Стандартизация – наше всё, (Часть 1, Часть 2, Часть 3)
Какие есть проблемы у стандартизации? Во-первых, её сложно использовать для расчётов потребности в том или ином виде помощи «на глаз» - очень стабильный стандартизованный показатель может скрывать гигантский прирост заболеваемости при входе в подходящий для некоего заболевания крупной популяционной волны.
Во-вторых, что важнее, не всегда однозначно можно определить, на какой именно показатель надо стандартизовать. Когда речь, скажем, о стандартизации по полу (указывать частоту мастита у мужчин можно, но в популяционной статистике она, скорее всего, будет играть малую роль) – ситуация довольно проста. Когда речь о возрасте – можно получить очень неочевидный результат. Классический пример такой проблемы представлен в приложенной тут таблице – стандартизация онкологической заболеваемости в Канаде по возрастной структуре 1991 и по 2011 годов даёт две сильно отличающихся кривых. Следующий за ним график распределения по возрасту хорошо объясняет и причину такого смещения - смещение пиковой численности "бумеров" в старшую возрастную категорию.
В-третьих, стандаризованные показатели может быть технически сложнее рассчитывать, и представлять. На графике ниже видно, насколько отличаются медианные возраста даже внутри Европы, не говоря уже о различиях между континентами.
Наконец, обобщая эти проблемы, стандартизованный показатель можно сравнивать с другим стандартизованным показателем только при соблюдении большого числа условий и оговорок. Это значимо снижает интероперабельность цифр и их политическую значимость – влезать в указанные выше детали готов далеко не каждый министр здравоохранения, не говоря уже о более далёких от медицины чиновников.
Какие есть проблемы у стандартизации? Во-первых, её сложно использовать для расчётов потребности в том или ином виде помощи «на глаз» - очень стабильный стандартизованный показатель может скрывать гигантский прирост заболеваемости при входе в подходящий для некоего заболевания крупной популяционной волны.
Во-вторых, что важнее, не всегда однозначно можно определить, на какой именно показатель надо стандартизовать. Когда речь, скажем, о стандартизации по полу (указывать частоту мастита у мужчин можно, но в популяционной статистике она, скорее всего, будет играть малую роль) – ситуация довольно проста. Когда речь о возрасте – можно получить очень неочевидный результат. Классический пример такой проблемы представлен в приложенной тут таблице – стандартизация онкологической заболеваемости в Канаде по возрастной структуре 1991 и по 2011 годов даёт две сильно отличающихся кривых. Следующий за ним график распределения по возрасту хорошо объясняет и причину такого смещения - смещение пиковой численности "бумеров" в старшую возрастную категорию.
В-третьих, стандаризованные показатели может быть технически сложнее рассчитывать, и представлять. На графике ниже видно, насколько отличаются медианные возраста даже внутри Европы, не говоря уже о различиях между континентами.
Наконец, обобщая эти проблемы, стандартизованный показатель можно сравнивать с другим стандартизованным показателем только при соблюдении большого числа условий и оговорок. Это значимо снижает интероперабельность цифр и их политическую значимость – влезать в указанные выше детали готов далеко не каждый министр здравоохранения, не говоря уже о более далёких от медицины чиновников.
group-telegram.com/orgzdravrus/98
Create:
Last Update:
Last Update:
Стандартизация – наше всё, (Часть 1, Часть 2, Часть 3)
Какие есть проблемы у стандартизации? Во-первых, её сложно использовать для расчётов потребности в том или ином виде помощи «на глаз» - очень стабильный стандартизованный показатель может скрывать гигантский прирост заболеваемости при входе в подходящий для некоего заболевания крупной популяционной волны.
Во-вторых, что важнее, не всегда однозначно можно определить, на какой именно показатель надо стандартизовать. Когда речь, скажем, о стандартизации по полу (указывать частоту мастита у мужчин можно, но в популяционной статистике она, скорее всего, будет играть малую роль) – ситуация довольно проста. Когда речь о возрасте – можно получить очень неочевидный результат. Классический пример такой проблемы представлен в приложенной тут таблице – стандартизация онкологической заболеваемости в Канаде по возрастной структуре 1991 и по 2011 годов даёт две сильно отличающихся кривых. Следующий за ним график распределения по возрасту хорошо объясняет и причину такого смещения - смещение пиковой численности "бумеров" в старшую возрастную категорию.
В-третьих, стандаризованные показатели может быть технически сложнее рассчитывать, и представлять. На графике ниже видно, насколько отличаются медианные возраста даже внутри Европы, не говоря уже о различиях между континентами.
Наконец, обобщая эти проблемы, стандартизованный показатель можно сравнивать с другим стандартизованным показателем только при соблюдении большого числа условий и оговорок. Это значимо снижает интероперабельность цифр и их политическую значимость – влезать в указанные выше детали готов далеко не каждый министр здравоохранения, не говоря уже о более далёких от медицины чиновников.
Какие есть проблемы у стандартизации? Во-первых, её сложно использовать для расчётов потребности в том или ином виде помощи «на глаз» - очень стабильный стандартизованный показатель может скрывать гигантский прирост заболеваемости при входе в подходящий для некоего заболевания крупной популяционной волны.
Во-вторых, что важнее, не всегда однозначно можно определить, на какой именно показатель надо стандартизовать. Когда речь, скажем, о стандартизации по полу (указывать частоту мастита у мужчин можно, но в популяционной статистике она, скорее всего, будет играть малую роль) – ситуация довольно проста. Когда речь о возрасте – можно получить очень неочевидный результат. Классический пример такой проблемы представлен в приложенной тут таблице – стандартизация онкологической заболеваемости в Канаде по возрастной структуре 1991 и по 2011 годов даёт две сильно отличающихся кривых. Следующий за ним график распределения по возрасту хорошо объясняет и причину такого смещения - смещение пиковой численности "бумеров" в старшую возрастную категорию.
В-третьих, стандаризованные показатели может быть технически сложнее рассчитывать, и представлять. На графике ниже видно, насколько отличаются медианные возраста даже внутри Европы, не говоря уже о различиях между континентами.
Наконец, обобщая эти проблемы, стандартизованный показатель можно сравнивать с другим стандартизованным показателем только при соблюдении большого числа условий и оговорок. Это значимо снижает интероперабельность цифр и их политическую значимость – влезать в указанные выше детали готов далеко не каждый министр здравоохранения, не говоря уже о более далёких от медицины чиновников.
BY Субъективный оргздрав
Share with your friend now:
group-telegram.com/orgzdravrus/98