Вороненко Ю.В., Москаленко В.Ф. (ред.) Соціальна медицина та організація охорони здоров'я

Подождите немного. Документ загружается.

Зважаючи, що одним

із

найбільш важливих розділів

їх

використання є

оцінка вірогідності різниці порівнюваних спостережень, весь комплекс вказаних

методик можна розподілити на дві групи: 1) непараметричні критерії оцінки

вірогідності різниці у двох

взаємопов'язаних

сукупностях; 2) непараметричні

критерії оцінки вірогідності різниці у двох незалежних сукупностях.

Першу групу використовують для оцінки вірогідності різниці за результатами,

які отримані для однієї групи хворих протягом різних періодів (до лікування -

після лікування, перший день - п'ятий день та інші). Порівняння

їх

результатів

може бути проведено за критеріями знаків та

Вілкоксона.

Критерій знаків дозволяє включати в аналіз до 100 пар спостережень і

базується на підрахунку числа однонаправлених результатів при парному

їх

порівнянні.

В табл. 1 наведено динаміку швидкості осідання еритроцитів (ШОЕ) за

10-денний

період лікування.

Таблиця 1

Динаміка швидкості осідання еритроцитів (ШОЕ)

Хворі

(№

п/п)

ШОЕ

1 день

10 день

Спрямованість

різниці

—

Основні етапи розрахунку за критерієм знаків:

1. Визначення спрямованості різниці в порівнюваних групах результатів.

Динаміка при цьому позначається відповідними знаками: +, -, =. З подальшого

розрахунку виключають результати без динаміки (=).

2. Підрахунок числа спостережень з позитивними та негативними результа-

тами. З 10 наведених зміни виявились у 9 хворих.

3. Підрахунок числа знаків, які рідше зустрічаються. Зниження ШОЕ (—)

виявлено у 6 хворих, а приріст (+) зареєстровано в трьох випадках.

4. Порівняння меншого числа знаків (критерій 2) з табличними критичними

значеннями для відповідного числа спостережень. Для п = 9 визначений

критерій 2 = 3 вище граничного табличного

005

2).

Отже, не можна

зробити висновок про суттєвість динаміки швидкості осідання еритроцитів —

ймовірність похибки більше 5 % (р>0,05).

Т-критерій Вілкоксона передбачає можливість попарного порівняння

від 6 до 25 пар спостережень. Його доцільно використовувати в тих випадках,

http://www.medicalcd.info, info@medicalcd.info, ICQ: 359 787 262

http://rapidshare.com/users/5BGX23

коли виявляються неоднозначні кількісні зміни досліджуваного параметра

(зниження та підвищення). При цьому враховують не тільки спрямованість

різниці, а і її величину.

Методика аналізу за Т-критерієм Вілкоксона наведена в табл. 2.

1. Визначається різниця в парах спостереження між кінцевим та початковим

рівнями артеріального тиску.

2. Рангування отриманих результатів за величиною різниці між показниками

без врахування спрямованості змін. Результати без динаміки виключають з

подальшої оцінки. Якщо два результати мають однакові абсолютні значення

змін,

їх

ранги визначають як півсуму порядкових номерів.

3. Підрахунок суми однозначних рангів (позитивних та негативних).

4. Оцінка за меншою сумою рангів шляхом порівняння визначеного Т-кри-

терію з табличним значенням при відповідному числі пар спостережень.

Таблиця 2

Рівень артеріального тиску у хворих на гіпертонічну хворобу

до та після лікування

(мм.

рт. ст.).

Хворі

В.

д.

к.

р.

н.

п.

А.

С.

Ю.

т.

Рівень артеріального тиску

до лікування

210

180

185

160

175

190

155

180

200

170

після лікування

175

180

140

185

145

150

160

155

Різниця

-35

+25

-зо

-АО

-20

-45

-15

Ранг

різниці

6,5

—

6,5

Сума рангів

6,5

Т=40

Сума рангів

Т = 5

Критерій Вілкоксона Т=5 не перевищує табличного значення для даного

числа спостережень - п = 9,

005

= 6. Отже, можна зробити висновок про

суттєвість (статистичну вірогідність) динаміки артеріального тиску у хворих

після лікування.

Друга група непараметричних критеріїв - критерії, що застосовують у

випадку порівняння незалежних сукупностей. Типовими прикладами

їх

практичного використання є порівняння дослідної та контрольної груп хворих,

результатів двох груп спостережень, що відносяться до різних захворювань

чи ступенів важкості патології.

Для порівняння незалежних сукупностей використовують:

• серійний критерій;

• критерій Уайта;

• критерій Ван дер Вардена.

Але найбільш потужним в даній групі є критерій Колмогорова-Смирнова

(А,

методика застосування якого наведена нижче (табл. 3):

http://www.medicalcd.info, info@medicalcd.info, ICQ: 359 787 262

http://rapidshare.com/users/5BGX23

Таблиця З

Зміна радіоактивності крові опромінених тварин, що отримували (X)

та не отримували (У) лікування (умовні одиниці)

Варіанти

по ряду X

та

ЗО

Частоти варіант

по фупах

Рх

Ш=9

Ру

Ку=8

Накопичені

частоти по групах

8х

зу

Накопичені частки

по групах

0,23

0,56

0,67

0,78

0,89

Ь.

"у

0,23

0,34

0,45

0,56

0,67

0,89

Різниця

п п

х у

0,23

0,56

0,44

0,55

•

0,44

0,33

0,11

1. Числові значення двох варіаційних рядів об'єднують в один варіаційний

ряд, варіанти якого розташовують в порядку зростання.

2. Визначають частоти варіант для обох груп спостережень.

3. Визначають накопичені частоти для обох груп.

4. Визначають накопичені частки, для чого накопичені частоти діляться

на число спостережень для кожної групи.

5. Розраховується різниця накопичених часток груп X та У без врахування знаків.

6. Визначають максимальну різницю - Д = 0,55 (графа 8, табл. 3).

7. Визначають критерій X

за формулою:

^д2^Ь

= 1,28

8. Порівнюємо отриманий результат з граничним значенням критерію

Колмогорова-Смирнова. Якщо

більше граничного значення, різниця між

порівнюваними групами є суттєвою.

Для даного завдання

1,28.

Порівнюючи отриманий результат з гранич-

ним значенням

005

1,84 та

00[

= 2,65, робимо висновок про несуттєвість

різниці між порівнюваними групами.

Контрольні питання

1. В яких випадках доцільно використовувати непараметричні критерії?

2. Які переваги мають непараметричні критерії?

3. Дайте характеристику незалежних та взаємопов'язаних сукупностей.

4. Які непараметричні критерії використовують для оцінки вірогідності різниці

результатів дослідження у взаємопов'язаних сукупностях?

5. Які непараметричні критерії використовують для оцінки вірогідності різниці

результатів дослідження у незалежних сукупностях?

http://www.medicalcd.info, info@medicalcd.info, ICQ: 359 787 262

http://rapidshare.com/users/5BGX23

3.8. Динамічні ряди

Окремі явища чи параметри, які вивчаються різними галузями

медичне

науки та практики, протягом часу часто змінюють свою інтенсивність. 11

' зміни позначаються на розвитку явищ. Тому при

їх

вивченні необхідно врахо

вувати

величину та напрямок змін. Особливо велике значення для

практичне

охорони здоров'я має

інформація

про зміни, які притаманні

демографічнш

процесам, захворюваності населення, діяльності закладів охорони здоров';

та

інші.

Адекватність спрямованості та реалізації практичних рекомендації

та заходів у значній мірі залежить від вірної оцінки

їх

характеру.

Оскількі

такі зміни часто є наслідком практичних оздоровчих заходів, аналіз

їх

дозволя

оцінити ефективність проведеної роботи.

Для охорони здоров'я практичний інтерес має і тенденція розвитку деяки:

явищ. Оцінка її на даний момент часто дозволяє передбачити зміни

; майбутньому і відповідно намітити та реалізувати необхідні практичні

заходе

Процес розвитку змін окремих явищ (в тому числі медико-соціальних) з

часом в статистиці прийнято називати динамікою, для відображення

яке

будують відповідні ряди. Отже, динамічний ряд - це ряд статистичних

величиь

що відтворюють зміни явища у часі і розташовані в хронологічному

порядк

через певні проміжки часу.

Складовими елементами ряду динаміки є його рівні та показники час

(роки, квартали, місяці і т.д.) чи моменти (періоди часу). Рівні ряду - ц

величини, з яких складається динамічний ряд - розмір того чи іншого

явищг

досягнутий протягом певного періоду чи на певний момент часу.

Залежно від того, як рівні ряду відображають стан явища, динамічні ряд

за своїм видом можуть бути :

• Моментними - величини ряду характеризують явище на будь-яки

певний момент часу (штати, ліжка на кінець календарного року,

виявлеь

хворі при медичному

огляді).

• Інтервальними - рівні ряду визначають за певний період часу (числ

випадків госпіталізації в стаціонар, число летальних випадків протягом

рок)

число викликів швидкої допомоги протягом доби).

Для різних за характером

інтервальних

і моментних динамічних ряді

ь виявляють деякі особливості рівнів. Оскільки рівнями інтервального ряду

сумарний розмір явища за певний проміжок часу, то вони залежать від

тр>

валості даного періоду часу і можуть бути представлені у вигляді підсумку.

моментних рядах рівні містять елементи повторного підрахунку

(наприкла/

чисельність населення України за даними переписів), тому підводити

їх

пц

сумок неможливо.

Величини, які вивчають в динаміці (рівні ряду), можуть бути

представлеь

у вигляді абсолютних чисел, відносних (інтенсивні показники, співвідношення

та середніх величин. За даним критерієм динамічні ряди можна розділити н

ряди абсолютних, відносних та середніх величин.

http://www.medicalcd.info, info@medicalcd.info, ICQ: 359 787 262

http://rapidshare.com/users/5BGX23

Для аналізу динаміки не завжди доцільно використовувати абсолютні

величини, оскільки

їх

зміна досить часто пов'язана зі зміною чисельності сере-

довища чи основи для формування. Наприклад, зменшення числа випадків

госпіталізації до стаціонару може бути пов'язане зі скороченням ліжкового

фонду за відповідний проміжок часу, а не з фактичними показниками здоров'я

населення.

Розгляд в динаміці екстенсивних показників (структури) у більшості випад-

ків є недоцільним і може бути проведений тільки в особливих випадках, за

умови чіткої

інтерпретації

та обов'язкового врахування змін в структурі всієї

сукупності.

Залежно від відстані між рівнями динамічні ряди можна розподілити на

рівновіддалені (рівномірні інтервали між датами) та нерівновіддалені (нерівномірні

проміжки чи перервні періоди).

Характер основної тенденції досліджуваних процесів, представлених у

вигляді динамічних рядів, ділить

їх

на стаціонарні та нестаціонарні. Якщо

математично очікувані (прогнозовані) значення ознак та параметри

їх

стабіль-

ності (середнє квадратичне відхилення, коефіцієнт варіації) є постійними, не

залежать від часу, то такий процес є стаціонарним. Дані ряди також назива-

ються стаціонарними. Медико-соціальні процеси за часом, звичайно, не є ста-

ціонарними, оскільки кожен з них містить в собі певну тенденцію розвитку.

Важливою умовою вірної побудови динамічного ряду і його подальшої

характеристики є можливість зіставлення його окремих рівнів. Порівнюючи

дані в динаміці, необхідно завжди пам'ятати про територіальне та якісне зістав-

лення результатів. Основними причинами, що утруднюють або роблять немож-

ливим зіставлення рівнів динамічного ряду можна визначити:

• зміна одиниць вимірювання чи підрахунку (оцінка економічної ефектив-

ності роботи лікувально-профілактичних закладів в різних грошових еквіва-

лентах на певні періоди - рублі, купони, гривні, У.О.);

• нерівномірна періодизація динаміки (кількісна - за роками, якісна - за

соціально-економічними періодами, зміною пріоритетності різних типів закладів

у структурі лікувально-профілактичної допомоги);

• зміна переліку об'єктів аналізу (перехід ряду лікувально-профілактичних

закладів з одного підпорядкування до іншого);

• зміна територіальних меж областей, районів та

інші.

За наявності вищевказаних умов проблему, звичайно, вирішують в процесі

збору та обробки даних або шляхом

їх

перерахунку.

Методи медичної статистики дозволяють вимірювати розміри змін, що

відбулись протягом певного періоду часу, та кількісно охарактеризувати спря-

мованість

їх

розвитку. З даною метою використовують наступні показники:

абсолютний приріст, темп росту, темп приросту.

Абсолютний

приріст - це різниця між даним рівнем ряду і тим, що

взято за основу (попереднім, початковим). Абсолютний приріст може бути

http://www.medicalcd.info, info@medicalcd.info, ICQ: 359 787 262

http://rapidshare.com/users/5BGX23

як позитивним, так і негативним. Він відображає, на скільки одиниць в абсо-

лютному виразі змінився рівень того чи іншого періоду порівняно з базовим.

Один і той самий абсолютний приріст відносно різних вихідних рівнів може

означати різний темп динаміки, тому необхідно визначити також у скільки

разів рівень одного періоду є вищим чи нижчим рівня іншого періоду.

Темп росту -відношення даного рівня ряду до рівня, взятого за основу,

виражене у відсотках. Дозволяє відповісти на питання: на скільки відсотків

він збільшився чи зменшився. Якщо оцінка в динамічному ряду проводиться

відносно до попереднього рівня, можна говорити про темпи росту, розраховані

при змінній основі. При розрахунках, проведених відносно висхідного рівня,

говоримо про показники, розраховані на постійну основу, які ще мають назву

показників наочності.

Темп приросту — відношення абсолютного приросту за даний період часу

до абсолютного рівня попереднього періоду, виражене у відсотках. Абсолютний

приріст може бути позитивним чи негативним, а відповідно, темп приросту

також може бути позитивним чи негативним.

Абсолютне значення 1 % приросту - відношення абсолютного приросту

до темпу приросту. В певних ситуаціях, незважаючи на зниження темпу

приросту, ми можемо відмічати одночасне збільшення значення 1 % приросту,

який залежить від початкового рівня.

Способи розрахунку вказаних показників представлені на наступному

прикладі.

Таблиця 1

Динаміка перинатальної смертності (на 1000 народжених)

Рік

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

Абсолютний

рівень

14,3

7,4

12,8

12,3

12,2

11,2

Абсолютний

приріст

—

-6,9

5,4

-0,5

-0,1

0,0

-1,0

Темп росту, %

при

змінній

основі

—

51,7

173,0

96,1

99,2

100,0

91,8

при

постійній

основі

100,0

51,7

89,5

86,0

85,3

78,3

Темп

приросту, %

—

-48,3

73,0

-3,9

-0,8

0,0

-8,2

Спостереження, які проводять протягом тривалого часу, не завжди дають

можливість виявити чітку тенденцію в динаміці певного явища. В подібних

ситуаціях доцільним є застосування методів вирівнювання динамічного ряду,

які поділяються на дві основні групи:

1. Згладжування, чи механічне вирівнювання окремих членів ряду з вико-

ристанням фактичних значень сусідніх рівнів (зведення ряду до однієї основи,

http://www.medicalcd.info, info@medicalcd.info, ICQ: 359 787 262

http://rapidshare.com/users/5BGX23

метод усереднення по лівій та

правій

половині, метод укрупнення інтервалів,

метод групової та ковзної середньої).

2. Вирівнювання з використанням кривої, проведеної між конкретними

рівнями таким чином, щоб вона відображала тенденцію, притаманну ряду, і

одночасно звільнила його від незначних коливань (вирівнювання за методом

найменших квадратів).

Зведення ряду до однієї основи проводиться шляхом обчислення показ-

ників наочності. Динаміка в даному випадку виражається достатньо чітко.

Метод усереднення по лівій та

правій

половині {графічний метод).

Ряд розподіляється на дві частини. Для кожної його половини знаходять

середнє арифметичне значення і проводять через отримані точки лінію на

графіку.

Метод укрупнення (збільшення)

інтервалів.

Якщо розглядати певні

медико-соціальні показники за ряд років, то внаслідок впливу різноманітних

факторів можна відмітити зниження і підвищення окремих рівнів ряду. Це за-

важає виявити основну тенденцію розвитку певного явища. Тому для наочного

представлення динаміки використовують метод, що базується на збільшенні

періодів часу, до яких відносяться рівні ряду. Наприклад, щодобове число

викликів швидкої допомоги можна замінити відповідним показником, визна-

ченим за тиждень.

Метод ковзної середньої. Часто даний метод використовують при прове-

денні характеристики сезонних коливань. Особливість його полягає в тому,

що проводиться заміна окремих рівнів ряду середніми значеннями, розрахова-

ним з певного та сусідніх рівнів. Розраховують середній рівень для певного

числа (частіше трьох) перших за порядком рівнів ряду, потім - середній

рівень для аналогічного числа рівнів, але починаючи з другого, далі з третього

і т.д. Таким чином, методика ковзної середньої дозволяє виявити тенденцію,

яка була замаскована випадковими коливаннями показників.

Метод найменших квадратів. Дана методика базується на математичному

законі - через ряд емпіричних точок можна провести тільки одну пряму

лінію, яка відповідає вимозі: сума квадратів відхилень фактичних даних від

вирівняних буде найменшою. За даним методом визначається лінія, яка най-

більше підходить для емпіричних даних та дає характеристику спрямованості

досліджуваного явища. Нею є парабола відповідного порядку. Для прикладу

розглянемо вирівнювання по прямій (парабола першого порядку).

Рівняння прямої лінії має вигляд: у'=

а,х,

де х - порядковий номер

року чи іншого періоду часу; у' - теоретичні рівні;

- початковий рівень;

а^

початкова швидкість ряду. Розрахунок по прямій за методом найменших

квадратів спрощується відповідним підбором способу розрахунку часу (х)

таким чином, щоб

= 0. За таких умов розрахунок параметрів

та а,

проводиться за формулами:

http://www.medicalcd.info, info@medicalcd.info, ICQ: 359 787 262

http://rapidshare.com/users/5BGX23

де

і а, - постійні параметри для підстановки

їх

в рівняння; п - число

членів ряду; х - позначення одиниці часу.

Методика вирівнювання наведена на прикладі динаміки смертності немовлят

в Україні за 1992-1998 роки (таблиця 2).

1. Беремо середній період часу за початок відліку (1995 рік). Час наведено

в умовних одиницях від середини відліку

(ряд

х),

2. Визначаємо постійну величину рівняння

(а

992

=И

3. Отримуємо добуток ряду У на ряд X. Для 1992 року: 14,0 • (-3) = -42,0.

4. Значення ряду (х) підносимо до квадрата.

5. Визначаємо другу постійну величину рівняння

Ц):

а,

_Іху_-5,6_

-0,2

6. Визначаємо вирівняні рівні ряду (У ):

У.,

а,х

У, = 14,17 + (-0,2) • (-3) = 14,77

У, = 14,17 + (-0,2) • (-2) = 14,57

= 14,17 + (-0,2) • 3 = 13,57

Аналіз динаміки медико-соціальних явищ, визначення та характеристика

головних тенденцій

їх

розвитку формують основу для подальшого прогнозування,

визначення майбутніх розмірів рівня явища.

Таблиця 2

Динаміка смертності немовлят в Україні (%о)

Роки

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

Рівні ряду (у)

14,0

14,9

14,5

14,7

14,3

14.0

12,8

Іу

= 99,2

Умовний час (х)

-3

-2

ху

-42,0

-29,8

-14,5

14,3

28,0

38,4

Іху

= - 5,6

Ех'

= 28

Вирівняні дані

У'

14,77

14,57

14,37

14,17

13,97

13,77

13,57

http://www.medicalcd.info, info@medicalcd.info, ICQ: 359 787 262

http://rapidshare.com/users/5BGX23

Особливо актуальними питання прогнозування стають в умовах переходу

на нову методологію обліку певних явищ, в період реформування системи

охорони здоров'я. Прогнозування передбачає збереження основних закономір-

ностей в майбутньому, таким чином, воно базується на екстраполяції. Екстра-

поляція, яка спрямована в майбутнє чи минуле, називається, відповідно,

перспективною та ретроспективною.

Теоретичною основою поширення тенденції на майбутнє є

інерційність

основних соціальних, медичних, економічних процесів. Чим коротшим є термін

екстраполяції, тим більш надійним та точним є прогноз. Залежно від того, які

принципи та висхідні дані покладені в основу прогнозу, виділяють наступні

елементарні методи екстраполяції:

• середнього абсолютного приросту;

• середнього темпу росту;

• вирівнювання рядів за певною аналітичною формулою, що є найбільш

поширеним методом, методологічна основа якого наведена вище.

В процесі аналізу динамічних рядів

іноді

доводиться визначати деякі неві-

домі рівні всередині даного ряду, що має назву інтерполяція. Вона базується

на принципах, аналогічних екстраполяції, проте ступінь точності прогнозування

очікуваного результату, звичайно, значно вища.

Контрольні питання

1. Що таке динамічний ряд?

2. Дайте характеристику моментних та інтервальних динамічних рядів.

3. Що таке рівень ряду?

4. Які показники використовують для аналізу рядів динаміки?

5. Які Ви знаєте методи вирівнювання рядів динаміки?

3.9. Метод стандартизації

Об'єктивне зіставлення загальних інтенсивних показників можливе лише

за умови якісної однорідності порівнюваних груп. Так, наприклад, показники

летальності в двох опікових відділеннях можна порівнювати між собою за

умови, що обидва стаціонари мають приблизно однаковий склад хворих за

рядом основних параметрів — віком, статтю хворих, важкістю патології, термі-

нами госпіталізації і т.д. Якщо

їх

склад відрізняється, порівняння загальних

інтенсивних показників, які дають характеристику сили та поширеності явища,

ускладнено. При цьому на величину загального інтенсивного показника

впливає склад оцінюваної клініко-статистичної групи. Ігнорування впливу

складу досліджуваних груп населення на рівні смертності, народжуваності,

захворюваності в окремих регіонах може призвести до хибних висновків.

При проведенні клінічних досліджень із вивчення ефективності певного

методу лікування також необхідно формувати однорідні в порівнянні групи.

http://www.medicalcd.info, info@medicalcd.info, ICQ: 359 787 262

http://rapidshare.com/users/5BGX23

Статистичний метод, що дозволяє виключити вплив неоднорідності складу

порівнюваних груп на досліджувані загальні показники називається методом

стандартизації. При використанні його розраховують стандартизовані (умов-

ні) показники, які могли б бути за умови однакового складу населення в

порівнюваних групах.

Практична значимість методу стандартизації:

• дозволяє порівняти частоту однотипних явищ у неоднорідних групах;

• дозволяє оцінити вплив досліджуваного фактора на величину загальних

показників.

Оцінка впливу певного фактора на величину загальних інтенсивних показ-

ників базується на динаміці співвідношення даних показників за умови змін в

складі досліджуваних груп. Якщо умовна зміна складу порівнюваних груп за

певним критерієм призводить до зміни співвідношення загальних

інтенсивних

показників (зміну знаку між ними), то це дає можливість

-зробити

висновок про

значимість (вплив) даного чинника для оцінки рівнів досліджуваних показників.

Існує три методи стандартизації: прямий, опосередкований та зворотний.

Вибір будь-якого з методів визначається формою представлення первинного

матеріалу, зручністю та швидкістю розрахунків, даними попередніх досліджень.

Прямий метод використовують при наявності даних про склад населення та

склад досліджуваного явища за певними параметрами (віком, професіями,

термінами госпіталізації, тяжкістю захворювання і т.д.). Відсутність даних

про розподіл певного явища, або незначна чисельність груп при даному розпо-

ділі, що знижує вірогідність погрупових показників, є умовами для використання

опосередкованого методу стандартизації. Відсутність даних про склад населення

обумовлює необхідність використання зворотного методу.

Найбільш поширеним в медико-біологічних дослідженнях є прямий метод

стандартизації.

Розглянемо методику його реалізації на прикладі частоти ускладнень після

опіків у хворих з різними ступенями тяжкості патології (індекс

тяжкості

опіків, наведений в умовних одиницях), що лікувалися в різних стаціонарах.

Щоб оцінити рівень якості лікування у двох стаціонарах, необхідно виключити

неоднорідність складу хворих за цим індексом (табл. 1).

Порівняння загальних показників частоти ускладнень у двох стаціона-

рах дозволяє зробити висновок про більш високу частоту ускладнень в

стаціонарі Б. Проте в стаціонарі Б вища питома вага хворих з високими

індексами

тяжкості патології, що, відповідно, може обумовлювати високу

частоту ускладнень. Враховуючи неоднорідність складу хворих в досліджу-

ваних стаціонарах, для визначення

істинного

співвідношення частоти усклад-

нень та оцінки якості медичної допомоги в обох відділеннях необхідно

порівняти склад хворих за ступенем тяжкості патології. Розрахунок

проводиться за наступною схемою:

http://www.medicalcd.info, info@medicalcd.info, ICQ: 359 787 262

http://rapidshare.com/users/5BGX23