Медицинские, социальные и экономические последствия наркомании и алкоголизма - [27]

И все же наиболее полный и корректный вывод о силе и характере влияния различных факторов на регистрируемый уровень распространения наркоманий и их последствий можно сделать только на основании результатов многофакторного анализа.

В ходе первого исследования из серии исследований подобного рода в качестве параметра наркологической ситуации мы использовали уровень болезненности наркоманиями. Исходя из его величины были сформированы две группы муниципальных образований с условно низким (среднее значение 80 случаев на 100 тыс. населения) и условно высоким(среднее значение 350 случаев на 100 тыс. населения) уровнем болезненности. В дальнейшем исследовалась связь комплекса, состоящего из 25 социально-экономических, демографических и медико-организационных факторов (табл. 35), с уровнем болезненности.

Таблица 35

Перечень показателей, использованных для многофакторного анализа

Для получения данных о влиянии различных факторов на распространение злоупотребления наркотическими средствами необходимо было провести многофакторный анализ на основе применения эффективного математического аппарата. Наиболее подходящими для этой цели нам представлялись методы, основанные на теории распознавания образов. По сравнению с некоторыми другими способами решения многофакторных задач (например, дисперсионным и регрессионным анализом), основное преимущество этих методов заключается в возможности корректного анализа влияния на уровень болезненности наркоманиями комплекса, состоящего из плохо формализуемых факторов.

В медицине рассматриваемый математический аппарат наиболее часто используется при выполнении так называемой машинной диагностики. В нашем случае также было возможно использовать «диагностический» подход – по аналогии с оценкой здоровья человека, осуществляемой врачом на основе совокупности различных параметров, дать многофакторное описание «наркологического здоровья» населения.

Опишем процедуру многофакторного анализа в общем виде.

С помощью различных алгоритмов распознавания образов осуществляется решение перечисленных ниже задач:

1) определяется достаточность выбранного комплекса факторов для надежного описания различий между выделенными группами;

2) проводится количественная оценка значимости (информативности) отдельных факторов;

3) устанавливается характер, т. е. направленность влияния каждого фактора.

Для решения первой задачи наиболее часто используется один из вариантов дискриминантного анализа, известный как способ «обучения с учителем». Суть этого метода заключается в следующем. Из всего множества наблюдений выделяется некоторая их часть (обычно 12–15 %) для процедуры «экзамена». На основе остальных проводится «обучение» компьютера, в ходе которого происходит выработка решающих правил, дающих возможность классифицировать, т. е. распознавать, наблюдения, не участвующие в «обучении», как принадлежащие к одному из выделенных классов. Критерием качества решающего правила служит процент правильно распознанных с его помощью наблюдений «экзаменующей» выборки. Чем ближе результат «экзамена» к 100 %, тем надежнее решающее правило, а соответственно, выше точность постановки «диагноза». Комплекс признаков, обеспечивающий возможность выработки надежного решающего правила, может рассматриваться как комплекс факторов, необходимый и достаточный для формирования «хорошего» или «плохого» состояния здоровья населения.

Для оценки информативности каждого признака (мера информативности интерпретировалась как сила влияния факторов на формирование популяционного здоровья) использовался метод, основанный на определении расстояний между «эталонными» значениями признаков выделенных классов. Для установления характера влияния каждого фактора использовалась процедура вычисления частот встречаемости значений признаков в вышеназванных классах.

Вся математическая обработка проводилась с помощью пакета прикладных программ распознавания образов КВАЗАР [70].

В ходе первого этапа математической обработки ставилась задача определить, является ли достаточным комплекс из 25 факторов (см. табл. 35) для описания различий между муниципальными образованиями с разными уровнями болезненности наркоманиями. Результат ее решения был таков: 100 % правильных ответов на процедуре «экзамена» по обеим группам. Этот результат достигался на основе информации уже о 12 наиболее информативных факторах. Высокая степень решения данной задачи свидетельствовала о том, что взятый комплекс содержит в себе основные факторы, формирующие разные уровни болезненности наркоманиями в муниципальных образованиях Свердловской области.

Убедившись в этом, на следующем этапе математической обработки мы провели количественную оценку вклада каждого из исследуемых факторов. Обобщение полученных данных показало, что если принять силу влияния всех 12 наиболее значимых факторов за 100 %, то на долю факторов, характеризующих потенциал наркологической службы, придется 42 %, на долю факторов, характеризующих уровень социально-экономического развития, – также 42 %, на долю факторов, характеризующих демографическую структуру населения, – 16 % (рис. 14).