MATHEMATICAL MODELING OF INTEGRAL INDICATORS FOR ASSESSING POPULATION HEALTH

2025

Full text Open access: Gold Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.17513/mjpfi.13766
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Некоммерческое акционерное общество "Южно-Казахстанский государственный университет имени М. Ауезова", Шымкент, КазахстанСуществующие методы оценки интегрального показателя здоровья населения разработаны на основе суммирования средневзвешенных арифметических групповых показателей здоровья населения.Сравнительный анализ методов оценки интегрального показателя здоровья населения показал, что их достоинством является использование методов математической статистики и теории вероятности для оценки и прогнозирования ситуации в области здравоохранения, а их недостатком -использование частных точек зрения для определения весовых коэффициентов.Цель исследования -разработка математической модели интегрального показателя для оценки состояния здоровья населения с целью оперативной оценки ситуации и принятия управленческих решений.При исследовании были использованы методы математического моделирования, базирующиеся на методе обобщенных или интегральных оценок показателей.На основе методологического подхода по созданию базы исследования и теории регрессивно-корреляционного анализа разработан интегральный показатель состояния здоровья населения.Математическая модель здоровья населения основана на амплитуде размаха статистических показателей, методе анализа ситуации, теории событий и средних величин, оценке и прогнозировании медико-демографического состояния во времени, на основе оценок тенденции изменения с использованием линейных трендов с применением программы Microsoft Excel.Разработанная математическая модель для оценки здоровья населения, базирующаяся на теории средних величин и современных методах обработки данных, основанных на системном подходе, позволяет получить большой объем информации для улучшения здоровья населения.