Содержание к диссертации
Введение
1. Проблемы сбора и анализа медицинской статистической информации 13
1.1. Предмет и содержание медицинской статистики 13
1.1.1. Статистическая отчётность, формы статистического наблюдения и их общая характеристика 17
1.1.2. Статистические показатели 19
1.2. Особенности сбора и обработки статистических данных 22
1.3. Организация статистического исследования 26
1.4. Обзор существующих систем 27
1.5. Задачи диссертации 33
1.6. Выводы к разделу 1 34
2. Методы и технологии, модели данных 35
2.1. Основные понятия и положения используемых технологий «...35
2.1.1. Методология системного анализа, применение CASE средств 35
2.1.2. Основные понятия и особенности OLAP-технологии ..38
2.2. Оперативный подход к организации статистического исследования 43
2.3. Обобщенная структура информационной системы сбора и обработки медицинской статистической информации 51
2.3.1. Информационная модель отчётной формы 52
2.3.2. Информационная модель аналитического показателя 72
2.4. Функциональная модель системы сбора и обработки данных 78
2.5. Модель базы данных информационной системы сбора и обработки данных 84
2.6. Выводы к разделу 2 87
3. Реализация информационной системы 89
3.1. Функциональное назначение 89
3.2. Описание логической структуры 91
3.3. Состав и функции ИС «СтатЭкспресс» 92
3.3.1. Подготовка форм статистического наблюдения 99
3.3.2. Организация ввода данных и заполнения форм 106
3.3.3. Аналитическая обработка данных 109
3.4. Используемые технические средства 119
3.5. Выводы к разделу 3 ...119
4. Применение системы «Статэкспресс» 120
4.1. Применение ИС «СтатЭкспресс» для задач сбора и обработки
медицинской статистической информации 120
4.1.1. Применение формы статистических наблюдений 121
4.1.2. Применение системы «СтатЭкспресс» для получения показателей медицинской статистики 123
4.2. Мониторинг функционирования учреждений 131
4.3. Применение ИС «СтатЭкспресс» для оценки эффективности сети здравоохранения 133
4.4. Применение ИС «СтатЭкспресс» в системе обязательного медицинского страхования .136
4.5. Взаимодействие системы «СтатЭкспресс» с другим программным обеспечением 138
4.6. Анализ функциональности и эффективности системы «СтатЭкспресс» , 139
4.7. Выводы к разделу 4 141
Заключение 141
Литература 143
Список сокращений 151
- Предмет и содержание медицинской статистики
- Основные понятия и особенности OLAP-технологии
- Состав и функции ИС «СтатЭкспресс»
- Применение системы «СтатЭкспресс» для получения показателей медицинской статистики
Введение к работе
Актуальность
Медицинская статистика является одним из важнейших разделов социальной статистики, предметом которого являются исследования главных факторов развития страны - здоровья населения и безопасности среды обитания. Медицинская статистика помогает органам здравоохранения контролировать деятельность сети учреждений, руководителям -оперативно управлять своим учреждением, врачам всех специальностей -судить о качестве и эффективности лечебно-профилактической работы.
Оперативность и качество статистических работ напрямую зависят от развития технологий сбора, передачи, обработки и представления информации. Методы и подходы, с помощью которых до настоящего времени решались эти задачи, не соответствуют современным технологическим требованиям и мало пригодны для дальнейшего применения. С одной стороны, это обусловлено тем, что объем собираемой информации возрастает, а её состав изменяется с каждым годом, при этом на каждом уровне управления здравоохранением состав информации отличается кардинально. С другой стороны, класс систем, обеспечивающих аналитическую обработку информации и предоставляющих удобные средства визуализации данных, не представлен в здравоохранении регионов, а потребность в них сегодня очень большая.
Эти особенности проблем сбора и обработки медицинской статистической информации, а также необходимость обеспечения эффективного взаимодействия с существующими отраслевыми инструментами сбора, хранения и дальнейшего анализа информации в сети учреждений здравоохранения, делают актуальной задачу разработки новых методических и технологических подходов, ориентированных на решение задач сбора медицинской статистической информации. Целесообразно применение современных технологий, позволяющих создать программное обеспечение, устойчивое к изменениям состава и структуры собираемой статистиче ской информации. Актуальной также является задача разработки методических и программных средств, позволяющих применять технологию оперативной аналитической обработки данных OLAP (On-Line Analytical Processing - оперативная аналитическая обработка данных) с целью анализа статистических показателей. Обеспечение системы сбора медицинской статистической информации гибким инструментарием анализа позволит значительно повысить эффективность использования больших объемов данных статистического наблюдения для информационной поддержки задач стратегического и оперативного управления здравоохранением.
Цель диссертационной работы состоит в разработке методических, алгоритмических и программных средств для автоматизации процессов сбора медицинской статистической информации, пригодных как для организации систематической статистической отчетности, так и для оперативного статистического наблюдения, и позволяющих выполнять оперативную аналитическую обработку статистических показателей с применением технологии OLAP.
Методы исследований, применяемые в работе, основаны на методологии системного анализа, методологии структурного анализа и проектирования (SADT - Structured Analysis & Design Technique), теории баз данных, OLAP-технологии.
Задачи диссертационной работы. Результаты анализа предметной области и ее особенностей, анализа информационных технологий и программных систем, используемых для решения задач сбора и обработки медицинских статистических данных, послужили основанием для решения в рамках настоящей диссертационной работы следующих задач:
- Исследование проблемы сбора и обработки медицинской статистической информации и методических подходов к ее решению;
- Анализ информационных технологий и технологических подходов, используемых в органах здравоохранения для реализации сбора и обработки
медицинской статистической информации;
- Разработка методов и алгоритмов сбора медицинской статистической информации на основе информационной модели настраиваемой формы статистического наблюдения;
- Разработка моделей и алгоритмов применения технологии оперативной аналитической обработки данных - OLAP для построения медицинских статистических показателей;
- Проектирование и реализация информационной системы сбора и обработки медицинской статистической информации.
Основная идея работы заключается в реализации нового подхода к организации сбора медицинских статистических данных. Для организации многоуровневой системы сбора медицинской статистической информации предлагается использовать информационную модель настраиваемой формы статистического наблюдения, что позволяет создать программное обеспечение, устойчивое к изменениям состава и структуры собираемой отчетной статистической информации, а также повысить эффективность процесса сбора статистической информации. Предложенная технология сбора медицинской статистической информации, основанная на применении информационной модели настраиваемой формы статистического наблюдения, включает также методические и программные средства для построения сводов статистического наблюдения.
В состав и функции разработанной автором системы сбора и анализа медицинской статистической отчётности, в отличие от существующих систем, впервые встроены средства оперативного анализа - OLAP-анализ. Реализованы объекты: «форма статистического наблюдения», «таблица статистического наблюдения», «справочник», «оглавление», «сложное оглавление», встроены средства реализации многошаговых аналитических расчетов. В инструментарий информационной системы введены функции распределения прав доступа пользователей, функции обмена данными с другими информационными системами, средства работы со структурами унифицированных отраслевых справочников.
Разработанные автором методические и программные средства позволили автоматизировать многоуровневый процесс сбора медицинских статистических данных и обеспечить решение аналитических задач.
Новые научные результаты:
1. Предложен новый подход к автоматизации сбора и обработки данных, позволяющий осуществлять оперативное статистическое наблюдение, а также аналитическую обработку полученных данных с применением OLAP-технологии.
2. Разработана информационная модель настраиваемой формы статистического наблюдения и алгоритмы ее построения и применения, обеспечивающие гибкую организацию данных в системе сбора и обработки медицинской статистической информации.
3. Впервые в составе средств сбора и обработки медицинских статиг-стических данных регионального здравоохранения применена технология оперативного анализа данных - OLAP, разработаны алгоритмы формирования аналитических показателей на основе OLAP-технологии.
4. Создано оригинальное методическое и алгоритмическое обеспечение, позволяющее реализовать многоуровневый оперативный сбор и обработку медицинских статистических данных, начиная с медицинских учреждений, включая органы муниципального и регионального управления здравоохранением и заканчивая передачей данных медицинской статистической отчетности на федеральный уровень.
На защиту выносятся:
1. Информационная модель настраиваемой формы статистического наблюдения и алгоритмы ее построения и применения, позволяющие осуществлять оперативный многоуровневый сбор медицинских статистических данных.
Информационная модель аналитического показателя и алгоритмы ее построения и применения, позволяющие реализовать обработку дан ных статистического наблюдения с применением OLAP-технологии.
3. Функционально-информационная модель системы оперативного сбора и обработки медицинских статистических данных, основанная на настраиваемых формах представления статистических данных и включающая технологические компоненты многошаговых аналитических расчётов.
4. Программное обеспечение сбора и обработки медицинских статистических данных — информационно-аналитическая система «СтатЭкспресс».
Практическая значимость. Практическим результатом диссертационной работы является программная реализация предложенных методов и моделей в информационной системе «СтатЭкспресс», предназначенной для построения многоуровневого сбора медицинской статистической информации и последующей её оперативной аналитической обработки с применением OLAP-технологии.
Реализованное программное обеспечение внедрено и используется в работе Красноярского краевого медицинского информационно-аналитического центра и Красноярского краевого фонда обязательного медицинского страхования, а также во всей сети учреждений здравоохранения и обязательного медицинского страхования Красноярского края.
Предложенный подход, разработанные автором информационно-функциональные модели и программное обеспечение позволяют внедрять информационные системы по сбору статистической отчётности не только в здравоохранении, но и в других областях социальной и экономической деятельности: в социальной защите, образовании, в финансовой и налоговой сфере, в экономике и др.
Достоверность и обоснованность результатов диссертационной работы подтверждаются:
- Результатами исследования современного состояния проблемы сбора и обработки статистических данных регионального здравоохранения и ОМС.
- Результатами анализа существующего технологического и программного обеспечения систем сбора и обработки информации медицинской статистической информации.
- Теоретическим обоснованием построенных моделей системы сбора и обработки статистической отчётности, выполненным с применением методологии структурного анализа и проектирования.
- Успешным практическим использованием системы «СтатЭкспресс» в сети учреждений здравоохранения и ОМС Красноярского края в течение 3-х лет,
- Признанием достижений автора на конференциях и присуждением наград на выставках, в том числе присуждением автору золотой медали Всероссийского выставочного центра.
Личный вклад автора. Основные результаты, представленные в работе, получены непосредственно автором, а именно: функционально-информационная модель информационной системы сбора и обработки данных регионального здравоохранения, информационная модель отчётной формы, технологическое и программное обеспечение системы «СтатЭкспресс».
При создании системы «СтатЭкспресс» использованы отдельные модули систем «АНАЛИТИК» и «СВС», модули для обмена данными специфических форматов, разработанные специалистами лаборатории интеллектуальных информационных систем Института вычислительного моделирования СО РАН.
Апробация работы. Основные результаты, отдельные положения докладывались на научных семинарах и конференциях в ИВМ СО РАН (2002-2004), на IV Всероссийской конференции «Новые информационные технологии в исследовании сложных структур» (Томск 2002), на Всероссийской конференции «Информационно-аналитические системы и технологии в здравоохранении и обязательном медицинском страховании» (Красноярск, 2002), на конференции молодых учёных ИВМ СО РАН (Красноярск, 2003), на Международной научно-практической конференции «Информационные технологии и кибернетика на службе здравоохранения» (Днепропетровск, 2003), на восьмой Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информатизации региона» (Красноярск, 2003), на конференции молодых учёных ИВМ СО РАН (Красноярск, 2004), на V специализированная выставке и конференции «Информационные технологии в медицине» (Москва, 2004), на Всероссийской конференции «Информационно-аналитические системы и технологии в здравоохранении и обязательном медицинском страховании» (Красноярск, 2004).
Разработанные подходы и программная система «СтатЭкспресс» демонстрировались на выставках: на II Объединенной научной сессии Сибирских отделений РАН и РАМН «Новые технологии в медицине» (Новосибирск, 2002); на выставке в рамках Всероссийской конференции «Информационно-аналитические системы и технологии в здравоохранении и ОМС» (Красноярск, 2002); на Первом региональном форуме «Сибирская индустрия информационных систем» (Новосибирск, 2002); на выставке в рамках Научно-практической конференции «Общественное здоровье; стратегия развития в регионах Сибири» (Новосибирск, 2002); на III специализированной выставке и конференции «Информационные технологии в медицине - 2002» (Москва, Всероссийский выставочный центр, 2002); на V специализированной выставке и конференции «Информационные технологии в медицине - 2004» (Москва, Всероссийский выставочный центр, 2004).
За разработку системы сбора и анализа медицинской статистической информации «СтатЭкспресс» автор награжден золотой медалью Всероссийского выставочного центра.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ, из них одна - в центральной печати.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, разделов, заключения, списка использованных источников и приложений. Основное содержание работы изложено на 150 страницах текста, содержит 49 рисунков, 12 таблиц. Список используемых источников включает 89 наименований.
Основное содержание работы
Во введении показана актуальность проблемы. Выделены цели и задачи диссертационной работы, раскрыта новизна полученных результатов, практическая значимость и апробация представленного подхода к решению проблемы сбора и анализа медицинской статистической информации. Также во введении сформулированы положения, выдвигаемые на защиту, и определен непосредственный вклад автора в решаемые задачи.
В первом разделе представлены результаты исследования проблем сбора и обработки медицинской статистической информации, представлены подходы к организации сбора данных, проведён анализ существующих информационных систем сбора и обработки медицинской статистической информации, выявлены основные проблемы. В результате обоснована необходимость создания новых методик и подходов к сбору и обработки медицинской статистической информации. Также в этом разделе сформулированы основные задачи диссертационной работы.
Во втором разделе даны основные понятия и положения используемых технологий в работе: общее описание положений технологии структурного анализа и проектирования (SADT), принципы построения IDEF0, представлены основные инструменты построения моделей, даны краткое описание и основные положения OLAP-технологии, представлены характеристики разновидностей OLAP, введены основные термины OLAP-технологии. Во втором разделе представлен новый подход к организации статистического исследования, приведено сравнение существующего подхода и предлагаемого, представлены результаты работы проектирования: информационная модель настраиваемой формы статистического наблюдения; информационная модель аналитического показателя построенного на основе OLAP-технологии; функциональная модель информа ционной системы многоуровневого сбора и обработки распределённой статистической и отчётной информации; представлена модель базы данных распределённой информационной системы сбора и обработки медицинской информации.
В третьем разделе описываются результаты программной реализации ИС «СтатЭкспресс» на основе представленных технологических и методологических решений задач диссертационной работы. Представлена структура и функции программного обеспечения, предназначенного для сбора и обработки медицинской статистической информации. Описаны основные блоки системы «СтатЭкспресс» и определен её набор типов объектов. Представлены примеры построения отчётных форм и аналитических показателей.
В четвёртом разделе представлены особенности применения информационной системы «СтатЭкспресс» в сети учреждений здравоохранения и обязательного медицинского страхования. Показаны решаемые практические задачи, представлен сравнительный анализ эффективности информационных систем сбора и обработки учётно-отчётной информации с системой «СтатЭкспресс».
В заключении перечислены полученные результаты, обоснована перспектива их применения и развития, сформулированы выводы по диссертационной работе.
Автор выражает глубокую признательность научному руководителю доктору технических наук Л.Ф. Ноженковой за мудрое руководство и терпение, М.И. Никитиной кандидату технических наук за неоценимый вклад в работу, а также выражает благодарность коллективу лаборатории интеллектуальных информационных систем ИВМ СО РАН за плодотворное сотрудничество.
Предмет и содержание медицинской статистики
Медицинская статистика является одним из важнейших разделов социальной статистики, позволяющей сделать заключение о самом главном факторе развития страны - здоровье населения, о безопасности среды обитания и здоровья человека [7].
Медицинская статистика является самостоятельной общественной наукой, изучающей количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной. Статистика устанавливает размеры и количественные соотношения явлений общественной жизни в конкретных исторических условиях места и времени, а также проявляющиеся в их изменениях закономерности. Статистика не только обобщает, оценивает результаты работы, но и способствует научному планированию деятельности.
Статистика, изучающая вопросы, связанные с медициной и здравоохранением, называется санитарной или медицинской статистикой. Медицинская статистика делится на два раздела: - статистика здоровья (количественная характеристика состояния здоровья различных групп населения в зависимости от комплекса социально-биологических факторов); - статистика здравоохранения (состояние сети кадров, оценка деятельности учреждений здравоохранения, мероприятий по охране здоровья населения). В практической деятельности органов здравоохранения и отдельных медицинских работников методы медицинской статистики используются для решения следующих задач: - Изучения здоровья населения в целом и его основных групп; естест венного движения (включая рождаемость, смертность, причины смерти), средней продолжительности предстоящей жизни, воспроизводства населения, физического развития, распространенности и длительности различных заболеваний, инвалидности населения. - Выявления и установления связей уровня общей заболеваемости и смертности населения, уровня заболеваемости и смертности от каких-либо отдельных болезней с различными факторами окружающей среды условиями труда, быта, поведением людей, природно-климатическими особенностями. - Сбора и изучения данных о сети лечебно-профилактических и санитарных учреждений, их кадрах и деятельности для планирования профилактических и лечебных мероприятий; - Для контроля над выполнением плана развития сети медицинских учреждений, для оценки качества работы отдельных медицинских учреждений и отдельных медицинских работников. - Для оценки медицинской и социальной эффективности лечебно-оздоровительных мероприятий, оценки опыта предупреждения и лечения заболеваний, эффективности новых препаратов и т.д. - Для установления достоверности результатов выборочного исследования в социально-гигиенических, клинических, экспериментальных исследованиях. Предметом статистического исследования в области здравоохранения могут быть деятельность медицинских учреждений, вопросы кадров, санитарно-гигиенические условия труда, быта, заболеваемость, рождаемость, смертность, физическое развитие населения, результаты лечебно-оздоровительных мероприятий и т.п. Формулировка основного вопроса исследования, выбор соответствующего вопросу метода и способа организации исследования, особенности отбора больных и характер полученных данных - все это определяет выбор адекватного метода статистического анализа и, в конечном счете, влияет на достоверность полученных результатов. Формирование современной методологии клинических исследований происходит параллельно совершенствованию спо собов количественного анализа научных данных. Статистическое исследование — процесс изучения общественных явлений на основе статистических методик. Для проведения статистического исследования формулируется цель работы и определяются необходимые для достижения этой цели показатели, затем составляется программа исследования, т.е. формулируются конкретные вопросы, подлежащие изучению. Программа статистического исследования — это перечень четко сформулированных вопросов, на которые необходимо получить ответы на основании различных видов наблюдения. Существуют официальные методики сбора и специально составленные для углубленного изучения наиболее важных проблем.
Специфика предмета статистики обуславливает специфику статистического метода. Он включает сбор данных (статистическое наблюдение), их обобщение, представление, анализ и интерпретацию. Получение исходных данных является одной из самых трудных и важных задач, которые встают перед статистикой [6].
Методика сбора включает определение объекта и единицы наблюдения со всеми учетными признаками. Под объектом наблюдения понимают статистическую совокупность, состоящую из отдельных предметов или явлений — единиц наблюдения. Объектами наблюдения могут быть больницы, поликлиники, городское и сельское население, рабочие какой-либо отрасли промышленности или отдельного предприятия.
Единица наблюдения (счетная единица) — составная часть статистической совокупности, подлежащая отдельной регистрации. Единицей наблюдения в зависимости от цели исследования может быть больной, умерший, здоровый, семья. Единица наблюдения отражает особенность, специфику изучаемого объекта.
Обобщение данных наблюдения включает группировку - разграничение общей совокупности на группы однородных единиц и сводку -обобщение значений признаков в сводные статистические показатели для характеристики каждой частной совокупности, группы и совокупности в целом. Для того чтобы пользоваться результатами обобщения или непосредственной исходной информацией, данные должны быть представлены в подходящей форме, компактно и наглядно.
Процесс анализа охватывает все стадии статистического исследования. Каждый следующий этап статистической работы зависит от предыдущего. Этап обобщения данных оказывает влияние на статистическое наблюдение - именно тем, что мы хотим получить в результате исследования, определяются границы объекта наблюдения, программа наблюдения.
Основные понятия и особенности OLAP-технологии
Блоки SADT размещаются по степени важности, как ее понимает автор диаграммы. Так как в SADT дуги изображают объекты, они описываются (помечаются) существительными или существительными с определениями, располагающимися достаточно близко к линии дуги. Между объектами и функциями возможны четыре отношения: вход, управление, выход, механизм. Каждое из этих отношений изображается дугой, связанной с определенной стороной блока.
Входные дуги изображают объекты, используемые и преобразуемые функциями. Управленческие дуги представляют информацию, управляющую действиями функций. Выходные дуги изображают объекты, в которые преобразуются входы. Дуги механизмов отражают частично, как функции (т.е. функции системы) реализуются.
В методологии SADT требуется только пять типов взаимосвязей между блоками для описания их отношений: управление, вход, обратная связь по управлению, обратная связь по входу, выход-механизм. Отношение управления возникает тогда, когда выход одного блока непосредственно влияет на блок с меньшим доминированием. Отношение входа возникает тогда, когда выход одного блока становится входом для блока с меньшим доминированием. Обратная связь по управлению и обратная связь по входу являются более сложными, поскольку они представляют итерацию или рекурсию. А именно выходы из одной функции влияют на будущее выполнение других функций, что впоследствии влияет на исходную функцию. Обратная связь по управлению возникает тогда, когда выход некоторого блока влияет на блок с большим доминированием. Связь по входной обратной связи имеет место тогда, когда выход одного блока становится входом другого блока с большим доминированием.
Поскольку человеческие возможности одновременного восприятия и понимания структуры сложной системы с множеством внутренних связей ограничены, для усовершенствования процесса разработки, необходимо привлечение CASE-средств, которые являются инструментом решения исследовательских и проектных задач [41,57].
CASE-технология представляет . собой совокупность методологий анализа, проектирования, разработки и сопровождения сложных систем программного обеспечения, поддержанную комплексом взаимосвязанных средств автоматизации. CASE - это инструментарий для системных аналитиков, разработчиков и программистов, позволяющий автоматизировать процесс проектирования и разработки программного обеспечения [41,52].
CASE-технология представляет собой не только методологию проектирования, но также набор инструментальных средств, позволяющих в наглядной форме моделировать предметную область.
Инструментом для построения SADT моделей системы был выбран BPWin 4.0 Logic Works, он является современным средством анализа и построения бизнес-процессов сложных систем, относится к классу CASE-средств (Computer-Aided Software Engineering). Для построения и изменения структуры базы данных применялось CASE-средство, модуль реляционного моделирования ERwin 4.0 Logic Works.
Технология, называемая оперативной аналитической обработкой данных (On-Line Analytical Processing - OLAP), получила широкое распространение в системах поддержки принятия решений. Применение технологии оперативного анализа данных направлено на оказание помощи руководителям предприятий и организаций в выработке управленческих решений. OLAP-технология предназначена для анализа многомерной информации в различных аналитических срезах [10, 11]. Многомерная модель данных — представление, информации в форме многомерного информационного куба, измерения которого могут использоваться для анализа информации путем выбора интервалов значений по каждому измерению.
Витрина данных - подмножество хранилища данных ограниченного объема, используемое для построения некоторого заданного класса аналитических моделей. Для данной задачи под витриной данных определяется набор взаимосвязанных таблиц характеризующих исследуемый показатель или процесс.
Анализируемые показатели - набор показателей, которые представляются в пространстве многомерного информационного куба и доступны для анализа, как в абсолютном, так и в агрегированном виде.
Измерения набор характеристик анализируемых показателей. Измерения можно рассматривать как разные типы осей информационного куба: числовые, порядковые, качественные и др., значения которых характеризуют анализируемые показатели.
В основе OLAP лежит идея многомерной модели данных. Человеческое мышление многомерно по определению. Когда человек задает вопросы, он налагает ограничения, тем самым, формулируя вопросы во многих измерениях, поэтому процесс анализа в многомерной модели приближен к реальности человеческого мышления. Пользователь, анализирующий информацию, может «разрезать» куб по разным направлениям, получать сводные или детальные сведения. Над кубами могут выполняться различные операции, включая прогнозирование и условное планирование (анализ типа "что, если"). Причем операции выполняются одновременно над кубами, т.е. произведение, например, даст в результате произведение - гиперкуб, каждая ячейка которого является произведением ячеек соответствующих гиперкубов-множителей. Естественно, возможно выполнение операций над гиперкубами, имеющими различное число измерений [10].
Состав и функции ИС «СтатЭкспресс»
Объект «- типа «таблица показателей» является промежуточным звеном между отчётной формой и показателем. Предназначен для преобразования данных отчётных форм., которые можно будет с меньшими вычислительными трудозатратами использовать для расчетов различных показателей. По своей структуре напоминает отчётную таблицу, все ячейки этой таблицы — ра.ечелные формулы языка высокого уровня. Рассчитывается таблица показателей не только для одного учреждения, а для группы учреждений, организованной фильтрами системного справочника.
Объект :.".... типа «аналитический показатель?;, реализованный в соответствии е информационной модели аналніпнеского показателя, состоит из предварительно рассчитанного сохраненного многомерного куба, витрины данных для его построения и моделей отображения кросс-таблицы. Визуализация многомерного куба осуществляется с помощью кросс-таблицы, она позволяет отобразить многомерные данные в различных плоскостях и срезах. Для того чтобы сформировать показатель, необходимо построить витрину данных. Построение сложных витрин -довольно трудоёмкий процесс, требующий от пользователя знания предметной области, представления структуры отчётных форм и знания встроенного языка, поэтому формированием показателей чаще занимается администратор системы или пользователь с высокой квалификацией. Конечный пользователь работает с уже сформированным показателем. Наполнение куба данными происходит при.перерасчёте составляющих его элементов.
Объект - типа «таблица агрегатов» является сохранением результата работы аналитического показателя и в дальнейшем может быть использован как конечный результат расчета для отображения данных в отчётах или может быть использован как промежуточный этап многошагового расчета показателя.
Подготовка форм статистического наблюдения Импорт справочников, формирование отчётных форм. Подготовка базы данных информационной системы начинается с наполнения базы общесистемными справочниками их оглавлений и установления взаимосвязей между ними. Общесистемный справочник определяет не только потенциальных участников исследования, но и предметную область исследования. Для задач медицинского статистического исследования этими справочниками являются «справочник медицинских учреждений» и «справочник страховых медицинских организаций». Ввод этих справочников осуществляется с помощью подсистемы обмена справочников и оглавление их источником может оыть люоая оаза данных или ИС CBCV содержащая таблицы определённой структуры [34]. Что касается источника данных «СВС», ИС «СтатЭксиресс» при подключении к ней автоматически считывает ее репозитарнй и предоставляет пользователю корректный список наименований доступных объектов, для остальных источников данных предоставляет, список: физических таблиц. При добавлении нового объекта система автоматически регистрирует его и репозитарин и генерирует глобальный уникальный идентификатор.
Формирование форм статистического исследования -- наиболее важный :хгап организации статистического наблюдении, от его корректности зависит дальнейшие результаты работы. При создании новой формы статистического наблюдения пользователь может задавать свойства её регистрационной записи: информацию о периодичности представлених отчетных данных, перечень типов отчитывающихся учреждений по этой форме, фамилию автора - разработчика формы, дату утверждения и другую информацию. Система «СтатЭкспресс» обладает развитыми средствами создания и корректировки форм, а также импорта и экспорта пакетов форм статистического наблюдения и отчетных данных [35]. Дизайнер таблиц наблюдения позволяет создавать и редактировать таблицы с фиксированным и нефиксированным числом строк, вычисляемыми ячейками, создавать сложные, многоуровневые заголовки строк и столбцов посредством объединения ячеек таблицы. Данные в отчетной форме организованы в таблицы или отдельные предложения. Число таблиц в форме не ограничено Дизайнер имеет несложный в освоении, удобный визуальный графический интерфейс и позволяет пользователю, рисунок 3.8: - строить и редактировать таблицы с фиксированным и нефиксирован-ным числом строк; - создавать сложные, многоуровневые заголовки строк и столбцов посредством объединения ячеек таблицы; - автоматически нумеровать ячейки строк и столбцов; - задавать заголовки строк и столбцов как непосредственным-вводом с клавиатуры, так и с использованием операций копирования и вставки; - форматировать текст заголовков; - изменять ширину/высоту ячеек таблицы; - задать тип данных столбцов таблицы; - сопоставить справочник столбцу данных для автоматизации ввода справочной информации; - вставка/добавление строк, столбцов данных и заголовка; - формировать скрипт расчёта ячеек данных; - формировать «повторяющиеся показатели»- связывать ячейки, столбцы и строки таблицы с ячейками уже существующей таблицы, отождествляя тем самым значения показателей, находящихся в них. 1
Применение системы «СтатЭкспресс» для получения показателей медицинской статистики
В 2002 г. испытывали влияние 5-ти и 10-кратного превышения предельно-допустимых концентраций загрязняющих веществ 1110,4 тыс. (36,8 %) жителей городов Красноярска, Норильска. Проживание населения в зонах загрязнения атмосферного воздуха Красноярской ТЭЦ-2 ОАО «Красноярскэнерго», ОАО «Цементный завод в г. Красноярске, ОАО «Ачинский глиноземный комбинат» в г. Ачинске и ОАО «ГМК «Норильский никель» в г. Норильске следует отнести к числу критических гигиенических ситуаций.
Присутствующие в воздухе жилых территорий городов края вредные вещества в концентрациях, превышающих гигиенические нормативы, способствуют возникновению среди населения заболеваний 8 нозологических групп. На территориях селитебных зон городов Красноярского края, воздух которых содержит вредные химические вещества способствующие возникновению онкологических заболеваний, проживает 1246,0 тыс. человек; заболеваний системы кровообращения - 1281,4 тыс. человек; болезней органов дыхания - 1294,4 тыс. человек; болезней нервной системы - 1107,9 тыс. человек; болезней крови и кроветворных органов - 549,9 тыс. человек. Жители городов Красноярска и Норильска испытывают максимальную нагрузку от действия вредных п лютантов через атмосферный воздух. Воздействию повышенных уровней сероуглерода, ухудшающего репродуктивную функцию и фтористого водорода, вызывающего флюороз костной системы подвергается 851,2 тыс. жителей г. Красноярска.
Ситуация с загрязнением почвы жилых территорий населенных мест Красноярского края характеризуется как неблагополучная. Несмотря на некоторое снижение удельного веса проб, не отвечающих санитарным требованиям в последние три года (2001 - 2003 гг.), этот показатель превышает средний по России.
Продолжается интенсивное загрязнение вредными веществами почвы селитебных территорий и мест отдыха населения, находящихся в зоне влияния промышленных узлов г. Красноярска (Советский, Ленинский районы города, п. Березовка, дер. Коркино, дер. Песчанка), г. Норильска (жилые районы города, в т.ч. жилой район Кайеркан, Талнах), г. Ачин ка, г. Канска. Добыча углей Канско-Ачинского бассейна и золошлако-вые отходы предприятий теплоэнергетики также являются источниками загрязнения больших площадей почв, в том числе населенных мест. Выборочные исследования проб почвы, проведенные на территории Красноярского края свидетельствуют о наличие очагов химического загрязнения в районах вредного воздействия от крупных промышленных центров г. Красноярска и г. Норильска, при относительном благополучии на других территориях. Доля не отвечающих санитарным нормам проб почвы селитебных территорий по санитарно-химическим показателям изменялись в 2003 г. от 0,0 % (г. Енисейск, г. Боготоле, г. Канске, Ермаков-ский, Болыпеулуйский, Бирильский Казачинский, Каратузский, Козуль-ский, Сухобузимский районы) до 100 % (г. Норильск).
Наиболее неблагополучными территориями по микробному загрязнению почвы являются города Назарово и Красноярск, населенные пункты Шушенского района. Неблагополучными территориями по загрязнению почвы жизнеспособными яйцами гельминтов - г. Красноярск, населенные пункты Минусинского, Большеулуйского, Шушенского и Бирилюсского районов.
Централизованной системой удаления твердых бытовых отходов в Красноярском крае охвачено всего 27 % населенных пунктов; преимущественно города, районные центры и крупные поселки. В сельских поселениях местные органы самоуправления вопросами санитарной очистки не занимаются.
Отсутствие на территории Красноярского края централизованных полигонов по захоронению промышленных отходов 1-2 класса опасности приводит к тому, что промышленных городах эти отходы вывозятся в места несанкционированного захоронения или смешиваются с менее токсичными отходами при их захоронении в санкционированных местах, что приводит к опасному загрязнению почвы и подземных вод химическими токсикантами. В целях формирования комплексного представления о функционировании объектов управления Краевым медицинским информационно-аналитическим центром применяется методика обобщенной оценки показателей, разработанная ВНИИ СГ и ОЗ им. Н. А. Семашко. Суть методики основана на суммировании уровня отклонения фактических значений показателей от базовых (средне краевые показатели или нормативные) с учетом неравнозначности показателей (для показателей определяется коэффициент важности или ранг) и их оптимизирующего эффекта. Ниже представлен алгоритм расчета обобщенного показателя: - Определяется конкретный перечень анализируемых показателей, уточняются единицы измерения и методика их получения. - Экспертным путем определяется коэффициент относительной важности показателя (q). - Определяют базовые значения показателей (-Р,), за которые берутся нормативные, оптимальные или средние значения с учетом местных условий. л + - Определяются реальные значения {Pi ) тех же показателей. - Выбирается система алгебраической оценки отклонения реального показателя, по сравнению с базовым, в сторону ухудшения знак (+) и улучшения знак (-). - Определяется уровень отклонения реального показателя от ожидаемого \РІ - Р{ \. Подсчитывается коэффициент рассогласованности (",). KJPt-Pll Р, Полученное отношение умножается на коэффициент относительной важности. Все полученные произведения суммируются с учетом алгебраического знака. Сумма делится на 100, в результате чего получается искомая обобщенная оценка. Важная роль мониторинга заключается и в привлечении внимания руководителей здравоохранения территорий к наиболее актуальным проблемам здравоохранения, таким как туберкулез, охрана материнства и детства, болезни сердечно-сосудистой системы.
