10. Проводится контроль данных по заболеваемости, госпитализации, обращаемости за скорой медицинской помощью, смертности населения. Например, значение поля «дата рождения» должно быть не больше значения поля «дата смерти»; значение каждого из этих полей должно быть не больше даты заполнения базы. Затем проверяется соответствие возраста, даты рождения и даты смерти. Проводится логический контроль всех закодированных данных (таких как причины смерти, заболеваний и т.п.): они должны принимать только допустимые значения, указанные в справочниках.

5.4.11. Базы данных, содержащие информацию о том или ином показателе здоровья и метеорологических факторах, необходимо проверить на пропущенные значения. Если в базе данных отсутствует информация за три дня подряд, то вместо пропущенных значений можно использовать среднемесячные данные. Если в базе данных отсутствует информация за один день, то вместо пропущенного значения можно использовать среднее из смежных дней. После заполнения пропусков в базе данных нужно выполнить анализ чувствительности. Если в базе данных отсутствует 30% значений для того или иного метеорологического параметра, то такая переменная должна быть исключена из анализа.

5.4.12. При оценке влияния метеорологических факторов на количество заболеваний и госпитализаций воскресные дни можно исключить, если в модели не будут использоваться лаги. Под лагом в данном случае понимается тот интервал в днях (или месяцах) между изменением метеорологических показателей (или показателей загрязнения атмосферного воздуха) и изменением смертности, заболеваемости и др., при котором между ними найдена статистически значимая связь. Если модель предполагается с лагом, то для воскресенья используется среднее значение из количества заболеваний/госпитализаций за субботу и понедельник.

5.4.13. При обнаружении выскакивающих значений количества случаев того или иного показателя, которые выходят за пределы трех стандартных отклонений, следует заменить данный «выброс» значением, соответствующим двум стандартным отклонениям.  

 

⇐ Предыдущая12345678Следующая ⇒

Поделиться: