आयु-समायोजित दर कैलकुलेटर

आयु-समायोजित दर कैलकुलेटर का उपयोग कैसे करें

1. 1. अपना डेटा चिपकाएँ। अठारह पंक्तियाँ, सबसे छोटी आयु से — 0–4, 5–9, … 80–84, 85 और उससे अधिक — हर एक में मामलों (या मृत्यु) की संख्या और जनसंख्या या व्यक्ति-वर्ष। पहले कॉलम में आयु वर्ग का नाम वैकल्पिक है; जिस वर्ग में कोई मामला न हो वहाँ 0 लिखें।
2. 2. मानक चुनें। अधिकांश अमेरिकी स्वास्थ्य आँकड़ों के लिए US 2000, अंतरराष्ट्रीय तुलना के लिए WHO विश्व मानक, यूरोपीय तुलना के लिए ESP 2013 — या तीसरे कॉलम में अपनी गिनती दें।
3. 3. दर का आधार और विश्वास स्तर तय करें। मृत्यु-दर और कैंसर के लिए प्रति 100,000 दर परंपरागत है।
4. 4. तुलना करें। समायोजित दर और उसका अंतराल कच्ची दर के साथ दिखते हैं, और एक तालिका में वही डेटा तीनों मानकों के अंतर्गत।

दरों को आयु-समायोजन क्यों चाहिए

अधिकांश स्वास्थ्य परिणाम उम्र के साथ तेज़ी से बढ़ते हैं, इसलिए जिस कस्बे में बुज़ुर्ग निवासी अधिक हैं, उसकी कच्ची मृत्यु-दर ऊँची होगी, भले ही हर आयु वर्ग की स्थिति अच्छी हो। प्रत्यक्ष मानकीकरण इसका उत्तर देता है: "यदि इस जनसंख्या की आयु संरचना एक मानक जैसी होती, तो इसकी दर क्या होती?" हर आयु-विशिष्ट दर rᵢ = casesᵢ / populationᵢ को उस आयु वर्ग के मानक में हिस्से wᵢ से भारित किया जाता है, और भारित दरें जोड़ी जाती हैं: आयु-समायोजित दर = Σ wᵢ rᵢ। तब एक ही मानक पर समायोजित दो जनसंख्याओं की तुलना की जा सकती है, और उम्र तुलना में बाधा नहीं बनती।

मामलों को पॉइसों माना जाए तो प्रसरण Σ wᵢ² casesᵢ / populationᵢ² है। विश्वास अंतराल Fay और Feuer (1997) की गामा विधि से आता है, जैसा NCI के SEER*Stat और R के epitools में है; यह कम मामलों में भी ऋणात्मक नहीं होता और अच्छी तरह कवर करता है। कच्ची दर का सटीक पॉइसों अंतराल निकलता है।

तीन मानक जनसंख्याएँ

मानक सबसे अधिक इस बात में अलग हैं कि वे बुज़ुर्गों और युवाओं को कितना भार देते हैं। चूँकि मृत्यु-दर उच्च आयु में कहीं अधिक होती है, इसलिए जो मानक सबसे बुज़ुर्ग वर्गों को अधिक भार देता है, वह समायोजित मृत्यु-दर बड़ी दिखाता है; युवा मानक छोटी। यह चुनाव एक परंपरा है — WHO का अपना पेपर कहता है कि एक मानक को दूसरे पर तरजीह देने का कोई वैचारिक आधार नहीं है — इसलिए जरूरी यह है कि तुलना की हर दर एक ही मानक से हो, और आप उसका नाम बताएँ। पुराने US 1940 और Segi विश्व मानक शामिल नहीं हैं।

कार्य-उदाहरण: एक काल्पनिक कस्बा

उदाहरण लोड करें 18 आयु वर्गों के लिए काल्पनिक मृत्यु और जनसंख्या भरता है — 97,100 की जनसंख्या में 1,515 मृत्यु, और कच्ची दर प्रति 100,000 पर 1,560.2। एक ही आयु-विशिष्ट दरों को हर मानक तक समायोजित करने पर बहुत अलग संख्याएँ आती हैं:

कस्बे की आयु-विशिष्ट दरें हर पंक्ति में एक जैसी हैं; केवल भार बदलते हैं। इसीलिए समायोजित दर तुलना का एक उपकरण है, किसी घटित घटना की गिनती नहीं, और एक मानक से समायोजित दर को दूसरे मानक से समायोजित दर के साथ नहीं रखा जा सकता।

• अलग-अलग मानकों से समायोजित दरों की तुलना। दोनों को हमेशा एक ही मानक से समायोजित करें।
• बेमेल आयु वर्ग। आपके मामलों और जनसंख्या के आयु-अंतराल बिल्कुल एक जैसे होने चाहिए; बारीक वर्गों को यहाँ इस्तेमाल हुए 18 वर्गों में मिलाएँ।
• बहुत छोटी जनसंख्याओं पर उपयोग। कुछ आयु वर्गों में गिने-चुने मामलों के साथ आयु-विशिष्ट दरें अस्थिर होती हैं और अंतराल चौड़ा हो जाता है; अप्रत्यक्ष मानकीकरण (SMR) अधिक स्थिर है।
• मानक का नाम न लिखना। मानक के नाम के बिना आयु-समायोजित दर का कोई अर्थ नहीं; उसे हर बार लिखें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

आयु-समायोजित दर क्या है?

यह वह दर है जो कोई जनसंख्या तब होती जब उसकी आयु संरचना चुनी हुई मानक जनसंख्या जैसी होती। यह आयु-विशिष्ट दरों का भारित औसत है, जिसमें मानक का आयु-वितरण भार का काम करता है, और यह जनसंख्याओं की तुलना करते समय अलग-अलग आयु संरचनाओं का प्रभाव हटा देता है।

मुझे कौन-सी मानक जनसंख्या इस्तेमाल करनी चाहिए?

वही जो आपका तुलना-समूह या प्रकाशन इस्तेमाल करता है। US 2000 अमेरिकी जन्म-मृत्यु आँकड़ों और कैंसर डेटा का मानक है, WHO विश्व मानक अंतरराष्ट्रीय और वैश्विक स्वास्थ्य कार्य में आम है, और ESP 2013 वह यूरोपीय मानक है जिसने 1976 के संस्करण की जगह ली। सबसे अच्छा चुनाव वह है जो उन दरों से मेल खाए जिनकी आप तुलना कर रहे हैं।

आयु-समायोजित दर हाथ से कैसे निकालें?

हर आयु वर्ग के मामलों को उसकी जनसंख्या से भाग देकर आयु-विशिष्ट दर पाएँ; हर मानक-गिनती को मानक के कुल से भाग देकर भार पाएँ; हर दर को उसके भार से गुणा करें और गुणनफल जोड़ें। यदि प्रति 100,000 दर चाहिए तो परिणाम को 100,000 से गुणा करें।

प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष मानकीकरण में क्या अंतर है?

प्रत्यक्ष मानकीकरण आपकी आयु-विशिष्ट दरों को एक मानक आयु संरचना पर लागू करता है और एक दर देता है। अप्रत्यक्ष मानकीकरण मानक आयु-विशिष्ट दरों को आपकी जनसंख्या की आयु संरचना पर लागू करता है और देखी गई व अपेक्षित घटनाओं का अनुपात देता है — मानकीकृत मृत्यु अनुपात। प्रत्यक्ष को विश्वसनीय आयु-विशिष्ट दरें चाहिए; अप्रत्यक्ष छोटे मामलों में भी काम कर लेता है।

मानक बदलने पर समायोजित दर इतनी क्यों बदलती है?

क्योंकि भार बदलते हैं। जिस मानक में अधिक बुज़ुर्ग लोग हों, वह उच्च आयु की ऊँची दरों पर अधिक भार डालता है, जिससे समायोजित दर बढ़ती है; युवा मानक इसके उलट करता है। यह अंतर मानकों का गुण है, किसी गलती का संकेत नहीं।

विश्वास अंतराल कैसे निकाला जाता है?

यह Fay–Feuer गामा अंतराल है, जो समायोजित दर, उसके पॉइसों प्रसरण और आयु वर्गों में भार-से-जनसंख्या के सबसे बड़े अनुपात से निकलता है। यह NCI के SEER*Stat में इस्तेमाल होने वाली विधि है। यह कभी शून्य से नीचे नहीं जाता, और तब भी सटीक रहता है जब कुछ आयु वर्गों में मामले कम हों या न हों।