Ольга Ивановна Жидкова

Медицинская статистика: конспект лекций


Скачать книгу

число родившихся = число родившихся в данном календарном месяце + число родившихся за 12 предыдущих месяцев, деленное на 13 (табл. 5).

      Таблица 5

      Пример вычисления помесячных колебаний младенческой смертности

      Для января 2000 г. число родившихся за 13 месяцев равно сумме родившихся на 1999 г. плюс число родившихся в январе: 9642 + 778 = 10 420 и т. д.

      10 420/13 = 801.

      Показатель младенческой смертности на 1000 родившихся в январе составляет:

      23 x 1000/801 = 28,7.

      При анализе младенческой смертности необходимо помнить о том, что использование показателей по месяцам календарного года возможно лишь на уровне области, так как в районе исследование не дает достоверных результатов.

      В структуре причин младенческой смертности в России первое место занимают болезни перинатального периода (гипоксия, асфиксия, родовая травма, внутриутробная инфекция), второе – врожденные аномалии развития, третье место принадлежит болезням органов дыхания, четвертое – инфекционным заболеваниям (таким как кишечные инфекции, сепсис и др.).

      В международной практике, помимо показателей младенческой смертности, принято рассчитывать коэффициент смертносmu детей в возрасте до 5 лет. Этот показатель выбран ЮНИСЕФ как характеризующий положение детей в различных государствах и индикатор благополучия детского населения.

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

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