2.3. Методология исследования

В работе использован комплекс социально-гигиенических (статистический, эпидемиологический, аналитический,) и социологических методов исследования.

Нами изучена медицинская отчетная документация, содержащая информацию о пострадавших и умерших от дорожных травм (ф.

«Сведения о деятельности стационара», (ф. № 40), «Отчет станции (отделения), больницы скорой медицинской помощи», (ф. № 57), «Сведения о травмах, отравлениях и некоторых других последствиях воздействия внешних причин», (ф.

№ 42), «Отчет врача судебно-медицинского эксперта, бюро судебно-медицинской экспертизы») за период 2004-2008 гг. Также изучены территориальные особенности дорожной безопасности в Вологодской области, ряд сведений получен за 2010г. и 2011г.

Источниками информации для исследования послужили данные Росстата и ГИБДД России о ДТП, пострадавших и умерших. Наличие статистических взаимосвязей между показателями оценивалось путем расчета коэффициентов корреляционной зависимости с использованием параметрических (коэффициент Пирсона) и непараметрических (коэффициент Спирмена) методов расчета.

Исследование проведено на базе г. Вологды и Вологодской области. Изучены показатели информационных систем Управления государственной инс- пекции безопасности дорожного движения Вологодской области (УГИБДД) и ГУЗ «Медицинский информационный аналитический центр» Вологодской обла- сти (ГУЗ МИАЦ) и их вклад в формирование единой статистики дорожного травматизма. Отработана методика создания единой базы данных путем слияния информационных систем различных организаций, проведен анализ соответствия зарегистрированных случаев смерти от ДТП по итоговым данным.

Проведен анализ эпидемиологии дорожного травматизма в Вологодской области за 5 лет (период с 2004г. по 2008г.).

За единицу наблюдения принят случай травмы от ДТП и случай смерти от ДТП. Источником информации являлась первичная учетная документация: журнал регистрации травматологических больных, медицинская карта стационарного больного (ф.

106/у-03), акты судебно-медицинского исследования.

В процессе исследования были собраны и изучены 3 821 карта регистрации случая ДТП, 16 журналов регистрации травматологических больных, 2913 медицинских карт стационарного больного, 2 754 врачебных свидетельства о смерти, 1 496 актов судебно-медицинского исследования - всего 5 381 документ. Собранные данные обработаны с использованием универсальных компьютерных программ (MS Excel), а также специализированных статистических пакетов.

Научно обоснованная разработка мер по снижению частоты случаев дорожно-транспортного травматизма предполагает, помимо традиционных под- ходов, оценку и анализ мнения лиц, пострадавших в дорожно-транспортном происшествии.

Такой подход предусматривает следующие аспекты. Во-первых, является ли полученная пациентами травма следствием нарушения правил дорожного движения, допущенного самими пострадавшими. Во-вторых, зависит ли оценка предлагаемых мер от социального статуса пострадавшего. В-третьих, определяется ли оценка ролью пострадавшего в дорожно-транспортном происшествии (ДТП). В-четвертых, зависят ли эти оценки от тяжести полученных травм.

Для получения указанной информации была разработана «Карта пострадавшего в ДТП» (Приложение №1). Всего было изучено и проанализировано более 4-х тысяч карт. Анализ данных карт пациентов позволил распределить пострадавших по полу, возрасту, локализации и характеру травм, уточнить время, прошедшее с момента получения травмы до момента поступления в стационар, пути поступления в стационар, в какие отделения

стационара госпитализированы пострадавшие, а также определить среднюю длительность пребывания в стационаре и исходы лечения.

Кроме того, нами была разработана специальная «Анкета пострадавшего в ДТП» (Приложение №2), по которой опрашивали лиц в возрасте 15 лет и старше, госпитализированных в травмацентр I уровня, вследствие ДТП. В опросе участвовали только лица, пострадавшие на дорогах Вологодской области.

Исходные данные для проведения исследования из годовых отчетов заносились по годам в сводные электронные таблицы в формате Microsoft Excel

97. Каждая таблица включала максимально возможное количество сведений обо всех видах деятельности отделений.

Дальнейшая статистическая обработка проводилась с использованием пакета анализа данных Microsoft Excel 97 и пакета прикладных программ Statistica

6.0.

Для статистического анализа количественных переменных рассчитывали показатели описательной статистики: среднее значение, стандартное отклонение, стандартная ошибка среднего значения, коэффициенты асимметрии и эксцесса. Были сформированы и проанализированы таблицы кросстабуляции, частот для качественных признаков, определена величина выборочных долей с их стандартной ошибкой.

Временные ряда анализировали с использованием модуля Time Series Analysis / Forecasting из пакета Statistica ’ 99 Edition , Kernel release 5.5 A. Применена процедура расчета автокорреляционной функции, степень

адекватности которой оценивалась путем анализа остатков, с последующим расчетом прогноза на 5 или 10 периодов.

Кроме того, для расчета показателей закономерно изменяющихся во времени в настоящем исследовании были использованы трендовые модели.

Тренд связан с временными интервалами как общая систематическая линейная или нелинейная компонента.

времени:

t

где

f (t) ,

t

- теоретические значения временного ряда, вычисленные по

соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t.

) производили на основе

- линейную;

- показательную;

- степенную;

- логарифмическую.

Расчет параметров функции производится методом наименьших квадратов, в котором в качестве решения принимается точка минимума суммы квадратов

отклонений между теоретическими и эмпирическими значениями:

Оценка точности трендовой модели производилась путем вычисления

коэффициента детерминации:

2

R 2 y) ,

2

y

дисперсия исходных данных.

При значениях R2 > 0,7 считали, что трендовая модель адекватно описывает изучаемый процесс, отражая основную тенденцию его развития. С использованием полученных трендовых моделей выполняли прогноз на ближайшие временные периоды.