Применение методов парного сравнения количественных и бинарных выборок в биомедицинских исследованиях с целью принятия управленческих решений

Решение исследовательских задач в рамках создания единого цифрового контура в здравоохранении требует проведения исследований, реализуемых на основе деперсонализированных медицинских данных, накопленных в информационных системах лечебных учреждений. Описаны методы математической статистики, направленные на сравнение средних значений выборок двух видов: количественных и бинарных – с целью определения связи между показателями анализа крови и условиями труда. Выполнено сопоставление методов и результатов сравнения количественных и бинарных выборок. Показано, в каких случаях целесообразно использовать те или иные методы, когда есть возможность выбора между ними. Исследование проводилось с использованием медицинских данных, накопленных в медицинской информационной системе транзакционного типа. В процессе подготовки к исследованию данные подвергались деперсонализации, очистке от неизбежных шумов и дефектов. Бинаризация значений показателей производилась путем сопоставления с известными границами интервала медицинской нормы. Разработана методика приведения выборок к однородности одновременно по признакам пола и возраста пациентов. Выявлены показатели лабораторных исследований, которые имеют статистически значимую взаимосвязь с условиями труда в рассматриваемых 4 группах. Эти группы соответствовали следующим комплексам условий труда: воздействие промышленных электромагнитных излучений, воздействие на рабочем месте шума и вибраций, условия работы в региональных офисных службах. Предлагаемые методы и полученные результаты повысят точность выполняемых оценок риска профессиональной заболеваемости и станут основой для исследования механизма влияния производственных факторов, что будет способствовать улучшению условий труда и снижению негативного воздействия вредных производственных факторов на здоровье человека. Они также будут способствовать совершенствованию анализа данных, накопленных в медицинских информационных системах, и принятию управленческих решений в здравоохранении.