Thirteenth General Programme of Work (GPW13) Methods for impact measurement Version 2.1 Thirteenth General Programme of Work (GPW13) Methods for impact measurement Version 2.1 Thirteenth General Programme of Work (GPW13): methods for impact measurement ISBN 978-92-4-001277-6 (electronic version) ISBN 978-92-4-001278-3 (print version) © World Health Organization 2020 Some rights reserved. This work is available under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 IGO licence (CC BY-NC-SA 3.0 IGO; https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/igo). Under the terms of this licence, you may copy, redistribute and adapt the work for non-commercial purposes, provided the work is appropriately cited, as indicated below. In any use of this work, there should be no suggestion that WHO endorses any specific organization, products or services. The use of the WHO logo is not permitted. If you adapt the work, then you must license your work under the same or equivalent Creative Commons licence. If you create a translation of this work, you should add the following disclaimer along with the suggested citation: “This translation was not created by the World Health Organization (WHO). WHO is not responsible for the content or accuracy of this translation. The original English edition shall be the binding and authentic edition”. Any mediation relating to disputes arising under the licence shall be conducted in accordance with the mediation rules of the World Intellectual Property Organization (http://www.wipo.int/amc/en/mediation/rules/). Suggested citation. Thirteenth General Programme of Work (GPW13): methods for impact measurement. Geneva: World Health Organization; 2020. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO. Cataloguing-in-Publication (CIP) data. CIP data are available at http://apps.who.int/iris. Sales, rights and licensing. To purchase WHO publications, see http://apps.who.int/bookorders. To submit requests for commercial use and queries on rights and licensing, see http://www.who.int/about/licensing. Third-party materials. If you wish to reuse material from this work that is attributed to a third party, such as tables, figures or images, it is your responsibility to determine whether permission is needed for that reuse and to obtain permission from the copyright holder. The risk of claims resulting from infringement of any third-party- owned component in the work rests solely with the user. General disclaimers. The designations employed and the presentation of the material in this publication do not imply the expression of any opinion whatsoever on the part of WHO concerning the legal status of any country, territory, city or area or of its authorities, or concerning the delimitation of its frontiers or boundaries. Dotted and dashed lines on maps represent approximate border lines for which there may not yet be full agreement. The mention of specific companies or of certain manufacturers’ products does not imply that they are endorsed or recommended by WHO in preference to others of a similar nature that are not mentioned. Errors and omissions excepted, the names of proprietary products are distinguished by initial capital letters. All reasonable precautions have been taken by WHO to verify the information contained in this publication. However, the published material is being distributed without warranty of any kind, either expressed or implied. The responsibility for the interpretation and use of the material lies with the reader. In no event shall WHO be liable for damages arising from its use. Printed in Switzerland Contents Foreword vii Acknowledgements viii Abbreviations x Executive summary xi 1. Introduction 1 1.1 Delivering the Triple Billions 3 1.2 Scope of this report 4 1.3 The consultation process 4 1.4 GPW13 and COVID-19 5 2. Outcome indicators 7 2.1 Definition 8 2.2 Use in the Triple Billions 8 2.3 Indicator availability and methods 9 2.4 Supporting and strengthening country measurement capacity 12 2.5 Strengthening world health data capacity 14 2.6 Equity and the outcome indicators 15 3. Triple Billions concept 17 3.1 Why count the Triple Billions? 18 3.2 How to count the Triple Billions 18 3.3 The Triple Billions as a driver of change 19 3.4 Accounting for country size 19 3.5 Interpreting the Triple Billions as populations 20 3.6 Handling population growth 21 3.7 Identifying country shares of the Triple Billions 21 3.8 Planned refinements to the Triple Billion methods 21 3.9 Equity and the Triple Billion targets 22 3.10 The Triple Billions and primary health care 22 4. Universal Health Coverage Billion 23 4.1 Average service coverage 24 4.2 Financial hardship 26 4.3 Calculating the UHC Billion 28 4.4 Limitations of the UHC Billion calculations 32 4.5 UHC for the future 33 5. Health Emergencies Protection Billion 35 5.1 The emergency prepare indicator 36 5.2 The emergency prevent indicator 39 5.3 The emergency detect & respond indicator 43 5.4 Combined emergency index 50 5.5 Health emergencies protection for the future 52 6. Healthier Populations Billion 53 6.1 A conceptual framework for healthier populations 54 6.2 The healthier lives approach 56 6.3 Indicators for measuring healthier populations 57 6.4 Calculating the Healthier Populations Billion 60 6.5 Limitations of the healthier lives approach 63 6.6 Healthier populations for the future 64 7. Healthy life expectancy (HALE) 65 7.1 Calculation of HALE 66 7.2 Contribution of the Triple Billions to HALE 67 7.3 Equity and HALE 67 References 69 Annexes 73 Annex 1 Outcome indicators 74 Annex 2 Global-level inequality monitoring of outcome indicators 76 Annex 3 Triple Billion concept 81 Annex 3.1 Handling population growth 81 Annex 3.2 General limitations of the Triple Billion methods 81 Annex 4 Universal Health Coverage Billion 83 Annex 4.1 Tracer indicators for UHC service coverage 83 Annex 4.2 Comparing arithmetic and geometric averages 85 Annex 4.3 UHC and 85% service coverage 87 Annex 4.4 Limitations of the UHC Billion 87 Annex 4.5 Using historical data to estimate the UHC Billion 90 Annex 5 Health Emergencies Protection Billion 91 Annex 5.1 Emergencies detection decision instrument 91 Annex 5.2 Initial estimation of the HEP Billion 92 Annex 6 Healthier Populations Billion 93 Annex 6.1 Choice of indicators for the HPOP Billion 93 Annex 6.2 Transformations used for non-prevalence indicators 95 Annex 6.3 Details of the correction for double counting 97 Annex 6.4 Possible methods for measuring the HPOP Billion 99 Annex 6.5 Limitations of the HPOP Billion 102 Annex 6.6 Using historical data to estimate the HPOP Billion 103 Annex 7 Healthy life expectancy (HALE) 106 Annex 7.1 HALE metadata 106 Annex 7.2 HALE calculation template 107 List of tables Table 2.1 Outcome indicators and their role in the Triple Billion methodology 10 Table 4.1 Adapting the SDG 3.8.1 UHC service coverage index for use in the UHC Billion 26 Table 4.2 Example country calculation for the UHC Billion 31 Table 4.3 Example country calculation of the contribution to the UHC Billion 32 Table 5.1 IHR capacity score categories and example calculation of the prepare indicator 37 Table 5.2 Emergency prepare indicator categories, based on 2018 SPAR data 37 Table 5.3 Member States at risk for yellow fever, cholera and meningitis in 2018 40 Table 5.4 Example country calculation of the emergency prevent indicator 42 Table 5.5 Emergency prevent indicator levels for all Member States and at-risk Member States for 2018 42 Table 5.6 IHR (2005) specification of a serious health event 44 Table 5.7 Definitions of event milestones used to measure timeliness 45 Table 5.8 Key event milestones and associated measures 46 Table 5.9 Definition of timeliness levels and detect & respond indicator values 47 Table 5.10 Example of country with one event with all dates reported 47 Table 5.11 Example of country with one event with no “event start date” reported 48 Table 5.12 Example of country with three events 48 Table 5.13 Initial contribution of the detect & respond indicator to the Health Emergencies Protection Billion 49 Table 5.14 Example country contribution to the Health Emergencies Protection Billion 52 Table 6.1 Indicators for measuring change in healthiness 57 Table 6.2 Example country calculation for the Healthier Populations Billion 62 Table 6.3 Example country totals for counting into the Healthier Populations Billion 63 Table A1.1 Availability of data for outcome indicators 74 Table A2.1 Inequality dimensions 77 Table A4.1 Tracer indicators for UHC service coverage 83 Table A6.1 Indicators considered for the HPOP Billion 94 Table A6.2 Global burden of disease for indicators in the HPOP Billion 101 Table A6.3 Sectors and indicators that should be considered for future measurement 102 Table A6.4 Estimated number of people with healthier lives, by indicator and WHO region (millions) 104 Table A7.1 Illustration of calculation of HALE for a country using an Excel spreadsheet template 107 List of figures Fig. 1.1 WHO impact measurement 2 Fig. 1.2 The overlapping Triple Billion targets 3 Fig. 2.1 Indicators in the Triple Billion indices 9 Fig. 2.2 Availability of primary or underlying data for health-related SDG indicators. 12 Fig. 2.3 Example dimensions of inequality and priority subgroups 15 Fig. 2.4 Implementation of inequality monitoring at regional, national and subnational levels 15 Fig. 3.1 The cycle of change and impact driven by the Triple Billions 19 Fig. 3.2 Understanding equivalent population, as illustrated by UHC service coverage 20 Fig. 4.1 Universal health coverage within the Sustainable Development Goals 24 Fig. 4.2 Calculating average service coverage (ASC) for the UHC Billion 25 Fig. 4.3 Worsening catastrophic spending against improving SDG 3.8.1 service coverage 27 Fig. 4.4 Different stages of service coverage and financial hardship for selected countries 28 Fig. 4.5 Evolution of service coverage and financial hardship in selected countries 28 Fig. 4.6 Combining average service coverage and financial hardship into a single measure 29 Fig. 5.1 The three tracer indicators that constitute the Health Emergencies Protection Index 36 Fig. 5.2 Emergency prepare indicator, based on 2018 SPAR data 38 Fig. 5.3 Comparison of global SPAR and JEE IHR scores 38 Fig. 5.4 Routine and campaign vaccinations included in the prevent indicator 39 Fig. 5.5 Emergency prevent indicator, 2018 43 Fig. 5.6 Calculation of the Health Emergencies Protection Index 50 Fig. 6.1 The Healthier Populations Billion concept 54 Fig. 6.2 Health impact pyramid 55 Fig. 6.3 The healthier lives approach 56 Fig. 6.4 The 16 Indicators selected for inclusion in the Healthier Populations Billion 58 Fig. 7.1 Difference between life expectancy and healthy life expectancy 67 Fig. A4.1 Nested geometric average versus nested arithmetic average of service coverage, 2017 86 Fig. A4.2 Relationship between SDG 3.8.1 UHC service coverage index and average service coverage 86 Fig. A6.1 Relationship between ratio of road injuries to road deaths and the SDI 96 Fig. A6.2 Correlations in changes in observed indicators for recent historical data 98 Fig. A6.3 Contributions to the HPOP Billion for a recent historical 5-year period 105 Foreword In May 2018, WHO ushered in a new era of transformation based on three grounding principles: to promote health, keep the world safe, and serve the vulnerable. Reflecting these values, it is the goal of the Thirteenth General Programme of Work (GPW13) to make a measurable impact on the health of billions of people over the next five years. The Triple Billion targets – one billion more people benefiting from universal health coverage, one billion people better protected from health emergencies, and one billion people enjoying better health and well-being – epitomize this ambition. The WHO impact measurement will guide and inform the efforts of the Secretariat, Member States and partners to measure our progress during GPW13 and substantially improve global progress towards achievement of the Sustainable Development Goals (SDGs). It uses methods that are accessible to all Member States and aims to analyse and address inequalities within and between countries and regions. It is aligned with the SDGs to unite countries across global targets and is adaptable to each country’s national priorities for improving the health of its people. Ultimately, GPW13 emphasizes achieving measurable impact at the country level, with Member States supported by WHO to accelerate progress. In the final months of this report’s development, the world was confronted with the COVID-19 pandemic. This unprecedented event has exposed weaknesses in many health, data and information systems and caused disruptions across many sectors and countries. The pandemic underlines the importance of preparedness for emergencies and emphasizes the interconnectedness of the Triple Billion targets, such as access to essential health services, health workforce capacity, and attention to comorbidities, mental health, violence and WASH. Now, more than ever, the world needs to work together, not only to respond to COVID-19 but to build back better and ensure we emerge with stronger, more resilient health systems. As we implement the Thirteenth General Programme of Work, there is an urgent need for timely, reliable, accessible and actionable data to improve population health. To achieve the ambitious SDG health targets in our current, increasingly challenging situation, we must be creative and collaborative in order to do more with our available resources. The measurement methods outlined in this report lays the foundation for countries to deliver on the SDGs, the Triple Billion targets and national priorities by setting goals, tracking progress, and problem-solving, while constantly learning and sharing best practices. Progress depends on comprehensive country data and measurement systems to ensure policies, programmes and resources are deployed in the right place and at the right time to have a lasting impact. There are significant data gaps in many parts of the world that cause uncertainty and mask the struggles of vulnerable populations. WHO and partners are supporting comprehensive programmes to strengthen data and the capacity of health information systems, in countries and globally, so that nobody is left behind. The report reflects the work of the WHO Secretariat, as well as that of Member States, partners and many internal and external experts, including the WHO Expert Reference Group and its Task Force on GPW13. Member States have worked to hone the methods and to test their feasibility. We envision an ongoing partnership with Member States to implement the measurement methods and achieve our collective ambition to make a significant impact on the health and well-being of billions of people by 2023 and beyond. Dr Tedros Adhanom Ghebreyesus Director-General, World Health Organization viiGPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Acknowledgements WHO would like to thank the several external organizations and technical groups that were key to the methods’ development. In particular, the Expert Reference Group on the Draft GPW13 Impact Framework, and its Task Force on GPW13 Metrics: Irene Akua Agyepong (Ghana College of Physicians and Surgeons, Public Health Faculty), Enis Barış (World Bank), Beth P. Bell (University of Washington), Majid Ezzati (Imperial College London), Tom Frieden (Resolve to Save Lives, an initiative of Vital Strategies), Amanda Glassman (Center for Global Development), Bruce Hollingsworth (Lancaster University), Muhammad Jami Husain (United States Centers for Disease Control and Prevention (CDC)), Anna Korotkova (Federal Research Institute for Health Organization and Informatics of Ministry of Health of the Russian Federation), Soewarta Kosen (National Institute of Health Research and Development of Indonesia), Alan Lopez (University of Melbourne), Fatima Marinho (Federal University of Minas Gerais), Martin McKee (London School of Hygiene and Tropical Medicine (LSHTM)), Christopher Murray (Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)), Randa Nooh (King Saud University), Peter Piot (LSHTM), Benn Sartorius (LSTHM), Joshua Salomon (Stanford University), and Nikhil Tandon (All India Institute of Medical Sciences). Additionally, WHO would like to thank the following for their technical contributions and peer reviews: Members of the WHO Reference Group on Health Statistics: Leontine Alkema (University of Massachusetts – Amherst), Amneh Alnatsheh (Palestinian Central Bureau of Statistics), Peter Byass (Umeå University), Vindya Kumarapeli (Ministry of Health of Sri Lanka), Lalit Dandona (Indian Council of Medical Research), Emmanuela Gakidou (University of Washington), Ishan ul-Haq (Pakistan Bureau of Statistics), Nayu Ikeda (National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition of Japan), Ardeshir Khosravi (Iranian Ministry of Health and Medical Education), Sarah Lewington (University of Oxford), Rafael Lozano (IHME), Isabel de la Mata (European Commission), George Mensah (National Institutes of Health), Maria Margarita Ronderos Torres (Universidad Javeriana), Thet Thet Mu (Ministry of Health and Sports of Myanmar), Elena Varavikova (Federal Research Institute for Health Organization and Informatics of Ministry of Health of the Russian Federation), Gonghuan Yang (Institute of Basic Medical Sciences, Chinese Academy of Medical Sciences), Samba O. Sow (Ministry of Health of Mali), and observers David Blazes (The Bill and Melinda Gates Foundation) and Kenji Shibuya (Kings College London). Additional external contributors: Kevin Shield (The Centre for Addiction and Mental Health); Mary Dain, Romina Genovesi, Giselle Hadley, Anna Sakiqi (Delivery Associates); Ashkan Afshin, Kelly Beinhoff, Nancy Fullman (IHME); Laura Cobb, Christopher Lee, Lindsay Steele (Resolve to Save Lives, an initiative of Vital Strategies); Dan Kass (Vital Strategies). The methods could not have been created without the contributions and expertise of the secretariat Triple Billions technical working groups and additional WHO staff: Alice Robson, Zahra Ali Piazza, John J. Aponte, Samira Asma, Anshu Banerjee, Philippe Barboza, Molly Biehl, Nelly Biondi, Mathieu Boniol, Elaine Borghi, Philippe Boucher, Adam Bradshaw, Francesco Branca, Zoe Brillantes, Fiona Bull, Robert Alexander Butchart, Diarmid Campbell- Lendrum, Paola Abril Campos Rivera, Bochen Cao, Richard Cibulskis, Somnath Chatterji, Stella Chungong, Alison Commar, Melanie Cowan, Alya Jaafar Dabbagh, Catherine Cécile Daribi, Khassoum Diallo, Theresa Diaz, Tarun Dua, Tessa Edejer, Ibrahima Socé Fall, Alexandra Fleischmann, Gabriela Flores, Marta Gacic-Dobo, Claudia Garcia Moreno Esteva, Sandra Garnier, Philippe Glaziou, Hebe Gouda, Ann-lise Guisset, Sophie Gumy, Esha Gupta, Jessica Ho, Rifat Hossain, Ahmad Reza Hosseinpoor, Kacem Iaych, Zsuzsanna Jakab, Rick Johnston, Kaja Kaasik- viii GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENTviii Aaslav, Nirmal Kandel, Sooyoung Kim, Katherine Kirkby, Daniel Lins Menucci, Daniel Low-Beer, Wahyu Retno Mahanani, Jaouad Mahjour, Christine Mendy Collet, Yuki Minato, Ren Minghui, Ann Beth Moller, Oliver Morgan, Innocent Mugabe, Afnan Naeem, Tara Neville, Chizuru Nishida, Abdisalan Noor, Kendra O’Connor, Babatunde Olowokure, Frank Pega, Scott Douglas Pendergast, Denis Georges Porignon, Vladimir Poznyak, Amit Prasad, Vinayak Mohan Prasad, Annette Prüss-Ustün, Dag Rekve, Leanne Margaret Riley, Florence Rusciano, Michael Ryan, Lynnmarie Immaculata Kenneth Sardinha, Lale Say, Anne Schlotheuber, Peter Singer, Shalene Sloup, Rajesh Sreedharan, Kathleen Louise Strong, Nhan Tran, Pavel Ursu, Jun Xing, Ke Xu, Naoko Yamamoto, Rain Yamamoto. This report was the result of an extended consultative process. WHO thanks all participants of technical, regional and country consultations, including Member States, regional representatives, country statistical offices and ministries of health. WHO would also like to acknowledge the contributions of the 34 Member States who graciously piloted the impact measurement methods in their countries: Angola, Bangladesh, Benin, Bhutan, Brazil, China, Costa Rica, Democratic People’s Republic of Korea, Ethiopia, India, Indonesia, Iran, Kenya, Lao PDR, Lebanon, Maldives, Mauritius, Montenegro, Myanmar, Nepal Norway, Oman, Philippines, Qatar, Russian Federation, Sri Lanka, Syrian Arab Republic, Thailand, Timor-Leste, Tunisia, Turkey, Uzbekistan, Vanuatu, and Viet Nam. This report draws largely on data that has been reviewed and published through the Global SDG Indicators Database of the UN Statistics Division, as well as the WHO Global Health Observatory. For many technical areas there are additional key contributions to data collection and analysis made by external partners that should be acknowledged. Specifically: For mortality data and estimates: Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD), coordinated by IHME at University of Washington. For economic and financing data and estimates: International Monetary Fund, World Bank Group, Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), regional development banks and economic studies from various academic institutions. For HIV data and estimates: Reference Group on Estimates, Modelling and Projections (UNAIDS (lead), UNICEF, WHO, US Government PEPFAR programme and the Global Fund to fight AIDS, TB and malaria). For TB data and estimates: WHO Task Force on TB Impact Measurement (WHO (lead), Experts in TB epidemiology, statistics and modelling, representatives from major technical and financial partners). For child health data and estimates: UN Inter-agency Group for Child Mortality Estimation (UN- IGME) (UNICEF (lead), WHO, World Bank Group, the United Nations Population Division of the Department of Economic and Social Affairs). For maternal health data and estimates: United Nations Maternal Mortality Estimation Inter- Agency Group (MMEIG) (WHO (lead), UNICEF, UNFPA, the World Bank Group and the United Nations Population Division of the Department of Economic and Social Affairs). Finally, we are grateful for the editorial and design efforts of Jannet King and Isabelle Lewis (Myriad Editions), and proofreading by Ann Morgan. Photo credits: Cover image: WHO/Eduardo Soteras Jalil; Executive Summary: WHO/Budi Chandra; 1 Introduction: WHO/Ahmad Yusni; 2 Outcome indicators: WHO/NOOR/Sebastian Liste; 3 Triple Billion concept: WHO/David Spitz; 4 Universal Health Coverage Billion: WHO/Simon Lim; 5 Health Emergencies Protection Billion: WHO/Lindsay Mackenzie; 6 Healthier Populations Billion: WHO/ Vismita Gupta-Smith; 7 Healthy life expectancy (HALE): WHO/Yoshi Shimizu; References: WHO/ Sergey Volkov; Annexes: WHO/Eduardo Martino. ixGPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Abbreviations APC alcohol per capita consumption ASC average service coverage CRD chronic respiratory disease CRVS civil registration and vital statistics DALY disability-adjusted life year DTP3 diphtheria–tetanus–pertussis-containing vaccine EIS event information site EMS event management system GATHER Guidelines for Accurate and Transparent Health Estimates Reporting GBD Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study GHE Global Health Estimates GPW General Programme of Work GTFCC Global Task Force on Cholera Control HALE healthy life expectancy HEP health emergencies protection HEPI Health Emergencies Protection Index HPOP healthier populations ICD International Classification of Diseases ICG International Coordinating Group on Vaccine Provision IHME Institute for Health Metrics and Evaluation IHR International Health Regulations ITN insecticide-treated net JEE joint external evaluation JRF Joint Reporting Form (WHO/UNICEF) MCV1 measles-containing vaccine (first dose) MCV2 measles-containing vaccine (second dose) NCD noncommunicable disease NFP national focal point NTD neglected tropical disease OCV oral cholera vaccine PCV3 pneumococcal conjugate vaccine Pol3 polio vaccine SCORE survey, count, optimize, review, enable SDG Sustainable Development Goal SDI Socio-demographic Index SPAR State Party Self-assessment Annual Reporting TFA trans fatty acids UHC universal health coverage WASH water, sanitation and hygiene WHA World Health Assembly WHS+ World Health Survey Plus YLD years of healthy life lost to disability x GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Executive summary The purpose of this document is to describe the methods to be used to measure the impact of the World Health Organization’s Thirteenth General Programme of Work, 2019–2023 (GPW13). The ambition of the GPW13 is to improve the health of billions of people in the next five years. The WHO impact measurement is a vital part of GPW13. It measures progress at three levels: 1. Forty-six health-related outcome indicators and their global targets for 2023. 2. The Triple Billion targets, to be achieved by 2023: oo 1 billion more people benefiting from universal health coverage oo 1 billion more people better protected from health emergencies oo 1 billion more people enjoying better health and well-being. 3. Healthy life expectancy (HALE), quantifying expected years of life in good health as a measure of the overall health of populations. The impact measurement shown below commits to monitoring inequality and improving equity in health at all levels. WHO impact measurement Outcome indicators The 46 outcome indicators cover a range of key health issues and underpin the GPW13 programme. They were approved at the World Health Assembly in May 2019 (WHA72) after extensive internal and external consultation. They include 39 Sustainable Development Goal (SDG) indicators, together with seven non-SDG indicators that address priorities identified by Member States, including antimicrobial resistance, polio, noncommunicable diseases (hypertension, obesity, trans fats policy), and two emergencies-related indicators. The 46 outcome indicators are each associated with 2023 global targets. Indicators will be disaggregated by relevant inequality measures (such as sex, age and location). The outcome indicator approach is flexible, allowing countries to prioritize indicators based on their national health strategy. Countries will track progress towards the 2023 target for their chosen indicators. Not every country will therefore necessarily track every indicator. WHO will work with countries to address significant gaps in data collection. For around one 1 2 3 Triple Billion targets 46 outcome indicators Healthy life expectancy (HALE) Universal health coverage Health emergencies protection Healthier populations xii GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT third of countries there is no recent primary or underlying data for over half of the SDG health- related indicators. Addressing these data gaps and supporting countries to make progress in data collection is a priority for WHO (though beyond the scope of this report). The Triple Billions The Triple Billion methods are the tools WHO has devised in order to package together the health-related SDGs (and additional GPW13 indicators). They provide a measurement strategy for WHO, focused on the execution and delivery of ambitious improvements in the health of the world’s populations. The approach has been approved by the Member States and represents a new departure, making WHO more accountable to the people it serves. Key reasons for counting the Triple Billions include: • advocating for ambitious improvement in world health • triggering action for impact • highlighting data gaps that must be addressed • measuring the change that results • making a start on increasing accountability via measurement. The Triple Billions are designed to attract the attention of the world in a headline-catching way that motivates change. In order to monitor country progress towards these targets, a counting scheme is required. The choice of methods for monitoring progress towards the Triple Billion targets follows extensive debate and consultation with experts, regions and countries. WHO has opted for relatively straightforward methods that allow a well-defined and consistent approach to calculating each billion. This is not an exact science, and compromises are made between what is optimal and what is feasible, recognizing: ¡ the options possible in interpretation of the Triple Billions ¡ the focus on SDG indicators to mitigate countries’ data reporting burden ¡ the availability and quality of data at the country level ¡ the need for the method to be simple and clear in order to ensure Member State engagement and ownership ¡ the different country and regional contexts ¡ the time frame of the GPW13 programme and the need to progress rapidly into implementation. The focus of the Triple Billion methods has been to begin with a pragmatic way forward; the scope to improve and refine the methods for the Triple Billions is eclipsed by the priority of taking action for impact now. The Triple Billion methods can be expected to evolve beyond GPW13, in keeping with advances in data and understanding. EXECU TIVE SU M M A RY xiiiGPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Each of the billions is measured using several component indicators. Understanding change at indicator level is a key component of implementation and delivery of the Triple Billions. It will be necessary to dig down into the contributing indicators to determine actions needed. Inevitably, big countries that improve population health have the capacity to impact large numbers of people, thereby making a sizable contribution to the Triple Billion targets. However, changes in countries with small populations are just as important to secure. In line with the GPW13, which is concerned with all populations and all sizes of countries, the life of each individual person is weighted equally. Contributions to the billions will be reported as the percentage of the population benefiting (independent of country size), in addition to being reported as an absolute number. WHO intends to support countries to calculate their own contribution to the billions and will therefore provide simple online tools to allow countries to run calculations. The Universal Health Coverage Billion The Universal Health Coverage Billion (UHC Billion) aims to ensure that an additional 1 billion people receive the quality health services they need without incurring financial hardship. This calculation will be based on the two components of the SDG for universal health coverage (UHC) (Target 3.8): ¡ Average service coverage: measured using 14 tracer indicators, incorporating reproductive, maternal, newborn and child health; infectious diseases; NCDs; and service capacity and access. The 14 indicators derive from SDG 3.8.1 but with an update to the health workforce indicator. A nested arithmetic averaging approach is used (differing slightly from SDG 3.8.1). ¡ Financial hardship: measured using the proportion of the population that spends more than 10% of household expenditure or income on health (catastrophic spending; SDG 3.8.2). The two elements are combined into a single measure to estimate the number of additional people with access to essential services and not suffering financial hardship. Considerable acceleration will be necessary if the target of 1 billion people receiving needed health services and not incurring financial hardship is to be achieved. If current trends continue at a steady rate, preliminary estimates suggest that the equivalent of up to around 300 million more people will benefit from UHC by 2023. (Around 350 million will benefit from added service coverage, but up to around 60 million additional people may experience financial hardship.) A further 700 million people must be reached to achieve the UHC Billion. The Health Emergencies Protection Billion The Health Emergencies Protection Billion (HEP Billion) goal is for 1 billion more people to be better protected from health emergencies. It will be measured using an index built from three simple indicators: ¡ emergency prepare indicator ¡ emergency prevent indicator ¡ emergency detect & respond indicator. The emergency prepare indicator measures country preparedness for emergencies. It encapsulates the level to which a country is ready to identify and respond to a range of emergency situations. It is based on the average attainment of 13 International Health Regulation (IHR) capacities for surveillance and response, as reported using the IHR State Party Self-Assessment Annual Reporting (SPAR) tool. The emergency prevent indicator measures efforts to prevent health emergencies via xiv GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT vaccination. Reaching high vaccination coverage in at-risk groups for vaccine-preventable infectious pathogens is key to tackling preventable epidemic diseases and pandemics and to the control and elimination of high-threat infectious hazards. The indicator is a weighted average of the coverage of routine and campaign immunization programmes for diseases linked with epidemics and pandemics. It includes: ¡ three priority infectious hazards: yellow fever, meningitis and cholera (relevant to a country); and ¡ measles and polio (to emphasize the importance of routine immunization programmes). The indicator can be adapted to include other mass vaccination campaigns that are needed (e.g. pandemic influenza, Ebola virus disease, COVID-19). The emergency detect & respond indicator measures whether public health emergencies are detected, notified and responded to in a timely fashion. The indicator focuses on time to detect, time to notify, and time to respond. This is a new indicator of key importance for improving emergency response. Data have been gathered retrospectively from events reported to WHO under IHR regulations. Data for additional serious health emergencies will be needed for this timeliness indicator. As with the other billions, acceleration will be needed to achieve the HEP Billion. A conservative estimate based on the existing data suggests that at current rates 500 million more people will benefit by 2023. Progress needs to be doubled for this billion to be met. The Healthier Populations Billion The Healthier Populations Billion (HPOP Billion) aims to support the world’s populations to live healthier lives. The key to achieving this will be via government policies and actions that promote healthier environments and encourage healthier life choices. Measurement of the HPOP Billion relies on the assumption that the target will primarily be met through multisectoral interventions, driven by the health sector and influenced by policy, advocacy and regulation. The Healthier Populations Billion is constructed from 16 GPW13 outcome indicators, reflecting environmental, behavioural and social/health risk factors. The indicators cover clean air, safe water, sanitation and roads, tobacco and alcohol use, obesity, domestic violence (intimate partner; child), child nutrition and child development, trans fats, and mental health (suicides). All but two are SDG indicators. Progress on each indicator is aggregated using a simple unweighted counting scheme, to estimate the number of additional people living healthier lives. As with the other Triple Billion targets, considerable acceleration and improvements will be required if the Healthier Populations Billion is to be achieved, particularly for indicators where decreases in healthiness are anticipated. If current progress is maintained, the number of additional people leading healthier lives could be around 650 million, i.e. some way short of a billion. The Healthier Populations Billion is expected to include a mix of positive contributions, whereby healthiness is improved (e.g. increased sanitation, cleaner household fuels) and negative contributions for indicators that are currently getting worse, and for which the first goal will be to halt the deterioration (e.g. in obesity, air pollution, alcohol intake). Healthy life expectancy Healthy life expectancy (HALE) is an indicator that provides a summary measure of average levels of population health. It quantifies the expected years of life spent in good health. HALE will be used for GPW13 baseline reporting and for monitoring progress for each Member State. HALE will facilitate cross-country comparisons, and comparisons within countries over time. EXECU TIVE SU M M A RY xvGPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Equity Equity in health is a cross-cutting theme of the GPW13 methods: advances in global and Member State health must not leave behind those in the greatest need. Measures of inequality will be made at all three levels of the GPW13 impact measurement: the outcome indicators, the Triple Billion targets and HALE. Specific targets for disadvantaged groups will be used to ensure that priority subgroups benefit proportionally more from the Triple Billion targets. The key to tracking equity will be disaggregation of the 46 outcome indicators, whenever applicable, to measure within-country inequality and address the SDG targets, leaving no one behind. GPW13 and COVID-19 This report was written during the early stages of the COVID-19 pandemic. All three of WHO’s Triple Billion targets (and the data sets and data systems they rely on) are highly relevant to the pandemic and point to the interconnectedness of health outcomes and their determinants, and the need for multisectoral action during infectious disease outbreaks. The HEP Billion, in particular, can help measure gaps in pandemic preparedness and response, and can help to guide efforts to close those gaps. COVID-19 has already changed the lives of many people around the world, and its long-term effects will reach far and wide. It is a stark reminder of the key importance that health, and health systems, play in all countries and communities. COVID-19 has shown up the weaknesses in systems in many countries, of all income levels, and underscores the importance of building resilient systems that can both cope with an outbreak, and continue to provide essential services. The pandemic has highlighted gaps in data and measurement methods, and this is an opportunity to learn quickly and tailor metrics so as to better understand impact and guide action. WHO will continue to review and adapt the Triple Billions to ensure they are fully relevant to the current situation. xvi GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Introduction 1 In May 2018, the World Health Assembly approved WHO’s Thirteenth General Programme of Work (GPW13) (WHO, 2018c), which focuses on delivering measurable health impacts for people at the country level. To support its GPW13 ambitions, WHO has created the WHO impact measurement (Fig. 1.1), a system designed to measure health impact in a way that is accountable. It is a part of the WHO results framework, to be presented to Member States in November 2020. The measurement forms the third chapter in a trilogy that started with the approval of the GPW13 strategy (May 2018), followed by approval of the programme budget for 2020/21 (May 2019). The aims of the impact measurement are to: ¡ make a measurable impact on people’s health at country level ¡ increase the likelihood that the Triple Billion targets will be met ¡ accelerate progress towards the Sustainable Development Goals (SDGs) ¡ transform how WHO works by anchoring commitments in measurable results ¡ provide a means of tracking the joint efforts of the Secretariat, Member States and partners ¡ strengthen country data and information systems for health. Fig. 1.1 WHO impact measurement The impact measurement measures progress on three levels: 1. Forty-six outcome indicators which cover a range of health issues and provide a set of measurement indicators that will be used to measure the outcomes in the GPW13 programme budget (39 of which are identical to the SDGs). 2. The Triple Billion targets: oo 1 billion more people benefiting from universal health coverage (UHC) oo 1 billion more people better protected from health emergencies oo 1 billion more people enjoying better health and well-being. 1 2 3 Triple Billion targets 46 outcome indicators Healthy life expectancy (HALE) Universal health coverage Health emergencies protection Healthier populations 2 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT The goal will be to achieve the Triple Billion targets by 2023. Each of these targets will be measured using composite indices. The Triple Billions may overlap; some people may benefit from more than one of the measures (Fig. 1.2) and may therefore be counted more than once. 3. Healthy life expectancy (HALE) quantifies expected years of life in good health at a particular age, and can be considered a summary measure of the overall health of populations. It is used within GPW13 as an overarching measure of the impact of the Triple Billion targets. Fig. 1.2 The overlapping Triple Billion targets The impact measurement includes a cross-cutting commitment to improving equity in health. Health equity is defined as the absence of unfair and avoidable differences in health. Monitoring health inequalities, i.e. observable differences in health, is essential for achieving health equity. It allows the identification of vulnerable groups that are being left behind and provides evidence for equity-oriented decision-making to close existing gaps. Inequalities may exist between countries and between population subgroups within a country. The GPW13 is committed to reducing inequalities both between and within countries. Inequalities will be monitored at all three levels of the measurement: the 46 outcome indicators, the Triple Billion targets and HALE. Importantly, within-country inequality monitoring depends on the availability of disaggregated data. 1.1 Delivering the Triple Billions WHO Director-General, Dr Tedros Adhanom Ghebreyesus, reminded WHO in 2019 that the Triple Billion targets are “about changing the DNA of the organization to deliver a measurable impact in the lives of the people we serve”. The GPW13 and the Triple Billion approach will only be of value if they are tied to interventions that drive impact within countries over the next several years. The methods described here provide a roadmap to measure the Triple Billions, but the actual delivery of the work that will drive change will come from the collective expertise of WHO, partners, regions and Member States, and the global health community. UN IVE RSA L HEALTH COVERAGEOne billion more people with health coverage One billion lives improved HEALTH EM ER G ENC IES P R O T E C TI ON H E A LT HIE R P OP UL AT IO NS One billion more people made safer IN TRO D U CTIO N 3GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT To successfully deliver tangible impact on people’s lives under GPW13, WHO will not only measure progress against the Triple Billion targets, but will also work with countries to deliver change. It will help countries shape critical decisions that enhance implementation and achieve impact. A delivery approach prioritizes relentless focus on impact, setting targets and tracking progress, and problem-solving each indicator when issues arise. 1.2 Scope of this report This document describes the methods for use in the GPW13 impact measurement. It discusses each of the three levels of the measurement, focusing particularly on the methodology for each of the Triple Billions and how indices and component indices will be calculated. It provides example calculations and considers both the global and country level. Whilst the report details how the billions are to be calculated, there remain related aspects that are not yet defined; for example, details of how uncertainty will be estimated and how data gaps will be infilled. 1.3 The consultation process The methods for calculating the GPW13 Triple Billions have been developed through an extensive consultative process involving Member States, WHO country and regional office and programme staff, and technical experts both within and external to WHO: ¡ creation of an Expert Reference Group and Task Force to advise on methods (December 2017) ¡ technical consultation (October 2018) ¡ online Member State consultations (November 2018–January 2019) ¡ presentation of draft impact measurement to Member States (February 2019 and May 2019) ¡ consultations with the health emergencies working group (2018–2019) ¡ creation of healthier populations secretariat working group and subgroups (May 2019) ¡ internal consultation with WHO technical programmes (September 2019) ¡ informal review and discussions with key experts (September 2019) ¡ consultation with WHO technical programmes and regional offices on inequality monitoring (December 2018–November 2019) ¡ regional consultations/committees (September–November 2019) ¡ first global technical consultation (Member States, technical experts, regional and country offices) (October 2019) ¡ creation of Universal Health Coverage Billion technical working group (November 2019) ¡ informal Member State consultations (November 2019) ¡ WHO South-East Asia Region GPW13 methods meeting (Delhi, November 2019) ¡ discussion by Reference Group for Health Statistics (December 2019) ¡ presentation to Executive Board and Member States (February 2020) ¡ piloting of methods in selected countries (March–April 2020) ¡ second global technical consultation (April 2020). Comments and feedback received have been key to the development process and to the final form of the methods and text. 4 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 1.4 GPW13 and COVID-19 The COVID-19 pandemic, although at the time of writing in its early stages, has already changed the lives of many people of the world, and its long-term effects will reach far and wide. All three of WHO’s Triple Billion targets – and the data sets and data systems they rely on – are highly relevant. The Universal Health Coverage Billion (UHC Billion) considers, amongst other things, the health workforce, access to hospital beds and access to vaccines, diagnostics and treatments. The Health Emergencies Protection Billion (HEP Billion) evaluates preparedness, prevention, detection and response to health emergencies. It will help measure gaps in pandemic preparedness and response and guide closing these gaps. The Healthier Populations Billion (HPOP Billion) encourages and supports people to be able to lead healthy lives that reduce the risk of acquiring noncommunicable diseases that can make people more susceptible to COVID-19, and to have access to clean water and to safe sanitation, both of which are key resources in disease control and prevention. Components of each of the billions will contribute to determining how the pandemic evolves and the severity of its impact. However, the pandemic is likely to highlight opportunities to adjust indicators and methods in the future (WHO, 2020a). This is particularly true for the Health Emergencies Protection Billion (see Section 5.5). For each of the Triple Billions, WHO will continue to review and, if needed, amend the approach taken to ensure their continuing relevance within the context of COVID-19. The pandemic has impacted daily life, and local and global economies, especially where large- scale “lockdowns” have been used, and where health systems are struggling to continue to provide essential services such as routine immunization. Now, more than ever, there is a need to fast-forward progress in health care and to build resilient health systems. IN TRO D U CTIO N 5GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 6 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Outcome indicators 2 Forty-six outcome indicators, covering a range of health issues, form the basis of the GPW13 calculation of the Triple Billions and will be used to measure progress, track targets and address inequity. 2.1 Definition The outcome indicators cover a range of health issues and will measure the outcomes of the programme budget. They will help track and thus accelerate progress towards the SDGs. Each of the indicators will have a global target to be achieved by the end of GPW13. The outcome indicators are designed to provide a flexible approach, enabling Member States to select their own priorities. Countries will therefore be able to focus their efforts according to their specific local health needs. The outcome indicators have been developed by WHO technical programmes. They were approved by WHA72 in 2019 after extensive consultation with Member States and review by partners (WHO, 2019d). Progress measured against these outcome indicators will provide the basis for improving global health and achieving the Triple Billions (Asma et al., 2019). Table 2.1 lists the 46 outcome indicators. The indicators have been selected from existing SDG indicators, with a few additional emerging health topics: ¡ Thirty-nine of the 46 indicators are taken from the SDGs (26 derive from SDG 3; 13 from other SDG categories). ¡ Seven non-SDG indicators address priorities identified by Member States: antimicrobial resistance, polio, noncommunicable diseases (hypertension, obesity, trans fats policy) and health emergencies (vaccine coverage for epidemic prone diseases, provision of essential services to vulnerable populations). Indicators will be disaggregated by key inequality dimensions (such as sex, age and location). Disaggregation dimensions and priority subgroups (e.g. vulnerable populations) will be identified globally for global-level monitoring and by Member States for national-level monitoring. 2.2 Use in the Triple Billions The outcome indicators contribute indirectly or directly to the Triple Billion targets (Table 2.1). The calculation of the UHC Billion is based on the outcome indicators SDG 3.8.1 UHC service coverage index and SDG 3.8.2 UHC financial hardship. SDG 3.8.1 has 14 tracer indicators and six of these are either outcome indicators or are closely associated with outcome indicators. For example, tuberculosis treatment is used as an SDG 3.8.1 tracer indicator, and tuberculosis incidence rate is one of the outcome indicators. For the calculation of the Health Emergencies Protection (HEP) Billion, two of the six health emergencies outcome indicators are used. For the calculation of the Healthier Population (HPOP) Billion, 16 component indicators are selected from the outcome indicators. The Triple Billions are primarily constructed from SDG indicators (and SDG 3.8.1 tracer indicators) with a very small number of additions (Fig. 2.1). 8 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Fig. 2.1 Indicators in the Triple Billion indices 2.3 Indicator availability and methods Information about the availability of data values or estimates for the 46 outcome indicators can be found in Annex 1: Table A1.1). The data are compiled from two key sources of data, for the year 2000 onwards. Data for the health-related SDGs/GPW13 indicators are primarily extracted from WHO’s Global Health Observatory (WHO, 2019a). In cases where data are not available from this source or where data are outside of SDG 3, data are taken from the UN Global SDG Indicators Database (UN Statistics Division, 2019). This database contains country- reported data or official estimates agreed with countries. Three aspects of indicator data availability are presented in Table A2.1: ¡ the number of countries with no data for 2000–2018 ¡ the number of countries with at least one data point from 2015 or later ¡ the number of countries with trend data (at least two data points, with the latest data from 2015 or later). A key issue is that while estimates for indicators may be available, they are not always derived from recent primary data. World health statistics 2019 (WHO, 2019e) reported that for about one third of countries, over half of the health-related SDG indicators had no recent primary or underlying data (this included data on sex disaggregation; see Fig. 2.2). One in seven indicator country values included had no underlying data since 2000. Low-income and lower-middle- income countries in particular lacked primary or underlying data. For many indicators, no recent sex-disaggregated data are available. Even though almost one in five of the health- related SDG indicators depends directly on reliable cause-of-death data, only half of all deaths around the world are reported with a cause of death, and 30 million deaths are unreported each year, mainly in low- and middle-income countries (WHO, 2017b). Healthier populations Health emergencies protection Universal health coverage 1 detect & respond indicator 14 service coverage indicators 1 financial hardship indicator 1 prepare indicator 1 prevent indicator 16 indicators SDG indicators and tracers Involve SDG inputs / WHA resolutions and are part of the 46 outcome indicators Other indicators, currently being collected/monitored 15 3 16 O U TCO M E IN D ICATO RS 9GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Table 2.1 Outcome indicators and their role in the Triple Billion methodology included in billion calculation relevant to the billion topic area SDG/WHA number Indicator UHC HEP HPOP SDG 1.5.1 Number of persons affected by disasters (per 100 000 population) SDG 1.a.2a Domestic general government health expenditure (GGHE-D) (% of general government expenditure (GGE)) SDG 2.2.1 Prevalence of stunting in children under 5 years (%) SDG 2.2.2 Prevalence of wasting in children under 5 years (%) SDG 2.2.2 Prevalence of overweight in children under 5 years (%) SDG 3.1.1 Maternal mortality ratio (per 100 000 live births) SDG 3.1.2 Proportion of births attended by skilled health personnel (%) SDG 3.2.1 Under 5 mortality rate (per 1000 live births) SDG 3.2.2 Neonatal mortality rate (per 1000 live births) SDG 3.3.1 Number of new HIV infections (per 1000 uninfected population) SDG 3.3.2 Tuberculosis incidence (per 100 000 population) SDG 3.3.3 Malaria incidence (per 1000 population at risk) SDG 3.3.4 Hepatitis B incidence (measured by surface antigen (HBsAg) prevalence among children under 5 years) (per 100 000 population) SDG 3.3.5 Number of people requiring interventions against neglected tropical diseases SDG 3.4.1 Probability of dying from any of cardiovascular disease, cancer, diabetes, chronic respiratory disease (aged 30–70) (%) SDG 3.4.2 Suicide mortality rate (per 100 000 population) SDG 3.5.1 Coverage of treatment interventions for substance use disorders (%) SDG 3.5.2 Total alcohol per capita consumption in adults aged ≥15 (litres of pure alcohol) SDG 3.6.1 Road traffic mortality rate (per 100 000 population) SDG 3.7.1 Proportion of women (aged 15–49) having need for family planning satisfied with modern methods (%) SDG 3.8.1 UHC service coverage index SDG 3.8.2 Proportion of population with household expenditures on health >10% of total household expenditure or income (%) SDG 3.9.1 Mortality rate attributed to air pollution (per 100 000 population) SDG 3.9.2 Mortality rate attributed to exposure to unsafe WASH services (per 100 000 population) SDG 3.9.3 Mortality rate from unintentional poisoning (per 100 000 population) SDG 3.a.1b Prevalence of tobacco use in adults aged ≥15 (%) SDG 3.b.1 Proportion of population covered by all vaccines included in national programmes (DTP3, MCV2, PCV3) (%) 10 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT SDG/WHA number Indicator UHC HEP HPOP SDG 3.b.3 Proportion of health facilities with essential medicines available and affordable on a sustainable basis (%) SDG 3.c.1 Density of health workers (doctors; nurse and midwives; pharmacists; dentists per 10 000 population) SDG 3.d.1 International Health Regulations (IHR) capacity and health emergency preparedness SDG 3.d.2 Proportion of bloodstream infections due to antimicrobial resistant organisms (%) SDG 4.2.1 Proportion of children under 5 years developmentally on track (health, learning and psychosocial well-being) (%) SDG 5.2.1 Proportion of women (aged 15–49) subjected to violence by current or former intimate partner (%) SDG 5.6.1 Proportion of women (aged 15–49) who make their own decisions regarding sexual relations, contraceptive use and reproductive health care (%) SDG 6.1.1 Proportion of population using safely managed drinking water services (%) SDG 6.2.1 Proportion of population using safely managed sanitation services and hand-washing facility (%) SDG 7.1.2 Proportion of population with primary reliance on clean fuels (%) SDG 11.6.2 Annual mean concentrations of fine particulate matter (PM2.5) in urban areas (µg/m3) SDG 16.2.1 Proportion of children (aged 1–17) experiencing physical or psychological aggression (%) Health Emergencies Vaccine coverage for epidemic prone diseases Health Emergencies Proportion of vulnerable people in fragile settings provided with essential health services (%) WHA66.10 Prevalence of raised blood pressure in adults aged ≥18 WHA66.10 Best practice policy implemented for industrially produced trans fatty acids (TFA) (Y/N) WHA66.10 Prevalence of obesity (%) WHA68.3 Number of cases of poliomyelitis caused by wild poliovirus WHA68.7 Patterns of antibiotic consumption at national level DTP3 – three doses diphtheria–tetanus–pertussis-containing vaccine; MCV2 – two doses measles- containing vaccine; PCV3 – three doses pneumococcal conjugate vaccine. a SDG 1.a.2 includes several indicators. Only the one relating to health expenditure is used in GPW13. b For the HPOP Billion non-age-standardized data are used. Note: Some outcome indicators are used/relevant to more than one of the Triple Billion targets. The UHC Billion is derived from SDG 3.8.1 and SDG 3.8.2. SDG 3.8.1 has 14 tracer indicators (listed in Annex 4.1). Six of these are also GPW13 outcome indicators, included in the UHC Billion. Table 2.1 Continued O U TCO M E IN D ICATO RS 11GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Fig. 2.2 Availability of primary or underlying data for health-related SDG indicators. Source: World health statistics (WHO, 2019e). Many of the outcome indicators and the methodologies used for counting each of the Triple Billions depend on the availability of accurate cause-of-death data, as well as data from household surveys and disease registries. The methods, data sources, frequency of data collection and other relevant information on each of the 46 outcome indicators are provided in the associated metadata (WHO, 2020c). 2.4 Supporting and strengthening country measurement capacity This report focuses on the GPW13 methods – and these depend on robust country data and country measurement systems. There are large gaps in SDG data availability in many parts of the world. Reliable, timely, affordable, country-owned and accessible data are needed. Strengthening data systems for health in countries is a core requirement for progress in health outcomes. WHO works with countries towards this goal through country cooperation strategies (WHO, 2020d). The monitoring of health-related SDGs can require around 12 data systems to be functioning in each country. These may include surveillance systems (i.e. household surveys, laboratory surveillance), civil registration and vital statistics (CRVS) systems, administrative data, national health accounts, national health surveys and other sources of health data. As the COVID-19 emergency has illustrated, a functioning health data system must be flexible enough to adapt to unexpected situations and provide timely and accurate data to inform decisions. It is important to develop integrated data systems to maintain health statistics that produce key metrics to inform policy and actions. This section summarizes how WHO, along with its partners, is supporting countries to address data gaps through interconnected and integrated information systems for health and improved measurement capacities. These efforts will enable progress towards the SDGs and the Triple Billion targets. ≥75 50–74 Data not available Not applicable 25–49 <25 Percentage of indicators with recent primary or underlying data 0 3400 Km 12 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 2.4.1 Support for civil registration and vital statistics Public health decision-making depends on accurate statistics on births and deaths, including cause of death. This is best collected through a CRVS system. Despite the importance of CRVS data, fewer than one third of countries have high quality data on cause of death (WHO, 2019e). The recent rapid advancement of digital technologies provides unprecedented opportunities to accelerate improvement in CRVS systems worldwide. There is no single blueprint for establishing and maintaining such systems – each country faces a different set of challenges, and strategies must be tailored accordingly. In consultation with partners, WHO has defined a Strategic Workplan for CRVS for 2020–2023 that aims to empower Member States to more effectively mobilize their health sector to lead or contribute to efforts to strengthen CRVS systems, ensuring maximum benefit from routine data systems for policy and development. Within this, WHO is providing direct technical assistance to countries, capacity building at the regional level to support all Member States, and an intensive in-service fellowship accessible by all countries. The approaches can be adapted according to country needs, priorities and capacity. 2.4.2 Support for administrative and health services and facility data Administrative, routine health services and facility data are generated through several data subsystems, including routine health information systems (RHIS), disease registries, health facility surveys, and other logistics and health workforce information systems. The value of the data, however, is often hampered by disconnected systems, lack of standardization, poor quality data and limited analytical capacity. WHO offers a suite of integrated tools and technical assistance packages to address many of these issues. It provides measurement tools to set standards, monitor and analyse information. Specialized modules (e.g. HIV, TB, malaria, neglected tropical diseases, road safety, noncommunicable diseases, vaccination) have been developed and can be configured into any digital and health information system (e.g. District Health Information Software (DHIS2) (DHIS2, 2020) and country-specific systems). The Data Quality Review Toolkit improves the quality of RHIS data using standardized data-quality metrics and tools (WHO, 2017a). Standardized health facility survey modules assess the extent to which health facilities adhere to the service standards needed to provide quality health care. 2.4.3 Support for improved survey data Household surveys are an indispensable part of a comprehensive health data and surveillance system. They are particularly suited to the measurement of multiple indicators, providing key information to better understand interrelationships between indicators, as well as disaggregated data to monitor inequality. Whilst in many countries the civil registration and administrative data systems are fragmented and inadequate to report meaningful health data, surveys can be implemented rapidly to collect representative data related to important health, social, economic and policy topics. The World Health Survey Plus (WHS+) (WHO, 2020f) is a multitopic, multiplatform, multimodal survey. It addresses critical data gaps and is designed to be tailored to country needs. For example, it is hoped that WHS+ can be used to improve understanding of linkages between financial hardship and service coverage at the household level, as was done using a recent household survey in Tunisia (Institut National de la Santé de République Tunisienne, 2019). O U TCO M E IN D ICATO RS 13GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 2.4.4 Support for review and assessment of existing data sources In order to address and improve data gaps, it is important to understand the status of a country’s health information systems. Using the SCORE (survey, count, optimize, review, enable) technical package for health data, countries can identify strengths and weaknesses and identify gaps in country health information systems (WHO, 2019c). SCORE facilitates tracking of progress towards the SDGs, and monitors and measures the maturity of health information systems, support interventions, and provide guidance on best practice measurement methods, standards and tools. 2.4.5 Support for improved collaboration Collaboration across government ministries and institutions, including ministries of health and finance, national statistics offices, offices of the registrar general and academia, is necessary to strengthen country data capacity. Data use for policy design and implementation is much more likely when local governments, academia and civil society fully understand and own every step of the measurement process, including data processing and data synthesis. It will be necessary to address process gaps collaboratively, for example where data exist but are not accessible or have very delayed availability. One area of concern is the ability to obtain more timely information on financial hardship. For this it is critical for national ministries of health to collaborate more closely with national statistical offices and ministries of finance and economy in the design, analysis and scheduling of household surveys. 2.5 Strengthening world health data capacity In addition to targeted country support, WHO is working at the global level to: ¡ Develop standards and best practices for data collection, data processing and synthesis. This includes: following UN open data standards; making data accessible using a coherent system for data sharing, collection, storage, analysis and use; promoting the Guidelines for Accurate and Transparent Health Estimates Reporting (GATHER) (Stevens et al., 2016); and advancing population health metrics, digital technologies and adhering to methodological standards through the WHO Reference Group on Health Statistics and the Digital Health Technical Advisory Group. ¡ Create and improve international data classification standards, including the International Classification of Diseases (ICD). ICD-11 is a digital platform that will facilitate easier reporting of timely and accurate cause-of-death and morbidity data (WHO, 2020b). ¡ Provide training and mentoring to strengthen country capacity. This will include statistical methods, epidemiology, quality assurance, analysis of big data, modelling and forecasting, inequality monitoring, and effective ways to communicate and use data to drive policy impact. ¡ Create a one-stop-shop, the World Health Data Platform (WHO, 2020e) that presents health statistics from the Global Health Observatory (home to data for over 1000 indicators), regional and country observatories, the Triple Billion dashboards, health-related SDG indicators, and reference data and metadata sets (WHO, 2019a). ¡ Foster global, regional and collaborative networks and technical hubs such as the Health Data Collaborative, the SDG Global Action Plan, interagency groups, academic networks, and other partnerships such as the UN Statistical Commission, the Global Partnership for Sustainable Development Data, OECD and the World Bank, to better align investments to improve measurement and health information systems. 14 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 2.6 Equity and the outcome indicators A key objective of the 46 outcome indicators is to proportionally benefit priority population subgroups and reduce within-country inequalities – differences in health that exist between population subgroups within a country. To monitor within-country inequalities: ¡ each outcome indicator will be disaggregated by at least one key dimension of inequality (Fig. 2.3); and ¡ for each outcome indicator and inequality dimension, at least one priority subgroup will be identified. The situation in the priority subgroup(s) will be monitored alongside the national average to show how the priority subgroups are performing compared to the population overall. Equity targets may be identified for the priority subgroups to ensure accelerated gains in health for these subgroups and an overall reduction of inequalities. Fig. 2.3 Example dimensions of inequality and priority subgroups Within-country inequalities will be monitored at global, regional, national and subnational levels. Annex 2 describes the methods employed for global-level monitoring. Similar methods may be used for monitoring at the regional, national and subnational level, with consideration given to the specific context and priorities within different WHO regions and Member States. Fig. 2.4 illustrates the process of implementing inequality monitoring for outcome indicators at regional, national and subnational levels. Fig. 2.4 Implementation of inequality monitoring at regional, national and subnational levels Education • The uneducated Economic status • The poorest Location • Rural areas • Urban areas Sex • Women • Men Age • Children < 5 years • Elderly Select indicators and targets For each indicator, select inequality dimensions and priority subgroups For each indicator and inequality dimension, determine equity targets for the priority subgroup O U TCO M E IN D ICATO RS 15GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT The selection of inequality dimensions and priority subgroups for monitoring will depend on a number of country-specific factors, including availability of disaggregated data. Some of the issues which impact on the selection of inequality dimensions and priority subgroups are briefly discussed below. 2.6.1 Inequality dimensions Disaggregation may not be possible for all indicators. Some indicators may only be monitored at the national level. For example, indicator SDG 1.a.2 “Domestic general government health expenditure (GGHE-D)” is a national-level indicator that cannot be disaggregated. Disaggregation may already be an inherent part of some indicators. For example, by definition indicator SDG 3.3.1 “Number of new HIV infections per 1000 uninfected population, by sex, age and key populations” should be disaggregated by the pre-defined dimensions and for each pre- defined dimension a priority subgroup should be identified. Additional inequality dimensions and priority subgroups can be selected. Different indicators may be disaggregated by different dimensions of inequality, depending on which dimension is the most relevant to the selected indicator. For example, for indicator SDG 3.6.1 “Death rate due to road traffic injuries”, place of residence (urban/rural) may be the most important inequality dimension, while for indicator SDG 3.7.1 “Proportion of women (aged 15–49 years) having their need for family planning satisfied with modern methods” disaggregation by age may be most relevant. For the same indicator, different regions/countries/subnational regions may select different inequality dimensions, depending on their context and priorities. For example, for the same indicator, disaggregation by ethnicity/race may be most relevant in countries from the WHO Region of the Americas, while disaggregation by migration status may be most important in countries from the WHO European Region. Double disaggregation may be considered for some indicators in order to assess intersections between two different inequality dimensions. For example, for indicator SDG 3.3.2 “Tuberculosis incidence per 100 000 population” it may be important to disaggregate simultaneously by age and sex. Indicators should be disaggregated by sex, wherever relevant and possible. 2.6.2 Priority subgroups For each indicator and inequality dimension, at least one priority subgroup should be identified. The priority subgroup is typically the most disadvantaged or most vulnerable subgroup, or the subgroup with the highest burden. For example, for most indicators disaggregated by economic status, the poorest quintile is the priority subgroup. For the same inequality dimension, the priority subgroup may be different for different indicators. For example, while for most indicators disaggregated by economic status, the poorest quintile is the priority subgroup, the richest quintile may be the priority subgroup for some indicators (WHO, 2019a, Health Equity Monitor). Where more than one priority subgroup can be identified, a top-priority group should be identified for the purpose of monitoring. For example, for indicator SDG 3.d.2 “Proportion of bloodstream infections due to antimicrobial resistant organisms” disaggregated by age, both the under 5s and those aged 65 and over may be priority subgroups, but for the purpose of monitoring, children <5 years may be selected as the top-priority subgroup. 16 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Triple Billion concept 3 The ambition of the GPW13 is to improve the health of billions of people by 2023. Within this context, the Triple Billion approach provides a measurement strategy for WHO, with a focus on the execution and delivery of ambitious improvements in the health of the world’s populations. The Triple Billion approach has been approved by the Member States and represents a new departure for WHO, making WHO more accountable to its people. The Triple Billions described in this report are tied specifically to the GPW13 programme and its indicators. They are primarily based on SDG data, respecting the wishes of countries to minimize the burden of any additional data collection. This chapter introduces general concepts that are common to each of the Triple Billions. Details of the specific methods for each billion are provided in the subsequent chapters. 3.1 Why count the Triple Billions? The Triple Billion methods are the tools that measure health-related change resulting from interventions and improvements. The Triple Billions provide easily graspable concepts and targets that are designed to attract the attention of the world in a simplified headline-catching way that motivates change. The Triple Billions package together the health-related SDGs (and a few additional GPW13 indicators) in a way that aims to encourage acceleration of country- level implementation strategies to achieve maximum impact. At the same time, they uncover gaps in data availability, frequency and quality that must be addressed by Member States. Key reasons for counting the Triple Billions include: • advocating for ambitious improvement in world health • triggering action for impact • highlighting data gaps that must be addressed • measuring the change that results • making a start on increasing accountability via measurement. 3.2 How to count the Triple Billions The choice of the methods used to count each billion follows extensive debate and consultation (Section 1.3). It incorporates suggestions of experts and the comments and requirements of Member States. There are many ways in which the Triple Billions could be estimated – this is not an exact science. There must be a compromise between optimal and feasible, based on the current methods and the available data resources. The key is for the methods to drive impact in the right direction, giving prominence to each element. WHO has opted for relatively straightforward methods for GPW13 that allow a well-defined and consistent approach to counting each billion, recognizing: ¡ the options possible in interpretation of the Triple Billions ¡ the focus on SDG indicators to mitigate countries’ data-reporting burden ¡ the availability and quality of data at the country level ¡ the need for the method to be simple and clear in order to ensure Member State engagement and ownership 18 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT ¡ the different country and regional contexts ¡ the time frame of the GPW13 programme and the need to progress rapidly into implementation. This is in alignment with the SDG philosophy. The focus has been to begin with a practical way forward, avoiding complexities where possible, that enables action for accelerated impact. 3.3 The Triple Billions as a driver of change Measurement of each of the Triple Billions is intertwined with the tasks of improving data and improving understanding. The process of measurement exposes gaps in data, encourages the gathering of better data and promotes better understanding; this, in turn, feeds future possibilities for measurement. Thus, measurement sets up a cycle of change with the potential to drive progress. Progress in measurement allows clearer choices to be made, more precise actions to be undertaken and more lives to be improved (Fig. 3.1). Countries will continue to work to understand issues and to identify ways forward to increase impact and improve people’s lives in tangible ways. Counting the Triple Billions will encourage a series of positive changes through which we can hope to see accelerated improvements to the health of the world’s people. Fig. 3.1 The cycle of change and impact driven by the Triple Billions Identify and implement change needed Improve lives Improve methods Improve data Understand issues better Triple Billion methods can be expected to evolve beyond GPW13, in keeping with advances in data and understanding. Note that the billions are each built from several indicators. Understanding change at indicator level is a key component of implementation and delivery of the Triple Billions. It will be necessary to dig down into the contributing indicators to determine actions needed. 3.4 Accounting for country size GPW13 is concerned with all populations and with countries of all sizes. Inevitably, big countries that improve population health have the capacity to contribute large numbers of people to TRIPLE BILLIO N CO N CEPT 19GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT the Triple Billion targets. However, changes in countries with small populations are just as important to secure. Contributions to the Triple Billions will be reported at country level both as a percentage of the population and as the total number of people. The contribution to the billion expressed as a population percentage is independent of country size: the life of each individual person is weighted equally. 3.5 Interpreting the Triple Billions as populations The Triple Billions are counted at a population level and not at an individual level. In a number of instances, it is necessary to count an equivalent population. Consider, for example, the service coverage component of the UHC Billion. If UHC service coverage is 50%, this means that 50% of UHC services were delivered at the population level. However, the service coverage value does not distinguish between the following cases (Fig. 3.2): Case 1: all people have half (50%) of the services they need. Case 2: 50% of people have all services they need; the rest have no coverage. Case 3: there is a mix of service coverage levels averaging to 50% at the population level. In reality, UHC will be distributed unevenly across the population (case 3) and yet the goal is for this to be equitable (case 1). However, for the purposes of counting the Triple Billions, case 2 is the most useful. A UHC service coverage of 50% can be considered equivalent to 50% of people having 100% of services (Fig. 3.2). The contributions to the UHC Billion will count change in the equivalent population. This means that a 10% change in UHC service coverage, even if equitably distributed, would be counted as being equivalent to 10% of people being 100% better off in terms of service coverage. (For the UHC Billion, financial hardship will also be factored into the final count.) Fig. 3.2 Understanding equivalent population, as illustrated by UHC service coverage A similar perspective is required for components of the other billions (e.g. to convert changes in preparedness into a population for the Health Emergencies Protection Billion and changes in air quality for the Healthier Populations Billion). Equity remains a key goal, and although equity is not directly monitored in the measurement of the Triple Billions it will be tracked through the individual outcome indicators. CASE 1 CASE 2 CASE 3 Half of the people have all needs met, the other half have none met Everyone has half of needs met Varying levels of needs met, adding up to half the population UHC SERVICE COVERAGE = 50% 20 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 3.6 Handling population growth The Triple Billions must count lives that benefit from interventions, and not just additional lives due to population growth. To avoid complexities linked to population growth, the final country population (2023) will be used in the Triple Billion calculations. All 2023 population values used in this report derive from the Population Division of the United Nations (UN) Department of Economic and Social Affairs (UN DESA, 2019). Typically, the number of people benefiting will be estimated by multiplying the final 2023 population by the estimated 5-year change in the indices or indicators. For example, if use of tobacco has declined from 17% to 15% over 5 years in a country, then this would be interpreted as 2% of the 2023 country population being additionally free from tobacco use. The approach provides a robust method of calculation and avoids complexity. Alternative and more general forms of handling population growth were considered but are not recommended for use in the Triple Billions (see also Annex 3). 3.7 Identifying country shares of the Triple Billions For GPW13, countries select their own priorities and targets within the overall global goal of achieving the Triple Billion targets by 2023. During consultations, some countries posed the following question to WHO: What is my “expected” contribution to each of the Triple Billions? In other words, what would each contribution be if the global effort was shared out “fairly”. For each billion, all countries are encouraged to make progress, irrespective of population size, baseline performance or economic status. It is also important to work to reduce inequalities by closing the gap between countries. Progress will ideally be shared out evenly, in proportion to (a) the population of each country and (b) the gap between current and ideal status within a country. So, for example, the benchmark could be for all countries to reduce their gap by a guideline percentage, which would encourage faster progress for less advantaged countries. This supports increased equity in the world and respects the situation that there may be less scope for improvement for some high-income countries (e.g. if access to health services is already high). In line with these principles, guideline country contributions to each billion can be produced. These are not binding, but instead offer countries a benchmark to help guide plans. Country contribution benchmarks will additionally help countries and the global community understand if we are collectively on track to reach the Triple Billion targets by 2023, will help countries prioritize interventions, and will make change in all countries equally important, regardless of their size. WHO will produce and share the calculations of country contributions to the Triple Billions. It will additionally provide simple online tools or software that can be used by countries wishing to carry out their own calculations. This will allow countries to rerun calculations with their own values and priorities, and to answer “what if” type questions, for example, how would halving tobacco use change my contribution to the billion? WHO has created the Triple Billions Dashboard that will support planning and implementation. For global reports, the Triple Billions will be calculated by WHO to ensure a standardized approach. 3.8 Planned refinements to the Triple Billion methods This report details the calculation methods that will be used to estimate each of the Triple Billions. However, there are important components of the calculations that will need to be refined. These include methods for projection or extrapolation of data (since there is typically a significant time lag for data to become available and this will make calculation of change by 2023 a challenge). It is intended that GATHER guidelines (Stevens et al., 2016) will be adhered TRIPLE BILLIO N CO N CEPT 21GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT to. Estimates of uncertainty will be calculated for each indicator as well as the resulting billions and combined in a method that will be described at a later stage. The approach to handling uncertainty is not yet determined. 3.9 Equity and the Triple Billion targets Equity for the Triple Billion targets will be assessed by examining inequalities between countries, and by, for example, comparing the situation in low-income countries with the global average. Ideally, the situation should be improving faster in low-income countries, which will close existing gaps and reduce between-country health inequities. 3.10 The Triple Billions and primary health care Strong primary health care is foundational to creating resilient health systems which meet every person’s health needs across the life course. Primary health care underpins all three billions, by: ¡ ensuring care and provision of essential services, even during emergencies; ¡ preventing emergencies through successful vaccination programmes and rapid detection and response capacity (as the first point of care); and ¡ promoting healthier lives and preventing illness. Through the Astana Declaration, WHO and its Member States have emphasized the importance of primary health care and committed to strengthening it across the world. An operational framework has been developed and various approaches to measuring primary health care are under review by WHO. Delivery of the Triple Billion targets will require strengthening of the underlying health system through monitoring and supporting primary health care across the world. 22 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Universal Health Coverage Billion 4 The Universal Health Coverage Billion aims to ensure that an additional 1 billion people receive the quality health services they need without incurring financial hardship. Universal health coverage (UHC) is a part of the Sustainable Development Goals (SDGs) and the Universal Health Coverage Billion (UHC Billion) will be based on Target 3.8 and its two pillars (Fig. 4.1). It will use two components: ¡ Average service coverage: measured using 14 tracer indicators, incorporating reproductive, maternal, newborn and child health; infectious diseases; noncommunicable diseases (NCDs); and service capacity and access. The 14 indicators derive from SDG 3.8.1 but with an update to the health worker density indicator. A nested arithmetic averaging approach is used (differing slightly from SDG 3.8.1). ¡ Financial hardship: measured as the proportion of the population that spends more than 10% of household expenditure or income on health (catastrophic spending; SDG 3.8.2). Fig. 4.1 Universal health coverage within the Sustainable Development Goals Each of these components is vital in its own right for monitoring and informing purposeful action. The two dimensions respond to different policy levers. They will be tracked separately and will individually inform choices made to drive progress and help reach the UHC Billion goal. Measuring UHC is not an easy task and remains a challenge for global health metrics, particularly in terms of understanding the relationships between service coverage, financial hardship and population. For the UHC Billion, the aim is to make the best use of existing SDG methods and data to count the billion. Movement towards UHC requires people to get the services they need without suffering financial hardship. To calculate the UHC Billion, the two elements are combined into a single measure to estimate the number of additional people with access to essential services without suffering financial hardship. The approach has some serious limitations that are important to understand (Section 4.4). 4.1 Average service coverage The average service coverage (ASC) component of the UHC Billion estimates the average proportion of essential services that are provided to a population. It can be viewed as an estimate of the probability (as a percentage) that a person receives the health service(s) they need. The average service coverage is adapted from the SDG 3.8.1 UHC service coverage index. Indicator 3.8.1 Coverage of essential health services Indicator 3.8.2 Financial hardship Target 3.8 Achieve universal health coverage Sustainable Development Goals Target 3.8 Achieve universal health coverage, including financial risk protection, access to quality essential health care services and access to safe, effective, quality and affordable essential medicines and vaccines for all. 24 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 4.1.1 Background to SDG 3.8.1 UHC service coverage index The SDG 3.8.1 UHC service coverage index provides an index of coverage of essential health services (WHO & World Bank, 2017; Hogan et al., 2018; WHO, 2019b). It measures the coverage of tracer indicators in four essential health service areas: reproductive, maternal, newborn and child health; infectious diseases; noncommunicable diseases; and service capacity and access. It is constructed from geometric means of the 14 tracer indicators – means are calculated first within each of the four areas, and then across the four category-specific in order to obtain the final summary index. The 14 indicators are not meant to represent a complete or exhaustive list of health services and interventions required to deliver UHC in a given country, nor do they measure the health impact of these services. However, they provide a strong signal of the coverage of health services needed by most populations across sociodemographic settings. The 14 indicators include eight direct measures of service coverage and six measures that are proxies for service coverage (some of which are rescaled; Annex 4.1). The resulting index is a performance metric (scaled from 0 to 100). 4.1.2 Average service coverage calculation The average service coverage (ASC) component of the UHC Billion uses the indicators and methodology of SDG 3.8.1 as its basis, with some important alterations. It is estimated as the nested arithmetic average of 14 tracer indicators (Fig. 4.2). Indicators are averaged within each of four categories (step 2), and then across these categories (step 3). Fig. 4.2 Calculating average service coverage (ASC) for the UHC Billion a Countries with high risk of malaria; includes those with moderate-to-high transmission in sub- Saharan Africa where use of long-lasting insecticidal nets is the core vector control intervention, and where all populations at risk are provided with the intervention. See also Annex 4.1. b Indicator is adjusted (relative to SDG 3.8.1) to use treatment coverage (a subcomponent of the SDG 3.8.1 tracer indicator). c Proxy indicator. d Indicator rescaling is slightly adjusted (relative to SDG 3.8.1). e Indicator is adjusted to refer to physicians, nurses and midwives. = Average service coverage (ASC) = (BP+FPG+Tobacco) / 3 RMNCH NCDs Infectious Capacity / 4 + + + Reproductive, maternal, newborn and child health (RMNCH) = (FP+ANC+DTP3+Pneumonia) / 4 Tracer topic Tracer indicator STEP 1 STEP 2 STEP 3 Infectious diseases Service capacity and access Noncommunicable diseases (NCDs) if high malaria riska = (TB+ART+ITN+WASH) / 4 otherwise = (TB+ART+WASH) / 3 = (Hospital+HWD+IHR) / 3 § Hospital access c § Health worker density c,e § Health security c Hospital bed density (Hospital) Health worker density (HWD) IHR core capacity index (IHR) § Cardiovascular disease c § Diabetes c § Tobacco c,d Non-elevated blood pressure (BP) Mean fasting plasma glucose (FPG) Tobacco non-use § Tuberculosis § HIV § Malaria § Water and sanitation TB treatment (TB)b HIV treatment (ART) Insecticide-treated nets (ITN) At least basic sanitation (WASH) § Family planning § Pregnancy/delivery care § Child immunization § Child treatment Family planning (FP) Antenatal care, 4+ visits (ANC) Child immunization (DTP3) Care-seeking for suspected pneumonia U N IVERSA L H EA LTH CO VERAG E BILLIO N 25GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT The key adaptation in using ASC is the use of arithmetic averaging in place of geometric averaging. Arithmetic averaging makes conversion to a population more plausible (see Annex 4.2). It is needed because the geometric averaging used in the SDG 3.8.1 index means that, by design, it is not a directly scalable measure of service coverage (e.g. if the value of the index were to increase by 20% this would not mean that service coverage had increased by 20%). Arithmetic averaging also avoids issues that occur with the geometric mean when one or two indicators have values that are very different from the rest. Nested averaging is maintained, following the SDG 3.8.1 monitoring report methodologies (WHO 2019b, WHO & World Bank 2017). It provides an even weighting between the four categories of coverage. It means that although different indicators have different weightings in the average, the balance between the categories does not change (for example, the infectious disease category maintains the same weight whether or not insecticide-treated nets (ITN) data are relevant/available for a country). Three further refinements to the use of the SDG 3.8.1 tracer indicators are included for GPW13 (Table 4.1; Annex 4.1). The TB indicator is simplified to treatment coverage (one of the subcomponents of SDG 3.8.1: TB effective treatment coverage) to avoid issues when drug- resistant TB is present. An improvement to the health worker density (HWD) indicator to measure doctors, nurses and midwives allows better use of recent SDG datasets on health workforces (see Annex 4.1 for details). Table 4.1 Adapting the SDG 3.8.1 UHC service coverage index for use in the UHC Billion Methodology SDG 3.8.1 GPW13 Reason Averaging Nested geometric Nested arithmetic Allows conversion to population Avoids issues that occur with zero values or when one indicator value is very different to the rest (Annex 4.2) Component indicators 14 tracer indicators 14 tracer indicators: the tobacco, TB and health worker density indicators are adjusted relative to SDG 3.8.1 Uses improved health worker data Simplified TB indicator Ensures progress in tobacco is included for all countries 4.2 Financial hardship For the UHC Billion, financial hardship will be measured using SDG 3.8.2. In the following paragraphs, the term financial hardship is used to indicate financial hardship as measured by the SDG 3.8.2 measure of catastrophic spending with a 10% threshold, i.e. the proportion of the population with out-of-pocket health spending exceeding 10% of household total consumption expenditure or income. A final objective of well-performing health systems is to protect people from the negative consequences that out-of-pocket health payments can have on people’s living standard and ability to spend on other needs. Financial hardship in paying for health services out-of-pocket refers to those negative consequences, and its avoidance is a fundamental part of UHC. It is important to include such objectives in the UHC Billion measurement. Financial hardship due to out-of-pocket spending on health occurs in two settings: when households use a large share of their income to pay for health services (catastrophic payments) or when payment for health services pushes the household below or further below the poverty line (impoverishing payments). The SDG 3.8.2 indicator has two thresholds for catastrophic spending: 10% and 25%; the 25% benchmark represents a very high bar, particularly for those who are poorest. 26 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Alternative definitions of catastrophic health spending exist which account for the poor having a lower capacity to pay for the services they need and are better suited to tracking socio- economic inequalities in catastrophic health spending. Hence, many WHO regions use several indicators to track catastrophic health spending (WHO, 2019b). These other indicators may be more appropriate for use in the future. All indicators of catastrophic health spending rely on the same data source. Over 900 million people are estimated to incur catastrophic health spending, as tracked by SDG indicator 3.8.2 at the 10% threshold; over time global catastrophic spending has got worse (Fig. 4.3) (WHO, 2019b). An important WHO goal is to stop the rise in the percentage of people suffering financial hardship in accessing health services. This will be tracked over time, within and across countries. Fig. 4.3 Worsening catastrophic spending against improving SDG 3.8.1 service coverage Source: UN Global SDG Database, as of January 2020. There is currently a lack of recent survey-based estimates to monitor financial hardship. Without such data it may not be possible to calculate the impact of financial hardship in country contributions to the UHC Billion, or it may be necessary to assume unchanged financial hardship. For example, for catastrophic spending, as tracked by the SDG 3.8.2 indicator, there is no data value from 2012 onwards for around 45% of the world’s populations (WHO, 2019b). This lack of timely information results from: ¡ the varied frequency of data collection by relevant surveys (from annual in many high- income countries to once in a decade in some low-income countries, with an average of 2.5 years between surveys); ¡ lack of timely access to surveys conducted outside the health information system; ¡ difference in access to the surveys at global, regional and country levels; and ¡ failure to institutionalize production of health-related indicators as part of the routine information system when there is limited involvement of ministries of health in the design, development and collection of relevant surveys. Supporting countries to better engage with national statistical offices, and to plan, produce and disseminate data on financial hardship using various definitions will be an important part of improving and measuring UHC during GPW13. 0 5 10 15 20 0 20 40 60 80 20172015201020052000 Ca ta st ro ph ic s pe nd in g (% ) Se rv ic e co ve ra ge in de x SDG 3.8.1 (service coverage index) 10% threshold 25% threshold Catastrophic spending: U N IVERSA L H EA LTH CO VERAG E BILLIO N 27GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 4.3 Calculating the UHC Billion The UHC Billion estimates improvements at the population level, combining measures of service coverage and financial hardship to estimate the probability that a person receives the health service(s) they need and does not experience health-related financial hardship. The change in those proportions is then counted into the UHC Billion using a population equivalence (see Section 3.5). 4.3.1 UHC requires service coverage without financial hardship UHC requires people to get the services they need without suffering financial hardship. To achieve the UHC Billion, countries will need to focus on both UHC components and track their evolution over time. At present, countries are at different stages in terms of service coverage and financial hardship, and these can evolve in very different ways over time (Fig. 4.4; Fig. 4.5) (WHO, 2019b). Fig. 4.4 Different stages of service coverage and financial hardship for selected countries incre asin g UH C sm Average service coverage 2017 (%) Fi na nc ia l h ar ds hi p (% ) 40 50 60 70 80 90 100 0 5 10 15 20 25 AGO BEN BRA BTN CHN CRI ETH FIN GBR IDN IND IRN KEN LKA MDV MMR MNE MUS PHL RUS TUR Source: UN Global SDG Database as of January 2020 and provisional data for ASC. Note: Financial hardship axis is measured as catastrophic spending at the 10% level for the latest available year. Average service coverage values are for 2017. Quadrants are divided by the global median values for ASC in 2017 and latest available year for financial hardship. Fig. 4.5 Evolution of service coverage and financial hardship in selected countries 0 5 10 15 20 25 40 50 60 70 80 90 100 incre asing UHC sm Average service coverage (%) Fi na nc ia l h ar ds hi p (% ) IND ARM RWA USA KOR Source: UN Global SDG Database, as of January 2020. Note: Financial hardship is measured as catastrophic spending at the 10% level. Countries were chosen to show evolution across or within quadrants to demonstrate all countries can make some progress. 28 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 4.3.2 Combining service coverage and financial hardship To count the UHC Billion, the two components of UHC are combined into a single measure (see also Sections 4.4, 4.5 and Annex 4.4). The UHC single measure (UHCsm) estimates the probability (expressed as a percentage) that a person receives the health service(s) they need and does not experience health-related financial hardship: 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈!" = 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴× (100− 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖) 100 where ASC is the nested arithmetic average service coverage derived from SDG 3.8.1, and financial hardship is measured by the percentage of population with catastrophic spending on health at the 10% level (SDG 3.8.2; Section 4.2). The UHC single measure links service coverage and financial hardship, as shown in Fig. 4.6. UHC will improve if either service coverage increases (with no change in financial hardship) or financial hardship reduces (with no change in service coverage) or if both these changes take place together. However, if service coverage increases but financial hardship worsens, then the two measures are acting in opposing directions: the contribution to the UHC Billion will be reduced and may even be negative. The single measure thus considers both aspects of UHC together and emphasizes the importance of progress in both components. Fig. 4.6 Combining average service coverage and financial hardship into a single measure UHC sm = 40% UHC sm = 50% UHC sm = 60% UHC sm = 70% UHC sm = 80% UHC sm = 90% 0 5 10 15 20 25 40 50 60 70 80 90 100 incre asing UHC sm Average service coverage (%) Fi na nc ia l h ar ds hi p (% ) Global median: 7.3 G lobal m edian: 68.7 Note: Contours show the values of the UHC single measure; the higher the value the better. The basis for combining service coverage and financial hardship into the UHC Billion is a proportional approach. The proportional approach estimates the probability of a person receiving the health service(s) they need and of not experiencing health-related financial hardship. For the UHC single measure to equal 100%, a population must receive all the health services they need and experience no financial hardship. If service coverage is 60% and there is no financial hardship, then UHCsm will also be 60%. The greater the proportion of the population with financial hardship then the lower the percentage of the population counted into the UHC Billion. For example, if service coverage is 60% – which can be interpreted as the (average) probability of a person receiving the health service(s) they need – and financial hardship is 12% – which can be interpreted as the (average) probability of suffering financial hardship as defined by SDG indicator 3.8.2 – then: 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈!" = 60× 100− 12 100 = 53 U N IVERSA L H EA LTH CO VERAG E BILLIO N 29GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT In other words, under the assumption of independence, the single measure can be interpreted as the probability of a person receiving the health service(s) they need and not experiencing health-related financial hardship being 53%. The approach recognizes that people can incur financial hardship due to health spending even if they receive only some of the services and products they need. It relies on a simplifying assumption that catastrophic health spending is independent of (i.e. not correlated with) service coverage (see Section 4.4). This assumption is unlikely to be completely correct but provides a first step given the current lack of data. 4.3.3 Calculating contributions to the UHC Billion The change in the UHC single measure over the GPW13 period will be estimated as: 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑠𝑠𝑠𝑠 = 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑠𝑠𝑠𝑠−2023 − 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑠𝑠𝑠𝑠−2018 The 2018 value is the baseline (reference) year against which the change during GPW13 is measured. To convert this into a number of people for counting contributions to the UHC Billion, the change in the UHC single measure is multiplied by the final population: 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈!"× 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# 100 This approach counts an equivalent population (Section 3.5). It handles population growth, as described in Section 3.6, to make the UHC Billion robust to its effects. 4.3.4 Example country calculation This section presents a hypothetical country calculation of how change in UHC service coverage and financial hardship contribute to the UHC Billion. The estimation of the contribution to the UHC Billion proceeds as follows: Step 1: calculate average service coverage (ASC) from the SDG 3.8.1 tracer indicators Step 2: combine this with financial hardship to compute the UHC single measure Step 3: compute changes in the UHC single measure over 5 years and convert to an equivalent population to estimate the contribution to the UHC Billion. Step 1: Calculate arithmetic average service coverage (ASC) Table 4.2 shows an example of the calculation of average service coverage for the start and end of a 5-year period, calculated as the nested arithmetic average across each category and its indicators in each year. In this example, ASC increases from 48 to 53 over 5 years. Step 2: Compute the UHC single measure The UHC single measure is calculated by combining the ASC and financial hardship. The value of the UHCsm is 44% in 2018 and 50% in 2023, a change of 6 percentage points (Table 4.2). 30 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Table 4.2 Example country calculation for the UHC Billion Tracer indicator 2018 % Average 2018 2023 % Average 2023 Family planning 54 61 Antenatal care 4+ visits 32 32 Child immunization 62 73 Care-seeking for suspected pneumonia 28 31 44 49 TB treatment 45 64 HIV treatment 60 61 Insecticide-treated nets 38 45 At least basic sanitation 6 7 37 44 Non-elevated blood pressure 41 58 Mean fasting blood glucose 100 100 Tobacco non-use 92 93 78 84 Hospital bed density 15 18 Health worker density 4 5 IHR core capacity index 77 79 32 34 Average service coverage 48 53 Financial hardship (SDG 3.8.2, 10% threshold) 8 5 UHC single measure 48 x (100 − 8)/100 = 44 53 x (100 − 5)/100 = 50 Change in UHC single measure – 6 U N IVERSA L H EA LTH CO VERAG E BILLIO N 31GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Step 3: Calculate the contribution to the UHC Billion The calculation of the contribution to the UHC Billion combines the change in UHCsm with the final population. For the period 2018 to 2023, this works as shown in Table 4.3. Note that the contribution to the UHC Billion is not the direct sum of the separate changes in service coverage and in financial hardship. Table 4.3 Example country calculation of the contribution to the UHC Billion Improvement in service coverage 5% Improvement in catastrophic health spending 3% Change in UHCsm 6% Population 2023 106 million Additional population (equivalent) with improved service coverage 106 x 5/100 = 5.3 million Additional population without catastrophic health spending 106 x 3/100 = 3.2 million Contribution to UHC Billion 106 x 6/100 = 6.4 million 4.3.5 Identifying country shares The UHC Billion will be achieved as the result of action across the globe, and for this acceleration will be required (Annex 4.5). As with each of the other Triple Billions, all countries are encouraged to make progress – there is always room for improvement. At the same time, in the quest for better equality in the world, it is right that those countries with lowest UHC are given the support and encouragement needed to work towards closing the existing global gap. The benchmark contributions of each country to the UHC Billion will be to share out the billion target in proportion to the population and to the gap in UHC. Countries will be encouraged to reduce their own gap by a suggested guideline percentage (see also Section 3.7). However, it will be at the discretion of the country to identify its target for UHC and how to extend this to its population. Ideally, a country will work jointly on both the service coverage and financial hardship components. 4.4 Limitations of the UHC Billion calculations The accuracy of the UHC Billion calculation is limited by the SDG data and methods on which it is based. Limitations include: ¡ extent to which service coverage indicators are representative ¡ limitations of indicators for financial hardship ¡ data availability and timeliness (e.g. lack of a common data source for service coverage and financial hardship, data that are collected in different years, use of proxies) ¡ assuming a lack of correlation between service coverage and financial hardship ¡ uncertainties arising from data availability/quality ¡ double counting due to overlaps with the two other billions ¡ use of population equivalence in counting the billion. Further details are provided in Annex 4.4. Note that the method used to combine service coverage and financial hardship is intended for 32 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT use when calculating the UHC Billion. It has been constructed solely for this purpose. It does not replace or amend any part of the existing SDG 3.8 monitoring framework. 4.5 UHC for the future The UHC Billion can be expected to evolve, particularly as new data become available to test and improve on the approach. For example, a key requirement for progress on UHC will be to collect household survey data that links service coverage to household out-of-pocket expenditure so that the interrelationships between benefiting from service coverage and/or avoiding financial hardship can be better understood (see also Section 2.4). Approaches to obtaining globally comparable UHC indices will evolve as methods and understanding improve and data measurements and health treatments change. It is important that WHO continues to work with Member States to try and improve data availability and quality and understand better how to measure true UHC (Section 2.4). 4.5.1 SDG 3.8.1 evolution The tracer indicators used in SDG 3.8.1 UHC service coverage index are expected to evolve as data and medical care advance. When the index was created the intention was to replace proxy indicators over time with measurements of treatment coverage when data became available (e.g. for diabetes and hypertension), and to improve service coverage indicators as this became possible. It was also planned to add coverage for cervical cancer vaccines and essential medicines. The aim for the future should be to include the most measurable indicators, with the highest impact, that will drive the most important change. 4.5.2 Measuring effective service coverage SDG 3.8.1 measures service coverage but does not allow for the quality or effectiveness of treatments, or for accessibility of care. Nor does it include any weighting that could account for differences in health gains that accrue from different health interventions. In the future, UHC measurement is expected to benefit from improved indicators and methods (Fullman et al., 2017, 2018; Hogan et al., 2018; Lee, Wu and Liu, 2018; Ng et al., 2014; Fullman and Lozano, 2018, 2020; Wagstaff and Neelsen, 2020). There is ongoing work to develop an approach to UHC that measures effective coverage. Details of this revised effective-coverage approach are still being defined, but its aims are to: ¡ focus on quality of treatment coverage, in keeping with the definition of UHC ¡ adjust for the varying epidemiological burden in countries ¡ weight treatments by health gain. The method will probably involve use of tracer indicators categorized by type of care (promotion, prevention, treatment, rehabilitation and palliation) and by life course, using proxies to measure the effectiveness of health services. Tracers will be combined by weighting by potential health gain. Challenges are to minimize the additional data burden, to use country data and to allow countries to carry out their own calculations. U N IVERSA L H EA LTH CO VERAG E BILLIO N 33GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 34 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Health Emergencies Protection Billion 5 The aim of the Health Emergencies Protection Billion target is for 1 billion more people to be better protected from health emergencies. The billion will be measured using the Health Emergencies Protection Index (HEPI), built from three indicators that capture the scope of WHO’s health emergency activities (Fig. 5.1): ¡ emergency prepare indicator (International Health Regulations (IHR) capacities) ¡ emergency prevent indicator (routine and emergency vaccination coverage) ¡ emergency detect & respond indicator (timeliness). Fig. 5.1 The three tracer indicators that constitute the Health Emergencies Protection Index ImpactOutcomes PREPARE PREVENT DETECT & RESPOND Tracer indicators billion people better protected from health emergencies 1 IHR State Party Self-assessment Annual Reporting (SPAR) Countries prepared for health emergencies Vaccine coverage of at-risk groups for epidemic- or pandemic-prone diseases Epidemics and pandemics prevented Rapid detection and response to health emergencies Timely detection and response to potential health emergencies The Health Emergencies Protection Billion (HEP Billion) target is consistent with SDGs 3.d and 3.d.1 and with the recommendations of the Review Committee on the Role of the International Health Regulations (2005) in the Ebola Outbreak and Response (WHO, 2015). 5.1 The emergency prepare indicator The emergency prepare indicator measures a country’s preparedness for emergencies. It encapsulates the level to which a country is ready to identify and respond to a range of emergency situations. The indicator is based on attainment of IHR capacities for surveillance and response (WHO, 2016b). States that are party to the 2005 International Health Regulations (IHR (2005)) are required to develop and maintain minimum core public health capacities for surveillance and response, and to report on the implementation of 13 core capacities. Each of the 13 IHR capacities is calculated as the average of its indicator scores (1–3 indicators per capacity, 24 indicators in total), with each indicator scored from 0 to 5 (5 steps). The assessment of these capacities provides the most comprehensive, internationally agreed and consistently measured dataset for determining the country capacity for preparedness for health emergencies. The 13 IHR capacities are now reported using the IHR State Party Self-assessment Annual Reporting (SPAR) tool, which became available in June 2018 (WHO, 2018b). GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT36 5.1.1 Calculation method The emergency prepare indicator is the average of the scores for the 13 IHR (2005) capacities (Table 5.1), as reported using SPAR: 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐! !" !!! 13 Table 5.1 IHR capacity score categories and example calculation of the prepare indicator IHR reporting capacities Capacity score C1 National legislation, policy and financing 60 C2 IHR coordination and national IHR focal point (NFP) functions 80 C3 Zoonotic events and the human–animal interface 80 C4 Food safety 40 C5 Laboratory 73 C6 Surveillance 80 C7 Human resources 40 C8 National health emergency framework 47 C9 Health service provision 60 C10 Risk communication 60 C11 Points of entry 60 C12 Chemical events 40 C13 Radiation emergencies 40 Prepare indicator (average of 13 core capacities) 58 Over the past eight years, all 196 Member States have reported on the 13 IHR core capacities at least once. As of August 2019, data from 182 countries were available for the most recent reporting year (WHO, 2018b). The emergency prepare indicator allows countries to be stratified into five levels of preparedness (Table 5.2; Fig. 5.2), enabling prioritization of where preparedness efforts are most needed. Country progress will be measured by the increase in the prepare indicator value (0–100). Table 5.2 Emergency prepare indicator categories, based on 2018 SPAR data Level (average IHR capacity score) Number of Member States Cumulative population (millions) Level 5 (≥90) (most prepared) 19 2231 Level 4 (70 – 89) 47 2579 Level 3 (50 – 69) 50 1685 Level 2 (30 – 49) 56 627 Level 1 (<30) (least prepared) 10 114 Data pending 14 316 Total 196 7552 Source: 2018 SPAR data (WHO, 2018b). Note: 196 Member States report on IHR. H EA LTH EM ERG EN CIES PRO TECTIO N BILLIO N GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 37 Fig. 5.2 Emergency prepare indicator, based on 2018 SPAR data Self-reported measures can often suffer from bias. In the case of IHR capacities, voluntary external evaluations such as the joint external evaluation (JEE) are used to assess this bias. Initial results show much closer agreement between the new SPAR self-assessment tool and the JEE results than had been achieved under the previous SPAR reporting system, with a correlation coefficient of 0.87 (January 2019, 63 countries) and no significant differences between the average scores for each of the technical areas (Fig 5.3). For the emergency prepare indicator, unadjusted SPAR values will be used. Bias will, however, continue to be assessed by comparing with JEE results. Fig. 5.3 Comparison of global SPAR and JEE IHR scores 0 10 20 30 40 50 60 70 80 National legislation, policy and financing IHR coordination and NFP communication Zoonotic events and the human–animal interface Food safety Laboratory Surveillance Human resources National health emergency framework Health service provision Risk communication Points of entry Chemical events Radiation emergencies Prepare indicator (IHR score) Mean value SPAR JEE Source: Kandel et al., 2019 Level 5 (most prepared) Level 4 Data not available Not applicable Level 3 Level 2 Level 1 (least prepared) 0 3400 Km Emergency prepare indicator GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT38 5.1.2 Example country calculation For the example shown in Table 5.1, the country has scored an average of 58% across its 13 IHR core capacities, based on their IHR annual reporting. Based on this average, it falls into the Level 3 category (50–70%). 5.2 The emergency prevent indicator The emergency prevent indicator measures efforts to prevent health emergencies via vaccination coverage. Reaching high vaccination coverage in at-risk groups for vaccine- preventable infectious pathogens is key to tackling preventable epidemic diseases and pandemics, leading to the control and elimination of high-threat infectious hazards. The emergency prevent indicator incorporates both routine and campaign vaccination against epidemic- and pandemic-prone diseases. It focuses on three priority infectious hazards: yellow fever, meningitis and cholera, all three being priority diseases calling for elimination or reduction through the implementation of global strategies in WHO’s Health Emergencies Programme. As not all Member States are at risk of these diseases, routine vaccination against measles and polio is also included to allow estimates for all Member States and to highlight the importance of a functioning immunization programme for infectious disease prevention. Note that there is no cholera vaccination currently recommended as part of the routine vaccination schedule. New and emerging threats, including pandemic influenza and infectious hazards with newly available vaccines and requiring mass vaccination campaigns, will also be incorporated into the prevent indicator for affected countries. In these contingency scenarios, Member States considered affected by or at risk of the event, or for whom WHO recommends a mass vaccination programme, will have the relevant antigen added to their prevent indicator for that year. For example, the Ebola vaccine will be included once data have been collated; if a COVID-19 vaccine were to become available, the number of people vaccinated against COVID-19 would also be included. The index will be measured as the average coverage of relevant vaccines (see Figure 5.4), i.e. vaccines that protect against measles, polio and any of the listed three diseases for which countries are at risk: ¡ measles: all countries ¡ polio: all countries ¡ cholera: affected countries ¡ yellow fever: countries at risk ¡ meningitis: countries at high epidemic risk. Fig. 5.4 Routine and campaign vaccinations included in the prevent indicator Affected countries Cholera (OCV) Yellow fever § Routine § Campaign § Routine § Campaign § Routine § Routine § New vaccine introductions § Campaign Meningitis Measles (MCV1) Polio (Pol3) New and emerging threats All countries 66 countries at-risk for one or more H EA LTH EM ERG EN CIES PRO TECTIO N BILLIO N GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 39 5.2.1 Calculation method The prevent indicator is calculated as the population-weighted average of routine and campaign vaccine coverages for the applicable diseases: i.e. measles and polio for all Member States, and yellow fever and/or cholera and/or meningitis where there is a risk: 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐!×𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!! 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!! where v represents the relevant vaccines for the country and year of estimation (see Table 5.3). The coverage estimates are each weighted by the relevant population. For routine vaccination, this is the population of surviving infants (to age 1 year). For campaigns, this is the target population. In the case of campaigns (emergency or any supplementary immunization campaigns), the target population and the coverage are calculated as a rolling/cumulative value and include people who have been vaccinated in earlier years. There are 66 Member States currently considered at risk by the WHO Health Emergencies Programme for at least one of yellow fever, cholera and meningitis (Table 5.3). For at-risk Member States where data are available for emergency or any supplementary immunization campaigns, the mean campaign coverage estimate is used in the calculation method in addition to all available routine data for yellow fever and meningitis, when applicable. (For cholera there is no routine vaccination.) For all countries, including those not at risk for one or more of the three pathogens, all available measles and polio routine data are used. Table 5.3 Member States at risk for yellow fever, cholera and meningitis in 2018 Number of Member States Yellow fever (high-risk Member States) 39 Cholera (affected Member States) 47 Meningitis (Member States at high epidemic risk) 26 At risk for yellow fever, cholera or meningitis 66 The indicator is an absolute estimate, meaning that countries can demonstrate progress by incremental improvement independently of other countries’ performance. Ultimately, all countries should have coverage estimates of >90%. In most cases, the calculation of the average vaccine coverage places a high weight on routine vaccination, emphasizing the value of routine coverage for many diseases. A potential limitation of this approach is that small targeted campaigns will have only a small impact on the indicator. Other weighting schemes were also considered (e.g. equal weighting for all antigens – in which small campaigns, such as those for cholera, had an oversized effect on the mean). 5.2.2 Data sources and availability The main sources of vaccination coverage data are: ¡ coverage estimates for routine vaccination (yellow fever, measles, polio) from WHO/UNICEF Estimates of National Immunization Coverage (WUENIC); measles (MCV1) and polio (Pol3) data available for all Member States; ¡ routine immunization administrative coverage (meningitis A) from the WHO/UNICEF Joint Reporting Form (JRF); GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT40 ¡ coverage estimates for emergency requests made to the International Coordinating Group (ICG) on Vaccine Provision where available (yellow fever, cholera and meningitis) (WHO, 2018a); ¡ additional meningitis and yellow fever immunization campaign coverage estimates from the WHO/UNICEF JRF; and ¡ mass preventive oral cholera vaccine (OCV) campaign coverages from the Global Task Force on Cholera Control (GTFCC). 5.2.3 Limitations Robust and reliable data on campaigns are challenging to obtain. Vaccine campaigns are largely reactive and occur in response to disease outbreaks. Countries may experience multiple outbreaks of the same disease, resulting in several campaigns and thus the possibility that the same individuals receive a repeated (unneeded) vaccine. Additionally, some campaign data do not allow separation of pathogen type. For example, routine data for meningitis are focused on meningitis A, whereas the campaign data are cumulative for four types of meningitis (i.e. A, C, E, W). Data are not always complete regarding the evaluation of whether sufficient vaccine doses for immunity have been administered or not. For measles, MCV1 coverage is used as a proxy for well-functioning immunization programmes. However, global recommendations advise that two doses of measles-containing vaccine are needed for measles-vaccine effectiveness. For cholera, data are for the first dose of OCV. The data captured in the prevent indicator are intended as proxies for the overall effectiveness of vaccination systems rather than a direct measure of full vaccine protection. Where target population data are not available for a specific campaign, the number of doses shipped by the ICG or GTFCC will be used as a proxy for target population size. 5.2.4 Example country calculation A sample calculation of the prevent indicator is provided in Table 5.4 for a country at risk for yellow fever, cholera and meningitis. Routine coverage is therefore evaluated for measles, yellow fever, meningitis A and polio, with the relevant population being the population of surviving infants. Emergency campaigns were also undertaken for yellow fever, meningitis and cholera. The numerator for the emergency prevent indicator is the sum of vaccinated populations in each category, including rolling/cumulative vaccinated populations since 2015. The denominator is the total of the relevant populations. For 2018, the ratio is 0.74 and the prevent indicator value is 74%. H EA LTH EM ERG EN CIES PRO TECTIO N BILLIO N GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 41 Table 5.4 Example country calculation of the emergency prevent indicator Country category: At risk for yellow fever, cholera and meningitis Vaccine Type Coverage (%) Relevant population (millions) Vaccinated (millions) Measles routine 65 6.98a 4.54 Yellow fever routine 65 6.98a 4.54 Meningitis A routine 0b 6.98a 0 Polio routine 57 6.98a 3.98 Yellow fever 2018 campaign 94 33.63 31.61 2017 campaign 87 3.29 2.87 Meningitis 2017 campaign 86 2.34 2.01 2016 campaign 87 0.20 0.17 2015 campaign 66 0.52 0.34 Cholera 2017 campaign 104 1.71 1.78 Total 69.6 51.8 Prevent indicator 74% a Surviving infants, 2018. b Introduction of meningitis A vaccination scheduled for 2019. 5.2.5 Initial global results The 2018 emergency prevent indicator was estimated in October 2019 for 194 Member States and was based on incomplete data (Fig. 5.5, Table 5.5). The 2018 preliminary results show an average global coverage of 86%, with 4.2 billion people in 114 Member States having the highest level of prevention (≥90%). This means 3.4 billion people reside in 80 Member States where routine and emergency vaccination could be strengthened. Forty-nine of the 66 at-risk Member States have mean coverage <90%, with 2.9 billion people living in Member States with a level of prevention <90% and 26 Member States falling into the lowest three categories of vaccination coverage. Table 5.5 Emergency prevent indicator levels for all Member States and at-risk Member States for 2018 Category Number of Member States Total population (millions) Number of at-risk Member States Total at-risk states population (millions) Level 5 (≥90) (most prevention) 114 4181 17 778 Level 4 (70 – 89) 49 2659 23 2194 Level 3 (50 – 69) 24 515 20 420 Level 2 (30 – 49) 6 231 5 231 Level 1 (<30) (least prevention) 1 1 1 1 Total 194 7587 66 3624 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT42 Fig. 5.5 Emergency prevent indicator, 2018 5.3 The emergency detect & respond indicator For the emergency detect & respond indicator, countries will be assessed on timeliness of detection, notification and response to public health emergencies. Timeliness is a critical aspect of improving public health impact in order to protect lives, measuring the speed with which Member States are able to react to public health events. This indicator is a new measure that will help establish data systems and milestones to measure the impact of surveillance and response efforts. The goal will be to encourage Member States to respond quickly to major public health emergencies. 5.3.1 Concept The emergency detect & respond indicator will monitor the timeliness of detection, notification and response to events with serious public health impacts. Events will include: ¡ IHR-notifiable events: These are events, notifiable to WHO, that have already been determined by Member States to be serious, unusual or unexpected, or that pose a risk of international spread, or risk of restrictions to international travel or trade. These hazards may be biological (zoonotic, food safety and other infectious hazards), chemical, radiological or nuclear. These events generally meet at least two of the four criteria outlined in IHR (2005) Annex 2) (exceptionally they may meet only one). (See Annex 5.1 for further details.) ¡ Events with serious public health impact not notified under IHR (2005). These are a broader category of events and are not notifiable to WHO. They can include infectious pathogens, natural disasters, incidents among vulnerable persons, or chemical or radiological emergencies (Table 5.6). Serious public health events are defined in alignment with IHR (2005, Annex 2) based on the following detail: oo whether the number of cases and/or number of deaths for this type of event is large for the given place, time or population; oo whether the event has the potential to have a high public health impact (including treatment failure, antimicrobial resistance, vulnerable population, concomitant other factors like natural disasters or armed conflict); and Emergency prevent indicator 0 3400 Km Level 5 (most prevention) Level 4 Data not available Not applicable Level 3 Level 2 Level 1 (least prevention) H EA LTH EM ERG EN CIES PRO TECTIO N BILLIO N GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 43 oo whether external assistance is needed to detect, investigate, respond and control the current event, or prevent new cases. WHO will work with countries to develop systems for reporting these data to WHO. Table 5.6 IHR (2005) specification of a serious health event Is th e pu bl ic h ea lth im pa ct o f t he e ve nt s er io us ? Is the public health impact of the event serious? 1. Is the number of cases and/or number of deaths for this type of event large for the given place, time or population? 2. Has the event the potential to have a high public health impact? The following are examples of circumstances that contribute to high public health impact: •• event caused by a pathogen with high potential to cause an epidemic (infectiousness of the agent, high case fatality, multiple transmission routes or healthy carrier) •• indication of treatment failure (new or emerging antibiotic resistance, vaccine failure, antidote resistance or failure) •• event represents a significant public health risk even if no or very few human cases have yet been identified •• cases reported among health staff •• the population at risk is especially vulnerable (e.g. refugees, low level of immunization, children, elderly, low immunity, undernourished) •• concomitant factors that may hinder or delay the public health response (e.g. natural catastrophes, armed conflicts, unfavourable weather conditions, multiple foci in the State Party) •• event in an area with high population density •• spread of toxic, infectious or otherwise hazardous materials that may be occurring naturally or otherwise that has contaminated or has the potential to contaminate a population and/or a large geographical area. 3. Is external assistance needed to detect, investigate, respond and control the current event, or prevent new cases? The following are examples of when assistance may be required: •• inadequate human, financial, material or technical resources – in particular: oo insufficient laboratory or epidemiological capacity to investigate the event (equipment, personnel, financial resources) oo insufficient antidotes, drugs and/or vaccine and/or protective equipment, decontamination equipment, or supportive equipment to cover estimated needs oo existing surveillance system is inadequate to detect new cases in a timely manner. Is the public health impact of the event serious? Answer “yes” if you have answered “yes” to questions 1, 2 or 3 above. Source: IHR (2005) (WHO, 2016b). GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT44 The detect & respond indicator will focus on three key aspects of timeliness: ¡ time to detect (t0) ¡ time to notify (t1) ¡ time to respond (t2). The three timeliness components will be measured based on four event milestones: start, detection, notification, and response (Table 5.7). Further details are shown in Table 5.8, which also lists key proxy measures that can be used to estimate the date of, and time between, event milestones. Event notification, and time to notify, only apply to IHR-notifiable events, which are reported to WHO. For the remaining events, the time to notification will not be applicable and the detect & respond indicator will be measured using the time to detection and the time taken to respond only. The varied types of possible event measures pose a challenge. For example, a single definition for the start of an event or of a response is very challenging. In many cases, key dates are missing and proxy dates will be used as an approximation, if available. For example, if the date of symptom onset for the index case is not available, then the date of the first recorded visit to a health care facility can be used as a proxy for the missing information (Table 5.8). Table 5.7 Definitions of event milestones used to measure timeliness Event milestone Definition Event start The true start of the event. If the true start date is not fully known, a proxy start date for an event will be used, e.g. the symptom onset date of the earliest reasonably identified case. Event detection Date when the event was first detected, that WHO is aware of. Event notification Date when the event was reported to WHO by the Member State under the International Health Regulations. If there is no reporting by the Member State, this will be the date when the verification request was sent to the Member State. Event response Date when event was first responded to, e.g. earliest date of any public health intervention. Definition not finalized. H EA LTH EM ERG EN CIES PRO TECTIO N BILLIO N GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 45 Table 5.8 Key event milestones and associated measures Event milestones Ideal measures Examples of alternative proxy measures Date of index case symptom onset Symptom-onset date of first reported case (=initial case) First visit to health care facility Date of suspected primary case Most likely exposure date (estimated) First exposure date (estimated) Latest exposure date (estimated) Outbreak start date Date of death of first reported case (=initial case) First report of the outbreak Date the local health authorities detect the event First confirmatory laboratory test First sample collection date Ministry of health press release date Rapid diagnostic test date First time diagnosed as suspected case Date other external party reported to ministry of health Date outbreak declared Date local health authority reported to ministry of health Date of preliminary laboratory test Communication from laboratory to ministry of health Date first communication between third party Member States happened Date local health authority detected signal through media Date event notified to WHO (under IHR) Date national governmental agency, the International Health Regulation national focal point reported to WHO Earliest date of any public health intervention to control the event Field investigation started Incident management system set up Vaccination campaign started Active surveillance initiated Rapid response team deployed Active surveillance initiated Risk communication started Date quarantine started Vector control campaign launched Food/product recall started National emergency operation centre activated Expert group established t2 t1 t0 Date event started Date event responded to Date event detected Date event notified to WHO GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT46 5.3.2 Calculation method Each of the three components of timeliness are stratified into five levels (Table 5.9), with Level 5 being the shortest delay and Level 2 the longest delay. Level 1 is used to indicate that no data were recorded for the event and is aimed at encouraging collection of date data in order to measure timeliness. Threshold levels have been developed using quantiles of timeliness (in days) for each milestone observed for IHR notifiable events (where available) during 2014–2018. The event timeliness is the average of the levels of the event timeliness components, rescaled to a value between 0 and 100. 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 = 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑜𝑜𝑜𝑜 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙×20 For IHR events, this will be the average of three levels. For other events, where time to notify is not relevant, it will be the average of the time to detect and the time to respond levels. The detect & respond indicator value used for counting the HEP Billion will be the average of the event timeliness values over the last 5 years: 𝑑𝑑𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 & 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑜𝑜𝑜𝑜 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 The detect & respond indicator may also be represented as a level (Table 5.9). Table 5.9 Definition of timeliness levels and detect & respond indicator values Timeliness thresholds (days) Level Detect & respond indicator value ≤1 Level 5 (most responsive) ≥ 90 2–7 Level 4 70 – 89 8–14 Level 3 50 – 69 >14 Level 2 30 – 49 no date reported Level 1 (least responsive) <30 5.3.3 Example country calculation Sample calculations are provided to illustrate the calculation of the detect & respond indicator. In the first example (Table 5.10), a single event has occurred, and data are available for each of the three timeliness measures. The second example illustrates the case where data are missing for one of the measures and no proxy date could be identified (Table 5.11). The third example illustrates how multiple events are used, with each event being separately graded and then an average taken (Table 5.12). All data provided in the country example tables are subject to change. Table 5.10 Example of country with one event with all dates reported Time Duration (days) Sublevel Detect (t0) 31 2 Notify (t1) 67 2 Respond (t2) 57 2 Event timeliness 2 (40%) H EA LTH EM ERG EN CIES PRO TECTIO N BILLIO N GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 47 Table 5.11 Example of country with one event with no “event start date” reported Time Duration (days) Sublevel Detect (t0) N/A 1 Notify (t1) 33 2 Respond (t2) 447 2 Event timeliness 2 (33%) Table 5.12 Example of country with three events Time Duration (days) Sublevel Event 1 Detect (t0) 3 4 Notify (t1) 1 5 Respond (t2) 50 2 Event timeliness 4 (73%) Event 2 Detect (t0) 1 5 Notify (t1) N/A Respond (t2) 2 4 Event timeliness 5 (90%) Event 3 Detect (t0) N/A 1 Notify (t1) N/A 1 Respond (t2) N/A 1 Event timeliness 1 (20%) Detect & respond 3 (61%) Note: In this example, events 1 and 3 are IHR-notifiable events. However, for event 3 no timeliness data are available. Event 2 is a serious public health event but not a notifiable event, so the time to notification is not applicable. Timeliness is calculated for each event, then the average is used. 5.3.4 Data sources There is a need to extend the sources of data used, in order to increase the number of events included in the detect & respond indicator and to improve the quality of event timeliness data. This is likely to include: ¡ Making full systematic use of the existing Event Information Site (EIS), a web-based platform that allows secure communication between WHO and the IHR national focal points (NFPs), as defined in Article 11.1 of the IHR (2005). Reporting of IHR events by countries is mandatory and should include full timeliness information (WHO, 2016b). ¡ Developing the existing Event Management System (EMS), WHO’s central internal electronic system for entering, accessing and managing information for all potential and substantiated events. The database includes event details, relevant communications and WHO assessments and decisions. The EMS system will require new capability to additionally record timeliness information for events with serious public health impact. The collection of timeliness measures will likely need to be arrived at in a phased manner. Data strengthening needs include encouraging countries to report significant public health events GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT48 and to share this information with WHO. The goal will be twofold, to extend reporting and to make incremental progress on timeliness of detection, notification and response to events. 5.3.5 Limitations Detect & respond timeliness is a new indicator, data for which have not previously been gathered in a systematic manner. The definition and measurement of timeliness is challenging. Key event milestones may be unknown and proxies can be difficult to define (Table 5.8). The proposed indicator is expected to evolve. The number and nature of events varies enormously between Member States, depending on their burden of diseases, their access to health care, safe water and sanitation, and their gross domestic product. IHR and national health emergency events are by definition highly variable and unpredictable. Over the six-year period, 2014–2019, 121 out of 194 WHO Member States (62%) experienced an IHR event that was notified through EIS. During 2020, almost all Member States will experience an IHR event due to the COVID-19 virus. The very variable nature of events makes this indicator sensitive to a single event. The inclusion of serious public health events in addition to IHR-notifiable events will increase the number of events used and help mitigate this. WHO will need to work with countries to help define how data for events with serious public health impact can be systematically collected, stored and reported using existing channels. For example, it will be important to prioritize work on the EMS system to allow timeliness information to be recorded. 5.3.6 Initial contributions Historical values of the detect & respond indicator, based solely on IHR events, have been collated for the period 2014–2018. In general, there are insufficient events for a meaningful set of baseline values to be calculated. In the majority of Member States, there are few or no IHR events and, in addition, timeliness values are very variable and dependent on the nature of the event. For the other emergency indicators (prepare and prevent), the contribution to the Health Emergencies Protection (HEP) Billion will depend on the percentage change in the indicator from the baseline value (2018). However, for detect & respond, baseline values are not yet available, and an alternative approach is needed as change in timeliness cannot be measured sufficiently well. Instead, the goal of GPW13, for this indicator, will be to establish baseline values. A one-off contribution to the HEP Billion from each country will be made at the end of the period (2023) that will recognize (a) the average timeliness level of events recorded during 2019–2023 and (b) that systematic reporting of event timeliness information represents an advance towards handling emergencies (Table 5.13). Table 5.13 Initial contribution of the detect & respond indicator to the Health Emergencies Protection Billion Average detect & respond level (over events from 2019 to 2023) Contribution to billion (% of the population) •Level 5 5 •Level 4 4 •Level 3 3 •Level 2 2 •Level 1 0 H EA LTH EM ERG EN CIES PRO TECTIO N BILLIO N GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 49 By creating a one-off initial contribution to the HEP Billion, the detect & respond indicator is intended to: ¡ raise awareness of the importance of timeliness and improve systems for timely detection, notification and response; ¡ encourage all countries to report timeliness measures for IHR and national emergency events; and ¡ advance new protocols and systems that support countries to record timeliness data for a wider range of health events. In the future, when this indicator becomes more established and has more events included, it is planned to use the change in this indicator to measure contributions to the HEP Billion. It is expected that this will use a rolling average (over 3 to 5 years) of timeliness values. 5.4 Combined emergency index The Health Emergencies Protection Index (HEPI) is calculated as the arithmetic mean of the three tracer indicators: the emergency prepare, emergency prevent, and emergency detect & respond indicators: 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 + 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 + 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 & 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 3 HEPI is on the scale 0 to 100 and summarizes a country’s overall level of protection from health emergencies. Countries will be categorized into five levels of HEPI (Fig. 5.6), with the objective that countries work towards moving up a level. The newness of the detect & respond indicator means that baseline values of HEPI will not be available for most countries. By 2023 it is hoped to have improved data and that an HEPI value can be determined. Fig. 5.6 Calculation of the Health Emergencies Protection Index 5.4.1 Calculating contributions to the HEP Billion The contribution to the HEP Billion will be counted by adding up the changes linked to each of the three component indicators, expressed as a proportion of the population. For the prepare and prevent indicators, the contribution to the billion will be measured by the percentage change in the indicator value over the period from 2018 to 2023 multiplied by the 2023 population (see also Section 3.6): AveragePrevent indicator (vaccine coverage) Detect & respond indicator (timeliness) Level 5: ≥90 Level 4: 70 – 89 Level 3: 50 – 69 Level 2: 30 – 49 Level 1: <30 Prepare indicator (IHR capacities) GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT50 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 ×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# For example, if the prevent indicator had increased by 7% this would contribute 7% of a country’s population to the HEP Billion. In principle, the total contribution over the three indicators will be the sum of the individual contributions. This can also be determined using the HEP Index (HEPI): 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻×3 100 ×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# For example, a country that has increased its HEPI by 5% would contribute 15% of its population. Given the current deficit of timeliness data, baseline detect & respond and HEPI values will not be available. For GPW13, the billion will be calculated slightly differently using the initial contribution for detect & respond (Table 5.13). This approach will be used for all countries (even those for whom a baseline value is possible): 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 + 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 + 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 & 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 100 ×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# Note, in the unlikely case of this exceeding 100%, the contribution to the billion will be capped at 100%. The overall HEP Billion goal is for the equivalent of 1 billion people to be better protected out of a population of around 8 billion (projected population in 2023). This equates to around one in eight people being better protected (i.e. 12.5% of the global population) and a 4.2% average increase in each of the three tracer indicators. Note, however, that health emergencies protection is based on the strength of national (and subnational) preparedness, prevention, and detection and response systems, which cannot be translated to the individual level. Thus, a 10% increase in HEPI is more likely to mean that most of the population is 10% better protected rather than that 10% of the population move from no protection to perfect protection. All countries can contribute to the “1 billion better protected against health emergencies”, provided they progress. However, a key goal of the Triple Billions is to address inequity. With this in mind, it is hoped to assist Member States with low values of HEPI (levels 2 and 3) to make the greatest advances and to move towards closing the “gap”. 5.4.2 Example country calculation An example country calculation is illustrated in Table 5.14. In this case, the change in the prepare and prevent indicators contributed 5% and 2% of the population to the HEP Billion. For detect & respond, the hypothetical average value over the GPW13 period is 64%. This is level 3 and so will contribute 3% of population to the HEP Billion (Table 5.9, Table 5.14). H EA LTH EM ERG EN CIES PRO TECTIO N BILLIO N GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 51 Table 5.14 Example country contribution to the Health Emergencies Protection Billion Indicator Baseline value 2018 End value 2023 Change Contribution to HEP Billion (millions) Prepare 51% 56% 5% 0.05 x 33.4=1.167 Prevent 74% 76% 2% 0.02 x 33.4 = 0.67 Detect & respond – 64%a 3%a 0.03 x 33.4 = 1.00 HEPI – 65% (average of indicators) Total contribution 10% (0.05 + 0.02 + 0.03) x 33.4 = 3.34 a Average for 2019–2023, initial score. Note: Country has a population of 33.4 million in 2023. 5.4.3 Identifying country shares The HEP Billion will be achieved as the result of action across the globe and is expected to require acceleration at country level (Annex 5.2). All countries are encouraged to make progress and to increment their level of protection – there is always room for improvement, as seen, for example, in levels of preparedness for the COVID-19 pandemic. At the same time, in the quest for better equality in the world, it is right that those countries with poorer protection against emergencies are given the support and encouragement needed to work towards closing the existing differences. The HEP Billion is a based on new indicators, and for the detect & respond indicator there is very limited data thus far. This means that the overall value of the HEP index is not yet established for countries. In view of this, the proposed guideline contributions of each country to the HEP Billion will be in proportion to its population. Countries will be encouraged to contribute a fixed percentage to the billion, equating to 12.5% of the population (or one in eight people; see also Section 3.7). However, it will be at the discretion of the country to identify its own target. 5.5 Health emergencies protection for the future COVID-19 offers an early and demanding test for the HEP Billion both in terms of measurement and its utility to guide response. It is likely that some lessons will be learnt, and that experience gained with COVID-19 may allow fine-tuning of the indicators and the index used in the computation of the HEP Billion. It is important to note that the HEP Billion was created to focus on all health emergencies, and not just infectious disease outbreaks. Each of the three indicators and their subcomponents are relevant to all health emergencies – most of them are equally important to COVID-19. The prevent component is designed to accommodate new and emerging threats such as COVID-19. COVID-19 is showing us in real time how vital it is to detect and report early in order to respond effectively. Countries that conducted large-scale testing and contact-tracing early in the pandemic seem to have slowed the spread of the disease so far. The detect & respond indicator has scope to reflect this as we learn from COVID-19 and define best practices for response, as outlined in WHO's strategic preparedness and response plan for COVID-19 (WHO, 2020a). GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT52 Healthier Populations Billion 6 The Healthier Populations Billion goal is for 1 billion more people to enjoy better health and well-being. It aims to encourage and enable people to lead healthier lives. The Healthier Populations Billion (HPOP Billion) includes aspects central to health that are determined by social, environmental and economic factors. It promotes healthier environments (e.g. clean air and water and improved urban infrastructure) and encourages healthier life choices and behaviours (e.g. reduced use of alcohol and tobacco, better nutrition and healthier body weight; Fig. 6.1). Interventions to enable people to enjoy better health and well-being are complex and often involve actions and the leadership of sectors outside health. The key to achieving the HPOP Billion will be via multisectoral interventions driven by the health sector and influenced by policy, advocacy and regulation. The HPOP Billion counts the number of people who have benefited in one or more ways from changes related to environmental, behavioural and socially linked health risk factors (Fig. 6.1). The measurement is based on 16 of the GPW13 outcome indicators, which cover clean air, safe water, sanitation, roads, tobacco and alcohol use, obesity, domestic violence (intimate partner; child), child nutrition and child development, trans fats, and mental health (suicides). All but two are SDG indicators. Using these 16 indicators, the HPOP Billion measures the global impact of efforts by Member States, WHO and other parties to tackle some of the key social, economic and environmental and economic determinants of health. Fig. 6.1 The Healthier Populations Billion concept The method used to count the HPOP Billion is called the healthier lives approach. It is the first time WHO has created a single measure of change in the domain of the behavioural, environmental and socially determined healthiness of global populations. The method is purposely kept straightforward, in keeping with the use of SDGs within GPW13 and with the objective of promoting country autonomy. The method can be used even when data for some indicators are not available in a country. 6.1 A conceptual framework for healthier populations A useful conceptual framework to illustrate the areas targeted for the HPOP Billion is provided by the health impact pyramid (Frieden, 2010). As shown in Fig. 6.2, this pyramid reflects the impact and focus of interventions ranging from individual-level interventions at the top, to those addressing socioeconomic factors at the bottom. Interventions at the top of the pyramid require more effort to generate benefit for individuals; those at the bottom are more Good nutrition Mental health No tobacco Less alcohol Clean air Clean water Safer roads Healthy home environment Healthier populations 54 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT complex but have the potential to generate greater impact at the population level. Much of the focus of the work carried out to achieve the HPOP Billion target is centred on ensuring that the environmental, social, behavioural and economic contexts in which individuals live are conducive to healthy choices. While individuals have responsibility for their decisions (to be physically active or not) and choices (what to eat and drink, and whether to smoke), there are numerous social and behavioural influences over what choices are available to individuals. Furthermore, factors such as the design of urban infrastructure can play an important role in influencing the choice to walk or cycle. For example, individuals are less likely to choose modes of transport that are more physically active if the environments are unsafe. As such, ensuring healthier behaviours on the part of individuals requires changes to context so that the healthiest choices (what to eat, what to drink, what mode of transport to use) become the easiest choices. Creating a context that enables healthy behaviours requires interventions that address the bottom layer of this pyramid: the socioeconomic factors. As mentioned before, such interventions are complex and often involve actions and the leadership of sectors outside health. The price of oil, for example, influences choices in transport modes/systems, which impacts on air quality and subsequently the risk of health outcomes such as asthma. Where oil prices are low, transport systems favour the use of private vehicles, which, in turn, is a disincentive to walking and cycling. The cost of transport is also a factor in determining what types of food products, from what origins, are made available to the public. Similar analyses can be made for other behavioural risks, such as the use of tobacco and alcohol (Forouzanfar et al., 2016). Fig. 6.2 Health impact pyramid Counselling and education Clinical interventions Long-lasting protective interventions Changing the context to make individuals’ default decisions healthy Socioeconomic factors Increasing population impact Increasing individual effort needed So ur ce : F ri ed en , 2 01 0 H EA LTH IER PO PU LATIO N S BILLIO N 55GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 6.2 The healthier lives approach The healthier lives approach counts the number of people whose lives are newly healthier, as measured by the net change in one or more of the 16 selected component indicators. Conceptually, if a person becomes newly healthier in more than one way (e.g. gains clean drinking water and stops smoking) then this will be counted as just one extra healthier life (see Fig. 6.3). If a person becomes healthier in one way but less healthy in another (e.g. stops use of tobacco but becomes obese) then they would not count as a healthier life (the effects are assumed to cancel each other out). In practice, the healthier lives approach cannot count at the level of an individual – it measures change at an aggregated population level, using change in population prevalence. The healthier lives approach uses an unweighted counting scheme. This approach has the advantage of simplicity, and yet provides a direct measurement. Fig. 6.3 The healthier lives approach The healthier lives approach measures the net number of people, at a population level, whose lives are newly healthier in some way. It is important to note that the healthier lives approach only measures change. It does not count the number of people who are fully healthy, and it does not assess the average healthiness of a population. In general, a population may experience better conditions (e.g. better air quality, reduced body weight from obese to overweight) but there will be scope for further future improvements (e.g. excellent air quality, healthy weight). A “healthier life” does not mean 100% healthy with no room for improvement. A person is counted as one life improved if they are healthier as measured by at least one out of the 16 healthier population indicators 56 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 6.3 Indicators for measuring healthier populations 6.3.1 Selected indicators Sixteen GPW13 outcome indicators will be used to measure the Healthier Populations Billion (Table 6.1; Fig. 6.4). Table 6.1 Indicators for measuring change in healthiness SDG/WHA number Indicator short name Value to be used in billion Age range Billion topic SDG 2.2.1 Childhood stunting 100 – x <5 Children not stunted SDG 2.2.2a Childhood wasting 100 – x <5 Children not wasted SDG 2.2.2a Childhood overweight 100 – x <5 Children not overweight SDG 3.4.2 Suicide mortality convert all Reduced suicide attemptsb SDG 3.5.2 Alcohol consumption convert ≥15 Reduced alcohol useb SDG 3.6.1 Road deaths convert all Road safetyb SDG 3.a.1 Tobacco use 100 – x ≥15 Tobacco non-use SDG 4.2.1 Developmentally on track x <5 Child development SDG 5.2.1 Intimate partner violence (F) 100 – x partnered women ≥15 Reduced partner violence (F) SDG 6.1.1 Safely managed water x all Safe drinking water SDG 6.2.1 Safely managed sanitation x all Safe sanitation SDG 7.1.2 Clean household fuels x all Clean household fuels SDG 11.6.2 Mean particulates (PM2.5) convert all Ambient air qualityb SDG 16.2.1 Violence against children 100 – x ≥18 Reduced child violence WHA66.10 Trans fats policy convert all Healthy fatsb WHA66.10c Obesity 100 – x 5–19; ≥20 People not obese F = female. a Wasting and overweight are both forms of unhealthy weight, as measured by the ratio of height to weight. The indicators will be reported separately, but for some parts of the healthier populations calculations account is taken of the fact that these derive from one measurement. b Indicates where a transformation to prevalence is used. c Obesity is a single indicator, but tracked by two differently defined measures for separate age groups: 20 years and over and ages 5–19. In some contexts the two values will be presented separately. The chosen indicators were selected from the GPW13 indicators based on the following criteria: ¡ significant impact on population healthiness ¡ motivates change ¡ emphasis on healthiness ¡ indicator is a measure of risk or can be used as a proxy for risk ¡ ideally, indicator measures population prevalence ¡ plays a key role beyond the health sector. H EA LTH IER PO PU LATIO N S BILLIO N 57GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Most of the selected indicators measure exposure or risk to health (e.g. prevalence of tobacco use, (lack of) access to clean water). The trans fats indicator is an example of an indicator directly measuring policy or regulation (see also Section 6.3.3); it is the only policy indicator in GPW13. Policy indicators are less directly translatable into healthier lives. See also Annex 6.1 for further detail on choice of indicators. Fig. 6.4 The 16 Indicators selected for inclusion in the Healthier Populations Billion For the healthier population calculations, all indicators will be represented on a scale of healthiness from 0% to 100%, with 0% being the least healthy and 100% being the healthiest. For example, for SDG 3.a.1 Prevalence of tobacco use, the indicator, x, will be transformed to 100 – x. A value of 0%, the least healthy, would mean everyone uses tobacco, and a value of 100%, the healthiest, would mean no one uses tobacco. This inversion is required for tobacco use, stunting, wasting and overweight in children under 5, obesity, intimate partner violence, and violence against children (Table 6.1). 6.3.2 Transforming non-prevalence indicators Five of the selected indicators are not measures of prevalence but are included in the HPOP Billion because each is a key contributor to global healthiness. Given that each of these is important for the billion, and as countries do not wish to gather additional information, a compromise approach is used. This approach involves calibrating a simple transformation of each of the five indicators into a measure of prevalence. The transformations are approximations and require some subjective choices to be made. In choosing the transformations, the goal has been to find approaches that: ¡ are straightforward to apply ¡ measure an increase in healthiness that is justifiable/comparable to other indicators ¡ make intuitive sense ¡ allow a standard approach across all Member States ¡ do not require Member States to collect additional data. Healthier populations SDG 4.2.1 Children under 5 who are developmentally on track SDG 5.2.1 Partner violence against women SDG 16.2.1 Violence against children SDG 2.2.1 Stunting among children under 5 SDG 2.2.2 Wasting among children under 5 SDG 2.2.2 Overweight among children under 5 WHA66.10 Trans fats policy WHA66.10 Obesity SDG 6.1.1 Safely managed drinking water SDG 6.2.1 Safely managed sanitation services SDG 7.1.2 Primary reliance on clean fuels and technology SDG 11.6.2 Ambient air quality (PM2.5) SDG 3.4.2 Suicide mortality SDG 3.6.1 Death rate due to road traffic injuries SDG 3.a.1 Tobacco use SDG 3.5.2 Harmful use of alcohol 58 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT The transformations to be used are outlined below and do not require countries to collect any further data beyond that required for the GPW13 indicators (see also Annex 6.2). Reduced harmful use of alcohol The alcohol-related SDG 3.5.2 indicator measures total alcohol per capita consumption (APC) (in those aged 15 years and over) in litres of pure alcohol per calendar year. For the purposes of counting towards the HPOP Billion, a reduction of APC of 25 litres is equated to 100% of the population being healthier. Smaller changes contribute to the HPOP Billion in a proportional manner. For example, reducing APC by 1 litre would be counted as equivalent to 4% of the population being healthier. Note that the benefit of lower alcohol consumption is likely to be experienced as a significant proportion of the population gaining partial healthiness benefit rather than a few people experiencing a large change (see also Section 3.5 and Annex 6.2). Road safety The SDG 3.6.1 indicator measures traffic-related mortality and is used as a proxy for road safety. Safer roads not only result in fewer deaths and injuries, but also provide key health- related benefits; for example, people are more likely to walk or cycle and be physically active if roads are safer. For the HPOP Billion, the additional population avoiding road injury or death will be counted as “healthier”. This transformation is likely to be an underestimate of benefit because it does not account for the important secondary effects of safer roads, but is the best that can be done using available data sources. The number of road injuries is estimated based on a simplified relationship linking road mortality, road injuries, and the Socio-demographic Index (SDI), a measure of the development level of a country based on average income per person, educational attainment and total fertility rate (Kassebaum et al., 2016). The fitted relationship allows approximate estimation of the number of injuries and deaths from road accidents based on the SDG mortality values (Annex 6.2). This is used to estimate the change in prevalence of people avoiding death or injury from road traffic-related incidents (over a 5-year period). Clean air The SDG 11.6.2 indicator for air particulates measures the mean concentration of PM2.5 in µg/m3. For the purposes of calculating the HPOP Billion, a reduction of PM2.5 by 100 µg/m3 is equated to 100% of the population being healthier. Smaller changes contribute to the HPOP Billion in a proportional manner. For example, improving PM2.5 by 10 µg/m3 would be counted as equivalent to 10% of the population being healthier. Note that the benefit of better air quality is likely to be experienced as a significant proportion of the population gaining partial healthiness benefit, rather than a few people experiencing a large change (Section 3.5; Cohen et al., 2017). See also Annex 6.2. Trans fats The trans fats indicator is a policy indicator that records whether WHO best practice policies for eliminating industrially produced trans fatty acids (TFA) have been implemented. For inclusion in the HPOP Billion, countries which implement best practice TFA policy during the GPW13 period will contribute 2.1% of their population to the billion. This is a simplified approach based on estimated global averages. It estimates the proportion of the population who are expected to reduce intakes of trans fats to within guideline levels during the five years following policy implementation. See also Annex 6.2. H EA LTH IER PO PU LATIO N S BILLIO N 59GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Mental health Mental health is an important aspect of wellness. Inclusion in the HPOP Billion requires a suitable transformation of SDG 3.4.2, mortality due to suicide, into a measure of prevalence of healthiness. The number of additionally healthier lives will be counted as the estimated number of people avoiding suicide or a suicide attempt. The WHO World Mental Health Survey estimates that for each adult who dies by suicide there are more than 20 others who made one or more suicide attempts (Kessler and Ustun, 2008). This ratio is used to estimate the number of people who avoid suicide attempts over a 5-year period. This measure is an underestimate of the number of people who would benefit from improvements to mental health services. 6.3.3 Making use of policy information Policy, laws, taxation, advocacy, regulation, education and investments are key drivers for change in social, environmental and behavioural risks (Magnusson and Patterson, 2011). They are critical to addressing risks to health and to achieving healthier populations. It is not possible to base the GPW13 HPOP Billion directly on policy and regulation data, because the health-related SDGs and GPW13 indicators (other than that for trans fats) are not measures of policy. However, many of the healthier population indicators run alongside programmes that support and measure policy-based interventions, such as MPOWER for tobacco, INSPIRE for violence against children, and noncommunicable disease progress monitoring (WHO, 2008; WHO, 2016a). In many cases, such data are collected and collated by WHO and can be used to understand what interventions have already taken place and thus assist with progress towards the HPOP Billion. It is intended that information on policy implementation and legislation will be reported and tracked alongside the HPOP Billion. Countries will not be required to provide such data, but where available the data will be presented. 6.4 Calculating the Healthier Populations Billion 6.4.1 Calculation method The healthier lives approach adds up lives by counting people who have become healthier. Consider the simplified case of zero population growth and no one getting more than one improvement in healthiness. In this case, the contribution to the billion from an indicator i, would be: 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐! = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!× ∆𝑝𝑝! where 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝! is the population relevant to indicator i (e.g. adult population aged 15 and over) and, ∆𝑝𝑝! is the change in prevalence (expressed as a proportion) for indicator i over a period of time. For example, if in a given country the population aged 15 and over is 1 million and the prevalence of no tobacco use is 81% at the start of the period and 83% at the end of the period, then: 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐!"#$%%" = 1 000 000×0.02 = 20 000 The healthier lives calculation uses the above approach as its basis, but additionally deals with population growth and double counting when adding up contributions across multiple indicators. 60 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Reducing double counting It is likely that there will be some overlap whereby populations become healthier in more than one way. For example, some people may stop smoking and gain access to clean water. The double-counting correction is used when adding up contributions to the HPOP Billion, and ensures that the contribution to the HPOP Billion can never exceed the country population. It is a simplified, first-level correction that aims to address the concerns of Member States, whilst being realistic about available data sources. This compromise limits overcounting of contributions. The correction also takes account of the fact that not all indicators are improving, and that not all indicators apply to all age groups. Details of the form of the correction for double counting are given in Annex 6.3. Handling population growth The HPOP Billion must count lives that are newly healthier because of intervention, and not lives that are newly healthier simply due to population growth. As with the UHC Billion and HEP Billion, population growth is handled using a counterfactual approach (see Section 3.6; Annex 3.1). This compares what might have happened, if no additional interventions had taken place, with what actually happened. For example, in the case of tobacco use, the status quo would be that the prevalence of tobacco use at the end of the period would be the same as at the start of the period. The benefit of any intervention to reduce tobacco use can be measured by the change in the prevalence of tobacco use. To convert this into a contribution towards the billion, this would be multiplied by the population at the end of the period. The counterfactual approach outlined above provides a robust method of calculation. Alternative and more general forms of handling population growth are also possible and are considered in Annex 3.1. Negative contributions Negative contributions to the HPOP Billion can occur if an indicator prevalence has deteriorated over time. Negative contributions point to where there is an ongoing problem and where particular attention is needed. Current trends suggest this is likely to be especially important for overweight and obesity, for air quality and for alcohol consumption (Table A6.4). 6.4.2 Example country calculation This section provides an example calculation of the HPOP Billion. It should be noted that WHO intends to provide online tools that will assist countries in carrying out these calculations, especially the double-counting adjustment. The details provided here are to aid understanding. Step 1: Transforming the data All indicators are transformed so that 0 represents least healthy and 100 represents most healthy (Table 6.1; Table 6.2). For example, for safe sanitation the data are already on this scale and no adjustment is necessary, whereas for tobacco use the rescaled value is 100 minus the original prevalence value. For the non-prevalence indicators, the transformations are more complex but are described in Annex 6.2. H EA LTH IER PO PU LATIO N S BILLIO N 61GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Table 6.2 Example country calculation for the Healthier Populations Billion Billion topic (Raw value) transformed value (%) Change in prevalence (%) Relevant population (millions) Healthier people (millions) Prevalence 2018 Prevalence 2023 Safe sanitation (62.37) 62.37 (65.20) 65.20 2.83 86.0 2.4 Tobacco non-use (30.80) 69.20 (29.10) 70.90 1.70 66.2 1.1 Reduced alcohol use a (4.63) 81.49 (4.26) 82.95 1.45 66.2 1.0 Children not stunted (12.50) 87.50 (9.90) 90.10 2.60 6.4 0.2 Reduced suicide attempts a (8.40) 99.16 (7.30) 99.27 0.11 86.0 0.1 Healthy fats a (0.00) 85.70 (0.00) 85.70 0.00 86.0 0.0 Children not wasted (0.99) 99.01 (1.85) 98.15 -0.86 6.4 -0.1 Children not overweight (9.73) 90.27 (11.12) 88.88 -1.38 6.4 -0.1 Children not obese (7.9) 92.10 (9.8) 90.20 -1.90 20.0 -0.4 Road safety a (8.90) 97.01 (12.30) 95.87 -1.14 86.0 -1.0 Ambient air quality a (34.43) 65.57 (37.21) 62.79 -2.78 86.0 -2.4 Adults not obese (28.2) 71.80 (32.2) 67.80 -4.00 62.9 -2.5 Reduced partner violence (F) No data (11.00) 89.00 - 62.9 - Clean household fuels No data 86.0 - Safe drinking water No data 86.0 - Child development No data 6.4 - Reduced child violence No data 6.4 - F = female. a Requires a transformation to prevalence. Notes: Data are available for 12 of the 16 possible indicators (note two measures are used for obesity corresponding to two age ranges). Indicators without data for this country are not counted into the HPOP Billion. Prevalence change shows the 5-year change in the indicator for the transformed values. The “relevant population” is the population to which the indicators apply, for example the number of children under 5 for wasting. The “Healthier people” column shows additionally healthier people over the 5-year historical period. Step 2: Convert change in prevalence to number of healthier people To convert the change in prevalence into a number of healthier people, the change in prevalence as a proportion is multiplied by the relevant population at the end of the 5-year period. For example, for alcohol consumption this is the population aged 15 and over, whereas for stunting this is the population of children aged under 5. For example, for stunting, the change in prevalence is 2.6 and the population of children under 5 is 6.4 million. Hence: ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = 6.4×2.6/100 = 0.17 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 62 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Step 3: Adjust for double counting It is expected that there will be some overlap in benefits from changes in the indicators (i.e. double counting). The number of additional healthier lives and the number of additional less healthy lives is calculated using the double-counting adjustment detailed in Annex 6.3. The contribution to the HPOP Billion is the net number of newly healthier lives, and is the difference between the number of additional healthier lives and the number of additional less healthy lives (Table 6.3). In this case, there has been a decline in healthier lives due to worsening air air quality and road safety, and rising levels of obesity. Table 6.3 Example country totals for counting into the Healthier Populations Billion Newly healthier lives (corrected for double counting) 4.7 million Newly unhealthier lives (corrected for double counting) -6.3 million Contribution to billion (net healthier lives) -1.6 million Total population 2023 86 million % population leading healthier lives -1.80% 6.4.3 Identifying country shares For healthier populations, all countries are encouraged to make progress. Several of the indicators, such as obesity, are important in countries at all income levels. For the HPOP Billion to be achieved by 2023 in a world of 8 billion people, this would represent one in eight people worldwide living healthier lives. An indicative guideline is for each country to aim for one in eight people to be healthier. However, countries may choose their own objective. 6.5 Limitations of the healthier lives approach The healthier lives approach is a first step in measuring changes in population healthiness and its use is tied specifically to the GPW13 programme. The method has several known limitations. The GPW13 indicators are less than optimal for measuring non-health-sector healthiness – they do not include all environmental, behavioural and social risks affecting healthiness, and they do not cover all aspects of the life course equally. An important disadvantage of the approach is that disparate impacts of interventions on individuals, such as access to clean air, access to safe sanitation, and avoiding partner violence, are given equal weight. For example, cessation of smoking typically has a greater impact on health than access to clean sanitation – but is weighted equally. More complex approaches were considered, including a simplified weighting scheme but, on balance, it was decided that a simpler unweighted method to calculate the HPOP Billion would be preferable (see also Annex 6.4). The measurement approach taken here is an initial, relatively simple approach that provides a practical way forward, given the constraints of the GPW13 programme and the requirement that the method can be assimilated by all Member States. The accuracy of the HPOP Billion will additionally be limited by the time delays in obtaining data (which may require extrapolation/ projection of data) and the gaps in datasets: healthier lives are currently calculated only where estimates for indicators are available. Further discussion of recognized limitations may be found in Annex 3.2 and Annex 6.5. H EA LTH IER PO PU LATIO N S BILLIO N 63GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 6.6 Healthier populations for the future It is anticipated that lessons will be learned during GPW13 and that our understanding of the best way to measure changes in global population healthiness will develop further. This may inspire a broader and more comprehensive index of healthiness. Whilst the approach detailed here captures change in several key risk factors linked to healthiness, it does not provide a full coverage of factors and sectors. We are likely to revisit the selection of indicators beyond GPW13. A more general index and framework for healthiness could be envisaged, with broader coverage of factors, better balancing across the life course, and more comprehensive adjustments for population growth and double counting. A future index, with more flexibility and time for reflection over choice of indicators, could use policy indicators, or more sophisticated accounting, such as weighting by health gain (e.g. DALYs averted) (Annex 6.4) (WHO Thirteenth Programme of Work Expert Reference Group, 2019). 64 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Healthy life expectancy (HALE) 7 Healthy life expectancy, also called health-adjusted life expectancy (HALE) quantifies expected years of life in good health at a particular age, and is a summary measure of the overall health of populations. It is used within GPW13 as an overarching and comparable measure that monitors the overall progress made in achieving the Triple Billion targets. HALE has been selected because it can be used to monitor the overall progress made and because of its alignment with SDG 3. It will be used for GPW13 baseline reporting and for future monitoring. HALE will facilitate cross-country comparisons and comparisons within countries over time. HALE is currently reported annually as part of the WHO’s Global Health Estimates (GHE) and also as part of the Global Burden of Disease (GBD). WHO is tasked with developing standard guidance, and providing tools and technical assistance to Member States to help them apply standardized methods to measuring and reporting on HALE. 7.1 Calculation of HALE HALE is estimated using Sullivan’s method (Sullivan, 1971). Two main variants of this method exist – the conventional approach and the GBD approach. Both approaches share the same conceptualization but differ in the levels of precision of the disability measurement (e.g. whether severity of the health conditions or disability is accounted for), depending on the availability of corresponding information in the data inputs. The GBD approach is the most widely used method for the estimation of HALE, being used by institutions such as WHO and the Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) , although with some differences in data inputs (Hay et al., 2017; WHO, 2018d). In the simpler conventional approach, prevalence of disability from population-based, nationally representative surveys are used. The input data are: ¡ sex-specific period life tables by country ¡ age-sex-specific prevalence of overall morbidity, preferably adjusted for severity although not commonly practised, by country. For each age-interval, the total person-years lived in the period life table is partitioned into those lived in healthy and unhealthy states, using the prevalence of overall morbidity as the fraction. In the GBD approach the input data are: ¡ sex-specific period life tables by country ¡ age-sex-specific estimates of years of healthy life lost due to disability (YLD) by cause across a comprehensive set of diseases and injuries, adjusted for severity. By summing YLD over all causes and adjusting for independent comorbidity by country, age and sex, the fractions of years of healthy life lost in total years lived by each age-sex-country group are derived. For each age interval, the corresponding fraction is then used to partition the years lived in the period life table into years lived in healthy and unhealthy states (Fig 7.1). In both methods, to estimate HALE at age x, the total person-years lived in a healthy state in all age intervals above age x are summed and divided by the number of survivors at age x in the period life table. The GBD approach will be used to calculate HALE for the GPW13 impact measurement. 66 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Fig. 7.1 Difference between life expectancy and healthy life expectancy Note: Different forms of disability occur at varying stages along a person's life course. In the top bar, these are not adjusted for the severity of the condition. 7.2 Contribution of the Triple Billions to HALE Ideally, the contribution of each of the Triple Billions to changes in HALE will be quantified. It requires that underlying data are available to quantify the impact of improvement in indicators of the Triple Billions on overall mortality and cause-specific morbidity. A particular issue will be to deal with overlaps between the indicators used in the Triple Billions. These can be direct (e.g. vaccines in both the UHC Billion and the HEP Billion) or indirect when indicators of risk factor interventions and health outcomes are interrelated (e.g. tobacco use in the UHC Billion and HPOP Billion, and high blood pressure, which can be caused by smoking, in the UHC Billion). Given the extensive additional data that will be needed for the calculations and the complex analysis, it remains a challenge to develop a cost-effective method tailored to GPW13 and which attributes changes in HALE to the Triple Billions. 7.3 Equity and HALE HALE estimates will be calculated at the country level and disaggregated by sex, allowing for between-country and within-country inequality monitoring. Comparisons between countries can be made based on country income, for example, by comparing the situation in low-income countries with the global average. Ideally, the situation should be improving faster in low- income countries in order to close existing gaps and reduce between-country health inequities. Moreover, within-country sex-related inequalities can be compared across countries. In the future, it is hoped that in some countries subnational estimates of HALE can be calculated. This will require disaggregation of disease burden subnationally. HALE may additionally be subdivided by life-course stage. Healthy life Disease or disability Healthy life expectancy (HALE) Life expectancy (LE) Poor health Life expectancy (LE): a measure of length of life. The average number of years a person is expected to live. Healthy life expectancy (HALE): a more comprehensive measure assessing both the length and quality of life. The average number of years that a person is expected to live in good health, accounting for years lived in less than full health due to disease and/or injury. H EA LTH Y LIFE EXPECTA N CY (H A LE) H EA LTH Y LIFE EXPECTA N CY (H A LE) 67GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 68 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT References Asma S, Lozano R, Chatterji S, Swaminathan S, Marinho MDF, Yamamoto N et al. (2020). Monitoring the health-related Sustainable Development Goals: lessons learned and recommendations for improved measurement. Lancet. 395(10219):240–6. doi:10.1016/S0140-6736(19)32523-1. Cohen AJ, Brauer M, Burnett R, Anderson HR, Frostad J, Estep K et al. (2017). Estimates and 25-year trends of the global burden of disease attributable to ambient air pollution: an analysis of data from the Global Burden of Diseases Study 2015. Lancet. 389(10082):1907–18. doi:10.1016/S0140- 6736(17)30505-6. DHIS2 (2020). District Health Information Software 2 [website] (https://www.dhis2.org, accessed 22 July 2020). Forouzanfar MH, Afshin A, Alexander LT, Biryukov S, Brauer M, Cercy K et al. (2016). Global, regional, and national comparative risk assessment of 79 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks, 1990–2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet. 388(10053):1659–724. doi:10.1016/S0140-6736(16)31679-8. Frieden TR (2010). A framework for public health action: The health impact pyramid. Am J Public Health. 100(4):590–5. doi:10.2105/AJPH.2009.185652. Fullman N, Barber RM, Abajobir AA, Abate KH, Abbafati C, Abbas KM et al. (2017). Measuring progress and projecting attainment on the basis of past trends of the health-related Sustainable Development Goals in 188 countries: an analysis from the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet. 390(10100):1423–59. doi:10.1016/S0140-6736(17)32336-X. Fullman N, Lozano R (2018). Towards a meaningful measure of universal health coverage for the next billion. Lancet Glob Heal. 6(2):e122–3. doi:10.1016/S2214-109X(17)30487-4. Fullman N, Lozano R (2020). Measurement matters: who and what counts on the road to universal health coverage. Lancet Glob Heal. 8(1):e2–3. doi:10.1016/S2214-109X(19)30499-1. Fullman N, Yearwood J, Abay SM, Abbafati C, Abd-Allah F, Abdela J et al. (2018). Measuring performance on the Healthcare Access and Quality Index for 195 countries and territories and selected subnational locations: a systematic analysis from the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet. 391(10136):2236–71. doi:10.1016/S0140-6736(18)30994-2. Hay SI, Abajobir AA, Abate KH, Abbafati C, Abbas KM, Abd-Allah F et al. (2017). Global, regional, and national disability-adjusted life-years (DALYs) for 333 diseases and injuries and healthy life expectancy (HALE) for 195 countries and territories, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet. 390(10100):1260–344. doi:10.1016/S0140-6736(17)32130-X. Hogan DR, Stevens GA, Hosseinpoor AR, Boerma T (2018). Monitoring universal health coverage within the Sustainable Development Goals: development and baseline data for an index of essential health services. Lancet Glob Heal. 6(2):e152–68. doi:10.1016/S2214-109X(17)30472-2. Institut National de la Santé de République Tunisienne (2019). La santé des Tunisiens: Résultats de l’enquête “Tunisian Health Examination Survey – 2016”. Institut National de la Santé (in French) (http://www.santetunisie.rns.tn/images/rapport-final-enquete -9mai2019.pdf, accessed 1 April 2020). Kandel N, Chungong S, Mahjour J(2019). Improvement in annual reporting of self-assessments to the International Health Regulations (2005). Wkly epidemiol rec. 94(24 May 2019 [special issue]):iii–vii. Kassebaum NJ, Arora M, Barber RM, Bhutta ZA, Brown J, Carter A et al. (2016). Global, regional, and national disability-adjusted life-years (DALYs) for 315 diseases and injuries and healthy life expectancy (HALE), 1990–2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet. 388(10053):1603–58. doi:10.1016/S0140-6736(16)31460-X. Kessler RC, Ustun TB (2008). The WHO World Mental Health Surveys: Global perspectives on the epidemiology of mental disorders. Cambridge University Press. Lee CY, Wu JS, Liu DP (2018). Challenges of measuring the Healthcare Access and Quality Index. Lancet. 391(10119):429. doi:10.1016/S0140-6736(18)30146-6. Magnusson R, Patterson D (2011). Role of law in global response to non-communicable diseases. Lancet. 378(9794):859–60. doi:10.1016/S0140-6736(11)60975-6. 70 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Stevens GA, Alkema L, Black RE, Boerma JT, Collins GS, Ezzati M et al. (2016). Guidelines for Accurate and Transparent Health Estimates Reporting: the GATHER statement. Lancet. 388(10062):e19–23. doi:10.1016/S0140-6736(16)30388-9. Sullivan DF (1971). A single index of mortality and morbidity. HSMHA Health Rep. 86(4):347–54. UN DESA Population Division (2019). World Population Prospects 2019. New York, NY: United Nations Department of Economic and Social Affairs. UN Statistics Division. United Nations Global SDG Indicators Database (2019) [online database] (https://unstats.un.org/sdgs/indicators/database/, accessed 5 January 2020). Wagstaff A, Neelsen S (2020). A comprehensive assessment of universal health coverage in 111 countries: a retrospective observational study. Lancet Glob Heal. 8(1):e39–49. doi:10.1016/S2214- 109X(19)30463-2. WHO (2008). MPower: a policy package to reverse the tobacco epidemic. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/tobacco/mpower/en/, accessed 1 April 2020). WHO (2015). Implementation of the International Health Regulations (2005): report of the Review Committee on the Role of the International Health Regulations (2005) in the Ebola outbreak and response: report by the Director-General. Geneva: World Health Organization (https://apps.who.int/iris/handle/10665/252676, accessed 1 April 2020). WHO (2016a). INSPIRE: Seven strategies for ending violence against children. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/violence_injury_prevention/violence/inspire-package/en/, accessed 1 April 2020). WHO (2016b). International Health Regulations (2005). Third Edition. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/ihr/publications/9789241580496/en/, accessed 1 April 2020). WHO (2017a). Data quality review: a toolkit for facility data quality assessment. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/healthinfo/tools_data_analysis/en/, accessed 22 July 2020). WHO (2017b). World Health Statistics 2017: Monitoring health for the SDGs. Geneva: World Health Organization (https://who.int/gho/publications/world_health_statistics/2017/en/, accessed 1 April 2020). WHO (2018a). International Coordination Group on Vaccine Provision for Epidemic Meningitis: report of the Annual Meeting, Geneva, 18 September 2018. Geneva: World Health Organization (https://apps. who.int/iris/bitstream/handle/10665/279828/WHO-WHE-IHM-2019.1-eng.pdf?ua=1, accessed 1 April 2020). WHO (2018b). State Party Self-Assessment Annual Reporting Tool [website]. Geneva: World Health Organization (https://extranet.who.int/e-spar, accessed 5 January 2020). WHO (2018c). Resolution WHA71.1: Thirteenth General Programme of Work, 2019–2023 (26 May 2018). (WHA71/2018/REC/1; https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/WHA71-REC1/A71_2018_REC1-en. pdf#page=25, accessed 17 August 2020). WHO (2018d). WHO methods and data sources for life tables 1990–2016. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/healthinfo/statistics/LT_method.pdf?ua=1, accessed 4 September 2020). WHO (2019a). Global Health Observatory [online database]. Geneva: World Health Organization (http:// www.who.int/gho/en/, accessed 5 January 2020). WHO (2019b). Primary health care on the road to universal health coverage: 2019 monitoring report: full report. Geneva; World Health Organization. (WHO/HIS/HGF/19.1; https://www.who.int/healthinfo/ universal_health_coverage/report/2019/en/, accessed 4 September 2020). WHO (2019c). SCORE for health data [website]. Geneva: World Health Organization (https://www.who. int/data/data-collection-tools/score, accessed 1 April 2020). WHO (2019d). WHO Impact Framework: justification for adoption of the GPW 13 WHO Impact Framework. Geneva: World Health Organization (http://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/WHA72/ A72_5-en.pdf, accessed 1 April 2020). REFEREN CES 71GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT WHO (2019e). World Health Statistics 2019: Monitoring health for the SDGs. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/gho/publications/world_health_statistics/2019/en/, accessed 4 September 2020). WHO (2020a). 2019 novel coronavirus (2019-nCoV): strategic preparedness and response plan. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/srp-04022020.pdf, accessed 1 April 2020). WHO (2020b). International Classification of Diseases 11th Revision (ICD-11) [online database]. Geneva: World Health Organization (https://icd.who.int/en, accessed 22 July 2020). WHO (2020c). Thirteenth General Programme of Work (GPW 13): metadata for impact measurement indicators. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/publications/m/item/metadata- for-impact-measurement-indicators, accessed August 15 2020). WHO (2020d). WHO’s work with countries Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/ country-cooperation/what-who-does/strategies-and-briefs/en/, accessed 1 April 2020). WHO (2020e). World Health Data Platform [online database]. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/data, accessed 5 January 2020). WHO (2020f). World Health Survey Plus [online database]. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/data/data-collection-tools/world-health-survey-plus, accessed 22 July 2020). WHO & World Bank (2017). Tracking universal health coverage: 2017 global monitoring report. Geneva: World Health Organization and International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank (https://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/2017/en/, accessed 4 September 2020). WHO Thirteenth Programme of Work Expert Reference Group (2019). Interim report. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/docs/default-source/documents/about-us/expert- reference-group-interim-report.pdf?sfvrsn=eafb8229_2, accessed 1 April 2020). 72 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Annexes Annex 1 Outcome indicators Table A1.1 Availability of data for outcome indicators SDG/WHA number Indicator Number of countries with No data, 2000– 2018 Data since 2015 Trend dataa SDG 1.5.1 Number of persons affected by disasters (per 100 000 population) 71 93 61 SDG 1.a.2 Domestic general government health expenditure (GGHE-D) (% of general government expenditure (GGE)) 3 189 188 SDG 2.2.1 Prevalence of stunting in children under 5 years (%) 48 72 67 SDG 2.2.2 Prevalence of wasting in children under 5 years (%) 50 72 65 SDG 2.2.2 Prevalence of overweight in children under 5 years (%) 49 72 66 SDG 3.1.1 Maternal mortality ratio (per 100 000 live births) 11 183 183 SDG 3.1.2 Proportion of births attended by skilled health personnel (%) 9 126 125 SDG 3.2.1 Under 5 mortality rate (per 1000 live births) 0 194 194 SDG 3.2.2 Neonatal mortality rate (per 1000 live births) 0 194 194 SDG 3.3.1 Number of new HIV infections (per 1000 uninfected population) 76 118 118 SDG 3.3.2 Tuberculosis incidence (per 100 000 population) 0 194 194 SDG 3.3.3 Malaria incidence (per 1000 population at risk) 0 107 107 SDG 3.3.4 Hepatitis B incidence (measured by surface antigen (HBsAg) prevalence among children under 5 years) (per 100 000 population) 0 194 0 SDG 3.3.5 Number of people requiring interventions against neglected tropical diseases 0 194 194 SDG 3.4.1 Probability of dying from any of cardiovascular disease, cancer, diabetes, chronic respiratory disease (aged 30–70) (%) 11 183 183 SDG 3.4.2 Suicide mortality rate (per 100 000 population) 11 183 183 SDG 3.5.1 Coverage of treatment interventions for substance use disorders (%) 194 0 0 SDG 3.5.2 Total alcohol per capita consumption in adults aged ≥15 (litres of pure alcohol) 5 189 189 SDG 3.6.1 Road traffic mortality rate (per 100 000 population) 20 174 174 SDG 3.7.1 Proportion of women (aged 15–49) having need for family planning satisfied with modern methods (%) 65 54 52 SDG 3.8.1 UHC service coverage index 11 183 0 SDG 3.8.2 Proportion of population with large household expenditures on health (>25% of total household expenditure or income) (%) 48 38 31 SDG 3.9.1 Mortality rate attributed to air pollution (per 100 000 population) 11 183 0 SDG 3.9.2 Mortality rate attributed to exposure to unsafe WASH services (per 100 000 population) 11 183 0 SDG 3.9.3 Mortality rate from unintentional poisoning (per 100 000 population) 11 183 183 SDG 3.a.1 Prevalence of tobacco use in adults aged ≥15 (%) 45 149 149 SDG 3.b.1 Proportion of population covered by three doses diphtheria–tetanus–pertussis-containing vaccine (%) 0 194 194 SDG 3.b.1 Proportion of population covered by two doses measles-containing vaccine (%) 25 169 162 SDG 3.b.1 Proportion of population covered by three doses pneumococcal conjugate vaccine (%)• 53 141 129 74 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT SDG 3.b.3 Proportion of health facilities with essential medicines available and affordable on a sustainable basis (%) 194 0 0 SDG 3.c.1 Density of medical doctors (per 10 000 population) 4 160 150 SDG 3.c.1 Density of nursing and midwifery personnel (per 10 000 population) 1 163 157 SDG 3.c.1 Density of dentists (per 10 000 population) 1 182 178 SDG 3.c.1 Density of pharmacists (per 10 000 population) 11 135 122 SDG 3.d.1 International Health Regulations (IHR) capacity and health emergency preparedness 5 189 0 b SDG 3.d.2 Proportion of bloodstream infections due to antimicrobial resistant organisms (%) 194 0 0 SDG 4.2.1 Proportion of children under 5 years developmentally on track (health, learning and psychosocial well-being) (%) 123 26 0 SDG 5.2.1 Proportion of women (aged 15–49) subjected to violence by current or former intimate partner (%) 87 29 0 SDG 5.6.1 Proportion of women (aged 15–49) who make their own decisions regarding sexual relations, contraceptive use and reproductive health care (%) 143 18 12 SDG 6.1.1 Proportion of population using safely managed drinking water services (%) 79 115 115c SDG 6.2.1 Proportion of population using safely managed sanitation services (%) 94 100 100c SDG 6.2.1 Proportion of population using hand-washing facility with soap and water (%) 98 91 91 SDG 7.1.2 Proportion of population with primary reliance on clean fuels (%) 3 191 191 SDG 11.6.2 Annual mean concentrations of fine particulate matter (PM2.5) in urban areas (µg/m3) 0 194 194 SDG 16.2.1 Proportion of children (aged 1–17) experiencing physical or psychological aggression (%) 111 27 0 Health Emergencies Vaccine coverage for epidemic prone diseases 0 194 0 Health Emergencies Proportion of vulnerable people in fragile settings provided with essential health services (%) 194 0 0 WHA66.10 Prevalence of raised blood pressure in adults aged ≥18 0 194 194 WHA66.10 Best practice policy implemented for industrially produced trans fatty acids (Y/N) 64 130 130 WHA66.10 Prevalence of obesity among children and adolescents (aged 5–19) (%) 4 190 190 WHA66.10 Prevalence of obesity among adults aged ≥18 4 190 190 WHA68.3 Number of cases of poliomyelitis caused by wild poliovirus 0 168 168 WHA68.7 Patterns of antibiotic consumption at national level 194 0 0 a Has enough data to estimate trend over five years. b Refers to data reported using the new State Party Self-assessment Annual Reporting (eSPAR) tool, which only became available in 2018. c Includes rural/urban values. Notes: Some outcome indicators include more than one measure. Sources: WHO Global Health Observatory data repository and UN Global SDG Indicators Database (extracted May 2019, with some additions). Table A1.1 Continued SDG/WHA number Indicator Number of countries with No data, 2000– 2018 Data since 2015 Trend dataa A N N EX 1 75GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Annex 2 Global-level inequality monitoring of outcome indicators Between December 2018 and August 2019, indicator focal points from across WHO headquarters were contacted and asked for their expert opinion with regards to data disaggregation/inequality monitoring for the indicators from their respective programme areas. For each indicator, focal points were asked to indicate whether disaggregation is possible or not and, if yes, to identify up to four inequality dimensions for data disaggregation (in order of importance). For each identified inequality dimension, focal points were asked to specify: ¡ the name of the inequality dimension ¡ the priority subgroup(s) ¡ the data source from which disaggregated data are available ¡ the number of countries for which disaggregated data are currently available. Additionally, focal points were asked to provide information on whether district-level data are available and, if yes, from which data sources and for how many countries. Table A2.1 provides an overview of the answers received from WHO headquarters programme focal points, listing the proposed inequality dimensions and priority subgroups for each outcome indicator. Information on data sources and data availability was patchy and lacking in detail, and therefore is not reported here. Going forward, steps will be taken to collate and verify this information and to conduct a baseline analysis of the global situation. According to the answers received from programmes, disaggregation is possible for 38 out of the 46 outcome indicators. The other eight are national-level indicators which cannot be disaggregated: ¡ SDG 1.5.1: Number of persons affected by disasters ¡ SDG 1.a.2: Domestic general government health expenditure as % of general government expenditure ¡ SDG 3.3.5: Number of people requiring interventions against neglected tropical diseases ¡ SDG 3.c.1: Density of health workers ¡ SDG 3.d.1: International Health Regulations (IHR) capacity and health emergency preparedness ¡ Health Emergencies: Proportion of vulnerable people in fragile settings provided with essential health services ¡ WHA66.10: Best practice policy implemented for industrially produced trans fatty acids ¡ WHA68.7: Patterns of antibiotic consumption at national level 76 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Table A2.1 Inequality dimensions SDG/WHA number Indicator Inequality dimension Priority subgroup(s) SDG 1.5.1 Number of persons affected by disasters (per 100 000 population) Not applicable Not applicable SDG 1.a.2 Domestic general government health expenditure (GGHE-D) (% of general government expenditure (GGE)) Not applicable Not applicable SDG 2.2.1 Prevalence of stunting in children under 5 years (%) 1. Economic status Poorest quintile 2. Place of residence Rural 3. Mother’s education No/low education SDG 2.2.2 Prevalence of wasting in children under 5 years (%) 1. Economic status Poorest quintile 2. Place of residence Rural SDG 2.2.2 Prevalence of overweight in children under 5 years (%) 1. Economic status Richest quintile 2. Place of residence Urban SDG 3.1.1 Maternal mortality ratio (per 100 000 live births) 1. Education No/low education 2. Age Adolescents 3. Economic status Poorest quintile 4. Place of residence Rural SDG 3.1.2 Proportion of births attended by skilled health personnel (%) 1. Education No/low education 2. Age Adolescents 3. Economic status Poorest quintile 4. Place of residence Rural SDG 3.2.1 Under 5 mortality rate (per 1000 live births) 1. Economic status Poorest quintile 2. Place of residence Rural; peri-urban 3. Mother’s education No/low education 4. Sex Female SDG 3.2.2 Neonatal mortality rate (per 1000 live births) 1. Economic status Poorest quintile 2. Place of residence Rural; peri-urban 3. Mother’s education No/low education 4. Sex Female SDG 3.3.1 Number of new HIV infections (per 1000 uninfected population) 1. Sex Male 2. Age Adolescents/young adults (15–24 years) 3. Key populations Commercial sex workers; injecting drug users; men who have sex with men; transgender; clients of commercial sex workers SDG 3.3.2 Tuberculosis incidence (per 100 000 population) 1. HIV status HIV positive 2. Age × Sex Elderly men A N N EX 2 77GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT SDG/WHA number Indicator Inequality dimension Priority subgroup(s) SDG 3.3.3 Malaria incidence (per 1000 population at risk) 1. Age Children (<5 years) 2. Economic status Poorest quintile SDG 3.3.4 Hepatitis B incidence (measured by surface antigen (HBsAg) prevalence among children under 5 years) (per 100 000 population) 1. Economic status Poorest quintile 2. Mother’s education No/low education 3. Place of residence Rural SDG 3.3.5 Number of people requiring interventions against neglected tropical diseases Not applicable Not applicable SDG 3.4.1 Probability of dying from any of cardiovascular disease, cancer, diabetes, chronic respiratory disease (aged 30–70) (%) 1. Sex Male SDG 3.4.2 Suicide mortality rate (per 100 000 population) 1. Age Adolescents/young adults (15–29 years); elderly (≥70 years) 2. Age × Sex Middle-aged men (40–59 years); adolescent women (15–19 years) SDG 3.5.1 Coverage of treatment interventions for substance use disorders (%) 1. Substance type Opioid SDG 3.5.2 Total alcohol per capita consumption in adults aged ≥15 (litres of pure alcohol) 1. Age Adolescents (15–19 years) 2. Sex Female SDG 3.6.1 Road traffic mortality rate (per 100 000 population) 1. Place of residence Rural 2. Sex Male 3. Age Adolescents/young adults (15–29 years) 4. Economic status Poorest quintile SDG 3.7.1 Proportion of women (aged 15–49) having need for family planning satisfied with modern methods (%) 1. Age Adolescents 2. Marital status Not married 3. Place of residence Rural; peri-urban 4. Education No/low education SDG 3.8.1 UHC service coverage index 1. Economic status Poorest quintile 2. Place of residence Rural 3. Sex Female 4. Age All age groups SDG 3.8.2 Proportion of population with large household expenditures on health (>10% of total household expenditure or income) (%) Proportion of population with large household expenditures on health (>25% of total household expenditure or income) (%) 1. Sex of the household head Female 2. Age composition of the household Unknown a 3. Place of residence Rural 4. Economic status Poorest quintile Table A2.1 Continued 78 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT SDG/WHA number Indicator Inequality dimension Priority subgroup(s) SDG 3.9.1 Mortality rate attributed to air pollution (per 100 000 population) 1. Place of residence Rural SDG 3.9.2 Mortality rate attributed to exposure to unsafe WASH services (per 100 000 population) 1. Age Children (<5 years) 2. Sex Female SDG 3.9.3 Mortality rate from unintentional poisoning (per 100 000 population) 1. Place of residence Rural 2. Age Children (<5 years) 3. Sex Male 4. Occupation Farmer SDG 3.a.1 Prevalence of tobacco use in adults aged ≥15 (%) 1. Sex Male 2. Age Variable b 3. Education Variable b 4. Economic status Variable b SDG 3.b.1 Proportion of population covered by all vaccines included in national programmes (DTP3, MCV2, PCV3) (%) 1. Economic status Poorest quintile 2. Education No/low education 3. Place of residence Rural 4. Sex Female SDG 3.b.3 Proportion of health facilities with essential medicines available and affordable on a sustainable basis (%) 1. Place of residence Rural; peri-urban SDG 3.c.1 Density of health workers (doctors; nurses and midwives; pharmacists; dentists per 10 000 population) Not applicable Not applicable SDG 3.d.1 International Health Regulations (IHR) capacity and health emergency preparedness Not applicable Not applicable SDG 3.d.2 Proportion of bloodstream infections due to antimicrobial resistant organisms (%) 1. Age Children (<5 years); elderly (≥65 years) 2. Sex Unknown a SDG 4.2.1 Proportion of children under 5 years developmentally on track (health, learning and psychosocial well-being) (%) 1. Sex Female 2. Economic status Poorest quintile 3. Place of residence Rural; peri-urban 4. Mother’s education No/low education SDG 5.2.1 Proportion of women (aged 15–49) subjected to violence by current or former intimate partner (%) 1. Age Adolescents/young adults (15–24 years) 2. Economic status Poorest quintile 3. Place of residence Rural 4. Marital status Partnership/ co-habiting union SDG 5.6.1 Proportion of women (aged 15–49) who make their own decisions regarding sexual relations, contraceptive use and reproductive health care (%) 1. Economic status Poorest quintile 2. Age All age groups 3. Education No/low education Table A2.1 Continued A N N EX 2 79GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT SDG/WHA number Indicator Inequality dimension Priority subgroup(s) SDG 6.1.1 Proportion of population using safely managed drinking water services (%) 1. Place of residence Rural 2. Economic status Poorest quintile SDG 6.2.1 Proportion of population using safely managed sanitation services and hand-washing facility (%) 1. Place of residence Rural 2. Economic status Poorest quintile SDG 7.1.2 Proportion of population with primary reliance on clean fuels (%) 1. Place of residence Rural SDG 11.6.2 Annual mean concentrations of fine particulate matter (PM2.5) in urban areas (µg/m3) 1. Place of residence Urban SDG 16.2.1 Proportion of children (aged 1–17) experiencing physical or psychological aggression (%) 1. Sex Male 2. Economic status Poorest quintile Health Emergencies Vaccine coverage for epidemic prone diseases 1. Age Children; elderly 2. Sex Female Health Emergencies Proportion of vulnerable people in fragile settings provided with essential health services (%) Not applicable Not applicable WHA66.10 Prevalence of raised blood pressure in adults aged ≥18 1. Age Elderly 2. Education Variable b 3. Economic status Variable b 4. Sex Male WHA66.10 Best practice policy implemented for industrially produced trans fatty acids (Y/N) Not applicable Not applicable WHA66.10 Prevalence of obesity (%) 1. Education Variable b 2. Economic status Variable b 3. Sex Variable b WHA68.3 Number of cases of poliomyelitis caused by wild poliovirus 1. Age Children (<5 years) 2. Sex Variable b WHA68.7 Patterns of antibiotic consumption at national level Not applicable Not applicable DTP3 – three doses diphtheria–tetanus–pertussis-containing vaccine; MCV2 – two doses measles- containing vaccine; PCV3 – three doses pneumococcal conjugate vaccine a The priority subgroup is currently not known due to a lack of evidence. b The priority subgroup varies from country to country. Table A2.1 Continued 80 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Annex 3 Triple Billion concept Annex 3.1 Handling population growth In the context of the Triple Billions, it is important to consider carefully how to handle population growth: in particular, how the additional people in a population will impact each of the Triple Billions. We wish to avoid the situation where the Triple Billions can be achieved by population growth alone (e.g. adding in all new non-smokers to the Healthier Populations Billion). Conversely, without care, a decline in population could cause negative contributions to the Triple Billions, even where indicators have improved. The GPW13 method for calculating the billions uses a simple robust approach to population growth, which is to calculate the change over 5 years and multiply by the final population. For example, for healthier populations this would be the change in prevalence (expressed as a proportion) of an indicator, i, times the population: 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐! = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"#×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!!!"# − 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"#×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!!!"#$"# = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"#×(𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!!!"# − 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!!!"#$") The approach can be interpreted as comparing (a) what might have happened if no additional interventions had taken place (the status quo or counterfactual scenario) with (b) what actually happened. In the case of tobacco use, the status quo would be that the prevalence of tobacco use at the end of the period is the same as at the start of the period. The benefit is then measured as the change in prevalence of tobacco use multiplied by the population at the end of the period. This is a good approximation for many indicators but may be less desirable for indicators where population growth requires increased investment to maintain service levels. Note that it is not practical within GPW13 to deal with population growth by tracking changes in population age structure. For most SDG/GPW13 indicators there is a general lack of data disaggregated by age (see Annex 2). Also, the level of complexity would be disproportionate to the rest of the approach. Alternative approaches for handling population growth A more complex population growth method was also evaluated for use in GPW13. This would allow population growth to be treated differently for different indicators (and countries). For example, in the presence of population growth, some indicators, such as water and sanitation, may require additional resources in order to maintain the status quo (i.e. the same prevalence of access in the population). While the alternative approach is more flexible it requires use of an additional parameter which would need to be determined. Also, there are complications in cases where there is a decline in the population. At present, the use of the simpler but robust approach described above is preferred. Annex 3.2 General limitations of the Triple Billion methods Limitations linked to indicators The GPW13 Triple Billions are calculated using only GPW13 indicators. These are mainly SDG indicators respecting the wishes of countries to minimize the burden of additional data collection. A consequence is that some indicators that are used for counting the Triple Billions are not fully representative of relevant health issues and risks, and other obvious key indicators are missing. Typically, the indicators used do not cover the life course equally, and they include several proxies that need rescaling before they can be used. A N N EX 3 81GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Limitations linked to data availability There are many gaps in data availability of the GPW13 indicators, even for the SDG datasets. Issues include availability of estimates and availability of the underlying or primary data (Section 2.3; Table A1.1). For many SDGs, measurements are often only made every few years and there can be significant lags in time before estimates become available. Issues with data timeliness will be a major challenge, given the time frame of the GPW13 programme and the need to estimate change by 2023. Unless the timeliness of data improves, projection and forecasting will be required. Limitations linked to lack of supporting information The Triple Billions combine information from several component indicators. However, there is a lack of information on how datasets are interconnected (correlated) and how changes in indicators fit together. For example, it is not known how improvements in UHC service coverage link with levels of financial hardship; or how different improvements in healthier lives may be distributed within sub-populations. In the absence of this information, it has been necessary to use simplifying assumptions in the calculations. Limitations linked to methodology The Triple Billion measurement calculations are kept relatively simple, in keeping with the purposes of the specific billion and the requirement that the methods can be assimilated by all Member States. The focus has been to begin with a practical way forward, avoiding complexities where possible. For example, in the Healthier Populations Billion the indicators are unweighted, despite differences in relative health impacts (Annex 6.4). Population growth uses a basic approach, neglecting differences between indicators in the interplay between population growth and impact. Limitations linked to overlaps The Triple Billions include some overlaps. For example, some indicators feature in more than one of the billions (e.g. tobacco use in the UHC and Healthier Populations Billions, International Health Regulations (IHR) capacity in the UHC and Health Emergencies Protection Billions). There are also overlaps caused by related indicators (e.g. blood pressure and tobacco use). Limitations linked to uncertainty It is anticipated that the uncertainty in the estimated contributions to the billions will be considerable. This reflects issues with data that include representativeness, quality, data frequency and reporting delays. Noise in the data due to sample size and measurement errors, especially those spread over time, will add to uncertainty. Consistent estimates will be used when available. However, interpolation and extrapolation will be needed in some cases and this too will add to the uncertainty. Limitations linked to time delays Interventions put in place during GPW13 may not produce effects quickly enough to be measured by 2023. GPW13 is likely to measure, in part, actions taken before the start of the GPW13 programme. 82 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Annex 4 Universal Health Coverage Billion Annex 4.1 Tracer indicators for UHC service coverage Fourteen tracer indicators are used to calculate average service coverage. These are largely based on the SDG 3.8.1 tracer indicators (UN Statistics Division, 2020) with some minor adjustments (Table A4.1). Table A4.1 Tracer indicators for UHC service coverage Tracer area Indicator definition Preferred data source GPW13 scaling [unscaled] (rescaled) Adjustments made from SDG 3.8.1 Reproductive, maternal, newborn and child health Family planning Percentage of women aged 15–49 years who are married or in-union having need for family planning satisfied with modern methods National population- based survey Pregnancy and delivery care Percentage of women aged 15−49 years with a live birth in a given time period who received antenatal care, four times or more from any provider National population- based survey/routine facility information system Child immunization SDG 3.b.1 Percentage of infants receiving three doses of diphtheria– tetanus–pertussis-containing vaccine National population- based survey/routine facility information system Child treatment Percentage of children under 5 years of age with suspected pneumonia (cough and difficult breathing NOT due to a problem from a blocked nose) in the two weeks preceding the survey taken to an appropriate health facility or provider National population- based survey Infectious diseases Tuberculosis treatment Percentage of new and relapsed TB cases that are detected and treated in a given year Routine facility information system/ surveillance systems Use of TB service coverage instead of SDG 3.8.1 TB effective service coverage to avoid issues when drug resistant TB is present HIV treatment Percentage of people currently receiving ART among the estimated adults and children living with HIV Routine facility information system Malaria prevention Percentage of population in malaria- endemic areas who slept under an ITN the previous night National population- based survey Water and sanitation Percentage of households using at least basic sanitation facilities National population- based survey A N N EX 4 83GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT ART – antiretroviral therapy; ITN – insecticide-treated net. a Proxy indicator. Three adjustments to the 14 SDG 3.8.1 tracer indicators are made for GPW13. Tobacco: The rescaling of the prevalence of non-use of tobacco has been removed to include all observed values (since 2000). Tuberculosis: The tuberculosis measure has been simplified to treatment coverage, which is part of the SDG 3.8.1 TB measure. The latter measures effective TB treatment coverage, which is calculated as TB treatment coverage x TB treatment success. This adjustment avoids issues with the SDG 3.8.1 TB tracer when there is drug-resistant TB present. Health worker density: The health worker density indicator has been modified to measure the density of physicians, nurses and midwives. The updated indicator is aligned with the SDG 3.c.1 Health worker density and distribution indicator, for which data availability has made recent significant progress. The three categories of health workers included represent more than half of the health workforce. This indicator is a proxy for service coverage, and is rescaled Tracer area Indicator definition Preferred data source GPW13 scaling [unscaled] (rescaled) Adjustments made from SDG 3.8.1 Noncommunicable diseases Prevention of cardiovascular diseases a Age-standardized prevalence of raised blood pressure among persons aged ≥ 18 years (defined as systolic blood pressure ≥ 140 mmHg and/or diastolic blood pressure ≥ 90 mmHg) National population- based survey (in which blood pressure was measured, not self-reported) [50–100%] (0–100%) Management of diabetes a Age-standardized mean fasting plasma glucose for adults aged ≥ 18 years National population- based survey [7.1–5.1 mmol/L] (0–100%) Tobacco a SDG 3.a.1 Age-standardized prevalence of adults aged ≥ 15 years not smoking tobacco in last 30 days National population- based survey no rescaling Rescaling removed as SDG 3.8.1 method [50–100%] (0–100%) did not include all Member State values Service capacity and access Hospital access a Total number of hospital beds per 10 000 population Routine facility information system/ national database [0–18 per 10 000] (0–100%) Health worker density a SDG 3.c.1 Density of health workers (doctors, nurses and midwives per 10 000 population) National Health Workforce Accounts [0–154.74 per 10 000] (0–100%) Adjusted indicator from physicians, psychiatrists and surgeons to physicians and nurses/midwives to reflect latest data sources Health security a SDG 3.d.1 International Health Regulations (IHR) capacity Key informant survey Table A4.1 Continued 84 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT using a maximum density of 155 per 10 000 population, which is the 95th percentile across all national densities from 2000 to 2017. Densities above that level are reset at 100%. The indicator replaces the SDG 3.8.1 tracer for physicians, psychiatrists and surgeons for which data availability is poor, and which neglects the large and important category of nurses. Note that the remaining indicators that do not directly measure service coverage were examined to determine if the (re)scaling could be improved, but there was no case for adjustment. Three of the proxies are problematic and not good measures for judging service coverage (fasting plasma glucose for management of diabetes; hospital bed density for access; non-elevated blood pressure for prevention of cardiovascular disease). There are insufficient (SDG) data for an alternative at this stage. Annex 4.2 Comparing arithmetic and geometric averages Average service coverage (ASC) is used to measure the percentage of needed services that are provided at a population level. It is calculated as the nested arithmetic average of 14 tracer indicators (Section 4.3). The use of an arithmetic average in place of a geometric average allows a better and simpler interpretation of changes in service coverage at the population level and so facilitates the calculation of the number of people benefiting from universal health coverage (UHC). An arithmetic mean is always higher than the geometric mean (for positive valued data). Geometric means are highest when indicators have similar values, but can be much reduced relative to an arithmetic average if, say, there are one or two indicators with much lower values than the rest. Depending on the exact changes in indicators, a change in one indicator can sometimes have a disproportionately small or large effect on the geometric mean. The use of an arithmetic average is considerably more intuitive when considering change. For the data in question, we anticipate seeing smaller increases in ASC over time than might have been seen for the geometric average. The use of arithmetic means in place of geometric means results in some differences in the observed level of service coverage and the observed change over time. The difference between arithmetic and geometric means tends to be largest for countries with low average service coverage. This is demonstrated in Fig. A4.1a which compares estimates of the SDG 3.8.1 UHC service coverage index calculated using a geometric mean with the same input data averaged using an arithmetic mean. Fig. A4.1b shows the effect of arithmetic averaging on change in service coverage between 2012 and 2017 this tends to be lower for arithmetic means than for geometric means. The change in relative ranking between countries is not majorly affected (e.g. the top five and top bottom countries remain exactly the same). A N N EX 4 85GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Fig. A4.1 Nested geometric average versus nested arithmetic average of service coverage, 2017 The SDG 3.8.1 UHC index of service coverage is compared with the arithmetic average service coverage (ASC) in Fig. A4.2. The left-hand plot shows the effect of using arithmetic instead of geometric averaging using the same 14 tracer indicators: i.e. the scatter and non-linearity are the result of the different averaging approaches. In the right-hand plot, the ASC used in the GPW13 UHC Billion is compared to SDG 3.8.1: i.e. this includes the effect of the different averaging and the adjustments made to three of the tracer indicators. Fig. A4.2 Relationship between SDG 3.8.1 UHC service coverage index and average service coverage Note: (a) Shows the relationship between the SDG 3.8.1 service coverage index (which is a nested geometric average of the tracer indicators) and the nested arithmetic average of the same tracers. (b) Shows the relationship between the SDG 3.8.1 service coverage index and the UHC Billion average service coverage (which is a nested arithmetic average using revised TB, health worker density and tobacco indicators). Estimates are based on data from 183 countries for 2000 to 2017. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 a. Countries ranked in order of nested arithmetic average Nested geometric average (SDG 3.8.1) Nested arithmetic average (based on SDG 3.8.1) b. Countries ranked in order of change in nested arithmetic average 2017 Change 2012–2017 -10 -5 0 5 10 15 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 SDG 3.8.1 service coverage index SDG 3.8.1 service coverage index N es te d a ri th m et ic a ve ra g e 0 20 40 60 80 100 A ve ra g e se rv ic e co ve ra g e 0 20 40 60 80 100 2000–2016 2017 2000–2016 2017 a. b. 86 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Annex 4.3 UHC and 85% service coverage WHO has previously estimated the number of people globally who are considered to have “full” UHC service coverage, i.e. ≥85% of essential services (WHO, 2019a). The approach uses additional data sets to measure average service coverage and then combines this with co- coverage data to estimate the proportion of the population with access to ≥85% of essential services. The calculation of average service coverage relies on eight of the SDG 3.8.1 tracer indicators but adds an additional four, making a total of 12. For co-coverage, household survey data on maternal and child health interventions are used; however, these co-coverage data are very limited and only cover some child/maternal health services (i.e. not the range of services included in SDG 3.8.1). The estimation of who has at least 85% of services needed is based on a series of regressions relating co-coverage of these health interventions to average service coverage. At present, this adds considerable uncertainty to the calculation. The method can only sensibly be used to estimate contributions to the UHC Billion at a regional or income-group level and does not allow country contributions to be measured. The above approach is not recommended for counting the UHC Billion. It is more complex, with greater uncertainty and requiring more data and analysis. The results are sensitive to the choice of threshold, and to any extensions to the co-coverage and service coverage indicators. It is not suitable for calculation by countries because insufficient data are available for estimation at a country level. How different are the average service coverage and the 85% service coverage approaches? While the GPW13 Billion average service coverage (ASC) approach and the 85% service coverage approach are both valid ways to count how many people have UHC, the concept and interpretation are different. ASC provides a simpler, more robust, more transparent approach, better suited to use by Member States for counting the GPW13 UHC Billion. The UHC 2019 report (WHO, 2019a) estimates that at current rates the increase in population with access to ≥85% of essential services likely to occur between 2018 and 2023 would be somewhere between 400 and 600 million people. Using the approach proposed for the UHC Billion, the likely increase in service coverage alone is equivalent to a further 350 million people gaining 100% service coverage. Differences are due in part to use of a measure based on averages rather than a threshold. The billion calculation includes the financial component and this will reduce the number of people estimated to have UHC (see also Annex 4.5). With all approaches, considerable acceleration will be required if the UHC Billion is to be achieved. Annex 4.4 Limitations of the UHC Billion Representative service coverage indicators The 14 service coverage tracer indicators do not adequately reflect the wide remit of UHC services (Hogan et al., 2018; Lee, Wu and Liu, 2018). The indicators that were included in SDG 3.8.1 UHC service coverage index aimed to be representative of key essential services, but the choice was ultimately driven by availability of data. The index is heavily geared towards key issues in the developing countries and does not distinguish well between developed countries. There are no indicators that directly measure service coverage of noncommunicable diseases (NCDs) (e.g. treatment for cancer, cardiovascular or mental disorders) and there are no measures of several key health services such as access to surgical care or to essential medicines, nor of mental or social support. Several of the service coverage indicators are considered suboptimal and could be improved without necessarily increasing the burden of data collection (e.g. provision of antenatal care, use of ITNs). Some indicators are recommended to be replaced as soon as is feasible (e.g. density of hospital beds). A N N EX 4 87GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Use of proxies for service coverage Several of the UHC service coverage indicators are proxies in that they do not directly measure service coverage (Table A4.1). These indicators provide some measure of the level of service; however, interpretation as a proportion of the population is flawed. The interpretation of service coverage as a proportion of population is limited by this issue. Limitations of indicators for financial hardship Ideally, the UHC Billion would use a measure of financial protection. In the UHC Billion the indicator used is a measure of financial hardship (Section 4.2; SDG 3.8.2). The complement of indicators of financial hardship do not measure financial protection. This is because the indicators of financial hardship track the impact of out-of-pocket payments resulting from using services. People may avoid spending on health out of pocket because of either: ¡ financial protection mechanisms in place which exempt (some) people from any direct payment on health; or ¡ financial barriers to access needed services, leading to unaffordable care (pointing to failures in financial protection). However, it is not possible to differentiate between these groups of people in the absence of information on access and utilization of services. The indicator of catastrophic health spending used within the SDG monitoring framework is easy to communicate and compute but has limitations when monitoring within-country socio- economic inequalities in experiencing financial hardship. It is anticipated that it will be refined or replaced once other approaches are systematically explored and compared. Data availability The UHC Billion calculations face major limitations linked to the availability of SDG data. Data for service coverage components and for financial hardship would ideally be available annually or for the same year. For both service coverage and financial hardship, annual values will need to be estimated by infilling or extrapolation. Lack of recent data is an issue for several service coverage tracer indicators and is particularly acute for financial hardship (catastrophic spending) for which the long delays in obtaining new datasets are of particular concern. Where there are insufficient recent estimates available, the computation of the UHC Billion may not be possible, or will be based on the assumption of no change in indicator values since the last measurement. The lack of a common data source for service coverage and financial hardship The UHC SDG indicators 3.8.1 and 3.8.2 separately measure two dimensions of UHC. However, they are obtained from different data sources and cannot be used to determine within a given country who benefits from service coverage without financial hardship. For an accurate picture of the number of households and persons who benefit from service coverage without incurring catastrophic health spending, the two indicators would need to be collected within the same data source. These data do not currently exist. The absence of jointly collected data at household level on financial hardship and service coverage means we have no real understanding of the interrelationship at household level between these two indicators. It is important to gather joint data on financial hardship and service coverage (Section 2.4) and better understand the joint distribution of these components. A joint data source will provide information relevant to how best to combine service coverage and financial hardship. It will complement but not replace the existing data sources required for service coverage estimates. 88 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Assumption of independence (lack of correlation) Given the lack of a joint data source at household or country level, it has been necessary to incorporate an assumption that service coverage and financial hardship components are independent (uncorrelated), and that each of the tracer indicators are not too heavily correlated. This assumption provides a first step, given the current lack of joint data. In reality, the underlying situation is complex, depending on many local factors and exactly which services are considered (e.g. some key services are free; services that cause catastrophic spending are not necessarily those included in the service coverage component). In high-income countries, financial hardship is likely to have a greater overlap with access to needed services, whilst in countries where out- of-pocket payments are the primary source of funding for the health system many people with catastrophic spending on health may not benefit from all needed services. The assumption of independence may lead to biases in the estimation of the billion. Alternative approaches were considered during development of GPW13 but were not deemed practical. These included developing models describing the co-distribution of level of service coverage and proportion of catastrophic spending. These lack suitable datasets and are too complex for use in GPW13. Use of a multidimensional index approach, based on arithmetic or geometric averages of the two UHC dimensions, was also considered, recognizing that the two SDG indicators are measured separately. However, this approach does not allow a population equivalence for conversion to a UHC Billion. Combining service coverage and financial hardship (restricted applicability) The method used to combine service coverage and financial hardship (catastrophic health spending) enables calculation of the UHC Billion. It has been constructed solely for this purpose. It does not replace or amend any part of the existing SDG 3.8.1 indicators. It provides a first attempt at measuring change, at population level, of service coverage provided without catastrophic health spending. It should be anticipated that the approach will be refined once there are sufficient data for this to be practical. Uncertainty of the UHC Billion There are considerable uncertainties in estimates of both the service coverage and financial hardship components used in the billion. This reflects issues with data, including representativeness, quality, frequency and reporting delays. Use of a proportional approach to combine the components will exacerbate this uncertainty by multiplying two uncertain numbers and then looking at change. It is anticipated that the uncertainty in the estimated contributions to the billion will be considerable. Double counting The SDG 3.8.1 component indicators include three indicators that are also included in other billions: safe sanitation and tobacco non-use (also counted in the Healthier Populations Billion) and International Health Regulations (IHR) capacity (also used in the Health Emergencies Protection Billion). This double counting is not ideal but has been anticipated since the inception of GPW13 (WHO, 2019b). Using population equivalence The UHC Billion will calculate a population equivalence and not a number of individuals (this is also true for the other billions). If the UHC single measure increases by 10% points, then the contribution to the UHC Billion will be counted as equivalent to 10% of the population.In reality, the services will be distributed unevenly across the population (case 3 in Section 3.5). The approach differs from an alternative approach used in the WHO UHC reports (WHO & A N N EX 4 89GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT World Bank, 2017; WHO, 2019a) which estimated the global number of people receiving ≥85% of services (with no financial component). The latter is not suited to estimating the UHC Billion because it is complex to apply, it requires additional data beyond the SDG 3.8.1 indicators, and there are insufficient data for calculation at a country level (see Annex 4.3). Quality of services/effective service coverage The GPW13 UHC Billion, like SDG 3.8.1, does not take into account quality/effectiveness of service coverage. Nor does it address accessibility. These are important aspects of UHC. Annex 4.5 Using historical data to estimate the UHC Billion The UHC Billion will count change in UHC over a five-year period. Initial calculations have been carried out for the historical 5-year period, 2012–2017, to test how the method would perform. The calculations were based on reported and/or imputed (see Annex 4.3) data for service coverage tracer indicators and for financial hardship (catastrophic spending). Recent data on financial hardship are particularly lacking. Several approaches were used. In the first, country contributions were only estimated if there was at least one SDG 3.8.2 estimate from 2012 onwards: this accounted for around 55% of the world population. The final figure was scaled up to account for the population with missing values by calculating: 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑜𝑜𝑜𝑜 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐×100/55 The second approach used regional medians for the years 2012 and 2017 for those countries lacking data for financial hardship. A third approach used estimated data for SDG 3.8.2, calculated using a methodology described in boxes 4 and 6 of the Global monitoring report on financial protection in health 2019 (WHO & World Bank, 2020). With all approaches, UHC Billion results were similar (given that the expected uncertainty is large). Based on this analysis, if the change seen over 2012–2017 continues at a steady rate, the number of additional people expected to benefit from service coverage would be around 350 million. Up to around 60 million additional people would suffer financial hardship. The total expected contribution to the UHC Billion would reach up to around 300 million people. The figures are approximate, but the message is clear: considerable acceleration is needed for achievement of the UHC Billion. Hogan DR, Stevens GA, Hosseinpoor AR, Boerma T (2018). Monitoring universal health coverage within the Sustainable Development Goals: development and baseline data for an index of essential health services. Lancet Glob Heal. 6(2):e152–68. doi: 10.1016/S2214-109X(17)30472-2. Lee CY, Wu JS, Liu DP (2018). Challenges of measuring the Healthcare Access and Quality Index. Lancet. 391(10119):429. doi: 10.1016/S0140-6736(18)30146-6. UN Statistics Division (2020). Indicator 3.8.1: Coverage of essential health services. Institutional information (https://unstats.un.org/sdgs/metadata/files/Metadata-03-08-01.pdf, accessed 1 April 2020). WHO (2019a). Primary health care on the road to universal health coverage: 2019 monitoring report: full report. Geneva: World Health Organization (WHO/HIS/HGF/19.1); (https://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/2019/en/, accessed 4 September 2020). WHO (2019b). Thirteenth General Programme of Work 2019–2023 [website]. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/about/what-we-do/thirteenth-general-programme-of-work-2019---2023, accessed 4 September 2020). WHO & World Bank (2017). Tracking universal health coverage: 2017 global monitoring report. World Health Organization and International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank (https://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/2017/en/, accessed 4 September 2020). WHO & World Bank (2020). Global monitoring report on financial protection in health 2019. Geneva: World Health Organization and International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank (https://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/2019/en/, accessed 4 September 2020). 90 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Annex 5 Health Emergencies Protection Billion Annex 5.1 Emergencies detection decision instrument 1 As per WHO case definitions. 2 The disease list shall be used only for the purposes of these Regulations. Source: adapted from WHO, 2016 (Annex 2). OR OR Events detected by national surveillance system No NoNo No No No Yes Yes Yes Yes Yes Yes DECISION INSTRUMENT FOR THE ASSESSMENT AND NOTIFICATION OF EVENTS THAT MAY CONSTITUTE A PUBLIC HEALTH EMERGENCY OF INTERNATIONAL CONCERN A case of the following diseases is unusual or unexpected and may have serious public health impact, and thus shall be notified1,2: • Smallpox • Poliomyelitis due to wild-type poliovirus • Human influenza caused by a new subtype • Severe acute respiratory syndrome (SARS). An event involving the following diseases shall always lead to utilization of the algorithm, because they have demonstrated the ability to cause serious public health impact and to spread rapidly internationally2: • Cholera • Pneumonic plague • Yellow fever • Viral haemorrhagic fevers (Ebola, Lassa, Marburg) • West Nile fever • Other diseases that are of special national or regional concern, e.g. dengue fever, Rift Valley fever, and meningococcal disease. Any event of potential international public health concern, including those of unknown causes or sources and those involving other events or diseases than those listed in the box on the left and the box on the right shall lead to utilization of the algorithm. Is the event unusual or unexpected? Is there a significant risk of international spread? Is there a significant risk of international spread? Is there a significant risk of international travel or trade restrictions? Is the event unusual or unexpected? Is the public health impact of the event serious? Not notified at this stage. Reassess when more information becomes available. EVENT SHALL BE NOTIFIED TO WHO UNDER THE INTERNATIONAL HEALTH REGULATIONS A N N EX 5 91GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Annex 5.2 Initial estimation of the HEP Billion The Health Emergencies Protection Billion (HEP Billion) is a new concept and includes new indicators. Initial estimates of how the HEP Billion might look have been based on existing datasets to 2019. The estimates use the following simplifications: ¡ Prepare indicator: uses 2019 data reported for 155 countries. The data are reported via a new tool (SPAR), which became operational in 2018: this means it is too early to derive estimates of the likely contribution to the billion beyond 2019. Only the change observed so far is included in the five-year estimate of the billion. ¡ Prepare indicator: uses trend estimates from the last three years and assumes this would continue at the same rate over a five-year period. ¡ Detect & respond indicator: uses an initial historical database that has been compiled from 344 IHR events over the last five years. These data are used to make a first estimate of the possible contributions that would arise at the end of 2023. Using the above (conservative) estimates leads to an estimated total contribution to the HEP Billion of approximately 500 million. Effort will be needed to ensure this billion target is met. WHO (2016). International Health Regulations (2005). Third Edition. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/ihr/publications/9789241580496/en/, accessed 1 April 2020). 92 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Annex 6 Healthier Populations Billion Annex 6.1 Choice of indicators for the HPOP Billion Table A6.1 lists the potential indicators that were considered for inclusion in the Healthier Populations Billion (HPOP Billion) – these are the GPW13 indicators that have some focus beyond the health sector. Most are health-related SDG indicators. The indicators not selected were excluded for the following reasons: ¡ avoidance of mortality data, where there is an alternative exposure indicator (ambient air pollution mortality; unsafe WASH mortality), or where global burden is lesser (mortality due to poisoning); and ¡ although impacted by both health and health-sector policies, the main focus is inside the health sector and more relevant to health decisions (informed sexual choice). Note that whilst stunting and wasting conditions should be managed by the health sector once they exist, they are caused by factors outside the health sector (e.g. social determinants, lack of safe water and sanitation, poor feeding practices, lack of education). On these grounds, they are considered to belong in the HPOP Billion. A N N EX 6 93GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Table A6.1 Indicators considered for the HPOP Billion Indicator Data availability Ovelaps with health sector Determinant of/risk to health Outcome measure Prevalence measure Policy measure High Medium Limited GPW13 indicators selected SDG 2.2.1 Childhood stunting (<5) SDG 2.2.2 Childhood wasting (<5) SDG 2.2.2 Childhood overweight (<5) SDG 3.4.2 Suicide mortality SDG 3.5.2 Alcohol consumption SDG 3.6.1 Road deaths SDG 3.a.1 Tobacco use SDG 4.2.1 Developmentally on track (<5) SDG 5.2.1 Intimate partner violence (F) SDG 6.1.1 Safely managed water SDG 6.2.1 Safely managed sanitation SDG 7.1.2 Clean household fuels SDG 11.6.2 Mean particulates (PM2.5) SDG 16.2.1 Violence against children WHA66.10 Trans fats policy WHA66.10 Obesity GPW13 indicators considered but not used SDG 3.9.1 Mortality due to ambient air pollution SDG 3.9.2 Mortality due to unsafe WASH SDG 3.9.3 Mortality due to poisoning SDG 5.6.1 Informed productive health choices (F) F – female. 94 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Annex 6.2 Transformations used for non-prevalence indicators This section provides further details of the transformations used for the non-prevalence indicators. Typically, existing external datasets are used to calibrate a transformation that can be applied without any ongoing need for the external data. The external data are only used in the initial calibration and will not be needed by countries. Reduced harmful use of alcohol The SDG 3.5.2 alcohol per capita consumption (APC) indicator measures the average country consumption of alcohol in litres of pure alcohol. For the HPOP Billion, a reduction in APC of 25 litres is equated to 100% of the population being healthier. This covers the 2018 range of observed country values (0–20.5 litres) and means that reductions in alcohol consumption will be recognized for all countries. Smaller changes contribute to the HPOP Billion in a proportional manner. This approach is a simplification in that health benefits from alcohol reduction are (1) not necessarily linear and (2) are likely to be experienced as a significant proportion of the population gaining partial healthiness benefit rather than a few people experiencing a large change. Other approaches to transforming the APC alcohol indicator were tested, including one in which the proportion of heavy episodic drinkers and abstainers in a population were estimated as a function of APC. Decreases in heavy episodic drinking and increases in abstinence were equated to improved healthiness and used to measure the proportion of the population that can be considered healthier. The transformation was based on analysis of existing modelled estimates of drinking behaviours at country population levels (Manthey et al., 2019). The method is more complex to apply than the linear transformation described above. It was not used because the approach does not allow the transformed data to be mapped to a 0–100 scale. Road safety For the HPOP Billion, the SDG road-traffic-related mortality rate is used to estimate the number of road injuries and road deaths. The probability of death from road injuries is dependent on many factors, including health care and other services in a country. A relevant measure is the Socio-demographic Index (SDI), a measure of the development level of a country based on average income per person, educational attainment and total fertility rate (Kassebaum, et al., 2016). Fig. A6.1 illustrates the relationship between the ratio of road injuries to road deaths as a function of SDI, for which a cubic equation has been fitted: 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 = −35.69 + 497.40 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 − 1272.90 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠! + 1075.56 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠! This relationship is used to transform SDG 3.6.1, road mortality, into an estimate of the proportion of the population experiencing injury or death due to road traffic incidents over a five-year period. This is then converted into the prevalence of people who have not been injured or died over a five-year period. The SDI value used in this transformation will be fixed at the baseline year 2018. Note that the transformation produces an underestimate of the benefit of safer roads as it does not account for secondary effects. A N N EX 6 95GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Fig. A6.1 Relationship between ratio of road injuries to road deaths and the SDI Note: Lines show a fitted cubic equation plus 95% confidence intervals. Source based on data from the Institute of Health Metrics and Evaluation, June 2018 Clean air The SDG 11.6.2 indicator for air particulates measures the mean concentration of PM2.5. For the HPOP Billion, a reduction in PM2.5 of 100 µg/m3 is equated to 100% of the population being healthier. This covers the range of observed country values (5–93 µg/m3) and means that improvements in air quality will be recognized for all countries. Smaller changes will contribute to the HPOP Billion in a proportional manner. For example, improving the mean PM2.5 by 10 µg/m3 would be counted as the equivalent of 10% of the population being healthier. For historical data (2011–2016), this results in a net total of around 180 million lives having become less healthy over the most recent five years. It is, however, a simplification – health benefits from changes in air pollution are not linear over the range 0–100 µg/m3. Other approaches were also considered for transformation of SDG 11.6.2 but not adopted because they did not adequately capture the global trends in air quality. A threshold approach was used to determine the proportion of populations with safe air quality in each country, i.e. mean PM2.5 of less than the 10 µg/m3 WHO guideline level. For this, underlying gridded data were used to estimate the proportions of the population that were exposed to PM2.5 levels above and below this threshold. This approach resulted in around 170 million people benefiting over a historical five-year period – most of this occurring in developed countries such as in Europe and the USA. However, the method fails to capture the issue of worsening global air quality seen in many other countries – for example, use of the 10 µg/m3 threshold does not count cases where air quality already exceeds 10 µg/m3 and is worsening. A further refinement was to add a second threshold level (e.g. 25 µg/m3) and to count people who experienced better/worse air quality at one or other level. This approach also showed a similar net positive contribution to the HPOP Billion. Neither approach captures a worsening global air quality. The proportional approach outlined above is preferred. Trans fats Countries which fully implement WHO best practice policy on trans fatty acids (TFA) during the GPW13 period will contribute 2.1% of their population as being additionally healthier. This 2.1% contribution was derived using data on mean trans fats consumption (IHME, in press), which was used to estimate: 0.2 0.4 0.6 0.8 Socio-demographic Index Ra tio o f r oa d in ju rie s/ de at hs 0 50 100 150 200 96 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT 1. The global average prevalence of excessive intake of TFA (>1% of total energy intake) for people living in countries that do not have a WHO best practice policy on TFA. Based on data for 144 countries, this is estimated to be 14.3% of the population. 2. The expected reduction in the prevalence of excessive intake of TFA (>1% of total energy intake) that follows implementation of best-practice TFA policy (over a 5-year period). Implementation of best practice policy can significantly reduce excessive consumption of trans fats (Parziale and Ooms, 2019). Based on seven countries where a best practice policy has been in effect over a number of years (Austria, Chile, Denmark, Hungary, Iceland, Norway, South Africa), a 15.0% reduction in prevalence of excessive TFA intake is estimated. Thus, introduction of a TFA policy could mean that 14.3/100 × 15% = 2.1% of the population would benefit over the following five years. Note that this is a global average, based on varied underlying data sources and different country situations. In reality, the impact at a country level could vary significantly from this value. A standard value is used in order that trans fats can be counted towards the billion. Annex 6.3 Details of the correction for double counting A double-counting correction is used when adding up contributions to the HPOP Billion. It is a simplified, first-level correction that aims to address Member State concerns, whilst being realistic about available data sources. The correction is based on the assumption that the changes in each of the component indicators occur randomly across the population (i.e. independently). It ensures that the contribution to the billion can never exceed 100% of the population. It does not deal with significant correlations in the data (see below). To illustrate the approach, consider the extreme case in which 100% of a population (newly) gets both clean air and clean water. If these two contributions were counted separately and without a correction into the billion, then 200% of the population could be counted as healthier. This is not desirable. Now, consider a scenario in which 50% of the population newly gets clean air, and 50% clean water. We cannot know if this means that everyone benefits from just one thing (air or water), or half the population benefits from both (air and water), or somewhere in the middle. The simplest approach is to assume it is random who gets clean water and who gets clean air. Under randomness, that would typically mean about 25% of the population get just water, 25% get just clean air, 25% get both and 25% get neither air nor water (simple probabilities). So, using the double-counting correction, this would count 75% of the population as getting clean air, or clean water or both (compared with 100% if we just added 50% and 50% without a correction). This is the basis of the double-counting correction. Note that if there are strong correlations (e.g. most people who get clean air also get clean water) then the correction would not account for this. In reality, some indicators are highly correlated with socioeconomic/ income levels (e.g. access to safe water and sanitation, clean fuels, childhood stunting) so improvements may be expected to centre on addressing the needs of lower-income populations – and this could cause double counting that will not be captured. A more sophisticated and accurate approach would be to account directly for the correlations in the populations benefiting from each indicator (e.g. by using a joint distribution estimation method). However, this would need much more detailed data than are currently available on a global level. Note that the assumption of independence is for changes in indicators; this is not the same as assuming independence between the indicators. Whilst we do not have data on correlations at the within-country level (i.e. for subpopulations of countries), the assumption of independence of change appears to be reasonable when considered at a between-country level: historical data show that maximum observed correlations for changes in indicators are less than 0.5 (Fig A6.2). A N N EX 6 97GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Fig. A6.2 Correlations in changes in observed indicators for recent historical data −1 −0.75 −0.5 −0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 0.11 0.19 0.03 0.02 −0.07 −0.2 0.01 0.06 0.02 −0.03 0.02 0.11 0.28 −0.08 −0.04 −0.03 −0.17 −0.06 0 0.07 −0.2 0.45 0.08 0.13 −0.09 −0.02 0.12 0.07 0.06 0.12 0.07 0.04 0.06 0.06 −0.03 0.02 0.13 0.02 0.22 0.06 0.03 0.27 −0.04 0.19 −0.04 0.09 0.16 0.37 −0.04 0.08 −0.1 −0.06 0.11 0.03 0.07 0.13 0.05 −0.08 0.09 0 0.04 0.1 −0.26 −0.21 0.01 0.03 Obesity Stunt <5 Overw <5 Roads Alcohol PM2.5 Suicide Tobacco Sanitation Water Waste <5 Clean fuel Note: Pearson correlations are shown as coloured ellipses (top right) and as numbers (bottom left). Correlations marked with an X are not significant at the 95% level. Colour shading indicates the strength of the correlation. Change is estimated change over the most recent five years. Sources: WHO Global Health Observatory data repository and UN Global SDG Indicators Database (extracted May 2019, with some additions). The total contribution to the HPOP Billion, correcting for double counting, is the difference between the proportion of the population that is healthier, as measured by one or more indicators, and the proportion that is less healthy. This can be written as follows: 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝! ! 1 − 1 − |∆𝑝𝑝!| ∆!!!! − 1 − 1 − |∆𝑝𝑝!| ∆!!!! which simplifies to: 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝! 1 − |∆𝑝𝑝!| ∆!!!! − 1 − |∆𝑝𝑝!| ∆!!!!! where |∆𝑝𝑝!| is the absolute value of the change in prevalence for indicator i, j are distinct population tranches (e.g. under 5 years in rural areas, 5–9 year-olds, 18 years and older in urban areas) and i are the indicators relevant to each population tranche. The population is divided up by age (under 5, 5–14, 15–17, 18–19, 20 and over), by location (rural/urban) and by marital 98 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT status (ever-partnered women, other). Different tranches of the population are affected by different sets of indicators: for example, some indicators are relevant to children under 5 years, some to the whole population and some others to adults only. For water and sanitation data there are several countries which have estimates for either rural or urban values (but not the total). The above formula derives from simple probabilistic arguments. First, note that 1 − |∆𝑝𝑝!| is the proportion of the population seeing no change in indicator i. Then (1 − |∆𝑝𝑝!| ×(1 − |∆𝑝𝑝!|) is the proportion of the population with no change in indicator 1 and no change in indicator 2, and ∏i 1 − |∆𝑝𝑝!| is the proportion of the population with no change in any of the i indicators. This means that the remaining proportion, 1 — ∏i 1 − |∆𝑝𝑝!| , is the proportion of the population for which one or several indicators have changed over the period, i.e. the proportion living newly healthier lives. The correction also needs to take account of the fact that not all indicators are improving. Where ∆𝑝𝑝 > 0 it means that the population has reduced exposure to risks to healthiness, and where ∆𝑝𝑝 < 0 it indicates the population is experiencing increased exposure to risks to healthiness. In the equation above, the first term, 1 – ∏∆𝑝𝑝! > 0 1 − |∆𝑝𝑝!| , is the proportion of population who became healthier, and the second term, 1 – ∏ ∆𝑝𝑝! < 0 1 − |∆𝑝𝑝!| , is the proportion who became less healthy. If 10% of a population becomes healthier due to improved air quality and 10% becomes less healthy due to increased body weight, then the net number of healthier lives is zero – the two changes approximately offset each other (see also Annex 6.5 below). Annex 6.4 Possible methods for measuring the HPOP Billion Criteria for choice of method The HPOP Billion methodology is a new departure for WHO. The following criteria have been used in selecting the method: ¡ The method should estimate the number of lives that are healthier. ¡ The method should be simple to understand, straightforward to apply and suitable for calculation by all countries. ¡ The method must be based on existing GPW13 outcome indicators (largely SDG indicators) and avoid imposing the burden of further data collection on Member States. ¡ The method should count change that is meaningful for healthiness (e.g. new access to water is likely to result in a healthier life; implementing a policy at population level would not necessarily mean all the population is healthier). ¡ The method should be ready to use and not require a long development schedule. ¡ Simplicity and broad applicability is preferred over sophisticated complexity. The method will be a first attempt that can be further developed and refined over time. Based on the above, the recommended method for measurement of healthier populations is the healthier lives approach (Section 6.2). Alternative methods have been considered, notably (1) a GPW13 Expert Reference Group (ERG) recommendation to weight indicators by disability-adjusted life years (DALYs) averted so as to estimate a relative health gain for each indicator and (2) a simplified weighting scheme. These alternatives are more complex, require more development, and are considered less likely to be easily assimilated by all Member States. A N N EX 6 99GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT DALYs averted The GPW13 Expert Reference Group recommended development of an approach in which each of the indicators is converted into an equivalent health gain, using DALYs averted. This addresses an obvious shortcoming of the healthier lives approach which is that all indicators are treated as having equal impact on healthiness. The approach aims to quantify the relative health gain due to different indicators, for example, reduced harmful use of alcohol versus a violence-free childhood. It requires determining both a weighting scheme and then a means of converting the health gains back into a number of lives. The use of DALYs averted as weights is conceptually appealing in that it provides a principled basis for aggregation across disparate efforts. A disadvantage is that it requires considerably more effort to communicate how the calculations are implemented and does not map as directly onto the “billion persons” heuristic. Furthermore, DALYs averted may not provide the ideal weighting scheme for measuring change in healthiness. Care would be needed when applying DALYs averted to different age groups (total DALYs averted across the full age spectrum would probably have to be used). For example, childhood and adolescence could be considered key ages with the potential to most impact long-term population healthiness, at least in terms of overweight and smoking. A young smoker is more likely to end up as a lifelong smoker, and an overweight child may be more likely to end up as an obese adult. Yet the DALYs for these age groups are low because health impacts are not felt until later in life. Secondly, it is not clear that DALYs fully capture all aspects that constitute healthiness, such as the associated well- being and impacts on relationships. The effect of intimate partner violence and of childhood conditions appears relatively small in terms of DALYs, but these factors can have long-lasting implications for people’s lives. Simplified weightings As previously mentioned, a key limitation of the healthier lives method is that changes in the indicators are not weighted by health gain. Consideration was thus also given to ways in which it may be possible to derive approximate weightings for each of the indicators, based on the global burden of disease as estimated by DALYs. For each indicator, the average DALYs per person exposed was estimated using the prevalence of people experiencing unhealthy conditions as shown in Table A6.2. For example, for smoking, the average DALYs per person affected was estimated as the total DALYs divided by the number of people using tobacco in the world. Prevalences were extracted from IHME data where possible, or from the World Health Statistics report (WHO, 2019), or from published scientific peer-reviewed articles. However, this required simplifying and subjective assumptions, and there are complicating factors: for example, for tobacco use the approach neglects DALYs that arise from ex-smokers, which are also counted into the overall burden of tobacco use. For those indicators which are not prevalences (e.g. air pollution, road safety) and need transformation, the estimated DALYs per person is even more tenuous. These limitations, and others not detailed here, serve to illustrate just how difficult this endeavour is. To carry this forward would likely require a much bigger and more consistent approach with a revised set of indicators. 100 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Table A6.2 Global burden of disease for indicators in the HPOP Billion Notes: Risk factors/causes are listed in descending order of GBD magnitude (DALYs), as reported in the Global Burden of Disease Study 2017 (IHME, 2018). (WHO does not produce DALYs for most of these risk factors.) The calculations use the following approximations for estimating prevalence: obesity – prevalence in adults (Ng et al., 2014); road safety – population not covered by road safety laws meeting best practice (WHO, 2018); unsafe water – proportion of population using safely managed drinking water services (WHO, 2019); alcohol – prevalence of current drinkers (Griswold et al., 2018) (other approaches were tried but gave similar results). For trans fats, estimates of the proportions of the population exceeding WHO guideline levels were used (IHME, in press). The bar lines in the final column are truncated at 0.5. To test the concept of a simplified fixed weighting scheme, a fixed weight (between 0 and 1) was ascribed to each indicator. A value of 1 indicates that a change in the indicator is equal to a fully healthier life (e.g. stopping use of tobacco). A lower value indicates some change in healthiness which would be equated to a partially healthier life. This is a simple means of balancing different indicators according to health gain; for example, stopping smoking has a bigger health impact than safe sanitation. Over half of indicators were given a full weight of 1 (e.g. tobacco, stunting, obesity) because a change in these was considered to mean a person would have a strong health benefit. Other indicators were given smaller weightings in accordance with the DALYs per person exposed. Beyond subjectivity, the simplified weighting scheme has other known limitations. For those indicators given a weight of 1, there remains no distinction between relative health benefits (including the longer-term health benefits), i.e. the original problem of the unweighted approach remains. It quickly becomes apparent that it is necessary to start to combine health benefits in order to create something like an index of healthiness. This implies a more comprehensive method, akin to the DALYs averted approach detailed above and beyond the scope of GPW13. As an aside, simplified weighting also makes it much more challenging to reach the HPOP Billion (i.e. based on historical data, the contributions could be around a quarter of the unweighted scheme). Whilst it was hoped that simplified weighting could perhaps provide an intermediate solution and an alternative to DALYs averted, it is too subjective and not justifiable for the Risk factor/cause DALYs (millions) Population exposed (%) DALYs per person exposed Tobacco (10 years and over) 213 19 0.18 Obesity (20 years and over) 147 13 0.22 Alcohol use 108 33 0.04 Child wasting (under 5 years) 88 8 1.69 Ambient particulate matter pollution 83 91 0.01 Road injuries 68 22 0.04 Unsafe water source 64 29 0.03 Household air pollution from solid fuels 59 36 0.02 Unsafe sanitation 41 21 0.03 Self-harm 34 4 0.13 Child stunting (under 5 years) 19 27 0.11 Intimate partner violence (all ages) 7 20 0.00 Diet high in trans fatty acids 6 14 0.01 Child maltreatment (under 20 years) 2 10 0.03 A N N EX 6 101GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT GPW13 HPOP Billion. Use of the unweighted approach, with clear recognition of its limitations is preferred. Index of healthiness A further option for the future is to consider if it would be possible to create an index of non- health-sector-related healthiness. This would be an index that would rank the healthiness of a population from 0% (worst possible) to 100% (best possible). This would provide a measure of healthiness at a point in time (and thus would not be limited to measurement of change). It would require a more complex approach and significant methodological development. Annex 6.5 Limitations of the HPOP Billion The objective of the GPW13 HPOP Billion is to measure and encourage improvements in the healthiness of the world’s populations. The proposed method offers a solid first attempt at this – with the ability to monitor important changes in population healthiness linked to GPW13 whilst being accessible at country level. It does, however, have its limitations. Limitations common to all the Triple Billions are listed in Annex 3.2. Issues specific to the HPOP Billion (and some response to these) include: ¡ The framework for the HPOP Billion is built on indicators that were selected for the GPW13 programme (mainly SDGs). This a nonoptimal set of indicators for measuring change in overall population healthiness – the indicators are not comprehensive of all environmental, behavioural and social risks affecting healthiness. The healthier lives approach proposed here will be specific to the GPW13 programme. In the future a more general index and framework for healthiness should be envisaged, with a broader coverage of sectors and factors. Table A6.3 shows candidate additional indicators which would broaden the measurement of change in healthiness and address key missing topics. Table A6.3 Sectors and indicators that should be considered for future measurement Sector Indicator Climate Health-related climate support a Healthy lifestyle Physical activity Labour Long working hours Food safety Access to safe foods Dietary Salt intake Dietary Sugar intake Poverty Urban housing (SDG 11.1.1) Human Capital Index Well-being Happiness Chemicals Poisoning Older people Accessibility/safety Gender equality a SDG indicators for climate change have not yet been agreed. Note: Items in bold have existing data sets but are not included in the set of GPW13 outcome indicators. The GPW13 healthier population framework does not allow fully for the life course. There are important differences in the number and type of indicators that apply to different population groups. Young children are arguably both under- and overrepresented – there are several indicators specific to children under 5 years, but at the same time, the counting scheme, which counts all indicators equally, is likely to underplay the importance of a healthy start in life. Other age groups may also not be well represented, for example adolescents and the elderly. 102 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT ¡ The index is an index of change, not absolute level. The method will not provide a ranking of (non-health-sector) healthiness. It is not designed for this purpose. ¡ The method weights all indicators equally. Although a change in each indicator marks an important step in healthiness, this is not ideal. For example, consider the situation in which a country has worsening air pollution equivalent to 7% of the population and improved tobacco non-use equivalent to 5% of the population. This totals to –2%, a less healthy population. But, arguably, tobacco has a bigger impact on health than air pollution – this could mean that the population is actually healthier (i.e. the contribution to the billion could be misleading as an overall measure of change in healthiness). It is important to examine underlying changes and not just the top-level numbers, and to remember that the billion is intended to drive change rather than provide a perfect count. ¡ Concerns about the impact of double counting have been partially addressed using a correction based on assumptions of independence of change. The correction ensures that it is not possible to count more than 100% of the population and reduces the impact of double counting but does not account for within-population correlations. ¡ Not all indicators are expressed as a prevalence and not all indicators are measures of risk (e.g. "road deaths" is an outcome but used as a proxy for risk). The transformations used to convert indicators into an estimate of prevalence are subjective and the choices involved can make a big difference to the billion. In creating the transformations, the objective has been to make the changes in healthiness due to the different indicators as equivalent as possible. For the two mortality indicators, there were very limited options available and it is recognized that these indicators are underrepresented in the billion. ¡ Some GPW13 datasets are not yet available for all regions. For example, water and sanitation data are badly lacking in Africa. It is hoped that this will improve during GPW13. Availability of new data will make an important difference to estimated contributions to the HPOP Billion. Annex 6.6 Using historical data to estimate the HPOP Billion The healthier lives approach measures change over a period. To test the performance of the approach, contributions were calculated at the country level for indicators with enough data to measure change over a recent five-year period (approximately). If data were available for a slightly longer or shorter period these were used and rescaled to a five-year period. Even so, not all indicators have enough data for this historical period to measure change. In some cases, there are important regional data gaps. The summary contributions by region and by indicator are shown in Table A6.4, and Fig. A6.3. Important things to note from this exercise include: ¡ No infilling of missing data has been made, and additional contributions are expected (e.g. for water and sanitation). ¡ Changes from a large country can have a big impact on the total (e.g. sanitation improvements for this period are dominated by those which have occurred in China). ¡ The calculation uses a simplified estimate of change over five years. In the future, better methods of projection/trend estimation should be used. ¡ For the historical five-year period the contribution to the billion is around 650 million, but with considerable uncertainty. It seems most likely that the HPOP Billion will require acceleration during GPW13. ¡ There are typically a mix of negative and positive contributions within a region. Negative values indicate that, overall, lives have become less healthy. Alcohol has the most mixed A N N EX 6 103GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT picture, with some regions making progress (Europe) and others losing ground (South-East Asia and the Western Pacific). Increases in air pollution and obesity are globally the largest contributors to less healthy lives. Table A6.4 Estimated number of people with healthier lives, by indicator and WHO region (millions) Billion topic Africa The Americas South-East Asia Europe Eastern Mediterra- nean Western Pacific Total Safe sanitation 8 47 116 19 7 275 471 Clean household fuels 13 13 218 6 23 40 313 Safe drinking water 8 5 108 10 1 0 132 Tobacco non-use 6 20 45 15 8 18 111 Children not stunted 4 1 11 1 3 2 22 Healthy fatsa 0 8 0 0 0 0 8 Children not wasted 6 0 -2 0 1 1 6 Children not overweight 2 0 3 0 1 -3 4 Reduced suicide attemptsa 0 -1 0 2 0 2 4 Road safetya 0 -3 -18 0 5 5 -12 Reduced alcohol usea 1 6 -54 30 0 -15 -31 People not obese -14 -27 -22 -21 -17 -36 -137 Ambient air qualitya -40 20 -183 23 -33 35 -178 Total (corrected) -5 80 187 79 -1 308 648 a Indicates where a transformation to prevalence is used. Notes: Values are summed over countries where there are sufficient data to estimate change over the most recent five years, and rounded to the nearest million. The last row, which shows the totals for each region, includes the correction for double counting (thus is less than the sum of the values in the column above). Data only shown for indicators with enough values to measure change. Sources: WHO Global Health Observatory data repository and UN Global SDG Indicators Database (extracted May 2019, with some additions). 104 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Fig. A6.3 Contributions to the HPOP Billion for a recent historical 5-year period Safe sanitation Clean household fuels Safe drinking water Tobacco non-use Children not stunted Healthy fats Children not wasted Children not overweight Reduced suicide attempts Road safety Reduced alcohol use People not obese Ambient air quality 471 313 132 111 22 8 6 4 4 -12 -31 -137 -178 Transformed indicator Prevalence indicator Sources: WHO Global Health Observatory data repository and UN Global SDG Indicators Database (extracted May 2019, with some additions). Griswold MG, Fullman N, Hawley C, Arian N, Zimsen S, Tymeson H et al. (2018). Alcohol use and burden for 195 countries and territories, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet. 392(10152):1015–35. doi: 10.1016/S0140-6736(18)31310-2. IHME (2018). Global Burden of Disease study 2017 (GBD 2017) results. Seattle, WA: Institute for Health Metrics and Evaluation (http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool, 1 March 2020). IHME. The unfulfilled promise of prevention: the global burden of 87 risk factors, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet. In press. Kassebaum NJ, Arora M, Barber RM, Bhutta ZA, Brown J, Carter A et al. (2016). Global, regional, and national disability-adjusted life-years (DALYs) for 315 diseases and injuries and healthy life expectancy (HALE), 1990– 2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet. 388(10053):1603–58. doi: 10.1016/S0140-6736(16)31460-X. Manthey J, Shield KD, Rylett M, Hasan OSM, Probst C, Rehm J (2019). Global alcohol exposure between 1990 and 2017 and forecasts until 2030: a modelling study. Lancet. 393(10190):2493–502. doi: 10.1016/S0140- 6736(18)32744-2. Ng M, Fleming T, Robinson M, Thomson B, Graetz N, Margono C et al. (2014). Global, regional, and national prevalence of overweight and obesity in children and adults during 1980–2013: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet. 384(9945):766–81. doi: 10.1016/S0140-6736(14)60460-8. Parziale A, Ooms G (2019). The global fight against trans-fat: The potential role of international trade and law. Global Health. 15(1):46. doi: 10.1186/s12992-019-0488-4. WHO (2018), Global status report on road safety 2018. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2018/en/, accessed 4 September 2020). WHO (2019). World Health Statistics 2019: Monitoring health for the SDGs. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/gho/publications/world_health_statistics/2019/en/, accessed 4 September 2020) A N N EX 6 105GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Annex 7 Healthy life expectancy (HALE) Annex 7.1 HALE metadata Name abbreviated Healthy life expectancy (HALE) Indicator name Healthy life expectancy at age x (e.g. at birth, at age 60 years) Definition Average remaining number of years that a person can expect to live in “full health” at a certain age by taking into account years lived in less than full health due to disease and/or injury. Method of estimation/ calculation HALE is a metric based on methods by Sullivan (1971). It provides a single summary measure of population health across all causes, combined by weighting years lived with a measure of functional health loss before death, and is the most comprehensive among competing expectancy metrics. HALE at age x is the sum of YWDi from i = x to w (the last open-ended age interval in the life table) divided by 𝐼𝐼! (survivors at age x): 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻! = 𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌! ! !!! /𝐼𝐼! where 𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌! = 𝐿𝐿!(1 − 𝐷𝐷!) – Years lived without disability, equivalent years of healthy life lived between ages x and x+5. 𝐼𝐼! – Survivors at age x. 𝐿𝐿! – Total years lived by the life table population between ages x and x+5. 𝐷𝐷! – Equivalent lost healthy year fraction between ages x and x+5. Numerator See above Denominator See above Preferred data sources Vital registration systems that record deaths with sufficient completeness to allow estimation of all-cause death rates. National health examination surveys on the prevalence of diseases, injuries and disabilities. Other possible data sources Sample registration systems; verbal autopsy. Disaggregation By sex, location (urban/rural, major regions/provinces), and socio-economic characteristics (e.g. education, wealth quintile). Expected frequency of data collection Limitations Lack of reliable data on mortality and morbidity, especially from low- income countries. Lack of comparability of self-reported data from health interviews and the measurement of health-state preferences for such self-reporting. Data type Number of years Related resources Hay SI, Abajobir AA, Abate KH, Abbafati C, Abbas KM, Abd-Allah F et al. (2017). Global, regional, and national disability-adjusted life-years (DALYs) for 333 diseases and injuries and healthy life expectancy (HALE) for 195 countries and territories, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet. 390(10100):1260–344. doi: 10.1016/S0140- 6736(17)32130-X. Sullivan DF (1971). A single index of mortality and morbidity. HSMHA Health Rep. 86:347–54. WHO (2018). WHO methods and data sources for life tables 1990–2016. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/healthinfo/statistics/ LT_method.pdf?ua=1, accessed 4 September 2020). 106 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT Annex 7.2 HALE calculation template An Excel spreadsheet (or online tool) will be made available to countries who wish to calculate health-adjusted life expectancy (HALE). An example of this is shown in Table A7.1. Table A7.1 Illustration of calculation of HALE for a country using an Excel spreadsheet template Note: Columns shown in blue are the input data required for the calculation. Period life table Estimating HALE Age interval Survivors Total years lived in age interval Total years lived from age x Life expectancy Years lost due to disability per capita Total years lived without disability in age interval Total years lived without disability from age x HALE x lx Lx ∑Lx LEx YLDx YWDx=(1-YLDx)*Lx ∑YWDx HALEx=∑(YWDx)/lx <1 100,000 99,469 7,962,789 79.6 0.032 96,286 7,062,248 70.6 1–4 99,429 397,297 7,863,320 79.1 0.019 389,748 6,965,962 70.1 5–9 99,251 495,934 7,466,023 75.2 0.035 478,576 6,576,214 66.3 10–14 99,132 495,382 6,970,089 70.3 0.039 476,062 6,097,638 61.5 15–19 99,019 494,680 6,474,707 65.4 0.058 465,989 5,621,575 56.8 20–24 98,842 493,631 5,980,027 60.5 0.066 461,051 5,155,587 52.2 25–29 98,602 492,327 5,486,396 55.6 0.078 453,925 4,694,536 47.6 30–34 98,323 490,695 4,994,069 50.8 0.088 447,514 4,240,610 43.1 35–39 97,935 488,421 4,503,374 46.0 0.095 442,021 3,793,096 38.7 40–44 97,419 485,370 4,014,953 41.2 0.101 436,348 3,351,075 34.4 45–49 96,703 481,048 3,529,583 36.5 0.099 433,424 2,914,728 30.1 50–54 95,667 474,821 3,048,535 31.9 0.108 423,540 2,481,303 25.9 55–59 94,182 466,048 2,573,714 27.3 0.115 412,452 2,057,763 21.8 60–64 92,101 453,021 2,107,666 22.9 0.15 385,068 1,645,310 17.9 65–69 88,915 432,755 1,654,645 18.6 0.169 359,619 1,260,243 14.2 70–74 83,769 398,542 1,221,890 14.6 0.201 318,435 900,623 10.8 75–79 74,883 340,869 823,348 11.0 0.235 260,765 582,188 7.8 80–84 60,423 254,919 482,479 8.0 0.288 181,502 321,423 5.3 85–89 40,815 150,691 227,560 5.6 0.355 97,196 139,921 3.4 90–94 19,905 60,758 76,869 3.9 0.427 34,814 42,725 2.1 95–99 5,995 14,368 16,111 2.7 0.516 6,954 7,911 1.3 ≥100 893 1,743 1,743 2.0 0.451 957 957 1.1 A N N EX 7 107GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENT
《第十三个工作总规划》 (GPW13) 衡量影响的方法 《第十三个工作总规划》 (GPW13) 衡量影响的方法 第2.1版 《第十三个工作总规划》（GPW13）：衡量影响的方法 [Thirteenth General Programme of Work (GPW13): methods for impact measurement] ISBN 978-92-4-003999-5（网络版） ISBN 978-92-4-004000-7（印刷版） © 世界卫生组织，2021年 保留部分版权。本作品可在知识共享署名⸺非商业性使用⸺相同方式共享3.0政府间组织（CC BY-NC-SA 3.0 IGO; https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/igo ）许可协议下使用。 根据该许可协议条款，可为非商业目的复制、重新分发和改写本作品，但须按以下说明妥善引用。在对本作品 进行任何使用时，均不得暗示世卫组织认可任何特定组织、产品或服务。不允许使用世卫组织的标识。如果改写本 作品，则必须根据相同或同等的知识共享许可协议对改写后的作品发放许可。如果对本作品进行翻译，则应与建议 的引用格式一道添加下述免责声明：“本译文不由世界卫生组织（世卫组织）翻译，世卫组织不对此译文的内容或 准确性负责。原始英文版本为应遵守的正本”。 与许可协议下出现的争端有关的任何调解应根据世界知识产权组织调解规则进行（http://www.wipo.int/amc/en/ mediation/rules/ ）。 建议的引用格式。《第十三个工作总规划》（GPW13）：衡量影响的方法 [Thirteenth General Programme of Work (GPW13): methods for impact measurement]。日内瓦：世界卫生组织；2021年。许可协议：CC BY-NC-SA 3.0 IGO 。 在版编目（CIP）数据。在版编目数据可查阅http://apps.who.int/iris/ 。 销售、版权和许可。购买世卫组织出版物，参见http://apps.who.int/bookorders 。提交商业使用请求和查询版权 及许可情况，参见https://www.who.int/zh/copyright 。 第三方材料。如果希望重新使用本作品中属于第三方的材料，如表格、图形或图像等，应自行决定这种重新使 用是否需要获得许可，并相应从版权所有方获取这一许可。因侵犯本作品中任何属于第三方所有的内容而导致的索 赔风险完全由使用者承担。 一般免责声明。本出版物采用的名称和陈述的材料并不代表世卫组织对任何国家、领地、城市或地区或其当局 的合法地位，或关于边界或分界线的规定有任何意见。地图上的虚线表示可能尚未完全达成一致的大致边界线。 凡提及某些公司或某些制造商的产品时，并不意味着它们已为世卫组织所认可或推荐，或比其它未提及的同类 公司或产品更好。除差错和疏忽外，凡专利产品名称均冠以大写字母，以示区别。 世卫组织已采取一切合理的预防措施来核实本出版物中包含的信息。但是，已出版材料的分发无任何明确或含 蓄的保证。解释和使用材料的责任取决于读者。世卫组织对于因使用这些材料造成的损失不承担责任。 目录 前言 vii 致谢 viii 缩略语 x 执行�� xi 1. 引言 1 1.1 实现“三个十亿” 3 1.2 本报告的范围 4 1.3 磋商过程 4 1.4 《第十三个工作总规划》和COVID-19 5 2. 成果�标 7 2.1 定义 8 2.2 在“三个十亿”中的使用情况 8 2.3 指标的可得性和方法 9 2.4 支持和加强国家衡量能力 12 2.5 加强世界卫生数据能力 14 2.6 公平性和成果指标 15 3. “三个十亿”的�� 17 3.1 为什么要计算“三个十亿”？ 18 3.2 如何计算“三个十亿” 18 3.3 作为变革驱动力的“三个十亿” 19 3.4 考虑到国家规模 19 3.5 按人口解释“三个十亿” 20 3.6 处理人口增长 21 3.7 确定国家在“三个十亿”中的份额 21 3.8 3计划对“三个十亿”方法进行改进 21 3.9 公平性和“三个十亿”目标 22 3.10 “三个十亿”和初级卫生保健 22 4. �民健��盖十亿 23 4.1 平均服务覆盖率 24 4.2 经济困难 26 4.3 计算“全民健康覆盖十亿” 28 4.4 计算“全民健康覆盖十亿”的局限性 32 4.5 全民健康覆盖的未来 33 5. �发卫生事件��十亿 35 5.1 突发事件防范指标 36 5.2 突发事件预防指标 39 5.3 突发事件发现和应对指标 43 5.4 综合突发事件指数 50 5.5 突发卫生事件防护的未来 52 6. 改�十亿人口健� 53 6.1 改善人口健康的概念框架 54 6.2 更健康生活的方法 56 6.3 衡量改善人口健康的指标 57 6.4 计算“改善十亿人口健康” 60 6.5 更健康生活方法的局限性 63 6.6 改善人口健康的未来 64 7. 健�预期寿命（HALE） 65 7.1 健康预期寿命计算方法 66 7.2 “三个十亿”对健康预期寿命的贡献 67 7.3 公平性和健康预期寿命 67 参考文献 69 附件 73 附件1 成果指标 74 附件2 全球成果指标不平等情况的监测 76 附件3 “三个十亿”的概念 81 附件3.1 处理人口增长 81 附件3.2 “三个十亿”方法的一般局限性 81 附件4 全民健康覆盖十亿 83 附件4.1 全民健康覆盖服务覆盖率的追踪指标 83 附件4.2 算术平均值与几何平均值的比较 85 附件4.3 全民健康覆盖和85%的服务覆盖率 87 附件4.4 “全民健康覆盖十亿”的局限性 87 附件4.5 使用历史数据估算“全民健康覆盖十亿” 90 附件5 突发卫生事件保护十亿 91 附件5.1 发现突发事件的决策文书 91 附件5.2 “突发卫生事件保护十亿”的初步估算 92 附件6 改善十亿人口健康 93 附件6.1 “改善十亿人口健康”指标的选择 93 附件6.2 非流行率指标的转换 95 附件6.3 重复计数校正详情 97 附件6.4 衡量“改善十亿人口健康”的可能方法 99 附件6.5 “改善十亿人口健康”的局限性 102 附件6.6 使用历史数据估算“改善十亿人口健康” 103 附件7 健康预期寿命（HALE） 106 附件7.1 健康预期寿命元数据 106 附件7.2 健康预期寿命计算模板 107 表格�单 表2.1 成果指标及其在“三个十亿”方法中的作用 10 表4.1 调整可持续发展目标3.8.1全民健康覆盖服务覆盖指数，以用于“全民健康覆盖十亿” 26 表4.2 国家计算“全民健康覆盖十亿”的示例 31 表4.3 国家计算对“全民健康覆盖十亿”贡献的示例 32 表5.1 《国际卫生条例》能力评分类别和计算防范指标的示例 37 表5.2 基于2018年缔约方自评年度报告数据的突发事件防范指标类别 37 表5.3 2018年面临黄热病、霍乱和脑膜炎风险的会员国 40 �5.4 国家计算突发事件预防指标的示例 42 �5.5 所有会员国和有风险会员国2018年的突发事件预防指标水平 42 �5.6 《国际卫生条例（2005）》对严重卫生事件的规定 44 �5.7 用于衡量及时性的事件里程碑的定义 45 �5.8 关键事件里程碑和相关衡量指标 46 �5.9 及时性级别的定义以及发现和应对指标值 47 �5.10 出现一个事件并已报告所有日期的国家示例 47 �5.11 出现一个事件但没有报告“事件开始日期”的国家示例 48 �5.12 出现三个事件的国家示例 48 �5.13 发现和应对指标对“突发卫生事件保护十亿”的初步贡献 49 �5.14 国家对“突发卫生事件保护十亿”的贡献示例 52 �6.1 衡量健康状况变化的指标 57 �6.2 国家计算“改善十亿人口健康”的示例 62 �6.3 国家计算“改善十亿人口健康”总数的示例 63 �A1.1 成果指标数据的可得性 74 �A2.1 不平等方面 77 �A4.1 全民健康覆盖服务覆盖率的追踪指标 83 �A6.1 考虑用于“改善十亿人口健康”的指标 94 �A6.2 “改善十亿人口健康”指标的全球疾病负担 101 �A6.3 未来衡量中应考虑的部门和指标 102 �A6.4 按指标和世卫组织区域分列的过上更健康生活的估计人数（百万） 104 �A7.1 使用Excel电子表格模板为国家计算健康预期寿命的示例 107 图表清单 图 1.1 世卫组织对影响的衡量 2 图 1.2 重叠的“三个十亿”目标 3 图 2.1 “三个十亿”指数的指标 9 图 2.2 与卫生相关的可持续发展目标指标的原始数据或基础数据的可得性 12 图 2.3 不平等现象和重点亚人群示例 15 图 2.4 在区域、国家和亚国家级实施的不平等现象监测 15 图 3.1 “三个十亿”驱动的变革循环和影响 19 图 3.2 按全民健康覆盖服务覆盖率所示，理解对等人口 20 图4.1 可持续发展目标背景下的全民健康覆盖 24 图4.2 计算“全民健康覆盖十亿”的平均服务覆盖率（ASC） 25 图4.3 与提高可持续发展目标3.8.1服务覆盖率相比的灾难性支出恶化 27 图4.4 选定国家中服务覆盖和经济困难的不同阶段 28 图4.5 选定国家中服务覆盖和经济困难的演变情况 28 图4.6 将平均服务覆盖率和经济困难合并为单一的衡量指标 29 图5.1 构成突发卫生事件保护指数的三个追踪指标 36 图5.2 基于2018年缔约方自评年度报告数据的突发事件防范指标 38 图5.3 全球缔约方自评年度报告和《国际卫生条例》联合外部评价得分的比较 38 图5.4 预防指标中包括的常规接种和接种运动 39 图5.5 突发事件预防指标，2018年 43 图5.6 突发卫生事件防护指数的计算方法 50 图6.1 “改善十亿人口健康”的概念 54 图6.2 健康影响金字塔 55 图6.3 更健康生活的方法 56 图6.4 为“改善十亿人口健康”选定的16项指标 58 图7.1 预期寿命与健康预期寿命之间的差别 67 图A4.1 服务覆盖率的嵌套几何平均值与嵌套算术平均值，2017年 86 图A4.2 可持续发展目标3.8.1全民健康覆盖服务覆盖指数与平均服务覆盖率之间的关系 86 图A6.1 道路伤害和道路死亡比率与社会人口指数之间的关系 96 图A6.2 最近历史数据中观察到的指标变化的关联性 98 图A6.3 最近5年历史期中对“改善十亿人口健康”的贡献 105 前言 2018年5月，世卫组织开启了以三项基本原则为基础的一个新的转型时代：促进健康、 保护世界安全和为弱势群体服务。《第十三个工作总规划》反映了这些价值观，其目标是在 今后五年内对数10亿人的健康产生可衡量的影响。 “三个十亿”的目标体现了这种雄心壮志：全民健康覆盖受益人口新增10亿人，面对突 发卫生事件受到更好保护的人口新增10亿人，健康和福祉得到改善的人口新增10亿人。 世卫组织对影响的衡量将指导和充实秘书处、会员国和各伙伴为衡量我们在《第十三个 工作总规划》期间的进展所作的努力，并大幅度提高全球在实现可持续发展目标方面取得的 进展。对影响的衡量采用所有会员国都能使用的方法，旨在分析和解决各国和区域内部及之 间的不平等问题。这与可持续发展目标一致，将各国团结在全球目标之下，并可以调整以适 应每个国家改善人民健康的国家优先事项。最终，《第十三个工作总规划》强调在国家级取 得可衡量的影响，并使各会员国得到世卫组织的支持，以加快进展。 在编写本报告的最后几个月，世界面临COVID-19大流行。这一史无前例的事件暴露了许 多卫生、数据和信息系统的弱点，并使许多部门和国家遭受破坏。这次疫情突出了防范突发 事件的重要性，并强调了“三个十亿”目标的相互关联性，例如获得基本卫生服务的机会、 卫生工作人员的能力以及对合并症、精神卫生、暴力和水卫项目的关注。现在，世界比以 往任何时候都更需要共同努力，不仅要应对COVID-19，而且要更好地重建，确保我们有更强 大、更具应变能力的卫生系统。 在我们执行《第十三个工作总规划》时，迫切需要及时、可靠、可获取和可操作的数 据，以改善人口健康。为了在目前日益具有挑战性的形势下实现可持续发展目标中雄心勃勃 的卫生相关具体目标，我们必须具有创造性和协作性，以便利用我们现有的资源取得更大的 成就。 本报告概述的衡量方法为各国奠定了基础，以便通过设定目标、跟踪进展和解决问题并 同时不断学习和分享最佳做法，实现可持续发展目标、“三个十亿”目标和国家优先事项。 进展取决于全面的国家数据和衡量系统，确保政策、规划和资源在适当的时间部署在适当的 地点，以产生持久的影响。世界许多地区存在重大的数据空白，造成不确定性，并掩盖了弱 势群体的困境。世卫组织和各伙伴正在支持加强各国和全球卫生信息系统数据和能力的综合 性规划，以便不让任何人掉队。 本报告反映了世卫组织秘书处以及会员国、伙伴及许多内部和外部专家的工作，包括世 卫组织专家参考小组及其《第十三个工作总规划》专题小组的工作。会员国努力完善这些方 法并检验其可行性。我们设想与会员国建立持续伙伴关系，以实施这种衡量方法，实现我们 的共同抱负，在2023年及以后对数十亿人的健康和福祉产生重大影响。 世界卫生组织总干事 谭德塞博士 vii《�十三�工作总规划》�量�响的�� 致谢 世卫组织希望感谢若干外部组织和技术小组，它们对本方法的制订起到了关键性作用。 特别是《第十三个工作总规划》影响框架草案专家参考小组及其《第十三个工作总规划》 计量专题小组： Irene Akua Agyepong（加纳内科医生和外科医生学院公共卫生系）、Enis Barı （世界 银行）、Beth P. Bell（华盛顿大学）、Majid Ezzati（伦敦帝国学院）、Tom Frieden（决心 挽救生命 ‒ 生命战略倡议）、Amanda Glassman（全球发展中心）、Bruce Hollingsworth （兰开斯特大学）、Muhammad Jami Husain（美国疾病控制和预防中心（CDC））、 Anna Korotkova（俄罗斯联邦卫生部联邦卫生组织和信息学研究所）、Soewarta Kosen（印 度尼西亚国家卫生研究与发展研究所）、Alan Lopez（墨尔本大学）、Fatima Marinho（米纳 斯吉拉斯联邦大学）、Martin McKee（伦敦卫生和热带医学学院）、Christopher Murray（卫 生计量和评价研究所），Randa Nooh（沙特国王大学）、Peter Piot（伦敦卫生和热带医学 学院）、Benn Sartorius（伦敦卫生和热带医学学院）、Joshua Salomon（斯坦福大学）和 Nikhil Tandon（全印度医学研究所）。 此外，世卫组织还要感谢以下人员的技术贡献和同行评议： 世卫组织卫生统计参考小组成员：Leontine Alkema（马萨诸塞大学-阿默斯特）、 Amneh Alnatsheh（巴勒斯坦中央统计局）、Peter Byass（乌梅大学）、Vindya Kumarapeli （斯里兰卡卫生部）、Lalit Dandona（印度医学研究理事会）、Emmanuela Gakidou（华 盛顿大学）、Ishan ul-Haq（巴基斯坦统计局）、Nayu Ikeda（日本国立生物医学创新、健 康与营养研究所）、Ardeshir Khosravi（伊朗卫生和医学教育部）、Sarah Lewington（牛 津大学）、Rafael Lozano（卫生计量和评价研究所）、Isabel de la Mata（欧盟委员会）、 George Mensah（国家卫生研究院）、Maria Margarita Ronderos Torres（贾韦里亚纳大 学）、Thet Thet Mu（缅甸卫生和体育部）、Elena Varavikova（俄罗斯联邦卫生部联邦卫生 组织和信息学研究所）、杨功焕（中国医学科学院基础医学研究所）、Samba O. Sow（马里 卫生部）以及观察员David Blazes（比尔和梅林达·盖茨基金会）和Kenji Shibuya（伦敦国王学 院）。 其他外部贡献者：Kevin Shield（成瘾和精神卫生中心）；Mary Dain�Romina Genovesi�Giselle Hadley�Anna Sakiqi（Delivery Associates）；Ashkan Afshin�Kelly Beinhoff�Nancy Fullman（卫生计量和评价研究所）；Laura Cobb�Christopher Lee� Lindsay Steele（决心挽救生命 - 生命战略倡议）；Dan Kass（生命战略）。 如果没有秘书处“三个十亿”技术工作组和世卫组织其他工作人员的贡献和专门知识， 就不可能制定这些方法： Alice Robson、Zahra Ali Piazza、John J. Aponte�Samira Asma�Anshu Banerjee� Phil ippe Barboza�Molly Biehl�Nelly Biondi�Mathieu Boniol�Elaine Borghi� Philippe Boucher�Adam Bradshaw�Francesco Branca�Zoe Brillantes�Fiona Bull� Robert Alexander Butchart�Diarmid Campbell- Lendrum�Paola Abril Campos Rivera� Bochen Cao�Richard Cibulskis�Somnath Chatterji�Stella Chungong�Alison Commar� Melanie Cowan�Alya Jaafar Dabbagh�Catherine Cécile Daribi�Khassoum Diallo� Theresa Diaz�Tarun Dua�Tessa Edejer�Ibrahima Socé Fall�Alexandra Fleischmann� Gabriela Flores�Marta Gacic-Dobo�Claudia Garcia Moreno Esteva�Sandra Garnier� Phil ippe Glaziou�Hebe Gouda�Ann-l ise Guisset�Sophie Gumy�Esha Gupta� Jessica Ho�Rifat Hossain�Ahmad Reza Hosseinpoor�Kacem Iaych�Zsuzsanna Jakab� Rick Johnston�Kaja Kaasik-Aaslav�Nirmal Kandel�Sooyoung Kim�Katherine Kirkby� Daniel Lins Menucci�Daniel Low-Beer�Wahyu Retno Mahanani�Jaouad Mahjour� Christine Mendy Collet�Yuki Minato�Ren Minghui�Ann Beth Moller�Oliver Morgan� Innocent Mugabe�Afnan Naeem�Tara Neville�Chizuru Nishida�Abdisalan Noor� viii 《�十三�工作总规划》�量�响的�� Kendra O’Connor�Babatunde Olowokure�Frank Pega�Scott Douglas Pendergast� Denis Georges Porignon�Vladimir Poznyak�Amit Prasad�Vinayak Mohan Prasad� Annette Prüss-Ustün�Dag Rekve�Leanne Margaret Riley�Florence Rusciano� Michael Ryan�Lynnmarie Immaculata Kenneth Sardinha�Lale Say�Anne Schlotheuber� Peter Singer�Shalene Sloup�Rajesh Sreedharan�Kathleen Louise Strong�Nhan Tran� Pavel Ursu�Jun Xing�Ke Xu�Naoko Yamamoto�Rain Yamamoto。 本报告是大范围磋商过程的结果。世卫组织感谢技术、区域和国家磋商的所有参与者， 包括会员国、区域代表、国家统计局和卫生部。世卫组织还感谢在国内试行衡量影响方法的 34个会员国的贡献：安哥拉、孟加拉国、贝宁、不丹、巴西、中国、哥斯达黎加、朝鲜民主 主义人民共和国、埃塞俄比亚、印度、印度尼西亚、伊朗、肯尼亚、老挝人民民主共和国、 黎巴嫩、马尔代夫、毛里求斯、黑山、缅甸、尼泊尔、挪威、阿曼、菲律宾、卡塔尔、俄罗 斯联邦、斯里兰卡、阿拉伯叙利亚共和国、泰国、东帝汶、突尼斯、土耳其、乌兹别克斯 坦、瓦努阿图和越南。 本报告主要借鉴通过联合国统计司全球可持续发展目标指标数据库以及世卫组织全球卫 生观察站审查和公布的数据。在许多技术领域，外部合作伙伴对数据收集和分析作出的其它 关键贡献应得到承认。具体而言： 死亡率数据和估计：全球疾病负担、伤害和风险因素研究（GBD），由华盛顿大学卫生 计量和评价研究所协调。 经济和融资数据和估计：国际货币基金组织、世界银行集团、经济合作与发展组织（经 合组织）、区域开发银行和各学术机构的经济研究。 艾滋病毒数据和估计：估计、建模和预测参考小组（艾滋病规划署（牵头）、儿童基金 会、世卫组织、美国政府总统防治艾滋病紧急救援计划和全球抗击艾滋病、结核病和疟疾基 金）。 结核病数据和估计：世卫组织衡量结核病影响的工作组（世卫组织（牵头）、结核病流 行病学、统计和建模专家、主要技术和财政伙伴的代表）。 儿童健康数据和估计：联合国儿童死亡率估计机构间小组（联合国儿童基金会（牵 头）、世卫组织、世界银行集团、联合国经济和社会事务部人口司）。 孕产妇保健数据和估计：联合国孕产妇死亡率估计机构间小组（世卫组织（牵头）、 儿童基金会、人口基金、世界银行集团以及联合国经济和社会事务部人口司）。 最后，我们感谢Jannet King和Isabelle Lewis（Myriad Editions）在编辑和设计方面的工 作，以及Ann Morgan的校对。 照片来源：封面图片：世卫组织 /Eduardo Soteras Ja l i l；执行概要：世卫组织 / Budi Chandra；1 引言：世卫组织/Ahmad Yusni；2 成果指标：世卫组织/NOOR/Sebastian Liste；3“三个十亿”的概念：世卫组织/David Spitz；4 全民健康覆盖十亿：世卫组织/ Simon Lim；5 突发卫生事件保护十亿：世卫组织/Lindsay Mackenzie；6 改善十亿人口健康： 世卫组织/Vismita Gupta-Smith；7 健康预期寿命：世卫组织/Yoshi Shimizu；参考文献：世卫 组织/Sergey Volkov；附件：世卫组织/Eduardo Martino。 ix《�十三�工作总规划》�量�响的�� 缩略语 APC 人均酒精消费量 ASC 平均服务覆盖率 CRD 慢性呼吸道疾病 CRVS 民事登记和生命统计 DALY 残疾调整生命年 DTP3 白百破疫苗 EIS 事件信息网站 EMS 事件管理系统 GATHER 准确透明的卫生估算报告指南 GBD 全球疾病负担、伤害和风险因素研究 GHE 全球卫生估计 GPW 工作总规划 GTFCC 全球霍乱控制专题小组 HALE 健康预期寿命 HEP 突发卫生事件防护 HEPI 突发卫生事件防护指数 HPOP 改善人口健康 ICD 《国际疾病分类》 ICG 疫苗供应国际协调小组 IHME 卫生计量和评估研究所 IHR 《国际卫生条例》 ITN 药浸蚊帐 JEE 联合外部评价 JRF 联合报告表（世卫组织/儿童基金会） MCV1 麻疹疫苗（第一剂） MCV2 麻疹疫苗（第二剂） NCD 非传染性疾病 NFP 国家归口单位 NTD 被忽视的热带病 OCV 口服霍乱疫苗 PCV3 肺炎球菌结合疫苗 Pol3 脊灰疫苗 SCORE 调查（Survey）、计数（Count）、优化（Optimize）、审查（Review）、 促进（Enable） SDG 可持续发展目标 SDI 社会人口指数 SPAR 缔约国自评年度报告 TFA 反式脂肪酸 UHC 全民健康覆盖 WASH 水、环境卫生和个人卫生项目（水卫项目） WHA 世界卫生大会 WHS+ 世界卫生扩展调查 YLD 因残疾而失去的健康生命年 x 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 执行概要 本文件的目的是描述用于衡量《世界卫生组织第十三个工作总规划（2019-2023年）》影响的 方法。 《第十三个工作总规划》的雄心壮志是在未来五年内改善数十亿人的健康。世卫组织对 影响的衡量是《第十三个工作总规划》的重要组成部分。它衡量三个层面上的进展： 1. 46项与卫生有关的成果指标及到2023年的全球目标。 2. 到2023年将实现的“三个十亿”目标： o 全民健康覆盖受益人口新增10亿人 o 面对突发卫生事件受到更好保护的人口新增10亿人 o 健康和福祉得到改善的人口新增10亿人。 3. 健康预期寿命（HALE）对预期在良好健康情况下的生命年进行量化，作为衡量人口整体 健康状况的指标。 下图所示对影响的衡量致力于监测各级卫生不平等和改善公平性。 世卫组织对影响的衡量 成果指标 46项成果指标涵盖一系列关键卫生问题，并支持《第十三个工作总规划》。经广泛的内 部和外部磋商后，于2019年5月在世界卫生大会（WHA72）上批准了这些指标。其中包括39 项可持续发展目标指标，以及7项非可持续发展目标指标，涉及会员国确定的优先事项，包 括抗微生物药物耐药性、脊灰、非传染性疾病（高血压、肥胖症、反式脂肪政策）和两项与 突发事件有关的指标。46项成果指标都有相关联的2023年全球目标。指标将按相关的不平等 衡量指标（如性别、年龄和地点）进行分类。 成果指标方法是灵活的，使各国能够根据其国家卫生保健战略确定指标的优先次序。各 国将跟踪实现所选成果指标2023年目标的进展情况。因此，每个国家并不一定都需要跟踪每 项指标。 世卫组织将与各国合作，解决数据收集方面的重大空白。大约三分之一的国家没有关于 半数以上可持续发展目标卫生相关指标的近期原始或基础数据。解决这些数据空白并支持各 国在数据收集方面取得进展是世卫组织的一项优先事项（但超出了本报告的范围）。 xii 《�十三�工作总规划》�量�响的�� “三个十亿” “三个十亿”的方法是世卫组织设计的工具，目的是要将与卫生相关的可持续发展目标 （以及额外的《第十三个工作总规划》指标）组合起来。该方法为世卫组织提供了一种衡量 战略，侧重于执行和实现对世界人口健康的雄心勃勃的改善。这种做法已得到会员国的批 准，标志着一个新的开始，使世卫组织对其所服务的人更加负责。 计算“三个十亿”的主要原因包括： • 倡导雄心勃勃地改善世界卫生 • 触发产生影响的行动 • 突出必须解决的数据空白 • 衡量由此产生的变化 • 通过衡量，开始加强问责 “三个十亿”目标旨在以头条新闻的方式吸引全世界的注意力，从而推动变革。为了监 测各国在实现这些目标方面的进展，需要制定一个计数办法。 在与专家、区域和国家进行广泛讨论和磋商之后，选定了监测“三个十亿”目标进展的 方法。世卫组织选择了相对简单明了的方法，以明确和一致的做法对每个“十亿”进行计 算。这不是一门精确的科学，所以在最佳和可行的做法之间做出了妥协，其中认可： ¡ 解释“三个十亿”的可能方案 ¡ 注重于可持续发展目标的指标，以减轻国家的数据报告负担 ¡ 国家级数据的可得性和质量 ¡ 需要使方法简单明了，以确保会员国的参与和自主决策 ¡ 不同的国家和区域背景 ¡ 《第十三个工作总规划》的时间框架以及迅速进入实施阶段的必要性。 “三个十亿”方法的重点是从务实的进展开始；由于现在优先需要采取行动产生影响， 压缩了改进和完善“三个十亿”方法的余地。根据数据和理解方面的进展，“三个十亿”的 方法预计会延续到《第十三个工作总规划》之后。 执 行 概 要 xiii《�十三�工作总规划》�量�响的�� 将使用若干指标对每个“十亿”进行衡量。在指标层面理解变化是实施和实现“三个十 亿”的关键组成部分。有必要深入研究作出贡献的指标，以确定所需的行动。 改善人口健康的大国显然有能力影响到大量人口，从而对“三个十亿”目标作出可观的 贡献。然而，人口较少国家的变化同样重要。根据涉及所有人口和所有规模国家的《第十三 个工作总规划》，每个人的生活都给予同等权重。除了报告绝对数字外，将根据受益人口的 百分比（不分国家规模）报告对“三个十亿”目标的贡献。 世卫组织将支持各国计算本国对“三个十亿”目标的贡献，因此将提供简便的在线工 具，使各国能够进行计算。 全民健康覆盖十亿 “全民健康覆盖十亿”的目的是确保在不产生经济困难的情况下获得所需优质卫生服务 的人口新增10亿人。这种计算方法将基于关于全民健康覆盖的可持续发展目标（具体目标 3.8）的两个组成部分： ¡ 平均服务覆盖率：使用14个追踪指标进行衡量，包括生殖、孕产妇、新生儿和儿童健康； 传染性疾病；非传染性疾病；以及服务能力和可及性。这14项指标来自可持续发展目标 3.8.1，但更新了卫生人力指标。使用了嵌套算术平均值方法（与可持续发展目标3.8.1略有 不同）。 ¡ 经济困难：根据卫生支出在家庭支出或收入中所占份额在10%以上的人口比例进行衡量 （灾难性支出、可持续发展目标3.8.2）。 这两个要素合并成一项衡量标准，以估计在不遭受经济困难的情况下可获得基本服务的 新增人数。 必须大幅度加速进展，才能实现10亿人在不遭受经济困难的情况下获得所需卫生服务的 目标。如果目前的趋势继续稳步发展，初步估计表明，到2023年，受益于全民健康覆盖的新 增人口将达到约3亿人（大约3.5亿人将受益于增加的服务覆盖率，但多达6000万左右的人可 能面临经济困难）。为了实现“全民健康覆盖十亿”，还必须为7亿人提供服务。 突发卫生事件保护十亿 “突发卫生事件保护十亿”的目标是让面对突发卫生事件受到更好保护的人口新增10亿 人。该目标将使用由三个简要的指标构建的指数进行衡量： ¡ 突发事件防范指标 ¡ 突发事件预防指标 ¡ 突发事件发现和应对指标。 突发事件防范指标衡量国家对突发事件的准备情况。其中概括了一个国家作好准备发现 和应对一系列紧急状况的程度。该指标基于使用《国际卫生条例》缔约国自我评估年度报告 （SPAR）工具报告的实现13项《国际卫生条例》监测和应对能力的平均水平。 xiv 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 突发事件预防指标衡量通过疫苗接种来预防突发卫生事件的工作。在高风险人群中针对 疫苗可预防的传染性病原体实现疫苗接种高覆盖率，是应对可预防的流行病和大流行病以及 控制和消除高威胁性传染病危害的关键。该指标是与流行病和大流行病有关的疾病常规和大 规模集中免疫规划覆盖率的加权平均值。其中包括： ¡ 三种重点传染病：黄热病、脑膜炎和霍乱（与一个国家有关）； ¡ 麻疹和脊灰（目的是要强调常规免疫规划的重要性）。 可以对该指标进行调整，以便包括所需的其它大规模疫苗接种运动（如大流行性流感、 埃博拉病毒病、COVID-19）。 突发事件发现和应对指标衡量是否及时发现、通报和应对突发公共卫生事件。该指标侧 重于发现所需时间、通报所需时间和应对所需时间。这是一项对改进应急反应至关重要的新 指标。数据是在根据《国际卫生条例》向世卫组织报告事件之后收集的。这项关于及时性的 指标将需要更多严重突发卫生事件的数据。 与其它“十亿”目标一样，还需要加速进展，才能实现“突发卫生事件保护十亿”的目 标。对现有数据的保守估计表明，以目前的速度，到2023年，受益人口将新增5亿。要达到 10亿的目标，进展将需要翻一番。 改善十亿人口健康 “改善十亿人口健康”旨在支持全世界人口过上更健康的生活。实现这一目标的关键是 通过政府的政策和行动，促进更健康的环境，鼓励更健康的生活选择。对“改善十亿人口健 康”进行衡量取决于这样一种假设，即将主要通过多部门干预实现这一目标，这些干预措施 由卫生部门推动并受到政策、宣传和监管的影响。 “改善十亿人口健康”的目标是由《第十三个工作总规划》的16个成果指标构成的， 反映了环境、行为和社会/健康风险因素。这些指标包括清洁空气、安全饮用水、环境卫生和 道路、烟草和酒精使用、肥胖、家庭暴力（亲密伴侣、儿童）、儿童营养和儿童发育、反式 脂肪以及心理健康（自杀）。除两项指标之外，所有指标均为可持续发展目标指标。 每个指标的进展情况都使用简单的无加权计数办法进行汇总，以估计过上更健康生活的 新增人数。 与其它“三个十亿”目标一样，如果要实现“改善十亿人口健康”的目标，还需要大幅 加速和改进工作，特别是对于健康状况预期会下降的指标。如果目前的进展得以保持，过上 更健康生活的新增人数可能约为6.5亿，即比10亿人少一些。“改善十亿人口健康”预计将包 括一系列改善健康状况的积极贡献（例如加强环境卫生、更清洁的家用燃料）以及对目前越 来越差的指标的负面贡献，所以首要的目标是制止情况恶化（例如在肥胖、空气污染、酒精 摄入方面）。 健康预期寿命 健康预期寿命（HALE）是对人口健康平均水平进行汇总衡量的一个指标。其中量化了预 期在健康良好情况下度过的寿命。健康预期寿命将用于《第十三个工作总规划》的基线报告 和对每个会员国的进展进行监测。健康预期寿命将促进跨国比较，以及各国内部不同时间的 比较。 执 行 概 要 xv《�十三�工作总规划》�量�响的�� 公平性 卫生公平性是《第十三个工作总规划》方法贯穿各领域的主题：全球和会员国的卫生进 展绝不能让需求最大的人掉队。在《第十三个工作总规划》所有三个层面对影响的衡量中， 即成果指标、“三个十亿”目标和健康预期寿命，将衡量不平等性。将利用针对弱势群体的 具体目标，确保重点亚人群按比例受益于“三个十亿”的目标。跟踪公平性的关键将是，在 适用的情况下，对46项成果指标进行分类，以衡量国内的不平等现象并实现可持续发展目标 的各项指标，不让任何人掉队。 《第十三个工作总规划》和COVID-19 本报告是在COVID-19大流行的早期阶段编写的。世卫组织“三个十亿”的所有三个目标 （及其所依赖的数据集和数据系统）都与疫情高度相关，并指出健康结果及其决定因素的相 互关联性，以及在传染病暴发期间采取多部门行动的必要性。“突发卫生事件保护十亿”尤 其可以帮助衡量疫情防范和应对方面的差距，并有助于指导缩小这些差距的努力。 COVID-19已经改变了全世界许多人的生活，其长期影响将是深远和广泛的。它严酷地提 醒我们，卫生和卫生系统在所有国家和社区发挥着至关重要的作用。COVID-19显示了包括所 有收入水平的许多国家中系统的弱点，并强调了建立既能应对疫情、又能继续提供基本服 务的具有应变能力的系统的重要性。这次疫情突出了数据和衡量方法方面的差距，所以这是 一个快速学习和制订专门指标的机会，以便更好地了解影响和指导行动。世卫组织将继续审 查和调整“三个十亿”，确保它们与当前形势完全相关。 xvi 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 引言 1 2018年5月，世界卫生大会批准了世卫组织《第十三个工作总规划》（GPW13）（世卫组 织，2018c），其中侧重于在国家级为人民提供可衡量的健康影响。 为了支持其《第十三个工作总规划》的雄心壮志，世卫组织创建了世卫组织对影响的衡 量（图1.1），该系统旨在以负责任的方式衡量健康影响。它是世卫组织成果框架的一部分， 将于2020年11月提交会员国。该衡量系统是三部曲的第三章，从批准《第十三个工作总规 划》战略（2018年5月）开始，然后是批准2020/21年度规划预算（2019年5月）。 衡量影响的目的是： ¡ 在国家级为人民的健康产生可衡量的影响 ¡ 提高实现“三个十亿”目标的可能性 ¡ 加快实现可持续发展目标的进展 ¡ 通过夯实对可衡量结果的承诺，改变世卫组织的工作方式 ¡ 提供手段，以跟踪秘书处、会员国和各伙伴的共同努力 ¡ 加强国家卫生数据和信息系统。 图 1.1 世卫组织对影响的衡量 对影响的衡量是对三个层面上取得的进展进行衡量： 1. 46项成果指标涵盖一系列卫生问题，并提供一套衡量指标，用于衡量《第十三个工作总 规划》规划预算的结果（其中39项与可持续发展目标相同）。 2. “三个十亿”目标 o 全民健康覆盖受益人口新增10亿人 o 面对突发卫生事件受到更好保护的人口新增10亿人 o 健康和福祉得到改善的人口新增10亿人。 2 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 目标是到2023年实现“三个十亿”的目标。每个目标将使用复合的指数进行衡量。“三 个十亿”可能重叠；有些人可能受益于一项以上的衡量指标（图1.2），因此被计算的次数可 能不止一次。 3. 健康预期寿命对特定年龄健康状况良好的预期寿命进行量化，并可被视为人口总体健康状 况的一个汇总衡量指标。它在《第十三个工作总规划》中被用作为衡量“三个十亿”目标 影响的首要衡量指标。 图 1.2 重叠的“三个十亿”目标 对影响的衡量包括对改善卫生公平性的跨领域承诺。卫生公平性定义为在卫生方面没有 不公平和可避免的差异。监测卫生不平等现象，即可观察到的卫生差异，对于实现卫生公平 性至关重要。这样就能识别掉队的弱势群体，并为注重公平性的决策提供证据，以弥补现有 的差距。 国家之间和一国境内人口亚人群之间可能存在不平等现象。《第十三个工作总规划》 致力于减少国家间和国家内部的不平等现象。在进行衡量的所有三个层面上，即46项成果 指标、“三个十亿”目标和健康预期寿命，都将监测不平等现象。重要的是，对国内不平等 现象的监测依赖于分类数据的可得性。 1.1 实现“三个十亿” 世卫组织总干事谭德塞博士在2019年提醒世卫组织，“三个十亿”的目标旨在改变本 组织的DNA，“对我们为之服务的人民的生活产生可衡量的影响”。《第十三个工作总规 划》和“三个十亿”方法只有当与未来几年内在各国内部产生影响的干预措施挂钩时才具有 价值。此处描述的方法为衡量“三个十亿”的目标提供了路线图，但要开展推动变革的实际 工作，将需要世卫组织、各伙伴、区域和会员国以及全球卫生界共同的专门技术力量。 引 言 3《�十三�工作总规划》�量�响的�� 为了在《第十三个工作总规划》下成功地对人民生活产生切实影响，世卫组织不仅将衡 量实现“三个十亿”目标的进展情况，而且还将与各国合作实现变革。这将有助于各国制定 关键性的决定，加强实施并产生影响。采取的方法注重于不懈地关注影响、设定目标和跟踪 进度，以及在出现问题时解决每个指标的问题。 1.2 本报告的范围 本文件描述了《第十三个工作总规划》对影响的衡量所使用的方法。其中分别讨论了 衡量的三个层面，特别侧重于“三个十亿”目标的方法以及如何计算各指数和构件指数。 它提供了计算示例，并考虑到全球和国家级的情况。虽然报告详细说明了如何计算“三个十 亿”，但仍存在尚未界定的相关方面；例如，如何估计不确定性以及如何填补数据缺口等详 细情况。 1.3 磋商过程 《第十三个工作总规划》中“三个十亿”的计算方法是通过广泛的磋商过程制订的， 其中涉及会员国、世卫组织国家和区域办事处及规划工作人员，以及世卫组织内外的技术 专家： ¡ 成立专家参考小组和专题小组，就使用的方法提供意见（2017年12月） ¡ 技术咨询（2018年10月） ¡ 会员国在线磋商（2018年11月至2019年1月） ¡ 向会员国提交衡量影响的草案（2019年2月和2019年5月） ¡ 与突发卫生事件工作组协商（2018-2019年） ¡ 创建改善人口健康的秘书处工作组和小组（2019年5月） ¡ 与世卫组织技术规划的内部磋商（2019年9月） ¡ 与主要专家进行非正式审查和讨论（2019年9月） ¡ 与世卫组织技术规划和区域办事处就不平等现象的监测问题进行协商（2018年12月至2019 年11月） ¡ 区域协商会/委员会（2019年9月至11月） ¡ 第一次全球技术协商会（会员国、技术专家、区域和国家办事处）（2019年10月） ¡ 成立“全民健康覆盖十亿”技术工作组（2019年11月） ¡ 会员国非正式磋商（2019年11月） ¡ 世卫组织东南亚区域《第十三个工作总规划》方法会议（德里，2019年11月） ¡ 卫生统计参考小组的讨论（2019年12月） ¡ 提交执行委员会和会员国（2020年2月） ¡ 在选定国家试行该方法（2020年3月至4月） ¡ 第二次全球技术协商会（2020年4月）。 收到的意见和反馈对制定过程以及该方法和文本的最终形式至关重要。 4 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 1.4 《第十三个工作总规划》和COVID-19 在编写工作的早期阶段，COVID-19大流行就已经改变了世界上许多人的生活，而且其长 期影响将是广泛而深远的。世卫组织的“三个十亿”目标及其所依赖的数据集和数据系统， 都具有很高的相关性。“全民健康覆盖十亿”考虑到卫生人力、医院病床可及性以及疫苗、 诊断方法和治疗的可及性，等等。“突发卫生事件保护十亿”对突发卫生事件的防范、 预防、发现和应对进行评价。它将有助于衡量疫情防范和应对方面的差距，并可以指导缩小 这些差距。“改善十亿人口健康”鼓励和支持人们过上健康的生活，降低罹患使人们更容易 感染COVID-19的非传染性疾病的风险，并获得清洁用水和安全的环境卫生，这两者都是疾病 控制和预防的关键资源。 “三个十亿”的每个组成部分都将有助于确定疫情如何演变及其影响的严重程度。 然而，本次疫情可能会突出地显示今后调整指标和方法的机会（世卫组织，2020a）。对于 “突发卫生事件保护十亿”来说尤其如此（见第5.5节）。对于“三个十亿”的每个目标， 世卫组织将继续审查并在必要时修订所采取的方法，以确保这些目标在COVID-19背景下继续 具有相关性。 本次疫情影响了日常生活以及地方和全球的经济，特别是在使用了大规模“封锁”措施 的地方，以及在卫生系统难以继续提供常规免疫等基本服务的地方。现在比以往任何时候都 更需要在卫生保健方面取得快速进展，并建立有应变能力的卫生系统。 引 言 5《�十三�工作总规划》�量�响的�� 6 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 成果指标 2 46项成果指标涵盖一系列卫生问题，是《第十三个工作总规划》计算“三个十亿”的基础， 将用于衡量进展，跟踪目标和解决不公平问题。 2.1 定义 成果指标涵盖一系列卫生问题，并将衡量规划预算的结果。这些指标将有助于跟踪并从 而加快实现可持续发展目标的进展。每个指标都有一个全球目标，将在《第十三个工作总规 划》结束之前实现。成 果指标旨在提供一种灵活的做法，使会员国能够选择自己的优先事 项。因此，各国将能够根据当地具体的卫生需要确定各自努力的方向。 成果指标由世卫组织的技术规划制定。经与会员国广泛协商和各伙伴审查后，第七十二 届世界卫生大会于2019年批准了这些指标（世卫组织，2019d）。根据这些成果指标衡量的 进展将为改善全球卫生和实现“三个十亿”目标提供基础（Asma等，2019年）。 46项成果指标载于表2.1。这些指标是从现有的可持续发展目标指标中挑选出来的，并增 加了一些新出现的卫生主题： ¡ 46项指标中有39项来自可持续发展目标（26项来自可持续发展目标3；13项来自其它可持 续发展目标类别）。 ¡ 7项非可持续发展目标指标涉及会员国确定的优先事项：抗微生物药物耐药性、脊灰、 非传染性疾病（高血压、肥胖、反式脂肪政策）和突发卫生事件（易流行疾病的疫苗接种 覆盖率、向弱势人群提供基本服务）。 指标将按主要的不平等范围（如性别、年龄和地点）进行分类。将在全球确定分类的范 围和重点亚人群（例如弱势群体），供全球监测，并由会员国进行国家级监测。 2.2 在“三个十亿”中的使用情况 成果指标间接或直接有助于制订“三个十亿”目标（表2.1）。 “全民健康覆盖十亿”的计算基于可持续发展目标3.8.1的全民健康覆盖服务覆盖指数和 可持续发展目标3.8.2的全民健康覆盖经济困难等成果指标。可持续发展目标3.8.1有14个追踪 指标，其中6个指标要么是成果指标，要么与成果指标密切相关。例如，结核病治疗被用作 可持续发展目标3.8.1的一个追踪指标，结核病发病率是成果指标之一。 为了计算“突发卫生事件保护十亿”，使用了六项突发卫生事件成果指标中的两项。 为了计算“改善十亿人口健康”，从成果指标中选出了16个组件指标。 “三个十亿”主要由可持续发展目标指标（和可持续发展目标3.8.1的追踪指标）构建， 并新增了少量指标（图2.1）。 8 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 图 2.1 “三个十亿”指数的指标 2.3 指标的可得性和方法 关于46项成果指标的数据值或估计值可得性的信息载于附件1：表A1.1。这些数据是从 2000年以后的两个关键数据来源汇编的。与卫生相关的可持续发展目标/《第十三个工作总规 划》指标的数据主要取自世卫组织全球卫生观察站（世卫组织，2019a）。如果无法从此来 源获得数据，或者数据不在可持续发展目标3之内，则数据来自联合国全球可持续发展目标指 标数据库（联合国统计司，2019年）。该数据库包含国家报告的数据或与各国商定的官方估 计数。 指标数据可得性的三个方面在表A2.1中显示： ¡ 2000-2018年没有数据的国家数 ¡ 从2015年或之后至少有一个数据点的国家数 ¡ 拥有趋势数据的国家数（至少两个数据点，包括2015年或之后的最新数据）。 一个关键问题是，虽然可以获得指标估计值，但并不总是来自最近的原始数据。 据《2019年世界卫生统计》（世卫组织，2019e）报告，在约三分之一的国家中，半数以上 与卫生相关的可持续发展目标指标没有最近的原始数据或基础数据（其中包括按性别分类的 数据；见图2.2）。自2000年以来，七分之一的指标国家值没有基础数据。低收入和中低收 入国家尤其缺乏原始数据或基础数据。许多指标没有最新的性别分类数据。尽管几乎五分之 一与卫生相关的可持续发展目标指标直接依赖于可靠的死因数据，但全世界只有半数的死亡 报告有死因，而且每年未报告的死亡达3000万例，主要是在低收入和中等收入国家（世卫组 织，2017b）。 成 果 指 标 9《�十三�工作总规划》�量�响的�� 表2.1 成果指标及其在“三个十亿”方法中的作用 包括在十亿人的计算中 与特定十亿人主题领域相关 SDG/WHA 编号 指标 UHC HEP HPOP SDG 1.5.1 受灾害影响的人数（每10万人） SDG 1.a.2a 国内广义政府卫生支出占广义政府支出的百分比（%） SDG 2.2.1 5岁以下儿童发育迟缓发生率（%） SDG 2.2.2 5岁以下儿童消瘦发生率（%） SDG 2.2.2 5岁以下儿童体重过重发生率（%） SDG 3.1.1 孕产妇死亡率（每10万例活产） SDG 3.1.2 由熟练卫生人员接生的比例（%） SDG 3.2.1 五岁以下儿童死亡率（每千例活产） SDG 3.2.2 新生儿死亡率（每千例活产） SDG 3.3.1 每千名未受感染者中新增艾滋病毒感染人数 SDG 3.3.2 结核病发病率（每10万人） SDG 3.3.3 每千名有风险者中疟疾发病率 SDG 3.3.4 乙型肝炎发病率（以5岁以下儿童表面抗原（HBsAg）流行率衡量）（每10万人） SDG 3.3.5 需要针对被忽视热带病采取干预措施的人数 SDG 3.4.1 在30岁至70岁之间死于任何心血管疾病、癌症、糖尿病、慢性呼吸道疾病的概率（%） SDG 3.4.2 自杀死亡率（每10万人） SDG 3.5.1 药物使用障碍治疗干预措施的覆盖率（%） SDG 3.5.2 ≥15岁成人的人均酒精消费总量（以升计的纯酒精） SDG 3.6.1 道路交通死亡率（每10万人） SDG 3.7.1 计划生育方面需求通过现代化方法得到满足的妇女（15-49岁）的比例（%） SDG 3.8.1 全民健康覆盖服务覆盖指数 SDG 3.8.2 家庭卫生支出在家庭总支出或收入中所占份额>10%的人口比例（%） SDG 3.9.1 空气污染导致的死亡率（每10万人） SDG 3.9.2 因不安全的饮水、环境卫生和个人卫生服务导致的死亡率（每10万人） SDG 3.9.3 意外中毒导致的死亡率（每10万人） SDG 3.a.1b ≥15岁成人吸烟率（%） SDG 3.b.1 国家规划中所有疫苗（DTP3、MCV2、PCV3）所覆盖的人口比例（%） 10 《�十三�工作总规划》�量�响的�� SDG/WHA 编号 指标 UHC HEP HPOP SDG 3.b.3 可持续地提供基本药物且价格可负担的卫生机构所占比例（%） SDG 3.c.1 卫生工作者密度（每10 000人的医生、护士和助产士、药剂师、牙科医生人数） SDG 3.d.1 《国际卫生条例》能力和突发卫生事件防范 SDG 3.d.2 抗微生物药物耐药生物引起的血流感染所占比例（%） SDG 4.2.1 5岁以下儿童在发育方面做到健康、学习和社会心理健康状况良好的比例（%） SDG 5.2.1 遭受现任或前任亲密伴侣暴力的15-49岁妇女比例（%） SDG 5.6.1 15至49岁妇女就性关系、使用避孕药具和生殖保健问题自己做出决定的比例（%） SDG 6.1.1 使用得到安全管理的饮用水服务的人口比例（%） SDG 6.2.1 使用得到安全管理的环境卫生服务和洗手设施的人口所占比例（%） SDG 7.1.2 主要依靠清洁燃料的人口所占比例（%） SDG 11.6.2 城市地区细颗粒物（PM2.5）年平均浓度（µg/m3） SDG 16.2.1 遭受身体或心理侵害的1-17岁儿童比例（%） 突发 卫生事件 易流行疾病的疫苗覆盖率 突发 卫生事件 脆弱环境中得到基本卫生服务供应的弱势人口所占比例（%） WHA66.10 ≥18岁成人血压升高的流行率 WHA66.10 针对工业生产反式脂肪酸（TFA）实施的最佳做法政策（有/无） WHA66.10 肥胖症流行率（%） WHA68.3 由野生脊灰病毒导致的脊髓灰质炎病例数 WHA68.7 国家抗生素消费模式 DTP3 – 三剂白喉-破伤风-百日咳疫苗；MCV2 – 两剂麻疹疫苗；PCV3 – 三剂肺炎球菌结合疫苗。 a SDG 1.a.2包括若干指标。只有与卫生支出有关的一项指标用于《第十三个工作总规划》。 b 对于“改善十亿人口健康”，使用非年龄标准化数据。 注：某些成果指标用于/涉及多个“三个十亿”目标。“全民健康覆盖十亿”来自SDG 3.8.1和SDG 3.8.2。SDG 3.8.1有14项追踪指标（载于附件4.1）。其中六项也是《第十三个工作总规划》成果指标， 包含在“全民健康覆盖十亿”中。 表2.1 （续） 成 果 指 标 11《�十三�工作总规划》�量�响的�� 图 2.2 与卫生相关的可持续发展目标指标的原始数据或基础数据的可得性 资料来源：《世界卫生统计》（世卫组织，2019e）。 许多成果指标和用于计算“三个十亿”每一目标的方法依赖于准确的死因数据以及来自 家庭调查和疾病登记的数据。相关元数据提供了46项成果指标中每个指标的方法、数据来 源、数据收集频率和其它相关信息（世卫组织，2020c）。 2.4 支持和加强国家衡量能力 本报告侧重于《第十三个工作总规划》方法 – 这些方法依赖于健全的国家数据和国家衡 量系统。在世界许多地区，可持续发展目标数据可得性存在巨大差距。需要可靠、及时、负 担得起、国家拥有和可获得的数据。 加强各国卫生数据系统是卫生结果取得进展的一项核心要求。通过国家合作战略，世卫 组织与各国合作实现这一目标（世卫组织，2020d）。监测与卫生相关的可持续发展目标可 能需要在每个国家大约有12个数据系统正常运作。这些系统可包括监测系统（即家庭调查、 实验室监测）、民事登记和生命统计系统、行政数据、国民卫生账户、国家健康调查及其它 卫生数据来源。 正如COVID-19突发事件所表明的，正常运作的卫生数据系统必须足够灵活，以适应突发 情况，并提供及时和准确的数据，为决策提供信息。必须开发综合数据系统，以维护卫生统 计数据，从而产生关键计量数据，为政策和行动提供信息。 本节总结了世卫组织及其伙伴如何支持各国通过互联和综合卫生信息系统和提高衡量能 力来解决数据差距。这些努力将促进可持续发展目标和“三个十亿”目标取得进展。 12 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 2.4.1 支持民事登记和生命统计 公共卫生决策依赖于准确的出生和死亡统计数据，包括死因。最好通过民事登记和生命 统计系统收集。尽管民事登记和生命统计数据很重要，但只有不到三分之一的国家拥有关于 死因的高质量数据（世卫组织，2019e）。最近数字技术的飞速发展为加速改进全球民事登 记和生命统计系统提供了前所未有的机会。建立和维持这种系统没有单一的蓝图⸺每个国 家都面临着一系列不同的挑战，必须相应地制定专门的战略。 世卫组织与各伙伴协商，确定了《2020-2023年民事登记和生命统计战略工作计划》， 旨在使会员国能够更有效地动员其卫生部门领导或促进加强民事登记和生命统计系统的努 力，确保常规数据系统为政策和发展产生最大的收益。在这方面，世卫组织正在向各国提供 直接技术援助，在区域级建立能力以支持所有会员国，并提供所有国家都能利用的强化的在 职研究项目。这些做法可以根据国家的需要、优先事项和能力进行调整。 2.4.2 支持行政和卫生服务及设施数据 行政、常规卫生服务和设施数据通过多个数据子系统生成，包括常规卫生信息系统 （RHIS）、疾病登记、卫生设施调查以及其它后勤和卫生人力信息系统。然而，数据的价值 常常受到系统脱节、缺乏标准化、数据质量低下和分析能力有限的影响。 世卫组织提供了一套综合工具和技术援助一揽子计划，以解决其中许多问题。世卫组织 提供了衡量工具，以制定标准、监测和分析信息。已开发专门模块（如艾滋病毒、结核病、 疟疾、被忽视的热带疾病、道路安全、非传染性疾病、疫苗接种），可纳入任何数字和卫生 信息系统（如区县卫生信息软件（DHIS2）(DHIS2，2020年) 和国家的特定系统）。数据质量 审查工具包使用标准化的数据质量计量系统和工具，以便提高常规卫生信息系统数据的质量 （世卫组织，2017a）。标准化的卫生设施调查模块评估卫生设施在多大程度上遵守提供优 质卫生保健所需的服务标准。 2.4.3 支持改进调查数据 家庭调查是综合卫生数据和监测系统不可或缺的一部分。这种调查特别适合衡量多个指 标，提供关键信息，以便更好地了解各指标之间的相互关系，并提供分类数据以监测不平等 情况。虽然在许多国家，民事登记和行政数据系统是支离破碎的，无力报告有意义的卫生数 据，但可以迅速开展调查，收集与重要的卫生、社会、经济和政策专题有关的代表性数据。 世界卫生扩展调查（WHS+）（世卫组织，2020f）是一个多主题、多平台、多模式的调 查。它涉及关键数据空白，旨在根据国家需求进行定制。例如，希望世界卫生扩展调查能够 被用来提高对家庭经济困难与服务覆盖之间联系的理解，正如突尼斯最近进行的一项家庭调 查（突尼斯共和国国家卫生研究所，2019年）所做的那样。 成 果 指 标 13《�十三�工作总规划》�量�响的�� 2.4.4 支持审查和评估现有数据源 为了解决和填补数据空白，必须了解国家卫生信息系统的现状。各国可以利用SCORE （调查、计数、优化、审查、促进）卫生数据技术包，确定优势和劣势，并发现国家卫生信 息系统的差距（世卫组织，2019c）。SCORE促进跟踪可持续发展目标的进展情况，监测和 衡量卫生信息系统的成熟程度，支持干预措施，并为最佳衡量做法的方法、标准和工具提供 指导。 2.4.5 支持改进合作 为了加强国家数据能力，需要政府各部和机构之间的合作，包括卫生部和财政部、国家 统计局、登记总署办公室和学术界。如果地方政府、学术界和民间社会能够充分理解并掌控 衡量过程的每一步骤，包括数据处理和数据合成，数据用于政策制定和实施的可能性就会大 得多。有必要协同处理过程中的空白，例如存在数据但无法获得或严重延迟获得的情况。 关注的一个领域是能否更及时地获得关于经济困难的信息。为此，国家卫生部必须在家 庭调查的设计、分析和计划方面与国家统计局、财政部和经济部进行更密切的合作。 2.5 加强世界卫生数据能力 除了有针对性的国家支持外，世卫组织还在全球级努力： ¡ 制定数据收集、数据处理和合成的标准及最佳做法。这包括：遵循联合国的开放数据标 准；使用一个数据共享、收集、存储、分析和使用的协调一致的系统来提供数据；推广 《准确和透明卫生估计值报告指南》（Stevens等，2016年）；以及通过世卫组织卫生 统计参考小组和数字卫生技术咨询小组，推进人口健康计量、数字技术，并遵守方法学 标准。 ¡ 创建和改进国际数据分类标准，包括国际疾病分类（ICD）。ICD-11是一个数字平台， 将促进更方便地报告及时和准确的死因和发病率数据（世卫组织，2020b）。 ¡ 提供培训和指导，以加强国家能力。这将包括统计方法、流行病学、质量保证、大数据分 析、建模和预测、不平等现象的监测以及传播和使用数据以推动政策影响的有效方法。 ¡ 创建一个一站式的世界卫生数据平台（WHO，2020e），提供来自全球卫生观察站（1000 多项指标的数据汇总点）、区域和国家观察站、“三个十亿”一览表、与卫生相关的可持 续发展目标指标以及参考数据和元数据集的卫生统计数据（WHO，2019a）。 ¡ 促进全球和区域协作网络和技术中心，如卫生数据合作项目、可持续发展目标全球行动计 划、机构间小组、学术网络，以及其它伙伴关系，如联合国统计委员会、可持续发展数据 全球伙伴关系、经合组织和世界银行，以便更好地协调投资，改进衡量和卫生信息系统。 14 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 2.6 公平性和成果指标 46项成果指标的一个关键目标是使重点亚人群相应地受益，并减少国内不平等，即国内 亚人群之间在卫生方面存在的差异。 监测国内不平等现象： ¡ 每项成果指标将至少按一个主要的不平等范围分类（图2.3）； ¡ 对于每项成果指标和不平等范围，将至少确定一个重点亚人群。 将根据全国平均水平监测重点亚人群的情况，以显示重点亚人群与总体人口相比的情 况。可确定重点亚人群的公平性目标，以确保这些亚人群在健康方面加速进展，并全面减少 不平等现象。 图 2.3 不平等现象和重点亚人群示例 将在全球、区域、国家和亚国家级监测国内不平等现象。附件2描述了全球级监测采用的 方法。在区域、国家和亚国家级，可以采用类似方法进行监测，同时考虑到世卫组织不同区 域和会员国的具体背景和优先事项。图2.4说明了在区域、国家和亚国家级对成果指标实施不 平等现象监测的过程。 图 2.4 在区域、国家和亚国家级实施的不平等现象监测 成 果 指 标 15《�十三�工作总规划》�量�响的�� 选择进行监测的不平等范围和重点亚人群，将取决于若干特定国家因素，包括分类数据 的可得性。下面简要讨论了影响选择不平等范围和重点亚人群的一些问题。 2.6.1 不平等范围 可能无法对所有指标进行分类。某些指标只能在国家级进行监测。例如，指标SDG 1.a.2“国内广义政府卫生支出（GGHE-D）”是一个不能分类的国家级指标。 分类可能已经是某些指标的固有内容。例如，根据定义，指标SDG 3.3.1“每1000名未感 染者中艾滋病毒新感染病例数，按性别、年龄和主要群体分列”应按预先规定的范围进行分 类，对于每个预先规定的范围，应确定一个重点亚人群。可以选择其它不平等范围和重点亚 人群。 不同的指标可以按不同的不平等范围进行分类，具体取决于哪个范围与选定的指标最 相关。例如，对于指标SDG 3.6.1“道路交通伤害造成的死亡率”，居住地（城市/农村）可能 是最重要的不平等范围，而对于指标SDG 3.7.1“计划生育方面需求通过现代化方法得到满足 的15-49岁妇女比例”按年龄分类可能最为相关。 对于同一指标，不同区域/国家/亚国家地区可根据其背景和优先事项选择不同的不平等 范围。例如，对于同一指标，按民族/种族分类在世卫组织美洲区域各国可能最为相关，而按 移民状况分类在世卫组织欧洲区域各国可能最为重要。 某些指标可考虑双重分类，以评估两种不同不平等范围之间的交叉点。例如，对于指标 SDG 3.3.2“每10万人结核病发病率”，同时按年龄和性别分类可能很重要。 在相关和可能的情况下，指标应按性别分类。 2.6.2 重点亚人群 对于每项指标和不平等范围，应至少确定一个重点亚人群。重点亚人群通常是处境最不 利或最脆弱的亚人群，或负担最高的亚人群。例如，对于按经济状况分类的大多数指标， 最贫穷的五分之一人口是重点亚人群。 对于相同的不平等范围，不同指标的重点亚人群可能有所不同。例如，虽然对于大多数 按经济状况分类的指标，最贫穷的五分之一人口是重点亚人群，但最富的五分之一人口可能 是某些指标的重点亚人群（世卫组织，2019a，《卫生公平监测》）。 如果可以确定多个重点亚人群，应确定一个优先重点群体以进行监测。例如，对于指标 SDG 3.d.2“抗微生物药物耐药生物引起的血液感染比例”按年龄分列，5岁以下和65岁及以 上者均可作为重点亚人群，但为了监测，可选择<5岁儿童作为优先重点亚人群。 16 《�十三�工作总规划》�量�响的�� “三个十亿” 的概念 3 《第十三个工作总规划》的雄心壮志是到2023年改善数十亿人的健康。在这方面，“三个十 亿”办法为世卫组织提供了一种衡量战略，重点是执行和实现对世界人口健康的雄心勃勃的 改善。 “三个十亿”办法已得到会员国的批准，是世卫组织新的起点，使世卫组织对人民更加 负责。本报告中描述的“三个十亿”特别与《第十三个工作总规划》及其指标挂钩。指标主 要基于可持续发展目标数据，尊重各国的愿望，尽量减少任何额外数据收集的负担。 本章介绍了“三个十亿”各项目标共有的一般概念。随后的章节提供了“三个十亿” 每项目标的特定方法详情。 3.1 为什么要计算“三个十亿”？ “三个十亿”的方法是衡量干预和改进所产生的健康相关变化的工具。“三个十亿”提 供了易于把握的概念和目标，旨在以简化的头条新闻方式吸引世界的注意力，从而推动变 革。“三个十亿”将卫生相关可持续发展目标（以及一些额外的《第十三个工作总规划》指 标）组合起来，目的是鼓励加速国家级的实施战略，以达到最大的影响。同时，“三个十 亿”揭示必须由会员国加以解决的数据可得性、频率和质量方面的差距。 计算“三个十亿”的主要原因包括： • 倡导雄心勃勃地改善世界卫生 • 促进产生影响的行动 • 突出必须解决的数据空白 • 衡量产生的变化 • 通过衡量，开始加强问责。 3.2 如何计算“三个十亿” 在进行广泛的讨论和协商（第1.3节）之后，选择了用于计算“三个十亿”每项目标的方 法。其中纳入了专家的建议以及会员国的意见和要求。 有许多方法可以用于估计“三个十亿”‒ 这没有定律。根据当前方法和现有数据资源， 必须在最佳和可行之间达成妥协。关键是方法要朝着正确的方向推动影响，并突出每一要 素。 世卫组织为《第十三个工作总规划》选择了相对简单明了的方法，以明确和一致的方法 计算“三个十亿”的每项目标，并认识到： ¡ 解释“三个十亿”的可能方案 ¡ 应侧重于可持续发展目标指标，以减轻国家的数据报告负担 ¡ 国家级数据的可得性和质量 ¡ 需要使方法简单明了，以确保会员国的参与和自主决策 ¡ 不同的国家和区域背景 ¡ 《第十三个工作总规划》的时间框架以及迅速进入实施的必要性。 这与可持续发展目标的理念一致。重点是从务实的方法开始，尽可能避免复杂情况， 从而促进采取行动加速影响。 18 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 3.3 作为变革驱动力的“三个十亿” 对“三个十亿”每项目标的衡量都与改进数据和增进理解的任务交织在一起。衡量过程 暴露了数据方面的差距，鼓励收集更好的数据，促进更好的理解；这反过来又为未来的衡量 提供了可能性。因此，衡量建立了一个变革循环，有潜力推动进展。衡量的进展推动作出更 明确的选择，采取更精确的行动，并改善更多人的生活（图3.1）。各国将继续努力了解问 题，并找出方法，以切实的方式加大影响和改善人民的生活。“三个十亿”的计算将鼓励 一系列积极的变化，通过这些变革，我们希望看到世界人民健康的加速改善。 图 3.1 “三个十亿”驱动的变革循环和影响 根据数据和理解的进步，“三个十亿”的方法有望延续到《第十三个工作总规划》 之后。 请注意，“三个十亿”的每项目标都是由若干指标构建的。在指标层面理解变化是实 施和实现“三个十亿”的关键组成部分。有必要深入了解作出贡献的指标，以确定所需的 行动。 3.4 考虑到国家规模 《第十三个工作总规划》涉及所有人群和各种规模的国家。改善人口健康的大国势必有 能力为“三个十亿”贡献大量人口。然而，人口较少国家的变化同样重要。将在国家级报告 对“三个十亿”的贡献，包括人口占比和总人数。以人口占比表示的对“三个十亿”的贡献 与国家规模无关：每个人的生活同等重要。 “ 三 个 十 亿 ” 的 概 念 19《�十三�工作总规划》�量�响的�� 3.5 按人口解释“三个十亿” “三个十亿”在人口层面而不是在个人层面上计算。 在若干情况下，必须计算同等人口。例如，在考虑“全民健康覆盖十亿”的服务覆盖部 分时。如果全民健康覆盖服务覆盖率为50%，则意味着50%的全民健康覆盖服务是在人口层 面提供的。但是，服务覆盖值没有区分以下情况（图3.2）： 案例1：所有人都获得所需服务的一半（50%）。 案例2：50%的人能获得他们需要的所有服务；其余人得不到覆盖。 案例3：在人口层面上，混合服务覆盖率平均为50%。 实际上，全民健康覆盖在人口中的分布不均（案例3），但目标是实现公平性（案 例1）。然而，为了计算“三个十亿”，案例2是最有用的。50%的全民健康覆盖服务覆盖率 可被视为相当于50%的人拥有100%的服务（图3.2）。对“全民健康覆盖十亿”的贡献将计算 同等人口的变化。这意味着，全民健康覆盖服务覆盖率10%的变化，即使公平分配，也将被 计算为相当于10%的人在服务覆盖面方面获得100%的提升。（对于“全民健康覆盖十亿”， 经济困难也将计入最终的统计。） 图 3.2 按全民健康覆盖服务覆盖率所示，理解对等人口 “三个十亿”其它目标的组成部分也需要类似的视角（例如，将准备情况的变化转化为 “突发卫生事件保护十亿”受益人口以及将空气质量的变化转化为“改善十亿人口健康”受 益人口）。公平仍然是一个关键目标，尽管在衡量“三个十亿”时没有直接监测公平性，但 将通过每个成果指标追踪公平性。 20 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 3.6 处理人口增长 “三个十亿”必须计算受益于干预措施的人数，而不仅仅是人口增长产生的额外人数。 为了避免与人口增长相关的复杂性，最终国家人口（2023年）将用于“三个十亿”的计算。 本报告中使用的所有2023年人口值均来自联合国经济和社会事务部人口司（联合国经社部， 2019年）。通常，通过将2023年最终人口乘以指数或指标的5年变化估计值，将估计出受益 人数。例如，如果一个国家的烟草使用在5年内从17%下降到15%，那么这将被解释为2023年 该国不使用烟草的人口新增2%。 该方法提供了一个健全的计算方法，并避免了复杂性。考虑了处理人口增长的替代方式 和更一般性的方式，但不建议用于“三个十亿”（另见附件3）。 3.7 确定国家在“三个十亿”中的份额 就《第十三个工作总规划》而言，各国在到2023年实现“三个十亿”目标的总体全球目 标范围内选择自己的优先事项和目标。在磋商期间，一些国家向世卫组织提出了以下问题： 我国对“三个十亿”每项目标的“期望”贡献是什么？换言之，如果“公平”地分配全球的 努力，那么对每项目标的贡献将是什么？ 对于每项“十亿”目标，鼓励所有国家都取得进展，无论人口规模、基线表现或经济状 况如何。还必须努力缩小国家间的差距，从而减少不平等。理想情况下，进展将根据 (a)每 个国家的人口和 (b)一个国家内当前和理想状况之间的差距按比例均匀地分配。因此，举例 说明，基准可能是所有国家将差距缩小一个指导性百分比，这将鼓励处境较差的国家加快进 展。这将支持提高全世界的公平性，并尊重一些高收入国家中改进余地可能较小的情况（例 如，如果获得卫生服务的机会已经很高）。 根据这些原则，可以产生国家对每项“十亿”目标应做的指导性贡献。这并不是约束性 的，而是为各国提供了一个基准，以帮助指导计划。国家贡献基准将进一步帮助各国和国际 社会了解我们大家是否有望到2023年实现“三个十亿”的目标，将帮助各国确定干预措施的 优(先次序，并将同样重视所有国家中的变化，无论其规模如何。 世卫组织将产生并分享国家对“三个十亿”所作贡献的计算。此外，它将提供简易的在 线工具或软件，供希望进行自主计算的国家使用。这将使各国能够根据自己的数值和优先事 项重新进行计算，并解答有疑问的问题，例如，烟草使用量减半将如何改变我对“三个十 亿”的贡献？世卫组织创建了“三个十亿”一览表，用以支持计划和实施工作。对于全球报 告，世卫组织将计算“三个十亿”，以确保采用标准化的方法。 3.8 3计划对“三个十亿”方法进行改进 本报告详细说明了将用于估算“三个十亿”每项目标的计算方法。但是，将需要对计算 方法的一些重要组成部分进行改进。其中包括数据的预测或推断方法（因为数据的获得通常 有显著的时滞，这样就很难计算到2023年的变化）。打算采用《准确透明的卫生估算报告 指南》（Stevens等，2016年）。对每个指标以及由此产生的“三个十亿”，将计算具有不 确定性的估计值，并用一种方法进行综合，这将在稍后阶段描述。处理不确定性的方法尚未 确定。 “ 三 个 十 亿 ” 的 概 念 21《�十三�工作总规划》�量�响的�� 3.9 公平性和“三个十亿”目标 将通过审查国家间的不平等情况（例如，将低收入国家的情况与全球平均水平进行 比较），评估“三个十亿”目标的公平性。理想情况下，低收入国家的情况应该会更快地 改善，这将缩小现有的差距，减少国家间的卫生不公平现象。 3.10 “三个十亿”和初级卫生保健 强有力的初级卫生保健是建立有应变能力的卫生系统的基础，这种系统将满足每个人在 整个生命过程中的卫生需求。初级卫生保健支持所有“三个十亿”目标，具体措施包括： ¡ 确保保健和提供基本服务，即使在突发事件中也是如此； ¡ 通过成功的疫苗接种规划以及快速发现和应对能力（作为初始接诊点）预防突发事件； ¡ 促进更健康的生活和预防疾病。 通过《阿斯塔纳宣言》，世卫组织及其会员国强调了初级卫生保健的重要性，并致力于 在全世界加强初级卫生保健。世卫组织制订了一个业务框架，并正在审查衡量初级卫生保健 的各种方法。实现“三个十亿”的目标需要通过监测和支持全世界初级卫生保健来加强作为 基础的卫生系统。 22 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 全民健康 覆盖十亿 4 “全民健康覆盖十亿”旨在确保在不造成经济困难的情况下获得所需的优质卫生服务的人数 新增10亿。 全民健康覆盖（UHC）是可持续发展目标（SDGs）的一部分，“全民健康覆盖十亿”将 基于目标3.8及其两大支柱（图4.1）。它将使用两个组成部分： ¡ 平均服务覆盖率：使用14个追踪指标进行衡量，包括生殖、孕产妇、新生儿和儿童健康； 传染病；非传染性疾病；以及服务能力和可及性。这14项指标来自可持续发展目标3.8.1， 但对卫生工作者密度指标进行了更新。使用了嵌套算术平均方法（与可持续发展目标3.8.1 略有不同）。 ¡ 经济困难：按家庭支出或收入的10%以上用于卫生保健的人口比例进行衡量（灾难性 支出；可持续发展目标3.8.2）。 图4.1 可持续发展目标背景下的全民健康覆盖 这些组成部分中的每一个都对监测和充实有目的的行动至关重要。这两个方面对应不 同的政策杠杆。将单独对它们进行跟踪，并将分别为推动进展和帮助实现“全民健康覆盖 十亿”目标而做出的选择提供信息。 衡量全民健康覆盖并非易事，对于全球卫生计量而言，尤其是在了解服务覆盖率、经济 困难和人口之间的关系方面，仍是一项挑战。对于“全民健康覆盖十亿”，目标是充分利用 现有的可持续发展目标方法和数据来计算新增的10亿人。 向全民健康覆盖迈进，需要使人们能够在不遭受经济困难的情况下获得所需的服务。 为了计算“全民健康覆盖十亿”，这两个要素合并成一个单一的衡量指标，以估计在不 遭受经济困难的情况下获得基本服务的新增人数。该方法有一些需要理解的重大局限性 （第4.4节）。 4.1 平均服务覆盖率 “全民健康覆盖十亿”关于平均服务覆盖率的部分估计了向人群提供的基本服务的平均 比例。这可以被看作是对一个人获得所需卫生服务的概率（按百分比表示）的估计。平均服 务覆盖率以可持续发展目标3.8.1的全民健康覆盖服务覆盖指数为基础进行了调整。 24 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 4.1.1 可持续发展目标3.8.1全民健康覆盖服务覆盖指数的背景 可持续发展目标3.8.1全民健康覆盖服务覆盖指数提供基本卫生服务覆盖指数（世卫组织 和世界银行，2017年；Hogan等，2018年；世卫组织，2019b）。它衡量四个基本卫生服务 领域的追踪指标的覆盖率：生殖、孕产妇、新生儿和儿童健康；传染病；非传染性疾病； 以及服务能力和可及性。它由14个追踪指标的几何均数构成 - 均数首先在四个领域中分别计 算，然后按特定类别在四个领域中计算，以获得最终的汇总指数。这14项指标并不意图作为 在特定国家实现全民健康覆盖所需的卫生服务和干预措施的完整或详尽清单，也不衡量这些 服务的健康影响。然而，它们强烈表明在社会人口环境中的大多数人群所需的卫生服务覆盖 率。这14项指标包括8项直接服务覆盖衡量指标和6项服务覆盖代用衡量指标（对其中一些指 标进行了调整；附件4.1）。由此产生的指数是一个绩效计量值（从0到100）。 4.1.2 计算平均服务覆盖率 “全民健康覆盖十亿”关于平均服务覆盖率的部分以可持续发展目标3.8.1的指标和方法 为基础，进行了一些重要的更改。按14个追踪指标的嵌套算术平均值进行估计（图4.2）。 指标在四个类别中分别进行平均（第2步），然后在这些类别之间进行平均（第3步）。 图4.2 计算“全民健康覆盖十亿”的平均服务覆盖率（ASC） a 疟疾高风险国家；包括撒哈拉以南非洲中度至高传播国家，当地使用长效药浸蚊帐为核心病媒控制干 预措施，并为所有面临风险的人群提供该干预措施。另见附件4.1。 b 指标经过调整（相对于可持续发展目标3.8.1）以使用治疗覆盖率（可持续发展目标3.8.1追踪指标的一 个组成部分）。 c 代用指标。 d 指标稍经调整（相对于可持续发展目标3.8.1）。 e 指标调整为指医生、护士和助产士。 全 民 健 康 覆 盖 十 亿 25《�十三�工作总规划》�量�响的�� 对使用平均服务覆盖率时的主要调整是使用算术平均值代替几何平均值。算术平均值使 人口转换更加合理（见附件4.2）。这是必要的，因为可持续发展目标3.8.1指数中使用的几何 平均值意味着，根据设计，它不是直接可扩展的服务覆盖率衡量指标（例如，如果指数值增 加20%，并不意味着服务覆盖率增加了20%）。算术平均值还避免了几何平均值在一个或两 个指标的值与其它指标非常不同时会出现的问题。 根据可持续发展目标3.8.1监测报告方法（世卫组织2019b，世卫组织和世界银行2017 年），保持了嵌套平均值。它提供了四个覆盖类别之间的均匀权重。这意味着，虽然不同的 指标在平均值中具有不同的权重，但类别之间的平衡不会改变（例如，传染病类别保持相同 的权重，无论药浸蚊帐（ITN）数据对一个国家而言是否相关/可得）。 对于《第十三个工作总规划》，在可持续发展目标3.8.1追踪指标的使用方面包括三方面 的进一步调整（表4.1；附件4.1）。结核病指标简化为治疗覆盖率（可持续发展目标3.8.1的 组成部分之一：结核病有效治疗覆盖率），以避免存在耐药结核病时出现的问题。改善卫生 工作者密度（HWD）的指标以衡量医生、护士和助产士，就可以更好地利用最近关于卫生人 力的可持续发展目标数据集（详情见附件4.1）。 表4.1 调整可持续发展目标3.8.1全民健康覆盖服务覆盖指数，以用于“全民健康覆盖十亿” 方法 SDG3.8.1 GPW13 理由 平均值 嵌套几何 嵌套算术 允许转换为人口 避免零值或当一个指标值与其它指标 值非常不同时发生的问题（附件4.2） 各组成部分的 指标 14个追踪指标 14个追踪指标： 烟草、结核病和卫生工作者 密度指标根据可持续发展目 标3.8.1进行了调整 使用改进的卫生工作者数据 简化结核病指标 确保包括所有国家在烟草领域的进展 4.2 经济困难 对于“全民健康覆盖十亿”，将使用可持续发展目标3.8.2来衡量经济困难。在以下段落 中，经济困难一词用于表示以可持续发展目标3.8.2衡量的经济困难，其灾难性支出阈值为 10%，即自付医疗支出超过家庭总消费支出或收入10%的人口比例。 绩效良好卫生系统的最终目标是保护人们免受自付卫生费用可能对人们的生活水平和其 它需求支付能力造成的负面影响。自付卫生服务费用造成的经济困难是指这些负面后果，而 避免这些后果是全民健康覆盖的基本组成部分。将这些目标纳入“全民健康覆盖十亿”的衡 量中是非常重要的。自付卫生费用造成的经济困难有以下两种情况：家庭使用其收入的很大 一部分支付卫生服务费用（灾难性支出），或家庭因支付卫生服务费用而陷入贫困或加剧贫 穷（导致贫困的支付）。可持续发展目标3.8.2的指标有两个灾难性支出阈值：10%和25%； 25%的基准代表着一个非常高的门槛，尤其是对于那些最贫穷的人。 26 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 灾难性卫生支出还有其它定义，其中考虑到穷人支付所需服务的能力较低，并更适合追 踪灾难性卫生支出中的社会经济不平等情况。因此，世卫组织的许多区域使用多项指标追踪 灾难性卫生支出（世卫组织，2019b）。这些其它指标可能更适合在将来使用。灾难性卫生 支出的所有指标都依赖于相同的数据源。 据估计，按可持续发展目标指标3.8.2的10%阈值追踪的情况，超过9亿人面临灾难性的 卫生支出；随着时间的推移，全球灾难性支出越来越严重（图4.3）（世卫组织，2019b）。 世卫组织的一个重要目标是阻止因获取卫生服务而遭受经济困难者的比例上升。将对国家 内部和国家之间的长期情况进行追踪。 图4.3 与提高可持续发展目标3.8.1服务覆盖率相比的灾难性支出恶化 资料来源：联合国全球可持续发展目标数据库，截至2020年1月。 目前缺乏以最近调查为基础的估计数来监测经济困难。如果没有这些数据，就可能无法 计算经济困难对国家的“全民健康覆盖十亿”贡献造成的影响，或者可能需要假设经济困难 没有变化。例如，对于按可持续发展目标3.8.2指标追踪的灾难性支出，从2012年起，全球约 45%的人口没有数据值（世卫组织，2019b）。缺乏及时信息的原因是： ¡ 相关调查收集数据的频率各不相同（从许多高收入国家的每年一次到一些低收入国家的十 年一次，调查间隔平均为2.5年）； ¡ 不能及时获取卫生信息系统外进行的调查结果； ¡ 在全球、区域和国家层面上获取调查数据方面的差异； ¡ 当卫生部在相关调查的设计、开发和数据收集中参与有限时，不能作为常规信息系统的 一部分，使卫生相关指标的制订制度化。 支持各国更好地与国家统计局合作，利用各种定义来计划、产生和传播经济困难数据， 将是在《第十三个工作总规划》期间改进和衡量全民健康覆盖的一个重要部分。 全 民 健 康 覆 盖 十 亿 27《�十三�工作总规划》�量�响的�� 4.3 计算“全民健康覆盖十亿” “全民健康覆盖十亿”对人口层面上的改善进行估计，将服务覆盖和经济困难的衡量结 合起来，估计一个人在不出现与卫生相关的经济困难的情况下获得所需卫生服务的概率。 然后，使用人口同等值将这些比例的变化计入“全民健康覆盖十亿”（见第3.5节）。 4.3.1 全民健康覆盖要求提供不产生经济困难的服务覆盖 全民健康覆盖要求使人们能够在不遭受经济困难的情况下获得所需的服务。为了实现 “全民健康覆盖十亿”，各国需要关注全民健康覆盖各部分的内容并追踪其随着时间发生的 演变。目前，各国在服务覆盖和经济困难方面处于不同阶段。随着时间的推移，这些方面的 发展情况可能大不相同（图4.4；图4.5）（世卫组织，2019b）。 图4.4 选定国家中服务覆盖和经济困难的不同阶段 资料来源：截至2020年1月的联合国全球可持续发展目标数据库和平均服务覆盖临时数据。 注：在有数据的最近一年里，经济困难轴按10%的水平作为灾难性支出进行衡量。平均服务覆盖值为 2017年的数据。根据2017年平均服务覆盖的全球中位值和最近可获得经济困难数据的年份分成四块。 图4.5 选定国家中服务覆盖和经济困难的演变情况 资料来源：联合国全球可持续发展目标数据库，截至2020年1月。 注：经济困难按10%的水平作为灾难性支出进行衡量。选定的国家在四个方块内展示演化情况，以表明 所有国家都能取得一些进展。 28 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 4.3.2 将服务覆盖与经济困难结合起来 为了计算“全民健康覆盖十亿”，全民健康覆盖的两个组成部分合并为单一的衡量指标 （另见第4.4节、4.5节和附件4.4）。 全民健康覆盖的单一衡量指标（UHCsm）估计了一个人获得所需卫生服务且没有遭受与 卫生相关的经济困难的概率（按百分比表示）： 经济困难𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈!" = 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴× (100− 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖) 100 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈!" = 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴× (100− 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖) 100 中ASC是来自可持续发展目标3.8.1的嵌套算术平均服务覆盖率，经济困难按10%的水平作 为灾难性卫生支出的人口百分比来衡量（可持续发展目标3.8.2；第4.2节）。 全民健康覆盖的单一衡量指标将服务覆盖率和经济困难联系起来，如图4.6所示。如果 服务覆盖率增加（且经济困难没有变化）或经济困难减少（且服务覆盖率没有变化），或者 如果这两方面的变化同时发生，全民健康覆盖将有所提高。然而，如果服务覆盖率增加， 但经济困难恶化，那么这两方面的衡量就朝着相反的方向发展：对“全民健康覆盖十亿”的 贡献将减少，甚至可能为负数。因此，单一的衡量指标将全民健康覆盖的两个方面综合起来 考虑，并强调了在这两个组成部分中取得进展的重要性。 图4.6 将平均服务覆盖率和经济困难合并为单一的衡量指标 注：轮廓线显示全民健康覆盖单一衡量指标的数值；数值越高越好。 将服务覆盖率和经济困难纳入“全民健康覆盖十亿”的基础是按比例进行计算的方法。 这种方法估计了一个人获得所需卫生服务并且没有遭受卫生相关经济困难的概率。要使全民 健康覆盖单一衡量指标等于100%，全体人口必须获得所需的所有卫生服务并且没有遭受经济 困难。如果服务覆盖率为60%且没有经济困难，那么UHCsm也将是60%。经济困难人口的比例 越大，计入“全民健康覆盖十亿”的人口比例就越低。例如，如果服务覆盖率为60%（可解 释为一个人接受所需卫生服务的（平均）概率），而经济困难为12%（可解释为遭受可持续 发展目标指标3.8.2定义的经济困难的（平均）概率），那么： 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈!" = 60× 100− 12 100 = 53 全 民 健 康 覆 盖 十 亿 29《�十三�工作总规划》�量�响的�� 换言之，在假设不受其它方面影响的情况下，单一衡量指标可解释为一个人获得所需卫 生服务且未遭受卫生相关经济困难的概率为53%。 该方法认识到，即使人们只得到所需的一些服务和产品，也可能会因卫生支出而造成 经济困难。这依赖于一个简化的假设，即灾难性的卫生支出独立于服务覆盖之外（即与之 无关）（见第4.4节）。这一假设可能并非完全正确，但鉴于目前缺乏数据，这是迈出的 第一步。 4.3.3 计算对“全民健康覆盖十亿”的贡献 《第十三个工作总规划》期间全民健康覆盖单一衡量指标的变化将通过以下方法进行 估计： 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑠𝑠𝑠𝑠 = 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑠𝑠𝑠𝑠−2023 − 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑠𝑠𝑠𝑠−2018 的变化𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑠𝑠𝑠𝑠 = 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑠𝑠𝑠𝑠−2023 − 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑠𝑠𝑠𝑠−2018 2018年的数值是衡量《第十三个工作总规划》期间变化的基准（参考）年。为了将其转 换为计算对“全民健康覆盖十亿”贡献的人数，可将全民健康覆盖单一衡量指标的变化乘以 最终人口： 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈!"× 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# 100 对“全民健康覆盖十亿”的贡献 的变化 人口𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈!"× 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# 100 𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈!"× 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# 100 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 𝑐𝑐 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈! 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 用这种方法可计算出同等人口（第3.5节）。这处理了第3.6节所述的人口增长问题， 使“全民健康覆盖十亿”尽可能完善。 4.3.4 国家计算示例 本节介绍了一个假设的国家计算，说明全民健康覆盖服务覆盖率和经济困难的变化如何 对“全民健康覆盖十亿”作出贡献。对“全民健康覆盖十亿”所作贡献的估算方法如下： 第1步：从可持续发展目标3.8.1的追踪指标中计算出平均服务覆盖率（ASC） 第2步：将此与经济困难相结合，计算全民健康覆盖单一衡量指标 第3步：计算全民健康覆盖单一衡量指标在5年内的变化，并转换为同等人口以估计对 “全民健康覆盖十亿”的贡献。 第1步：计算服务覆盖率的算术平均值（ASC） 表4.2显示了5年期开始和结束时的平均服务覆盖率计算示例，这是按每个类别的嵌套算 术平均值及其每年的指标计算的。在此示例中，平均服务覆盖率在5年内从48增加到53。 第2步：计算全民健康覆盖单一衡量指标 全民健康覆盖单一衡量指标是将平均服务覆盖率与经济困难相结合计算的。UHCsm值在 2018年为44%，在2023年为50%，变化为6个百分点（表4.2）。 30 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 表4.2 国家计算“全民健康覆盖十亿”的示例 追踪指标 2018 % 平均 2018 2023 % 平均 2023 计划生育 54 61 4次以上产前检查 32 32 儿童免疫 62 73 疑似肺炎的就诊 28 31 44 49 结核病治疗 45 64 艾滋病毒治疗 60 61 药浸蚊帐 38 45 至少基本的环境卫生 6 7 37 44 非血压升高 41 58 平均空腹血糖 100 100 不使用烟草 92 93 78 84 医院床位密度 15 18 卫生工作者密度 4 5 《国际卫生条例》核心能力指数 77 79 32 34 平均服务覆盖率 48 53 经济困难（可持续发展目标3.8.2，10%的阈值） 8 5 全民健康覆盖单一衡量指标 48 x (100 － 8)/100 = 44 53 x (100 － 5)/100 = 50 全民健康覆盖单一衡量指标的变化 – 6 全 民 健 康 覆 盖 十 亿 31《�十三�工作总规划》�量�响的�� 第3步：计算对“全民健康覆盖十亿”的贡献 计算对“全民健康覆盖十亿”的贡献把UHCsm的变化与最终人口结合起来。2018年至 2023年期间的运作情况如表4.3所示。请注意，对“全民健康覆盖十亿”的贡献并不是服务覆 盖率和经济困难各自变化的直接总和。 表4.3 国家计算对“全民健康覆盖十亿”贡献的示例 服务覆盖的改善 5% 灾难性卫生支出的改善 3% UHCsm的变化 6% 2023年人口 1.06亿 改善服务覆盖的新增人口（同等值） 106 x 5/100 = 530万 没有灾难性卫生支出的新增人口 106 x 3/100 = 320万 对“全民健康覆盖十亿”的贡献 1 x 6/100 = 640万 4.3.5 确定国家的份额 全球行动将促进实现“全民健康覆盖十亿”，为此需要加速努力（附件4.5）。与其它 “三个十亿”目标一样，鼓励所有国家取得进展⸺总会有改进的余地。同时，为了在世界 上寻求更完美的平等，应当向全民健康覆盖程度最低的国家提供必要的支持和鼓励，以努力 缩小现有的全球差距。 每个国家对“全民健康覆盖十亿”的基准贡献将按人口比例和全民健康覆盖的差距来分 配“全民健康覆盖十亿”的目标。将鼓励各国按建议的指导性百分比缩小自己的差距（另见 第3.7节）。然而，国家将自行确定其全民健康覆盖目标以及如何将其沿用于其人口。理想情 况下，一个国家将在服务覆盖和经济困难两方面作出联合的努力。 4.4 计算“全民健康覆盖十亿”的局限性 “全民健康覆盖十亿”计算的准确性受其依据的可持续发展目标数据和方法的限制。 局限性包括： ¡ 服务覆盖指标的代表性 ¡ 经济困难指标的局限性 ¡ 数据可得性和及时性（例如，缺乏服务覆盖和经济困难的共同数据源、收集数据的年份不 同、使用了代用指标） ¡ 假定服务覆盖与经济困难之间缺乏相关性 ¡ 数据可得性/质量造成的不确定性 ¡ 由于与“三个十亿”其它两个目标重叠而造成的双重计数 ¡ 在计算“全民健康覆盖十亿”时使用了人口同等值。 附件4.4提供了进一步的细节。 32 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 请注意，用于把服务覆盖和经济困难结合起来的方法应当在计算“全民健康覆盖十亿” 时使用。该方法完全是为了这个目的而构建的。它不用于替换或修改现有可持续发展目标 3.8监测框架的任何部分。 4.5 全民健康覆盖的未来 “全民健康覆盖十亿”预期将会演变，特别是随着出现测试和改进该做法的新数据。 例如，全民健康覆盖取得进展的一个关键要求是收集将服务覆盖与家庭自付费用联系起来的 家庭调查数据，以便更好地了解受益于服务范围和/或避免经济困难之间的相互关系（另见 第2.4节）。 随着方法和理解的改进以及数据衡量和医疗的变化，获得全球可比的全民健康覆盖指数 的做法将发生变化。世卫组织必须继续与会员国合作，努力提高数据的可得性和质量，并更 好地了解如何衡量真正的全民健康覆盖（第2.4节）。 4.5.1 可持续发展目标3.8.1的进化 随着数据和医疗的进步，可持续发展目标3.8.1的全民健康覆盖服务覆盖指数中使用的追 踪指标预计将发生变化。创建该指数时，其意图是随着时间的推移，在获得数据时（例如关 于糖尿病和高血压）使用治疗覆盖率的衡量取代代用指标，并在可能情况下改进服务覆盖指 标。还计划添加宫颈癌疫苗和基本药物的覆盖率。未来的目标应该是包括将推动最重要变化 的影响最大和最可衡量的指标。 4.5.2 衡量有效的服务覆盖 可持续发展目标3.8.1衡量服务覆盖率，但不涉及治疗的质量和有效性，或保健的可及 性。其中也不包括可以解释从不同的卫生干预措施累积的健康收益方面差异的任何权重。 今后，对全民健康覆盖的衡量预计将受益于改进的指标和方法（Fullman等，2017年， 2018年；Hogan等，2018年；Lee, Wu和Liu，2018年；Ng等，2014年；Fullman和Lozano， 2018年，2020年；Wagstaff和Neelsen，2020年）。 目前正在努力制定一种衡量全民健康覆盖有效覆盖率的做法。这一经修订的有效覆盖率 做法的细节仍在确定中，但将争取做到： ¡ 根据全民健康覆盖的定义，注重治疗覆盖的质量 ¡ 根据各国不同的流行病负担进行调整 ¡ 按健康收益衡量治疗措施。 该方法可能涉及使用按保健类型（促进、预防、治疗、康复和姑息）以及生命全程分类 的追踪指标，并使用代用指标来衡量卫生服务的有效性。追踪指标将通过按潜在的健康收益 加权来进行组合。面临的挑战是要尽量减少额外的数据负担，使用国家数据，并允许各国自 行计算。 全 民 健 康 覆 盖 十 亿 33《�十三�工作总规划》�量�响的�� 34 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 突发卫生事件 保护十亿 5 “突发卫生事件保护十亿”的目标旨在使面临突发卫生事件受到更好保护的人口新增 10亿人。 将使用囊括世卫组织突发卫生事件活动范围的三项指标建立的突发卫生事件保护指数 （HEPI）来衡量这十亿人（图5.1）： ¡ 突发事件防范指标（《国际卫生条例》能力） ¡ 突发事件预防指标（常规和紧急疫苗接种覆盖率） ¡ 突发事件发现和应对指标（及时性）。 图5.1 构成突发卫生事件保护指数的三个追踪指标 “突发卫生事件保护十亿”的目标与可持续发展目标3.d和3.d1以及《国际卫生条例 （2005）》在埃博拉疫情和应对方面的作用审查委员会的建议（世卫组织，2015年）相 一致。 5.1 突发事件防范指标 突发事件防范指标用以衡量一个国家防范突发事件的情况。它概括了一个国家发现和应 对一系列突发事件的准备程度。 该指标基于实现《国际卫生条例》关于监测和应对的能力（世卫组织，2016b）。《国 际卫生条例（2005）》缔约国必须制定和维持监测和应对方面的最低限度核心公共卫生能 力，并报告13个核心能力的执行情况。13个《国际卫生条例》能力中的每一个都按其指标分 数的平均值计算（每项能力有1–3个指标，总共为24个指标），每个指标的得分为0到5（5个 台阶）。对这些能力的评估提供了最全面、国际上商定和得到一致衡量的数据集，以确定该 国防范突发卫生事件的能力。 现在使用《国际卫生条例》缔约国自我评估年度报告（SPAR）工具报告13项《国际卫生 条例》能力，该工具于2018年6月开始使用（世卫组织，2018b年）。 《�十三�工作总规划》�量�响的��36 5.1.1 计算方法 突发事件防范指标是使用SPAR报告的13项《国际卫生条例（2005）》能力的平均分数 （表5.1）： 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐! !" !!! 13 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐! !" !!! 13 防范指标 《国际卫生条例》能力 表5.1 《国际卫生条例》能力评分类别和计算防范指标的示例 《国际卫生条例》报告能力 能力分数 C1 国家立法、政策和融资 60 C2 《国际卫生条例》协调和《国际卫生条例》国家归口单位（NFP）的职能 80 C3 人畜共患病事件和人类与动物的界面 80 C4 食品安全 40 C5 实验室 73 C6 监测 80 C7 人力资源 40 C8 国家突发卫生事件框架 47 C9 提供卫生服务 60 C10 风险沟通 60 C11 入境口岸 60 C12 化学事件 40 C13 辐射突发事件 40 防范指标（13项核心能力的平均值） 58 在过去八年中，所有196个会员国至少对13项《国际卫生条例》核心能力进行了一次报 告。截至2019年8月，182个国家提供了最近一个报告年度的数据（世卫组织，2018b）。 突发事件防范指标使国家能够将防范分为五个等级（表5.2；图5.2），使最需要防范工作 的地方能够得到优先考虑。将通过防范指标值（0–100）的增加来衡量国家进展。 表5.2 基于2018年缔约方自评年度报告数据的突发事件防范指标类别 等级 （IHR能力平均得分） 会员国数目 累计人口（百万） 5级（≥90）（准备���） 19 2231 4级（70 – 89） 46 2579 3级（50 – 69） 50 1685 2级（30 – 49） 55 627 1级（<30）（准备�不��） 10 114 数据待定 14 316 共计 194 7552 资料来源：2018年SPAR数据（世卫组织，2018b）。 突 发 卫 生 事 件 保 护 十 亿 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 37 注：196个会员国对《国际卫生条例》进行报告。 图5.2 基于2018年缔约方自评年度报告数据的突发事件防范指标 自我报告措施常常会出现偏差。就《国际卫生条例》能力而言，使用自愿外部评价（如 JEE，即联合外部评价）来评估这种偏差。初步结果显示，与之前的SPAR报告系统相比， 新的SPAR自我评估工具与联合外部评价结果更为一致，相关系数为0.87（2019年1月，63个 国家），每个技术领域的平均分数之间没有显著差异（图5.3）。对于突发事件防范指标， 将使用未经调整的SPAR值。但是，将继续通过与联合外部评价结果进行比较来评估偏差。 图5.3 全球缔约方自评年度报告和《国际卫生条例》联合外部评价得分的比较 资料来源：Kandel等，2019年 《�十三�工作总规划》�量�响的��38 5.1.2 国家计算示例 如表5.1所示，根据国家的《国际卫生条例》年度报告，该国13项《国际卫生条例》核心 能力的平均得分为58%。根据这一平均值，该国属于3级类别（50–70%）。 5.2 突发事件预防指标 突发事件预防指标用以衡量通过疫苗接种覆盖来预防突发卫生事件的努力。在高风险人 群中针对疫苗可预防的传染性病原体实现疫苗接种高覆盖率，是应对可预防的流行病和大流 行病的关键，有助于控制和消除高威胁性传染病危害。 突发事件预防指标包括预防易流行和大流行疾病的常规接种和接种运动。该指标侧重于 三种重点传染病：黄热病、脑膜炎和霍乱，这三种疾病都是需要通过执行世卫组织突发卫生 事件规划的全球战略来消除或减少的重点疾病。由于并非所有会员国都面临这些疾病的风 险，因此还包括麻疹和脊灰的常规疫苗接种，以便对所有会员国进行估计，并强调有效免疫 规划对预防传染病的重要性。请注意，目前没有建议将霍乱疫苗接种作为常规疫苗接种计划 的一部分。 新的和正在出现的威胁，包括大流行性流感和具有新疫苗并需要大规模疫苗接种运动的 传染性危害，也将纳入受影响国家的预防指标。在这些应急情况下，被认为受该事件影响或 面临风险的会员国，或世卫组织建议开展大规模疫苗接种规划的会员国，将在其当年的预防 指标中增加相关的抗原。例如，一旦数据整理完毕，埃博拉疫苗将被纳入该指标；如果可以 获得COVID-19疫苗，接种COVID-19疫苗的人数也将包括在内。 该指数将作为相关疫苗的平均覆盖率（见图5.4）来进行衡量，即预防麻疹、脊灰和列出 的三种疾病中国家面临风险的任何一种疾病的疫苗： ¡ 麻疹：所有国家 ¡ 脊灰：所有国家 ¡ 霍乱：受影响的国家 ¡ 黄热病：高危国家 ¡ 脑膜炎：流行风险较高的国家。 图5.4 预防指标中包括的常规接种和接种运动 突 发 卫 生 事 件 保 护 十 亿 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 39 5.2.1 计算方法 预防指标按适用疾病的常规接种和接种运动疫苗覆盖率的人口加权平均值计算，即所 有会员国的麻疹和脊灰疫苗覆盖率，以及有风险国家的黄热病和/或霍乱和/或脑膜炎疫苗覆 盖率： 突发事件预防指标𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐!×𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!! 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!! 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐! 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!! 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!! 相关人口 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐!×𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!! 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!! 覆盖率 相关人口 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐 𝑐𝑐!×𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 !! 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 !! 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑝𝑝 𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐 𝑐𝑐 𝑐𝑐!×𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!! 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!! 其中 代表与国家和估计年度相关的疫苗（见表5.3）。覆盖率估计值按相关人口加权。 对于常规疫苗接种，这是生存婴儿（截至到1岁）的人口数。对于接种运动，这是目标人群。 在接种运动（应急或任何补充免疫运动）中，目标人群和覆盖率按滚动/累积值计算，包括早 些年接种过疫苗的人。 世卫组织突发卫生事件规划认为，目前有66个会员国面临黄热病、霍乱和脑膜炎中的至 少一种风险（表5.3）。对于可得到应急或任何补充免疫运动数据的高风险会员国，除所有可 得的黄热病和脑膜炎常规数据（如果适用）外，在计算方法中还使用了接种运动覆盖率平均 估计值。（对于霍乱，没有常规疫苗接种。）对于所有国家，包括对三种病原体中的一种或 多种病原体没有风险的国家，使用所有可获得的麻疹和脊灰常规数据。 表5.3 2018年面临黄热病、霍乱和脑膜炎风险的会员国 会员国数目 黄热病（高风险会员国） 39 霍乱（受影响的会员国） 47 脑膜炎（流行风险较高的会员国） 26 面临黄热病、霍乱或脑膜炎的风险 66 该指标是一个绝对估计值，这意味着各国可以通过逐步改进来展示进展，而不需要对照 其它国家的表现。归根结底，所有国家的覆盖率估计值应为>90%。在大多数情况下，平均疫 苗覆盖率的计算高度重视常规疫苗接种，强调常规疫苗覆盖对多种疾病的价值。这种做法的 一个潜在局限性是，有针对性的小型运动对指标的影响将很小。还考虑了其它加权方案（例 如，所有抗原的同等权重 - 其中小型运动，如针对霍乱的运动，对平均值的影响过大）。 5.2.2 数据来源和可得性 疫苗接种覆盖数据的主要来源是： ¡ 世卫组织/儿童基金会对国家免疫覆盖率的估计(WUENIC)提供的常规疫苗接种（黄热病、 麻疹、脊灰）覆盖率估计值；所有会员国现有的麻疹（MCV1）和脊灰（Pol3）数据； ¡ 世卫组织/儿童基金会联合报告表（JRF）提供的常规免疫接种覆盖率（A型脑膜炎）； 《�十三�工作总规划》�量�响的��40 ¡ 向疫苗供应国际协调小组（ICG）提出的紧急请求（黄热病、霍乱和脑膜炎）（如有）的 覆盖估计值（世卫组织，2018a）； ¡ 世卫组织/儿童基金会联合报告表提供的脑膜炎和黄热病额外免疫运动覆盖率估计值； ¡ 全球霍乱控制专题小组（GTFCC）提供的大规模预防性口服霍乱疫苗（OCV）运动覆 盖率。 5.2.3 局限性 关于接种运动的健全可靠数据很难获得。疫苗接种运动在很大程度上是被动的，是针对 疾病暴发而开展的。各国可能会遭受同一疾病的多次暴发，导致开展多次接种运动，因此同 一个人有可能反复接受（不必要的）疫苗。此外，某些接种运动数据无法区分病原体类型。 例如，脑膜炎的常规数据侧重于A型脑膜炎，而接种运动数据是四种类型的脑膜炎（即A、 C、E、W）的累积数据。 关于是否已经接种了足够剂次的疫苗以形成免疫，评估数据并不总是完整的。对于麻 疹，MCV1覆盖率被用作运作良好的免疫规划的代用指标。然而，全球建议的意见是，需要 两剂麻疹疫苗才能使麻疹疫苗发挥有效性。对于霍乱，数据是第一剂OCV的数据。预防指标 中提供的数据旨在作为疫苗接种系统总体有效性的代用指标，而不是疫苗全面保护的直接衡 量标准。 如果无法为特定接种运动提供目标人口数据，则疫苗供应国际协调小组或全球霍乱控制 专题小组运送的疫苗数量将用作目标人口规模的代用指标。 5.2.4 国家计算示例 表5.4中提供了预防指标的计算样本，供有黄热病、霍乱和脑膜炎风险的国家使用。 因此，对麻疹、黄热病、A型脑膜炎和脊灰进行了常规覆盖评估，相关人群是生存婴儿的 人口。还开展了黄热病、脑膜炎和霍乱的应急接种运动。突发事件预防指标的分子是每一类 别中接种疫苗人口的总和，包括自2015年以来滚动/累计接种疫苗的人口。分母是相关人口的 总数。2018年，该比率为0.74，预防指标值为74%。 突 发 卫 生 事 件 保 护 十 亿 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 41 �5.4 国家计算突发事件预防指标的示例 国家类别：面临黄热病、霍乱和脑膜炎风险 疫苗 类型 覆盖率 （%） 相关人口 （百万） 已接种疫苗 （百万） 麻疹 常规接种 65 6.98a 4.54 黄热病 常规接种 65 6.98a 4.54 A型脑膜炎 常规接种 0b 6.98a 0 脊灰 常规接种 57 6.98a 3.98 黄热病 2018年接种运动 94 33.63 31.61 2017年接种运动 87 3.29 2.87 脑膜炎 2017年接种运动 86 2.34 2.01 2016年接种运动 87 0.20 0.17 2015年接种运动 66 0.52 0.34 霍乱 2017年接种运动 104 1.71 1.78 共计 69.6 51.8 预防指标 74% a 生存的婴儿，2018年。 b 计划于2019年开始接种A型脑膜炎疫苗。 5.2.5 全球初步结果 2018年突发事件预防指标是在2019年10月为194个会员国估算的，基于不完整的数据 （图5.5，表5.5）。 2018年的初步结果显示，全球平均覆盖率为86%，114个会员国有42亿人拥有最高水平 的预防（ 90%）。这意味着有34亿人居住在可以加强常规和应急疫苗接种的80个会员国。 在66个面临风险的会员国中，有49个平均覆盖率<90%，其中29亿人生活在预防水平<90%的 会员国，有26个会员国属于疫苗接种覆盖率最低的三类。 �5.5 所有会员国和有风险会员国2018年的突发事件预防指标水平 类别 会员国数目 总人口 （百万） 有风险会员国 数量 有风险会员国 总人数 （百万） 5级（≥90）（预防最充分） 114 4181 17 778 4级（70 – 89） 49 2659 23 2194 3级（50 – 69） 24 515 20 420 2级（30 – 49） 6 231 5 231 1级（<30）（预防最不充分） 1 1 1 1 共计 194 7587 66 3624 《�十三�工作总规划》�量�响的��42 图5.5 突发事件预防指标，2018年 5.3 突发事件发现和应对指标 关于突发事件发现和应对指标，将评估各国发现、通报和应对突发公共卫生事件的及时 性。及时性是改善公共卫生影响以保护生命、衡量会员国对公共卫生事件反应速度的一个关 键方面。这一指标是一项新的衡量指标，将有助于建立数据系统和里程碑，以衡量监测和应 对工作产生的影响。目标是鼓励会员国对重大突发公共卫生事件迅速作出反应。 5.3.1 概念 突发事件发现和应对指标将监测发现、通报和应对具有严重公共卫生影响的事件的及 时性。这些事件将包括： ¡ 《国际卫生条例》规定应通报的事件：这些事件应向世卫组织通报，会员国已经确定其为 严重、不寻常或意外事件，或有国际传播风险，或有限制国际旅行或贸易的风险。这些危 害可能是生物（人畜共患病、食品安全和其它传染性危害）、化学、放射性或核危害。 这些事件通常至少符合《国际卫生条例（2005）》附件2所概述的四项标准中的两项（在 特殊情况下，可能只符合其中一项）。（更多细节见附件5.1。） ¡ 不在《国际卫生条例（2005）》之下通报的具有严重公共卫生影响的事件。这些事件属 于更广泛的类别，但不需要向世卫组织通报。其中可包括传染性病原体、自然灾害、脆弱 人群中的事件或者化学或放射性突发事件（表5.6）。严重公共卫生事件根据《国际卫生 条例（2005）》附件2按以下细节定义： o 此类事件造成的病例数和/或死亡数对某地、某时或某人群而言是否众多； o 此事件是否有可能产生重大的公共卫生影响（包括治疗失效、抗微生物药物耐药性、 弱势人群、自然灾害或武装冲突等其它伴随因素）； o 是否需要外部援助，以便检测、调查、应对和控制当前事件或防止新病例的出现。 世卫组织将与各国合作，开发向世卫组织报告这些数据的系统。 突 发 卫 生 事 件 保 护 十 亿 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 43 �5.6 《国际卫生条例（2005）》对严重卫生事件的规定 事 件 的 公 共 卫 生 影 响 是 否 严 重 ？ 事件的公共卫生影响是否严重？ 1. 此类事件造成的病例数和（或）死亡数对某地、某时或某人群而言是否众多？ 2. 此事件是否有可能产生重大的公共卫生影响？ 以下是导致重大公共卫生影响的情况实例： • 由很有可能流行的病原体引起的事件（病原体的传染性、高病死率、多种传播途径或健康携 带者） • 治疗失效的指征（对抗生素新的或正在出现的耐药性、疫苗无效、耐受解毒剂或使之无效） • 即使人间未发现病例或病例很少，此事件仍构成严重的公共卫生危害 • 在医务人员中报告病例 • 高危人群特别易受侵害（难民、免疫接种水平较低者、儿童、老人、免疫力低下者、营养不良 者等） • 有可能妨碍或推迟做出公共卫生反应的伴随因素（自然灾害、武装冲突、不利的气候条件、 缔约国国内有多个疫源地） • 事件发生在人口十分密集的地区 • 自然或非自然发生的有毒、传染性或其他有害物质的播散，使人群和（或）大范围的地理区域 受染或有可能受染。 3. 是否需要外部援助，以便检测、调查、应对和控制当前事件或防止新病例的出现？ 以下为可能需要援助的实例： • 人力、财力、物资或技术资源不足，特别是： o 调查事件的实验室或流行病学能力不足（设备、人员、财政资源） o 解毒剂、药物和（或）疫苗和（或）防护设备、除污设备或辅助性设备难以满足预计的 需要 o 现有的监测体系难以及时发现新病例。 事件的公共卫生影响是否严重？ 如你对以上1、2或3回答“是”，则表示“严重”。 资料来源：《国际卫生条例（2005）》（世卫组织，2016b）。 《�十三�工作总规划》�量�响的��44 发现和应对指标将侧重于及时性的三个关键方面： ¡ 发现所需时间（t0 ） ¡ 通报所需时间（t1 ） ¡ 应对所需时间（t2 ）。 关于及时性的三个部分将基于四个事件里程碑进行衡量：开始、发现、通报和应对（表 5.7）。表5.8中显示了进一步的详情，其中还列出了可用于估计事件里程碑日期和间隔时间 的关键代用指标。 事件通报和通报所需时间仅适用于向世卫组织报告的《国际卫生条例》规定应通报的事 件。对于其余事件，通报所需时间将不适用，将仅使用发现所需时间和应对所需时间来衡量 发现和应对指标。 可能使用的事件衡量指标种类繁多，从而构成挑战。例如，很难为事件的开始或应对活 动的开始制订单一的定义。在许多情况下，缺少关键日期，代用日期（如果可获得）将用作 近似日期。例如，如果没有指数病例的症状出现日期，则记录的第一次前往卫生保健设施就 诊的日期可用作代用日期以弥补信息缺失（表5.8）。 �5.7 用于衡量及时性的事件里程碑的定义 事件里程碑 定义 事件开始 事件的真正开始。如果不能完全了解真正的开始日期，将使用事件的代用开始日 期，例如最早合理识别案例的症状出现日期。 发现事件 世卫组织了解到的该事件首次被发现的日期。 事件通报 会员国根据《国际卫生条例》向世卫组织报告该事件的日期。如果会员国没有进 行报告，这将是向会员国发送核查请求的日期。 事件应对 首次应对事件的日期，例如任何公共卫生干预的最早日期。定义尚未最后确定。 突 发 卫 生 事 件 保 护 十 亿 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 45 �5.8 关键事件里程碑和相关衡量指标 事件里程碑 理想的衡量指标 其它代用衡量指标示例 指数病例出现症状 的日期 首例报告病例（=初始病例）出现症状的日期 首次前往卫生保健设施就诊 疑似原发病例的日期 最可能的接触日期（据估计） 首次接触日期（据估计） 最近接触日期（据估计） 疫情开始日期 首例报告病例（=初始病例）死亡日期 首次报告疫情 地方卫生主管部门 发现该事件的日期 首次确诊的实验室检测 首份样本采集日期 卫生部新闻发布日期 快速诊断测试日期 首次诊断为疑似病例 外部其它各方面向卫生部报告的日期 宣布发生疫情的日期 地方卫生主管部门向卫生部报告的日期 初步实验室检测日期 实验室与卫生部的沟通 与第三方会员国之间第一次沟通的日期 地方卫生主管部门通过媒体检测到信号的日期 向世卫组织通报事 件（根据《国际卫 生条例》）的日期 国家政府机构、《国际卫生条例》国家归口单位向世卫 组织报告的日期 采取任何公共卫生 干预措施以控制事 件的最早日期 现场调查开始 建立事件管理系统 疫苗接种运动启动 主动监控启动 快速反应小组部署到位 主动监控启动 风险通信启动 隔离开始日期 病媒控制运动启动 开始召回食品/产品 国家应急行动中心启动 专家组成立 《�十三�工作总规划》�量�响的��46 5.3.2 计算方法 及时性三个组成部分各分为五个级别（表5.9），其中5级的延迟时间最短，2级的延迟 时间最长。1级用于表示未记录该事件的数据，目的是要鼓励收集日期数据以衡量及时性。 在2014-2018年期间，已针对按《国际卫生条例》规定应通报的事件观察到的每个里程碑（如 果有）使用及时性分位数（天数）制订了阈值级别。 事件的及时性是事件及时性各组成部分级别的平均值，缩放到0至100之间的数值。 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 = 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑜𝑜𝑜𝑜 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙×20 事件及时性 平均及时性级别𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 = 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑜𝑜𝑜𝑜 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙×20 对于《国际卫生条例》事件，这将是三个级别的平均值。对于其它事件，如果通报所需 时间不相关，这将是发现所需时间级别和应对所需时间级别的平均值。 用于计算“突发卫生事件保护十亿”的发现和应对指标值将是过去5年中事件及时性值的 平均值： 发现和应对指标 = 事件及时性平均值 发现和应对指标也可以按级别表示（表5.9）。 �5.9 及时性级别的定义以及发现和应对指标值 及时性阈值（天数） 级别 发现和应对指标值 ≤1 5级（反应最快） ≥ 90 2–7 4级 70 – 89 8–14 3级 50 – 69 >14 2级 30 – 49 未报告日期 1级（反应最不力） <30 5.3.3 国家计算示例 提供计算样本以说明发现和应对指标的计算方法。在第一个例子中（表5.10），发生了单 个事件，并且可分别获得三个及时性衡量指标的数据。第二个例子说明了其中一项衡量指标 缺少数据且无法确定代用日期的情况（表5.11）。第三个例子说明了如何利用多个事件，每个 事件分别进行分级，然后取得平均值（表5.12）。国家示例表中提供的所有数据都可能会发生 变化。 �5.10 出现一个事件并已报告所有日期的国家示例 时间 持续时间（天数） 分级 发现（t0） 31 2 �报（t1） 67 2 应�（t2） 57 2 事件及时性 2 (40%) 突 发 卫 生 事 件 保 护 十 亿 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 47 �5.11 出现一个事件但没有报告“事件开始日期”的国家示例 时间 持续时间（天数） 分级 发现（t0） N/A 1 �报（t1） 33 2 应�（t2） 447 2 事件及时性 2 (33%) �5.12 出现三个事件的国家示例 时间 持续时间（天数） 分级 事件1 发现（t0） 3 4 �报（t1） 1 5 应�（t2） 50 2 事件及时性 4 (73%) 事件2 发现（t0） 1 5 �报（t1） 无数据 应�（t2） 2 4 事件及时性 5 (90%) 事件3 发现（t0） 无数据 1 �报（t1） 无数据 1 应�（t2） 无数据 1 事件及时性 1 (20%) 发现和应对 3 (61%) 注：在此示例中，事件1和3是《国际卫生条例》规定应通报的事件。但是，对于事件3，却没有及时性 数据。事件2是严重的公共卫生事件，但不是规定应通报的事件，因此通报所需时间不适用。为每个事 件计算了及时性，然后取得了平均值。 5.3.4 数据来源 需要扩展所使用的数据源，以增加发现和应对指标中包含的事件数量，并提高事件及时 性数据的质量。这可能包括： ¡ 充分和系统地利用现有的事件信息网站（EIS），这是一个基于网络的平台，使世卫组织 与《国际卫生条例》国家归口单位（NFPs）之间能够按照《国际卫生条例（2005）》第 11.1条的规定，安全地进行沟通。由各国报告《国际卫生条例》事件是强制性的，应包括 完整的及时性信息（世卫组织，2016b）。 ¡ 发展现有的事件管理系统（EMS），即世卫组织为进入、访问和管理所有潜在和确凿事件 的信息而建立的中央内部电子系统。该数据库包括事件详情、相关通讯交流以及世卫组织 的评估和决定。事件管理系统将需要新的能力来额外记录具有严重公共卫生影响事件的及 时性信息。 《�十三�工作总规划》�量�响的��48 可能需要分阶段做到收集及时性衡量指标。数据强化的需求包括鼓励各国报告重大公共 卫生事件并与世卫组织分享这种信息。目标将是双重的，即扩大报告范围，并在发现、通报 和应对事件的及时性方面逐步取得进展。 5.3.5 局限性 发现和应对方面的及时性是一个新的指标，以前没有系统地收集过这方面的数据。很难 定义和衡量及时性。对关键事件里程碑可能尚无了解，代用指标也可能难以定义（表5.8）。 据预计，提出的指标将发生变化。 事件的数量和性质因会员国的疾病负担、卫生保健、安全饮用水和环境卫生的可及性以 及国内生产总值而异。根据定义，《国际卫生条例》和国家突发卫生事件具有高度可变性 和不可预知性。在2014-2019年的六年期间，世卫组织194个会员国中有121个（62%）经历 了通过事件信息系统通报的《国际卫生条例》事件。2020年期间，几乎所有会员国都将因 COVID-19病毒而经历《国际卫生条例》事件。事件的高度多变性使这一指标对单次事件非常 敏感。除《国际卫生条例》规定应通报的事件外，将重大公共卫生事件纳入其中将增加所使 用的事件数量，并有助于缓解这种情况。 世卫组织将需要与各国合作，协助确定如何利用现有渠道系统地收集、存储和报告具有 严重公共卫生影响事件的数据。例如，必须优先重视事件管理系统的工作，以便记录及时性 信息。 5.3.6 初步贡献 仅以《国际卫生条例》事件为基础，汇总了发现和应对指标在2014-2018年期间的历史 数据值。一般来说，没有足够的事件来计算出一套有意义的基线值。在大多数会员国中， 《国际卫生条例》事件很少或根本没有；此外，及时性数据值非常多变，并取决于事件的 性质。 关于其它突发事件指标（防范和预防），对“突发卫生事件保护十亿”的贡献将取决 于指标中基线值的变化百分比（2018年）。但是，对于风险和应对，基线值尚无法获取， 因此需要替代方法，因为不能充分衡量及时性的变化。另一方面，对于此指标，《第十三 个工作总规划》的目标将是确立基线值。将在《工作总规划》期末（2023年）制订每个国 家向“突发卫生事件保护十亿”作出的一次性贡献，其中将认可(a)2019-2023年期间记录的 事件及时性平均级别，以及(b)系统地报告事件及时性信息体现了处理突发事件方面的进步 （表5.13）。 �5.13 发现和应对指标对“突发卫生事件保护十亿”的初步贡献 发现和应对平均级别 （2019年至2023年的事件） 对“十亿”目标的贡献 （人口%） 5级 5 4级 4 3级 3 2级 2 1级 0 突 发 卫 生 事 件 保 护 十 亿 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 49 通过创建对“突发卫生事件保护十亿”的一次性初步贡献，发现和应对指标旨在： ¡ 提高对及时性重要性的认识，完善及时发现、通报和应对的系统； ¡ 鼓励所有国家报告《国际卫生条例》和国家突发事件的及时性衡量指标； ¡ 推进新的规范和系统，支持各国记录更广泛卫生事件的及时性数据。 将来，当该指标变得更加成熟并包含更多事件时，计划使用该指标的变化来衡量对 “突发卫生事件保护十亿”的贡献。据预计，这将使用及时性数据值的滚动平均值（涵盖 3到5年）。 5.4 综合突发事件指数 突发卫生事件防护指数（HEPI）是作为三个追踪指标的算术平均值计算得出的：突发事 件防范、突发事件预防以及突发事件发现和应对指标： 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 + 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 + 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 & 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 3 (防范 + 预防 + 发现和应对) 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 + 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑝𝑝 + 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 & 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑟𝑟 3 突发卫生事件防护指数的尺度为0到100，概括了一个国家抵御突发卫生事件的总体保护 水平。国家将按五个突发卫生事件防护指数级别分类（图5.6），目标是使各国努力争取提高 级别。 发现和应对指标的新颖性意味着大多数国家将没有突发卫生事件防护指数的基线值。到 2023年，希望数据得到改善，并能够确定突发卫生事件防护指数值。 图5.6 突发卫生事件防护指数的计算方法 5.4.1 计算对“突发卫生事件保护十亿”的贡献 对“突发卫生事件保护十亿”的贡献将通过与三个组成部分指标（按人口比例表示）关 联的变化相加来计算。 对于防范和预防指标，对“十亿”目标的贡献将按2018年至2023年期间指标值的变化百 分比乘以2023年人口来衡量（另见第3.6节）： 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 ×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# 预防指标对“突发卫生事件保护十亿”的贡献 预防的变化 人口𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 ×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 ×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 ×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# 《�十三�工作总规划》�量�响的��50 例如，如果预防指标增加了7%，对“突发卫生事件保护十亿”的贡献就将是国家人口的 7%。 原则上，三项指标的总体贡献为各项贡献的总和。这也可以使用突发卫生事件防护指数 （HEPI）来确定： 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻×3 100 ×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# 对“突发卫生事件保护十亿”的贡献 人口 增长额 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 ×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 ×𝑝𝑝 𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑝𝑝!"!# 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻×3 10 𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑝𝑝!"!# 𝑐𝑐 𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑟𝑟 𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻×3 1 0 × 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑝𝑝𝑝𝑝 !" # 例如，突发卫生事件防护指数增长5%的国家贡献将是其人口的15%。 鉴于当前及时性数据的不足，将无法提供发现和应对以及突发卫生事件防护指数基线 值。关于《第十三个工作总规划》，对“十亿”目标的计算将略有不同，将使用发现和应 对的初步贡献进行计算（表5.13）。这种做法将用于所有国家（甚至包括可能具有基线值的 国家）： 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 + 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 + 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 & 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 100 ×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# 国家对“突发卫生事件保护十亿”的贡献 人口 防范的变化 发现和应对的初步贡献 预防的变化 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 ×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 + 𝑐𝑐ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 100 + 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 & 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 100 ×𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"!# 请注意，如果超过100%（不太可能发生的情况），对“十亿”目标的贡献将限制 在100%。 “突发卫生事件保护十亿”的总体目标是在大约80亿人口（2023年预计值）中使相 当于10亿人得到更好的保护。这相当于约八分之一的人得到更好的保护（即全球人口的 12.5%），而且三个追踪指标分别平均增长4.2%。然而，请注意，突发卫生事件防护的基础 是国家（和亚国家级）的防范、预防以及发现和应对系统的力量，这些系统不能转化为个人 层面。因此，突发卫生事件防护指数增长10%更有可能意味着大多数人口得到10%的更好保 护，而不是10%的人口从无保护转变为完善的保护。 只要取得进展，所有国家都可以为“面临突发卫生事件受到更好保护的人口新增10亿 人”作出贡献。然而，“三个十亿”的一个关键目标是解决不公平问题。有鉴于此，希望能 协助突发卫生事件防护指数值较低（2级和3级）的会员国取得最大进展，并朝着缩小“差 距”的方向迈进。 5.4.2 国家计算示例 表5.14中举例介绍了一个国家的计算方法。在本案例中，防范和预防指标的变化对“突 发卫生事件保护十亿”的贡献分别为人口的5%和2%。对于发现和应对，《第十三个工作总 规划》期间的假设平均值为64%。这是3级，因此对“突发卫生事件保护十亿”的贡献将为人 口的3%（表5.9，表5.14）。 突 发 卫 生 事 件 保 护 十 亿 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 51 �5.14 国家对“突发卫生事件保护十亿”的贡献示例 指标 2018年 基线值 2023年 最终值 变化 对“突发卫生事件保护十亿”的贡献 （百万） 防范 51% 56% 5% 0.05 x 33.4=1.167 预防 74% 76% 2% 0.02 x 33.4 = 0.67 发现和应对 – 64%a 3%a 0.03 x 33.4 = 1.00 突发卫生事件 防护指数 – 65%（指标平均值） 总贡献 10% (0.05 + 0.02 + 0.03) x 33.4 = 3.34 a 2019-2023年的平均值，初始分数。 注：该国2023年的人口为3340万。 5.4.3 确定国家份额 “突发卫生事件保护十亿”将因为全球行动而得以实现，预计需要在国家层面上加速 努力（附件5.2）。鼓励所有国家取得进展，逐步提高防护水平⸺总有改进的余地，例如 COVID-19大流行的防范程度就是一个例子。同时，为了在世界上寻求更充分的平等，应当向 针对突发事件提供保护力度较差的国家提供必要的支持和鼓励，以争取消除现有的差距。 “突发卫生事件保护十亿”以新的指标为基础，因此到目前为止关于发现和应对指标的 数据非常有限。这意味着，尚未为各国确定突发卫生事件防护指数的总体数据值。有鉴于 此，为每个国家提出的对“突发卫生事件保护十亿”的指导性贡献将与其人口成比例。将鼓 励各国向“十亿”目标作出一定比例的贡献，相当于人口的12.5%（即八分之一的人口；另见 第3.7节）。然而，将由国家自行确定自己的目标。 5.5 突发卫生事件防护的未来 COVID-19为“突发卫生事件保护十亿”提供了早期且苛刻的测试，包括在衡量方面以及 在指导应对活动的效用方面。可能会吸取一些教训，而且通过COVID-19获得的经验可能有益 于对用于计算“突发卫生事件保护十亿”的指标和指数进行调整。必须指出，设立“突发卫 生事件保护十亿”的目标是为了关注所有突发卫生事件，而不仅仅是传染病的暴发。这三项 指标及其组成部分都与所有突发卫生事件相关，其中大多数指标对COVID-19同样重要。预防 部分旨在应对新的和正在出现的威胁，如COVID-19。 COVID-19正在实时向我们展示，尽早发现和报告对有效应对是多么重要。在疫情初期 进行大规模检测和追踪接触者的国家，迄今似乎已经减缓了该疾病的传播。正如世卫组织 COVID-19战略防范和应对计划（世卫组织，2020a年）所概述的那样，随着我们从COVID-19 吸取教训并确定最佳应对方法，发现和应对指标有空间反映这一点。 《�十三�工作总规划》�量�响的��52 改善十亿人口健康 6 “改善十亿人口健康”的目标是使健康和福祉得到改善的人口新增10亿人。目的是要鼓励和 促进人们过上更健康的生活。 “改善十亿人口健康”包括由社会、环境和经济因素决定的健康核心方面。它促进更健 康的环境（例如清洁的空气和水以及改善城市基础设施），并鼓励更健康的生活选择和行为 （例如减少使用酒精和烟草、改善营养和更健康的体重；图6.1）。使人民能够享有更好健康 和福祉的干预措施是复杂的，常常涉及卫生以外部门的行动和领导。实现“改善十亿人口健 康”的关键是要采取由卫生部门推动并受政策、宣传和条规影响的多部门干预措施。 “改善十亿人口健康”将计算从与环境、行为和社会有关的健康风险因素的相关变化中 以一种或多种方式受益的人数（图6.1）。这种衡量以《第十三个工作总规划》成果指标中 的16项为基础，包括清洁空气、安全饮用水、环境卫生、道路、烟酒使用、肥胖、家庭暴力 （亲密伴侣、儿童）、儿童营养和儿童发育、反式脂肪以及精神卫生（自杀）。除两项指标 之外，所有指标均为可持续发展目标的指标。利用这16项指标，“改善十亿人口健康”衡量 会员国、世卫组织及其它各方努力解决健康方面的一些关键社会、经济和环境决定因素的全 球影响。 图6.1 “改善十亿人口健康”的概念 用于计算“改善十亿人口健康”的方法称为更健康生活的方法。这是世卫组织首次在通 过行为、环境和社会因素决定全球人口健康的领域制订单一的变化衡量指标。该方法旨在保 持简单明了，与《第十三个工作总规划》中可持续发展目标的使用保持一致，目的是促进国 家的自主决策。即使一个国家没有某些指标的数据，也可以使用该方法。 6.1 改善人口健康的概念框架 健康影响金字塔（Frieden，2010年）提供了一个有用的概念框架，以说明“改善十亿人口 健康”的目标领域。如图6.2所示，这个金字塔反映了干预措施的影响和重点，包括从顶部的 个人层面干预措施，到底部处理社会经济因素的干预措施。金字塔顶部的干预措施需要付出 更多努力为个人造福；底部的干预措施更为复杂，但有潜力在人口层面上产生更大的影响。 为实现“改善十亿人口健康”目标而开展工作的主要重点是确保个人所生活的环境、社会、 行为和经济背景有利于做出健康的选择。虽然个人对其决定（是否进行身体活动）和选择 （吃喝什么以及是否吸烟）负有责任，但个人选择的范围受到众多社会和行为因素的影响。 54 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 此外，城市基础设施的设计等因素在影响步行或骑自行车的选择方面可以发挥重要作 用。例如，如果环境不安全，人们不太可能选择促进身体活动的交通方式。因此，要确保个 人行为更健康，就需要改变环境，使最健康的选择（吃什么，喝什么，使用什么交通方式） 成为最容易做出的选择。 创造一个能够促进健康行为的环境需要干预措施，以解决这个金字塔的底层：社会经济 因素。如前所述，这种干预措施很复杂，常常涉及卫生以外部门的行动和领导。例如，石油 价格影响交通方式/系统的选择，从而影响空气质量，并随后影响哮喘等健康结果的风险。 在油价低的地方，交通系统倾向于使用私家车，而私家车反过来又会使人不愿步行和骑自行 车。运输费用也是决定从何种来源向公众提供哪些类型食品的一个因素。也可以对其它行为 风险进行类似的分析，例如烟草和酒精的使用（Forouzanfar等，2016年）。 图6.2 健康影响金字塔 改 善 十 亿 人 口 健 康 55《�十三�工作总规划》�量�响的�� 6.2 更健康生活的方法 更健康生活的方法根据对16个选定的指标中的一个或多个指标净变化的衡量，计算生 活更加健康的新增人数。从概念上讲，如果一个人的生活以不止一种方式（例如获得干净的 饮用水和戒烟）在最近变得更健康，那么这将被统计为新增一个获得健康生活的人（见图 6.3）。如果一个人以某种方式变得更健康，但以另一种方式变得不太健康（例如停止使用烟 草，但变得肥胖），那么他不会被算作更健康的生活（结果会相互抵消）。实际上，更健康 生活的方法不能在个人层面上进行计算⸺它利用人口普遍情况的变化来衡量人口总体层面 上的变化。 更健康生活的方法使用无加权计数方案。这种方法具有简单方便的优势，又能提供直接 的测量结果。 图6.3 更健康生活的方法 更健康生活的方法衡量的是人口层面的净人数，他们的生活最近以某种方式变得更健 康。 重要的是要注意，更健康生活的方法仅衡量变化。其中不计算完全健康的人数，也不评 估人口的平均健康状况。一般来说，一国人口可能会感受到条件改善（例如更好的空气质 量，从肥胖到超重的体重减轻），但未来还有进一步改善的余地（例如，良好的空气质量， 健康的体重）。“更健康的生活”并不意味着没有改进余地的100%健康。 56 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 6.3 衡量改善人口健康的指标 6.3.1 选定的指标 16个《第十三个工作总规划》成果指标将用于衡量“改善十亿人口健康”（表6.1； 图6.4）。 �6.1 衡量健康状况变化的指标 SDG/WHA 编号 指标简称 “十亿”目标中 使用的数据值 年龄范围 “十亿”目标主题 SDG 2.2.1 儿童期发育迟缓 100 – x <5 儿童无发育迟缓 SDG 2.2.2a 儿童期消瘦 100 – x <5 儿童无消瘦情况 SDG 2.2.2a 儿童期超重 100 – x <5 儿童无超重情况 SDG 3.4.2 自杀死亡率 转换 所有 减少自杀企图b SDG 3.5.2 饮酒 转换 ≥15 减少酒精使用b SDG 3.6.1 道路死亡 转换 所有 道路安全b SDG 3.a.1 烟草使用 100 – x ≥15 不使用烟草 SDG 4.2.1 正常发育 x <5 儿童发育 SDG 5.2.1 亲密伴侣暴力（F） 100 – x 有伴侣的 ≥15岁女性 减少伴侣暴力（F） SDG 6.1.1 安全管理的水 x 所有 安全饮用水 SDG 6.2.1 安全管理的环境卫生 x 所有 安全的环境卫生 SDG 7.1.2 清洁家用燃料 x 所有 清洁家用燃料 SDG 11.6.2 平均颗粒物（PM2.5） 转换 所有 环境空气质量b SDG 16.2.1 侵害儿童的暴力 100 – x ≥18 减少侵害儿童的暴力 WHA66.10 反式脂肪政策 转换 所有 健康脂肪b WHA66.10c 肥胖 100 – x 5–19；≥20 人们不肥胖 F = 女性。 a 按身高与体重的比例来衡量，消瘦和超重都是不健康体重的形式。这些指标将单独报告，但对于改善 人口健康进行计算的某些部分，考虑到了以下事实，即这些指标来自同一项衡量指标。 b 表示转变为流行率。 c 肥胖是一个单一指标，但由两个不同的年龄组定义不同的衡量指标进行跟踪：20岁及以上和5-19岁。 在某些情况下，两个值将分别呈现。 所选指标是根据以下标准从《第十三个工作总规划》指标中选择的： ¡ 对人口健康产生重大影响 ¡ 推动变化 ¡ 强调健康 ¡ 指标是对风险的衡量，或可以用作风险的代用指标 ¡ 理想情况下，指标衡量人口普遍情况 改 善 十 亿 人 口 健 康 57《�十三�工作总规划》�量�响的�� ¡ 在卫生部门之外发挥关键作用。 选定的大多数指标衡量暴露情况或健康风险（例如烟草使用流行率、（缺乏）获得清洁 水的机会）。反式脂肪指标是直接衡量政策或条规的指标的一个例子（另见第6.3.3节）； 它是《第十三个工作总规划》中唯一的政策指标。政策指标不太容易直接地转化为更健康的 生活。另见附件6.1，了解有关指标选择的进一步详情。 图6.4 为“改善十亿人口健康”选定的16项指标 对于改善人口健康的计算，所有指标的健康状况比例将从0%到100%不等，其中0%最 不健康，100%最健康。例如，对于可持续发展目标 3.a.1的烟草使用流行率，该指标x将转 换为100 – x。0%的数据值，即最不健康，意味着每个人都使用烟草；100%的数据值，即 最健康，意味着没有人使用烟草。对于烟草使用、5岁以下儿童的发育迟缓、消瘦和超重、 肥胖、亲密伴侣暴力和侵害儿童的暴力，需要这种反演方法（表6.1）。 6.3.2 转换非流行率指标 五项选定的指标不是流行率衡量指标，但却列入“改善十亿人口健康”，因为其中每个 指标都是全球健康的主要促进因素。鉴于其中的每项指标对该“十亿”目标都很重要，而且 由于各国不希望收集更多的信息，因此采用了妥协的办法。这种办法包括将五项指标中的每 一项简单转换为流行率衡量指标。这种转变是近似的，需要做出一些主观的选择。在选择转 换时，目标是找到符合以下条件的做法： ¡ 简便易用 ¡ 衡量健康度的提高，并且对其它指标是合理/可比的 ¡ 具有直观的意义 ¡ 形成所有会员国都能够采用的标准方法 ¡ 不要求会员国收集额外的数据。 将使用的转换概述如下，其中不要求各国收集超出《第十三个工作总规划》指标所需的 任何进一步数据（另见附件6.2）。 58 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 减少有害使用酒精 可持续发展目标3.5.2与酒精有关的指标衡量人均酒精消费总量（15岁及以上者），按每 个日历年度的纯酒精升数计。为了计算“改善十亿人口健康”，人均酒精消费减少25升等 同于100%的人口更健康。较小的变化以成比例的方式促成“改善十亿人口健康”。例如， 人均酒精消费减少1升将相当于4%的人口更健康。请注意，酒精消费量降低的好处很可能是 相当一部分人口获得了部分健康收益，而不是少数人发生了巨大的变化（另见第3.5节和附 件6.2）。 道路安全 可持续发展目标 3.6.1的指标衡量与交通相关的死亡率，并用作道路安全的代用指标。 更安全的道路不仅可减少伤亡人数，而且可提供与健康有关的重大好处；例如，如果道路更 安全，人们更有可能步行或骑自行车，从而促进身体活动。对于“改善十亿人口健康”， 避免道路伤害或死亡的额外人口将被计为“更健康”。这种转变可能低估了效益，因为其中 没有考虑到更安全道路的重要附带影响，但这是使用现有数据源可以采取的最好做法。道 路伤害的估计数是根据将道路死亡率、道路伤害和社会人口指数（该指数根据人均收入、 教育程度和总生育率衡量一个国家的发展水平）联系起来的简化关系得出的（Kassebaum 等，2016年）。设定的关系根据可持续发展目标死亡率大致估计道路交通事故造成的伤亡 人数（附件6.2）。这被用于估计避免道路交通相关事故造成死亡或伤害的人员比例的变化 （5年内）。 清洁的空气 可持续发展目标11.6.2关于空气颗粒物的指标衡量PM2.5的μg/m3平均浓度。为了计算 “改善十亿人口健康”，PM2.5减少100μg/m3等同于100%的人口更健康。较小的变化以成比 例的方式促成“改善十亿人口健康”。例如，PM2.5浓度减少10μg/m3，将相当于10%的人口 更健康。请注意，提高空气质量的好处很可能是相当一部分人口获得了部分健康收益，而不 是少数人发生了巨大的变化（另见第3.5节；Cohen等，2017年）。另见附件6.2。 反式脂肪 反式脂肪指标是一项政策指标，记录世卫组织消除工业生产反式脂肪酸（TFA）的最佳 做法政策是否得到执行。为了统计“改善十亿人口健康”，在《第十三个工作总规划》期间 实施反式脂肪酸最佳做法政策的国家将按其人口的2.1%计算对该“十亿”目标的贡献。这是 一种简化方法，以全球平均估计值为基础。它估计了在政策实施后的五年内，预期反式脂肪 摄入量将降至指导水平的人口比例。另见附件6.2。 改 善 十 亿 人 口 健 康 59《�十三�工作总规划》�量�响的�� 精神卫生 精神卫生是健康的一个重要方面。计算“改善十亿人口健康”需要适当地将可持续发展 目标3.4.2（自杀死亡率）转化为健康普遍情况的衡量标准。避免自杀或自杀企图的估计人数 将计入更健康生活的新增人数。据世卫组织世界精神卫生调查估计，与每个死于自杀的成年 人相对应，还有20多人曾一次或多次企图自杀（Kessler和Ustun，2008年）。此比率被用于 估计在5年内避免自杀企图的人数。这项衡量指标实际上低估了因改善精神卫生服务而受益的 人数。 6.3.3 利用政策信息 政策、法律、税收、宣传、监管、教育和投资是社会、环境和行为风险变化的主要驱动 力（Magnusson和Patterson，2011年）。这些方面对于应对健康风险和改善人口健康至关重 要。《第十三个工作总规划》的“改善十亿人口健康”目标不能直接基于政策和法规数据， 因为与卫生相关的可持续发展目标和《第十三个工作总规划》指标（反式脂肪除外）不是政 策衡量指标。然而，改善人口健康的许多指标与支持和衡量基于政策的干预措施的规划并行 运转，例如烟草MPOWER、针对侵害儿童的暴力的INSPIRE和非传染性疾病进展监测（世卫组 织，2008年；世卫组织，2016a）。在许多情况下，这些数据由世卫组织收集和整理，可用 于了解已经采取了哪些干预措施，从而有助于在实现“改善十亿人口健康”方面取得进展。 意图与“改善十亿人口健康”一起报告和追踪政策执行和立法方面的信息。将不会要求各国 提供此类数据，但在有数据的情况下将予以公布。 6.4 计算“改善十亿人口健康” 6.4.1 计算方法 更健康生活的方法通过计算变得更健康的人来进行统计。考虑人口零增长且没有人在健 康方面得到超过一次改善的简化场景。在这种情况下，指标i对该“十亿”目标的贡献是： 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐! = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!× ∆𝑝𝑝! 贡献 其中𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝! 是与指标i相关的人口（如15岁及以上的成年人口），∆𝑝𝑝! 是指标i在一段时间 内流行率的变化（按比例表示）。 例如，如果在某一国家，15岁及以上的人口为100万，且该时期开始时不吸烟的比率为 81%，在该时期结束时为83%，则： 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐!"#$%%" = 1 000 000×0.02 = 20 000 贡献 更健康生活的计算以上述方法为基础，但在综合多个指标的贡献时，还涉及人口增长和 双重计数。 60 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 减少双重计数 很可能会有一些重叠，因为人口以不止一种方式变得更健康。例如，有些人可能会戒 烟，并获得清洁用水。 在综合对“改善十亿人口健康”的贡献时，使用双重计数校正，并确保对“改善十亿人 口健康”的贡献始终不会多于国家人口。这是一种简化的一级校正，旨在解决会员国的关 切，同时对现有数据来源采取现实态度。这种妥协限制了对贡献的超额计算。校正还考虑 到，并非所有指标都在改善，而且并非所有指标都适用于所有年龄组。附件6.3提供了重复计 数校正形式的详细情况。 处理人口增长 “改善十亿人口健康”必须计算因干预而新近获得更健康生活的人，而不是仅仅由于人 口增长而新近获得更健康生活的人。 与“全民健康覆盖十亿”和“突发卫生事件保护十亿”一样，对人口增长的处理采用了 反事实方法（见第3.6节；附件3.1）。这对可能发生的事情（如果没有采取额外的干预措施） 与实际发生的情况进行了比较。例如，就烟草使用而言，现状是，在该时期结束时烟草使用 的流行率将与该时期开始时相同。任何减少烟草使用的干预措施的好处都可以用烟草使用流 行率的变化来衡量。为了将其转化为对该“十亿”的贡献，到该时期结束时，将用人口数乘 以这一数值。 上述反事实方法提供了一个健全的计算方法。也可以用其它更一般的方式处理人口增长 问题，附件3.1对此进行了考虑。 负贡献 如果指标流行率随着时间的推移而恶化，则可能会对“改善十亿人口健康”产生负贡 献。负贡献可指出哪里存在持续的问题，哪里需要特别注意。目前的趋势表明，这可能对超 重和肥胖、空气质量和酒精消费特别重要（表A6.4）。 6.4.2 国家计算示例 本节提供了“改善十亿人口健康”的计算示例。应当指出，世卫组织意图提供在线工 具，协助各国进行这些计算，特别是双重计数调整。这里提供的细节是为了帮助理解。 第1步：转换数据 所有指标都进行了转换，使0代表最不健康，100代表最健康（表6.1；表6.2）。例如， 安全环境卫生的数据已经使用了这种尺度，无需调整，而对于烟草使用，调整的数值为100 减去原始流行值。对于非流行率的指标，这种转变较为复杂，附件6.2对此进行了描述。 改 善 十 亿 人 口 健 康 61《�十三�工作总规划》�量�响的�� �6.2 国家计算“改善十亿人口健康”的示例 “十亿”目标主题 （原始值） 转化的数值（%） 流行率变化 （%） 相关人口 （百万） 更健康的人 （百万） 2018年 流行率 2023年 流行率 安全的环境卫生 (62.37) 62.37 (65.20) 65.20 2.83 86.0 2.4 不使用烟草 (30.80) 69.20 (29.10) 70.90 1.70 66.2 1.1 减少酒精使用a (4.63) 81.49 (4.26) 82.95 1.45 66.2 1.0 儿童无发育迟缓 (12.50) 87.50 (9.90) 90.10 2.60 6.4 0.2 减少自杀企图a (8.40) 99.16 (7.30) 99.27 0.11 86.0 0.1 健康脂肪a (0.00) 85.70 (0.00) 85.70 0.00 86.0 0.0 儿童无消瘦情况 (0.99) 99.01 (1.85) 98.15 -0.86 6.4 -0.1 儿童无超重情况 (9.73) 90.27 (11.12) 88.88 -1.38 6.4 -0.1 儿童无肥胖情况 (7.9) 92.10 (9.8) 90.20 -1.90 20.0 -0.4 道路安全a (8.90) 97.01 (12.30) 95.87 -1.14 86.0 -1.0 环境空气质量a (34.43) 65.57 (37.21) 62.79 -2.78 86.0 -2.4 成人无肥胖情况 (28.2) 71.80 (32.2) 67.80 -4.00 62.9 -2.5 减少伴侣暴力（F） 无数据 (11.00) 89.00 - 62.9 - 清洁家用燃料 无数据 86.0 - 安全饮用水 无数据 86.0 - 儿童发育 无数据 6.4 - 减少侵害儿童的暴力 无数据 6.4 - F = 女性。 a 需要转换为流行率。 注：16项可能指标中的12项可获得数据（注意，两项衡量指标用于针对两个年龄范围的肥胖症）。 国家没有数据的指标不计入“改善十亿人口健康”。流行率变化显示在5年内指标变化的转化值。“相 关人口”是指标所适用的人口，例如5岁以下儿童的人数用于消瘦问题。“更健康的人”一栏展示了在 5年的历史时期中新增的更健康人数。 第2步：将流行率的变化转化为更健康的人数 为了将流行率的变化转化为更健康的人数，使用流行率的变化乘以5年期结束时的相关 人口。例如，对于酒精消费，这是15岁及以上的人口，而对于发育迟缓，这是5岁以下儿童 的人口。 例如，对于发育迟缓，流行率变化为2.6，5岁以下儿童人口为640万。因此： ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = 6.4×2.6/100 = 0.17 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 因减少发育迟缓而获得更健康生活的人数 百万 62 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 第3步：调整双重计数 据预计，指标变化产生的效益将有一些重叠（即重复计数）。使用附件6.3中详述的双重 计数调整来计算获得更健康生命的新增人数和较不健康生命的新增人数。对“改善十亿人口 健康”的贡献是获得更健康生活的新增净人数，也是获得更健康生活的新增人数与较不健康 生活新增人数之间的差异（表6.3）。在这种情况下，由于空气质量和道路安全恶化以及肥胖 率上升，获得更健康生活的人数有所下降。 �6.3 国家计算“改善十亿人口健康”总数的示例 获得更健康生活的新增人数（为双重计数进行了校正） 4.7百万 较不健康生活的新增人数（为双重计数进行了校正） -630万 对该“十亿”的贡献（更健康生活净人数） -160万 2023年总人口 8600万 过上更健康生活的人口百分比 -1.80% 6.4.3 确定国家份额 关于改善人口健康，鼓励所有国家取得进展。在所有收入水平的国家，肥胖等若干指标 都很重要。到2023年，要使世界80亿人口实现“改善十亿人口健康”，将意味着全世界八分 之一的人过上更健康的生活。一项指示性指南是，每个国家要争取使八分之一的人更健康。 然而，各国可以选择自己的目标。 6.5 更健康生活方法的局限性 更健康生活的方法是衡量人口健康状况变化的第一步，其使用与《第十三个工作总规 划》特别相关。该方法有若干已知的局限性。《第十三个工作总规划》指标在衡量非卫生部 门健康状况方面并不理想⸺这些指标不包括影响健康的所有环境、行为和社会风险，而且 也不能平等地涵盖生命过程的所有方面。 该办法的一个重要缺点是，各种干预措施（如获得清洁空气、获得安全环境卫生和避免 伴侣暴力）对个人的影响存在差异，但权重却相同。例如，戒烟对健康的影响通常比获得清 洁环境卫生的影响更大，但权重相同。考虑了更复杂的方法，包括简化的加权方案，但权衡 之下，决定采用更简便的非加权方法来计算“改善十亿人口健康”（另见附件6.4）。 鉴于《第十三个工作总规划》的制约以及必须使所有会员国都能够接受该方法，这里采 取的衡量方法是一种初步的、相对简单的方法，提供了一条切实可行的前进道路。此外， “改善十亿人口健康”的准确性将受到数据获取时间延迟（可能需要推断/预测数据）和数据 集空白的限制：获得更健康生活的人数目前仅在有指标估计值的情况下计算。 附件3.2和附件6.5中进一步讨论了已认识到的局限性。 改 善 十 亿 人 口 健 康 63《�十三�工作总规划》�量�响的�� 6.6 改善人口健康的未来 预计在《第十三个工作总规划》期间将吸取教训，而且我们对衡量全球人口健康状况变 化的最佳方法的理解将进一步发展。这可能会激发更广泛和更全面的健康指数。虽然此处 详述的方法包含与健康状况相关的若干主要风险因素的变化，但没有全面覆盖各种因素和 部门。我们可能会重新审视《第十三个工作总规划》之外的指标选择。 可以设想一个更笼统的健康指数和框架，其中更广泛地涵盖各种因素，在整个生命过程 中有更好的平衡，对人口增长和双重计数进行更全面的调整。未来的指数具有更大的灵活性 和时间来考虑对指标的选择，可以使用政策指标，或更复杂的统计方法，例如按健康效益加 权（如避免的残疾调整生命年数）（附件6.4）（世卫组织第十三个工作规划专家参考组， 2019年）。 64 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 健康预期寿命 （HALE） 7 健康预期寿命，也称为健康调整预期寿命（HALE），量化特定年龄的健康预期寿命，是衡量 人口整体健康状况的汇总指标。它在《第十三个工作总规划》中用作一项总体和可比的衡量 指标，用于监测在实现“三个十亿”目标方面的总体进展。 健康预期寿命之所以被选中，是因为它可用于监测取得的总体进展，并因为它与可持续 发展目标3相一致。它将用于《第十三个工作总规划》的基线报告和未来监测。随着时间的推 移，健康预期寿命将促进跨国比较和各国内部的比较。 作为世卫组织全球卫生评估（GHE）的一部分，也作为全球疾病负担（GBD）的一部 分，目前每年对健康预期寿命报告一次。 世卫组织的任务是制定标准指南，向会员国提供工具和技术援助，帮助它们在衡量和报 告健康预期寿命方面采用标准化方法。 7.1 健康预期寿命计算方法 健康预期寿命是使用Sullivan的方法估计的（Sullivan，1971年）。此方法有两个主要用 法 - 传统方法和全球疾病负担方法。这两种方法的概念相同，但根据数据输入中是否有相 应的信息，残疾衡量的精确程度不同（例如，是否考虑到健康问题或残疾的严重程度）。 全球疾病负担方法是估计健康预期寿命时最广泛使用的方法，世卫组织以及卫生计量和评估 研究所（IHME）等机构正在使用，但数据输入存在一些差异（Hay等，2017年；世卫组织， 2018d）。 在较简单的传统方法中，使用基于人口、具有全国代表性的调查产生的残疾流行率。 输入数据为： ¡ 按国家分列的性别特异性特定时期生命表 ¡ 国家最好根据严重程度（但不常见）调整特定年龄和性别的总体发病率。 对于每个年龄段，时期生命表中的总人年数被划分为生活在健康和不健康状态中的人， 使用总体发病率作为百分比。 在全球疾病负担方法中，输入数据为： ¡ 按国家分列的性别特异性特定时期生命表 ¡ 对因残疾而损失的健康生命年（YLD）的年龄和性别特异性估计，按一系列疾病和伤害的 原因分列，并根据严重程度进行调整。 通过总结所有原因的残疾损失健康生命年，并根据独立的共存疾病发病率按国家、年龄 和性别进行调整，得出每个年龄、性别、国家群体在总寿命中失去的健康生命年的百分比。 对于每个年龄段，然后使用相应的百分比将时期生命表中的年数划分为在健康和不健康状态 中生活的年数（图7.1）。 在这两种方法中，为了估计x岁时的健康预期寿命，把年龄大于x岁的所有年龄段中生活 在健康状态下的总人年数加起来并除以时期生命表中x岁生存者的人数。全球疾病负担方法将 用于为《第十三个工作总规划》对影响的衡量计算健康预期寿命。 66 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 图7.1 预期寿命与健康预期寿命之间的差别 注：不同形式的残疾出现在一个人生命过程中的不同阶段。在最上面一行中，未根据情况的严重程度进 行调整。 7.2 “三个十亿”对健康预期寿命的贡献 理想情况下，将量化“三个十亿”每项目标对健康预期寿命变化的贡献。这需要提供基 本数据，以量化“三个十亿”指标的改善对总体死亡率和特定病因发病率的影响。一个特别 的问题是要处理“三个十亿”中使用的指标之间的重叠。这种重叠可以是直接的（例如，在 “全民健康覆盖十亿”和“突发卫生事件保护十亿”中的疫苗），或者当风险因素干预措施 的指标和健康结果相互关联时，也可以是间接的（例如，在“全民健康覆盖十亿”和“改善 十亿人口健康”中的烟草使用，以及在“全民健康覆盖十亿”中吸烟可导致的高血压）。 鉴于计算和复杂分析需要大量额外数据，制订专门针对《第十三个工作总规划》的具有成本 效益的方法（其中将健康预期寿命的变化归因于“三个十亿”）仍然是一项挑战。 7.3 公平性和健康预期寿命 将在国家级计算健康预期寿命估计值，并按性别分类，以便开展国家间和国家内部的不 平等现象监测。可以根据国家收入进行国家间比较，例如可以根据全球平均水平对低收入国 家的情况进行比较。理想情况下，低收入国家的情况应有更快的改善，以缩小现有的差距， 减少国家间的卫生不公平现象。此外，各国之间可以比较国内与性别有关的不平等现象。 今后，希望在一些国家可以计算出对健康预期寿命的亚国家估计值。这将需要按亚国家 级分列疾病负担。健康预期寿命可能还可以按生命过程阶段进行细分。 预期寿命（LE）：生活年限的衡量指标。 一个人预期的平均寿命。 健康预期寿命（HALE）：一个更全面的衡量指标，评估生活年限和质量两个方面。 预期一个人在良好健康状况下生活的平均年数，其中考虑到由于疾病和/或受伤而未能 享有完全健康状态的年数。 健 康 预 期 寿 命 （ H A LE） 67《�十三�工作总规划》�量�响的�� 68 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 参考文献 Asma S, Lozano R, Chatterji S, Swaminathan S, Marinho MDF, Yamamoto N et al. (2020). Monitoring the health-related Sustainable Development Goals: lessons learned and recommendations for improved measurement. Lancet. 395(10219):240–6. doi:10.1016/S0140-6736(19)32523-1. Cohen AJ, Brauer M, Burnett R, Anderson HR, Frostad J, Estep K et al. (2017). Estimates and 25- year trends of the global burden of disease attribu�to ambient air pollution: an analysis of data from the Global Burden of Diseases Study 2015. Lancet. 389(10082):1907–18. doi:10.1016/S0140- 6736(17)30505-6. DHIS2 (2020). District Health Information Software 2 [website] (https://www.dhis2.org, accessed 22 July 2020). Forouzanfar MH, Afshin A, Alexander LT, Biryukov S, Brauer M, Cercy K et al. (2016). Global, regional, and national comparative risk assessment of 79 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks, 1990–2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet. 388(10053):1659–724. doi:10.1016/S0140-6736(16)31679-8. Frieden TR (2010). A framework for public health action: The health impact pyramid. Am J Public Health. 100(4):590–5. doi:10.2105/AJPH.2009.185652. Fullman N, Barber RM, Abajobir AA, Abate KH, Abbafati C, Abbas KM et al. (2017). Measuring progress and projecting attainment on the basis of past trends of the health-related Sustainable Development Goals in 188 countries: an analysis from the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet. 390(10100):1423–59. doi:10.1016/S0140-6736(17)32336-X. Fullman N, Lozano R (2018). Towards a meaningful measure of universal health coverage for the next billion. Lancet Glob Heal. 6(2):e122–3. doi:10.1016/S2214-109X(17)30487-4. Fullman N, Lozano R (2020). Measurement matters: who and what counts on the road to universal health coverage. Lancet Glob Heal. 8(1):e2–3. doi:10.1016/S2214-109X(19)30499-1. Fullman N, Yearwood J, Abay SM, Abbafati C, Abd-Allah F, Abdela J et al. (2018). Measuring performance on the Healthcare Access and Quality Index for 195 countries and territories and selected subnational locations: a systematic analysis from the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet. 391(10136):2236–71. doi:10.1016/S0140-6736(18)30994-2. Hay SI, Abajobir AA, Abate KH, Abbafati C, Abbas KM, Abd-Allah F et al. (2017). Global, regional, and national disability-adjusted life-years (DALYs) for 333 diseases and injuries and healthy life expectancy (HALE) for 195 countries and territories, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet. 390(10100):1260–344. doi:10.1016/S0140-6736(17)32130-X. Hogan DR, Stevens GA, Hosseinpoor AR, Boerma T (2018). Monitoring universal health coverage within the Sustainable Development Goals: development and baseline data for an index of essential health services. Lancet Glob Heal. 6(2):e152–68. doi:10.1016/S2214-109X(17)30472-2. Institut National de la Santé de République Tunisienne (2019). La santé des Tunisiens: Résultats de l’enquête “Tunisian Health Examination Survey – 2016”. Institut National de la Santé (in French) (http://www.santetunisie.rns.tn/images/rapport-final-enquete -9mai2019.pdf, accessed 1 April 2020). Kandel N, Chungong S, Mahjour J(2019). Improvement in annual reporting of self-assessments to the International Health Regulations (2005). Wkly epidemiol rec. 94(24 May 2019 [special issue]):iii–vii. Kassebaum NJ, Arora M, Barber RM, Bhutta ZA, Brown J, Carter A et al. (2016). Global, regional, and national disability-adjusted life-years (DALYs) for 315 diseases and injuries and healthy life expectancy (HALE), 1990–2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet. 388(10053):1603–58. doi:10.1016/S0140-6736(16)31460-X. Kessler RC, Ustun TB (2008). The WHO World Mental Health Surveys: Global perspectives on the epidemiology of mental disorders. Cambridge University Press. Lee CY, Wu JS, Liu DP (2018). Challenges of measuring the Healthcare Access and Quality Index. Lancet. 391(10119):429. doi:10.1016/S0140-6736(18)30146-6. Magnusson R, Patterson D (2011). Role of law in global response to non-communicable diseases. Lancet. 378(9794):859–60. doi:10.1016/S0140-6736(11)60975-6. 70 《�十三�工作总规划》�量�响的�� Stevens GA, Alkema L, Black RE, Boerma JT, Collins GS, Ezzati M et al. (2016). Guidelines for Accurate and Transparent Health Estimates Reporting: the GATHER statement. Lancet. 388(10062):e19–23. doi:10.1016/S0140-6736(16)30388-9. Sullivan DF (1971). A single index of mortality and morbidity. HSMHA Health Rep. 86(4):347–54. UN DESA Population Division (2019). World Population Prospects 2019. New York, NY: United Nations Department of Economic and Social Affairs. UN Statistics Division. United Nations Global SDG Indicators Database (2019) [online database] (https://unstats.un.org/sdgs/indicators/database/, accessed 5 January 2020). Wagstaff A, Neelsen S (2020). A comprehensive assessment of universal health coverage in 111 countries: a retrospective observational study. Lancet Glob Heal. 8(1):e39–49. doi:10.1016/S2214- 109X(19)30463-2. WHO (2008). MPower: a policy package to reverse the tobacco epidemic. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/tobacco/mpower/en/, accessed 1 April 2020). WHO (2015). Implementation of the International Health Regulations (2005): report of the Review Committee on the Role of the International Health Regulations (2005) in the Ebola outbreak and response: report by the Director-General. Geneva: World Health Organization (https://apps.who.int/iris/handle/10665/252676, accessed 1 April 2020). WHO (2016a). INSPIRE: Seven strategies for ending violence against children. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/violence_injury_prevention/violence/inspire-package/en/, accessed 1 April 2020). WHO (2016b). International Health Regulations (2005). Third Edition. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/ihr/publications/9789241580496/en/, accessed 1 April 2020). WHO (2017a). Data quality review: a toolkit for facility data quality assessment. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/healthinfo/tools_data_analysis/en/, accessed 22 July 2020). WHO (2017b). World Health Statistics 2017: Monitoring health for the SDGs. Geneva: World Health Organization (https://who.int/gho/publications/world_health_statistics/2017/en/, accessed 1 April 2020). WHO (2018a). International Coordination Group on Vaccine Provision for Epidemic Meningitis: report of the Annual Meeting, Geneva, 18 September 2018. Geneva: World Health Organization (https://apps. who.int/iris/bitstream/handle/10665/279828/WHO-WHE-IHM-2019.1-eng.pdf?ua=1, accessed 1 April 2020). WHO (2018b). State Party Self-Assessment Annual Reporting Tool [website]. Geneva: World Health Organization (https://extranet.who.int/e-spar, accessed 5 January 2020). WHO (2018c). Resolution WHA71.1: Thirteenth General Programme of Work, 2019–2023 (26 May 2018). (WHA71/2018/REC/1; https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/WHA71-REC1/A71_2018_REC1-en. pdf#page=25, accessed 17 August 2020). WHO (2018d). WHO methods and data sources for life tables 1990–2016. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/healthinfo/statistics/LT_method.pdf?ua=1, accessed 4 September 2020). WHO (2019a). Global Health Observatory [online database]. Geneva: World Health Organization (http:// www.who.int/gho/en/, accessed 5 January 2020). WHO (2019b). Primary health care on the road to universal health coverage: 2019 monitoring report: full report. Geneva; World Health Organization. (WHO/HIS/HGF/19.1; https://www.who.int/healthinfo/ universal_health_coverage/report/2019/en/, accessed 4 September 2020). WHO (2019c). SCORE for health data [website]. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/ data/data-collection-tools/score, accessed 1 April 2020). WHO (2019d). WHO Impact Framework: justification for adoption of the GPW 13 WHO Impact Framework. Geneva: World Health Organization (http://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/WHA72/ A72_5-en.pdf, accessed 1 April 2020). REFEREN CES 71《�十三�工作总规划》�量�响的�� WHO (2019e). World Health Statistics 2019: Monitoring health for the SDGs. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/gho/publications/world_health_statistics/2019/en/, accessed 4 September 2020). WHO (2020a). 2019 novel coronavirus (2019-nCoV): strategic preparedness and response plan. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/srp-04022020.pdf, accessed 1 April 2020). WHO (2020b). International Classification of Diseases 11th Revision (ICD-11) [online database]. Geneva: World Health Organization (https://icd.who.int/en, accessed 22 July 2020). WHO (2020c). Thirteenth General Programme of Work (GPW 13): metadata for impact measurement indicators. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/publications/m/item/metadata- for-impact-measurement-indicators, accessed August 15 2020). WHO (2020d). WHO’s work with countries Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/ country-cooperation/what-who-does/strategies-and-briefs/en/, accessed 1 April 2020). WHO (2020e). World Health Data Platform [online database]. Geneva: World Health Organization (https:// www.who.int/data, accessed 5 January 2020). WHO (2020f). World Health Survey Plus [online database]. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/data/data-collection-tools/world-health-survey-plus, accessed 22 July 2020). WHO & World Bank (2017). Tracking universal health coverage: 2017 global monitoring report. Geneva: World Health Organization and International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank (https://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/2017/en/, accessed 4 September 2020). WHO Thirteenth Programme of Work Expert Reference Group (2019). Interim report. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/docs/default-source/documents/about-us/expert- reference-group-interim-report.pdf?sfvrsn=eafb8229_2, accessed 1 April 2020). 72 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 附件 附件1 成果指标 �A1.1 成果指标数据的可得性 SDG/WHA 编号 指标 国家数 2000– 2018年 无数据 2015年 以来 有数据 有趋势 数据a SDG 1.5.1 受灾害影响的人数（每10万人） 71 93 61 SDG 1.a.2 国内广义政府卫生支出（占广义政府支出的百分比） 3 189 188 SDG 2.2.1 5岁以下儿童发育迟缓发生率（%） 48 72 67 SDG 2.2.2 5岁以下儿童消瘦发生率（%） 50 72 65 SDG 2.2.2 5岁以下儿童体重超重的普遍程度（%） 49 72 66 SDG 3.1.1 孕产妇死亡率（每10万例活产） 11 183 183 SDG 3.1.2 由熟练卫生人员接生的比例（%） 9 126 125 SDG 3.2.1 五岁以下儿童死亡率（每千例活产） 0 194 194 SDG 3.2.2 新生儿死亡率（每千例活产） 0 194 194 SDG 3.3.1 每千名未受感染者中新增艾滋病毒感染人数 76 118 118 SDG 3.3.2 结核病发病率（每10万人） 0 194 194 SDG 3.3.3 每千名有风险者中疟疾发病率 0 107 107 SDG 3.3.4 乙型肝炎发病率（以5岁以下儿童表面抗原（HBsAg）普遍程度衡量）（每10万人） 0 194 0 SDG 3.3.5 需要针对被忽视热带病采取干预措施的人数 0 194 194 SDG 3.4.1 在30岁至70岁之间死于任何心血管疾病、癌症、糖尿病、慢性呼吸道疾病的概 率（%） 11 183 183 SDG 3.4.2 自杀死亡率（每10万人） 11 183 183 SDG 3.5.1 药物使用障碍治疗干预措施的覆盖范围（%） 194 0 0 SDG 3.5.2 15岁成年人均酒精消费总量（纯酒精升数） 5 189 189 SDG 3.6.1 道路交通死亡率（每10万人） 20 174 174 SDG 3.7.1 计划生育方面需求通过现代化方法得到满足的15-49岁妇女的比例（%） 65 54 52 SDG 3.8.1 全民健康覆盖服务覆盖指数 11 183 0 SDG 3.8.2 家庭卫生支出所占份额大（占家庭总支出或收入>25%）的人口比例（%） 48 38 31 SDG 3.9.1 空气污染导致的死亡率（每10万人） 11 183 0 SDG 3.9.2 因暴露于水、环境卫生和个人卫生方面不安全服务而导致的死亡率（每10万人） 11 183 0 SDG 3.9.3 意外中毒导致的死亡率（每10万人） 11 183 183 SDG 3.a.1 15岁成人吸烟率（%） 45 149 149 SDG 3.b.1 三剂白喉、破伤风、百日咳疫苗覆盖的人口比例（%） 0 194 194 SDG 3.b.1 两剂麻疹疫苗覆盖的人口比例（%） 25 169 162 74 《�十三�工作总规划》�量�响的�� SDG 3.b.1 三剂肺炎球菌结合疫苗覆盖的人口比例（%） 53 141 129 SDG 3.b.3 具备可持续获得且负担得起的基本药物的卫生设施所占比例（%） 194 0 0 SDG 3.c.1 医生密度（每万人） 4 160 150 SDG 3.c.1 护理和助产人员密度（每万人） 1 163 157 SDG 3.c.1 牙科医生密度（每万人） 1 182 178 SDG 3.c.1 药剂师密度（每万人） 11 135 122 SDG 3.d.1 《国际卫生条例》能力和突发卫生事件防范 5 189 0b SDG 3.d.2 抗微生物药物耐药生物引起的血流感染所占比例（%） 194 0 0 SDG 4.2.1 5岁以下儿童在发育方面达到健康、学习和社会心理健康状况良好的比例（%） 123 26 0 SDG 5.2.1 遭受现任或前任亲密伴侣暴力的妇女比例（15-49岁）（%） 87 29 0 SDG 5.6.1 15至49岁妇女就性关系、使用避孕药具和生殖保健问题自己做出决定的比例(%) 143 18 12 SDG 6.1.1 使用得到安全管理的饮用水服务的人口比例（%） 79 115 115c SDG 6.2.1 使用得到安全管理的环境卫生服务的人口比例（%） 94 100 100c SDG 6.2.1 使用有肥皂和水的洗手设施的人口比例（%） 98 91 91 SDG 7.1.2 主要依靠清洁燃料的人口所占比例（%） 3 191 191 SDG 11.6.2 城市地区细颗粒物（PM2.5）年平均浓度（µg/m3） 0 194 194 SDG 16.2.1 遭受身体或心理攻击的儿童（1-17岁）比例（%） 111 27 0 突发 卫生事件 易流行疾病疫苗覆盖率 0 194 0 突发 卫生事件 脆弱环境中得到基本卫生服务的弱势人群所占比例（%） 194 0 0 WHA66.10 18岁成人血压升高的流行率 0 194 194 WHA66.10 针对工业生产反式脂肪酸实施最佳做法政策（是/否） 64 130 130 WHA66.10 儿童和青少年肥胖患病率（5-19岁）（%） 4 190 190 WHA66.10 18岁成人肥胖患病率 4 190 190 WHA68.3 由野生脊灰病毒导致的脊髓灰质炎病例数 0 168 168 WHA68.7 国家抗生素消费模式 194 0 0 a 有足够的数据来估计五年内的趋势。 b 指使用新的缔约国自我评估年度报告（eSPAR）工具报告的数据，该工具在2018年才开始使用。 c 包括农村/城市的数值。 注：某些成果指标包括多个衡量指标。 资料来源：世卫组织全球卫生观察站数据库和联合国全球可持续发展目标指标数据库（于2019年5月摘录，并有一些 添加）。 �A1.1（续） SDG/WHA 编号 指标 国家数 2000– 2018年 无数据 2015年 以来 有数据 有趋势 数据a 附 件 1 75《�十三�工作总规划》�量�响的�� 附件2 全球成果指标不平等情况的监测 2018年12月至2019年8月，与世卫组织总部各指标归口单位进行了联系，征求其对各自 规划领域指标的数据分类/不平等情况监测的专家意见。对于每个指标，请各归口单位说明是 否可能进行分类，如果是，则确定最多四个不平等方面的数据分类（按重要性顺序排列）。 对于确定的每个不平等方面，请各归口单位具体说明： ¡ 不平等方面的名称 ¡ 重点亚人群 ¡ 可获得分类数据的数据源 ¡ 目前可提供分类数据的国家数。 此外，还请各归口单位提供信息说明是否能提供区县级数据，如果能提供，数据来源有 哪些以及有多少国家的信息。 表A2.1概述了从世卫组织总部各规划归口单位收到的答复，并列出了每项成果指标的拟 议不平等方面和重点亚人群。关于数据源和数据可得性的信息是零碎和缺乏细节的，所以此 处没有进行报告。今后，将采取步骤整理和核实这些信息，并对全球局势进行基线分析。 根据从各规划收到的答复，在46项成果指标中，有38项有可能进行分类。其它8项是国 家级指标，不能分类： ¡ 可持续发展目标 1.5.1：受灾害影响的人数 ¡ 可持续发展目标 1.a.2：国内广义政府卫生支出占广义政府支出的百分比 ¡ 可持续发展目标 3.3.5：需要针对被忽视热带病采取干预措施的人数 ¡ 可持续发展目标 3.c.1：卫生工作者密度 ¡ 可持续发展目标 3.d.1：《国际卫生条例》能力和突发卫生事件防范 ¡ 突发卫生事件：脆弱环境中得到基本卫生服务的弱势人群所占比例 ¡ WHA66.10：针对工业生产反式脂肪酸实施最佳做法政策 ¡ WHA68.7：国家抗生素消费模式 76 《�十三�工作总规划》�量�响的�� �A2.1 不平等方面 SDG/WHA 编号 指标 不平等方面 重点亚人群 SDG 1.5.1 受灾害影响的人数（每10万人） 不适用 不适用 SDG 1.a.2 国内广义政府卫生支出（占广义政府支出的百分比） 不适用 不适用 SDG 2.2.1 5岁以下儿童发育迟缓发生率（%） 1. 经济状况 最穷的五分之一 2. 居住地点 农村 3. 母亲受教育程度 无/低学历 SDG 2.2.2 5岁以下儿童消瘦发生率（%） 1. 经济状况 最穷的五分之一 2. 居住地点 农村 SDG 2.2.2 5岁以下儿童体重超重的普遍程度（%） 1. 经济状况 最富的五分之一 2. 居住地点 城市 SDG 3.1.1 孕产妇死亡率（每10万例活产） 1. 教育 无/低学历 2. 年龄 青少年 3. 经济状况 最穷的五分之一 4. 居住地点 农村 SDG 3.1.2 由熟练卫生人员接生的比例（%） 1. 教育 无/低学历 2. 年龄 青少年 3. 经济状况 最穷的五分之一 4. 居住地点 农村 SDG 3.2.1 五岁以下儿童死亡率（每千例活产） 1. 经济状况 最穷的五分之一 2. 居住地点 农村；城市周边 3. 母亲受教育程度 无/低学历 4. 性别 女 SDG 3.2.2 新生儿死亡率（每千例活产） 1. 经济状况 最穷的五分之一 2. 居住地点 农村；城市周边 3. 母亲受教育程度 无/低学历 4. 性别 女 SDG 3.3.1 每千名未受感染者中新增艾滋病毒感染人数 1. 性别 男 2. 年龄 青少年 /年轻成人（15–24岁） 3. 主要人口 商业性性工作者； 注射毒品者；男男 性行为者；跨性别 者；商业性性工作 者的客户 SDG 3.3.2 结核病发病率（每10万人） 1. 艾滋病毒状况 艾滋病毒阳性 2. 年龄×性别 老年男子 附 件 2 77《�十三�工作总规划》�量�响的�� SDG/WHA 编号 指标 不平等方面 重点亚人群 SDG 3.3.3 每千名有风险者中疟疾发病率 1. 年龄 儿童（<5岁） 2. 经济状况 最穷的五分之一 SDG 3.3.4 乙型肝炎发病率（以5岁以下儿童表面抗原（HBsAg）普遍 程度衡量）（每10万人） 1. 经济状况 最穷的五分之一 2. 母亲受教育程度 无/低学历 3. 居住地点 农村 SDG 3.3.5 需要针对被忽视热带病采取干预措施的人数 不适用 不适用 SDG 3.4.1 在30岁至70岁之间死于任何心血管疾病、癌症、糖尿 病、慢性呼吸道疾病的概率（%） 1. 性别 男 SDG 3.4.2 自杀死亡率（每10万人） 1. 年龄 青少年 /年轻成人 （15–29岁）； 老年人（ 70岁） 2. 年龄×性别 中年男子（40–59 岁）； 少女（15–19岁） SDG 3.5.1 药物使用障碍治疗干预措施的覆盖范围（%） 1. 药物类型 阿片 SDG 3.5.2 15岁成年人均酒精消费总量（纯酒精升数） 1. 年龄 青 少 年 （ 1 5 – 1 9岁） 2. 性别 女 SDG 3.6.1 道路交通死亡率（每10万人） 1. 居住地点 农村 2. 性别 男 3. 年龄 青少年 /年轻成人（15–29岁） 4. 经济状况 最穷的五分之一 SDG 3.7.1 计 划 生 育 方 面 需 求 通 过 现 代 化 方 法 得 到 满 足 的 1 5 – 49岁妇女的比例（%） 1. 年龄 青少年 2. 婚姻状况 未婚 3. 居住地点 农村；城市周边 4. 教育 无/低学历 SDG 3.8.1 全民健康覆盖服务覆盖指数 1. 经济状况 最穷的五分之一 2. 居住地点 农村 3. 性别 女 4. 年龄 所有年龄组 SDG 3.8.2 家庭卫生支出所占份额大（占家庭总支出或收入>10%） 的人口比例(%) 家庭卫生支出所占份额大（占家庭总支出或收入>25%） 的人口比例(%) 1. 户主的性别 女 2. 家庭年龄构成 未知a 3. 居住地点 农村 4. 经济状况 最穷的五分之一 �A2.1（续） 78 《�十三�工作总规划》�量�响的�� SDG/WHA 编号 指标 不平等方面 重点亚人群 SDG 3.9.1 空气污染导致的死亡率（每10万人） 1. 居住地点 农村 SDG 3.9.2 因暴露于水、环境卫生和个人卫生方面不安全服务而导 致的死亡率（每10万人） 1. 年龄 儿童（<5岁） 2. 性别 女 SDG 3.9.3 意外中毒导致的死亡率（每10万人） 1. 居住地点 农村 2. 年龄 儿童（<5岁） 3. 性别 男 4. 职业 农民 SDG 3.a.1 15岁成人吸烟率（%） 1. 性别 男 2. 年龄 不尽相同b 3. 教育 不尽相同b 4. 经济状况 不尽相同b SDG 3.b.1 国家规划中所有疫苗（DTP3、MCV2、PCV3）所覆盖的人 口比例（%） 1. 经济状况 最穷的五分之一 2. 教育 无/低学历 3. 居住地点 农村 4. 性别 女 SDG 3.b.3 具备可持续获得且负担得起的基本药物的卫生设施所占 比例（%） 1. 居住地点 农村；城市周边 SDG 3.c.1 卫生工作者密度（医生；护士和助产士；药剂师；牙科 医生密度）（每万人） 不适用 不适用 SDG 3.d.1 《国际卫生条例》能力和突发卫生事件防范 不适用 不适用 SDG 3.d.2 抗微生物药物耐药生物引起的血流感染所占比例（%） 1. 年龄 儿童（<5岁）； 老年人（ 65岁） 2. 性别 未知a SDG 4.2.1 5岁以下儿童在发育方面达到健康、学习和社会心理健康 状况良好的比例（%） 1. 性别 女 2. 经济状况 最穷的五分之一 3. 居住地点 农村；城市周边 4. 母亲受教育程度 无/低学历 SDG 5.2.1 遭受现任或前任亲密伴侣暴力的15-49岁妇女比例（%） 1. 年龄 青少年 /年轻成人（15–24岁） 2. 经济状况 最穷的五分之一 3. 居住地点 农村 4. 婚姻状况 性伴/同居 SDG 5.6.1 15至49岁妇女就性关系、使用避孕药具和生殖保健问题 自己做出决定的比例（%） 1. 经济状况 最穷的五分之一 2. 年龄 所有年龄组 3. 教育 无/低学历 �A2.1（续） 附 件 2 79《�十三�工作总规划》�量�响的�� SDG/WHA 编号 指标 不平等方面 重点亚人群 SDG 6.1.1 使用得到安全管理的饮用水服务的人口比例(%) 1. 居住地点 农村 2. 经济状况 最穷的五分之一 SDG 6.2.1 使用得到安全管理的环境卫生服务和洗手设施的人口比 例(%) 1. 居住地点 农村 2. 经济状况 最穷的五分之一 SDG 7.1.2 主要依靠清洁燃料的人口所占比例(%) 1. 居住地点 农村 SDG 11.6.2 城市地区细颗粒物（PM2.5）年平均浓度（µg/m3） 1. 居住地点 城市 SDG 16.2.1 遭受身体或心理攻击的1-17岁儿童比例（%） 1. 性别 男 2. 经济状况 最穷的五分之一 突发卫生 事件 易流行疾病疫苗覆盖率 1. 年龄 儿童；老年人 2. 性别 女 突发卫生 事件 脆弱环境中得到基本卫生服务的弱势人群所占比例（%） 不适用 不适用 WHA66.10 18岁成人血压升高的流行率 1. 年龄 老年人 2. 教育 不尽相同b 3. 经济状况 不尽相同b 4. 性别 男 WHA66.10 针对工业生产反式脂肪酸实施最佳做法政策（是/否） 不适用 不适用 WHA66.10 肥胖症流行率（%） 1. 教育 不尽相同b 2. 经济状况 不尽相同b 3. 性别 不尽相同b WHA68.3 由野生脊灰病毒导致的脊髓灰质炎病例数 1. 年龄 儿童（<5岁） 2. 性别 不尽相同b WHA68.7 国家抗生素消费模式 不适用 不适用 DTP3–三剂白喉-破伤风-百日咳疫苗；MCV2–两剂麻疹疫苗；PCV3：三剂肺炎球菌结合疫苗 a 由于缺乏证据，重点亚人群目前尚不得而知。 b 重点亚人群因国家而异。 �A2.1（续） 80 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 附件3 “三个十亿”的概念 附件3.1 处理人口增长 在“三个十亿”的背景下，必须认真考虑如何处理人口增长：特别是新增的人口将如何 影响“三个十亿”的每项目标。我们希望避免仅通过人口增长就能实现“三个十亿”的情况 （例如，将所有新的不吸烟者计入“改善十亿人口健康”中）。另一方面，如果不加注意， 即使指标有所改善，人口减少也可能导致对“三个十亿”的负贡献。 计算“三个十亿”的《第十三个工作总规划》方法对人口增长采用一种简单而健全的方 法，即计算5年内的变化，并乘以最终人口。例如，对于改善人口健康，这将是指标（即i） 流行率的变化（按比例表示），乘以人口： 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐! = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"#×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!!!"# − 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"#×𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!!!"#$"# = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!"#×(𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!!!"# − 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!!!"#$") 这种方法可被解释为：(a)如果没有采取其它干预措施就可能会发生的情况（现状或反事 实场景），与(b)实际发生的情况进行比较。就烟草使用而言，现状是，在该时期结束时， 烟草使用率与该时期开始时相同。然后，把烟草使用率的变化乘以该时期结束时的人口， 可以衡量效益。对于许多指标来说，这是一个很好的近似值，但对人口增长需要增加投资以 维持服务水平的指标来说，可能不太理想。 请注意，在《第十三个工作总规划》中，通过追踪人口年龄结构的变化来处理人口增长 是不现实的。对于大多数可持续发展目标/《第十三个工作总规划》指标，普遍缺乏按年龄分 类的数据（见附件2）。此外，与这种做法的其余部分相比，这过于复杂。 处理人口增长的替代方法 还评估了一种更为复杂的人口增长方法，供在《第十三个工作总规划》中使用。这将在 不同的指标（和国家）中对人口增长给予不同的处理。例如，在人口增长的情况下，一些 指标，如水和环境卫生，可能需要额外的资源，以维持现状（即人口获得机会的普及率相 同）。虽然替代方法更加灵活，但需要使用有待确定的附加参数。此外，在人口减少时， 情况也比较复杂。目前，首选采用上述更简单但稳健的方法。 附件3.2 “三个十亿”方法的一般局限性 与指标相关的局限性 《第十三个工作总规划》的“三个十亿”仅使用《第十三个工作总规划》指标计算。为 了尊重国家尽量减少额外数据收集负担的意愿，这些主要是可持续发展目标指标。其结果 是，用于计算“三个十亿”的一些指标不能完全代表相关的卫生问题和风险，而且其它明显 的关键指标也缺失。通常，所使用的指标并不能平等地涵盖生命全程，而且其中包括若干代 用指标，需要进行调整才能使用。 附 件 3 81《�十三�工作总规划》�量�响的�� 与数据可得性相关的局限性 《第十三个工作总规划》指标的数据可得性存在很多差距，即使是可持续发展目标数据 集也是如此。问题包括估计值的可得性和基础或原始数据的可得性（第2.3节；表A1.1）。 对于许多可持续发展目标，衡量常常每隔几年进行一次，可能需要经过显著的时间滞后， 才能获得估计结果。鉴于《第十三个工作总规划》的时间框架以及对直至2023年的变化进行 估计的必要性，数据及时性的问题将是一个重大挑战。除非数据的及时性得到提高，否则将 需要进行预测和预报。 与缺乏支持性信息相关的局限性 “三个十亿”组合了来自多项指标的信息。但是，缺乏关于数据集如何相互联系（关 联）以及指标变化如何相适应的信息。例如，尚不清楚全民健康覆盖服务覆盖范围的改善如 何与经济困难程度联系起来；或更健康生活不同方面的改善在亚人群中如何分布。在缺乏此 类信息的情况下，有必要在计算中使用简化假设。 与方法相关的局限性 根据“三个十亿”具体目标的宗旨以及使所有会员国可以采用这些方法的要求，“三 个十亿”的衡量计算相对简单。侧重点是从实用的做法开始，尽可能避免复杂性。例如， 在“改善十亿人口健康”中，尽管相对卫生影响不同，但各项指标没有加权（附件6.4）。 人口增长采用一种基本方法，在人口增长与影响之间相互作用中忽略了各指标之间的差异。 与重叠相关的局限性 “三个十亿”包括一些重叠。例如，某些指标涉及“三个十亿”的多项目标（例如， “全民健康覆盖十亿”和“改善十亿人口健康”中的烟草使用、“全民健康覆盖十亿”和 “突发卫生事件保护十亿”中的《国际卫生条例》能力）。相关指标（如血压和烟草使用） 也造成重叠。 与不确定性相关的局限性 据预计，对“三个十亿”估计贡献的不确定性将相当大。这反映了代表性、质量、数据 频率和报告延迟等方面的数据问题。样本大小和测量误差造成的数据噪音，特别是长期分散 的数据噪音，将增加不确定性。将使用一致的估计值（如有）。然而，在某些情况下需要内 推和外推，这也将增加不确定性。 与时间延迟相关的局限性 在《第十三个工作总规划》期间实施的干预措施效果可能不够快，无法在2023年之前进 行衡量。《第十三个工作总规划》可能会部分衡量在《第十三个工作总规划》开始前采取的 行动。 82 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 附件4 全民健康覆盖十亿 附件4.1 全民健康覆盖服务覆盖率的追踪指标 使用14个追踪指标来计算平均服务覆盖率。这些指标主要基于可持续发展目标3.8.1的追 踪指标（联合国统计司，2020年），并进行了一些小的调整（表A4.1）。 �A4.1 全民健康覆盖服务覆盖率的追踪指标 追踪领域 指标定义 首选数据源 GPW13尺度 [无尺度] （调整尺度） 对SDG 3.8.1的调整 生殖、孕产妇、新生儿和儿童健康 计划生育 已婚或同居的15-49岁妇女使用现代 方法满足计划生育需求的比例 全国人口调查 妊娠和分娩保健 15－49岁妇女在特定时间段内产下 活胎并接受过任何卫生人员提供的四 次或四次以上产前护理的比例 全国人口调查/常规设 施信息系统 儿童免疫 SDG 3.b.1接受三剂白喉、破伤风、百 日咳疫苗的婴儿百分比 全国人口调查/常规设 施信息系统 儿童治疗 在调查前两周内，因疑似肺炎（咳嗽 和呼吸困难，且不是鼻子堵塞问题造 成的）被送往适当的卫生机构或保健 提供者的5岁以下儿童百分比 全国人口调查 传染病 结核病治疗 在特定年份发现和治疗的新发和复发 结核病病例百分比 常规设施信息系统/监 测系统 使用结核病服务覆盖 率，而不是SDG 3.8.1 结核病有效服务覆盖 率，以避免在出现耐 药结核病时造成问题 艾滋病毒治疗 当前接受抗逆转录病毒药物治疗的患 者占感染艾滋病毒的成人和儿童估计 人数的百分比 常规设施信息系统 疟疾预防 疟疾流行地区中前一天晚上在药浸蚊 帐下睡觉的人口百分比 全国人口调查 水和环境卫生 至少使用基本环境卫生设施的家庭百 分比 全国人口调查 附 件 4 83《�十三�工作总规划》�量�响的�� ART – 抗逆转录病毒药物疗法；ITN – 药浸蚊帐。 a 代用指标。 对14个可持续发展目标3.8.1追踪指标进行了三方面的调整，以用于《第十三个工作总 规划》。 烟草：取消了对不使用烟草普遍程度的调整，以包括所有观察到的数据值（自2000年 以来）。 结核病：结核病衡量指标简化为治疗覆盖率，这是可持续发展目标3.8.1结核病衡量指标 的一部分。后者衡量有效的结核病治疗覆盖率，按结核病治疗覆盖率×结核病治疗成功率计 算。这种调整避免了可持续发展目标3.8.1结核病追踪指标在存在耐药结核病时出现的问题。 卫生工作者密度：对卫生工作者密度的指标进行了修改，以衡量医生、护士和助产士的 密度。更新后的指标与可持续发展目标3.c.1卫生工作者的密度和分布指标一致，这方面的数 据可得性在最近取得了重大进展。这三类卫生工作者占卫生人力的一半以上。此指标是服务 覆盖率的代用指标，并按照最高密度为每万人155人（这是2000年至2017年所有国家密度中 的第95个百分位数）调整了尺度。比该水平更高的密度重置为100%。该指标取代了可持续发 展目标3.8.1关于医生、精神病医生和外科医生的追踪指标，因为这方面的数据可得性较差， 并忽略了人数众多和重要的护士类别。 追踪领域 指标定义 首选数据源 GPW13尺度 [无尺度] （调整尺度） 对SDG 3.8.1的调整 非传染性疾病 预防心血管疾病a 18岁及以上人群血压升高（定义为收 缩压≥140毫米汞柱和/或舒张压≥90 毫米汞柱）的年龄标准化患病率 全国人口调查（其中 测量血压，而不是自 我报告） [50–100%] （0–100%） 糖尿病管理a 18岁 的 成 人 年 龄 标 准 化 平 均 空 腹 血糖 全国人口调查 [7.1–5.1 mmol/L] （0–100%） 烟草a SDG 3.a.1在过去30天内未吸烟的 15 岁成年人年龄标准化普遍程度 全国人口调查 未调整尺度 已 去 除 尺 度 调 整 ， 因 为SDG 3.8.1d的方法 [50]100%]（0+100%） 不包括所有会员国的数 值 服务能力和获取情况 就医便利程度a 每万人的医院病床总数 常规设施信息系统/国 家数据库 [每万人0-18] （0–100%） 卫生工作者密度a SDG 3.c.1卫生工作者密度（每万人的 医生、护士和助产士人数） 国家卫生人力账户 [每万人 0–154.74] （0–100%） 把指标中的医生、精神 病 医 生 和 外 科 医 生 调 整为医生和护士/助产 士，以反映最新的数据 来源 卫生安全a SDG 3.d.1《国际卫生条例》能力 主要信息提供者的调 查 �A4.1（续） 84 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 请注意，对不直接衡量服务覆盖率的其余指标进行了审查，以确定是否可以改进衡量尺 度或重新确定尺度，但没有进行调整的案例。三个代用指标有问题，不能很好地判断服务覆 盖率（用于糖尿病管理的空腹血糖；反映服务可及性的医院病床密度；用于预防心血管疾病 的非血压升高）。现阶段没有足够的（可持续发展目标）数据来进行替换。 附件4.2 算术平均值与几何平均值的比较 平均服务覆盖率（ASC）用于衡量在人口层面上提供所需服务的百分比。这是按照 14个追踪指标的嵌套算术平均值计算的（第4.3节）。使用算术平均值代替几何平均值， 可以更好、更简单地解释人口层面上服务覆盖的变化，从而有助于计算受益于全民健康覆盖 的人数。 算术平均值始终高于几何平均值（对于正值数据而言）。当指标具有相似值时，几何平 均值最高，但相对于算术平均值，如果有一个或两个指标的值比其它指标的值低得多，则几 何值可以大大降低。根据指标的确切变化，一个指标的变化有时会对几何平均值产生大小不 成比例的影响。在考虑变化时，算术平均值的使用要直观得多。对于有关数据，我们预计平 均服务覆盖率的长期增幅将小于几何平均值显示的增长幅度。 使用算术平均值代替几何平均值会导致观察到的服务覆盖水平和观察到的长期变化出现 一些差异。对于平均服务覆盖率较低的国家来说，算术和几何平均值之间的差异往往最大。 图A4.1a中显示了这一点，其中对使用几何平均值计算的可持续发展目标3.8.1全民健康覆盖服 务覆盖指数的估计值与使用算术平均值计算相同的输入数据进行了比较。图A4.1b显示了算术 平均值对2012年至2017年间服务覆盖率变化的影响；与几何平均值相比，算数平均值往往较 低。国家间相对排序的变化没有受到重大影响（例如，前五名和垫底的国家保持不变）。 附 件 4 85《�十三�工作总规划》�量�响的�� 图A4.1 服务覆盖率的嵌套几何平均值与嵌套算术平均值，2017年 在图A4.2中，可持续发展目标3.8.1全民健康覆盖服务覆盖指数与算术平均服务覆盖率 （ASC）进行了比较。左侧图显示了对相同的14个追踪指标使用算术平均值而不是几何平均 值产生的效果：即散布和非线性是不同平均方法的结果。在右侧图中，《第十三个工作总规 划》的“全民健康覆盖十亿”中使用的平均服务覆盖率与可持续发展目标3.8.1进行了比较： 即其中包括三个追踪指标不同平均方法以及调整的影响。 图A4.2 可持续发展目标3.8.1全民健康覆盖服务覆盖指数与平均服务覆盖率之间的关系 注：(a)显示可持续发展目标3.8.1服务覆盖指数（这是追踪指标的嵌套几何平均值）与相同追踪指标的 嵌套算术平均值之间的关系。(b)显示可持续发展目标3.8.1服务覆盖指数与“全民健康覆盖十亿”平均 服务覆盖率（即对修订后的结核病、卫生工作者密度和烟草指标的嵌套算术平均值）之间的关系。估计 数基于2000年至2017年183个国家的数据。 86 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 附件4.3 全民健康覆盖和85%的服务覆盖率 世卫组织先前估计了全球被认为拥有“充分”全民健康覆盖服务覆盖（即 85%的基本服 务）的人数（世卫组织，2019a）。该方法使用额外的数据集来衡量平均服务覆盖率，然后 将其与共同覆盖率数据相结合，以估计获得 85%基本服务的人口比例。平均服务覆盖率的计 算依赖于可持续发展目标3.8.1的8项追踪指标，但又增加了4项，因此总共有12项指标。对于 共同覆盖，使用了关于妇幼保健干预措施的家庭调查数据；然而，这些共同覆盖数据非常有 限，只涵盖一些儿童/孕产妇保健服务（即不是可持续发展目标3.8.1中包含的服务范围）。 对谁至少有85%的必要服务的估计是以一系列回归为基础的，将这些卫生干预措施的共同覆 盖率与平均服务覆盖率联系起来。目前，这给计算增加了相当大的不确定性。这种方法只能 合理地用于估计在区域或收入群体层面上对“全民健康覆盖十亿”的贡献，并不能衡量国家 的贡献。 不建议采用上述方法计算“全民健康覆盖十亿”。这种方法更为复杂，不确定性更大， 并需要更多的数据和分析。结果对阈值的选择以及共同覆盖和服务覆盖指标的任何扩展都 十分敏感。不适合于各国进行计算，因为国家级可用于估计的数据不足。 平均服务覆盖率与85%服务覆盖率的方法有何不同？ 虽然《第十三个工作总规划》“三个十亿”平均服务覆盖（ASC）的方法和85%服务覆盖 率方法都是计算有多少人拥有全民健康覆盖的有效方法，但概念和解释是不同的。平均服务 覆盖提供了一种更简单、更稳健、更透明的方法，更适合会员国用于计算《第十三个工作总 规划》的“全民健康覆盖十亿”。 据2019年的全民健康覆盖报告（世卫组织，2019a）估计，按照目前的速度，2018年至 2023年期间获得 85%基本服务的新增人口可能介于4亿至6亿人之间。使用为“全民健康覆盖 十亿”建议的方法，单单是服务覆盖率的可能增长就相当于获得100%服务覆盖的人口新增 3.5亿。造成差异的原因部分是由于使用基于平均值而不是阈值的衡量指标。“三个十亿”的 计算包括经济问题，这将减少获得全民健康覆盖的估计人数（另见附件4.5）。 对于所有方法，要实现“全民健康覆盖十亿”，将需要相当大力地加速进展。 附件4.4 “全民健康覆盖十亿”的局限性 代表性服务覆盖率指标 14项服务覆盖追踪指标不能充分反映全民健康覆盖服务的广泛范围（Hogan等，2018 年；Lee, Wu和Liu，2018年）。可持续发展目标3.8.1全民健康覆盖服务覆盖指数中包含的指 标旨在代表主要的基本服务，但所作的选择最终是由数据可得性推动的。该指数主要针对发 展中国家的关键问题，不能很好地区分发达国家。没有直接衡量非传染性疾病（如癌症、 心血管病或精神障碍治疗）服务覆盖率的指标，也没有衡量若干关键卫生服务（如获得外科 治疗或基本药物，以及精神或社会支持）的指标。若干服务覆盖指标被认为不太理想，可以 在不必加重数据收集负担的情况下得到改善（例如提供产前护理、使用药浸蚊帐）。建议在 可行时尽快更换一些指标（例如医院病床密度）。 附 件 4 87《�十三�工作总规划》�量�响的�� 使用服务覆盖率代用指标 全民健康覆盖服务覆盖率的若干指标是代用指标，因为它们并不直接衡量服务覆盖率 （表A4.1）。这些指标对服务水平提供了一定的衡量；然而，在作为人口比例进行解释方面 是有缺陷的。此问题限制了按人口比例对服务覆盖进行解释。 经济困难指标的局限性 理想情况下，“全民健康覆盖十亿”将采用一种经济保障衡量指标。在“全民健康覆盖 十亿”中，使用的指标是衡量经济困难的指标（第4.2节；可持续发展目标3.8.2）。经济困难 指标所作的补充并不能衡量经济保障。这是因为经济困难指标追踪因使用服务而自付费用的 影响。人们可能会避免为卫生保健自付费用，原因包括： ¡ 已建立了经济保障机制，使（某些）人们免于为卫生保健直接付款；或者 ¡ 阻碍获得所需服务的经济障碍，导致无法负担医疗费用（表明经济保障无效）。 但是，在没有关于获得和利用服务的信息的情况下，不可能区分这些群体。 在可持续发展目标监测框架内使用的灾难性卫生支出指标便于传达和计算，但在监测国 内出现经济困难时的社会经济不平等现象方面存在局限性。据预计，一旦系统地探索和比较 其它办法，就将改进或替代这种办法。 数据可得性 “全民健康覆盖十亿”的计算面临与可持续发展目标数据可得性相关的重大局限性。 理想情况下，服务覆盖和经济困难的数据将每年或在同一年提供。对于服务覆盖和经济 困难，需要通过填充或推断来估计年度数据值。缺乏最近的数据是若干服务覆盖追踪指标的 问题，对经济困难（灾难性支出）是尤其突出的问题，因为长时间延误获得新数据集尤其令 人关切。如果现有最近估计值不足，则无法计算“全民健康覆盖十亿”，或者将假设自上次 衡量以来指标值没有变化。 缺乏服务覆盖和经济困难的共同数据来源 全民健康覆盖的可持续发展目标指标3.8.1和3.8.2分别衡量全民健康覆盖的两个方面。 但是，从不同的数据源获得数据，不能用于确定在特定国家内谁在不发生经济困难的情况下 受益于服务覆盖。要准确了解在不产生灾难性卫生支出的情况下受益于服务覆盖的家庭和 人数，这两项指标需要从同一个数据源收集。目前没有这些数据。 缺乏家庭层面上联合收集的经济困难和服务覆盖数据，意味着我们对这两个指标在家庭 层面上的相互关系没有真正的了解。必须收集关于经济困难和服务覆盖的联合数据（第2.4 节），并更好地了解这些组成部分的共同分布情况。联合数据源将提供关于如何最好地将 服务覆盖率与经济困难结合起来的信息。这将补充，但不取代服务覆盖估计所需的现有数 据源。 88 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 认定为独立（缺乏关联性） 鉴于缺乏家庭或国家级的联合数据源，有必要纳入一个假设，即服务覆盖和经济困难部 分是独立的（不相关联），而且每个追踪指标的关联性都不太紧密。鉴于目前缺乏联合数 据，这一假设提供了第一步。实际上，基本情况是复杂的，取决于许多当地因素和具体考虑 哪些服务（例如，一些关键服务是免费的；造成灾难性支出的服务不一定包含在服务覆盖部 分中）。在高收入国家，经济困难可能与获得所需服务有更多的重叠，而在自付费用是卫生 系统主要资金来源的国家，面临灾难性卫生保健开支的许多人可能无法受益于所有必要服 务。 认定为独立可能导致对“三个十亿”的估计存在偏见。在制订《第十三个工作总规划》 期间考虑了替代办法，但认为其并不可行。其中包括制订描述服务覆盖水平和灾难性支出比 例共同分布的模型。这些做法缺乏合适的数据集，在《第十三个工作总规划》中使用过于复 杂。还考虑使用基于全民健康覆盖两个方面的算术或几何平均值的多方指数方法，因为这两 个可持续发展目标指标是分别衡量的。然而，这种方法不能形成人口同等值以转化为“全民 健康覆盖十亿”。 服务覆盖率与经济困难相结合（适用性有限） 用于将服务覆盖率和经济困难（灾难性卫生保健支出）结合起来的方法能够计算“全民 健康覆盖十亿”。它完全是为了这个目的而构建的。它不替代或修改现有可持续发展目标 3.8.1指标的任何部分。它首次尝试在人口层面衡量没有灾难性卫生保健支出的服务覆盖率变 化。应当可以预期，一旦有足够的数据可以付诸实践，这种办法就会得到改进。 “全民健康覆盖十亿”的不确定性 对“全民健康覆盖十亿”中的服务覆盖率和经济困难部分的估计存在相当大的不确定 性。这反映了数据方面的问题，包括代表性、质量、频率和报告延迟。使用比例方法组合各 个部分，将把两个不确定的数字相乘并然后查看变化，因此会加剧这种不确定性。据预计， 对“三个十亿”估计贡献的不确定性将相当大。 双重计算 可持续发展目标3.8.1各个部分的指标包括被纳入其它“三个十亿”目标中的三项指标： 安全的环境卫生和不使用烟草（也计入“改善十亿人口健康”）以及《国际卫生条例》能力 （也用于“突发卫生事件保护十亿”）。这种双重计数并不理想，但制订《第十三个工作总 规划》（世卫组织，2019b）时就预计会出现。 使用人口同等值 “全民健康覆盖十亿”将计算人口同等值，而不是个人数量（对其它“三个十亿”也 是如此）。如果全民健康覆盖单项衡量指标上升10%，那么将按人口10%的同等值计算对 “全民健康覆盖十亿”的贡献。实际上，这些服务在人口中的分布并不均衡（第3.5节案 例3）。这种方法不同于世卫组织全民健康覆盖报告中使用的替代方法（世卫组织和世界银 行，2017年；世卫组织，2019a），其中估计了全球接受 85%服务的人数（不考虑经济问 题）。后者不适合估计“全民健康覆盖十亿”，因为它过于复杂，需要可持续发展目标3.8.1 指标以外的其它数据，而且国家级没有足够的数据进行计算（见附件4.3）。 附 件 4 89《�十三�工作总规划》�量�响的�� 服务质量/有效服务覆盖率 《第十三个工作总规划》的“全民健康覆盖十亿”与可持续发展目标3.8.1一样，不考虑 服务覆盖的质量/有效性。它也不涉及可及性。而这些是全民健康覆盖的重要方面。 附件4.5 使用历史数据估算“全民健康覆盖十亿” “全民健康覆盖十亿”将计算全民健康覆盖在五年内的变化。为该5年历史期（2012– 2017年）进行了初步计算，以测试该方法的性能。计算基于报告和/或计算（见附件4.3）的 服务覆盖追踪指标和经济困难（灾难性支出）的数据。关于经济困难的近期数据尤其缺乏。 使用了若干方法。首先，只有当从2012年起至少有一个可持续发展目标3.8.2估计值，才能估 计国家的贡献：这占世界人口的55%左右。考虑到缺乏数据的人口，按比例扩大了最后的数 字，具体计算方法如下： 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑜𝑜𝑜𝑜 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐×100/55 国家贡献之和 第二种方法对缺乏经济困难数据的国家使用了2012年和2017年的区域中位数。第三种 方法使用可持续发展目标3.8.2的估计数据，通过《2019年全球卫生经济保障监测报告》方框 4和6中描述的方法进行计算（世卫组织和世界银行，2020年）。在所有方法中，“全民健康 覆盖十亿”的结果都相似（因为预期的不确定性很大）。 根据这一分析，如果2012-2017年的变化继续稳步增长，预计将受益于服务覆盖的新增人 数约为3.5亿。另有多达6000万人将遭受经济困难。预计对“全民健康覆盖十亿”的贡献总额 将达约3亿人。这些数字为大致数，但情况很明确：要实现“全民健康覆盖十亿”，就必须显 著加快速度。 Hogan DR, Stevens GA, Hosseinpoor AR, Boerma T（2018年）。监测可持续发展目标范围内的全民健康覆盖情况： 基本卫生服务指数的制订和基线数据。Lancet Glob Heal.6(2):e152–68.doi: 10.1016/S2214-109X(17)30472-2。 Lee CY, Wu JS, Liu DP (2018年)。衡量卫生保健获取和质量指数的挑战。《柳叶刀》。391(10119):429.doi: 10.1016/ S0140-6736(18)30146-6。 联合国统计司（2020年）。指标3.8.1：基本卫生服务的覆盖率。机构信息（https://unstats.un.org/sdgs/metadata/ files/Metadata-03-08-01.pdf，2020年4月1日访问）。 世卫组织（2019a）。走向全民健康覆盖的初级卫生保健：2019年监测报告：报告全文。日内瓦：世界卫生组织 （WHO/HIS/HGF/19.1）；（https://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/uhc_report_2019. pdf，2020年9月4日访问）。 世卫组织（2019b）。《2019-2023年第十三个工作总规划》[网站]。日内瓦：世界卫生组织（https://www.who.int/ about/what-we-do/thirteenth-general-programme-of-work-2019---2023，2020年9月4日访问）。 世卫组织和世界银行（2017年）。《追踪全民健康覆盖：2017年全球监测报告》。世界卫生组织和国际复兴开 发银行/世界银行（https://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/2017/en/，2020年9月4日 访问）。 世卫组织和世界银行（2020年）。2019年全球卫生经济保障监测报告。日内瓦：世界卫生组织和国际复兴开发银行/ 世界银行（https://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/2019/en/，2020年9月4日访问）。 90 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 附件5 突发卫生事件保护十亿 附件5.1 发现突发事件的决策文书 1 由世界卫生组织提供定义。 2 疾病清单应仅用于本条例的目的。资料来源：改编自世卫组织，2016年（附件2）。 附 件 5 91《�十三�工作总规划》�量�响的�� 附件5.2 “突发卫生事件保护十亿”的初步估算 “突发卫生事件保护十亿”是一个新概念，包含了新的指标。对“突发卫生事件保护十 亿”可能情况的初步估计以截至2019年的现有数据集为基础。估计中进行了以下简化： ¡ 防范指标：使用155个国家报告的2019年数据。这些数据是通过2018年投入使用的新工具 （SPAR）报告的：这意味着现在得出对2019年之后可能对该“十亿”目标所作贡献的估 计还为时过早。只有迄今为止观察到的变化才包含在该“十亿”目标的五年估计中。 ¡ 防范指标：使用了过去三年的趋势估计，并假设该情况将在五年期间以相同的速度持续下 去。 ¡ 发现和应对指标：使用了从过去五年中344起《国际卫生条例》事件汇编而成的初始历史 数据库。这些数据用于初步估计到2023年底可能出现的贡献。 使用上述（保守的）估算，估计对“突发卫生事件保护十亿”的总贡献约为5亿人。需要 努力确保实现这一“十亿”目标。 世卫组织(2016年)。《国际卫生条例（2005）》。第三版。日内瓦：世界卫生组织（https://www.who.int/ihr/ publications/9789241580496/en/，2020年4月1日访问）。 92 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 附件6 改善十亿人口健康 附件6.1 “改善十亿人口健康”指标的选择 表A6.1列出了考虑纳入“改善十亿人口健康”的可能指标⸺这些是《第十三个工作总 规划》的指标，在某些方面侧重于卫生部门之外。大多数是与卫生相关的可持续发展目标指 标。未选中的指标被排除在外的原因如下： ¡ 如果有其它接触指标（环境空气污染死亡率；不安全的水、环境卫生和个人卫生造成的死 亡率），或如果全球负担较轻（中毒导致的死亡率），就避免使用死亡数据； ¡ 虽然受到卫生和卫生部门政策的影响，但主要重点在卫生部门内，与健康决定（知情的性 选择）更相关。 请注意，虽然一旦出现发育迟缓和消瘦，就应由卫生部门管理，但这些情况是由卫生部 门以外的因素造成的（例如，社会决定因素、缺乏安全饮用水和环境卫生、喂养做法欠佳、 缺乏教育）。基于这些理由，这些情况被认为属于“改善十亿人口健康”的范围。 附 件 6 93《�十三�工作总规划》�量�响的�� �A6.1 考虑用于“改善十亿人口健康”的指标 指标 数据可得性 与卫生部门 的重叠 健康问题/ 健康风险 决定因素 结果衡量 发生率 衡量 政策衡量 高 中 有限 选择的GPW13指标 SDG 2.2.1 儿童发育迟缓（<5岁） SDG 2.2.2 儿童消瘦（<5岁） SDG 2.2.2 儿童超重（<5岁） SDG 3.4.2 自杀死亡率 SDG 3.5.2 酒精消费 SDG 3.6.1 道路死亡 SDG 3.a.1 烟草使用 SDG 4.2.1 正常发育（<5岁） SDG 5.2.1 亲密伴侣暴力（F） SDG 6.1.1 安全管理的水 SDG 6.2.1 安全管理的环境卫生 SDG 7.1.2 清洁家用燃料 SDG 11.6.2 平均颗粒物（PM2.5） SDG 16.2.1 侵害儿童的暴力 WHA66.10 反式脂肪政策 WHA66.10 肥胖 考虑但未使用的GPW13指标 SDG 3.9.1 环境空气污染造成的死亡率 SDG 3.9.2 水、环境卫生和个人卫生不安全导致的死亡率 SDG 3.9.3 中毒导致的死亡率 SDG 5.6.1 富有成效的知情健康选择（F） F–女性。 94 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 附件6.2 非流行率指标的转换 本节提供了关于非流行率指标转换的进一步详细信息。通常，现有的外部数据集用于调 整可在无需任何持续外部数据的情况下进行的转换。外部数据仅用于初始调整，国家并不需 要这些数据。 减少有害使用酒精 可持续发展目标3.5.2关于酒精人均消费量（APC）的指标衡量了国家按纯酒精以升计的 平均酒精消费量。对于“改善十亿人口健康”，酒精人均消费量减少25升等同于100%的人 口更健康。这涵盖了2018年观察到的国家值范围（0–20.5升），意味着将认可所有国家中酒 精消费量的减少。较小的变化按比例对“改善十亿人口健康”作出贡献。这种方法是一种简 化，因为减少饮酒的健康效益(1)不一定是线性的，(2)很可能体现为很大一部分人口获得部分 健康效益，而不是少数人出现巨大变化。 测试了转换酒精人均消费量指标的其它方法，包括人口中重度间歇性饮酒者和戒酒者的 比例，作为酒精人均消费量的函数进行估计。重度间歇性饮酒的减少和戒酒的增加等同于改 善了健康，被用于衡量可被视为更健康的人口比例。这一转换基于对国家人口层面上饮酒行 为的现有模拟估计的分析（Manthey等，2019年）。与上述线性转换相比，该方法的应用更 为复杂。没有使用这种方法，因为转换后的数据不能用0–100的比例显示。 道路安全 对于“改善十亿人口健康”，使用可持续发展目标的道路交通相关死亡率来估计道路伤 害和道路死亡人数。道路伤害死亡的概率取决于许多因素，包括一个国家的卫生保健及其它 服务。一项相关的衡量指标是社会人口指数（SDI），该指数是根据人均收入、教育程度和总 生育率衡量一个国家发展水平的指标（Kassebaum等，2016年）。图A6.1说明了作为社会人 口指数函数的道路伤害与道路死亡比率之间的关系，并为此确定了立方方程： 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 = −35.69 + 497.40 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 − 1272.90 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠! + 1075.56 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠! 这种关系用于将可持续发展目标3.6.1，即道路死亡率，转化为对五年期间因道路交通事 故而受伤或死亡的人口比例的估计。然后，转化为五年内没有受伤或死亡者的比例。此转换 中使用的社会人口指数值将按2018基准年度确定。请注意，这种转换低估了更安全道路的 好处，因为没有考虑到次生效应。 附 件 6 95《�十三�工作总规划》�量�响的�� 图A6.1 道路伤害和道路死亡比率与社会人口指数之间的关系 注：曲线表示确定的立方方程加上95%的置信间隔。 资料来源基于卫生计量和评估研究所的数据，2018年6月 清洁空气 可持续发展目标11.6.2关于空气颗粒物的指标衡量PM2.5的平均浓度。对于“改善十亿人 口健康”，PM2.5减少100µg/m3等同于100%的人口更健康。这涵盖了观察到的国家值范围 （5–93 µg/m3），意味着将认可所有国家中空气质量的改善。较小的变化将按比例对“改善 十亿人口健康”作出贡献。例如，PM2.5平均浓度减少10μg/m3，将被计算为相当于10%的人 口更健康。根据历史数据（2011-2016年），这导致在过去五年中，总共有大约1.8亿人的生 活变得不那么健康。然而，这是一种简化⸺改变空气污染对健康的好处在0-100µg/m3范围 内并不是线性的。 还考虑采取其它办法来转换可持续发展目标11.6.2，但未予采用，因为不能充分反映全球 空气质量的趋势。采用阈值方法确定每个国家享有安全空气质量的人口比例，即PM2.5平均 浓度低于世卫组织10µg/m3的指导水平。为此，使用网格化基础数据来估计接触在这一阈值 之上和之下PM2.5水平的人口比例。这种做法在五年历史期间使大约1.7亿人受益，其中大部 分处在发达国家，如欧洲和美国。然而，该方法未能体现许多其它国家中所见的全球空气质 量恶化的问题，例如，使用10µg/m3的阈值不计算空气质量已经超过10µg/m3且正在恶化的情 况。进一步的改进是要增加第二个阈值水平（例如25µg/m3），并计算获得一个或另一个水 平上更好/更差空气质量的人数。这种方法也同样显示对“改善十亿人口健康”的贡献净值为 正数。这两种方法都不能体现全球空气质量的恶化。上述比例方法是首选方法。 反式脂肪 在《第十三个工作总规划》期间全面执行世卫组织反式脂肪酸（TFA）最佳做法政策的 国家将有2.1%的人口计算为更加健康的新增人口。这2.1%的贡献是使用平均反式脂肪消费数 据得出的（卫生计量和评估研究所，印刷中），用于估计： 1. 对于生活在没有世卫组织关于反式脂肪酸最佳做法政策的国家中的人，摄入过量反式脂 肪酸（占总能量摄入量的1%以上）的全球平均比例。根据144个国家的数据，估计占人口 的14.3%。 96 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 2. 在实施反式脂肪酸最佳做法政策之后，反式脂肪酸过量摄入（占总能量摄入量的1%以 上）比例的预期降低（5年期间）。实施最佳做法政策可显著减少反式脂肪的过量消费 （Parziale和Ooms，2019年）。根据若干年来实行最佳做法政策的七个国家（奥地利、 智利、丹麦、匈牙利、冰岛、挪威、南非）的情况，过度摄入反式脂肪酸的比例估计降低 了15.0%。 因此，实行反式脂肪酸政策可能意味着14.3/100×15%=2.1%的人口将在今后五年内受 益。请注意，这是全球平均值，基于不同基础数据源和不同国家的情况。实际上，国家级的 影响可能与这一数值有很大不同。使用标准值是为了将反式脂肪计算在该“十亿”之内。 附件6.3 重复计数校正详情 在计算对“改善十亿人口健康”的贡献时，使用双重计数校正。这是一次简化的初级校 正，旨在解决会员国关注的问题，同时对现有数据来源采取现实态度。校正的基础是，假设 每个组件指标的变化在人群中随机发生（即独立发生）。它确保对该“十亿”的贡献永远不 会超过人口的100%。它不处理数据中的显著关联性（见下文）。 为了说明这种方法，请考虑100%的人口（新近）同时获得清洁空气和清洁用水的极端 情况。如果这两项贡献被分别计入该“十亿”，并且没有进行校正，那么200%的人口可以 计算为更健康的人口。这样并不理想。现在，考虑一个场景，其中50%的人口新近获得清洁 的空气，50%获得清洁用水。我们不知道这是否意味着每个人都只受益于一个方面（空气或 水），或一半的人口受益于两者（空气和水），或出现类似的中间情况。最简单的方法是假 设谁得到清洁的水和谁得到清洁的空气是随机的。在随机性下，这通常意味着大约25%的人 口只得到水，25%的人只得到清洁的空气，25%的人两者兼备，25%的人没有得到清洁的空气 和水（简单的概率）。因此，使用双重计数校正，将计算为75%的人口获得清洁空气，或清 洁用水或两者兼而有之（相比之下，如果我们只是把50%和50%加起来而不做校正，就会得到 100%）。这是重复计数校正的基础。请注意，如果有很强的关联性（例如，大多数获得清洁 空气的人也得到清洁的水），则校正不会考虑到这一点。实际上，有些指标与社会经济/收入 水平高度相关（例如获得安全饮用水和环境卫生、清洁燃料、儿童发育迟缓），因此，改善 工作预计将侧重于满足低收入人群的需要，而这可能会导致无法体现的重复计数。 更复杂和更准确的方法是直接考虑到受益于每个指标的人口的关联性（例如使用分布估 计联合方法）。然而，这需要比目前在全球可获得的数据更为详尽的数据。 请注意，独立假设针对指标的变化；这与假设指标之间的独立性不同。虽然我们没有关 于国内层面上（即国家亚人群）关联性方面的数据，但在国家间层面上考虑时，认定变化的 独立性似乎是合理的：历史数据显示，观察到的指标变化的最大关联性小于0.5（图A6.2）。 附 件 6 97《�十三�工作总规划》�量�响的�� 图A6.2 最近历史数据中观察到的指标变化的关联性 注：Pearson的关联性显示为彩色椭圆（右上角）和数字（左下角）。在95%的水平上，用X标记的关联 性并不显著。颜色深浅表示关联性的力度。变化是最近五年中估计的变化。 资料来源：世卫组织全球卫生观察站数据库和联合国全球可持续发展目标指标数据库（于2019年5月 摘录，并略有添加）。 进行重复计数校正后对“改善十亿人口健康”的总贡献，是按一项或多项指标衡量的更 健康人口比例与健康较差人口比例之间的差额。这可以表达如下： 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝! ! 1 − 1 − |∆𝑝𝑝!| ∆!!!! − 1 − 1 − |∆𝑝𝑝!| ∆!!!! 简化为： 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝! 1 − |∆𝑝𝑝!| ∆!!!! − 1 − |∆𝑝𝑝!| ∆!!!!! 其中 |∆𝑝𝑝!| 是指标i的比例变化的绝对值，j是不同的人口群体（例如农村地区5岁以下、城市地 区5–9岁、18岁及以上），而i是与每个人口群体相关的指标。人口按年龄（5岁以下、5–14 岁、15–17岁、18–19岁、20岁及以上）、地点（农村/城市）和婚姻状况（现在或以前有伴侣 的妇女、其它情况）划分。不同人口群体受到不同指标的影响：例如，有些指标与5岁以下儿 童有关，有些与全体人口有关，有些仅与成人有关。关于水和环境卫生数据，有若干国家对 98 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 农村或城市的数值（但不是总数值）有估计值。 上述公式源于简单的概率论据。首先，请注意， 1 − |∆𝑝𝑝!| 是指标i 未见变化的人口比 例。然后(1 − |∆𝑝𝑝!| ×(1 − |∆𝑝𝑝!|) 是指标1无变化且指标2无变化的人口比例，∏i 1 − |∆𝑝𝑝!| 是任 何指标i都没有变化的人口比例。这意味着剩余的部分，1 — ∏i 1 − |∆𝑝𝑝!| ，是在此期间一个 或几个指标发生变化的人口比例，即新近过上更健康生活的人口比例。 校正时还需要考虑到一个事实，即并非所有指标都在改善。如果∆𝑝𝑝 > 0 ，则意味着 人口减少了健康风险接触；如果∆𝑝𝑝 < 0 ，则表明人口正经历着健康风险接触的增加。 在上面的等式中，第一部分1 – ∏ ∆𝑝𝑝! > 0 1 − |∆𝑝𝑝!| 是变得更健康的人口比例，第二部分 1 – ∏ ∆𝑝𝑝! < 0 1 − |∆𝑝𝑝!| 是变得不太健康的人口比例。如果10%的人口因空气质量改善而变得更 健康，10%的人口由于体重增加而变得不太健康，那么过上更健康生活的净人数为零⸺这两 方面的变化大致相互抵消（另见下文附件6.5）。 附件6.4 衡量“改善十亿人口健康”的可能方法 选择方法的标准 “改善十亿人口健康”的方法是世卫组织的新起点。在选择方法时使用了以下标准： ¡ 这种方法应该估计过上更健康生活的人数。 ¡ 该方法应简单易懂，易于应用，适合所有国家进行计算。 ¡ 该方法必须以现有的《第十三个工作总规划》成果指标（主要是可持续发展目标指标）为 基础，避免给会员国带来进一步数据收集的负担。 ¡ 这种方法应该计算对健康有意义的变化（例如，新近获取用水可能会带来更健康的生活； 在人口层面实施政策并不一定意味着所有人口都更健康）。 ¡ 该方法应随时可使用，不需要很长时间的开发计划。 ¡ 简便性和广泛的适用性比高级的复杂性更受欢迎。该方法将是第一次尝试，可以随着时间 的推移进一步开发和完善。 基于以上所述，建议的衡量更健康人群的方法就是更健康生活的方法（第6.2节）。 考虑过其它方法，特别是(1)《第十三个工作总规划》专家参考小组建议用避免的残疾 调整生命年（DALYs）对指标进行加权，以便估计每项指标的相对健康收益，(2)简化加权 方案。这些备选方案更为复杂，需要进一步发展，而且被认为不太可能方便地被所有会员国 使用。 附 件 6 99《�十三�工作总规划》�量�响的�� 避免的残疾调整生命年 《第十三个工作总规划》专家参考小组建议制订一种方法，利用避免的残疾调整生命年 将每项指标转换为等效的健康收益。这解决了更健康生活方法的一个明显缺陷，即所有指标 都被视为对健康具有同等影响。 该方法旨在量化由于不同指标而获得的相对健康收益，例如，减少酒精的有害使用与无 暴力的童年相比。这需要确定一个加权方案，然后确定将健康收益转化为人数的手段。使用 避免的残疾调整生命年进行加权在概念上具有吸引力，因为提供了一个有原则的基础，可以 综合不同方面的努力。缺点是需要付出更多的努力来说明如何进行计算，而且不能十分直接 地应用于“十亿人”的探索性方法。此外，避免的残疾调整生命年可能无法提供理想的加权 方案来衡量健康状况的变化。在将残疾调整生命年应用于不同年龄组时，需要小心谨慎（可 能必须使用在全范围年龄中避免的残疾调整生命年总数）。例如，儿童期和青春期可被视为 关键年龄，至少在超重和吸烟方面有潜力对人口长期健康产生最大的影响。年轻的吸烟者更 有可能最终成为终身吸烟者，超重的儿童更有可能最终成为肥胖的成年人。然而，这些年龄 组的残疾调整生命年数较低，因为对健康的影响直到晚年才能感受到。其次，尚不清楚残疾 调整生命年是否能充分体现构成健康的所有方面，例如相关的福祉和对人际关系的影响。就 残疾调整生命年而言，亲密伴侣暴力和儿童期病症的影响似乎相对较小，但这些因素可以对 人们的生活产生长期影响。 简化权重 如前所述，更健康生活方法的一个关键局限性是，指标的变化不按健康收益加权。因 此，根据残疾调整生命年估计的全球疾病负担，还考虑了如何能够得出每个指标的大致权 重。对于每个指标，使用表A6.2中显示的面临不健康状况者的比例估算出人均残疾调整生命 年。例如，对于吸烟，受影响者的人均残疾调整生命年估计为残疾调整生命年总数除以世界 上使用烟草的人数。在可能的情况下，从卫生计量和评估研究所的数据或者《世界卫生统计 报告》（世卫组织，2019年）或已发表的同行评审科学论文中提取了这些比例。然而，这需 要简化和主观的假设，而且存在复杂化的因素：例如，对于烟草使用，这种方法忽略了戒烟 者的残疾调整生命年，因此也计入了烟草使用的总体负担。对于那些不计流行率（如空气污 染、道路安全）和需要转换的指标，估计的人均残疾调整生命年更加不稳定。这些局限性以 及这里没有详细说明的其它局限性，说明这项工作有多么困难。要推进工作，可能需要采取 规模更大和更一致的方法，并采用一套经修订的指标。 100 《�十三�工作总规划》�量�响的�� �A6.2 “改善十亿人口健康”指标的全球疾病负担 注：如2017年全球疾病负担研究（卫生计量和评估研究所，2018年）中报告的那样，风险因素/原因按 全球疾病负担规模（残疾调整生命年）的下降顺序列出。（世卫组织不会为这些风险因素中的大多数确 定残疾调整生命年。）计算使用以下近似值来估计发生比例：肥胖 – 成人比率（Ng等，2014年）；道 路安全 – 符合最佳做法的道路安全法未涵盖的人口（世卫组织，2018年）；不安全的水-使用安全管理 饮用水服务的人口比例（世卫组织，2019年）；酒精 – 当前饮酒者的比例（Griswold等，2018年）（尝 试使用其它方法，但给出了类似的结果）。对于反式脂肪，使用了超过世卫组织指导水平的人口比例估 计数（卫生计量和评估研究所，印刷中）。最后一栏中的条形线在0.5处截断。 为了测试简化固定权重方案的概念，为每个指标规定了固定权重（0到1之间）。值为1 时，表示指标的变化等于完全的更健康生活（例如停止使用烟草）。较低的值表示健康状况 有一些变化，这相当于部分更健康的生活。这是根据健康收益平衡不同指标的简要方法；例 如，戒烟对健康的影响大于安全的环境卫生。半数以上的指标被赋予了1的最大权重（如烟 草、发育迟缓、肥胖），因为这些指标的改变被认为意味着一个人将获得很高的健康效益。 根据接触风险者的人均残疾调整生命年，其它指标的权重较小。 除了主观性之外，简化的加权方案还有其它已知的局限性。对于权重为1的指标，相关健 康效益（包括长期健康效益）之间没有区别，即无加权方法最初的问题仍然存在。很快就可 以看出，有必要开始综合健康效益，以创建类似健康指数的东西。这意味着一个更全面的方 法，类似于上文所述避免的残疾调整生命年方法，并超出《第十三个工作总规划》的范围。 顺便说一句，简化的权重也使实现“改善十亿人口健康”更具挑战性（即根据历史数据，贡 献可能约为无加权方案的四分之一）。虽然希望简化的权重也许能提供一个中间解决方案并 替代避免的残疾调整生命年，但这种做法太主观，不适合用于《第十三个工作总规划》的 “改善十亿人口健康”。最好采用无加权的方法，但要清楚地认识到其局限性。 风险因素/原因 DALYs （百万） 接触风险的 人口（%） 接触风险人口的人均 DALYs 烟草（10岁及以上） 213 19 0.18 肥胖（10岁及以上） 147 13 0.22 饮酒 108 33 0.04 儿童消瘦（5岁以下） 88 8 1.69 环境颗粒物污染 83 91 0.01 道路伤害 68 22 0.04 不安全的水源 64 29 0.03 固体燃料对家庭空气的污染 59 36 0.02 不安全的环境卫生 41 21 0.03 自我伤害 34 4 0.13 儿童发育迟缓（5岁以下） 19 27 0.11 亲密伴侣暴力（所有年龄） 7 20 0.00 高反式脂肪酸饮食 6 14 0.01 虐待儿童（20岁以下） 2 10 0.03 附 件 6 101《�十三�工作总规划》�量�响的�� 健康指数 未来的另一个选择是考虑是否可能创建一个非卫生部门相关健康指数。这个指数将从0% （可能的最差情况）到100%（可能的最好情况）排列人口的健康状况。这将提供在某个时间 点衡量健康状况的指标（因此不是仅限于衡量变化）。这将需要更复杂的做法和方法方面的 显著发展。 附件6.5 “改善十亿人口健康”的局限性 《第十三个工作总规划》“改善十亿人口健康”的目标是衡量和鼓励改善世界人口的健 康状况。拟议的方法是首次进行的慎重尝试，有能力监测与《第十三个工作总规划》相关的 人口健康状况的重要变化，同时便于在国家级利用。然而，它确实有局限性。附件3.2中列出 了所有“三个十亿”目标共同的局限性。“改善十亿人口健康”特有的问题（以及对这些问 题的一些应对措施）包括： ¡ “改善十亿人口健康”的框架建立在为《第十三个工作总规划》选择的指标之上（主要是 可持续发展目标）。对于衡量总体人口健康状况变化，这是一套不尽人意的指标⸺这些 指标并不能全面涵盖影响健康的所有环境、行为和社会风险。此处建议的更健康生活方法 将专门涉及《第十三个工作总规划》。今后应设想一个更全面的健康指数和框架，更广泛 地涵盖各部门和因素。表A6.3显示待选的其它指标，这些指标将扩大健康状况变化的衡量 范围，并处理遗漏的关键主题。 �A6.3 未来衡量中应考虑的部门和指标 部门 指标 气候 与健康相关的气候支持工作a 健康的生活方式 身体活动 劳工 工作时间过长 食品安全 安全食品的可及性 膳食 盐摄入量 膳食 糖摄入量 贫穷 城市住房（SDG 11.1.1） 人力资本指数 福祉 幸福度 化学品 中毒 老年人 可及性/安全性 性别平等 a 可持续发展目标的气候变化指标尚未商定。 注：粗体项目有现存数据集，但未包含在《第十三个工作总规划》成果指标集中。 《第十三个工作总规划》的改善人口健康框架不能充分用于生命全程。适用于不同人口 群体的指标的数量和类型存在重大差异。可以说，幼儿的代表性既不足，又过高⸺有若干指 标是针对5岁以下儿童的，但与此同时，计算办法（所有指标都同样计算）可能低估了健康人 生起点的重要性。其他年龄组也可能没有很好的代表性，例如青少年和老年人。 102 《�十三�工作总规划》�量�响的�� ¡ 该指数是变化的指数，而不是绝对水平。该方法不会提供（非卫生部门）健康状况的排 名。它不是为这个目的设计的。 ¡ 该方法对所有指标的权重相同。虽然每个指标的变化标志着健康状况中重要的一步，但这 并不理想。例如，考虑以下情况：一个国家空气污染的恶化相当于涉及人口的7%，而不 使用烟草方面的改善相当于涉及人口的5%。合计为-2%，即不太健康的人口。但是，可以 说，烟草对健康的影响大于空气污染⸺这可能意味着人口实际上更健康（即，作为衡量 健康变化的总体指标，对该“十亿”的贡献可能具有误导性）。重要的是要审视潜在的变 化，而不仅仅是表面数字，并且要记住，该“十亿”意在推动变化，而不是提供完美的 计数。 ¡ 通过基于变化独立性的假设进行校正，对重复计算影响的担忧已部分地得到解决。这种 校正确保不会计算100%以上的人口，并减少了双重计数的影响，但不考虑人口内部的关 联性。 ¡ 并非所有指标都表示为发生比例，而且并非所有指标都是风险衡量指标（例如，“道路死 亡”是一种结果，但用作风险的代用指标）。用于将指标转化为发生比例估计值的转换是 主观的，所涉及的选择可以对该“十亿”产生巨大影响。在创建转换时，目标是使不同的 指标产生的健康状况变化尽可能对等。对于两个死亡率指标，可用的选择非常有限，而且 已经认识到，这些指标在该“十亿”中的代表性不足。 ¡ 某些《第十三个工作总规划》数据集尚不能提供所有区域的情况。例如，非洲严重缺乏水 和环境卫生数据。在《第十三个工作总规划》期间，希望这种情况会有所改善。新数据的 提供将对估计对“改善十亿人口健康”的贡献产生重要影响。 附件6.6 使用历史数据估算“改善十亿人口健康” 更健康生活的方法衡量在一段时间内发生的变化。为了测试该方法的绩效，针对具有足 够数据以衡量最近五年期间（大致）变化的指标，计算了国家层面的贡献。如果可获得稍长 或较短时期的数据，则利用了这些数据并按五年期进行了调整。即便如此，并非所有指标在 这一历史时期都有足够的数据来衡量变化。在某些情况下，存在重要的区域数据差距。按区 域和指标分列的汇总贡献载于表A6.4和图A6.3。 这项工作中需要注意的重要事项包括： ¡ 不填写缺失的数据，但预计还会有额外的贡献（例如在水和环境卫生方面）。 ¡ 大国的变化会对总数产生重大影响（例如，这一时期的环境卫生改善主要是在中国发生 的）。 ¡ 计算使用对五年内变化的简化估计。今后应采用更好的预测/趋势估计方法。 ¡ 在该五年历史期，对该“十亿”的贡献约为6.5亿人，但存在相当大的不确定性。在 《第十三个工作总规划》期间，“改善十亿人口健康”非常可能需要加速。 ¡ 区域内通常存在负值和正值贡献混合的情况。负值表明，总的来说，生活变得不太健康。 酒精的情况最复杂，一些区域取得了进展（欧洲），另一些则出现倒退（东南亚和西太平 洋）。空气污染和肥胖症的增加是造成全球健康水平下降的最大因素。 附 件 6 103《�十三�工作总规划》�量�响的�� �A6.4 按指标和世卫组织区域分列的过上更健康生活的估计人数（百万） “十亿”主题 非洲 美洲 东南亚 欧洲 东地中海 西太平洋 共计 安全的环境卫生 8 47 116 19 7 275 471 清洁家用燃料 13 13 218 6 23 40 313 安全饮用水 8 5 108 10 1 0 132 不使用烟草 6 20 45 15 8 18 111 儿童无发育迟缓 4 1 11 1 3 2 22 健康脂肪a 0 8 0 0 0 0 8 儿童无消瘦情况 6 0 -2 0 1 1 6 儿童无超重情况 2 0 3 0 1 -3 4 减少 自杀企图a 0 -1 0 2 0 2 4 道路安全a 0 -3 -18 0 5 5 -12 减少酒精使用a 1 6 -54 30 0 -15 -31 人们不肥胖 -14 -27 -22 -21 -17 -36 -137 环境空气质量a -40 20 -183 23 -33 35 -178 总计（经校正） -5 80 187 79 -1 308 648 a 表示对发生比例进行了转换。 注：把有足够数据来估计最近五年变化的国家值汇总起来，并四舍五入到最近的百万。最后一行显示每 个区域的总数，包括对重复计数进行校正（因此小于该栏中各值的总和）。仅为具有足够值以衡量变化 的指标显示数据。 资料来源：世卫组织全球卫生观察站数据库和联合国全球可持续发展目标指标数据库（于2019年5月 摘录，并略有添加）。 104 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 图A6.3 最近5年历史期中对“改善十亿人口健康”的贡献 资料来源：世卫组织全球卫生观察站数据库和联合国全球可持续发展目标指标数据库（于2019年5月摘 录，并略有添加）。 Griswold MG, Fullman N, Hawley C, Arian N, Zimsen S, Tymeson H et al. (2018). Alcohol use and burden for 195 countries and territories, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet. 392(10152):1015–35. doi: 10.1016/S0140-6736(18)31310-2. IHME (2018). Global Burden of Disease study 2017 (GBD 2017) results. Seattle, WA: Institute for Health Metrics and Evaluation (http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool, 1 March 2020). IHME. The unfulfilled promise of prevention: the global burden of 87 risk factors, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet. In press. Kassebaum NJ, Arora M, Barber RM, Bhutta ZA, Brown J, Carter A et al. (2016). Global, regional, and national disability-adjusted life-years (DALYs) for 315 diseases and injuries and healthy life expectancy (HALE), 1990–2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet. 388(10053):1603–58. doi: 10.1016/S0140- 6736(16)31460-X. Manthey J, Shield KD, Rylett M, Hasan OSM, Probst C, Rehm J (2019). Global alcohol exposure between 1990 and 2017 and forecasts until 2030: a modelling study. Lancet. 393(10190):2493–502. doi: 10.1016/S0140-6736(18)32744-2. Ng M, Fleming T, Robinson M, Thomson B, Graetz N, Margono C et al. (2014). Global, regional, and national prevalence of overweight and obesity in children and adults during 1980–2013: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet. 384(9945):766–81. doi: 10.1016/S0140-6736(14)60460-8. Parziale A, Ooms G (2019). The global fight against trans-fat: The potential role of international trade and law. Global Health. 15(1):46. doi: 10.1186/s12992-019-0488-4. WHO (2018) , G l oba l s tatus repor t on road sa fety 2018. Geneva : Wor ld Hea l th Organ izat ion (https://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2018/en/, accessed 4 September 2020). WHO (2019). World Health Statistics 2019: Monitoring health for the SDGs. Geneva: World Health Organization (https:// www.who.int/gho/publications/world_health_statistics/2019/en/, accessed 4 September 2020) 附 件 6 105《�十三�工作总规划》�量�响的�� 附件7 健康预期寿命（HALE） 附件7.1 健康预期寿命元数据 名称缩写 健康预期寿命(HALE) 指标名称 x岁时的健康预期寿命（例如出生时、60岁时） 定义 预期一个人在特定年龄以“完全健康”状况生活的平均剩余年数，同时考虑 到由于疾病和/或受伤而未能享有完全健康状态的年数。 估计/计算方法 健康预期寿命是一个基于Sullivan方法（1971年）的计量指标。它针对所有 病因提供了人口健康单一综合衡量标准，用死亡前功能性健康丧失的衡量指 标对生活年数进行加权，在相互竞争的预期寿命指标中是最全面的。 x岁时的健康预期寿命是i = x到w（生命表中最后一个开放年龄段）的YWDi总 和，除以𝐼𝐼! （x岁时的生存者）： 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻! = 𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌! ! !!! /𝐼𝐼! 其中𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌! = 𝐿𝐿!(1 − 𝐷𝐷!) – 无残疾生命年，相当于x至x+5岁的健康生活年 数。 𝐼𝐼! – x岁时的生存者。 𝐿𝐿! – 生活表x至x+5岁人口的总生命年数。 𝐷𝐷! – 在x至x+5岁损失的健康年数对等部分。 分子 见上文 分母 见上文 首选数据源 足够完整地记录死亡以便估计所有原因死亡率的生命登记系统。 关于疾病、伤害和残疾流行率的国家体检调查。 其它可能的数据源 抽样登记系统；死因推断。 分类 按性别、地点（城市/农村、主要地区/省份）和社会经济特征（如教育、财 富五分位）分类。 数据收集的预期频率 局限性 缺乏关于死亡率和发病率的可靠数据，特别是低收入国家的数据。 卫生调查中自我报告的数据以及对此类自我报告的健康状态首选项的衡量缺 乏可比性。 数据类型 年数 相关资源 Hay SI, Abajobir AA, Abate KH, Abbafati C, Abbas KM, Abd-Allah F et al. (2017). Global, regional, and national disability-adjusted life-years (DALYs) for 333 diseases and injuries and healthy life expectancy (HALE) for 195 countries and territories, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet. 390(10100):1260–344. doi: 10.1016/S0140- 6736(17)32130-X. Sullivan DF (1971). A single index of mortality and morbidity. HSMHA Health Rep. 86:347–54. WHO (2018). WHO methods and data sources for life tables 1990–2016. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/healthinfo/statistics/ LT_method.pdf?ua=1, accessed 4 September 2020). 106 《�十三�工作总规划》�量�响的�� 附件7.2 健康预期寿命计算模板 将向希望计算健康调整预期寿命（HALE）的国家提供Excel电子表格（或在线工具）。 表A7.1载有这方面的示例。 �A7.1 使用Excel电子表格模板为国家计算健康预期寿命的示例 注：以蓝色显示的栏是进行计算所需的输入数据。 阶段生命表 估计健康预期寿命 年龄段 生存者 年龄段中 生存总年数 x岁后生存 总年数 预期寿命 因残疾 损失的 人均年数 年龄段中无残疾 生存总年数 x岁后无残疾 生存总年数 健康预期寿命 x lx Lx ∑Lx LEx YLDx YWDx=(1-YLDx)*Lx ∑YWDx HALEx=∑(YWDx)/lx <1 100,000 99,469 7,962,789 79.6 0.032 96,286 7,062,248 70.6 1–4 99,429 397,297 7,863,320 79.1 0.019 389,748 6,965,962 70.1 5–9 99,251 495,934 7,466,023 75.2 0.035 478,576 6,576,214 66.3 10–14 99,132 495,382 6,970,089 70.3 0.039 476,062 6,097,638 61.5 15–19 99,019 494,680 6,474,707 65.4 0.058 465,989 5,621,575 56.8 20–24 98,842 493,631 5,980,027 60.5 0.066 461,051 5,155,587 52.2 25–29 98,602 492,327 5,486,396 55.6 0.078 453,925 4,694,536 47.6 30–34 98,323 490,695 4,994,069 50.8 0.088 447,514 4,240,610 43.1 35–39 97,935 488,421 4,503,374 46.0 0.095 442,021 3,793,096 38.7 40–44 97,419 485,370 4,014,953 41.2 0.101 436,348 3,351,075 34.4 45–49 96,703 481,048 3,529,583 36.5 0.099 433,424 2,914,728 30.1 50–54 95,667 474,821 3,048,535 31.9 0.108 423,540 2,481,303 25.9 55–59 94,182 466,048 2,573,714 27.3 0.115 412,452 2,057,763 21.8 60–64 92,101 453,021 2,107,666 22.9 0.15 385,068 1,645,310 17.9 65–69 88,915 432,755 1,654,645 18.6 0.169 359,619 1,260,243 14.2 70–74 83,769 398,542 1,221,890 14.6 0.201 318,435 900,623 10.8 75–79 74,883 340,869 823,348 11.0 0.235 260,765 582,188 7.8 80–84 60,423 254,919 482,479 8.0 0.288 181,502 321,423 5.3 85–89 40,815 150,691 227,560 5.6 0.355 97,196 139,921 3.4 90–94 19,905 60,758 76,869 3.9 0.427 34,814 42,725 2.1 95–99 5,995 14,368 16,111 2.7 0.516 6,954 7,911 1.3 ≥100 893 1,743 1,743 2.0 0.451 957 957 1.1 附 件 7 107《�十三�工作总规划》�量�响的��
Tринадцатая общая программа работы (ОПР-13) Meтоды оценки воздействия Tринадцатая общая программа работы (ОПР-13) Meтоды оценки воздействия Версия 2.1 Tринадцатая общая программа работы (ОПР-13): методы оценки воздействия [Thirteenth General Programme of Work (GPW13): methods for impact measurement] ISBN 978-92-4-003896-7 (онлайн-версия) ISBN 978-92-4-003897-4 (версия для печати) © Всемирная организация здравоохранения, 2021 Некоторые права защищены. Настоящая публикация распространяется на условиях лицензии Creative Commons 3.0 IGO «С указанием авторства – Некоммерческая – Распространение на тех же условиях» (CC BY-NC-SA 3.0 IGO; https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/igo/deed.ru). Лицензией допускается копирование, распространение и адаптация публикации в некоммерческих целях с указанием библиографической ссылки согласно нижеприведенному образцу. Никакое использование публикации не означает одобрения ВОЗ какой-либо организации, товара или услуги. Использование логотипа ВОЗ не допускается. Распространение адаптированных вариантов публикации допускается на условиях указанной или эквивалентной лицензии Creative Commons. При переводе публикации на другие языки приводятся библиографическая ссылка согласно нижеприведенному образцу и следующая оговорка: «Настоящий перевод не был выполнен Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ). ВОЗ не несет ответственности за содержание или точность перевода. Аутентичным подлинным текстом является оригинальное издание на английском языке». Урегулирование споров, связанных с условиями лицензии, производится в соответствии с согласительным регламентом Всемирной организации интеллектуальной собственности (http://www.wipo.int/amc/en/mediation/rules/). Образец библиографической ссылки: Tринадцатая общая программа работы (ОПР-13): методы оценки воздействия [Thirteenth General Programme of Work (GPW13): methods for impact measurement]. Женева: Всемирная организация здравоохранения; 2021. Лицензия: CC BY-NC-SA 3.0 IGO. Данные каталогизации перед публикацией (CIP). Данные CIP доступны по ссылке http://apps.who.int/iris. Приобретение, авторские права и лицензирование. По вопросам приобретения публикаций ВОЗ см. http://apps.who.int/bookorders. По вопросам оформления заявок на коммерческое использование и направления запросов, касающихся права пользования и лицензирования, см. http://www.who.int/about/licensing. Материалы третьих сторон. Пользователь, желающий использовать в своих целях содержащиеся в настоящей публикации материалы, принадлежащие третьим сторонам, например таблицы, рисунки или изображения, должен установить, требуется ли для этого разрешение обладателя авторского права, и при необходимости получить такое разрешение. Ответственность за нарушение прав на содержащиеся в публикации материалы третьих сторон несет пользователь. Оговорки общего характера. Используемые в настоящей публикации обозначения и приводимые в ней материалы не означают выражения мнения ВОЗ относительно правового статуса любой страны, территории, города или района или их органов власти или относительно делимитации границ. Штрихпунктирные линии на картах обозначают приблизительные границы, которые могут быть не полностью согласованы. Упоминания определенных компаний или продукции определенных производителей не означают, что они одобрены или рекомендованы ВОЗ в отличие от других аналогичных компаний или продукции, не названных в тексте. Названия патентованных изделий, исключая ошибки и пропуски в тексте, выделяются начальными прописными буквами. ВОЗ приняты все разумные меры для проверки точности информации, содержащейся в настоящей публикации. Однако данные материалы публикуются без каких-либо прямых или косвенных гарантий. Ответственность за интерпретацию и использование материалов несет пользователь. ВОЗ не несет никакой ответственности за ущерб, связанный с использованием материалов. Перевод на русский язык выполнен Octopus Translations. ВОЗ не несет ответственности за его содержание и точность. В случае любого несоответствия между английской и русской версией, оригинальная версия на английском языке должна приниматься в качестве обязательной и подлинной. Cодержание Вступительное слово vii Выражение признательности viii Сокращения x Резюме xi 1. Введение 1 1.1. Достижение целей «трех миллиардов» 3 1.2. Сфера охвата настоящего доклада 4 1.3. Процесс консультаций 4 1.4. ОПР-13 и COVID-19 5 2. Показатели конечных результатов 7 2.1. Определение 8 2.2. Использование для достижения целей «трех миллиардов» 8 2.3. Наличие показателей и методы их расчета 9 2.4. Поддержка и укрепление статистического потенциала стран 12 2.5. Укрепление мирового потенциала в области данных здравоохранения 14 2.6. Справедливость и показатели конечных результатов 15 3. Концепция «трех миллиардов» 17 3.1. Зачем считать «три миллиарда»? 18 3.2. Как вести расчеты по целям «трех миллиардов» 18 3.3. Цели «трех миллиардов» как катализатор преобразований 19 3.4. Учет размера страны 19 3.5. Интерпретация «трех миллиардов» в контексте групп населения 20 3.6. Устранение погрешности в связи с ростом населения 21 3.7. Определение долей стран в «трех миллиардах» 21 3.8. Планируемые уточнения методов оценки целей «трех миллиардов» 21 3.9. Справедливость и цели «трех миллиардов» 22 3.10. Цели «трех миллиардов» первичная медицинская помощь 22 4. Миллиард человек, охваченных всеобщим доступом к услугам здравоохранения (ВОУЗ) 23 4.1. Средний охват услугами здравоохранения 24 4.2. Финансовые трудности 26 4.3. Расчет миллиардной цели ВОУЗ 28 4.4. Ограничения в расчетах миллиардной цели ВОУЗ 32 4.5. ВОУЗ и перспективы на будущее 33 5. Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения (ЗЧСЗ) 35 5.1. Показатель готовности к чрезвычайным ситуациям 36 5.2. Показатель предупреждения чрезвычайных ситуаций 39 5.3. Показатель выявления чрезвычайных ситуаций и реагирования на них 43 5.4. Комбинированный индекс чрезвычайных ситуаций 50 5.5. Защита при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения и перспективы на будущее 52 6. Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья (УПЗ) 53 6.1. Концептуальные рамки улучшения показателей здоровья населения 54 6.2. Подход на основе улучшения показателей здоровья 56 6.3. Показатели для измерения улучшения состояния здоровья населения 57 6.4. Расчет миллиардной цели УПЗ 60 6.5. Ограничения подхода на основе улучшения показателей здоровья 63 6.6. Hаселение с улучшенными показателями здоровья в будущем 64 7. Ожидаемая продолжительность здоровой жизни (ОПЗЖ) 65 7.1. Расчет индекса ОПЗЖ 66 7.2. Вклад целей «трех миллиардов» в ОПЗЖ 67 7.3. Справедливость и ОПЗЖ 67 Библиография 69 Приложения 73 Приложение 1. Показатели конечных результатов 74 Приложение 2. Глобальный мониторинг неравенства через показатели конечных результатов 76 Приложение 3. Концепция «трех миллиардов» 81 Приложение 3.1. Устранение погрешности в связи с ростом населения 81 Приложение 3.2. Общие ограничения методов расчета целей «трех миллиардов» 81 Приложение 4. Миллиард человек, охваченных всеобщим доступом к услугам здравоохранения 83 Приложение 4.1. Контрольные показатели ВОУЗ 83 Приложение 4.2. Coпоставление среднего арифметического и среднего геометрического 85 Приложение 4.3. ВОУЗ и охват услугами на 85% 87 Приложение 4.4. Ограничения миллиардной цели ВОУЗ 87 Приложение 4.5. Использование исторических данных для оценки миллиардной цели ВОУЗ 90 Приложение 5. Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения 91 Приложение 5.1. Схема принятия решений по выявлению чрезвычайных ситуаций 91 Приложение 5.2. Первоначальная оценка миллиардной цели ЗЧСЗ 92 Приложение 6. Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья 93 Приложение 6.1. Выбор показателей для миллиардной цели УПЗ 93 Приложение 6.2. Преобразование показателей, не относящихся к распространенности 95 Приложение 6.3. Детали применения поправки на двойной учет 97 Приложение 6.4. Возможные методы измерения миллиардной цели УПЗ 99 Приложение 6.5. Ограничения миллиардной цели УПЗ 102 Приложение 6.6. Использование исторических данных для оценки миллиардной цели УПЗ 103 Приложение 7. Ожидаемая продолжительность здоровой жизни 106 Приложение 7.1. Метаданные по ОПЗЖ 106 Приложение 7.2. Типовая таблица для расчета индекса ОПЗЖ 107 Перечень таблиц Таблица 2.1. Показатели конечных результатов и их роль в методологии расчетов по целям «трех миллиардов» 10 Таблица 4.1. Aдаптация индекса ЦУР 3.8.1 «Индекс ВОУЗ» для использования в рамках миллиардной цели ВОУЗ 26 Таблица 4.2. Пример страновых расчетов для миллиардной цели ВОУЗ 31 Таблица 4.3. Пример расчета вклада отдельной страны в достижение миллиардной цели ВОУЗ 32 Таблица 5.1. Категории показателей основных возможностей ММСП и пример расчета показателя готовности 37 Tаблица 5.2. Категории показателя готовности к чрезвычайным ситуациям на основе данных из SPAR за 2018 г. 37 Таблица 5.3. Государства-члены, входившие в группу риска по желтой лихорадке, холере и менингиту в 2018 г. 40 Таблица 5.4. Пример расчета показателя предупреждения чрезвычайных ситуаций для отдельной страны 42 Tаблица 5.5. Уровни показателя предупреждения чрезвычайных ситуаций для всех государств-членов и для государств-членов в группе риска за 2018 г. 42 Таблица 5.6. Спецификация серьезного события в области здравоохранения ММСП (2005 г.) 44 Таблица 5.7. Определения этапов события, используемые при оценке своевременности 45 Таблица 5.8. Основные этапы события и связанные с ними меры 46 Таблица 5.9. Определение уровней своевременности и значений показателя выявления и реагирования 47 Таблица 5.10. Пример страны с одним событием при всех сообщенных датах 47 Таблица 5.11. Пример страны с одним событием при отсутствии сообщения о «дате начала события» 48 Таблица 5.12. Пример страны с тремя событиями 48 Tаблица 5.13. Первоначальный вклад показателя выявления и реагирования в достижение цели «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения» 49 Таблица 5.14. Пример вклада страны в достижение цели «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения» 52 Таблица 6.1. Показатели для измерения изменений в состоянии здоровья 57 Таблица 6.2. Пример расчета цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» для отдельной страны 62 Tаблица 6.3. Пример итоговых показателей страны для расчета достижения цели «Миллиард человек с УПЗ» 63 Tаблица A1.1. Наличие данных для показателей конечных результатов 74 Таблица A2.1. Параметры неравенства 77 Таблица A4.1. Контрольные показатели ВОУЗ 83 Таблица A6.1. Показатели, рассматриваемые в рамках миллиардной цели УПЗ 94 Таблица A6.2 Глобальное бремя болезней в контексте показателей достижения миллиардной цели УПЗ 101 Таблица A6.3. Секторы и показатели, которые следует учитывать при будущих измерениях 102 Таблица A6.4. Оценочное число лиц, ведущих более здоровый образ жизни, в разбивке по показателям и регионам ВОЗ (млн) 104 Таблица A7.1. Пример расчета индекса ОПЗЖ для отдельной страны на основе типовой таблицы формата Excel 107 Перечень рисунков Рис. 1.1. Оценка воздействия ВОЗ 2 Рис. 1.2. Дублирование целей «трех миллиардов» 3 Рис. 2.1. Показатели индексов достижения целей «трех миллиардов» 9 Рис. 2.2. Наличие первичных или базовых данных для связанных со здоровьем показателей ЦУР 12 Рис. 2.3. Пример параметров неравенства и приоритетных подгрупп 15 Рис. 2.4. Ведение мониторинга неравенства на региональном, национальном и субнациональном уровнях 15 Рис. 3.1. Цикл преобразований и воздействия, стимулируемый целями «трех миллиардов» 19 Рис. 3.2. Понятие эквивалентного населения на примере ВОУЗ 20 Рис. 4.1. Всеобщий охват услугами здравоохранения в рамках Целей в области устойчивого развития 24 Рис. 4.2. Расчет среднего охвата услугами (СОУ) для достижения миллиардной цели ВОУЗ 25 Рис. 4.3. Дальнейший катастрофический рост расходов в сравнении с расширением охвата услугами согласно индексу ЦУР 3.8.1 27 Рис. 4.4. Различные этапы охвата услугами и финансовые трудности в отдельных странах 28 Рис. 4.5. Динамика охвата услугами и финансовые трудности в отдельных странах 28 Рис. 4.6. Объединение среднего охвата услугами здравоохранения и финансовых трудностей в интегральном показателе 29 Рис. 5.1. Tри контрольных показателя, составляющие индекс защиты от чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения 36 Рис. 5.2. Показатель готовности к чрезвычайным ситуациям на основе данных из SPAR за 2018 г. 38 Рис. 5.3. Сравнение глобальных оценок ММСП, полученных по итогам SPAR и СВО 38 Рис. 5.4. Плановая вакцинация и кампании по вакцинации, включенные в показатель предупреждения 39 Рис. 5.5. Показатель предупреждения чрезвычайных ситуаций, 2018 г. 43 Рис. 5.6. Расчет индекса защиты от чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения 50 Рис. 6.1. Концепция цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» 54 Рис. 6. 2. Пирамида воздействия на здоровье 55 Рис. 6.3. Подход на основе улучшения показателей здоровья 56 Рис. 6.4. Набор из 16 показателей для включения в расчеты достижения цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» 58 Рис. 7.1. Разница между ожидаемой продолжительностью жизни и ожидаемой продолжительностью здоровой жизни 67 Рис. A4.1. Вложенное среднее геометрическое в сравнении с вложенным средним арифметическим охвата услугами, 2017 г. 86 Рис. A4.2. Взаимосвязь между индексом ВОУЗ ЦУР 3.8.1 и средним охватом услугами 86 Рис. A6.1. Взаимосвязь между отношением дорожно-транспортного травматизма к смертности на дорогах и значением СДИ 96 Рис. A6.2. Корреляции изменений наблюдаемых показателей на основе недавних исторических данных 98 Рис. A6.3. Вклады в достижение миллиардной цели УПЗ за недавний исторический пятилетний период 105 Вступительное слово В мае 2018 г. для ВОЗ начался новый этап преобразований, в основу которых заложены три базовых принципа: укрепление здоровья, поддержание безопасности в мире и обеспечение охвата услугами уязвимых групп населения. Целью Тринадцатой общей программы работы (ОПР-13), отражающей эти ценности, является оказание поддающегося измерению воздействия на здоровье миллиардов людей в течение ближайших пяти лет. Это стремление воплощено в целях «трех миллиардов»: oбеспечить всеобщий охват услугами здравоохранения дополнительно для 1 миллиарда человек, oбеспечить более эффективную защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения дополнительно для 1 миллиарда человек и обеспечить повышение уровня здоровья и благополучия дополнительно для 1 миллиарда человек. Оценка воздействия ВОЗ придаст более целенаправленный и осмысленный характер усилиям Секретариата, государств-членов и партнеров, направленным на измерение нашего прогресса в ходе реализации ОПР-13 и на существенное наращивание общего продвижения по пути достижения Целей в области устойчивого развития (ЦУР). В ходе оценки используются методы, доступные для всех государств-членов и направленные на анализ и устранение проявлений неравенства как внутри стран и регионов, так и между ними. Эта оценка согласована с ЦУР, чтобы объединить страны по глобальным целям, и адаптируема к национальным приоритетам каждой страны, направленным на улучшение здоровья населения. Наконец, особое внимание в ОПР-13 уделено оказанию измеримого воздействия на страновом уровне, причем ВОЗ содействует государствам-членам в их продвижении вперед ускоренными темпами. В последние месяцы работы над этим докладом мир столкнулся с пандемией COVID-19. Это беспрецедентное событие выявило слабые места в целом ряде систем здравоохранения, данных и информации и вызвало сбои во многих секторах и странах. Пандемия заставляет осознать важность готовности к чрезвычайным ситуациям и указывает на взаимосвязанность задач в рамках целей «трех миллиардов», таких как обеспечение доступа к основным медицинским услугам, укрепление кадрового потенциала здравоохранения и уделение особого внимания сопутствующим заболеваниям, психическому здоровью, насилию и ВСГ. Сейчас, более чем когда- либо, весь мир должен действовать сообща, причем не только для противодействия COVID-19, но и для того, чтобы добиться изменений к лучшему и выйти из пандемии с более прочными и устойчивыми системами здравоохранения. По мере реализации Тринадцатой общей программы работы возникает острая необходимость в своевременных, надежных, доступных и практичных данных для улучшения здоровья населения. Для достижения масштабных целей ЦУР в области здравоохранения в нашей постоянно усложняющейся нынешней ситуации мы должны проявить творческий подход и сотрудничество, чтобы при имеющихся ресурсах добиваться более ощутимых результатов. Методы оценки воздействия измерения, представленные в настоящем докладе, обеспечивают странам основу для достижения ЦУР, выполнения задач «трех миллиардов» и национальных приоритетов путем расстановки целей, отслеживания прогресса и решения проблем на фоне непрерывного обучения и обмена передовым опытом. Прогресс зависит от всеобъемлющих страновых данных и систем измерения для обеспечения того, чтобы политика, программы и ресурсы были развернуты в нужном месте и в нужное время для оказания долгосрочного воздействия. Во многих частях мира существуют значительные пробелы в данных, которые создают неопределенность и скрывают трудности уязвимых групп населения. ВОЗ и партнеры поддерживают комплексные программы по укреплению данных и потенциала информационных систем здравоохранения в странах и на глобальном уровне, чтобы никто не оставался позади. В докладе отражена работа Секретариата ВОЗ, а также государств-членов, партнеров и целого ряда внутренних и внешних экспертов, включая справочную группу экспертов ВОЗ и ее целевую группу по ОПР-13. Государства-члены проделали работу по уточнению методов и проверке их применимости на практике. Мы планируем постоянное партнерство с государствами-членами в области внедрения методов оценки достижения нашей общей цели — оказания значительного воздействия на здоровье и благополучие миллиардов людей к 2023 г. и в последующий период. Генеральный директор Всемирной организации здравоохранения д-р Тедрос Адханом Гебрейесус viiОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Выражение признательности ВОЗ хотела бы поблагодарить ряд внешних организаций и технических групп, сыгравших ключевую роль в разработке указанных методов, в частности справочную группу экспертов по проекту механизма оценки воздействия ОПР-13 и ее целевую группу по показателям ОПР-13: Ирене Акуа Аджиепонг (Колледж врачей и хирургов Ганы, факультет общественного здравоохранения), Энис Барыш (Всемирный банк), Бет П. Белл (Вашингтонский университет), Maджид Эззати (Имперский колледж Лондона), Toм Фриден («Resolve to Save Lives», инициатива «Vital Strategies»), Aманда Глассмэн (Центр глобального развития), Брюс Холлингсуорт (Ланкастерский университет), Mухаммад Джами Хусаин (Центры Соединенных Штатов Америки по контролю и профилактике заболеваний (ЦКПЗ)), Aнна Короткова (Центральный научно- исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения Министерства здравоохранения Российской Федерации), Соэуарта Косен (Национальный институт исследований и разработок в области здравоохранения, Индонезия), Aлен Лопес (Мельбурнский университет), Фатима Мариньо (Федеральный университет Минас-Жерайса), Maртин Макки (Лондонская школа гигиены и тропической медицины (ЛШГТМ)), Кристофер Мюррей (Институт показателей и оценки здоровья (ИПОЗ)), Ранда Нух (Университет короля Сауда), Питер Пайот (ЛШГТМ), Бен Сарториус (ЛШГТМ), Джошуа Саломон (Стэнфордский университет) и Нихил Тандон (Всеиндийский институт медицинских наук). Кроме того, слова признательности со стороны ВОЗ за свой технический вклад и коллегиальные обзоры заслужили: члены справочной группы ВОЗ по статистике здравоохранения: Леонтина Алкема (Массачусетский университет, Амхерст), Aмнех Алнатшех (Центральное статистическое бюро Палестины), Петер Биасс (Университет Умео), Виндья Кумарапели (Министерство здравоохранения Шри- Ланки), Лалит Дандона (Индийский совет медицинских исследований), Эммануэла Гакиду (Вашнгтонский университет), Ишан уль-Хак (Статистическое бюро Пакистана), Наю Икеда (Национальные институты биомедицинских инноваций, здоровья и питания Японии), Ардешир Хосрави (Министерство здравоохранения и медицинского образования Ирана), Сара Льюингтон (Оксфордский университет), Рафаэль Лозано (ИПОЗ), Изабель де ла Мата (Eвропейская комиссия), Джордж Менсах (Национальные институты здравоохранения), Maрия Маргарита Рондерос Торрес (Ксаврианский унвиерситет), Tет Тет Му (Министерство здравоохранения и спорта Мьянмы), Eлена Варавикова (Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения Министерства здравоохранения Российской Федерации), Гонхуан Ян (Институт основных медицинских наук, Академия медицинских наук Китая), Самба О. Соу (Министерство здравоохранения Мали) и наблюдатели Дэвид Блейзес (Фонд Билла и Мелинды Гейтс) и Кенджи Шибайя (Королевский колледж Лондона). Дополнительные внешние участники работы над докладом: Keвин Шилд (Центр наркологии и психического здоровья); Mэри Дайн, Ромина Дженовези, Жизель Хадли, Анна Сакики («Delivery Associates»); Aшкан Афшин, Келли Бейнхоф, Нэнси Фулмэн (ИПОЗ); Лаура Кобб, Кристофер Ли, Линдси Стиле («Resolve to Save Lives», инициатива «Vital Strategies»); Дэн Касс («Vital Strategies»). Методы оценки не удалось бы разработать без вклада и практического опыта секретариата технических рабочих групп по целям «трех миллиардов» и дополнительных сотрудников ВОЗ: Элис Робсон, Захра Али Пьяцца, Джон Дж. Апонте, Самира Асма, Aншу Банержи, Филипп Барбоса, Молли Бьель, Нелли Бьонди, Матье Бониоль, Элайн Борги, Филипп Буше, Адам Брэдшоу, Франческо Бранка, Зоэ Бриллиантес, Фиона Булл, Роберт Александер Бутхарт, Диармид Кэмпбелл-Лендрум, Паола Абриль Кампос Ривера, Бочен Као, Рихард Цибульскис, Сомнат Чаттерджи, Стелла Чунгон, Элисон Коммар, Мелани Коуэн, Алия Джафар Даббагх, Катрин Сесиль Дариби, Хассум Диалло, Тереза Диас, Тарун Дуа, Teсса Эдейджер, Ибраима Сосе Фалл, Александра Флейшман, Габриэла Флорес, Марта Гасик-Добо, Клаудия Гарсия Морено Эстева, Сандра Гарнье, Филипп Глазиу, Эбе Гоуда, Анн-Лиз Гиссе, Софи Гуми, Эша Гупта, Джессика Хо, Рифат Хоссаин, Ахмад Реза Хоссейнпур, Kaсем Лаиш, Зузанна Джакаб, Рик Джонстон, Кайя Каасик Aaслав, Нирмаль Кандель, Сойоунг Ким, Kэтрин Киркби, Даниэль Линс Менуччи, Даниэль Лоу-Бир, Вахиу Ретно Маханани, Джавад Махджур, Кристин Менди Колле, Юки Минато, Рен Минхи, Энн Бет Моллер, Оливер Морган, Инносан Мугабе, Aфнан Наим, Taра Невилл, Чизуру Нишида, Aбдисалан Нур, Keндра O’Коннор, Бабатунде Оловокуре, Фрэнк Пега, Скотт Дуглас Пендергаст, Дени Жорж Пориньон, Владимир Позняк, Амит Прасад, Винаяк Мохан Прасад, Анетт Прюсс-Устюн, Даг Рекве, Леанн Маргарет Райли, Флоренс Русчиано, Майкл Райан, Линнмари Иммакулата Кеннет Сардинья, Лэйл Сай, Анне Шлотхейбер, Питер Сингер, Шалин Слоуп, Раджеш Шридхаран, Кэтлин Луиз Стронг, Ньян Тран, Павел Урсу, Юнь Син, Ke Сю, Наоко Ямамото и Раин Ямамото. viii ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Настоящий доклад был составлен по результатам широкого процесса консультаций. ВОЗ благодарит всех участников технических, региональных и страновых консультаций, в том числе государства-члены, региональных представителей, национальные статистические учреждения и министерства здравоохранения. Кроме того, ВОЗ хотела бы особо отметить вклады 34 государств-членов, которые любезно предоставили пилотные методы оценки воздействия своих стран: Aнголы, Бангладеш, Бенина, Бутана, Бразилии, Китая, Коста-Рики, Корейской Народно- Демократической Республики, Эфиопии, Индии, Индонезии, Ирана, Кении, Лаосской Народно- Демократической Республики, Ливана, Мальдивских Островов, Маврикия, Черногории, Мьянмы, Непала, Норвегии, Омана, Филиппин, Катара, Российской Федерации, Шри-Ланки, Сирийской Арабской Республики, Tаиланда, Тимора-Лешти, Туниса, Турции, Узбекистана, Вануату и Вьетнама. Значительным подспорьем при составлении настоящего доклада послужили данные, которые были рассмотрены и опубликованы через Глобальную базу данных по показателям достижения ЦУР Статистического отдела ООН, а также Глобальную обсерваторию здравоохранения ВОЗ. По целому ряду технических областей следует признать дополнительные ключевые вклады в процесс сбора и анализа данных, внесенные внешними партнерами, а именно: по данным и оценкам смертности: Исследование глобального бремени болезней, травм и факторов риска (ГББ), координируемое ИПОЗ в Вашингтонском университете; по экономическим и финансовым данным и оценкам: Международный валютный фонд, Группа Всемирного банка, Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), региональные банки развития и экономические исследования различных академических учреждений; по данным и оценкам ВИЧ: Методическая группа по вопросам оценки, моделирования и прогнозирования (ЮНЭЙДС — руководитель группы, ЮНИСЕФ, ВОЗ, программа «PEPFAR» Правительства США и Глобальный фонд для борьбы со СПИДом, туберкулезом и малярией); по данным и оценкам туберкулеза: Целевая группа ВОЗ по оценке масштабов воздействия туберкулеза (ВОЗ — руководитель группы, эксперты в области эпидемиологии, статистики и моделирования туберкулеза, представители крупных технических и финансовых партнеров); по данным и оценкам здоровья детей: Межучрежденческая группа ООН по оценке детской смертности (ЮНИСЕФ — руководитель группы, ВОЗ, Группа Всемирного банка и Отдел народонаселения Департамента ООН по экономическим и социальным вопросам); по данным и оценкам материнского здоровья: Межучрежденческая группа ООН по оценке материнской смертности (ВОЗ — руководитель группы, ЮНИСЕФ, ЮНФПА, Группа Всемирного банка и Отдел народонаселения Департамента ООН по экономическим и социальным вопросам). Наконец, мы выражаем признательность Дженнет Кинг и Изабель Льюис (издательство «Myriad Editions») за их редакторские и дизайнерские усилия, а также Энн Морган за выполнение корректорской работы. Авторы фотографий: обложка: ВОЗ/Эдуардо Сотерас Джалил; резюме: ВОЗ/Буди Чандра; 1. Введение: ВОЗ/Aхмад Юсни; 2. Показатели конечных результатов: ВОЗ/NOOR/Себастьян Листе; 3. Концепция «трех миллиардов»: ВОЗ/Дэвид Шпиц; 4. Миллиард человек, охваченных всеобщим доступом к услугам здравоохранения: ВОЗ/Саймон Лим; 5. Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения: ВОЗ/Линдси Маккензи; 6. Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья: ВОЗ/Висмита Гупта Смит; 7. Ожидаемая продолжительность здоровой жизни (ОПЗЖ): ВОЗ/Йоши Шимицу; Библиография: ВОЗ/Сергей Волков; Приложения: ВОЗ/Эдуардо Мартино. ixОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Сокращения DALY год жизни с поправкой на инвалидность GATHER Руководящие указания по точному и транспарентному представлению медико-санитарных оценок SCORE обследование, подсчет, оптимизация, обзор и обеспечение возможностей SPAR годовая отчетность государства-участника на основе самооценки YLD годы здоровой жизни, потерянные из-за инвалидности ВАЗ Всемирная ассамблея здравоохранения ВОУЗ всеобщий охват услугами здравоохранения ВПП вакцина против полиомиелита ВСГ водоснабжение, санитария и гигиена ГББ Исследование глобального бремени болезней, травм и факторов риска ГОЗ глобальные оценки состояния здоровья населения ГСДС регистрация актов гражданского состояния и демографическая статистика ГЦГБХ Глобальная целевая группа по борьбе с холерой ЗТБ забытая тропическая болезнь ЗЧСЗ защита при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения ИЗЧСЗ индекс защиты при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения ИПОЗ Институт показателей и оценки здоровья ИСС информационный сайт о событиях КДС-3 коклюшно-дифтерийно-столбнячная вакцина МКБ Международная классификация болезней МКГ Международная координационная группа по снабжению вакцинами ММСП Международные медико-санитарные правила НИЗ неинфекционное заболевание НК национальный координатор ОЗМ+ система «Обследование состояния здоровья в мире плюс» ОПЗЖ ожидаемая продолжительность здоровой жизни ОПР общая программа работы ОХВ оральная противохолерная вакцина ПАДН потребление алкоголя на душу населения ПКВ-1 противокоревая вакцина (первая доза) ПКВ-2 противокоревая вакцина (вторая доза) ПККВ пневмококковая конъюгированная вакцина СВО совместная внешняя оценка СДИ социально-демографический индекс СИП сетка с инсектицидной пропиткой СОУ средний охват услугами СУС система управления событиями СФО совместная форма отчетности (ВОЗ/ЮНИСЕФ) ТЖК трансжирные кислоты УПЗН улучшенные показатели здоровья населения ХРЗ хроническое респираторное заболевание ЦУР Цели в области устойчивого развития x ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Резюме Цель настоящего документа — представить описание методов, которые следует применять для оценки воздействия Тринадцатой общей программы работы Всемирной организации здравоохранения на 2019–2023 гг. (ОПР-13). Целью ОПР-13 является улучшение здоровья миллиардов людей в течение следующих пяти лет, причем оценка воздействия представляет собой жизненно важную часть ОПР-13. Эта оценка обеспечивает измерение прогресса на трех уровнях. 1. Сорок шесть связанных со здоровьем показателей конечных результатов и их глобальных задач на 2023 г. 2. Цели «трех миллиардов», которые должны быть достигнуты к 2023 г.: oo oбеспечить всеобщий охват услугами здравоохранения дополнительно для 1 миллиарда человек; oo oбеспечить более эффективную защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения дополнительно для 1 миллиарда человек; oo обеспечить повышение уровня здоровья и благополучия дополнительно для 1 миллиарда человек. 3. Ожидаемая продолжительность здоровой жизни (ОПЗЖ), представляющая собой количественную оценку ожидаемых лет жизни при хорошем состоянии здоровья, как показатель общего здоровья населения. Оценка воздействия, представленная ниже, обязывает отслеживать проявления неравенства и повышать уровень справедливости в сфере здравоохранения на всех уровнях. Оценка воздействия ВО Показатели конечных результатов Упомянутые 46 показателей конечных результатов охватывают целый ряд ключевых аспектов в области здравоохранения и являются опорой программы ОПР-13. Они были утверждены Всемирной ассамблеей здравоохранения в мае 2019 г. (WHA72) после проведения масштабных внутренних и внешних консультаций. К ним относятся 39 показателей достижения Целей в области устойчивого развития (ЦУР) и семь не относящихся к ЦУР показателей, которые посвящены приоритетам, установленным государствами-членами, в том числе резистентности к противомикробным препаратам, борьбе с полиомиелитом, неинфекционным заболеваниям (гипертонии, ожирению, политике в сфере трансжиров), и два показателя, связанных с чрезвычайными ситуациями. Каждый из этих 46 показателей конечных результатов связан с глобальными целями на 2023 г. Эти показатели будут представлены в разбивке по соответствующим проявлениям неравенства (таким как пол, возраст и место проживания). 1 2 3 Цели «трех миллиардов» 46 показателей конечных результатов Ожидаемая продолжи- тельность здоровой жизни Всеобщий охват услугами здравоохранения Защита при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения Улучшенные показатели здоровья населения xii ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Подход, основанный на показателях конечных результатов, отличается гибкостью и дает странам возможность уделять приоритетное внимание тем показателям, которые опираются на их национальную стратегию в области здравоохранения. Страны будут отслеживать прогресс в достижении целей на 2023 г., ориентируясь на выбранные ими показатели. Таким образом, каждой отдельной стране не обязательно отслеживать каждый показатель. ВОЗ будет взаимодействовать со странами для устранения существенных пробелов в сборе данных. Почти в трети стран отсутствуют недавние первичные или базовые данные более чем по половине связанных со здоровьем показателей ЦУР. Восполнение этих пробелов в системе данных и оказание странам поддержки в активизации процесса сбора данных является одним из приоритетов ВОЗ (хотя это выходит за рамки настоящего доклада). Цели «трех миллиардов» Методы оценки целей «трех миллиардов» — это инструменты, разработанные ВОЗ для объединения с методами оценки достижения ЦУР, связанных со здоровьем (и с дополнительными показателями ОПР-13). Они позволяют ВОЗ сформировать стратегию оценки, сосредоточенную на подготовке и осуществлении масштабных улучшений в состоянии здоровья населения мира. Этот подход, одобренный государствами-членами, открывает новое направление для приложения усилий и делает ВОЗ более подотчетной тем людям, которым она служит. К числу основных причин для подсчетов в связи с целями «трех миллиардов» относятся: • пропаганда масштабного улучшения мирового здравоохранения; • инициирование мероприятий для оказания воздействия; • выявление пробелов в данных, которые необходимо устранить; • оценка полученных в результате этого изменений; • начало работы по повышению подотчетности посредством оценки. Цели «трех миллиардов» направлены на привлечение внимания всего мира в форме некоего призыва, мотивирующего к преобразованиям. Для отслеживания прогресса стран на пути достижения этих целей необходима система измерения результатов. Выбор методов для мониторинга прогресса в достижении целей «трех миллиардов» был сделан по результатам широких дискуссий и консультаций с экспертами, регионами и странами. ВОЗ остановила свой выбор на сравнительно простых методах, которые позволяют применять четко определенный и последовательный подход к учету каждого миллиарда. Поскольку это не относится к сфере точных наук, следует идти на компромисс между оптимальным и осуществимым и учитывать: ¡ возможные варианты толкования целей «трех миллиардов»; ¡ уделение особого внимания показателям ЦУР для уменьшения возложенной на страны нагрузки по представлению данных; ¡ фактор наличия и качества данных на страновом уровне; ¡ необходимость в простоте и доходчивости метода, чтобы обеспечить участие и сопричастность государств-членов; ¡ различия в контекстах стран и регионов; ¡ сроки действия программы ОПР-13 и необходимость быстрого продвижения в ее осуществлении. Основное внимание в методах оценки целей «трех миллиардов» было сосредоточено на том, чтобы начать с прагматичного продвижения вперед; поэтому приоритетность мер для обеспечения воздействия выходит на первый план по сравнению с мерами по совершенствованию и уточнению методов оценки целей «трех миллиардов». Предполагается, что эти методы будут эволюционировать после окончания сроков действия программы ОПР-13 в соответствии с наработками в области данных и осмысления полученного опыта. РЕЗЮ М Е xiiiОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Процесс достижения каждой из миллиардных целей оценивается с помощью ряда компонентных показателей. Понимание изменений на уровне показателей является одним из ключевых факторов внедрения и реализации целей «трех миллиардов». Для определения необходимых действий потребуется подробнее рассмотреть показатели, отражающие ход достижения этих целей. Безусловно, крупные страны, принимающие меры по улучшению здоровья населения, располагают возможностями, для того чтобы охватить большое число людей, внося тем самым значительный вклад в достижение целей «трех миллиардов». Однако достижение изменений в странах с немногочисленным населением не менее важно для обеспечения безопасности. В соответствии с программой ОПР-13, касающейся всех групп населения и стран любого размера, жизнь каждого отдельного человека одинакова по значимости. Поэтому информация о вкладе в достижение миллиардных целей будет сообщаться не только в абсолютном выражении, но и как процент от числа лиц, получающих выгоду (вне зависимости от размера страны). Поскольку ВОЗ намерена оказывать странам поддержку в расчете их собственного вклада в достижение миллиардных целей, она предоставит им несложные онлайн-инструменты, позволяющие производить такие расчеты. Миллиард человек, охваченных всеобщим доступом к услугам здравоохранения Цель «Миллиард человек, охваченных всеобщим доступом к услугам здравоохранения» (миллиардная цель ВОУЗ) направлена на то, чтобы дополнительно 1 миллиард человек мог получить доступ к качественным услугам здравоохранения, не испытывая при этом финансовых трудностей. Этот расчет будет основан на следующих двух компонентах ЦУР по обеспечению всеобщего охвата услугами здравоохранения (ВОУЗ) (задача 3.8). ¡ Средний охват услугами здравоохранения: измеряется с помощью 14 контрольных показателей, охватывающих охрану репродуктивного здоровья и здоровья матерей, новорожденных и малолетних детей; лечение инфекционных заболеваний; лечение НИЗ; и масштабы и доступность услуг. Эти 14 показателей составлены на основе задачи 3.8.1 ЦУР, но с обновлением показателя трудовых ресурсов здравоохранения. При этом используется подход вложенного арифметического усреднения (что несколько отличается от методологии задачи 3.8.1 ЦУР). ¡ Финансовые трудности: их объем измеряется на основе доли населения, направляющей более 10% расходов или доходов домохозяйства на здравоохранение (катастрофические расходы; задача 3.8.2 ЦУР). Эти два элемента сведены в единый показатель для оценки числа дополнительных лиц, которые имеют доступ к основным услугам и не испытывают финансовых трудностей. Для достижения цели в 1 миллиард человек, получающих необходимые медицинские услуги и не испытывающих финансовых трудностей, потребуется значительное ускорение. Если нынешние тенденции сохранятся на стабильном уровне, то, по предварительным оценкам, к 2023 г. ВОУЗ будет предоставлен еще примерно 300 миллионов человек (порядка 350 миллионов человек получат выгоду от дополнительного охвата услугами, но еще до 60 миллионов человек могут столкнуться с финансовыми трудностями). Для достижения миллиардной цели ВОУЗ нужно охватить еще 700 миллионов человек. Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения Цель «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения» (миллиардная цель ЗЧСЗ) предусматривает обеспечение дополнительно для 1 миллиарда человек более надежной защиты при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения. Ее достижение будет рассчитываться с помощью индекса, объединяющего три простых показателя: ¡ показатель готовности к чрезвычайным ситуациям; ¡ показатель предупреждения чрезвычайных ситуаций; ¡ показатель выявления чрезвычайных ситуаций и реагирования на них. Показатель готовности к чрезвычайным ситуациям применятся для оценки готовности страны к чрезвычайным ситуациям. Он отражает уровень готовности той или иной страны к выявлению различных чрезвычайных ситуаций и реагированию на них. В основу этого показателя заложены средние уровни обеспечения 13 возможностей по эпиднадзору и ответным мерам, предусмотренных Международными медико-санитарными правилами (ММСП), данные по которым сообщаются в рамках инструмента ежегодной отчетности государств-участников ММСП, составляемой на основе самооценки (SPAR). xiv ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Показатель предупреждения чрезвычайной ситуации позволяет оценивать усилия по предупреждению чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения путем проведения вакцинации. Достижение значительного охвата вакцинацией в группах риска против инфекционных патогенов, поддающихся профилактике с помощью вакцин, имеет ключевое значение для борьбы с предотвратимыми эпидемическими заболеваниями и пандемиями, а также для контроля и устранения источников повышенной инфекционной опасности. Этот показатель представляет собой средневзвешенное значение охвата плановых вакцинаций и кампаний по иммунизации против заболеваний, связанных с эпидемиями и пандемиями. Он охватывает: ¡ три приоритетные инфекционные опасности: желтую лихорадку, менингит и холеру (которые актуальны для той или иной страны); и ¡ корь и полиомиелит (чтобы подчеркнуть важность программ плановой иммунизации). Этот показатель можно адаптировать для включения других необходимых массовых кампаний по вакцинации (например, против пандемического гриппа, болезни от вируса Эбола и COVID-19). Показатель выявления чрезвычайных ситуаций и реагирования на них позволяет определить, обеспечивается ли своевременное принятие мер по выявлению чрезвычайных ситуаций в области общественного здравоохранения, уведомлению о них и реагированию на эти ситуации. Этот показатель, главным образом, отражает время выявления, время уведомления и время реагирования. Это — новый показатель, имеющий ключевое значение для повышения эффективности чрезвычайных мер. Сбор данных был проведен ретроспективно на основе событий, информация о которых была передана ВОЗ согласно положениям ММСП. Для расчета этого показателя своевременности потребуются данные по дополнительным серьезным чрезвычайным ситуациям в области здравоохранения. Как и в случае с другими миллиардными целями, для обеспечения ЗЧСЗ дополнительно одному миллиарду человек будет необходимо ускорение темпов реализации. Консервативная оценка, составленная на основе имеющихся данных, показывает, что при нынешних темпах к 2023 г. такую защиту получат еще 500 миллионов человек, а для достижения миллиардной цели необходимо удвоить темпы выполняемой работы. Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья Цель «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» (миллиардная цель УПЗ) направлена на оказание мировому населению содействия в том, чтобы жить более здоровой жизнью. Основное значение для достижения этой цели будут иметь государственная политика и действия, которые способствуют формированию более здоровой окружающей среды и поощряют выбор здорового образа жизни. В основу оценки достижения миллиардной цели УПЗ заложено предположение о том, что данная цель будет достигнута прежде всего благодаря многосекторальным мероприятиям, проводимым под руководством сектора здравоохранения и под влиянием политики, пропаганды и регулирования. Оценка достижения цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» складывается из 16 показателей конечных результатов программы ОПР-13, отражающих экологические, поведенческие и социальные/здравоохранительные факторы. Эти показатели касаются чистого воздуха, безопасной воды, санитарии и дорожной сети, потребления табака и алкоголя, ожирения, домашнего насилия (в отношении интимного партнера или ребенка), детского питания и детского развития, трансжиров и психического здоровья (самоубийств). Все эти показатели, за исключением двух, относятся к числу показателей достижения ЦУР. Прогресс по каждому показателю агрегируется с помощью простой невзвешенной схемы подсчета, чтобы определить количество дополнительных лиц, ведущих более здоровый образ жизни. Как и в случае с другими целями «трех миллиардов», для достижения цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» потребуется значительное ускорение и улучшение, в особенности применительно к тем показателям, по которым ожидается ухудшение уровня здоровья. При сохранении нынешнего прогресса дополнительная часть населения, ведущего более здоровый образ жизни, может составить примерно 650 миллионов человек, что пока еще намного меньше миллиарда. Ожидается, что в процессе достижения цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» будет наблюдаться сочетание положительных факторов, способствующих улучшению здоровья (например, повышение уровня санитарии и применение более чистого бытового топлива), с отрицательными факторами по показателям, которые в настоящее время ухудшаются и для которых первоочередная цель будет заключаться в том, чтобы остановить ухудшение (например, ожирение, загрязнение воздуха, потребление алкоголя). РЕЗЮ М Е xvОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Ожидаемая продолжительность здоровой жизни Ожидаемая продолжительность здоровой жизни (ОПЗЖ) — это показатель, обеспечивающий суммарную оценку средних уровней здоровья населения. Он определяет количество ожидаемых лет жизни при хорошем состоянии здоровья. Показатель ОПЗЖ будет использоваться для базовой отчетности о реализации ОПР-13 и для мониторинга программы по каждому государству-участнику. ОПЗЖ позволит упростить процедуру сопоставлений между странами, а со временем — и сопоставлений внутри стран. Справедливость Справедливость в здравоохранении является сквозной темой методологии ОПР-13: достижения в области здравоохранения на глобальном уровне и в государствах-членах не должны оставлять в стороне наиболее нуждающихся. Измерения проявлений неравенства будут проводиться на всех трех уровнях оценки воздействия ОПР-13, а именно в части показателей конечных результатов, целей «трех миллиардов» и ОПЗЖ. Конкретные цели в отношении обездоленных групп будут использоваться для обеспечения того, чтобы приоритетные подгруппы получили пропорционально больше выгод от достижения целей «трех миллиардов». Важное значение для мониторинга справедливости будет иметь, когда это применимо, дезагрегирование 46 показателей конечных результатов для оценки проявлений неравенства внутри стран и решения задач в рамках ЦУР, не оставляя при этом никого позади. ОПР-13 и COVID-19 Настоящий доклад был подготовлен на ранних стадиях пандемии COVID-19. Все цели «трех миллиардов» ВОЗ (а также комплексы и системы данных, на которые они опираются) весьма актуальны для пандемии и указывают на взаимосвязь показателей здоровья населения и их детерминант, а также на необходимость многосекторальных действий во время вспышек инфекционных болезней. В частности, миллиардная цель ЗЧСЗ может способствовать измерению пробелов в системе готовности к пандемии и реагирования на нее, а также направлению усилий на устранение этих пробелов. Пандемия COVID-19 уже изменила жизнь множества людей во всем мире, а ее долгосрочные последствия получат повсеместное распространение. Она явилась суровым напоминанием о том, что здоровье и системы здравоохранения играют ключевую роль во всех странах и сообществах. Пандемия выявила слабые места в системах здравоохранения многих стран независимо от их уровня дохода и указала на необходимость построения устойчивых систем, позволяющих не только справиться со вспышкой, но и продолжать при этом оказание основных услуг. Пандемия выявила пробелы в данных и в методах оценки; это позволяет быстро сделать выводы и адаптировать показатели, чтобы точнее оценивать воздействие и регулировать практические меры. ВОЗ продолжит пересмотр и адаптацию целей «трех миллиардов» для обеспечения их полного соответствия текущей ситуации. xvi ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Введение 1 В мае 2018 г. Всемирная ассамблея здравоохранения приняла Тринадцатую общую программу работы ВОЗ (ОПР-13) (ВОЗ, 2018с), которая сосредоточена на оказании измеримого воздействия на здоровье людей на уровне отдельных стран. Чтобы содействовать решению масштабных задач, поставленных в ОПР-13, ВОЗ создала систему оценки воздействия (рис. 1.1), которая предназначена для измерения степени воздействия на здоровье населения в условиях подотчетности. Она является частью системы результатов ВОЗ, которая должна быть представлена государствам-членам в ноябре 2020 г. Оценка воздействия является третьей частью трилогии, начавшейся с утверждения стратегии ОПР-13 (в мае 2018 г.), за которым последовало утверждение программного бюджета на 2020–2021 гг. (в мае 2019 г.). Цели оценки воздействия заключаются в следующем: ¡ обеспечить поддающееся измерению положительное воздействие на здоровье людей на страновом уровне; ¡ повысить вероятность достижения целей «трех миллиардов»; ¡ ускорить ход работы по достижению Целей в области устойчивого развития (ЦУР); ¡ изменить методы работы ВОЗ путем увязки принятых обязательств с измеримыми результатами; ¡ обеспечить возможность отслеживания совместных усилий Секретариата, государств-членов и партнеров; ¡ укрепить страновые системы сбора и анализа данных и информационные системы здравоохранения. Рис. 1.1. Оценка воздействия ВОЗ Система оценки воздействия позволяет измерять достигнутый прогресс на трех уровнях. 1. Комплекс из 46 показателей конечных результатов, которые охватывают широкий спектр проблем в области здравоохранения и обеспечивают ряд индикаторов измерения, которые будут использоваться для оценки конечных результатов, предусмотренных в программном бюджете ОПР-13 (39 из них идентичны показателям достижения ЦУР). 2. Цели «трех миллиардов»: oo oбеспечить всеобщий охват услугами здравоохранения (ВОУЗ) дополнительно для 1 миллиарда человек; oo oбеспечить более эффективную защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения дополнительно для 1 миллиарда человек; oo обеспечить повышение уровня здоровья и благополучия дополнительно для 1 миллиарда человек. 1 2 3 Цели «трех миллиардов» 46 показателей конечных результатов Ожидаемая продолжи- тельность здоровой жизни Всеобщий охват услугами здравоохранения Защита при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения Улучшенные показатели здоровья населения 2 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Планируется достигнуть целей «трех миллиардов» к 2023 г. Достижение каждой из этих целей будет измеряться при помощи комбинированных индексов. Поскольку между целями «трех миллиардов» возможно частичное дублирование, некоторые лица могут охватываться несколькими измерениями (рис. 1.2) и, следовательно, зачитываться более одного раза. 3. Индекс ожидаемой продолжительности здоровой жизни (ОПЗЖ) отражает количество ожидаемых в определенном возрасте лет здоровой жизни и может рассматриваться как совокупный показатель общего уровня здоровья населения. Он используется в рамках ОПР-13 в качестве всеобъемлющего показателя реального воздействия целей «трех миллиардов». Рис. 1.2. Дублирование целей «трех миллиардов» Оценка воздействия включает сквозное обязательство по повышению уровня справедливости в сфере здравоохранения. Справедливость в этой сфере определяется как отсутствие неравноправных и устранимых различий в состоянии здоровья. Мониторинг проявлений неравенства в области здравоохранения, то есть наблюдаемых различий в состоянии здоровья людей, имеет ключевое значение для достижения справедливости в сфере здоровья. Он позволяет выявить уязвимые группы, которые остаются без внимания, и обеспечивает данные для принятия ориентированных на справедливость решений по устранению существующих пробелов. Неравенство может проявляться между странами и между группами населения внутри одной страны. Задача ОПР-13 — сократить масштабы неравенства как между странами, так и внутри отдельных стран. Проявления неравенства будет отслеживаться на всех трех уровнях измерения: по 46 показателям конечных результатов, показателям достижения целей «трех миллиардов» и индексу ОПЗЖ. Важно отметить, что внутристрановой мониторинг неравенства зависит от наличия дезагрегированных данных. 1.1. Достижение целей «трех миллиардов» В 2019 г. Генеральный директор ВОЗ д-р Тедрос Адханом Гебрейесус напомнил сотрудникам ВОЗ о том, что в рамках целей «трех миллиардов» речь идет «об изменении генетического кода Организации для достижения измеримого воздействия на жизнь людей, которым мы служим». ОПР-13 и подход к достижению целей «трех миллиардов» будут иметь ценность лишь в том случае, если они будут связаны с мероприятиями, которые в ближайшие несколько лет обеспечат воздействие внутри стран. Представленные здесь методы — это дорожная карта для оценки достижения целей «трех миллиардов», но фактическое выполнение работы, способствующей преобразованиям, будет обеспечиваться коллективным опытом ВОЗ, партнеров, регионов и государств-членов, а также глобального сообщества здравоохранения. ВС ЕО БЩ ИЙ ДО СТУП К УСЛУГАМ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ На 1 миллиард больше людей, имеющих доступ к медицинским услугам На 1 миллиард больше людей с улучшенным здоровьем ЗАЩИТА ПРИ ЧРЕЗВЫ ЧАЙН Ы Х СИ Т УАЦИЯХ В ОБЛАС ТИ ЗДРАВООХР АНЕ НИ Я УЛУЧШ ЕННЫЕ ПОК АЗ АТ ЕЛ И ЗД ОР ОВ ЬЯ На 1 миллиард больше людей, получающих защиту ВВЕДЕНИЕ 3ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Чтобы успешно оказывать ощутимое воздействие на жизнь людей в рамках ОПР-13, ВОЗ будет не только оценивать прогресс в достижении целей «трех миллиардов», но и взаимодействовать со странами в сфере проведения преобразований. Она будет помогать странам в выработке важнейших решений, способствующих повышению эффективности мероприятий и оказанию воздействия. Подход к достижению целей предусматривает, прежде всего, уделение постоянного внимания воздействию, постановке целей и отслеживанию прогресса, а также решению возникающих проблем по каждому показателю. 1.2. Сфера охвата настоящего доклада В этом документе представлены методы, которые будут использоваться для проведения оценки воздействия в рамках ОПР-13. В нем рассматривается каждый из трех уровней измерения с уделением особого внимания методологии достижения каждой из целей «трех миллиардов» и будущему порядку расчета простых и комбинированных индексов. В документе приведены примеры расчетов как на глобальном, так и на страновом уровне. Хотя в докладе подробно описано, как будет рассчитываться достижение миллиардных целей, остается ряд смежных аспектов, которые еще не определены: например, как оценивать степень неопределенности и восполнять пробелы в данных. 1.3. Процесс консультаций Методы расчета целей «трех миллиардов» в рамках ОПР-13 были разработаны по итогам масштабного консультационного процесса с участием государств-членов, сотрудников страновых и региональных бюро и программ ВОЗ, а также внутренних и внешних технических экспертов: ¡ создание справочной группы экспертов и целевой группы для консультирования по вопросам методологии (декабрь 2017 г.); ¡ техническая консультация (октябрь 2018 г.); ¡ онлайновые консультации с государствами-членами (ноябрь 2018 г. – январь 2019 г.); ¡ презентация проекта механизма оценки воздействия государствам-членам (февраль 2019 г. и май 2019 г.); ¡ консультации с рабочей группой по чрезвычайным ситуациям в области здравоохранения (2018–2019 гг.); ¡ cоздание рабочей группы и подгрупп секретариата по вопросам улучшения показателей здоровья населения (май 2019 г.); ¡ внутренняя консультация с техническими программами ВОЗ (сентябрь 2019 г.); ¡ неофициальный обзор и дискуссии с ключевыми экспертами (сентябрь 2019 г.); ¡ консультация с техническими программами и региональными бюро ВОЗ по вопросам мониторинга неравенства (декабрь 2018 г. – ноябрь 2019 г.); ¡ региональные консультации/комитеты (сентябрь–ноябрь 2019 г.); ¡ первая глобальная техническая консультация (с участием государств-членов, технических экспертов, региональных и страновых бюро) (октябрь 2019 г.); ¡ создание технической рабочей группы по достижению цели «Миллиард человек, охваченных всеобщим доступом к услугам здравоохранения» (ноябрь 2019 г.); ¡ неофициальные консультации государств-членов (ноябрь 2019 г.); ¡ совещание по методам реализации ОПР-13 в Регионе Юго-Восточной Азии ВОЗ (Дели, ноябрь 2019 г.); ¡ обсуждение в справочной группе по статистике здравоохранения (декабрь 2019 г.); ¡ представление Исполнительному комитету и государствам-членам (февраль 2020 г.); ¡ пилотное применение методов в отдельных странах (март-апрель 2020 г.); ¡ вторая глобальная техническая консультация (апрель 2020 г.). Полученные комментарии и отзывы сыграли ключевую роль в процессе разработки и определения окончательной формы методов и содержания документа. 4 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 1.4. ОПР-13 и COVID-19 Хотя настоящий доклад был подготовлен на ранних стадиях пандемии COVID-19, к тому моменту она уже изменила жизнь множества людей во всем мире, а ее долгосрочные последствия получат повсеместное распространение. Все цели «трех миллиардов» ВОЗ, а также комплексы и системы данных, на которые они опираются, сохраняют высокую актуальность. В рамках цели «Миллиард человек, охваченных всеобщим доступом к услугам здравоохранения» (миллиардной цели ВОУЗ) рассматриваются, в частности, такие аспекты, как кадровые ресурсы здравоохранения, доступ к койко-местам и доступ к вакцинам, средствам диагностики и лечения. В процессе достижения цели «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения» (миллиардной цели ЗЧСЗ) проводится оценка степени готовности, предупреждения, выявления и реагирования на чрезвычайные ситуации в области здравоохранения. Такая оценка поможет определить масштабы пробелов в системе готовности к пандемии и реагировании на нее и направить усилия на их устранение. Меры по достижению цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» (миллиардной цели УПЗ) направлены на стимулирование и поддержку людей для повышения их способности к ведению здорового образа жизни, позволяющего уменьшить риск заболевания неинфекционными болезнями, которые могут повысить их уязвимость к COVID-19, а также на обеспечение доступа к чистой воде и безопасной санитарии, поскольку оба эти фактора имеют ключевое значение для профилактики заболеваний и борьбы с ними. Компоненты каждой из миллиардных целей будут способствовать определению последующей динамики пандемии и степени тяжести ее последствий. При этом пандемия, очевидно, создаст возможности для корректировки показателей и методов в будущем (ВОЗ, 2020a). Это особенно актуально для цели «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения» (см. раздел 5.5). По каждой из целей «трех миллиардов» ВОЗ будет продолжать анализировать и, при необходимости, корректировать применяемый подход, чтобы он постоянно сохранял актуальность в контексте COVID-19. Пандемия повлияла на повседневную жизнь, на местную и мировую экономику, особенно там, где применялись масштабные карантинные меры, и там, где системы здравоохранения испытывают затруднения в оказании основных услуг, таких как проведение плановой иммунизации. Сейчас, как никогда ранее, необходимо активизировать деятельность в сфере медицинского обслуживания и создать устойчивые системы здравоохранения. ВВЕДЕНИЕ 5ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 6 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Показатели конечных результатов 2 Комплекс из 46 показателей конечных результатов, охватывающих целый ряд проблем здравоохранения, составляет основу расчетов достижения целей «трех миллиардов» в рамках ОПР-13 и будет использоваться для оценки прогресса, отслеживания отдельных задач и обеспечения справедливости. 2.1. Определение Показатели конечных результатов охватывают широкий спектр вопросов в сфере здравоохранения и будут применяться для измерения результатов освоения средств программного бюджета. Они будут способствовать отслеживанию и, соответственно, активизации работы по достижению ЦУР. Каждый из показателей будет ориентирован на какую-либо глобальную цель, которая должна быть достигнута к завершению срока действия ОПР-13. Показатели конечных результатов разработаны таким образом, чтобы обеспечивать гибкий подход, позволяющий государствам-членам выбирать их собственные приоритеты. Поэтому страны смогут сосредоточивать свои усилия с учетом конкретных местных потребностей в области здравоохранения. Показатели конечных результатов были подготовлены сотрудниками технических программ ВОЗ и одобрены семьдесят второй сессией ВАЗ в 2019 г. после проведения масштабной консультации с государствами-членами и обзора со стороны партнеров (ВОЗ, 2019d). Наработки, измеренные с помощью этих показателей конечных результатов, послужат основой для улучшения глобального здоровья и достижения целей «трех миллиардов» (Asma et al., 2019). В таблице 2.1 содержится перечень упомянутых 46 показателей конечных результатов. Они были отобраны из числа существующих показателей достижения ЦУР с добавлением ряда дополнительных новых аспектов здравоохранения: ¡ из 46 перечисленных показателей 39 заимствованы из ЦУР (26 взяты из ЦУР-3, остальные 13 — из других категорий ЦУР); ¡ семь показателей, не относящихся к ЦУР, касаются приоритетных проблем, которые определены государствами-членами, — устойчивости к противомикробным препаратам, полиомиелита, неинфекционных заболеваний (гипертония, ожирение, политика в области трансжиров), — и чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения (охват вакцинацией против болезней с эпидемическим потенциалом, оказание основных услуг уязвимым группам населения). Показатели будут представляться в разбивке по ключевым параметрам проявления неравенства (таким как пол, возраст и место проживания). Виды разбивки и приоритетные подгруппы (например, уязвимые группы населения) будут определяться на глобальном уровне для целей общемирового мониторинга, а также государствами-членами — для мониторинга на национальном уровне. 2.2. Использование для достижения целей «трех миллиардов» Показатели конечных результатов прямо или косвенно способствуют достижению целей «трех миллиардов» (таблица 2.1). Расчеты по миллиардной цели ВОУЗ производятся на основе показателей конечных результатов ЦУР 3.8.1 «Индекс ВОУЗ» и ЦУР 3.8.2 «Финансовые трудности ВОУЗ». В рамках ЦУР 3.8.1 используется 14 контрольных показателей, причем шесть из них относятся к числу показателей конечных результатов или же тесно связаны с такими показателями. Например, лечение туберкулеза учитывается как контрольный показатель ЦУР 3.8.1, а показатель заболеваемости туберкулезом является одним из показателей конечных результатов. При расчете достижения цели «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения» (ЗЧСЗ) используется два из шести показателей конечных результатов чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения. Для расчетов в процессе достижения цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» (УПЗ) из числа показателей конечных результатов отобрано 16 компонентных показателей. Цели «трех миллиардов» строятся в основном из показателей достижения ЦУР (и контрольных показателей ЦУР 3.8.1) при небольшом количестве дополнительных показателей (рис. 2.1). 8 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Рис. 2.1. Показатели индексов достижения целей «трех миллиардов» 2.3. Наличие показателей и методы их расчета Информацию о наличии окончательных или оценочных значений для 46 показателей конечных результатов см. в приложении 1 (таблица A1.1). Сбор данных, поступающих из двух основных источников, ведется с 2000 г. Данные по показателям ЦУР/ОПР-13, связанным со здоровьем, взяты в основном из Глобальной обсерватории здравоохранения ВОЗ (ВОЗ, 2019a). В случаях, когда данные из этого источника отсутствуют или не относятся к ЦУР-3, заимствование данных производится из Глобальной базы данных ООН по показателям достижения ЦУР (Статистический отдел ООН, 2019 г.). В этой базе содержатся данные, представленные странами, или официальные оценки, которые согласованы со странами. В таблице A2.1 представлено три аспекта, связанных с наличием данных по показателям: ¡ число стран с отсутствием данных за период 2000–2018 гг.; ¡ число стран хотя бы с одной точкой данных за период с 2015 г. или позднее; ¡ число стран с трендовыми данными (хотя бы две точки данных с последними данными за 2015 г. или позднее). Одна из ключевых проблем заключается в том, что, хотя оценки для показателей могут быть доступны, они не всегда получены на основе последних первичных данных. Согласно «Мировой статистике здравоохранения за 2019 г.» (ВОЗ, 2019e), почти в трети стран более чем для половины показателей ЦУР, связанных со здоровьем, не имеется недавних первичных или базовых данных (в том числе данных в разбивке по полу; см. рис. 2.2). В каждом седьмом случае по включенным в отчетность страновым значениям показателей с 2000 г. не имелось исходных данных. В странах с низким уровнем дохода и с доходом ниже среднего, в частности, отсутствовали первичные или базовые данные. По многим показателям отсутствуют последние данные с разбивкой по полу. Несмотря на то, что почти каждый пятый связанный со здоровьем показатель ЦУР напрямую зависит от достоверных данных о причинах смерти, только половина всех смертей в мире регистрируется с указанием причины смерти, а 30 миллионов смертей ежегодно остаются незарегистрированными, главным образом в странах с низким и средним уровнем дохода (ВОЗ, 2017b). Улучшение показателей здоровья населения Защита при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения Всеобщий охват услугами здравоохранения 1 показатель реагирования 14 показателей охвата услугами 1 показатель финансовых трудностей 1 показатель подготовки 1 показатель предупреждения 16 показателей Показатели и контрольные показатели ЦУР Касаются исходных ресурсов ЦУР/резолюций ВАЗ и относятся к 46 показателям конечных результатов Другие показатели, в отношении которых сейчас проводится сбор/мониторинг 15 3 16 ПОКАЗАТЕЛИ КОНЕЧНЫ Х РЕЗУЛЬТАТОВ 9ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Таблица 2.1. Показатели конечных результатов и их роль в методологии расчетов по целям «трех миллиардов» Включены в расчет миллиардной цели Относятся к тематической области миллиардной цели Номер показателя ЦУР/ резолюции ВАЗ Показатель ВОУЗ ЗЧСЗ УПЗ ЦУР 1.5.1 Число лиц, пострадавших от бедствий (на 100 000 человек) ЦУР 1.a.2a Доля внутренних государственных расходов на здравоохранение (ОГРЗ-В) (% от общей суммы государственных расходов (ОГР) ЦУР 2.2.1 Pаспространенность задержки роста у детей в возрасте до 5 лет (%) ЦУР 2.2.2 Распространенность истощения у детей в возрасте до 5 лет (%) ЦУР 2.2.2 Pаспространенность избыточного веса у детей в возрасте до 5 лет (%) ЦУР 3.1.1 Коэффициент материнской смертности (на 100 000 живорождений) ЦУР 3.1.2 Доля родов, принятых квалифицированными медицинскими работниками (%) ЦУР 3.2.1 Коэффициент смертности детей в возрасте до 5 лет (на 1000 живорождений) ЦУР 3.2.2 Коэффициент неонатальной смертности (на 1000 живорождений) ЦУР 3.3.1 Число новых заражений ВИЧ (на 1000 неинфицированных) ЦУР 3.3.2 Заболеваемость туберкулезом (на 100 000 человек) ЦУР 3.3.3 Заболеваемость малярией (на 1000 человек, входящих в группу риска) ЦУР 3.3.4 Заболеваемость гепатитом В (распространенность у детей в возрасте до 5 лет, измеряемая по поверхностному антигену (HBsAg)) (на 100 000 человек) ЦУР 3.3.5 Число лиц, нуждающихся в лечении забытых тропических заболеваний ЦУР 3.4.1 Вероятность смерти от сердечно-сосудистых заболеваний, онкологических заболеваний, диабета и хронических респираторных заболеваний (в возрасте 30–70 лет) (%) ЦУР 3.4.2 Смертность от самоубийств (на 100 000 человек) ЦУР 3.5.1 Охват лечением расстройств, вызванных употреблением психоактивных веществ (%) ЦУР 3.5.2 Общее потребление алкоголя на душу населения среди взрослых в возрасте ≥15 лет (в литрах чистого алкоголя) ЦУР 3.6.1 Смертность в результате дорожно-транспортных происшествий (на 100 000 человек) ЦУР 3.7.1 Доля женщин (в возрасте 15–49 лет), чьи потребности по планированию семьи удовлетворяются современными методами (%) ЦУР 3.8.1 Индекс ВОУЗ ЦУР 3.8.2 Доля населения, в которой семейные расходы на медицинскую помощь составляют >10% oт общего объема расходов или доходов домохозяйств (%) ЦУР 3.9.1 Смертность от загрязнения воздуха (на 100 000 человек) ЦУР 3.9.2 Смертность от отсутствия безопасных услуг в области ВСГ (на 100 000 человек) ЦУР 3.9.3 Смертность от неумышленного отравления (на 100 000 человек) ЦУР 3.a.1b Pаспространенность потребления табака лицами в возрасте ≥15 лет (%) ЦУР 3.b.1 Доля населения, охваченная иммунизацией всеми вакцинами, включенными в национальные программы (КДС-3, ПКВ-2, ПККВ-3) (%) ЦУР 3.b.3 Доля медицинских учреждений, постоянно располагающих набором основных необходимых и доступных лекарственных средств (%) ЦУР 3.c.1 Число медицинских работников (врачей, медсестер и акушерок, фармацевтов, стоматологов на 10 000 человек) 10 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Номер показателя ЦУР/ резолюции ВАЗ Показатель ВОУЗ ЗЧСЗ УПЗ ЦУР 3.d.1 Способность соблюдать Международные медико-санитарные правила (ММСП) и готовность к чрезвычайным ситуациям в области здравоохранения ЦУР 3.d.2 Доля случаев развития инфекций кровотока, вызванных отдельными возбудителями, устойчивыми к противомикробным препаратам (%) ЦУР 4.2.1 Доля детей в возрасте до 5 лет, развивающихся без отклонений (в плане здоровья, обучения и психосоциального благополучия) (%) ЦУР 5.2.1 Доля женщин (в возрасте 15–49 лет), подвергавшихся насилию со стороны нынешнего или бывшего интимного партнера (%) ЦУР 5.6.1 Доля женщин (в возрасте 15–49 лет), самостоятельно принимающих решения о вступлении в сексуальные отношения, применении противозачаточных средств и обращении за услугами по охране репродуктивного здоровья (%) ЦУР 6.1.1 Доля населения, пользующегося услугами водоснабжения, организованного с соблюдением требований безопасности (%) ЦУР 6.2.1 Доля населения, пользующегося услугами санитарии, организованными с соблюдением требований безопасности, и устройством для мытья рук с мылом и водой (%) ЦУР 7.1.2 Доля населения, использующего в основном чистые виды топлива (%) ЦУР 11.6.2 Среднегодовой уровень концентрации мелких твердых частиц (класса PM2,5) в атмосфере городов (мкг/м3) ЦУР 16.2.1 Доля детей (в возрасте 1–17 лет), подвергающихся физической или психологической агрессии (%) Чрезвычайные ситуации в области здравоохранения Охват вакцинацией против болезней с эпидемическим потенциалом Чрезвычайные ситуации в области здравоохранения Доля лиц из числа уязвимых категорий населения, которым в условиях нестабильности предоставляются основные услуги здравоохранения (%) WHA66.10 Pаспространенность повышенного артериального давления среди взрослых в возрасте ≥18 лет WHA66.10 Применение передовых видов практики в отношении промышленно производимых трансжирных кислот (ТЖК) (Да/Нет) WHA66.10 Pаспространенность ожирения (%) WHA68.3 Число случаев заболевания полиомиелитом, вызванных диким полиовирусом WHA68.7 Структура потребления антибиотиков на национальном уровне КДС-3 — трехдозовая коклюшно-дифтерийно-столбнячная вакцина; ПКВ-2 — двухдозовая противокоревая вакцина; ПККВ-3 — трехдозовая пневмококковая конъюгированная вакцина. a Индекс ЦУР 1.a.2 включает несколько показателей; в ОПР-13 используется только показатель, связанный с расходами на медицинское обслуживание. b В рамках миллиардной цели УПЗ используются данные, не стандартизированные по возрасту. Примечание. Некоторые показатели конечных результатов используются/актуальны в нескольких целях «трех миллиардов». Tак, миллиардная цель ВОУЗ составлена на основе индексов ЦУР 3.8.1 и ЦУР 3.8.2. Индекс ЦУР 3.8.1 имеет 14 контрольных показателей (они перечислены в приложении 4.1). Шесть из них одновременно являются показателями конечных результатов ОПР-13, которые включены в миллиардную цель ВОУ. Таблица 2.1. Продолжение ПОКАЗАТЕЛИ КОНЕЧНЫ Х РЕЗУЛЬТАТОВ 11ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Рис. 2.2. Наличие первичных или базовых данных для связанных со здоровьем показателей ЦУР Источник: Мировая статистика здравоохранения (ВОЗ, 2019e). Многие показатели конечных результатов и методологии, используемые для расчетов по целям «трех миллиардов», зависят от наличия точных данных о причинах смерти, а также данных из обследований домохозяйств и реестров заболеваний. Методы, источники данных, частота сбора данных и другая соответствующая информация по каждому из 46 итоговых показателей конечных результатов представлены в соответствующих метаданных (ВОЗ, 2020c). 2.4. Поддержка и укрепление статистического потенциала стран Особое внимание в настоящем докладе уделено методам программы ОПР-13, применение которых, в свою очередь, зависит от наличия надежных страновых данных и национальных статистических систем. Во многих частях мира существуют значительные пробелы в механизмах обеспечения данными по ЦУР. Поэтому необходимо своевременное предоставление надежных, малозатратных, собираемых самими странами и доступных данных. Укрепление систем статистики здравоохранения в отдельных странах является одним из главных требований для обеспечения прогресса в показателях состояния здоровья. Стремясь достигнуть этой цели, ВОЗ взаимодействует со странами в рамках стратегий странового сотрудничества (ВОЗ, 2020d). Для мониторинга ЦУР, связанных со здоровьем, в каждой стране может потребоваться порядка 12 функционирующих систем данных. В их число могут входить системы эпиднадзора (т.е. обследования домохозяйств, лабораторный надзор), системы регистрации актов гражданского состояния и демографической статистики (ГСДС), административные данные, национальные счета здравоохранения, национальные медико-санитарные обследования и другие источники данных о здоровье. Как показала чрезвычайная ситуация в связи с COVID-19, функционирующая система данных здравоохранения должна быть достаточно гибкой, чтобы адаптироваться к неожиданным ситуациям и предоставлять своевременные и точные данные для обоснования решений. Важно разработать комплексные системы данных для ведения статистики здравоохранения, которые позволяют получать основные количественные показатели для обоснования политики и мероприятий. В этом разделе обобщена информация о том, как ВОЗ совместно с партнерами оказывает странам поддержку в устранении пробелов в системах данных с помощью взаимосвязанных и комплексных информационных систем для нужд здравоохранения и усовершенствования потенциала в сфере измерения показателей. Эти усилия позволят продвинуться по пути достижения ЦУР и целей «трех миллиардов». ≥75 50–74 Данные отсутствуют Неприменимо 25–49 <25 Доля показателей на основе недавних первичных или базовых данных 0 3400 км 12 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 2.4.1. Поддержка систем регистрации актов гражданского состояния и демографической статистики Принятие решений в области общественного здравоохранения зависит от наличия точных статистических данных о рождаемости и смертности, в том числе о причинах смерти. Сбор таких данных наиболее эффективен через систему ГСДС. Несмотря на важность данных ГСДС, всего примерно одна треть стран располагает высококачественными данными о причинах смерти (ВОЗ, 2019e). Наблюдающееся в последнее время стремительное развитие цифровых технологий открывает беспрецедентные возможности для ускоренного совершенствования систем ГСДС во всем мире. Единого плана создания и поддержания таких систем не существует; поскольку каждая страна сталкивается со своим комплексом проблем, этот аспект нужно учитывать при разработке стратегий. Действуя в консультации с партнерами, ВОЗ определила Стратегический план работы для систем ГСДС на 2020–2023 гг., который направлен на расширение возможностей государств-членов в части более эффективной мобилизации их секторов здравоохранения для руководства усилиями по укреплению систем ГСДС или содействия им, обеспечивая максимальную выгоду от стандартных систем данных в интересах политики и развития. В рамках этой деятельности ВОЗ оказывает прямую техническую помощь странам, укрепляет потенциал на региональном уровне для поддержки всех государств-членов, а также проводит интенсивное обучение без отрыва от производства, доступное для всех стран. Подходы могут быть адаптированы в соответствии с потребностями, приоритетами и возможностями стран. 2.4.2. Поддержка систем административных данных и данных о медицинских услугах и учреждениях Типовые административные данные о медицинских услугах и учреждениях генерируются с помощью нескольких подсистем данных, включая стандартные информационные системы здравоохранения (СИСЗ), реестры заболеваний, обследования медицинских учреждений и другие системы логистики и информации о медицинских кадрах. Однако ценность этих данных зачастую снижается из-за разобщенности систем, отсутствия стандартизации, низкого качества данных и ограниченного аналитического потенциала. Для решения большинства этих вопросов ВОЗ предлагает набор комплексных инструментов и пакетов технической помощи. Организация предоставляет инструменты измерения для установления стандартов, мониторинга и анализа информации. Разработаны специализированные модули (например, ВИЧ, ТБ, малярия, забытые тропические болезни, безопасность дорожного движения, неинфекционные заболевания, вакцинация), которые могут конфигурироваться под любую цифровую систему и систему медицинской информации (например, районную информационную систему здравоохранения (DHIS2) (DHIS2, 2020 г.) и системы отдельных стран. Набор инструментов для оценки качества данных повышает уровень качества данных СИСЗ с помощью стандартизированных количественных показателей качества данных и соответствующих инструментов (ВОЗ, 2017a). Стандартизированные модули обследования медицинских учреждений позволяют оценивать степень соблюдения этими учреждениями стандартов обслуживания, необходимых для оказания качественной медицинской помощи. 2.4.3. Поддержка усовершенствованных результатов обследований Обследования домохозяйств являются неотъемлемой частью комплексной системы сбора медико-санитарных данных и наблюдения за состоянием здоровья. Они особенно подходят для измерения многочисленных показателей, обеспечивая ключевую информацию для более углубленного понимания взаимосвязи между показателями, а также дезагрегированные данные для мониторинга неравенства. В то время как во многих странах системы регистрации актов гражданского состояния и сбора административных данных фрагментированы и неадекватны для представления значимых данных о здоровье, опросы могут проводиться в сжатые сроки и обеспечивать сбор репрезентативных данных, относящихся к важным медико-санитарным, социальным, экономическим и политическим аспектам. Система «Обследование состояния здоровья в мире плюс» (ОЗМ+) (ВОЗ, 2020f) представляет собой механизм для политематического, многорежимного и мультиплатформенного обследования. Она нацелена на устранение критических пробелов в данных и разработана с учетом потребностей стран. Например, предполагается, что ОЗМ+ можно использовать для более углубленного анализа взаимосвязи между финансовыми трудностями и охватом услугами на уровне домохозяйств, как это было сделано в случае недавнего обследования домохозяйств в Тунисе (проведенного Национальным институтом здравоохранения Тунисской Республики в 2019 г.). ПОКАЗАТЕЛИ КОНЕЧНЫ Х РЕЗУЛЬТАТОВ 13ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 2.4.4. Поддержка обзора и оценки имеющихся источников данных Для сокращения и полного устранения пробелов в данных важно понять состояние информационных систем здравоохранения той или иной страны. Используя технический пакет SCORE (обследование, подсчет, оптимизация, обзор и обеспечение возможностей) для данных о здоровье, страны могут определить сильные и слабые стороны и выявить пробелы в национальных информационных системах здравоохранения (ВОЗ, 2019c). SCORE облегчает отслеживание прогресса в достижении ЦУР, а также мониторинг и оценку зрелости информационных систем здравоохранения, поддержку вмешательств и предоставление рекомендаций по передовым методам оценки, стандартам и инструментам. 2.4.5. Поддержка процесса улучшения взаимодействия Для укрепления странового потенциала в области данных необходимо взаимодействие между государственными министерствами и учреждениями, включая министерства здравоохранения и финансов, национальные статистические управления, службы регистрации актов гражданского состояния и научные круги. Использование данных для разработки и проведения политики является намного более вероятным в случаях, когда местные органы власти, научные круги и гражданское общество полностью осознают и несут ответственность за каждый этап процесса измерения показателей, включая обработку и обобщение данных. Потребуется устранить пробелы в применяемой процедуре, например в случаях, когда данные существуют, но при этом недоступны или поступают с большой задержкой. Одним из проблемных аспектов является возможность получения более своевременной информации о финансовых трудностях. Для этого крайне важно, чтобы национальные министерства здравоохранения теснее сотрудничали с национальными статистическими управлениями и министерствами финансов и экономики в сфере разработки, анализа и планирования обследований домохозяйств. 2.5. Укрепление мирового потенциала в области данных здравоохранения Помимо оказания планомерной поддержки странам, ВОЗ осуществляет деятельность на глобальном уровне в следующих целях. ¡ Разработка стандартов и передовых видов практики для сбора, обработки и обобщения данных. Это включает: соблюдение стандартов ООН в области открытого доступа к данным; обеспечение доступности данных с помощью согласованной системы обмена данными, их сбора, хранения, анализа и использования; популяризация Руководящих указаний по точному и транспарентному представлению медико-санитарных оценок (GATHER) (Stevens et al и др., 2016 г.); расширение применения количественных показателей здоровья населения и цифровых технологий, а также следование методологическим стандартам через Справочную группу ВОЗ по статистике здравоохранения и Техническую консультативную группу по цифровому здравоохранению. ¡ Разработка и совершенствование международных стандартов классификации данных, включая Международную классификацию болезней (МКБ). Так, МКБ-11 станет цифровой платформой, которая позволит упростить процедуру передачи своевременных и точных данных о причинах смерти и о заболеваемости (ВОЗ, 2020b). ¡ Обучение и наставничество для укрепления странового потенциала. Это направление будет включать статистические методы, эпидемиологию, обеспечение качества, анализ больших данных, моделирование и прогнозирование, мониторинг неравенства, а также эффективные способы передачи и использования данных для обеспечения воздействия на политику. ¡ Cоздание универсального информационного портала — глобальной платформы медико- санитарных данных (ВОЗ, 2020e), на которой представлена статистика здравоохранения из Глобальной обсерватории здравоохранения (содержащей данные более чем по тысяче показателей), региональных и национальных обсерваторий, информационных панелей по целям «трех миллиардов», показателей ЦУР, связанных со здоровьем, а также справочных данных и наборов метаданных (ВОЗ, 2019a). ¡ Содействие развитию глобальных, региональных и совместных сетей и технических центров, таких как Сотрудничество в области данных здравоохранения, Глобальный план действий по ЦУР, межведомственные группы, академические сети и другие партнерства, такие как Статистическая комиссия ООН, Глобальное партнерство по использованию данных в интересах устойчивого развития, ОЭСР и Всемирный банк, для более эффективного согласования инвестиций в совершенствование систем измерения и информации о здоровье. 14 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 2.6. Справедливость и показатели конечных результатов Одной из основных целей использования 46 показателей конечных результатов является пропорциональное улучшение положения приоритетных подгрупп населения и сокращение масштабов неравенства на внутристрановом уровне, то есть различий в состоянии здоровья, существующих между подгруппами населения той или иной страны. Для обеспечения мониторинга проявлений неравенства внутри стран: ¡ каждый показатель конечных результатов будет даваться в разбивке как минимум по одному параметру неравенства (рис. 2.3); и ¡ для каждого показателя конечных результатов и параметра неравенства будет определена как минимум одна приоритетная подгруппа. Ситуация в приоритетной подгруппе (подгруппах) будет отслеживаться наряду со средними показателями по стране, чтобы установить, каковы результаты у приоритетных подгрупп по сравнению с населением в целом. Цели в области справедливости по приоритетным подгруппам могут определяться для обеспечения ускоренного улучшения состояния здоровья в этих подгруппах и общего сокращения масштабов неравенства. Рис. 2.3. Пример параметров неравенства и приоритетных подгрупп Мониторинг неравенства внутри стран будет проводиться на глобальном, региональном, национальном и субнациональном уровнях. В приложении 2 описаны методы, используемые для мониторинга на глобальном уровне. Аналогичные методы можно применять при проведении мониторинга на региональном, национальном и субнациональном уровнях с учетом конкретных особенностей и приоритетов в различных регионах и государствах-членах ВОЗ. На рис. 2.4. показан процесс осуществления мониторинга неравенства по показателям конечных результатов на региональном, национальном и субнациональном уровнях. Рис. 2.4. Ведение мониторинга неравенства на региональном, национальном и субнациональном уровнях Образование • Не получившие образования Экономическое положение • Беднейшие группы населения Место проживания • Сельские районы • Городские районы Пол • Женщины • Mужчины Возраст • Дети < 5 лет • Пожилые люди Выбрать показатели и цели Для каждого показателя выбрать параметры неравенства и приоритетные подгруппы Для каждого показателя и параметра неравенства определить цели в области справедливости в интересах соответствующей приоритетной подруппы ПОКАЗАТЕЛИ КОНЕЧНЫ Х РЕЗУЛЬТАТОВ 15ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Выбор параметров неравенства и приоритетных подгрупп для ведения мониторинга будет зависеть от ряда факторов, характерных для конкретной страны, включая наличие дезагрегированных данных. Далее кратко рассмотрены некоторые из вопросов, влияющих на выбор параметров неравенства и приоритетных подгрупп. 2.6.1. Параметры неравенства Разбивка может применяться не ко всем показателям, так как мониторинг некоторых из них возможен только на национальном уровне. Например, показатель ЦУР 1.a.2 «Доля внутренних государственных расходов на здравоохранение (ОГРЗ-В)» является одним из показателей национального уровня и не может быть дезагрегирован. Дезагрегирование уже может являться неотъемлемой частью некоторых показателей. Так, показатель ЦУР 3.3.1 «Число новых заражений ВИЧ на 1000 неинфицированных в разбивке по полу, возрасту и принадлежности к основным группам населения» по определению следует представлять в разбивке по предварительно определенным параметрам, и для каждого такого параметра должна быть установлена приоритетная подгруппа. При этом можно выбирать дополнительные параметры неравенства и приоритетные подгруппы. Различные показатели могут дезагрегироваться по разным параметрам неравенства в зависимости от того, какое измерение является наиболее значимым для выбранного показателя. Например, для показателя ЦУР 3.6.1 «Смертность в результате дорожно-транспортных происшествий» наибольшее значение может иметь такой параметр неравенства, как место проживания (в городской/сельской местности), а для показателя ЦУР 3.7.1 «Доля женщин (в возрасте 15—49 лет), чьи потребности по планированию семьи удовлетворяются современными методами», возможно, наиболее актуальна разбивка по возрасту. Для одного и того же показателя разные регионы/страны/субнациональные образования могут выбрать разные параметры неравенства в зависимости от своих особенностей и приоритетов. Например, для одного и того же показателя в Регионе стран Америки ВОЗ наиболее актуальной может являться разбивка по этнической/расовой принадлежности, тогда как для стран Европейского региона ВОЗ наибольшее значение может иметь разбика по миграционному статусу. Для некоторых показателей можно рассматривать возможность двойной разбивки с целью оценки пересечений между двумя различными параметрами неравенства. Например, для показателя ЦУР 3.3.2 «Заболеваемость туберкулезом на 100 000 человек» особое значение может иметь его подача в разбивке одновременно по возрасту и полу. Вообще, показатели следует представлять в разбивке по полу во всех случаях, когда это возможно и уместно. 2.6.2. Приоритетные подгруппы Для каждого показателя и параметра неравенства следует определить хотя бы одну приоритетную подгруппу. Как правило, приоритетная подгруппа — это наиболее обездоленная или уязвимая подгруппа, либо подгруппа с наибольшим бременем. Например, для большинства показателей, представляемых в разбивке по экономическому положению, приоритетной подгруппой является беднейший квинтиль. При одном и том же параметре неравенства приоритетная подгруппа может быть неодинаковой с точки зрения разных показателей. Например, если для большинства показателей, представляемых в разбивке по экономическому положению, приоритетной подгруппой является беднейший квинтиль, то для некоторых показателей приоритетной подгруппой может быть самый богатый квинтиль (ВОЗ, 2019a, Монитор справедливости в сфере здравоохранения). Если можно выделить более одной приоритетной подгруппы, то для целей мониторинга следует выбрать наиболее приоритетную подгруппу. Например, для показателя ЦУР 3.d.2 «Доля случаев развития инфекций кровотока, вызванных отдельными возбудителями, устойчивыми к противомикробным препаратам», представляемого в разбивке по возрасту, приоритетными подгруппами могут являться как дети в возрасте до 5 лет, так и пожилые люди в возрасте 65 лет и старше, но для целей мониторинга в качестве самой приоритетной подгруппы могут быть выбраны дети в возрасте до 5 лет. 16 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Концепция «трех миллиардов» 3 Целью ОПР-13 является улучшение состояния здоровья миллиардов людей к 2023 г. В этом контексте подход «трех миллиардов» обеспечивает для ВОЗ стратегию оценки воздействия, ориентированную на подготовку и реализацию масштабных мер по улучшению здоровья мирового населения. Подход в формате «трех миллиардов» был одобрен государствами-членами и является для ВОЗ новым стартом, делающим Организацию более подотчетной перед людьми, для которых она работает. Цели «трех миллиардов», описанные в настоящем докладе, непосредственно связаны с программой ОПР-13 и ее показателями. Они опираются прежде всего на данные по ЦУР, уважая при этом пожелания стран о сведении к минимуму обязанностей по сбору каких-либо дополнительных данных. В этой главе изложены общие понятия, характерные для каждой из целей «трех миллиардов». Детали конкретных методов по каждой миллиардной цели представлены в последующих главах. 3.1. Зачем считать «три миллиарда»? Методы достижения целей «трех миллиардов» — это инструменты, позволяющие оценивать масштабы изменений в состоянии здоровья, обеспечиваемых благодаря проводимым мероприятиям и улучшениям. В целях «трех миллиардов» предусмотрены доходчивые понятия и задачи, направленные на привлечение всеобщего внимания броским, упрощенным способом, вызывающим заинтересованность в преобразованиях. Цели «трех миллиардов» сочетают в себе связанные со здоровьем ЦУР (и несколько дополнительных показателей ОПР-13) таким образом, чтобы стимулировать ускорение стратегий реализации на уровне стран для достижения максимального воздействия. В то же время они выявляют недостатки, касающиеся наличия, частотности поступления и качества данных, которые должны устраняться государствами-членами. K основным причинам подсчета «трех миллиардов» относятся: • пропаганда масштабного улучшения мирового здравоохранения; • инициирование мер для оказания воздействия; • выявление пробелов в данных, которые необходимо устранить; • оценка полученных изменений; • начало работы по повышению подотчетности через оценку воздействия. 3.2. Как вести подсчеты по целям «трех миллиардов» Выбор методов, используемых для подсчета каждого миллиарда, является результатом широких обсуждений и консультаций (раздел 1.3). В нем учтены предложения экспертов, комментарии и требования государств-членов. Поскольку в данном случае речь не идет о точной науке, существует целый ряд способов оценки достижения целей «трех миллиардов». Необходимо найти компромисс между оптимальным и осуществимым, опираясь на существующие методы и имеющиеся ресурсы данных. Главное — чтобы выбранная методика позволяла оказывать воздействие в нужном направлении, придавая особое значение каждому элементу. ВОЗ выбрала для ОПР-13 относительно простые методы, которые позволяют применять четко определенный и последовательный подход к подсчету каждого миллиарда, учитывая при этом: ¡ возможные варианты интерпретации целей «трех миллиардов»; ¡ уделение особого внимания показателям ЦУР для уменьшения возложенной на страны нагрузки по представлению данных; ¡ фактор наличия и качества данных на страновом уровне; ¡ необходимость в простоте и доходчивости метода, чтобы обеспечить участие и сопричастность государств-членов; ¡ различия в контекстах стран и регионов; ¡ сроки действия программы ОПР-13 и необходимость быстрого продвижения в ее осуществлении. 18 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Tакой подход согласуется с общей философией ЦУР. Основной упор был сделан на то, чтобы начать прагматично двигаться вперед, по возможности избегая сложностей, и принимать меры для обеспечения ускоренного воздействия. 3.3. Цели «трех миллиардов» как катализатор преобразований Измерение каждой из целей «трех миллиардов» переплетается с задачами по совершенствованию данных и улучшению их понимания. Процесс измерения выявляет пробелы в данных, стимулирует сбор более качественных данных и способствует их более углубленному пониманию; это, в свою очередь, позволяет наращивать будущие возможности для оценки воздействия. Таким образом, измерение формирует цикл изменений, способный стимулировать дальнейшее движение вперед. Прогресс в измерении позволяет сделать более четкий выбор, предпринять более точные действия и улучшить жизнь людей (рис. 3.1). Страны продолжат работу по осмыслению проблем и определению путей продвижения вперед для усиления воздействия и ощутимого улучшения жизни населения. Расчеты по целям «трех миллиардов» будут способствовать ряду позитивных изменений, благодаря которым можно ожидать ускоренного улучшения состояния здоровья людей во всем мире. Рис. 3.1. Цикл преобразований и воздействия, стимулируемый целями «трех миллиардов» Определение и проведение необходимых преобразований Улучшение жизни Улучшение методов Улучшение данных Более глубокое понимание проблем Можно предположить, что методы достижения целей «трех миллиардов» будут эволюционировать после окончания сроков действия ОПР-13 по мере наработок в области данных и осмысления полученного опыта. Следует отметить, что каждая миллиардная цель складывается из нескольких показателей. Понимание изменений на уровне показателей является одним из ключевых факторов внедрения и реализации целей «трех миллиардов». Для определения необходимых действий потребуется подробнее рассмотреть показатели, отражающие ход достижения этих целей. 3.4. Учет размера страны ОПР-13 касается всех групп населения и стран любого размера. Безусловно, крупные страны, принимающие меры по улучшению здоровья населения, располагают возможностями для того, чтобы охватить большое число людей, внося, тем самым, значительный вклад в достижение целей «трех миллиардов». Однако не менее важно обеспечить достижение изменений в странах с немногочисленным населением. Информация о вкладе в достижение миллиардных целей будет сообщаться на страновом уровне как в виде процентной доли населения, так и в виде общего числа лиц. Вклад в продвижение по пути к соответствующему миллиарду, выраженный как процентная доля населения, не зависит от размера страны, ибо жизнь каждого отдельного человека имеет равное значение. КОНЦЕПЦИЯ «ТРЕХ М ИЛЛИАРДОВ» 19ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 3.5. Интерпретация «трех миллиардов» в контексте групп населения Расчеты по целям «трех миллиардов» ведутся на уровне населения, а не отдельных лиц. В ряде случаев необходимо подсчитать эквивалентное население. Рассмотрим, например, компонент охвата услугами миллиардной цели ВОУЗ. Если ВОУЗ составляет 50%, это означает, что 50% услуг при ВОУЗ было оказано на уровне населения. Однако величина охвата услугами не отражает каких-либо различий между следующими случаями (рис. 3.2.): Cлучай 1: все население обеспечено половиной (50%) услуг, в которых нуждается. Cлучай 2: 50% населения обеспечено всеми услугами, в которых нуждается; остальное население не охвачено услугами. Cлучай 3: уровни охвата услугами неодинаковы и в среднем составляют 50% для всего населения. В реальности распределение ВОУЗ среди населения будет неравномерным (случай 3), но цель состоит в том, чтобы это распределение было справедливым (случай 1). Однако для расчетов по целям «трех миллиардов» наиболее удобен случай 2. Обеспечение ВОУЗ на уровне 50% можно считать эквивалентным ситуации, когда 50% населения получает 100% услуг (рис. 3.2). При подсчете вклада в достижение миллиардной цели ВОУЗ будут учитываться изменения в статистике эквивалентного населения. Это означает, что изменение ВОУЗ на 10%, даже при условии справедливого распределения этого охвата, будет считаться эквивалентным тому, что 10% населения улучшили на 100% свое положение с точки зрения охвата услугами (в рамках миллиардной цели ВОУЗ финансовые трудности также будут учитываться в окончательных расчетах). Рис. 3.2. Понятие эквивалентного населения на примере ВОУЗ Под таким же углом зрения следует рассматривать компоненты и других миллиардных целей (например, для пересчета достигнутых изменений в сфере готовности в численность охваченного населения в рамках цели «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения»). Одной из основных целей остается справедливость, и, хотя при оценке достижения целей «трех миллиардов» ее уровень непосредственно не отслеживается, справедливость будет затем контролироваться с помощью отдельных показателей конечных результатов. CЛУЧАЙ 1 CЛУЧАЙ 2 CЛУЧАЙ 3 Потребности половины населения удовлетворяются полностью, потребности остального населения не удовлетворяются вообще Потребности каждого удовлетворяются наполовину Уровни удовлетворения потребностей варьируются, соответствуя в среднем охвату половины населения ВСЕОБЩИЙ ОХВАТ УСЛУГАМИ (ВОУЗ) = 50% 20 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 3.6. Устранение погрешности в связи с ростом населения При подсчетах по целям «трех миллиардов» необходимо учитывать жизни тех людей, которые получают выгоду от проводимых мероприятий, а не только дополнительные жизни, связанные с ростом населения. Чтобы избежать погрешностей в связи с ростом населения, в расчетах миллиардных целей будет использоваться окончательная численность населения страны (в 2023 г.). Все данные по численности населения на 2023 г., используемые в настоящем докладе, предоставлены Отделом народонаселения Департамента ООН по экономическим и социальным вопросам (ДЭСВ ООН, 2019 г.). Как правило, число лиц, получающих выгоду, оценивается путем умножения окончательного значения численности населения в 2023 г. на величину предполагаемого изменения индексов или показателей за 5 лет. Например, если за 5 лет потребление табака в какой-либо стране снизилось с 17% до 15%, это будет означать, что в 2023 г. еще 2% населения страны прекратили потреблять табак. Tакой подход обеспечивает надежный метод расчета и позволяет избежать затруднений. Были рассмотрены альтернативные, более общие формы учета роста населения, однако они не рекомендованы для использования в рамках целей «трех миллиардов» (см. также приложение 3). 3.7. Определение долей стран в «трех миллиардах» Для реализации ОПР-13 страны выбирают свои собственные приоритеты и цели, действуя в интересах общей глобальной задачи, — достижения целей «трех миллиардов» к 2023 г. В ходе консультаций некоторые страны задали ВОЗ следующий вопрос: «Каков мой «ожидаемый» вклад в достижение каждой из целей «трех миллиардов»»? Иными словами, каким будет вклад каждой страны при «справедливом» распределении глобальных усилий? Для достижения каждой миллиардной цели приветствуется прогресс всех стран, независимо от численности населения, исходных показателей или экономического положения. Кроме того, важно принимать меры по уменьшению масштабов неравенства, сокращая разрыв между странами. В идеале прогресс будет распределяться равномерно и пропорционально (а) численности населения каждой страны и (b) разрыву между текущим и идеальным положением в стране. Так, например, для всех стран контрольным показателем может служить сокращение их отрыва на определенный процент, что будет способствовать ускоренному прогрессу менее благополучных стран. Tакой подход позволяет содействовать росту уровня справедливости в мире и учитывать ситуацию, когда у некоторых стран с высоким уровнем дохода может быть меньше возможностей для улучшения ситуации (например, если уровень доступа к услугам здравоохранения уже достаточно высок). В соответствии с этими принципами можно разработать ориентировочные показатели вкладов стран в достижение каждой миллиардной цели. Они не станут обязательными для соблюдения, но дадут странам ориентир, позволяющий им корректировать свои планы. Кроме того, ориентировочные вклады стран помогут самим странам и мировому сообществу понять, удастся ли всем нам достичь целей «трех миллиардов» к 2023 г., станут для стран подспорьем в определении приоритетности мероприятий и придадут изменениям во всех странах равный уровень значимости независимо от их размера. ВОЗ будет составлять и распространять расчеты вклада отдельных стран в достижение целей «трех миллиардов». Кроме того, она предоставит доходчивые онлайновые инструменты или программное обеспечение, которыми могут пользоваться страны, желающие производить собственные расчеты. Это позволит странам повторно провести расчеты на основе имеющихся у них значений и приоритетов, а также ответить на вопросы типа «А что если»: например, как сокращение потребления табака вдвое изменит мой вклад в достижение миллиардной цели? ВОЗ открыла информационную панель целей «трех миллиардов», которая будет способствовать планированию и реализации мероприятий. Для глобальной отчетности по целям «трех миллиардов» ВОЗ будет вести расчеты таким образом, чтобы обеспечивать стандартизированный подход. КОНЦЕПЦИЯ «ТРЕХ М ИЛЛИАРДОВ» 21ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 3.8. Планируемые уточнения методов оценки целей «трех миллиардов» В настоящем докладе подробно описаны методы расчета, которые будут использоваться для оценки достижения каждой из миллиардных целей. Однако есть важные компоненты расчетов, которые будет необходимо уточнить. К ним относятся методы прогнозирования или экстраполяции данных (так как до поступления данных обычно проходит значительное время, что затруднит расчет изменений к 2023 г.). Предполагается, что будут соблюдаться рекомендации GATHER (Stevens et al., 2016). Оценки неопределенности будут рассчитаны для каждого показателя, а также для соответствующих им «миллиардных» целей, и объединены в рамках метода, который будет описан позднее. Вопрос о выборе подхода к устранению неопределенности пока не решен. 3.9. Справедливость и цели «трех миллиардов» Справедливость в рамках целей «трех миллиардов» будет оцениваться путем изучения неравенства между странами, а также, например, путем сравнения ситуации в странах с низким уровнем дохода со среднемировым показателем. В идеале ситуация должна улучшаться быстрее в странах с низким уровнем дохода, что позволит устранить существующие разрывы и уменьшить неравенство в области здравоохранения. 3.10. Цели «трех миллиардов» первичная медицинская помощь Эффективное оказание первичной медико-санитарной помощи служит фундаментом для создания устойчивых систем здравоохранения, которые удовлетворяют потребности каждого человека в здоровье на протяжении всей жизни. Первичная медико-санитарная помощь лежит в основе всех целей «трех миллиардов» благодаря: ¡ обеспечению ухода и предоставлению основных услуг даже при чрезвычайных ситуациях; ¡ предупреждению чрезвычайных ситуаций посредством успешного проведения программ вакцинации и принятия мер для быстрого выявления и реагирования (в качестве первого эшелона оказания помощи); и ¡ содействию более здоровому образу жизни и профилактике заболеваний. В Астанинской декларации ВОЗ и ее государства-члены подчеркнули важность первичной медико-санитарной помощи и обязались укреплять ее в мировом масштабе. В этой связи была разработана оперативная структура, и в настоящее время ВОЗ изучает различные подходы к оценке системы первичной медико-санитарной помощи. Для достижения целей «трех миллиардов» потребуется укрепить базовую систему здравоохранения путем мониторинга и поддержки первичной медико-санитарной помощи во всем мире. 22 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Миллиард человек, охваченных всеобщим доступом к услугам здравоохранения 4 Цель «Миллиард человек, охваченных всеобщим доступом к услугам здравоохранения» (миллиардная цель ВОУЗ) направлена на то, чтобы дополнительно 1 миллиард человек мог получить доступ к качественным услугам здравоохранения, не испытывая при этом финансовых трудностей. Поскольку всеобщий охват услугами здравоохранения (ВОУЗ) является частью Целей в области устойчивого развития (ЦУР), в основу цели «Миллиард человек, охваченных всеобщим доступом к услугам здравоохранения» (миллиардная цель ВОУЗ) будут заложены задача 3.8 и два ее тематических блока (рис. 4.1) с использованием следующих двух компонентов. ¡ Средний охват услугами здравоохранения: измеряется с помощью 14 контрольных показателей, охватывающих охрану репродуктивного здоровья и здоровья матерей, новорожденных и малолетних детей; лечение инфекционных болезней; лечение неинфекционных заболеваний (НИЗ); и объем и доступность услуг. Эти 14 показателей составлены на основе 3.8.1 ЦУР, но с обновлением показателя плотности трудовых ресурсов здравоохранения. При этом используется подход вложенного арифметического усреднения (что несколько отличается от методологии показателя 3.8.1 ЦУР). ¡ Финансовые трудности: их объем измеряется на основе доли населения, направляющей более 10% расходов или доходов домохозяйства на здравоохранение (показатель ЦУР 3.8.2 «Катастрофические расходы»). Рис. 4.1. Всеобщий охват услугами здравоохранения в рамках Целей в области устойчивого развития Каждый из этих компонентов сам по себе жизненно важен для мониторинга и консультирования целенаправленных действий. Эти два параметра реагируют на различные политические рычаги. Они будут отслеживаться раздельно, а также будут в индивидуальном порядке обеспечивать информацию для выбора вариантов, позволяющих двигаться вперед и способствовать достижению миллиардной цели ВОУЗ. Измерение ВОУЗ — непростая задача, которая продолжает вызывать трудности с точки зрения глобальных количественных показателей здравоохранения, особенно в понимании взаимосвязи между охватом услугами, финансовыми трудностями и численностью населения. Применительно к миллиардной цели ВОУЗ задача состоит в том, чтобы наилучшим образом использовать существующие методы и данные ЦУР для подсчета соответствующего миллиарда человек. Для продвижения по пути обеспечения ВОУЗ требуется, чтобы люди получали необходимые им услуги, не испытывая при этом финансовых трудностей. Для расчета миллиардной цели ВОУЗ эти два элемента объединены в единый показатель для оценки числа дополнительных лиц, получивших доступ к основным услугам без финансовых трудностей. Этот подход имеет ряд серьезных ограничений, которые важно понимать (раздел 4.4). 4.1. Средний охват услугами здравоохранения Компонент «средний охват услугами здравоохранения» (СОУ) миллиардной цели ВОУЗ предназначен для оценки средней доли основных услуг, предоставляемых населению. Его можно рассматривать как оценку вероятности (в процентах) того, что пациент получит необходимую ему медицинскую услугу (или услуги). Средний охват услугами здравоохранения адаптирован на основе показателя ЦУР 3.8.1 «Индекс ВОУЗ». Показатель 3.8.1 Охват основными услугами здравоохранения Показатель 3.8.2 Финансовые трудности Задача 3.8 Обеспечение всеобщего охвата услугами здравоохранения Задача 3.8 Целей в области устойчивого развития Обеспечение всеобщего охвата услугами здравоохранения, в том числе защиты от финансовых рисков, доступа к качественным основным медико-санитарным услугам и доступа к безопасным, эффективным, качественным и недорогим основным лекарственным средствам и вакцинам для всех 24 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 4.1.1. Справочная информация по ЦУР 3.8.1 «Индекс ВОУЗ» Показатель ЦУР 3.8.1 «Индекс ВОУЗ» — это индекс охвата основными услугами здравоохранения (ВОЗ и Всемирный банк, 2017 г.; Hogan et al., 2018; ВОЗ, 2019b). Он измеряет охват контрольными показателями в четырех основных областях здравоохранения: охрана репродуктивного здоровья и здоровья матерей, новорожденных и малолетних детей; лечение инфекционных болезней; лечение НИЗ; и объем и доступность услуг. Данный показатель строится на основе средних геометрических по 14 контрольным показателям: средние величины рассчитываются сначала в каждой из этих четырех областей, а затем — по всем четырем категориям для получения итогового суммарного индекса. Эти 14 показателей не образуют полный или исчерпывающий перечень медицинских услуг и вмешательств, необходимых для обеспечения ВОУЗ в какой-либо конкретной стране, и не оценивают воздействие этих услуг на здоровье населения. Тем не менее, они дают четкое представление об охвате медицинскими услугами, которые необходимы большинству населения в различных социально-демографических условиях. В эти 14 показателей входят восемь прямых показателей охвата услугами и шесть показателей, являющихся косвенными индикаторами охвата услугами (некоторые из них пересчитаны; приложение 4.1). Полученный индекс представляет собой количественный показатель эффективности (измеряемый по шкале от 0 до 100). 4.1.2. Расчет среднего охвата услугами здравоохранения В качестве основы компонента «средний охват услугами здравоохранения» (СОУ) миллиардной цели ВОУЗ используются показатели и методология индикатора ЦУР 3.8.1, в которые, однако, внесен ряд важных изменений. Этот компонент рассчитывается как вложенное среднее арифметическое 14 контрольных показателей (рис. 4.2). Показатели усредняются в рамках каждой из четырех категорий (шаг 2), а затем — по всем этим категориям (шаг 3). Рис. 4.2 Расчет среднего охвата услугами (СОУ) для достижения миллиардной цели ВОУЗ a Страны с высоким риском заболевания малярией; включает страны с умеренной и высокой передачей малярии в Африке к югу от Сахары, где использование долговечных инсектицидных сеток является основным средством борьбы с переносчиками малярии и где все население, входящее в группу риска, обеспечено этим средством. См. также приложение 4.1.. b Показатель скорректирован (относительнo ЦУР 3.8.1) для использования охвата лечением (субкомпонента контрольного показателя ЦУР 3.8.1). c Косвенный показатель. d Масштабирование показателя частично изменено (относительнo ЦУР 3.8.1). e Показатель скорректирован для охвата врачей, медсестер и акушерок. = Средний охват услугами (СПУ) = (АД+ГПН+табак)/3 РМНЗР НИЗ инфекционные Потенциал / 4 + + + Охрана репродуктивного здоровья и здоровья матерей, новорожденных и малолетних детей =(ПС+ДРУ+КДС-3+пневмония)/4 Область, отражаемая показателем Контрольный показатель ШАГ 1 ШАГ 2 ШАГ 3 Лечение инфекционных болезней Объем и доступность услуг Лечение неинфекционных болезней (НИЗ) При высоком риске малярииa = (TБ+AРВ+СИП+ВСГ)/4 В других случаях = (TБ+AРВ+ВСГ)/3 = (Больница + ПМР+ ММСП)/3 Доступ в больницу c Плотность медицинских работниковc c,e Безопасность в области здравоохранения c Плотность койко-мест (Больница) Плотность медицинских работников (ПМР) Индекс основных возможностей ММСП (ММСП) Сердечно-сосудистые болезни c Диабет c Tабакc,d Отсутствие повышенного артериального давления (АД) Средний уровень глюкозы в плазме натощак (ГПН) Отказ от потребления табака Tуберкулез (ТБ) ВИЧ Maлярия Водоснабжение и санитария Лечение ТБ (TБ)b Лечение ВИЧ (AРВ) Сетки с инсектицидной пропиткой (СИП) Как минимум базовая санитария (ВСГ) Планирование семьи Уход при беременности/родах Иммунизация детей Лечение детей Планирование семьи (ПС) Дородовой уход, 4+ визиты (ДРУ) Иммунизация детей (КДС-3) Обращение с подозрением на пневмонию М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК, ОХВАЧЕННЫ Х ВСЕОБЩ ИМ ДОСТУПОМ К УСЛУГАМ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ 25ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Основным средством адаптации при использовании СОУ является применение арифметического усреднения вместо геометрического усреднения. При арифметическом усреднении перевод в популяцию становится более правдоподобным (см. приложение 4.2). Это необходимая мера, поскольку геометрическое усреднение, используемое в индексе ЦУР 3.8.1, означает, что по своей природе он не является непосредственно масштабируемым показателем охвата услугами (например, если значение индекса увеличится на 20%, это не будет означать, что и охват услугами увеличился на 20%). Кроме того, арифметическое усреднение позволяет избежать проблем, возникающих при использовании среднего геометрического, когда значения одного или двух показателей существенно отличаются от остальных. Вложенное усреднение сохраняется, следуя методологии отчетов о мониторинге ЦУР 3.8.1 (ВОЗ 2019b, ВОЗ и Всемирный банк, 2017 г.). Оно обеспечивает равномерное взвешивание между четырьмя категориями охвата. Это означает, что, хотя различные показатели имеют разные средневзвешенные значения, баланс между категориями при этом не меняется (например, категория инфекционных заболеваний сохраняет одинаковый вес независимо от того, являются ли данные по сеткам с инсектицидной пропиткой (СИП) актуальными/доступными в отношении той или иной страны). В ОПР-13 включены три дополнительных уточнения, касающиеся контрольных показателей ЦУР 3.8.1 (таблица 4.1; приложение 4.1). Показатель ТБ упрощен до охвата лечением (один из подкомпонентов ЦУР 3.8.1: охват эффективным лечением ТБ) во избежание проблем при наличии лекарственно устойчивого ТБ. Усовершенствование показателя плотности работников здравоохранения (ПРЗ), используемого для измерения числа врачей, медсестер и акушерок, позволяет эффективнее применять свежие наборы данных ЦУР по кадровым ресурсам здравоохранения (детали см. в приложении 4.1). Таблица 4.1. Aдаптация индекса ЦУР 3.8.1 «Индекс ВОУЗ» для использования в рамках миллиардной цели ВОУЗ Meтодология ЦУР 3.8.1 ОПР-13 Обоснование Усреднение Вложенное среднее геометрическое Вложенное среднее арифметическое Обеспечивает пересчет в население Позволяет избежать проблем, возникающих при нулевых значениях или в случаях, когда значение одного показателя существенно отличается от остальных (приложение 4.2) Компонентные показатели 14 контрольных показателей 14 контрольных показателей: показатели потребления табака, TБ и плотности медицинских работников скорректированы относительно ЦУР 3.8.1 Использует улучшенные данные о медицинских работниках Упрощенный показатель ТБ Обеспечивает учет динамики по табаку для всех стран 4.2. Финансовые трудности В рамках миллиардной цели ВОУЗ финансовые трудности будут измеряться с помощью индекса ЦУР 3.8.2. В последующих пунктах термин «финансовые трудности» употребляется для обозначения финансовых трудностей, измеряемых с помощью индекса ЦУР 3.8.2 в отношении катастрофических расходов с пороговым значением 10%, т.е. доли населения, чьи расходы на здравоохранение из личных средств превышают 10% от общих потребительских расходов или дохода домохозяйства. Одна из конечных целей успешно функционирующих систем здравоохранения состоит в том, чтобы защитить население от негативных последствий, которые оплата медицинских услуг из собственных средств может повлечь для их уровня жизни и способности расходовать средства на другие нужды. К таким негативным последствиям относятся финансовые трудности в связи с оплатой медицинских услуг «из своего кармана», и их недопущение является основополагающим элементом ВОУЗ. Такие цели важно учитывать при измерении показателей достижения миллиардной цели ВОУЗ. Финансовые затруднения, связанные с оплатой расходов на здравоохранение из личных средств, возникают в двух случаях: когда домохозяйства направляют значительную часть своего дохода на оплату медицинских услуг (катастрофические платежи) или когда вследствие оплаты медицинских услуг домохозяйство оказывается за чертой бедности или еще ниже (расходы, приводящие к обнищанию). Показатель ЦУР 3.8.2 имеет два пороговых значения для катастрофических расходов — 10% и 25%; порог в 25% представляет собой крайне высокую планку, особенно для беднейших слоев населения. 26 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Существуют альтернативные определения катастрофических расходов на здравоохранение, которые в большей степени подходят для отслеживания социально-экономического неравенства в катастрофических расходах на здравоохранение, поскольку в них учитывается, что бедные слои населения располагают ограниченным потенциалом для оплаты необходимых им услуг. Поэтому многие регионы ВОЗ используют несколько показателей для отслеживания катастрофических расходов на здравоохранение (ВОЗ, 2019b). Эти показатели иного рода могут оказаться более подходящими для использования в будущем. Все показатели катастрофических расходов на здравоохранение опираются на один и тот же источник данных. Согласно оценкам, более 900 миллионов человек несут катастрофические расходы на медицинское обслуживание, что отслеживается по показателю ЦУР 3.8.2 на уровне 10%; постепенно объем глобальных катастрофических расходов возрастает (рис. 4.3) (ВОЗ, 2019b). Важной целью ВОЗ является прекращение роста доли лиц, испытывающих финансовые трудности , связанные с доступом к услугам здравоохранения. Со временем этот процесс будет отслеживаться как внутри стран, так и между странами. Рис. 4.3. Дальнейший катастрофический рост расходов в сравнении с расширением охвата услугами согласно индексу ЦУР 3.8.1 Источник: Глобальная база данных ООН по показателям достижения ЦУР по состоянию на январь 2020 г. В настоящее время наблюдается нехватка свежих данных на основе результатов обследований, которые необходимы для мониторинга финансовых трудностей. Без таких данных либо не удастся рассчитать воздействие финансовых трудностей на вклады стран в достижение миллиардной цели ВОУЗ, либо придется предположить, что финансовые трудности носят неизменный характер. Например, для катастрофических расходов, отслеживаемых показателем ЦУР 3.8.2, с 2012 г. отсутствуют данные примерно по 45% населения мира (ВОЗ, 2019b). Такое отсутствие своевременной информации обусловлено: ¡ вариативной частотностью сбора данных в рамках соответствующих обследований (от ежегодного во многих странах с высоким уровнем дохода до одного раза за десятилетие в ряде стран с низким уровнем дохода, причем интервал между обследованиями составляет в среднем 2,5 года); ¡ отсутствием своевременного доступа к результатам обследований, проведенных за пределами системы медико-санитарной информации; ¡ различиями в доступе к обследованиям на глобальном, региональном и страновом уровнях; и ¡ отсутствием официально закрепленной практики расчета показателей, связанных со здоровьем, в качестве элемента обычной информационной системы в случаях, когда участие министерств здравоохранения в проектировании, разработке и проведении соответствующих обследований носит ограниченный характер. Важной частью совершенствования и измерения ВОУЗ в ходе реализации ОПР-13 станет поддержка стран в улучшении взаимодействия с национальными статистическими управлениями, а также в планировании, подготовке и распространении данных о финансовых трудностях с использованием различных определений. 0 5 10 15 20 0 20 40 60 80 2017 г.2015 г.2010 г.2005 г.2000 г. Ка та ст ро фи че ск ие ра сх од ы (% ) Ин де кс ох ва та ус лу га ми ЦУР 3.8.1 (индекс охвата услугами) порог в 10% порог в 25% Катастрофические расходы: М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК, ОХВАЧЕННЫ Х ВСЕОБЩ ИМ ДОСТУПОМ К УСЛУГАМ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ 27ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 4.3. Расчет миллиардной цели ВОУЗ В рамках миллиардной цели ВОУЗ оцениваются улучшения, достигнутые на уровне населения; при этом измеряются как показатели охвата услугами, так и финансовые трудности, с тем чтобы оценить, насколько вероятна ситуация, когда человек получает необходимые ему медицинские услуги, не испытывая финансовых трудностей с оплатой расходов, связанных со здоровьем. Затем изменение этих пропорций учитывается в миллиардной цели ВОУЗ с применением эквивалента численности населения (см. раздел 3.5). 4.3.1. Цель ВОУЗ — обеспечение охвата услугами без финансовых трудностей Система ВОУЗ ориентирована на то, чтобы люди получали услуги без необходимости испытывать при этом финансовые трудности. Для достижения миллиардной цели ВОУЗ странам потребуется обращать особое внимание как на компоненты ВОУЗ, так и на отслеживание их динамики во времени. Сейчас страны находятся на разных уровнях в отношении охвата услугами и финансовых трудностей, и с течением времени эта ситуация может развиваться совершенно разными путями (рис. 4.4 и 4.5) (ВОЗ, 2019b). Рис. 4.4. Различные этапы охвата услугами и финансовые трудности в отдельных странах рос т ВО УЗип Средний охват услугами здравоохранения в 2017 г. (%) Ф и на нс ов ы е тр уд но ст и (% ) 40 50 60 70 80 90 100 0 5 10 15 20 25 AGO BEN BRA BTN CHN CRI ETH FIN GBR IDN IND IRN KEN LKA MDV MMR MNE MUS PHL RUS TUR Источник: Глобальная база данных ООН по показателям достижения ЦУР, по состоянию на январь 2020 г., и предварительные данные по СОУ. Примечание. Ось финансовых трудностей измеряется как катастрофические расходы на уровне 10% за последний доступный год. Средние значения охвата услугами приведены за 2017 г. Квадранты делятся на глобальные медианные значения для СОУ в 2017 г. и для финансовых трудностей – в последнем доступном году. Рис. 4.5. Динамика охвата услугами и финансовые трудности в отдельных странах 0 5 10 15 20 25 40 50 60 70 80 90 100 рост ВОУ Зип Средний охват услугами здравоохранения (%) Ф и на нс ов ы е тр уд но ст и (% ) IND ARM RWA USA KOR Источник: Глобальная база данных ООН по показателям достижения ЦУР по состоянию на январь 2020 г. Примечание. Финансовые трудности измеряются как катастрофические расходы на уровне 10%. Страны были выбраны таким образом, чтобы показать эволюцию между квадрантами или внутри квадрантов и продемонстрировать, что все страны могут добиться определенного прогресса. 28 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 4.3.2. Coчетание охвата услугами и финансовых трудностей Для расчетов по миллиардной цели ВОУЗ оба компонента ВОУЗ сведены в интегральный показатель (см. также разделы 4.4 и 4.5 и приложение 4.4). Этот интегральный показатель ВОУЗ (ВОУЗИП) оценивает возможность ситуации (выраженную в процентах), при которой пациент получает необходимые ему медицинские услуги, не испытывая при этом финансовых трудностей: ВОУЗип = СОУ × (100 – финансовые трудности)/100, где СОУ — вложенное среднее арифметическое охвата услугами здравоохранения, рассчитанное на основе индекса ЦУР 3.8.1, a финансовые трудности выражены как процентная доля населения с катастрофическими расходами на медицинское обслуживание, составляющими 10% (ЦУР 3.8.2; раздел 4.2). Интегральный показатель ВОУЗ связывает охват услугами с финансовыми трудностями, как показано на рис. 4.6. Значение ВОУЗ улучшится, если либо увеличится охват услугами (при отсутствии изменений в финансовых трудностях), либо сократятся финансовые трудности (при отсутствии изменений в охвате услугами), либо оба эти изменения произойдут одновременно. Однако если охват услугами увеличивается, а финансовые трудности при этом возрастают, то эти два показателя действуют в противоположных направлениях: вклад в достижение миллиардной цели ВОУЗ сократится и даже может составить отрицательную величину. Таким образом, в интегральном показателе учитываются оба аспекта ВОУЗ и подчеркивается важность прогресса в обоих компонентах. Рис. 4.6. Объединение среднего охвата услугами здравоохранения и финансовых трудностей в интегральном показателе ВОУЗ ип = 40% ВОУЗ ип = 50% ВОУЗ ип = 60% ВОУЗ ип = 70% ВОУЗ ип = 80% ВОУЗ ип = 90% 0 5 10 15 20 25 40 50 60 70 80 90 100 рост ВОУ Зип Средний охват услугами здравоохранения (%) Ф и на нс ов ы е тр уд но ст и (% ) Глобальное медианное значение: 7,3 Глобальное медианное значение: 68,7 Примечание. Контуры отражают значения интегрального показателя ВОУЗ: чем выше значение, тем лучше. Основой для объединения охвата услугами и финансовых трудностей в рамках миллиардной цели ВОУЗ является пропорциональный подход. Этот подход позволяет оценить вероятность ситуации, при которой пациент получает необходимые ему медицинские услуги, не испытывая при этом финансовых трудностей. Чтобы интегральный показатель ВОУЗ составлял 100%, население должно получать все необходимые медицинские услуги и не испытывать финансовых трудностей. Если охват услугами составляет 60% при отсутствии финансовых трудностей, то ВОУЗип также составит 60%. Чем больше доля населения, испытывающего финансовые трудности, тем меньше процент населения, засчитываемый в достижение миллиардной цели ВОУЗ. Например, если охват услугами составляет 60%, что можно интерпретировать как (среднюю) вероятность получения пациентом необходимых ему медицинских услуг, а финансовые трудности составляют 12%, что можно интерпретировать как (среднюю) вероятность наличия финансовых трудностей, как определено показателем ЦУР 3.8.2, то тогда: ВОУЗип = 60 × (100 – 12)/100 = 53. Иными словами, если предположить независимость соответствующих данных, то интегральный показатель можно интерпретировать так, что вероятность получения пациентом необходимых ему медицинских услуг, не испытывая финансовых трудностей в связи с оплатой этих услуг, составляет 53%. М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК, ОХВАЧЕННЫ Х ВСЕОБЩ ИМ ДОСТУПОМ К УСЛУГАМ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ 29ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ В этом подходе допускается, что люди могут испытывать финансовые трудности в связи с покрытием расходов на здравоохранение, даже получая лишь некоторые из необходимых им услуг и товаров. В основу подхода заложено упрощающее предположение о том, что катастрофические медицинские расходы не зависят от охвата услугами (т.е. не коррелируют с ними) (см. раздел 4.4). Такое предположение вряд ли является полностью верным, но позволяет сделать первый шаг, учитывая нынешнюю нехватку данных. 4.3.3. Расчет вклада в достижение миллиардной цели ВОУЗ Изменение интегрального показателя ВОУЗ за период действия ОПР-13 можно примерно рассчитать по формуле: изменение ВОУЗип = ВОУЗип−2023 – ВОУЗип−2018. Значение за 2018 г. является базовым (эталонным) годом, относительно которого измеряется изменение в течение периода реализации ОПР-13. Чтобы пересчитать его в количество людей для определения вклада в достижение миллиардной цели ВОУЗ, изменение интегрального показателя ВОУЗ нужно умножить на окончательную численность населения: вклад в достижение миллиардной цели ВОУЗ = изменение ВОУЗип× население2023 / 100. Этот подход позволяет рассчитать эквивалентное население (раздел 3.5). При применении этого подхода данные о росте населения обрабатываются (как описано в разделе 3.6) таким образом, чтобы сделать миллиардную цель ВОУЗ устойчивой к его последствиям. 4.3.4. Пример расчета на уровне отдельной страны В этом разделе представлен расчет для гипотетической страны, который показывает, как изменения ВОУЗ и финансовых трудностей способствуют достижению миллиардной цели ВОУЗ. Оценка вклада в миллиардную цель ВОУЗ производится следующим образом: Шаг 1: рассчитать средний охват услугами (СОУ) на основе контрольных показателей ЦУР 3.8.1. Шаг 2: объединить его с показателем финансовых трудностей для расчета интегрального показателя ВОУЗ. Шаг 3: рассчитать изменения интегрального показателя ВОУЗ за 5 лет и пересчитать на эквивалентное население для оценки вклада в достижение миллиардной цели ВОУЗ. Шаг 1: рассчитать средний охват услугами (СОУ) В таблице 4.2 приведен пример расчета среднего охвата услугами здравоохранения на начало и конец пятилетнего периода, рассчитанного как вложенное среднее арифметическое по каждой категории и ее показателям в каждом году. В этом примере значение СОУ за пять лет возрастает с 48 до 53. Шаг 2: рассчитать интегральный показатель ВОУЗ Интегральный показатель ВОУЗ рассчитывается путем объединения значений СОУ и финансовых трудностей. Значение ВОУЗИП составляет 44% в 2018 г. и 50% в 2023 г., т.е. изменяется на 6 процентных пунктов (таблица 4.2). 30 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Таблица 4.2. Пример страновых расчетов для миллиардной цели ВОУЗ Контрольный показатель 2018 г. % Среднее значение в 2018 г. 2023 г. % Среднее значение в 2023 г. Планирование семьи 54 61 Дородовое наблюдение 4+ посещения 32 32 Иммунизация детей 62 73 Обращение с подозрением на пневмонию 28 31 44 49 Лечение ТБ 45 64 Лечение ВИЧ 60 61 Сетки с инсектицидной пропиткой 38 45 Как минимум базовая санитария 6 7 37 44 Отсутствие повышенного артериального давления 41 58 Средний уровень глюкозы в плазме натощак 100 100 Отказ от потребления табака 92 93 78 84 Плотность койко-мест 15 18 Укомплектованность кадров медицинских работников 4 5 Индекс основных возможностей ММСП 77 79 32 34 Средний охват услугами здравоохранения 48 53 Финансовые трудности (ЦУР 3.8.2, порог в 10%) 8 5 Интегральный показатель ВОУЗ 48 x (100 − 8)/100 = 44 53 x (100 − 5)/100 = 50 Изменение интегрального показателя ВОУЗ – 6 М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК, ОХВАЧЕННЫ Х ВСЕОБЩ ИМ ДОСТУПОМ К УСЛУГАМ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ 31ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Шаг 3: рассчитать вклад в миллиардную цель ВОУЗ При расчете вклада в достижение миллиардной цели ВОУЗ объединяются значения ВОУЗип и окончательной численности населения. Как видно из таблицы 4.3, для периода 2018–2023 гг. этот метод расчета эффективен. Следует отметить, что вклад в миллиардную цель ВОУЗ не является просто суммой отдельных изменений, достигнутых в охвате услугами и в уменьшении финансовых трудностей. Таблица 4.3. Пример расчета вклада отдельной страны в достижение миллиардной цели ВОУЗ Расширение охвата услугами 5% Снижение катастрофических расходов на медицинское обслуживание 3% Изменение ВОУЗип 6% Численность населения в 2023 г. 106 млн Дополнительное число человек (эквивалент) с расширенным охватом услугами 106 x 5/100 = 5,3 млн Дополнительное число лиц, не несущих катастрофических расходов на медицинское обслуживание 106 x 3/100 = 3,2 млн Вклад в достижение миллиардной цели ВОУЗ 106 x 6/100 = 6,4 млн 4.3.5. Определение долей стран Миллиардная цель ВОУЗ будет достигнута в результате деятельности в масштабах всего мира, но для этого потребуется ускорить нынешние темпы (приложение 4.5). Как и по каждой из других целей «трех миллиардов», всем странам рекомендуется добиваться прогресса, поскольку возможности для улучшения есть всегда. В то же время, стремясь к повышению уровня равенства в мире, было бы целесообразно обеспечить странам с наименьшими показателями ВОУЗ поддержку и стимулирование, которые необходимы для принятия мер по устранению существующего глобального разрыва. Контрольный вклад каждой страны в достижение миллиардной цели ВОУЗ будет заключаться в распределении объема работы по этой цели пропорционально численности населения страны и ее отставанию в показателе ВОУЗ. Странам будет предложено сократить собственный разрыв на предложенный ориентировочный процент (см. также раздел 3.7). Однако страна будет самостоятельно определять свой целевой показатель по ВОУЗ и способ его распространения на свое население. В идеале страна будет одновременно принимать меры в отношении как компонента охвата услугами, так и компонента финансовых трудностей. 4.4. Ограничения в расчетах миллиардной цели ВОУЗ Tочность расчетов по миллиардной цели ВОУЗ ограничивается данными по ЦУР и методами, на которые опираются эти данные. К числу таких ограничений относятся: ¡ степень репрезентативности показателей охвата услугами; ¡ ограничения показателей, отражающих финансовые трудности; ¡ наличие и своевременность данных (например, отсутствие единого источника данных по охвату услугами и финансовым трудностям, сбор данных за разные годы, использование косвенных данных); ¡ предполагаемое отсутствие корреляции между охватом услугами и финансовыми трудностями; ¡ неопределенность в вопросе наличия/качества данных; ¡ двойной учет вследствие дублирования с двумя другими миллиардными целями; ¡ применение метода эквивалентного населения при расчете достижения миллиардной цели. Дополнительную информацию см. в приложении 4.4. 32 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Следует отметить, что метод, используемый для объединения показателей покрытия услуг и финансовых трудностей, предназначен для ведения расчетов по миллиардной цели ВОУЗ. Он разработан исключительно для этой цели. Данный метод не заменяет и не корректирует какую-либо часть существующей структуры мониторинга ЦУР 3.8. 4.5. ВОУЗ и перспективы на будущее Можно ожидать, что миллиардная цель ВОУЗ будет эволюционировать, в частности по мере поступления новых данных для проверки и совершенствования подхода. Например, одним из ключевых требований для достижения прогресса в области ВОУЗ станет сбор данных обследования домохозяйств, в которых охват услугами увязывается с собственными расходами семей на оплату услуг, чтобы глубже понять взаимосвязь между получением выгоды от охвата услугами и/или избежанием финансовых трудностей (см. также раздел 2.4). Подходы к получению глобально сопоставимых индексов ВОУЗ будут развиваться по мере совершенствования методов и аналитики, а также по мере внесения изменений в измерения данных и методы лечения заболеваний. Важно, чтобы ВОЗ продолжала взаимодействовать с государствами-членами, пытаясь повысить уровень доступности и качества данных и полнее осмыслить методику измерения истинных масштабов ВОУЗ (раздел 2.4). 4.5.1. Динамика индекса ЦУР 3.8.1 Ожидается, что контрольные показатели, используемые в индексе ЦУР 3.8.1 «Индекс ВОУЗ», будут меняться по ходу развития данных и медицинского обслуживания. После разработки индекса планировалось со временем заменить косвенные показатели измерениями охвата лечением, когда появятся соответствующие данные (например, по диабету и гипертонии), и улучшать показатели охвата услугами, когда это станет возможным. Планировалось также добавить охват вакцинами против рака шейки матки и основными лекарствами. Целью на будущее должно стать включение наиболее измеримых показателей с наибольшим воздействием, которые будут способствовать самым важным изменениям. 4.5.2. Измерение эффективного охвата услугами Индекс ЦУР 3.8.1 измеряет охват услугами, но не позволяет оценить качество или эффективность лечения, а также доступность медицинской помощи. Кроме того, он не включает никаких весовых коэффициентов, которые позволяли бы учитывать различия в улучшении состояния здоровья, обеспеченном благодаря различным медицинским вмешательствам. Ожидается, что дальнейшее совершенствование показателей и методов позитивно отразится на точности измерения ВОУЗ (Fullman et al., 2017, 2018; Hogan et al., 2018; Lee, Wu and Liu, 2018; Ng et al., 2014; Fullman and Lozano, 2018, 2020; Wagstaff and Neelsen, 2020). В настоящее время ведется разработка такого подхода к ВОУЗ, который позволяет измерить эффективный охват услугами. Детали этого пересмотренного подхода к измерению эффективного охвата пока не определены, но его цели заключаются в следующем: ¡ сосредоточить внимание на качестве охвата лечением в соответствии с определением ВОУЗ; ¡ производить корректировку с учетом различий в эпидемиологическом бремени в странах; ¡ взвешивать курсы лечения по улучшению состояния здоровья. Этот метод, вероятно, будет предусматривать использование контрольных показателей, распределенных по видам помощи (укрепление здоровья, профилактика, лечение, реабилитация и паллиативная помощь) и по этапам жизненного цикла, с использованием косвенных показателей для измерения эффективности услуг здравоохранения. Контрольные показатели будут комбинироваться путем взвешивания по потенциальному улучшению здоровья. При этом нужно стараться свести к минимуму нагрузку по предоставлению дополнительных данных, использовать данные по странам и предоставить странам возможность производить собственные расчеты. М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК, ОХВАЧЕННЫ Х ВСЕОБЩ ИМ ДОСТУПОМ К УСЛУГАМ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ 33ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 34 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения 5 Цель «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения» заключается в том, чтобы еще 1 миллиард человек был надежнее защищен от чрезвычайных ситуаций, происходящих в области здравоохранения. Этот миллиард будет измеряться с помощью индекса защиты в чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения (ИЗЧСЗ), в основу которого заложены три показателя, отражающих масштабы деятельности ВОЗ в чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения (рис. 5.1): ¡ показатель готовности к чрезвычайным ситуациям (способность соблюдать Международные медико-санитарные правила (ММСП); ¡ показатель предупреждения чрезвычайной ситуации (охват плановой и чрезвычайной вакцинацией); ¡ показатель выявления чрезвычайных ситуаций и реагирования на них (своевременность). Рис. 5.1. Tри контрольных показателя, составляющие индекс защиты от чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения ВоздействиеКонечные результаты ПОДГОТОВИТЬСЯ ПРЕДУПРЕДИТЬ ВЫЯВИТЬ И РЕАГИРОВАТЬ Контрольные показатели миллиард человек, получающих более надежную защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения 1 Годовой доклад государства-участника ММСП на основе самооценки (SPAR) Cтраны готовы к чрезвычайным ситуациям в области здравоохранения Охват групп риска вакцинацией против болезней с эпидемическим или пандемическим потенциалом Эпидемии и пандемии предотвращены Быстрое выявление чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения и реагирование на них Своевременное выявление потенциальных чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения и реагирование на них Цель «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения» (миллиардная цель ЗЧСЗ) согласуется с индексами ЦУР 3.d и 3.d.1, а также с рекомендациями Комитета по обзору роли Международных медико-санитарных правил (2005 г.) в связи со вспышкой Эболы и реагированием на нее (ВОЗ, 2015 г.). 5.1. Показатель готовности к чрезвычайным ситуациям Показатель готовности к чрезвычайным ситуациям предназначен для измерения уровня готовности той или иной страны к ситуациям такого рода. Он показывает, насколько страна готова к выявлению различных чрезвычайных ситуаций и реагированию на них. В основу показателя заложено создание потенциала для выполнения ММСП в области эпиднадзора и принятия ответных мер (ВОЗ, 2016b). Государства-участники Международных медико- санитарных правил (ММСП, 2005 г.) обязаны развивать и поддерживать основные возможности в области эпиднадзора и ответных мер и представлять доклады об удовлетворении требований в отношении 13 основных возможностей. Значение по каждой из 13 основных возможностей, предусмотренных в ММСП, рассчитывается как среднее арифметическое величин ее показателей (по 1–3 показателя для каждой возможности, итого 24 показателя), причем каждый показатель оценивается по шкале от 0 до 5 (т.е. 5 баллов). Оценка этих возможностей позволяет получить наиболее полный, согласованный на международном уровне и последовательно измеряемый набор данных для определения потенциала страны по обеспечению готовности к чрезвычайным ситуациям в области здравоохранения. Теперь отчетность по 13 основным возможностям ММСП представляется в формате годового доклада государства-участника ММСП на основе самооценки (SPAR), который стал доступен в июне 2018 г. (ВОЗ, 2018b). ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ36 5.1.1. Методика расчета Показатель готовности к чрезвычайным ситуациям представляет собой среднее арифметическое оценок по всем 13 возможностям ММСП (2005 г.) (таблица 5.1), указанных в формате SPAR: 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐! !" !!! 13 Таблица 5.1. Категории показателей основных возможностей ММСП и пример расчета показателя готовности Отчетность по основным возможностям МССП Оценка возможности В1 Национальное законодательство, политика и финансирование 60 В2 Координация ММСП и функции национального координатора (НК) по ММСП 80 В3 Зоонозы и взаимодействие между людьми и животными 80 В4 Безопасность продуктов питания 40 В5 Лабораторные мощности 73 В6 Эпиднадзор 80 В7 Кадровые ресурсы 40 В8 Национальная система реагирования в чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения 47 В9 Оказание медицинских услуг 60 В10 Оповещение о рисках 60 В11 Пункты въезда 60 В12 Химические инциденты 40 В13 Радиационные чрезвычайные ситуации 40 Показатель готовности (среднее арифметическое оценок по 13 возможностям) 58 За последние восемь лет все 196 государств-членов как минимум один раз представили отчетность по 13 возможностям ММСП. По состоянию на август 2019 г. данные за наиболее поздний отчетный год были получены от 182 стран (ВОЗ, 2018b). В зависимости от величины показателя готовности к чрезвычайным ситуациям страны распределяются по пяти уровням готовности (таблица 5.2; рис. 5.2), давая возможность уделять приоритетное внимание тем странам, которые наиболее нуждаются в принятии мер по обеспечению готовности. Прогресс стран в этом направлении будет оцениваться по росту значения показателя готовности (0–100). Tаблица 5.2. Категории показателя готовности к чрезвычайным ситуациям на основе данных из SPAR за 2018 г. Уровень (средняя оценка возможностей ММСП) Число государств-членов Совокупное население (млн чел.) Уровень 5 (≥90) (наиболее готовы) 19 2231 Уровень 4 (70 – 89) 46 2579 Уровень 3 (50 – 69) 50 1685 Уровень 2 (30 – 49) 55 627 Уровень 1 (<30) (наименее готовы) 10 114 Ожидается поступление данных 14 316 Итого 194 7552 Источник: данные из SPAR за 2018 г. (ВОЗ, 2018b). Примечание. Отчетность по ММСП представляют 196 государств-членов. Показатель готовности IHR возможностиi / 13. М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК, ПОЛУЧАЮ Щ ИХ ЗАЩ ИТУ ПРИ ЧРЕЗВЫ ЧАЙНЫ Х СИТУАЦИЯХ В ОБЛАСТИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 37 Рис. 5.2. Показатель готовности к чрезвычайным ситуациям на основе данных из SPAR за 2018 г. Поскольку результаты самооценки зачастую могут страдать погрешностями, в случае с возможностями ММСП для выявления таких погрешностей применяются добровольные внешние оценки, например совместная внешняя оценка (СВО). Первоначальные результаты указывают на значительно больший уровень согласованности между новым форматом самооценки SPAR и результатами СВО, чем при предыдущей системе отчетности SPAR, с коэффициентом корреляции 0,87 (январь 2019 г., 63 страны), а также на отсутствие серьезных различий между средними баллами по каждой из технических областей (рис. 5.3). Для определения показателя готовности к чрезвычайным ситуациям будут использоваться нескорректированные значения SPAR; при этом погрешности будут по-прежнему оцениваться путем сравнения с результатами СВО. Рис. 5.3. Сравнение глобальных оценок ММСП, полученных по итогам SPAR и СВО 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Национальное законодательство, политика и финансирование Координация ММСП и связь с НК Зоонозы и взаимодействие людей и животных Безопасность продуктов питания Лабораторные мощности Эпинднадзор Кадровые ресурсы Национальная система реагирования в чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения Оказание медицинских услуг Оповещение о рисках Пункты въезда Химические инциденты Радиационные чрезвычайные ситуации Показатель готовности (оценка ММСП) Среднее значение SPAR СВО Источник: Kandel et al., 2019 Уровень 5 (наиболее готовы) Уровень 4 Данные отсутствуют Неприменимо Уровень 3 Уровень 2 Уровень 1 (наименее готовы) 0 3400 км Показатель готовности к чрезвычайным ситуациям ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ38 5.1.2. Пример расчета для отдельной страны В примере, приведенном в таблице 5.1, страна набрала в среднем 58% по 13 основным возможностям ММСП на основании годовой отчетности по ММСП. Если исходить из этого среднего показателя, то страна будет отнесена к категории, соответствующей уровню 3 (50 – 70%). 5.2. Показатель предупреждения чрезвычайных ситуаций Показатель предупреждения чрезвычайных ситуаций обеспечивает оценку усилий по предупреждению чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения с помощью охвата вакцинацией. Достижение в группах риска высокого уровня охвата вакцинацией против инфекционных патогенов, предотвращаемых с помощью вакцин, является основным фактором решения проблемы предотвратимых эпидемических заболеваний и пандемий, обеспечивающим контроль и устранение высокоопасных инфекционных угроз. Показатель предупреждения чрезвычайных ситуаций охватывает как плановую вакцинацию, так и кампании по вакцинации против заболеваний с эпидемическим и пандемическим потенциалом. Он ориентирован прежде всего на три приоритетные инфекционные угрозы — желтую лихорадку, менингит и холеру, так как все эти заболевания являются первоочередными с точки зрения необходимости их ликвидации или снижения заболеваемости путем применения глобальных стратегий в рамках Программы ВОЗ по чрезвычайным ситуациям в области здравоохранения. Хотя эти заболевания угрожают не всем государствам-членам, плановая вакцинация против кори и полиомиелита также включена для проведения оценки по всем государствам-членам и для особого выделения важности действующей программы иммунизации в порядке профилактики инфекционных болезней. Следует отметить, что в настоящее время вакцинацию против холеры не рекомендуется включать в график плановых прививок. Новые и возникающие угрозы, в том числе пандемический грипп и инфекционные опасности с новыми доступными вакцинами, в связи с которыми требуется проведение кампаний массовой вакцинации, также будут включены в показатель предупреждения для пострадавших стран. В эти сценарии на случай непредвиденных обстоятельств к показателю предупреждения для государств-членов, которые считаются пострадавшими от события или подверженными риску его возникновения или для которых ВОЗ рекомендует программу массовой вакцинации, в указанный год будет добавляться соответствующий антиген. Например, вакцина против лихорадки Эбола будет включена сразу же после сбора данных; в случае появления вакцины против COVID-19 будет также включено число людей, прошедших вакцинирование от COVID-19. Индекс будет измеряться как средний охват соответствующими вакцинами (см. рисунок 5.4.), т.е. вакцинами, защищающими от кори, полиомиелита и любого из трех перечисленных заболеваний, по которым страны находятся в группе риска: ¡ корь: все страны; ¡ полиомиелит: все страны; ¡ холера: пострадавшие страны; ¡ желтая лихорадка: страны, входящие в группу риска; ¡ менингит: cтраны с высоким эпидемическим риском. Рис. 5.4. Плановая вакцинация и кампании по вакцинации, включенные в показатель предупреждения Пострадавшие страны Холерa (OХВ) Желтая лихорадка Плановая Кампания Плановая Кампания Плановая Плановая Внедрение новых вакцин Кампания MeнингитКорь (ПКВ-1) Полиомиелит (ВПП-3) Новые и возникающие угрозы Все страны 66 стран в группе риска по одной или более болезням М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК, ПОЛУЧАЮ Щ ИХ ЗАЩ ИТУ ПРИ ЧРЕЗВЫ ЧАЙНЫ Х СИТУАЦИЯХ В ОБЛАСТИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 39 5.2.1. Методика расчета Показатель предупреждения рассчитывается как средневзвешенная популяционная величина охвата плановой вакцинацией и кампаниями по вакцинации против соответствующих заболеваний, т.е. против кори и полиомиелита, для всех государств-членов, и против желтой лихорадки и/или холеры и/или менингита — для стран, входящих в группу риска: 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐!×𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!! 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝!! где в представляет соответствующие вакцины для данной страны и оценочного года (см. таблицу 5.3). Каждая оценка охвата взвешивается по соответствующей группе населения. Так, для плановой вакцинации — это популяция выживших детей грудного возраста (в возрасте до 1 года), а для кампаний — целевые группы населения. В случае кампаний (чрезвычайных или любых кампаний по дополнительной иммунизации) целевое население и охват рассчитываются как скользящее/кумулятивное значение и включают лиц, получивших прививку в предыдущие годы. Согласно Программе ВОЗ по чрезвычайным ситуациям в области здравоохранения, в настоящее время 66 государств-членов находятся в группе риска как минимум по одному из следующих заболеваний: желтая лихорадка, холера и менингит (таблица 5.3). Для входящих в группу риска государств-членов, у которых есть данные по кампаниям экстренной или дополнительной иммунизации, в методике расчета в соответствующих случаях используется средняя оценка охвата кампаниями в дополнение ко всем имеющимся данным по плановой вакцинации против желтой лихорадки и менингита (плановая вакцинация против холеры не проводится). Для всех стран, в том числе для не входящих в группу риска по одному или нескольким из этих трех патогенов, используются все имеющиеся плановые данные по кори и полиомиелиту. Таблица 5.3. Государства-члены, входившие в группу риска по желтой лихорадке, холере и менингиту в 2018 г. Число государств-членов Желтая лихорадка (государства-члены с высокой степенью риска) 39 Холера (пострадавшие государства-члены) 47 Meнингит (государства-члены с высоким эпидемиологическим риском) 26 В группе риска по желтой лихорадке, холере или менингиту 66 Этот показатель является абсолютной оценкой, которая означает, что страны могут показывать свой прогресс путем постепенного улучшения своего положения вне зависимости от показателей других стран. В конечном счете все страны должны иметь оценочный показатель охвата >90%. В большинстве случаев при расчете среднего охвата вакцинацией большое значение придается плановой вакцинации, что подчеркивает ценность планового охвата в отношении многих заболеваний. Потенциальное ограничение этого подхода заключается в том, что небольшие целевые кампании будут лишь незначительно влиять на этот показатель. Рассматривались и другие схемы взвешивания (например, равный вес для всех антигенов, при котором небольшие кампании, например против холеры, оказывали чрезмерное влияние на средний показатель). 5.2.2. Источники и доступность данных Основными источниками данных об охвате вакцинацией являются: ¡ оценки охвата плановой вакцинацией (против желтой лихорадки, кори, полиомиелита) по данным оценок ВОЗ/ЮНИСЕФ национальных показателей охвата иммунизацией (WUENIC); данные по кори (ПКВ-1) и полиомиелиту (ВПП-3), которые доступны для всех государств- членов; ¡ данные об административном охвате плановой иммунизацией (против менингита А) из совместной формы отчетности (СФО) ВОЗ/ЮНИСЕФ; показатель предупреждения чрезвычайных ситуаций в охватв × соответствующее населениев в соответствующее населениев ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ40 ¡ оценки охвата чрезвычайных запросов, поданных в Международную координационную группу по снабжению вакцинами (МКГ), если таковые имеются (желтая лихорадка, холера и менингит) (ВОЗ, 2018a); ¡ дополнительные оценки охвата кампаний по иммунизации против менингита и желтой лихорадки, полученные из СФО ВОЗ/ЮНИСЕФ; и ¡ охват кампаний по массовой профилактической вакцинации оральной противохолерной вакциной (ОХВ), проводимых Глобальной целевой группой по борьбе с холерой (ГЦГБХ). 5.2.3. Ограничения Получение надежных и достоверных данных о кампаниях является сложной задачей, поскольку прививочные кампании в значительной степени носят «реагирующий» характер и проводятся в ответ на вспышки заболеваний. В странах может наблюдаться целый ряд вспышек одного и того же заболевания, что приводит к проведению нескольких кампаний и, следовательно, к возможности того, что одни и те же лица получат повторную (ненужную) дозу вакцины. Кроме того, некоторые данные о кампаниях приводятся без разделения по типу антигена. Например, обычные данные по менингиту сосредоточены на менингите А, тогда как итоги проводимых кампаний суммируются по четырем типам менингита (т.е. А, С, Е, W). Данные не всегда являются полными в части оценки того, введены ли пациентам дозы вакцины, которые достаточны для выработки иммунитета. Для кори охват ПКВ-1 используется в качестве косвенного показателя хорошо функционирующих программ иммунизации. Тем не менее, согласно глобальным рекомендациям, для эффективности вакцинации против кори необходимо ввести две дозы вакцины, содержащей вирус кори. Для холеры данные относятся к первой дозе ОХВ. Данные, отраженные в показателе предупреждения, предназначены для определения общей эффективности систем вакцинации, а не для прямого измерения полной защиты, которая обеспечивается введением вакцины. Если данные о целевой группе населения для конкретной кампании отсутствуют, то в качестве косвенного показателя численности этой целевой группы будет использоваться количество доз, отправленных усилиями МКГ или ГЦГБХ. 5.2.4. Пример расчета для отдельной страны Пример расчета показателя предупреждения приведен в таблице 5.4 для страны, находящейся в зоне риска по желтой лихорадке, холере и менингиту. Поэтому плановый охват оценивается для кори, желтой лихорадки, менингита А и полиомиелита, причем соответствующим населением в этом случае является популяция выживших детей грудного возраста. Были также проведены чрезвычайные кампании по желтой лихорадке, менингиту и холере. Числителем для показателя предупреждения чрезвычайной ситуации является сумма вакцинированного населения в каждой категории, включая скользящее/совокупное население, вакцинированное с 2015 г., а знаменателем — общая сумма соответствующих популяций. Для 2018 г. коэффициент равен 0,74, а показатель предупреждения составляет 74%. М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК, ПОЛУЧАЮ Щ ИХ ЗАЩ ИТУ ПРИ ЧРЕЗВЫ ЧАЙНЫ Х СИТУАЦИЯХ В ОБЛАСТИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 41 Таблица 5.4. Пример расчета показателя предупреждения чрезвычайных ситуаций для отдельной страны Категория страны: в группе риска по желтой лихорадке, холере и менингиту Вакцина Tип Охват (%) Соответствующее население (млн чел.) Вакцинировано (млн чел.) Корь плановая 65 6,98a 4,54 Желтая лихорадка плановая 65 6,98a 4,54 Meнингит A плановая 0b 6,98a 0 Полиомиелит плановая 57 6,98a 3,98 Желтая лихорадка кампания 2018 г. 94 33,63 31,61 кампания 2017 г. 87 3,29 2,87 Meнингит кампания 2017 г. 86 2,34 2,01 кампания 2016 г. 87 0,20 0,17 кампания 2015 г. 66 0,52 0,34 Холера кампания 2017 г. 104 1,71 1,78 Итого 69,6 51,8 Показатель предупреждения 74% a Выжившие дети грудного возраста, 2018 г. b Проведение вакцинации против менингита A, запланированной на 2019 г. 5.2.5. Первоначальные глобальные результаты Оценка показателя предупреждения чрезвычайных ситуаций за 2018 г. была проведена на основе неполных данных в октябре 2019 г. для 194 государств-членов (рис. 5.5, таблица 5.5). По предварительным результатам за 2018 г. средний глобальный охват составил 86%, причем 4,2 миллиарда человек в 114 государствах-членах имели самый высокий уровень профилактики (≥90%). Это означает, что 3,4 миллиарда человек проживают в 80 государствах-членах, где плановая и экстренная вакцинации могут быть усилены. Из 66 государств-членов, входящих в группу риска, 49 имеют средний уровень охвата <90%, причем 2,9 миллиарда человек проживают в государствах-членах с уровнем профилактики <90%, а 26 государств-членов относятся к трем категориям с самым низким охватом вакцинацией. Tаблица 5.5. Уровни показателя предупреждения чрезвычайных ситуаций для всех государств-членов и для государств-членов в группе риска за 2018 г. Категория Число государств- членов Общее население (млн чел.) Число государств- членов в группе риска Общее население государств-членов в группе риска (млн чел.) Уровень 5 (≥90) (наибольшее предупреждение) 114 4181 17 778 Уровень 4 (70 – 89) 49 2659 23 2194 Уровень 3 (50 – 69) 24 515 20 420 Уровень 2 (30 – 49) 6 231 5 231 Уровень 1 (<30) (наименьшее предупреждение) 1 1 1 1 Итого 194 7587 66 3624 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ42 Рис. 5.5. Показатель предупреждения чрезвычайных ситуаций, 2018 г. 5.3. Показатель выявления чрезвычайных ситуаций и реагирования на них Показатели стран, отражающие уровень выявления чрезвычайных ситуаций и реагирования на них, будут оцениваться по своевременности выявления чрезвычайных ситуаций в области общественного здравоохранения, оповещения о таких ситуациях и принятия мер по реагированию. Критерий своевременности, отражающий скорость, с которой государства-члены могут реагировать на события в сфере общественного здравоохранения, имеет важнейшее значение для повышения результативности работы общественного здравоохранения по защите жизни людей. Это новый показатель, который будет способствовать созданию систем сбора данных и определению целевых показателей для измерения эффективности усилий по эпиднадзору и принятию ответных мер. Задача заключается в том, чтобы побудить государства-члены оперативно реагировать на серьезные чрезвычайные ситуации в области общественного здравоохранения. 5.3.1. Концепция Показатель выявления чрезвычайных ситуаций и реагирования на них призван отслеживать своевременность выявления, оповещения и реагирования на события, оказывающие серьезное воздействие на здоровье населения. К таким событиям будут относиться события, перечисленные ниже. ¡ События, подлежащие уведомлению согласно ММСП. Это события, доводимые до сведения ВОЗ, которые уже определены государствами-членами как серьезные, необычные или неожиданные, либо как сопряженные с риском международного распространения или с риском ограничения международных поездок или торговли. Опасные события такого рода могут быть биологическими (зоонозы, нарушения безопасности пищевых продуктов и другие источники инфекционной опасности), химическими, радиологическими или ядерными. Эти события, как правило, отвечают хотя бы двум из четырех критериев, изложенных в приложении 2 к ММСП (2005 г.) (в исключительных случаях они могут отвечать только одному критерию) (дополнительную информацию см. в приложении 5.1). ¡ События, оказывающие серьезное воздействие на общественное здравоохранение, но не подлежащие уведомлению согласно ММСП (2005 г.). Это более широкая категория событий, которые не доводятся до сведения ВОЗ. Они могут включать инфекционные патогены, стихийные бедствия, инциденты в уязвимых группах лиц, химические или радиологические чрезвычайные ситуации (таблица 5.6). Серьезные события в области общественного здравоохранения определяются в соответствии с приложением 2 к ММСП (2005 г.) на основе следующих деталей: oo является ли количество случаев заболевания и/или смерти для данного вида события значительным в данном месте, в данное время или для данной группы населения; oo имеет ли событие потенциальную возможность оказать значительное воздействие на здоровье населения (включая неэффективность лечения, устойчивость Показатель готовности к чрезвычайным ситуациям 0 3400 км Уровень 5 (наиболее готовы) Уровень 4 Данные отсутствуют Неприменимо Уровень 3 Уровень 2 Уровень 1 (наименее готовы) М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК, ПОЛУЧАЮ Щ ИХ ЗАЩ ИТУ ПРИ ЧРЕЗВЫ ЧАЙНЫ Х СИТУАЦИЯХ В ОБЛАСТИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 43 к противомикробным препаратам, уязвимое население, другие сопутствующие факторы, такие как стихийные бедствия или вооруженный конфликт); и oo необходима ли внешняя помощь для выявления, обследования, принятия ответных мер и контроля происходящего события или для предупреждения новых случаев. ВОЗ будет взаимодействовать со странами в целях разработки систем передачи этих данных Организации. Таблица 5.6. Спецификация серьезного события в области здравоохранения ММСП (2005 г.) Я вл яе тс я ли с ер ье зн ы м в ли ян и е со бы ти я на з до р ов ье н ас ел ен и я? Является ли серьезным влияние события на здоровье населения? 1. Является ли количество случаев заболевания и/или смертей для данного вида события значительным в данном месте, в данное время или для данной группы населения? 2. Имеет ли событие потенциальную возможность оказать значительное воздействие на здоровье населения? Ниже приведены примеры обстоятельств, которые способствуют значительному воздействию на здоровье населения: •• событие вызвано патогеном со значительным потенциалом вызвать эпидемию (инфекционность агента, высокая смертность, многочисленные пути передачи или здоровый переносчик); •• указание на безуспешное лечение (новая или возникающая резистентность к антибиотикам, безуспешность вакцины, резистентность к антидоту или его неэффективность); •• событие представляет значительный риск для здоровья населения, даже если еще не было выявлено ни одного случая заболевания человека или было выявлено очень мало случаев; •• имеются сообщения о случаях заболевания среди сотрудников здравоохранения; •• особо уязвимыми являются группы населения, подвергающиеся риску (беженцы, лица с низким уровнем иммунизации, дети, престарелые, лица со слабым иммунитетом и лица, не получающие достаточного питания); •• имеются сопутствующие факторы, которые могут помешать ответным мерам в области общественного здравоохранения или замедлить их (например, стихийные бедствия, вооруженные конфликты, неблагоприятные погодные условия, многочисленные очаги заболевания в государстве-участнике); •• событие происходит в районе с высокой плотностью населения; •• распространение естественным или иным путем токсичных, инфекционных или опасных в ином отношении материалов, которое подвергло заражению население и/или крупный географический район или потенциально способно подвергнуть их заражению. 3. Необходима ли внешняя помощь для выявления, обследования, принятия ответных мер и контроля происходящего события или для предупреждения новых случаев? Ниже приводятся примеры случаев, в которых может потребоваться помощь: •• недостаточные людские, финансовые, материальные или технические ресурсы, в частности: oo недостаточные лабораторные или эпидемиологические возможности для расследования события (оборудование, персонал, финансовые ресурсы); oo недостаточный объем имеющихся антидотов, лекарственных средств и/или вакцин и/или защитного оборудования, оборудования для деконтаминации или вспомогательного оборудования для удовлетворения предполагаемых потребностей; oo неадекватность существующей системы эпиднадзора для своевременного выявления новых случаев. Является ли серьезным влияние события на здоровье населения? Ответьте «да», если вы ответили «да» на вопросы 1, 2 или 3 выше. Источник: ММСП (2005 г.) (ВОЗ, 2016b). ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ44 В основу показателя выявления и реагирования будут заложены три ключевых аспекта своевременности: ¡ время выявления (t0); ¡ время уведомления (t1); ¡ время реагирования (t2). Эти три аспекта своевременности будут измеряться на основе четырех этапов события: начало, выявление, уведомление и реагирование (таблица 5.7). Более подробная информация представлена в таблице 5.8, где также перечислены основные косвенные показатели, которые могут использоваться для оценки даты события и промежутков времени между его этапами. Такие аспекты, как уведомление о событии и время уведомления, распространяются на события, подлежащие уведомлению согласно ММСП, которые доводятся до сведения ВОЗ. В отношении остальных событий время уведомления не применяется, и показатель выявления и реагирования будет измеряться только по времени выявления и времени, затраченному на реагирование. Tакое разнообразие возможных способов измерения события вызывает затруднения. Например, сложно дать единое определение началу события или реагирования на него. Поскольку во многих случаях ключевые даты отсутствуют, то в качестве приблизительных будут использоваться косвенные даты, если таковые имеются. Так, если дата начала симптомов в индексном случае недоступна, то в качестве приблизительного показателя можно использовать дату первого зарегистрированного посещения медицинского учреждения и тем самым восполнить недостающую информацию (таблица 5.8). Таблица 5.7. Определения этапов события, используемые при оценке своевременности Этапы события Определение Начало события Фактическое начало события. Если фактическая дата начала не вполне известна, используется косвенная дата начала события, например дата начала симптомов самого раннего обоснованно выявленного случая. Выявление события Дата, когда впервые было обнаружено событие, о котором известно ВОЗ. Уведомление о событии Дата, когда государство-член довело информацию о событии до сведения ВОЗ в соответствии с Международными медико-санитарными правилами. Если государство-член не сообщило о событии, эта дата будет считаться датой направления государству-члену запроса о проведении проверки. Реагирование на событие Дата первого реагирования на событие, например самая ранняя дата принятия любых мер со стороны системы общественного здравоохранения. Определение окончательно не доработано. М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК, ПОЛУЧАЮ Щ ИХ ЗАЩ ИТУ ПРИ ЧРЕЗВЫ ЧАЙНЫ Х СИТУАЦИЯХ В ОБЛАСТИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 45 Таблица 5.8. Основные этапы события и связанные с ними меры Этапы события Оптимальные меры Примеры альтернативных косвенных мер Дата начала симптомов в индексном случае Дата начала симптомов в первом зарегистрированном случае (=первичный случай) Первое обращение в медицинское учреждение Дата предполагаемого первичного случая Дата первой экспозиции (оценка) Дата самой поздней экспозиции (оценка) Дата начала вспышки Дата смерти первого сообщенного случая (=первичный случай) Первое сообщение о вспышке Дата выявления события местными органами здравоохранения Первый подтверждающий лабораторный тест Дата взятия первого образца Дата выпуска пресс-релиза Министерством здравоохранения Дата проведения диагностического экспресс-теста Первый диагноз с подозрением на болезнь Дата поступления в Министерство здравоохранения сообщения от другой внешней стороны Дата заявления о вспышке Дата поступления в Министерство здравоохранения сообщения от местного органа здравоохранения Дата проведения предварительного лабораторного теста Поступление в Министерство здравоохранения сообщения из лаборатории Дата первого обмена сообщениями между государствами- членами из числа третьих сторон Дата обнаружения местным органом здравоохранения сигнала в СМИ Дата уведомления ВОЗ о событии (согласно ММСП) Дата направления сообщения в ВОЗ национальным правительственным учреждением – национальным координатором по ММСП Самая ранняя дата принятия органом общественного здравоохранения любых мер для борьбы с событием Начато расследование на месте Сформирована система по урегулированию инцидентов Начата кампания по вакцинации Инициировано активное ведение эпиднадзора Развернута бригада быстрого реагирования Начато оповещение о рисках Дата введения карантина Начата кампания по борьбе с переносчиками Начался отзыв пищевых продуктов/товаров Приступил к работе национальный центр по проведению операций при чрезвычайных ситуациях Образована группа экспертов t2 t1 t0 Дата начала события Дата реагирования на событие Дата выявления события Дата уведомления ВОЗ о событии ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ46 5.3.2. Методика расчета Каждый из трех аспектов своевременности подразделяется на пять уровней (таблица 5.9), причем уровень 5 соответствует самой короткой задержке, а уровень 2 — самой длинной. Уровень 1 используется для обозначения того, что по данному событию не было зарегистрировано никаких данных, и призван стимулировать сбор данных о дате, позволяющих измерить своевременность. Пороговые уровни определены с использованием квантилей своевременности (в днях) для каждого этапа, наблюдавшегося в ходе событий, подлежащих уведомлению согласно ММСП (при наличии данных), в период 2014–2018 гг. Своевременность события — это среднее значение уровней аспектов своевременности события в пересчете на какую-либо величину по шкале от 0 до 100. Своевременность события = среднее значение уровней своевременности × 20. Для событий, подлежащих уведомлению согласно ММСП, это будет среднее значение из трех уровней. Для других событий, где время оповещения не имеет значения, это будет среднее значение уровней времени выявления и времени реагирования. Значение показателя выявления и реагирования, используемое для расчетов по миллиардной цели ЗЧСЗ, будет представлять собой среднее значение показателей своевременности событий за последние 5 лет: показатель выявления и реагирования = среднее значение показателей своевременности событий. Показатель выявления и реагирования также можно представить как уровень (таблица 5.9.). Таблица 5.9. Определение уровней своевременности и значений показателя выявления и реагирования Пороги своевременности (в днях) Уровень Значение показателя выявления и реагирования ≤1 Уровень 5 (самое быстрое реагирование) ≥ 90 2–7 Уровень 4 70 – 89 8–14 Уровень 3 50 – 69 >14 Уровень 2 30 – 49 Дата не сообщалась Уровень 1 (самое медленное реагирование) <30 5.3.3. Пример расчета для отдельной страны Чтобы проиллюстрировать методику расчета показателя выявления и реагирования, ниже приведены примеры таких расчетов. В первом примере (таблица 5.10) произошло одно событие, в связи с которым имеются данные по каждому из трех показателей своевременности. Второй пример отражает случай, когда данные по одному из показателей отсутствуют, причем определить косвенную дату также не удалось (таблица 5.11). На третьем примере показано, как использовать данные по нескольким событиям; при этом каждое событие оценивается отдельно с последующим расчетом среднего значения (таблица 5.12). Все данные, приведенные в таблицах примеров для отдельной страны, могут быть изменены. Таблица 5.10. Пример страны с одним событием при всех сообщенных датах Время Продолжительность (в днях) Подуровень Выявление (t0) 31 2 Уведомление (t1) 67 2 Реагирование (t2) 57 2 Своевременность события 2 (40%) М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК, ПОЛУЧАЮ Щ ИХ ЗАЩ ИТУ ПРИ ЧРЕЗВЫ ЧАЙНЫ Х СИТУАЦИЯХ В ОБЛАСТИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 47 Таблица 5.11. Пример страны с одним событием при отсутствии сообщения о «дате начала события» Время Продолжительность (в днях) Подуровень Выявление (t0) Нет данных 1 Уведомление (t1) 33 2 Реагирование (t2) 447 2 Своевременность события 2 (33%) Таблица 5.12. Пример страны с тремя событиями Время Продолжительность (в днях) Подуровень Событие 1 Выявление (t0) 3 4 Уведомление (t1) 1 5 Реагирование (t2) 50 2 Своевременность события 4 (73%) Событие 2 Выявление (t0) 1 5 Уведомление (t1) Нет данных Реагирование (t2) 2 4 Своевременность события 5 (90%) Событие 3 Выявление (t0) Нет данных 1 Уведомление (t1) Нет данных 1 Реагирование (t2) Нет данных 1 Своевременность события 1 (20%) Выявление и реагирование 3 (61%) Примечание. В этом примере события 1 и 3 являются событиями, подлежащими уведомлению согласно ММСП. При этом по событию 3 никаких данных о своевременности не имеется. Событие 2 – это серьезное событие в области общественного здравоохранения, однако, поскольку оно не подлежит уведомлению, показатель времени уведомления в этом случае неприменим. Своевременность рассчитывается для каждого события, после чего используется среднее значение. 5.3.4. Источники данных Необходимо расширить используемые источники данных, чтобы увеличить число событий, включенных в показатель выявления и реагирования, и повысить качество данных о своевременности события. В этом направлении, по-видимому, будут приняты следующие меры. ¡ Полноценное систематическое использование существующего информационного сайта о событиях (ИСС) — веб-платформы, обеспечивающей безопасную связь между ВОЗ и национальными координаторами ММСП (НК), как это определено в пункте 1 статьи 11 ММСП (2005 г.). Отчетность стран о событиях, подлежащих уведомлению согласно ММСП, является обязательной и должна включать полную информацию о своевременности (ВОЗ, 2016b). ¡ Развитие существующей системы управления событиями (СУС) — центральной внутренней электронной системы ВОЗ для ввода, получения и регулирования информации по всем потенциальным и подтвержденным событиям. База данных включает сведения о событии, соответствующие сообщения, оценки и решения ВОЗ. Возможности системы СУС потребуется расширить, чтобы она обеспечивала дополнительную регистрацию информации о своевременности в связи с событиями, оказывающими серьезное воздействие на здоровье населения. К сбору показателей своевременности, по-видимому, нужно будет подходить поэтапно. Для укрепления системы данных, в частности, необходимо, чтобы страны сообщали о значительных событиях в области общественного здравоохранения и делились этой информацией с ВОЗ. Поставленная цель будет двоякой: расширить систему отчетности и добиться постепенного прогресса в своевременности выявления, уведомления и реагирования на события. ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ48 5.3.5. Ограничения Своевременность выявления и реагирования — это новый показатель, сбор данных по которому ранее не носил систематического характера. Определение и измерение своевременности является сложной задачей. Основные этапы события могут быть неизвестны, а установление косвенных показателей нередко вызывает затруднения (таблица 5.8). Ожидается, что предлагаемый показатель будет претерпевать изменения. Количество и характер событий в различных государствах-членах значительно варьируются в зависимости от их бремени болезней, доступа к медицинскому обслуживанию, безопасной воде и санитарии, а также от валового внутреннего продукта. События, подлежащие уведомлению согласно ММСП и связанные с национальными чрезвычайными ситуациями в области здравоохранения, по определению крайне изменчивы и непредсказуемы. За шестилетний период 2014–2019 гг. в 121 из 194 государств-членов ВОЗ (62%) произошли события, оговоренные в ММСП, уведомления о которых были направлены через ИСС. В течение 2020 г. почти во всех государствах-членах произойдет событие, подлежащее уведомлению согласно ММСП, причиной которого является вирус COVID-19. Весьма изменчивый характер событий делает этот показатель чувствительным к какому-либо одному событию. Включение серьезных событий в области общественного здравоохранения в дополнение к событиям, подлежащим уведомлению согласно ММСП, приведет к росту числа используемых событий и поможет сгладить эту проблему. ВОЗ будет необходимо взаимодействовать со странами, чтобы помочь определить, как можно систематически собирать, хранить и передавать по существующим каналам данные о событиях, оказывающих серьезное воздействие на общественное здравоохранение. Например, будет важно уделять приоритетное внимание работе над системой СУС, чтобы обеспечить возможность регистрации информации о своевременности. 5.3.6. Первоначальный вклад Было проведено сопоставление исторических значений показателя выявления и реагирования за период 2014–2018 гг., относящихся исключительно к событиям, подлежащим уведомлению согласно ММСП. В целом для расчета весомого набора базовых значений число таких событий оказалось недостаточным. В большинстве государств-членов такие события малочисленны или вообще отсутствуют; кроме того, показатели своевременности весьма изменчивы и зависят от характера события. В случае других показателей чрезвычайных ситуаций (подготовка и предупреждение) вклад в достижение цели «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения (ЗЧСЗ)» будет зависеть от процентного изменения показателя по сравнению с базовым значением (2018 г.). Однако для показателей выявления и реагирования базовые значения пока недоступны; необходим альтернативный подход, поскольку изменение своевременности не удается измерить с достаточной точностью. В качестве альтернативы целью ОПР-13 для данного показателя будет установление базовых значений. Разовый вклад каждой страны в достижение миллиардной цели ЗЧСЗ будет внесен в конце намеченного периода (в 2023 г.), когда появится возможность (а) учесть средние уровни своевременности событий, зарегистрированных в период 2019–2023 гг., и (b) признать, что систематическое представление данных о своевременности события является шагом вперед по пути противодействия чрезвычайным ситуациям (таблица 5.13). Tаблица 5.13. Первоначальный вклад показателя выявления и реагирования в достижение цели «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения» Средний уровень выявления и реагирования (по событиям за период 2019–2023 гг.) Вклад в достижение миллиардной цели (% населения) •Уровень 5 5 •Уровень 4 4 •Уровень 3 3 •Уровень 2 2 •Уровень 1 0 М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК, ПОЛУЧАЮ Щ ИХ ЗАЩ ИТУ ПРИ ЧРЕЗВЫ ЧАЙНЫ Х СИТУАЦИЯХ В ОБЛАСТИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 49 Обеспечивая внесение разового первоначального вклада в достижение миллиардной цели ЗЧСЗ, показатель выявления и реагирования направлен на: ¡ повышение осведомленности о значении своевременности и на совершенствование систем для своевременного выявления, уведомления и реагирования; ¡ стимулирование всех стран к представлению данных о своевременности мер, подлежащих уведомлению согласно ММСП, и национальных чрезвычайных событий; и ¡ популяризацию новых протоколов и систем, которые помогут странам регистрировать данные о своевременности по более широкому кругу событий в области здравоохранения. В будущем, когда этот показатель станет более устоявшимся и будет охватывать больше событий, данные об изменении этого показателя будут задействованы для определения вклада в достижение миллиардной цели ЗЧСЗ. Предполагается, что для этого будет использоваться скользящее среднее арифметическое значений своевременности (за 3–5 лет). 5.4. Комбинированный индекс чрезвычайных ситуаций Индекс защиты от чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения (ИЗЧСЗ) рассчитывается как среднее арифметическое трех контрольных показателей: готовности к чрезвычайной ситуации, предупреждения такой ситуации, а также выявления чрезвычайной ситуации и реагирования на нее: 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 + 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 + 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 & 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 3 ИЗЧСЗ рассчитывается по шкале от 0 до 100 и позволяет обобщенно отразить совокупный уровень защиты той или иной страны от чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения. Страны будут подразделяться на пять уровней ИЗЧСЗ (рис. 5.6), чтобы стимулировать их к принятию мер для повышения этого уровня. Поскольку показатель выявления и реагирования является новым, базовые значения ИЗЧСЗ для большинства стран будут отсутствовать. К 2023 г. планируется получить усовершенствованные данные и создать условия для определения значения ИЗЧСЗ. Рис. 5.6 Расчет индекса защиты от чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения 5.4.1. Расчет вклада в достижение миллиардной цели ЗЧСЗ Вклад в достижение миллиардной цели ЗЧСЗ будет рассчитываться как сумма изменений по каждому из трех компонентных показателей, выраженных в виде доли населения. Для показателей подготовки и предупреждения вклад в эту миллиардную цель будет измеряться как процентное изменение значения показателя за период 2018–2023 гг., умноженное на численность населения в 2023 г. (см. также раздел 3.6): Среднее значение Показатель предупреждения (охват вакцинацией) Показатель выявления и реагирования (своевременность) Уровень 5: ≥90 Уровень 4: 70 – 89 Уровень 3: 50 – 69 Уровень 2: 30 – 49 Уровень 1: <30 Показатель готовности (основные возможности ММСП) ИЗЧСЗ (готовность + предупреждение + выявление и реагирование) 3 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ50 Например, если показатель предупреждения увеличился на 7%, это будет означать, что вклад соответствующей страны в достижение миллиардной цели ЗЧСЗ составит 7% ее населения. В принципе, общий вклад по трем показателям будет равен сумме отдельных вкладов. Его также можно рассчитать с помощью индекса ЗЧСЗ (ИЗЧСЗ): Например, вклад страны, увеличившей свой ИЗЧСЗ на 5%, составит 15% численности ее населения. Учитывая нынешний дефицит данных о своевременности, базовые значения показателей выявления/реагирования и ИЗЧСЗ будут недоступны. В рамках ОПР-13 достижение миллиардной цели будет рассчитываться несколько иначе — с использованием первоначального вклада по показателям выявления и реагирования (таблица 5.13). Такой подход будет применяться для всех стран (даже для тех, по которым возможно определение базового значения): Следует отметить, что в маловероятном случае, когда полученный результат превысит 100%, вклад в достижение миллиардной цели будет ограничен потолком в 100%. Общая миллиардная цель ЗЧСЗ заключается в обеспечении более надежной защиты для 1 миллиарда человек из примерно 8 миллиардов населения (прогнозируемая численность в 2023 г.). Это означает, что приблизительно каждый восьмой житель (т.е. 12,5% мирового населения) будет надежнее защищен, а средние контрольные показатели в каждой из трех областей здравоохранения возрастут на 4,2%. Отметим, однако, что защита при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения опирается на потенциал национальных (и субнациональных) систем готовности, предупреждения, выявления и реагирования, которые невозможно перевести на индивидуальный уровень. Поэтому рост ИЗЧСЗ на 10% скорее будет означать то, что большинство населения теперь защищено на 10% надежнее, нежели то, что 10% населения перешло от отсутствия защиты к всесторонней защите. Все страны могут внести свой вклад в достижение цели «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения» при условии, что они достигнут прогресса в этом направлении. При этом одной из основных задач в рамках целей «трех миллиардов» является устранение несправедливости. Исходя из этого предполагается, что государствам-членам с низкими значениями ИЗЧСЗ (уровней 2 и 3) будет оказана помощь в достижении наибольших успехов и продвижении по пути устранения этого «разрыва». 5.4.2. Пример расчета для отдельной страны Пример расчета для отдельной страны приведен в таблице 5.14. В этом случае благодаря изменениям показателей готовности и предупреждения вклад в достижение миллиардной цели ЗЧСЗ составил 5% и 2% численности населения. Для показателя выявления и реагирования гипотетическое среднее значение за период действия ОПР-13 составляет 64%. Поскольку это соответствует уровню 3, вклад в миллиардную цель ЗЧСЗ составит 3% численности населения (таблица 5.9, таблица 5.14). М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК, ПОЛУЧАЮ Щ ИХ ЗАЩ ИТУ ПРИ ЧРЕЗВЫ ЧАЙНЫ Х СИТУАЦИЯХ В ОБЛАСТИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 51 Таблица 5.14. Пример вклада страны в достижение цели «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения» Показатель Базовое значение, 2018 г. Окончательное значение, 2023 г. Изменение Вклад в миллиардную цель ЗЧСЗ (млн) Готовность 51% 56% 5% 0,05 x 33,4=1,167 Предупреждение 74% 76% 2% 0,02 x 33,4 = 0,67 Выявление и реагирование – 64% a 3%a 0,03 x 33,4 = 1,00 ИЗЧСЗ – 65% (среднее значение показателей) Общий вклад 10% (0,05 + 0,02 + 0,03) x 33,4 = 3,34 a Среднее значение за период 2019–2023 гг., первоначальная оценка. Примечание. Численность населения страны в 2023 г. составит 33,4 миллиона человек. 5.4.3. Определение долей стран Миллиардная цель ЗЧСЗ будет достигнута благодаря принятию мер в общемировом масштабе и, как ожидается, потребует ускорения деятельности на страновом уровне (приложение 5.2). Всем странам рекомендуется добиваться прогресса и постепенно повышать свой уровень защиты, поскольку всегда есть возможности для совершенствования, как это прослеживается, например, по уровню готовности к пандемии COVID-19. В то же время в процессе стремления к расширению масштабов равенства в мире нужно оказывать странам со слабой защитой от чрезвычайных ситуаций поддержку и стимулирование, которые необходимы им для работы над устранением существующих различий. Поскольку в основу миллиардной цели ЗЧСЗ заложены новые показатели, объем данных для показателя выявления и реагирования пока весьма ограничен, т.е. общее значение индекса ЗЧСЗ для стран еще не установлено. Учитывая это, предлагаемый ориентировочный вклад каждой страны в миллиардную цель ЗЧСЗ будет пропорционален численности ее населения. Странам будет предложено внести в достижение миллиарда фиксированный процент, составляющий 12,5% населения (что соответствует каждому восьмому жителю; см. также раздел 3.7). Тем не менее, каждая страна сможет определять свою задачу по собственному усмотрению. 5.5. Защита при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения и перспективы на будущее Пандемия COVID-19 стала для миллиардной цели ЗЧСЗ преждевременным и тяжелым испытанием в отношении как оценки результатов, так и полезности в управлении ответными мерами. Вполне вероятно, что из этого события будут извлечены определенные уроки, а опыт, полученный в ходе пандемии COVID-19, может обеспечить доработку показателей и индекса, используемых при расчете достижения миллиардной цели ЗЧСЗ. Важно отметить, что эта миллиардная цель была разработана для сосредоточения усилий на всех чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения, а не только на вспышках инфекционных болезней. Каждый из трех показателей и их подкомпоненты актуальны для всех чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения: большинство из них в такой же степени важны для COVID-19. Компонент предупреждения разработан с учетом новых и возникающих угроз, таких как COVID-19. Пандемия COVID-19 показывает нам в реальном времени, насколько важны меры по выявлению и раннему уведомлению для обеспечения эффективного реагирования. Странам, которые провели широкомасштабное тестирование и отслеживание контактов на ранних этапах пандемии, по-видимому, пока удалось замедлить распространение болезни. Показатель выявления и реагирования должен отражать этот аспект, поскольку мы извлекаем уроки из борьбы с пандемией и определяем наилучшие методы реагирования, как отмечено в стратегическом плане ВОЗ по обеспечению готовности к пандемии COVID-19 и реагированию на нее (ВОЗ, 2020a). ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ52 Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья 6 Цель «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» заключается в том, чтобы обеспечить повышение уровня здоровья и благополучия дополнительно 1 миллиарду человек. Она направлена на то, чтобы заинтересовать людей здоровым образом жизни и создать для него необходимые условия. Цель «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» (миллиардная цель УПЗ) включает важнейшие для здоровья аспекты, которые определяются социальными, экологическими и экономическими факторами. Она способствует формированию более здоровой окружающей среды (например, чистого воздуха и воды и улучшенной городской инфраструктуры) и поощряет выбор более здорового образа жизни и поведения (например, сокращение потребления алкоголя и табака, улучшение питания и оздоровление массы тела; рис. 6.1). Деятельность, дающая людям возможность повышать свой уровень здоровья и благополучия, носит комплексный характер и зачастую предполагает принятие мер и осуществление руководства со стороны секторов, не относящихся к здравоохранению. Основное значение для достижения миллиардной цели УПЗ будут иметь многосекторальные мероприятия, реализуемые под руководством сектора здравоохранения и под воздействием аспектов политики, пропаганды и регулирования. В ходе реализации миллиардной цели УПЗ подсчитывается число людей, которые по одному или нескольким аспектам получили выгоду от изменений, связанных с экологическими, поведенческими и социальными факторами риска для здоровья (рис. 6.1). В основу измерения заложено 16 показателей конечных результатов из ОПР-13, которые охватывают чистый воздух, безопасную воду, санитарию, дороги, потребление табака и алкоголя, ожирение, домашнее насилие (в отношении интимного партнера или ребенка), питание и развитие детей, трансжиры и психическое здоровье (самоубийства). Все эти показатели, за исключением двух, являются показателями достижения ЦУР. С помощью этих 16 показателей в рамках миллиардной цели УПЗ оценивается глобальное воздействие усилий государств-членов, ВОЗ и других сторон по решению ряда ключевых социальных, экономико-экологических и экономических детерминант здоровья. Рис. 6.1. Концепция цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» Методикой подсчета достижения миллиардной цели УПЗ является подход на основе улучшения показателей здоровья. Здесь ВОЗ впервые разработала интегральный показатель изменений в области поведенческого, экологического и обусловленного социальными детерминантами здоровья населения мира. Этот метод намеренно упрощен в соответствии с использованием ЦУР в рамках ОПР-13 и с целью поощрения самостоятельности действий стран. Метод может использоваться даже в тех случаях, когда данные по ряду показателей в той или иной стране отсутствуют. Хорошее питание Психическое здоровье Отказ от потребления табака Уменьшение потребления алкоголя Чистый воздух Чистая вода Более безопасные дороги Здоровая домашняя среда Население с улучшенными показателями здоровья 54 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 6.1. Концептуальные рамки улучшения показателей здоровья населения Полезная концептуальная основа для иллюстрации областей, на которые направлена миллиардная цель УПЗ, представлена в виде пирамиды воздействия на здоровье (Frieden, 2010). Как показано на рис. 6.2, эта пирамида отражает воздействие и вектор мероприятий, начиная с действий на уровне отдельных лиц в верхней части пирамиды и заканчивая мероприятиями, влияющими на социально-экономические факторы, которые представлены в нижней части. Мероприятия в верхней части пирамиды требуют больше усилий для обеспечения выгоды отдельным лицам; мероприятия в ее нижней части более сложны, но обладают потенциалом для оказания большего воздействия на уровне населения в целом. Работа по достижению миллиардной цели УПЗ направлена в основном на то, чтобы экологические, социальные, поведенческие и экономические условия, в которых живут люди, способствовали выбору здорового образа жизни. Хотя человек несет ответственность за свои решения (быть или не быть физически активным) и свой выбор (что есть и что пить, курить или нет), существует множество социальных и поведенческих факторов, влияющих на то, какие именно варианты выбора доступны отдельному индивиду. Кроме того, такие факторы, как проектирование городской инфраструктуры, могут играть важную роль в воздействии на выбор людей в пользу ходьбы или езды на велосипеде. Например, они вряд ли выберут более активные в физическом плане виды транспорта, если им приходится передвигаться в небезопасной среде. Таким образом, обеспечение более здорового поведения со стороны людей требует изменения окружающих условий, чтобы самый здоровый выбор (что есть, что пить, какой вид транспорта использовать) стал для них наиболее простым выбором. Создание условий, способствующих здоровому поведению, требует принятия мер, направленных на нижний уровень пирамиды, т.е. на социально-экономические факторы. Как отмечалось выше, такие меры являются сложными и часто предполагают участие и руководство со стороны секторов, не относящихся к здравоохранению. Например, цена на нефть влияет на выбор видов/ систем транспорта, что сказывается на качестве воздуха и, соответственно, на показателях здоровья, таких как астма. В районах с низкими ценами на нефть транспортные системы отличаются выбором в пользу личных автомобилей, что, в свою очередь, снижает интерес к пешим и велосипедным прогулкам. Транспортные расходы также являются фактором, который определяет, какие виды продуктов питания и какого происхождения доступны населению. Аналогичный анализ можно провести и для других поведенческих рисков, таких как потребление табака и алкоголя (Forouzanfar et al., 2016). Рис. 6. 2. Пирамида воздействия на здоровье Консульти- рование и просвещение Клиническое вмешательство Долгосрочные защитные мероприятия Изменение условий, чтобы люди по умолчанию принимали решения в пользу здорового образа жизни Социально-экономические факторы Рост воздействия на население Необходим рост индивидуальных усилий И ст оч ни к: F ri ed en , 2 01 0 М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК С УЛУЧШ ЕННЫ М И ПОКАЗАТЕЛЯМ И ЗДОРОВЬЯ 55ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 6.2. Подход на основе улучшения показателей здоровья Подход на основе улучшения показателей здоровья позволяет подсчитывать число людей, жизнь которых стала более здоровой, что измеряется чистым изменением одного или нескольких из 16 выбранных компонентных показателей. В концептуальном плане, если человек улучшает свою жизнь более чем по одному аспекту (например, получает чистую питьевую воду и бросает курить), это будет зачитываться как одна дополнительная «оздоровленная жизнь» (см. рис. 6.3). Если же человек становится более здоровым в одном аспекте, но при этом теряет здоровье в другом (например, прекращает потреблять табак, но страдает ожирением), это не будет считаться улучшением здоровья (предполагается, что два упомянутых аспекта уравновешивают друг друга). На практике подход на основе улучшения показателей здоровья не может учитываться на уровне индивида: он измеряет изменение совокупного популяционного уровня, используя изменения в распространенности среди населения. В подходе на основе улучшения показателей здоровья используется невзвешенная схема расчета. Преимущество этого подхода заключается не только в его простоте, но и в том, что он обеспечивает прямое измерение. Рис. 6.3. Подход на основе улучшения показателей здоровья Подход на основе улучшения показателей здоровья позволяет измерить на популяционном уровне чистое количество людей, жизнь которых оздоровилась по какому-либо аспекту. Важно отметить, что подход на основе улучшения показателей здоровья позволяет измерять только происходящие изменения. Он не учитывает число полностью здоровых людей и не оценивает средний уровень здоровья населения. В целом люди могут оказаться в более благоприятных условиях (таких, как улучшение качества воздуха, снижение массы тела от ожирения до избыточного веса), но затем у них появятся возможности для дальнейшего улучшения (например, достичь отличного качества воздуха, здорового веса). Выражение «здоровый образ жизни» не означает стопроцентного здоровья без возможностей для последующего улучшения. Человек зачитывается как oдна оздоровленная жизнь, если состояние его здоровья улучшилось по итогам измерения хотя бы одного из 16 показателей улучшения здоровья населения 56 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 6.3. Показатели для измерения улучшения состояния здоровья населения 6.3.1. Выбранные показатели Для оценки процесса достижения цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» будут использоваться 16 показателей конечных результатов ОПР-13 (таблица 6.1; рис. 6.4). Таблица 6.1. Показатели для измерения изменений в состоянии здоровья Номер показателя ЦУР/резо- люции ВАЗ Краткое название показателя Значение, используемое в миллиардной цели Возрастная группа Аспект миллиардной цели ЦУР 2.2.1 Задержка роста у детей 100 – x <5 Дети, не отстающие в росте ЦУР 2.2.2a Истощение у детей 100 – x <5 Дети, не страдающие истощением ЦУР 2.2.2a Избыточный вес у детей 100 – x <5 Дети, не страдающие избыточным весом ЦУР 3.4.2 Смертность от самоубийств пересчет все Снижение числа попыток самоубийстваb ЦУР 3.5.2 Употребление алкоголя пересчет ≥15 Сокращение потребления алкоголяb ЦУР 3.6.1 Смертность в результате ДТП пересчет все Повышение уровня безопасности на дорогахb ЦУР 3.a.1 Потребление табака 100 – x ≥15 Отказ от потребления табака ЦУР 4.2.1 Развитие без отклонений x <5 Развитие детей ЦУР 5.2.1 Насилие со стороны интимного партнера (Ж) 100 – x женщины- партнеры ≥15 Сокращение масштабов насилия со стороны партнера (Ж) ЦУР 6.1.1 Безопасно организованное водоснабжение x все Безопасная питьевая вода ЦУР 6.2.1 Безопасно организованная санитария x все Безопасная санитария ЦУР 7.1.2 Чистое топливо для домохозяйств x все Чистое топливо для домохозяйств ЦУР 11.6.2 Mелкие твердые частицы (класса PM2,5) пересчет все Качество атмосферного воздухаb ЦУР 16.2.1 Насилие в отношении детей 100 – x ≥18 Сокращение масштабов насилия в отношении детей WHA66.10 Политика в отношении трансжиров пересчет все Жиры, полезные для здоровьяb WHA66.10 c Oжирение 100 – x 5–19; ≥20 Население, не страдающее ожирением Ж = женщины. a Как истощение, так и избыточный вес являются формами нездорового веса, измеряемого как отношение роста к весу. Эти показатели будут представляться раздельно, но для некоторых элементов расчета более здорового населения учитывается тот факт, что они вытекают из одного измерения. b Указывает, в каких случаях используется преобразование в показатель распространенности. c Ожирение является единым показателем, но отслеживается двумя по-разному определенными показателями для отдельных возрастных групп: 20 лет и старше и 5–19 лет. В некоторых случаях эти два показателя будут представляться раздельно. Выбранные показатели были заимствованы из числа показателей ОПР-13 на основе следующих критериев: ¡ значительное воздействие на здоровые условия жизни населения; ¡ стимулирование изменений; ¡ уделение особого внимания здоровому образу жизни; ¡ показатель обеспечивает измерение риска или может использоваться как косвенный измеритель риска; ¡ в идеале показатель измеряет распространенность в популяции; ¡ играет значимую роль за пределами сектора здравоохранения. М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК С УЛУЧШ ЕННЫ М И ПОКАЗАТЕЛЯМ И ЗДОРОВЬЯ 57ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Большинство выбранных показателей измеряют воздействие на здоровье или риск для него (например, распространенность потребления табака, доступ (или отсутствие доступа) к чистой воде). Показатель трансжиров является примером показателя, обеспечивающего непосредственное измерение политики или регулирования (см. также раздел 6.3.3); это единственный показатель политики в ОПР-13. Показатели, связанные с политикой, при расчетах сложнее переводить в число лиц, перешедших на оздоровленный образ жизни. Более подробную информацию о выборе показателей см. также в приложении 6.1. Рис. 6.4 Набор из 16 показателей для включения в расчеты достижения цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» Для расчетов населения с улучшенным здоровьем все показатели будут представлены по шкале здоровья от 0% до 100%, где 0% соответствует наименее здоровому, а 100% - наиболее здоровому населению. Например, для ЦУР 3.a.1 «Распространенность потребления табака» показатель x будет преобразован в 100 - x. Значение 0%, соответствующее наименее здоровому населению, будет означать, что все потребляют табак, а значение 100%, при котором население является наиболее здоровым, будет означать, что табак никем не потребляется. Такая инверсия требуется для показателей потребления табака, задержки роста, истощения и избыточного веса у детей до 5 лет, ожирения, насилия со стороны интимного партнера и насилия в отношении детей (таблица 6.1). 6.3.2. Преобразование показателей, не относящихся к распространенности Пять показателей из числа выбранных не являются показателями распространенности, но включены в миллиардную цель УПЗ, поскольку каждый из них вносит весомый вклад в глобальное здоровье. Поскольку каждый из этих показателей важен для достижения упомянутой миллиардной цели и поскольку страны не склонны собирать дополнительную информацию, применяется компромиссный подход. Этот подход предполагает калибровку простого преобразования каждого из пяти показателей в единицы измерения распространенности. Преобразования являются приблизительными и требуют некоторого субъективного выбора. При выборе преобразований цель заключалась в выборе таких подходов, которые: ¡ просты в применении; ¡ позволяют измерять повышение уровня здоровья, которое является обоснованным/ сопоставимым с другими показателями; ¡ обладают интуитивным смыслом; ¡ дают возможность применять стандартный подход ко всем государствам-членам; ¡ не обязывают государства-члены вести сбор дополнительных данных. Hаселение с улучшенными показателями здоровья ЦУР 4.2.1 Дети до 5 лет, развивающиеся без отклонений ЦУР 5.2.1 Насилие в отношении женщин со стороны их партнеров ЦУР 16.2.1 VНасилие в отношении детей ЦУР 2.2.1 Задержка роста у детей до 5 лет ЦУР 2.2.2 Истощение у детей до 5 лет ЦУР 2.2.2 Избыточный вес у детей до 5 лет WHA66.10 Политика в отношении трансжиров WHA66.10 Oжирение ЦУР 6.1.1 Безопасно организованное питьевое водоснабжение ЦУР 6.2.1 Безопасно организованная санитария ЦУР 7.1.2 Приоритетное использование чистых видов топлива и технологий ЦУР 11.6.2 Качество атмосферного воздуха (PM2,5) ЦУР 3.4.2 Смертность от самоубийств ЦУР 3.6.1 Смертность в результате дорожно-транспортных происшествий ЦУР 3.a.1 Потребление табака ЦУР 3.5.2 Вредное потребление алкоголя 58 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Используемые преобразования, описанные ниже, не требуют от стран сбора каких-либо дополнительных данных помимо тех, которые необходимы для показателей ОПР-13 (см. также приложение 6.2). Сокращение вредного потребления алкоголя Показатель ЦУР 3.5.2, связанный с алкоголем, измеряет общее потребление алкоголя на душу населения (ПАДН) (лицами в возрасте 15 лет и старше) в литрах чистого алкоголя за календарный год. Для расчета достижения миллиардной цели УПЗ сокращение ПАДН на 25 литров приравнивается к улучшению здоровья у 100% населения. Менее значительные изменения вносят пропорциональный вклад в достижение этой миллиардной цели. Например, снижение ПАДН на 1 литр будет эквивалентно улучшению здоровья у 4% населения. Следует отметить, что выгода от снижения потребления алкоголя, скорее всего, будет ощущаться как частичная польза для здоровья значительной части населения, а не как существенное улучшение здоровья у нескольких человек (см. также раздел 3.5 и приложение 6.2). Безопасность дорожного движения Показатель ЦУР 3.6.1 измеряет смертность, связанную с дорожным движением, и используется в качестве косвенного показателя безопасности дорожного движения. Повышение уровня безопасности на дорогах позволяет не только снизить число смертей и травм, но и обеспечить основные выгоды, связанные со здоровьем: например, если дороги станут безопаснее, люди будут охотнее совершать пешие прогулки, ездить на велосипеде и повышать физическую активность. Для достижения миллиардной цели УПЗ дополнительное население, избежавшее травм или гибели на дорогах, будет зачитываться как имеющее «улучшенные показатели здоровья». Tакое преобразование, скорее всего, приведет к недооценке полученной выгоды, поскольку оно не позволяет учитывать важные вторичные эффекты от повышения безопасности на дорогах, но при этом оно представляет собой максимально эффективный способ использования имеющихся источников данных. Количество травм в результате ДТП оценивается на основе упрощенной зависимости, связывающей дорожную смертность, дорожный травматизм и социально- демографический индекс (СДИ), — показатель уровня развития страны на основе среднего душевого дохода, уровня образования и общего коэффициента фертильности (Kassebaum et al., 2016). Установленная зависимость позволяет приблизительно оценить количество раненых и погибших в результате ДТП на основе значений смертности ЦУР (приложение 6.2). Этот метод используется для оценки изменения числа людей, избежавших гибели или травм в результате ДТП (за пятилетний период). Чистый воздух Показатель ЦУР 11.6.2 измеряет среднюю концентрацию содержащихся в воздухе твердых частиц PM2,5 в мкг/м3. Для расчета достижения миллиардной цели УПЗ снижение концентрации частиц PM2,5 на 100 мкг/м3 приравнивается к 100% населения с улучшенными показателями здоровья. Менее значительные снижения вносят пропорциональный вклад в достижение этой миллиардной цели. Например, снижение концентрации PM2,5 на 10 мкг/м3 будет зачитываться как эквивалент 10% населения с улучшенными показателями здоровья. Следует отметить, что выгода от улучшения качества воздуха, скорее всего, будет ощущаться как частичная польза для здоровья значительной части населения, а не как существенное улучшение здоровья у нескольких человек (раздел 3.5; Cohen et al., 2017). См. также приложение 6.2. Tрансжиры Показатель трансжиров — это показатель политики, который фиксирует, была ли внедрена политика ВОЗ по устранению промышленно изготовленных трансжирных кислот (ТЖК), основанная на передовой практике. Для зачета в достижение миллиардной цели УПЗ страны, внедрившие основанную на передовой практике политику по ТЖК в период действия ОПР-13, внесут вклад в достижение этой цели в размере 2,1% своего населения. Это упрощенный подход, основанный на среднемировых оценках. Он позволяет оценить долю населения, которая, как ожидается, сократит потребление трансжиров до уровня, соответствующего рекомендациям, в течение пяти лет после внедрения упомянутой политики. См. также приложение 6.2. М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК С УЛУЧШ ЕННЫ М И ПОКАЗАТЕЛЯМ И ЗДОРОВЬЯ 59ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Психическое здоровье Психическое здоровье является важным аспектом благополучия. Для включения в процесс достижения миллиардной цели УПЗ требуется преобразование показателя ЦУР 3.4.2 «Смертность от самоубийств» в показатель распространенности здорового образа жизни. Дополнительное число людей с улучшенными показателями здоровья будет учитываться в виде предполагаемого числа людей, избежавших самоубийства или попытки самоубийства. Согласно оценкам Всемирного обследования психического здоровья ВОЗ, на каждого покончившего с собой взрослого человека приходится более 20 человек, предпринявших одну или несколько попыток самоубийства (Kessler and Ustun, 2008). Это соотношение используется для оценки числа лиц, избежавших попыток самоубийства за пятилетний период. Данный показатель дает заниженную оценку числа лиц, которые получат выгоду от улучшения услуг в области психического здоровья. 6.3.3. Использование информации о политике Политика, законодательство, налогообложение, пропаганда, регулирование, образование и инвестиции являются ключевыми факторами изменения социальных, экологических и поведенческих рисков (Magnusson and Patterson, 2011). Они играют важнейшую роль в устранении рисков для здоровья и в улучшении показателей здоровья населения. Невозможно осуществлять предусмотренную в ОПР-13 миллиардную цель УПЗ, опираясь непосредственно на данные политики и регулирования, поскольку связанные со здоровьем показатели ЦУР и ОПР-13 (кроме показателя по трансжирам) не являются показателями в области политки. Однако многие показатели населения с улучшенным состоянием здоровья используются параллельно с программами, обеспечивающими поддержку и измерение мероприятий на основе политики, такими как MPOWER (потребление табака), INSPIRE (насилие в отношении детей) и мониторинг по отслеживанию прогресса в отношении неинфекционных заболеваний (ВОЗ, 2008 г.; ВОЗ, 2016a). Во многих случаях ВОЗ собирает и обобщает такие данные, после чего они могут использоваться для прояснения вопроса о том, какие мероприятия уже были реализованы, и, таким образом, способствовать прогрессу в достижении миллиардной цели УПЗ. Предполагается, что информация о проведении политики и применяемом законодательстве будет представляться и отслеживаться наряду с информацией о достижении миллиардной цели УПЗ. От стран не будет требоваться предоставление таких данных, но при наличии таковых они будут предоставляться. 6.4. Расчет миллиардной цели УПЗ 6.4.1. Методика расчета Подход на основе улучшения показателей здоровья заключается в подсчете количества жизней людей, показатели здоровья которых улучшились. Рассмотрим упрощенный случай, когда рост населения является нулевым и никто не улучшает свое здоровье более чем по одному аспекту. В этом случае вклад в достижение миллиардной цели по показателю i составит: где насi – это население, относящееся к показателю i (например, взрослое население в возрасте 15 лет и старше), а ∆pi – изменение в распространенности (выраженное в виде доли) для показателя i за определенный период времени. Например, если в какой-либо стране численность населения в возрасте 15 лет и старше насчитывает 1 миллион человек, а распространенность отказа от потребления табака составляет 81% в начале периода и 83% в конце периода, то тогда: При расчете улучшения показателей здоровья вышеуказанный подход используется как основа, но при этом дополнительно учитывается рост населения и проводится двойной учет при суммировании вкладов по нескольким показателям. 60 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Сокращение двойного учета Когда показатели здоровья населения будут улучшаться более чем по одному аспекту, при учете его численности вполне вероятна определенная степень дублирования. Например, некоторые лица могут бросить курить и получить доступ к чистой воде. Поправка на двойной учет проводится при суммировании вкладов в достижение миллиардной цели УПЗ и служит гарантией того, что общий вклад в достижение этой цели никогда не превысит численность населения соответствующей страны. Это — упрощенная коррекция начального уровня, призванная снять озабоченность государств-членов, но при этом позволяющая сохранить реалистичный подход к имеющимся источникам данных. Такой компромиссный вариант ограничивает переоценку вкладов. В применяемой поправке также учитывает тот факт, что не все показатели улучшаются и что не все показатели применимы ко всем возрастным группам. Подробные сведения о форме поправки на двойной учет содержатся в приложении 6.3. Устранение погрешности в связи с ростом населения В ходе достижения миллиардной цели УПЗ нужно учитывать жизни тех лиц, показатели здоровья которых улучшились благодаря проведенным мероприятиям, а не тех, чье здоровье улучшилось всего лишь в результате роста населения. Как и в случаях с миллиардными целями ВОУЗ и ЗЧСЗ, погрешность в связи с ростом населения устраняется с помощью альтернативного подхода (см. раздел 3.6; приложение 3.1). Данный подход позволяет сравнивать то, что могло бы произойти, если бы не было дополнительных мер вмешательства, с тем, что произошло на самом деле. Например, в случае с потреблением табака существующее положение будет заключаться в том, что распространенность потребления табака в конце периода будет такой же, как и в начале периода. Польза от любых мер по снижению потребления табака может быть измерена изменением распространенности потребления табака. Чтобы преобразовать этот показатель во вклад в достижение миллиардной цели, его нужно умножить на численность населения в конце периода. Вышеупомянутый альтернативный подход обеспечивает надежный метод расчета. При этом возможно применение альтернативных, более общих способов внесения поправок на рост населения; они рассматриваются в приложении 3.1. Отрицательные вклады Отрицательные вклады в достижение миллиардной цели УПЗ возможны в случаях, когда с течением времени распространенность показателя ухудшилась. Отрицательный вклад указывает, в каком аспекте имеет место постоянная проблема и на что нужно обратить повышенное внимание. Согласно текущим тенденциям, это особенно важно для аспектов избыточного веса и ожирения, качества воздуха и употребления алкоголя (таблица A6.4). 6.4.2. Пример расчета для отдельной страны В этом разделе приводится пример расчета миллиардной цели УПЗ. Следует отметить, что ВОЗ намерена предоставить онлайн-инструменты, которые помогут странам в выполнении этих расчетов, особенно в корректировке двойного учета. Представленные ниже детали призваны способствовать пониманию методики расчетов. Шаг 1. Преобразование данных Все показатели преобразуются таким образом, что 0 означает наименее здоровое состояние, а 100 — наиболее здоровое (таблица 6.1; таблица 6.2). Например, для безопасной санитарии данные уже соответствуют этой шкале, и никакой корректировки не требуется, в то время как для потребления табака пересчитанное значение равно 100 минус исходное значение распространенности. Для показателей, не относящихся к распространенности, преобразования более сложны; они описаны в приложении 6.2. М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК С УЛУЧШ ЕННЫ М И ПОКАЗАТЕЛЯМ И ЗДОРОВЬЯ 61ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Таблица 6.2. Пример расчета цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» для отдельной страны Аспект миллиардной цели (Исходное значение) Преобразованное значение (%) Изменение распростра- ненности (%) Соответ- ствующее население (млн) Лица с улучшенными показателями здоровья (млн)Pаспространенность, 2018 г. Pаспространенность, 2023 г. Безопасная санитария (62,37) 62,37 (65,20) 65,20 2,83 86,0 2,4 Отказ от потребления табака (30,80) 69,20 (29,10) 70,90 1,70 66,2 1,1 Сокращение потребления aлкоголяa (4,63) 81,49 (4,26) 82,95 1,45 66,2 1,0 Дети, не отстающие в росте (12,50) 87,50 (9,90) 90,10 2,60 6,4 0,2 Снижение числа попыток самоубийстваa (8,40) 99,16 (7,30) 99,27 0,11 86,0 0,1 Жиры, полезные для здоровьяa (0,00) 85,70 (0,00) 85,70 0,00 86,0 0,0 Дети, не страдающие истощением (0,99) 99,01 (1,85) 98,15 -0,86 6,4 -0,1 Дети, не страдающие избыточным весом (9,73) 90,27 (11,12) 88,88 -1,38 6,4 -0,1 Дети, не страдающие ожирением (7,9) 92,10 (9,8) 90,20 -1,90 20,0 -0,4 Безопасность дорожного движенияa (8,90) 97,01 (12,30) 95,87 -1,14 86,0 -1,0 Качество атмосферного воздухаa (34,43) 65,57 (37,21) 62,79 -2,78 86,0 -2,4 Отсутствие ожирения у взрослых (28,2) 71,80 (32,2) 67,80 -4,00 62,9 -2,5 Сокращение масштабов насилия со стороны партнера (Ж) Нет данных (11,00) 89,00 - 62,9 - Чистое топливо для домохозяйств Нет данных 86,0 - Безопасная питьевая вода Нет данных 86,0 - Развитие детей Нет данных 6,4 - Сокращение масштабов насилия в отношении детей Нет данных 6,4 - Ж = женщины. a Требуется преобразование в показатель распространенности. Примечания. Данные имеются по 12 из 16 возможных показателей (просьба отметить, что для ожирения используются два показателя, соответствующие двум возрастным группам). Показатели, по которым нет данных для соответствующей страны, не учитываются в расчетах достижения миллиардной цели УПЗ. Изменение распространенности указывает на изменение показателя для преобразованных значений за пятилетний период. Под «соответствующим населением» понимается группа населения, к которой применимы показатели, например количество детей до 5 лет, страдающих от истощения. В колонке «Лица с улучшенными показателями здоровья» указана численность дополнительного населения, которое улучшило свои показатели здоровья за истекший пятилетний период. Шаг 2. Преобразование изменения распространенности в число лиц с улучшенными показателями здоровья Чтобы преобразовать изменение распространенности в число лиц с улучшенными показателями здоровья, изменение распространенности в виде доли умножается на соответствующее население в конце пятилетнего периода. Так, по потреблению алкоголя имеется в виду население в возрасте 15 лет и старше, а по отставанию в росте – детское население в возрасте до 5 лет. Например, при рассмотрении проблемы отставания в росте изменение распространенности составляет 2,6, а детское население до 5 лет - 6,4 миллиона. Следовательно, число лиц с улучшенными показателями здоровья благодаря сокращению отставания в росте = 6,4×2,6/100 = 0,17 млн ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = 6.4×2.6/100 = 0.17 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 62 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Шаг 3. Корректировка на двойной учет Ожидается, что выгоды от изменения значений показателей будут частично дублировать друг друга (т.е. возможен двойной учет). Число дополнительных лиц с улучшенными показателями здоровья и число дополнительных лиц с менее высокими показателями здоровья рассчитывается с применением корректировки двойного учета, методика которой подробно описана в приложении 6.3. Вклад в достижение миллиардной цели УПЗ рассчитывается как чистое число новых лиц с улучшенным здоровьем, которое равно разности между числом дополнительных более здоровых и числом дополнительных менее здоровых лиц (таблица 6.3). В данном случае наблюдается снижение числа лиц с улучшенными показателями здоровья из-за ухудшения качества воздуха и безопасности дорожного движения, а также из-за роста уровня ожирения. Tаблица 6.3. Пример итоговых показателей страны для расчета достижения цели «Миллиард человек с УПЗ» Число дополнительных лиц с улучшенными показателями здоровья (с корректировкой на двойной учет) 4,7 млн Число дополнительных лиц с ухудшенными показателями здоровья (с корректировкой на двойной учет) -6,3 млн Вклад в достижение миллиардной цели (чистое число лиц с улучшенными показателями здоровья) -1,6 млн Общая численность населения в 2023 г. 86 млн % населения, ведущего более здоровый образ жизни -1,80% 6.4.3. Определение долей стран Что касается улучшения показателей здоровья населения, то всем странам рекомендуется добиваться прогресса в этом направлении. Некоторые из показателей, например доля лиц с ожирением, имеют большое значение для стран с любым уровнем дохода. Достижение к 2023 г. миллиардной цели УПЗ в мире с населением 8 миллиардов человек означает, что каждый восьмой житель нашей планеты будет вести более здоровый образ жизни. Ориентировочно каждая страна должна стремиться к тому, чтобы каждый восьмой ее житель стал более здоровым, однако страны могут выбрать себе собственную цель. 6.5. Ограничения подхода на основе улучшения показателей здоровья Подход на основе улучшения показателей здоровья является первым шагом в измерении изменений в здоровье населения, и его применение связано именно с программой ОПР-13. У этого метода есть несколько известных ограничений. Показатели ОПР-13 не вполне точны для измерения аспектов здоровья, не относящихся к сектору здравоохранения: они включают не все экологические, поведенческие и социальные риски, влияющие на здоровье, и не охватывают в равной степени всю полноту сторон жизненного пути. Серьезным недостатком данного подхода является то, что несопоставимые виды воздействия на отдельных лиц — например, доступ к чистому воздуху, доступ к безопасной санитарии и недопущение насилия со стороны партнера, — получают одинаковый вес. Например, отказ от курения обычно оказывает большее влияние на здоровье, чем доступ к чистой санитарии, но засчитывается с равнозначным весом. Рассматривались и более сложные подходы, включая упрощенную схему взвешивания, однако в итоге было решено отдать предпочтение простому невзвешенному методу расчета миллиардной цели УПЗ (см. также приложение 6.4). Применяемый здесь подход к измерениям — это стартовый, сравнительно несложный подход, который обеспечивает практическое продвижение вперед с учетом ограничений, предусмотренных программой ОПР-13, и требования о том, чтобы данный метод мог быть освоен всеми государствами-членами. Точность расчетов по миллиардной цели УПЗ будет дополнительно ограничена временными задержками в получении данных (что может потребовать экстраполяции/прогнозирования данных) и пробелами в массивах данных: в настоящее время рост числа лиц с улучшенным здоровьем рассчитывается только при наличии оценочных данных по показателям. Материалы дальнейшего обсуждения признанных ограничений см. в приложениях 3.2 и 6.5. М ИЛЛИАРД ЧЕЛОВЕК С УЛУЧШ ЕННЫ М И ПОКАЗАТЕЛЯМ И ЗДОРОВЬЯ 63ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 6.6. Hаселение с улучшенными показателями здоровья в будущем Предполагается, что в ходе реализации ОПР-13 будут сделаны соответствующие выводы и что наша концепция оптимальной методики измерения изменений в состоянии здоровья мирового населения получит дальнейшее развитие. Это может послужить толчком к разработке более масштабного и широкоохватного индекса здоровья. Хотя рассмотренный здесь подход отражает изменения в нескольких ключевых факторах риска для показателей здоровья, он не обеспечивает полного охвата факторов и секторов. По-видимому, нам придется вновь рассмотреть вопрос о выборе показателей после завершения ОПР-13. Можно было бы предусмотреть внедрение более общего индекса и системы показателей здоровья, обеспечивающих расширенный охват факторов, улучшенную сбалансированность на разных этапах жизни и более тщательную корректировку на рост численности населения и двойной учет. В будущем индексе, обеспечивающем повышенную гибкость и больше времени для размышления над выбором показателей, можно использовать показатели политики или методику более сложного учета, например взвешивание по улучшению показателей здоровья (таких как количество предотвращенных лет жизни, скорректированных по инвалидности, — DALY) (приложение 6.4) (Группа технических экспертов ВОЗ по Тринадцатой общей программе работы, 2019 г.). 64 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Ожидаемая продолжительность здоровой жизни (ОПЗЖ) 7 Индекс ожидаемой продолжительности здоровой жизни (ОПЗЖ), или скорректированной на состояние здоровья ожидаемой продолжительности жизни, отражает количество ожидаемых в определенном возрасте лет здоровой жизни и является совокупным показателем общего уровня здоровья населения. Он используется в рамках ОПР-13 в качестве всеобъемлющего и сопоставимого показателя, позволяющего отслеживать общий ход достижения целей «трех миллиардов». Причинами выбора в пользу индекса ОПЗЖ являются возможность его использования для мониторинга общего прогресса в достижении цели, а также его согласованность с ЦУР 3. Он будет использоваться для базовой отчетности по реализации ОПР-13 и в процессе будущего мониторинга. Со временем ОПЗЖ будет способствовать упрощению сопоставлений на межстрановом и внутристрановом уровнях. В настоящее время отчетность по ОПЗЖ ежегодно представляется в рамках глобальных оценок ВОЗ состояния здоровья населения (ГОЗ), а также в рамках глобального бремени болезней (ГББ). Перед ВОЗ поставлена задача разработать стандартное руководство и предоставить инструменты и техническую помощь государствам-членам, чтобы содействовать им в применении стандартизированных методов измерения и отчетности по индексу ОПЗЖ. 7.1. Расчет индекса ОПЗЖ Индекс ОПЗЖ рассчитывается по методу Салливана (Sullivan, 1971). Существует два основных варианта этого метода: традиционный подход и подход на основе ГББ. Оба подхода основаны на одной концепции, но различаются уровнями точности при измерении инвалидности (например, учитывается ли серьезность расстройств или инвалидность) в зависимости от наличия соответствующей информации в объеме вводимых данных. Подход ГББ — наиболее широко применяемый метод оценки ОПЗЖ; его используют такие учреждения, как ВОЗ и Институт показателей и оценки здоровья (ИПОЗ), хотя и с некоторыми различиями по вводимым данным (Hay et al., 2017; ВОЗ, 2018d). В более простом, традиционном подходе, используются данные о распространенности инвалидности, полученные в ходе обследований, проводимых на основе национальной репрезентативности населения. Исходными данными при этом являются: ¡ таблицы продолжительности жизни с учетом пола в разбивке по странам; ¡ данные о распространенности общей заболеваемости с учетом возраста и пола, желательно с корректировкой на тяжесть заболевания, хотя такая корректировка обычно не производится, и в разбивке по странам. Для каждого возрастного интервала общее количество человеко-лет, прожитых за период жизни, делится в таблице на годы, прожитые в здоровом и нездоровом состоянии; при этом распространенность общей заболеваемости выражается в долевом формате. При использовании подхода на основе ГББ исходными данными являются: ¡ таблицы продолжительности жизни в зависимости от пола в разбивке по странам; ¡ оценочные данные по числу лет здоровой жизни с учетом возраста и пола, потерянных из-за инвалидности (YLD), в разбивке по причине, выбранной из полного набора заболеваний и травм, и с корректировкой на тяжесть. Cуммируя число YLD по всем причинам и корректируя независимые сопутствующие заболевания по странам, возрасту и полу, мы получаем доли потерянных лет здоровой жизни в общем количестве прожитых лет в разбивке по каждой группе типа «возраст-пол-страна». Затем соответствующая доля каждого возрастного интервала используется для разделения общих прожитых лет, указанных в таблице периодов жизни, на годы, прожитые соответственно в здоровом и нездоровом состоянии (рис. 7.1). В обоих методах для оценки ОПЗЖ в возрасте х суммируется общее количество человеко-лет, прожитых в здоровом состоянии во всех возрастных интервалах старше возраста x, а полученная сумма делится на количество выживших лиц возраста x в таблице периодов жизни. Подход на основе ГББ будет применяться для расчета ОПЗЖ при оценке воздействия ОПР-13. 66 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENTОРП-13 METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Рис. 7.1. Разница между ожидаемой продолжительностью жизни и ожидаемой продолжительностью здоровой жизни Примечание. Различные формы инвалидности случаются на разных этапах жизненного пути человека. В верхней части шкалы эти показатели не корректируются по тяжести состояния. 7.2. Вклад целей «трех миллиардов» в ОПЗЖ В идеале вклад каждой из целей «трех миллиардов» в изменения ОПЗЖ будет переводиться в количественное выражение. При этом требуется наличие исходных данных для количественной оценки влияния улучшения показателей достижения целей «трех миллиардов» на общую смертность и заболеваемость по конкретным причинам. Особой проблемой станет устранение дублирования показателей, используемых в целях «трех миллиардов». Дублирование может быть прямым (например, вакцины как в миллиардной цели ВОУЗ, так и в миллиардной цели УПЗ) или косвенным, когда показатели вмешательства факторов риска и показатели здоровья оказываются взаимосвязанными (например, потребление табака в миллиардной цели ВОУЗ и в миллиардной цели УПЗ, а также высокое артериальное давление, которое может быть вызвано курением, в миллиардной цели ВОУЗ). Если учесть обширные дополнительные данные, которые потребуются для расчетов, и предстоящий сложный анализ, то разработка экономически эффективного метода, адаптированного к ОПР-13 и связывающего изменения в ОПЗЖ с целями «трех миллиардов», остается сложной задачей. 7.3. Справедливость и ОПЗЖ Оценки ОПЗЖ будут рассчитываться на страновом уровне в разбивке по полу, что позволит проводить мониторинг неравенства как между странами, так и внутри стран. Сопоставления между странами можно проводить на основе дохода страны, например, сравнивая ситуацию в странах с низким уровнем дохода со среднемировым показателем. В идеале ситуация должна улучшаться быстрее в странах с низким уровнем дохода, чтобы устранить существующие разрывы и уменьшить межстрановое неравенство в области здравоохранения. Кроме того, проявления внутристранового неравенства по признаку пола можно сравнивать между странами. Ожидается, что в будущем в ряде стран появится возможность рассчитывать субнациональные оценки ОПЗЖ. Для этого потребуется разбивка данных по бремени болезней на субнациональном уровне. Показатель ОПЗЖ можно дополнительно разделить по стадиям жизненного цикла. Здоровая жизнь Болезнь или инвалидность Ожидаемая продолжительность здоровой жизни (ОПЗЖ) Ожидаемая продолжительность жизни (ОПЖ) Плохое здоровье Ожидаемая продолжительность жизни (ОПЖ): показатель, измеряющий продолжительность жизни. Среднее число лет, которое человек может прожить. Ожидаемая продолжительность здоровой жизни (ОПЗЖ): более подробный показатель, измеряющий как продолжительность, так и качество жизни. Среднее ожидаемое число лет, которое человек может прожить с хорошим здоровьем, рассчитываемое с поправкой на число лет, прожитых с плохим здоровьем в результате болезни и/или травмы. ОЖ ИДАЕМ АЯ ПРОДОЛЖ ИТЕЛЬНОСТЬ ЗДОРОВОЙ Ж ИЗНИ (ОПЗЖ ) 67ОРП-13 METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 68 GPW13 METHODS FOR IMPACT MEASUREMENTОРП-13 METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Библиография Asma S, Lozano R, Chatterji S, Swaminathan S, Marinho MDF, Yamamoto N et al. (2020). Monitoring the health-related Sustainable Development Goals: lessons learned and recommendations for improved measurement. Lancet. 395(10219):240–6. doi:10.1016/S0140-6736(19)32523-1. Cohen AJ, Brauer M, Burnett R, Anderson HR, Frostad J, Estep K et al. (2017). Estimates and 25-year trends of the global burden of disease attributable to ambient air pollution: an analysis of data from the Global Burden of Diseases Study 2015. Lancet. 389(10082):1907–18. doi:10.1016/S0140- 6736(17)30505-6. DHIS2 (2020). District Health Information Software 2 [веб-сайт] (https://www.dhis2.org, по состоянию на 22 июля 2020 г.). Forouzanfar MH, Afshin A, Alexander LT, Biryukov S, Brauer M, Cercy K et al. (2016). Global, regional, and national comparative risk assessment of 79 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks, 1990–2015: a systematic analysis for the Global Burden of Diseases Study 2015. Lancet. 388(10053):1659–724. doi:10.1016/S0140-6736(16)31679-8. Frieden TR (2010). A framework for public health action: The health impact pyramid. Am J Public Health. 100(4):590–5. doi:10.2105/AJPH.2009.185652. Fullman N, Barber RM, Abajobir AA, Abate KH, Abbafati C, Abbas KM et al. (2017). Measuring progress and projecting attainment on the basis of past trends of the health-related Sustainable Development Goals in 188 countries: an analysis from the Global Burden of Diseases Study 2016. Lancet. 390(10100):1423–59. doi:10.1016/S0140-6736(17)32336-X. Fullman N, Lozano R (2018). Towards a meaningful measure of universal health coverage for the next billion. Lancet Glob Heal. 6(2):e122–3. doi:10.1016/S2214-109X(17)30487-4. Fullman N, Lozano R (2020). Measurement matters: who and what counts on the road to universal health coverage. Lancet Glob Heal. 8(1):e2–3. doi:10.1016/S2214-109X(19)30499-1. Fullman N, Yearwood J, Abay SM, Abbafati C, Abd-Allah F, Abdela J et al. (2018). Measuring performance on the Healthcare Access and Quality Index for 195 countries and territories and selected subnational locations: a systematic analysis from the Global Burden of Diseases Study 2016. Lancet. 391(10136):2236– 71. doi:10.1016/S0140-6736(18)30994-2. Hay SI, Abajobir AA, Abate KH, Abbafati C, Abbas KM, Abd-Allah F et al. (2017). Global, regional, and national disability-adjusted life-years (DALYs) for 333 diseases and injuries and healthy life expectancy (HALE) for 195 countries and territories, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Diseases Study 2016. Lancet. 390(10100):1260–344. doi:10.1016/S0140-6736(17)32130-X. Hogan DR, Stevens GA, Hosseinpoor AR, Boerma T (2018). Monitoring universal health coverage within the Sustainable Development Goals: development and baseline data for an index of essential health services. Lancet Glob Heal. 6(2):e152–68. doi:10.1016/S2214-109X(17)30472-2. Institut National de la Santé de République Tunisienne (2019). La santé des Tunisiens: Résultats de l’enquête “Tunisian Health Examination Survey – 2016”. Institut National de la Santé (in French) (http://www. santetunisie.rns.tn/images/rapport-final-enquete -9mai2019.pdf, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). Kandel N, Chungong S, Mahjour J(2019). Improvement in annual reporting of self-assessments to the International Health Regulations (2005). Wkly epidemiol rec. 94(24 May 2019 [специальный выпуск]): iii–vii. Kassebaum NJ, Arora M, Barber RM, Bhutta ZA, Brown J, Carter A et al. (2016). Global, regional, and national disability-adjusted life-years (DALYs) for 315 diseases and injuries and healthy life expectancy (HALE), 1990–2015: a systematic analysis for the Global Burden of Diseases Study 2015. Lancet. 388(10053): 1603–58. doi:10.1016/S0140-6736(16)31460-X. Kessler RC, Ustun TB (2008). The WHO World Mental Health Surveys: Global perspectives on the epidemiology of mental disorders. Cambridge University Press. Lee CY, Wu JS, Liu DP (2018). Challenges of measuring the Healthcare Access and Quality Index. Lancet. 391(10119):429. doi:10.1016/S0140-6736(18)30146-6. Magnusson R, Patterson D (2011). Role of law in global response to non-communicable diseases. Lancet. 378(9794):859–60. doi:10.1016/S0140-6736(11)60975-6. 70 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Stevens GA, Alkema L, Black RE, Boerma JT, Collins GS, Ezzati M et al. (2016). Guidelines for Accurate and Transparent Health Estimates Reporting: the GATHER statement. Lancet. 388(10062):e19–23. doi:10.1016/S0140-6736(16)30388-9. Sullivan DF (1971). A single index of mortality and morbidity. HSMHA Health Rep. 86(4):347–54. UN DESA Population Division (2019). World Population Prospects 2019. New York, NY: United Nations Department of Economic and Social Affairs. UN Statistics Division. United Nations Global SDG Indicators Database (2019) [онлайновая база данных] (https://unstats.un.org/SDGs/indicators/database/, по состоянию на 5 января 2020 г.). Wagstaff A, Neelsen S (2020). A comprehensive assessment of universal health coverage in 111 countries: a retrospective observational study. Lancet Glob Heal. 8(1):e39–49. doi:10.1016/S2214- 109X(19)30463-2. WHO (2008). MPower: a policy package to reverse the tobacco epidemic. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/tobacco/mpower/en/, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). WHO (2015). Implementation of the International Health Regulations (2005): report of the Review Committee on the Role of the International Health Regulations (2005) in the Ebola outbreak and response: report by the Director-General. Geneva: World Health Organization (https://apps.who.int/iris/ handle/10665/252676, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). WHO (2016a). INSPIRE: Seven strategies for ending violence against children. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/violence_injury_prevention/violence/inspire-package/en/, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). ВОЗ (2016b). Международные медико-санитарные правила (2005 г.). Tретье издание. Женева: Всемирная организация здравоохранения (https://www.who.int/ru/publications/i/ item/9789241580496/, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). WHO (2017a). Data quality review: a toolkit for facility data quality assessment. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/healthinfo/tools_data_analysis/en/, по состоянию на 22 июля 2020 г.). ВОЗ (2017b). Мировая статистика здравоохранения, 2017 г.: мониторинг показателей здоровья в отношении ЦУР. Женева: Всемирная организация здравоохранения (https://apps.who.int/iris/ handle/10665/279717, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). WHO (2018a). International Coordination Group on Vaccine Provision for Epidemic Meningitis: report of the Annual Meeting, Geneva, 18 September 2018. Geneva: World Health Organization (https://apps.who.int/ iris/bitstream/handle/10665/279828/WHO-WHE-IHM-2019.1-eng.pdf?ua=1, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). ВОЗ (2018b). Руководство по инструменту ежегодной отчетности государств-участников на основе самооценки [веб-сайт]. Женева: Всемирная организация здравоохранения (apps.who.int/iris/ handle/10665/272602, по состоянию на 5 января 2020 г.). ВОЗ (2018c). Резолюция WHA71.1: Тринадцатая общая программа работы на 2019–2023 гг. (26 мая 2018 г.) (WHA71/2018/REC/1; https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/WHA71/A71_R1-ru.pdf, по состоянию на 17 августа 2020 г.). WHO (2018d). WHO methods and data sources for life tables 1990–2016. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/healthinfo/statistics/LT_method.pdf?ua=1, по состоянию на 20 сентября 2020 г.). WHO (2019a). Global Health Observatory [онлайновая база данных]. Geneva: World Health Organization (http:// www.who.int/gho/en/, по состоянию на 5 января 2020 г.). WHO (2019b). Primary health care on the road to universal health coverage: 2019 monitoring report: full report. Geneva; World Health Organization. (WHO/HIS/HGF/19.1; https://www.who.int/healthinfo/ universal_health_coverage/report/2019/en/, по состоянию на 20 сентября 2020 г.). WHO (2019c). SCORE for health data [веб-сайт]. Geneva: World Health Organization (https://www.who. int/ data/data-collection-tools/score, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). БИБЛИОГРАФ ИЯ 71ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ WHO (2019d). WHO Impact Framework: justification for adoption of the GPW 13 WHO Impact Framework. Geneva: World Health Organization (http://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/WHA72/ A72_5-en.pdf, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). WHO (2019e). World Health Statistics 2019: Monitoring health for the SDGs. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/gho/publications/world_health_statistics/2019/en/, по состоянию на 20 сентября 2020 г.). WHO (2020a). 2019 novel coronavirus (2019-nCoV): strategic preparedness and response plan. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/srp-04022020.pdf, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). ВОЗ (2020b). Международная классификация болезней 11-го пересмотра (МКБ-11) [онлайновая база данных]. Женева: Всемирная организация здравоохранения (https://icd.who.int/ru, по состоянию на 22 июля 2020 г.). WHO (2020c). Thirteenth General Programme of Work (GPW 13): metadata for impact measurement indicators. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/publications/m/item/metadata- for-impact-measurement-indicators, по состоянию на 15 августа 2020 г.). WHO (2020d). WHO’s work with countries Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/ country-cooperation/what-who-does/strategies-and-briefs/en/, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). WHO (2020e). World Health Data Platform [онлайновая база данных]. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/data, по состоянию на 5 января 2020 г.). WHO (2020f ). World Health Survey Plus [онлайновая база данных]. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/data/data-collection-tools/world-health-survey-plus, по состоянию на 22 июля 2020 г.). WHO & World Bank (2017). Tracking universal health coverage: 2017 global monitoring report. Geneva: World Health Organization and International Bank for Reconstruction and Development/ The World Bank (https://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/2017/en/, по состоянию на 20 сентября 2020 г.). WHO Thirteenth Programme of Work Expert Reference Group (2019). Interim report. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/docs/default-source/documents/about-us/expert- reference-group- interim-report.pdf?sfvrsn=eafb8229_2, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). 72 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Приложения Приложение 1. Показатели конечных результатов Tаблица A1.1. Наличие данных для показателей конечных результатов Номер показателя ЦУР/ резолюции ВАЗ Показатель Число стран, в которых: нет данных за 2000–2018 г. данные с 2015 г. трендовые данныеa ЦУР 1.5.1 Число лиц, пострадавших от бедствий (на 100 000 человек) 71 93 61 ЦУР 1.a.2 Доля внутренних государственных расходов на здравоохранение (ОГРЗ-В) (% от общей суммы государственных расходов — ОГР) 3 189 188 ЦУР 2.2.1 Pаспространенность задержки роста у детей в возрасте до 5 лет (%) 48 72 67 ЦУР 2.2.2 Распространенность истощения у детей в возрасте до 5 лет (%) 50 72 65 ЦУР 2.2.2 Pаспространенность избыточного веса у детей в возрасте до 5 лет (%) 49 72 66 ЦУР 3.1.1 Коэффициент материнской смертности (на 100 000 живорождений) 11 183 183 ЦУР 3.1.2 Доля родов, принятых квалифицированными медицинскими работниками (%) 9 126 125 ЦУР 3.2.1 Коэффициент смертности детей в возрасте до 5 лет (на 1000 живорождений) 0 194 194 ЦУР 3.2.2 Коэффициент неонатальной смертности (на 1000 живорождений) 0 194 194 ЦУР 3.3.1 Число новых заражений ВИЧ (на 1000 неинфицированных) 76 118 118 ЦУР 3.3.2 Заболеваемость туберкулезом (на 100 000 человек) 0 194 194 ЦУР 3.3.3 Заболеваемость малярией (на 1000 человек, входящих в группу риска) 0 107 107 ЦУР 3.3.4 Заболеваемость гепатитом В (распространенность у детей в возрасте до 5 лет, измеряемая по поверхностному антигену (HBsAg)) (на 100 000 человек) 0 194 0 ЦУР 3.3.5 Число лиц, нуждающихся в лечении забытых тропических заболеваний 0 194 194 ЦУР 3.4.1 Вероятность смерти от сердечно-сосудистых заболеваний, онкологических заболеваний, диабета и хронических респираторных заболеваний (в возрасте 30 – 70 лет) (%) 11 183 183 ЦУР 3.4.2 Смертность от самоубийств (на 100 000 человек) 11 183 183 ЦУР 3.5.1 Охват лечением расстройств, вызванных употреблением психоактивных веществ (%) 194 0 0 ЦУР 3.5.2 Общее потребление алкоголя на душу населения среди взрослых в возрасте ≥15 лет (в литрах чистого алкоголя) 5 189 189 ЦУР 3.6.1 Смертность в результате дорожно-транспортных происшествий (на 100 000 человек) 20 174 174 ЦУР 3.7.1 Доля женщин (в возрасте 15–49 лет), чьи потребности по планированию семьи удовлетворяются современными методами (%) 65 54 52 ЦУР 3.8.1 Индекс ВОУЗ 11 183 0 ЦУР 3.8.2 Доля населения, в которой семейные расходы на медицинскую помощь составляют более 10% oт общего объема расходов или доходов домохозяйств (>25% oт общего объема расходов или доходов домохозяйств) (%) 48 38 31 ЦУР 3.9.1 Смертность от загрязнения воздуха (на 100 000 человек) 11 183 0 ЦУР 3.9.2 Смертность от отсутствия безопасных услуг в области ВСГ (на 100 000 человек) 11 183 0 ЦУР 3.9.3 Смертность от неумышленного отравления (на 100 000 человек) 11 183 183 ЦУР 3.a.1 Pаспространенность потребления табака лицами в возрасте ≥15 (%) 45 149 149 ЦУР 3.b.1 Доля населения, охваченная иммунизацией трехдозовой коклюшно-дифтерийно-столбнячной вакциной (%) 0 194 194 ЦУР 3.b.1 Доля населения, охваченная иммунизацией двухдозовой противокоревой вакциной (%) 25 169 162 ЦУР 3.b.1 Доля населения, охваченная иммунизацией трехдозовой пневмококковой конъюгированной вакциной (%) 53 141 129 ЦУР 3.b.3 Доля медицинских учреждений, постоянно располагающих набором основных необходимых и доступных лекарственных средств (%) 194 0 0 74 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Номер показателя ЦУР/ резолюции ВАЗ Показатель Число стран, в которых: нет данных за 2000–2018 г. данные с 2015 г. трендовые данныеa ЦУР 3.c.1 Плотность врачей (на 10 000 человек) 4 160 150 ЦУР 3.c.1 Плотность медсестер и акушерок (на 10 000 человек) 1 163 157 ЦУР 3.c.1 Плотность стоматологов (на 10 000 человек) 1 182 178 ЦУР 3.c.1 Плотность фармацевтов (на 10 000 человек) 11 135 122 ЦУР 3.d.1 Способность соблюдать Международные медико-санитарные правила (ММСП) и готовность к чрезвычайным ситуациям в области здравоохранения 5 189 0b ЦУР 3.d.2 Доля случаев развития инфекций кровотока, вызванных отдельными возбудителями, устойчивыми к противомикробным препаратам (%) 194 0 0 ЦУР 4.2.1 Доля детей в возрасте до 5 лет, развивающихся без отклонений (в плане здоровья, обучения и психосоциального благополучия) (%) 123 26 0 ЦУР 5.2.1 Доля женщин (в возрасте 15–49 лет), подвергавшихся насилию со стороны нынешнего или бывшего интимного партнера (%) 87 29 0 ЦУР 5.6.1 Доля женщин (в возрасте 15–49 лет), самостоятельно принимающих решения о вступлении в сексуальные отношения, применении противозачаточных средств и обращении за услугами по охране репродуктивного здоровья (%) 143 18 12 ЦУР 6.1.1 Доля населения, пользующегося услугами водоснабжения, организованного с соблюдением требований безопасности (%) 79 115 115 c ЦУР 6.2.1 Доля населения, пользующегося услугами санитарии, организованными с соблюдением требований безопасности (%) 94 100 100 c ЦУР 6.2.1 Доля населения, пользующегося устройством для мытья рук с мылом и водой (%) 98 91 91 ЦУР 7.1.2 Доля населения, использующего в основном чистые виды топлива (%) 3 191 191 ЦУР 11.6.2 Среднегодовой уровень концентрации мелких твердых частиц (класса PM2,5) в атмосфере городов (мкг/м3) 0 194 194 ЦУР 16.2.1 Доля детей (в возрасте 1–17 лет), подвергающихся физической или психологической агрессии (%) 111 27 0 Чрезвычайные ситуации в области здраво охранения Охват вакцинацией против болезней с эпидемическим потенциалом 0 194 0 Чрезвычайные ситуации в области здраво охранения Доля лиц из числа уязвимых категорий населения, которым в условиях нестабильности предоставляются основные услуги здравоохранения (%) 194 0 0 WHA66.10 Pаспространенность повышенного артериального давления у взрослых в возрасте ≥18 лет 0 194 194 WHA66.10 Применение передовых видов практики в отношении промышленно производимых трансжирных кислот (Да/Нет) 64 130 130 WHA66.10 Распространенность ожирения у детей и подростков (в возрасте 5–19 лет) (%) 4 190 190 WHA66.10 Распространенность ожирения у взрослых в возрасте ≥18 лет 4 190 190 WHA68.3 Число случаев заболевания полиомиелитом, вызванных диким полиовирусом 0 168 168 WHA68.7 Структура потребления антибиотиков на национальном уровне 194 0 0 a Имеется достаточный объем данных для оценки тенденции на пятилетний срок. b Относится к данным, представленным с помощью нового инструмента годовой отчетности государства- участника на основе самооценки (eSPAR), который стал доступен только в 2018 г. c Включает значения для сельских/городских районов. Примечание. Некоторые показатели конечных результатов включают более одного измерения. Источники: хранилище данных Глобальной обсерватории здравоохранения ВОЗ и Глобальная база данных ООН по показателям достижения ЦУР (по состоянию на май 2019 г., с несколькими дополнениями). Таблица A1.1. Продолжение ПРИЛОЖ ЕНИЕ 1 75ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Приложение 2. Глобальный мониторинг неравенства через показатели конечных результатов B период с декабря 2018 г. по август 2019 г. координаторам по показателям всех подразделений штаб-квартиры ВОЗ были направлены обращения с просьбой дать экспертное заключение по вопросу о разбивке данных/мониторинге неравенства для показателей из их соответствующих программных областей. По каждому показателю координаторам был задан вопрос о том, является ли для него возможной разбивка данных, и если является, то указать до четырех параметров неравенства для такой разбивки (в порядке их значимости). В отношении каждого выявленного параметра неравенства координаторов просили указать: ¡ название параметра неравенства; ¡ подгруппу/подгруппы приоритетности; ¡ источник данных, в котором имеются дезагрегированные данные; ¡ число стран, по которым в настоящее время имеются дезагрегированные данные. Кроме того, координаторов просили сообщить, доступны ли данные районного уровня, и если доступны, то из каких источников и по какому количеству стран. В таблице A2.1 содержится обзор ответов, полученных от координаторов программ штаб- квартиры ВОЗ, с перечислением предлагаемых параметров неравенства и приоритетных подгрупп для каждого показателя конечных результатов. Поскольку информация об источниках данных и их наличии носила разрозненный и недостаточно подробный характер, она здесь не приводится. В дальнейшем будут предприняты шаги по сбору и проверке этой информации и по проведению базового анализа глобальной ситуации. Согласно ответам, полученным от программ, подача данных в разбивке возможна для 38 из 46 показателей конечных результатов. Остальные восемь показателей являются показателями национального уровня, которые не могут быть дезагрегированы. ¡ ЦУР 1.5.1: Число лиц, пострадавших от бедствий ¡ ЦУР 1.a.2: Доля внутренних государственных расходов на здравоохранение как % от общей суммы государственных расходов ¡ ЦУР 3.3.5: Число лиц, нуждающихся в лечении забытых тропических заболеваний ¡ ЦУР 3.c.1: Концентрация медицинских работников ¡ ЦУР 3.d.1: Способность соблюдать Международные медико-санитарные правила (ММСП) и готовность к чрезвычайным ситуациям в области здравоохранения ¡ Чрезвычайные ситуации в области здравоохранения: доля лиц из числа уязвимых категорий населения, которым в условиях нестабильности предоставляются основные услуги здравоохранения ¡ WHA66.10: Применение передовых видов практики в отношении промышленно производимых трансжирных кислот ¡ WHA68.7: Структура потребления антибиотиков на национальном уровне 76 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Таблица A2.1. Параметры неравенства Номер показателя ЦУР/ резолюции ВАЗ Показатель Параметр неравенства Приоритетная подгруппа / подгруппы ЦУР 1.5.1 Число лиц, пострадавших от бедствий (на 100 000 человек) Неприменимо Неприменимо ЦУР 1.a.2 Доля внутренних государственных расходов на здравоохранение (ОГРЗ-В) (% от общей суммы государственных расходов (ОГР) Неприменимо Неприменимо ЦУР 2.2.1 Pаспространенность задержки роста у детей в возрасте до 5 лет (%) 1. Экономическое положение Беднейший квинтиль 2. Место проживания Сельские районы 3. Образование матери Образование отсутствует/ на низком уровне ЦУР 2.2.2 Pаспространенность истощения у детей в возрасте до 5 лет (%) 1. Экономическое положение Беднейший квинтиль 2. Место проживания Сельские районы ЦУР 2.2.2 Pаспространенность избыточного веса у детей в возрасте до 5 лет (%) 1. Экономическое положение Богатейший квинтиль 2. Место проживания Городские районы ЦУР 3.1.1 Коэффициент материнской смертности (на 100 000 живорождений) 1. Образование Образование отсутствует/ на низком уровне 2. Возраст Подростки 3. Экономическое положение Беднейший квинтиль 4. Место проживания Сельские районы ЦУР 3.1.2 Доля родов, принятых квалифицированными медицинскими работниками (%) 1. Образование Образование отсутствует/ на низком уровне 2. Возраст Подростки 3. Экономическое положение Беднейший квинтиль 4. Место проживания Сельские районы ЦУР 3.2.1 Коэффициент смертности детей в возрасте до 5 лет (на 1000 живорождений) 1. Экономическое положение Беднейший квинтиль 2. Место проживания Сельские районы; пригороды 3. Образование матери Образование отсутствует/ на низком уровне 4. Пол Женский ЦУР 3.2.2 Коэффициент неонатальной смертности (на 1000 живорождений) 1. Экономическое положение Беднейший квинтиль 2. Место проживания Сельские районы; пригороды 3. Образование матери Образование отсутствует/ на низком уровне 4. Пол Женский ПРИЛОЖ ЕНИЕ 2 77ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Номер показателя ЦУР/ резолюции ВАЗ Показатель Параметр неравенства Приоритетная подгруппа / подгруппы ЦУР 3.3.1 Число новых заражений ВИЧ (на 1000 неинфицированных) 1. Пол Мужской 2. Возраст Подростки/молодые взрослые (15–24 лет) 3. Основные группы населения Коммерческие секс-работники; потребители инъекционных наркотиков; мужчины с однополыми секс-партнерами; трансгендеры; клиенты коммерческих секс-работников ЦУР 3.3.2 Заболеваемость туберкулезом (на 100 000 человек) 1. ВИЧ-статус ВИЧ-положительный 2. Возраст и пол Пожилые мужчины ЦУР 3.3.3 Заболеваемость малярией (на 1000 человек, входящих в группу риска) 1. Возраст Дети (<5 лет) 2. Экономическое положение Беднейший квинтиль ЦУР 3.3.4 Заболеваемость гепатитом В (распространенность у детей в возрасте до 5 лет, измеряемая по поверхностному антигену (HBsAg)) (на 100 000 человек) 1. Экономическое положение Беднейший квинтиль 2. Образование матери Образование отсутствует/ на низком уровне 3. Место проживания Сельские районы ЦУР 3.3.5 Число лиц, нуждающихся в лечении забытых тропических заболеваний неприменимо Неприменимо ЦУР 3.4.1 Вероятность смерти от сердечно-сосудистых заболеваний, онкологических заболеваний, диабета и хронических респираторных заболеваний (в возрасте 30–70 лет) (%) 1. Пол Мужской ЦУР 3.4.2 Смертность от самоубийств (на 100 000 человек) 1. Возраст Подростки/молодые взрослые (15–29 лет); пожилые (≥70 лет) 2. Возраст и пол Мужчины среднего возраста (40–59 лет); женщины-подростки (15–19 лет) ЦУР 3.5.1 Охват лечением расстройств, вызванных употреблением психоактивных веществ (%) 1. Тип вещества Опиоид ЦУР 3.5.2 Общее потребление алкоголя на душу населения среди взрослых в возрасте ≥15 лет (в литрах чистого алкоголя) 1. Возраст Подростки (15–19 лет) 2. Пол Женский ЦУР 3.6.1 Смертность в результате дорожно-транспортных происшествий (на 100 000 человек) 1. Место проживания Сельские районы 2. Пол Мужской 3. Возраст Подростки/молодые взрослые (15–29 лет) 4. Экономическое положение Беднейший квинтиль ЦУР 3.7.1 Доля женщин (в возрасте 15–49 лет), чьи потребности по планированию семьи удовлетворяются современными методами (%) 1. Возраст Подростки 2. Семейное положение Не состоящие в браке 3. Место проживания Сельские районы; пригороды 4. Образование Образование отсутствует/ на низком уровне ЦУР 3.8.1 Индекс ВОУЗ 1. Экономическое положение Беднейший квинтиль 2. Место проживания Сельские районы 3. Пол Женский 4. Возраст Все возрастные группы Таблица A2.1. (продолжение) 78 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Номер показателя ЦУР/ резолюции ВАЗ Показатель Параметр неравенства Приоритетная подгруппа / подгруппы ЦУР 3.8.2 Доля населения со значительной частью семейных расходов на медицинскую помощь (>10% oт общего объема расходов или доходов домохозяйств) (%) Доля населения со значительной частью семейных расходов на медицинскую помощь (>25% oт общего объема расходов или доходов домохозяйств) (%) 1. Пол главы домохозяйства Женский 2. Возраст; состав домохозяйства Неизвестны a 3. Место проживания Сельские районы 4. Экономическое положение Беднейший квинтиль ЦУР 3.9.1 Смертность от загрязнения воздуха (на 100 000 человек) 1. Место проживания Сельские районы ЦУР 3.9.2 Смертность от отсутствия безопасных услуг в области ВСГ (на 100 000 человек) 1. Возраст Дети (<5 лет) 2. Пол Женский ЦУР 3.9.3 Смертность от неумышленного отравления (на 100 000 человек) 1. Место проживания Сельские районы 2. Возраст Дети (<5 лет) 3. Пол Мужской 4. Род занятий Фермер ЦУР 3.a.1 Pаспространенность потребления табака лицами в возрасте ≥15 лет (%) 1. Пол Мужской 2. Возраст Различноеb 3. Образование Различноеb 4. Экономическое положение Различное b ЦУР 3.b.1 Доля населения, охваченная иммунизацией всеми вакцинами, включенными в национальные программы (КДС-3, ПКВ-2, ПККВ-3) (%) 1. Экономическое положение Беднейший квинтиль 2. Образование Образование отсутствует/ на низком уровне 3. Место проживания Сельские районы 4. Пол Женский ЦУР 3.b.3 Доля медицинских учреждений, постоянно располагающих набором основных необходимых и доступных лекарственных средств (%) 1. Место проживания Сельские районы; пригороды ЦУР 3.c.1 Плотность медицинских работников (врачей, медсестер и акушерок, фармацевтов, стоматологов на 10 000 человек) Неприменимо Неприменимо ЦУР 3.d.1 Способность соблюдать Международные медико-санитарные правила (ММСП) и готовность к чрезвычайным ситуациям в области здравоохранения Неприменимо Неприменимо ЦУР 3.d.2 Доля случаев развития инфекций кровотока, вызванных отдельными возбудителями, устойчивыми к противомикробным препаратам (%) 1. Возраст Дети (<5 лет); пожилые люди (≥65 лет) 2. Пол Неизвестенa ЦУР 4.2.1 Доля детей в возрасте до 5 лет, развивающихся без отклонений (в плане здоровья, обучения и психосоциального благополучия) (%) 1. Пол Женский 2. Экономическое положение Беднейший квинтиль 3. Место проживания Сельские районы; пригороды 4. Образование матери Образование отсутствует/ на низком уровне ЦУР 5.2.1 Доля женщин (в возрасте 15–49 лет), подвергавшихся насилию со стороны нынешнего или бывшего интимного партнера (%) 1. Возраст Подростки/молодые взрослые (15–24 лет) 2. Экономическое положение Беднейший квинтиль 3. Место проживания Сельские районы 4. Семейное положение Партнерство/ cвободный союз Таблица A2.1. (продолжение) ПРИЛОЖ ЕНИЕ 2 79ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Номер показателя ЦУР/ резолюции ВАЗ Показатель Параметр неравенства Приоритетная подгруппа / подгруппы ЦУР 5.6.1 Доля женщин (в возрасте 15 49 лет), самостоятельно принимающих решения о вступлении в сексуальные отношения, применении противозачаточных средств и обращении за услугами по охране репродуктивного здоровья (%) 1. Экономическое положение Беднейший квинтиль 2. Возраст Все возрастные группы 3. Образование Образование отсутствует/ на низком уровне ЦУР 6.1.1 Доля населения, пользующегося услугами водоснабжения, организованного с соблюдением требований безопасности (%) 1. Место проживания Сельские районы 2. Экономическое положение Беднейший квинтиль ЦУР 6.2.1 Доля населения, пользующегося услугами санитарии, организованными с соблюдением требований безопасности, и устройством для мытья рук с мылом и водой (%) 1. Место проживания Сельские районы 2. Экономическое положение Беднейший квинтиль ЦУР 7.1.2 Доля населения, использующего в основном чистые виды топлива (%) 1. Место проживания Сельские районы ЦУР 11.6.2 Среднегодовой уровень концентрации мелких твердых частиц (класса PM2,5) в атмосфере городов (мкг/м3) 1. Место проживания Городские районы ЦУР 16.2.1 Доля детей (в возрасте 1–17 лет), подвергающихся физической или психологической агрессии (%) 1. Пол Мужской 2. Экономическое положение Беднейший квинтиль Чрезвычайные ситуации в области здравоохранения Охват вакцинацией против болезней с эпидемическим потенциалом 1. Возраст Дети; пожилые люди 2. Пол Женский Чрезвычайные ситуации в области здравоохранения Доля лиц из числа уязвимых категорий населения, которым в условиях нестабильности предоставляются основные услуги здравоохранения (%) Неприменимо Неприменимо WHA66.10 Pаспространенность повышенного артериального давления среди взрослых в возрасте ≥18 лет 1. Возраст Пожилые люди 2. Образование Различноеb 3. Экономическое положение Различное b 4. Пол Мужской WHA66.10 Применение передовых видов практики в отношении промышленно производимых трансжирных кислот (Да/Нет) Неприменимо Неприменимо WHA66.10 Pаспространенность ожирения (%) 1. Образование Различноеb 2. Экономическое положение Различное b 3. Пол Различноеb WHA68.3 Число случаев заболевания полиомиелитом, вызванных диким полиовирусом 1. Возраст Дети (<5 лет) 2. Пол Различноеb WHA68.7 Структура потребления антибиотиков на национальном уровне Неприменимо Неприменимо КДС-3 — трехдозовая коклюшно-дифтерийно-столбнячная вакцина; ПКВ-2 — двухдозовая противокоревая вакцина; ПККВ-3 — трехдозовая пневмокковая конъюгированная вакцина a Приоритетная группа пока неизвестна из-за отсутствия фактических данных. b Приоритетная группа варьируется в зависимости от страны. Табица A2.1. (продолжение) 80 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Приложение 3. Концепция «трех миллиардов» Приложение 3.1. Устранение погрешности в связи с ростом населения В контексте целей «трех миллиардов» важно тщательно рассмотреть вопрос о том, как не допустить погрешности, обусловленной приростом населения, в частности о том, как появление «дополнительных людей» будет влиять на каждую из этих целей. Хотелось бы избежать ситуации, при которой достижение целей «трех миллиардов» может обеспечиваться только благодаря увеличению численности населения (например, путем прибавления всех новых некурящих к расчетным показателям миллиарда человек с улучшенными показателями здоровья). Верно и обратное: при отсутствии заботы о населении снижение его численности может привести к негативному вкладу в достижение целей «трех миллиардов» даже в случае улучшения показателей. В методике расчета миллиардных целей, предусмотренной в ОПР-13, применяется простой и надежный подход к корректировке по росту населения, который заключается в расчете изменений за 5 лет и умножении полученного результата на окончательную численность населения. Например, для расчета населения с улучшенными показателями здоровья это будет изменение распространенности (выраженное в виде доли) показателя i, умноженное на численность населения: Данный подход можно интерпретировать как сравнение того, что могло бы произойти, если бы не проводились дополнительные мероприятия (сохранение исходного положения или альтернативный сценарий), с тем, что произошло на самом деле. В случае с потреблением табака сохранение исходного положения будет заключаться в том, что распространенность потребления табака в конце периода будет такой же, как и в его начале. Тогда полученная выгода рассчитывается как изменение распространенности потребления табака, умноженное на численность населения в конце периода. Это — удачное приближение для многих показателей, однако оно может быть менее целесообразным для показателей, где рост населения требует увеличения инвестиций для поддержания уровней обслуживания. Следует отметить, что в рамках ОПР-13 нецелесообразно рассматривать рост населения с точки зрения отслеживания изменений в его возрастной структуре. В целом для большинства показателей ЦУР/ОПР-13 не хватает данных в разбивке по возрасту (см. приложение 2). Кроме того, уровень сложности тогда будет непропорционально высок по сравнению с остальными элементами подхода. Aльтернативные подходы к корректировке в связи с ростом населения С другой стороны, была проведена оценка более сложного метода учета роста населения для использования в ОПР-13. Этот метод позволит по-разному рассматривать рост населения в контексте различных показателей (и стран). Например, в условиях роста населения некоторые показатели, такие как водоснабжение и санитария, могут потребовать дополнительных ресурсов для поддержания исходного положения (т.е. той же распространенности доступа среди населения). Хотя альтернативный подход является более гибким, он требует использования дополнительного параметра, который необходимо определить. Кроме того, возникают сложности в случаях, когда наблюдается сокращение численности населения. В настоящее время предпочтительным является применение более простого, но надежного подхода, который описан выше. Приложение 3.2. Общие ограничения методов расчета целей «трех миллиардов» Ограничения в связи с показателями Расчеты по целям «трех миллиардов», предусмотренным в ОПР-13, производятся только с использованием показателей ОПР-13. В основном, это показатели достижения ЦУР, в которых учтено пожелание стран минимизировать нагрузку по сбору дополнительных данных. Вследствие этого некоторые показатели, используемые для расчета целей «трех миллиардов», не в полной мере отражают соответствующие проблемы и риски для здоровья, а другие очевидные ключевые показатели отсутствуют. Как правило, используемые показатели неодинаково охватывают жизненный цикл, а также включают в себя ряд косвенных показателей, требующих корректировки масштаба перед их использованием. вкладi = нас.конеч. × распростр.i-конеч. − нас.конеч. × распростр.i-начальн. = нас.конеч. × (распростр.i-конеч. − распростр.i-начальн.). ПРИЛОЖ ЕНИЕ 3 81ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Ограничения в связи с наличием данных В системе наличия данных по показателям ОПР-13 (даже для комплектов данных по достижению ЦУР) имеется множество пробелов. Среди проблемных аспектов можно отметить обеспечение наличия оценочных, базовых или первичных данных (раздел 2.3; таблица A1.1). Для многих ЦУР измерения зачастую проводятся всего один раз в несколько лет; кроме того, возможны значительные задержки во времени до получения оценок. Проблемы со своевременностью данных будут вызывать серьезные затруднения, учитывая сроки реализации ОПР-13 и необходимость проведения оценки изменений к 2023 г. Если своевременность предоставления данных не будет обеспечена, потребуется прибегнуть к прогнозированию. Ограничения в связи с отсутствием подтверждающей информации Цели «трех миллиардов» сочетают в себе информацию по целому ряду компонентных показателей, но в то же время наблюдается недостаток информации о том, как комплекты данных взаимосвязаны (коррелируют) и как изменения в показателях сочетаются друг с другом. Например, неизвестно, как повышение уровня ВОУЗ связано с уровнями финансовых трудностей, или как различные улучшения показателей здоровья могут распределяться среди субпопуляций. В отсутствие этой информации при расчетах пришлось использовать упрощающие допущения. Ограничения в связи с методологией Расчеты по измерению целей «трех миллиардов» остаются сравнительно простыми, соответствуя задачам конкретной миллиардной цели и требованию о том, чтобы используемые методы могли быть усвоены всеми государствами-членами. Основное внимание уделялось тому, чтобы начать практическое движение вперед, по возможности избегая усложнений. Например, в рамках цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» показатели не взвешены, несмотря на различия в относительном воздействии на здоровье (приложение 6.4). В показателях роста численности населения используется базовый подход, при котором не учитываются различия между показателями во взаимосвязи между ростом численности населения и воздействием. Ограничения в связи с дублированием Цели «трех миллиардов» частично дублируют друг друга. Так, некоторые показатели представлены более чем в одной миллиардной цели (например, потребление табака — в миллиардных целях ВОУЗ и УПЗ, а способность соблюдать Международные медико-санитарные правила (ММСП) — в миллиардных целях ВОУЗ и ЗЧСЗ). Имеются также элементы дублирования, которые обусловлены взаимосвязанными показателями (например, артериальное давление и потребление табака). Ограничения в связи с неопределенностью Предполагается, что неопределенность в оценках вкладов в достижение миллиардных целей будет значительной. Она отражает проблемы с данными, которые касаются репрезентативности данных, их качества, частотности предоставления и задержки в отчетности. Шум в данных из-за размера выборки и ошибок измерения, особенно тех, которые распространяются во времени, будут лишь усугублять неопределенность. Последовательные оценочные данные будут использоваться в случае их наличия, но при некоторых обстоятельствах потребуется проведение интерполяции и экстраполяции, что также приведет к росту уровня неопределенности. Ограничения в связи с задержками по времени Мероприятия, проводимые в рамках ОПР-13, могут не обеспечить настолько быстрый эффект, чтобы его можно было измерить к 2023 г. Очевидно, в ходе ОПР-13 будут частично измеряться результаты тех мер, которые принимались до начала ОПР-13. 82 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Приложение 4. Миллиард человек, охваченных всеобщим доступом к услугам здравоохранения Приложение 4.1. Контрольные показатели ВОУЗ Для расчета среднего охвата услугами здравоохранения используется 14 контрольных показателей. Они основаны, главным образом, на контрольных показателях ЦУР 3.8.1 (Статистический отдел ООН, 2020 г.) с внесением в них ряда незначительных коррективов (таблица A4.1). Таблица A4.1. Контрольные показатели ВОУЗ Область контрольного показателя Определение показателя Предпочтительный источник данных Масштабирование ОПР-13 [не масштабируется] (ремасштбируется) Коррективы, внесенные по сравнению с ЦУР 3.8.1 Охрана репродуктивного здоровья и здоровья матерей, новорожденных и малолетних детей Годы планирования семьи Процент женщин в возрасте 15–49 лет, состоящих в браке или в свободном союзе, чьи потребности в планировании семьи удовлетворяются современными методами Национальное обследование населения Медицинская помощь во время беременности и родов Процент женщин в возрасте 15−49 лет, у которых роды закончились живорождением и которые получали дородовую помощь с четырьмя или более посещениями от любого поставщика услуг Национальное обследование населения/ регулярная информационная система учреждений Иммунизация детей ЦУР 3.b.1. Процент младенцев, получающих три дозы коклюшно- дифтерийно-столбнячной вакцины Национальное обследование населения/ регулярная информационная система учреждений Лечение детей Процент детей до 5 лет с подозрением на пневмонию (с кашлем и затруднением дыхания, НЕ вызванными проблемой заложенного носа), которые в течение двух недель, предшествовавших обследованию, обращались в соответствующее медицинское учреждение или к поставщику медицинских услуг Национальное обследование населения Инфекционные болезни Лечение туберкулеза Процент новых и рецидивных случаев ТБ, выявленных и пролеченных за определенный год Регулярная информационная система учреждений/ системы эпиднадзора Использование охвата услугами по борьбе с ТБ вместо ЦУР 3.8.1 «Эффек-тивный охват услугами по лечению ТБ» во избежание проблем, связанных с лекарственно устойчивым ТБ Лечение ВИЧ Процент лиц, проходящих в настоящее время АРТ, среди оценочного взрослого и детского населения, живущего с ВИЧ Регулярная информационная система учреждений Профилактика малярии Процент населения в эндемичных по малярии районах, которое в предыдущую ночь спало под СИП Национальное обследование населения Вода и санитария Процент домохозяйств, использующих как минимум элементарные санитарно-технические системы Национальное обследование населения ПРИЛОЖ ЕНИЕ 4 83ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ АРТ — антиретровирусная терапия; СИП — сетка с инсектицидной пропиткой. a Косвенный показатель. Для целей ОПР-13 в контрольные показатели 14 ЦУР 3.8.1 внесено три коррективы. Tабак. Ремасштабирование показателя распространенности отказа от потребления табака было удалено, чтобы обеспечить включение всех наблюдаемых значений (с 2000 г.). Tуберкулез. Показатель туберкулеза был упрощен до охвата лечением, который является частью показателя ЦУР 3.8.1 по туберкулезу. Последний измеряет эффективный охват лечением ТБ, который рассчитывается как произведение охвата лечением ТБ и успеха лечения ТБ. Такая корректировка позволяет избежать проблем с контрольным показателем ЦУР 3.8.1 по ТБ в случае наличия лекарственно устойчивого ТБ. Плотность работников здравоохранения. Показатель плотности медицинских работников был изменен для измерения плотности врачей, медсестер и акушерок. Обновленный показатель согласован с показателем плотности и распределения медицинских работников ЦУР 3.c.1, в отношении которого в последнее время достигнут значительный прогресс в плане наличия Область контрольного показателя Определение показателя Предпочтительный источник данных Масштабирование ОПР-13 [не масштабируется] (ремасштбируется) Коррективы, внесенные по сравнению с ЦУР 3.8.1 Неинфекционные заболевания Профилактика сердечно- сосудистых заболеваний a Стандартизированная по возрасту распространенность повышенного артериального давления среди лиц в возрасте ≥18 лет (определяется как систолическое артериальное давление ≥140 мм рт. ст. и/или диастолическое артериальное давление ≥90 мм рт. ст.) Национальное обследование населения (в ходе которого артериальное давление измеряется, а не сообщается самим респондентом) [50–100%] (0–100%) Лечение диабета a Стандартизированное по возрасту среднее значение глюкозы плазмы натощак для взрослых в возрасте ≥18 лет Национальное обследование населения [7,1–5,1 ммоль/л] (0–100%) Табак a ЦУР 3.a.1. Стандартизированная по возрасту распространенность взрослых в возрасте ≥15 лет, не куривших табак в последние 30 дней Национальное обследование населения Не ремасштабируется Ремасштабирование удалено, поскольку методика ЦУР 3.8.1 [50–100%] (0–100%) включала не все значения для государств- членов Масштабы и доступность услуг Доступность больницa Общее число койко-мест на 10 000 человек Регулярная информационная система учреждений/ национальная база данных [0–18 на 10 000] (0–100%) Плотность медицинских работниковa ЦУР 3.c.1. Плотность медицинских работников (врачей, медсестер и акушерок на 10 000 человек) Национальные счета кадровых ресурсов здравоохранения [0–154,74 на 10 000] (0–100%) Показатель скорректирован: вместо врачей, психиатров и хирургов включены врачи и медсестры/ акушерки для отражения самых последних источников данных Безопасность в области здравоохраненияa ЦУР 3.d.1. Способность соблюдать Международные медико-санитарные правила (ММСП) Опрос ключевых информаторов Таблица A4.1. (продолжение) 84 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ данных. На три включенные категории медицинских работников приходится более половины кадровых ресурсов здравоохранения. Данный показатель является косвенным показателем охвата услугами и корректируется с применением значения максимальной плотности 155 на 10 000 человек, что является 95-м процентилем среди всех национальных показателей за период 2000–2017 гг. Плотность выше этого уровня округляется до 100%. Этот показатель заменяет собой контрольный показатель ЦУР 3.8.1, касающийся врачей, психиатров и хирургов, так как по нему нет достаточных данных и в нем не учитывается многочисленная и важная категория медсестер. Следует отметить, что остальные показатели, не обеспечивающие прямого измерения охвата услугами, рассматривались на предмет возможного совершенствования их (ре)масштабирования, однако необходимости в корректировке этих показателей не возникло. Среди косвенных показателей три являются проблемными, так как не подходят для оценки охвата услугами (уровень глюкозы в плазме крови натощак для лечения диабета; плотность койко-мест для обеспечения доступа; отсутствие повышенного артериального давления для профилактики сердечно- сосудистых заболеваний). Для альтернативного варианта на данном этапе пока недостаточно данных (по ЦУР). Приложение 4.2. Coпоставление среднего арифметического и среднего геометрического Средний охват услугами здравоохранения (СОУ) используется для измерения процентной доли необходимых услуг, предоставляемых на уровне населения в целом. Он рассчитывается как вложенное среднее арифметическое 14 контрольных показателей (раздел 4.3). Использование среднего арифметического вместо среднего геометрического позволяет удобнее и проще интерпретировать изменения в охвате услугами на уровне населения и тем самым облегчает расчет числа людей, пользующихся всеобщим охватом услугами здравоохранения (ВОУЗ). Среднее арифметическое всегда выше среднего геометрического (для положительных значений данных). Средние геометрические значения наиболее высоки в случаях, когда показатели имеют схожие величины, но при этом могут быть намного ниже среднего арифметического, если, например, есть один или два показателя с гораздо более низкими значениями, чем у остальных. В зависимости от точности изменений в показателях изменение одного показателя иногда способно оказать непропорционально малое или, напротив, большое влияние на среднее геометрическое. Использование среднего арифметического при анализе изменений носит намного более интуитивный характер. Для рассматриваемых данных мы ожидаем со временем увидеть меньшее увеличение СОУ, чем можно было бы получить для среднего геометрического значения. Использование средних арифметических вместо средних геометрических приводит к некоторым различиям в наблюдаемом уровне охвата услугами, а со временем — и в наблюдаемом изменении. Разница между средним арифметическим и средним геометрическим стремится к максимальному значению для стран с низким уровнем среднего охвата услугами здравоохранения. Это показано на рис. A4.1a, где оценочные данные индекса ВОУЗ для ЦУР 3.8.1, рассчитанные с использованием среднего геометрического, сравниваются с аналогичными исходными данными, усредненными на основе среднего арифметического. На рис. A4.1b отражено влияние арифметического усреднения на изменение охвата услугами в период 2012–2017 гг., которое обычно ниже для средних арифметических, чем для средних геометрических. Этот фактор не оказывает существенного влияния на изменение относительного ранжирования стран (например, страны, занимающие первые пять позиций и самые последние позиции, остаются неизменными). ПРИЛОЖ ЕНИЕ 4 85ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Рис. A4.1. Вложенное среднее геометрическое в сравнении с вложенным средним арифметическим охвата услугами, 2017 г. На рис. А4.2 индекс ВОУЗ (ЦУР 3.8.1) сравнивается со средним арифметическим показателя среднего охвата услугами (СОУ). На графике слева показан эффект использования среднего арифметического вместо геометрического усреднения тех же 14 контрольных показателей; таким образом, разброс и нелинейность являются следствием различия подходов к усреднению. На графике справа показатель СОУ, используемый в рамках миллиардной цели ВОУЗ (ОПР-13), сравнивается с ЦУР 3.8.1 с точки зрения эффекта разных подходов к усреднению и корректив, внесенных в три контрольных показателя. Рис. A4.2. Взаимосвязь между индексом ВОУЗ ЦУР 3.8.1 и средним охватом услугами Примечание: (a) показана взаимосвязь между индексом охвата услугами ЦУР 3.8.1 (который представляет собой вложенное среднее геометрическое контрольных показателей) и вложенным средним арифметическим тех же контрольных показателей; (b) показана взаимосвязь между индексом охвата услугами ЦУР 3.8.1 и средним охватом услугами в рамках миллиардной цели ВОУЗ (который представляет собой вложенное среднее арифметическое, рассчитанное на основе пересмотренных показателей по ТБ, плотности работников здравоохранения и табаку). Оценочные значения рассчитаны на основе данных, поступивших из 183 cтран за период 2000–2017 гг. for 2000 to 2017. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 a. Cтраны, ранжированные в порядке вложенного среднего арифметического Вложенное среднее геометрическое (ЦУР 3.8.1) Вложенное среднее арифметическое (на основе ЦУР 3.8.1) b. Cтраны, ранжированные в порядке изменения вложенного среднего арифметического 2017 г. Изменeние за 2012–2017 гг. -10 -5 0 5 10 15 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 Индекс охвата услугами ЦУР 3.8.1 Индекс охвата услугами ЦУР 3.8.1 Вл ож ен но е ср ед не е ар иф м ет ич ес ко е 0 20 40 60 80 100 Ср ед ни й ох ва т ус лу га м и 0 20 40 60 80 100 2000–2016 2017 2000–2016 2017 a. b. 86 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Приложение 4.3. ВОУЗ и охват услугами на 85% ВОЗ предварительно провела оценку численности людей в мире, которые считаются имеющими полномасштабный ВОУЗ, т.е. получают 85% основных услуг (ВОЗ, 2019a). В рамках этого подхода используются дополнительные комплекты данных для измерения среднего охвата услугами, после чего эти данные объединяются с данными о совместном охвате для оценки доли населения, имеющей доступ к ≥85% основных услуг. Методика расчета среднего охвата услугами предусматривает использование восьми из контрольных показателей ЦУР 3.8.1 с добавлением еще четырех, в результате чего общее число показателей доводится до 12. Для определения совместного охвата используются данные обследования домохозяйств по мероприятиям в области охраны здоровья матери и ребенка; однако эти данные о совместном охвате весьма ограничены и покрывают только некоторые услуги по охране детского/материнского здоровья (т.е. не весь спектр услуг, включенных в ЦУР 3.8.1). Оценка доли населения, имеющей доступ как минимум к 85% необходимых услуг, проводится на основе ряда циклов регрессивного анализа, связывающих совместный охват этих медицинских мероприятий со средним охватом услугами. На нынешнем этапе это привносит в расчеты значительную долю неопределенности. Данный метод может использоваться только для оценки вкладов в достижение миллиардной цели ВОУЗ на региональном уровне или на уровне группы дохода, поскольку не дает возможности оценить вклад отдельной страны. Представленный выше подход не рекомендуется для расчетов по миллиардной цели ВОУЗ. Он более сложен, отличается повышенной неопределенностью и требует большего объема данных и аналитической работы. Результаты его применения существенно зависят от выбора порогового значения, а также от любых расширений в показателях совместного охвата и охвата услугами. Страны не могут использовать его для своих расчетов, поскольку объема имеющихся данных недостаточно для проведения оценки на страновом уровне. Чем отличается подход на основе среднего охвата услугами от подхода, предусматривающего охват услугами на 85%? Хотя подход, основанный на среднем охвате услугами (СОУ), и подход на основе охвата услугами в объеме 85% являются эффективными способами подсчета числа лиц, на которые распространяется ВОУЗ, их концепция и интерпретация различны. Подход на основе СОУ более прост, надежен и прозрачен; он лучше подходит для использования государствами-членами при расчетах по миллиардной цели ВОУЗ в рамках ОПР-13. Согласно оценочным данным, приведенным в докладе по ВОУЗ за 2019 г. (ВОЗ, 2019a), при нынешних темпах прирост населения, имеющего доступ к ≥85% основных услуг, который может произойти в 2018–2023 гг., составит порядка 400–600 миллионов человек. При использовании подхода, предложенного для миллиардной цели ВОУЗ, вероятное увеличение только охвата услугами эквивалентно еще 350 миллионам человек, получившим охват услугами в объеме 100%. Различия отчасти объясняются применением показателя, основанного на средних значениях, а не на какой-либо пороговой величине. Расчет достижения миллиардной цели включает финансовый компонент, который приведет к снижению числа лиц, подпадающих под ВОУЗ согласно оценочным данным (см. также приложение 4.5). При любом подходе для достижения миллиардной цели ВОУЗ потребуется значительное ускорение. Приложение 4.4. Ограничения миллиардной цели ВОУЗ Репрезентативные показатели охвата услугами Все 14 контрольных показателей охвата услугами не обеспечивают адекватного отражения широкого спектра услуг, доступных при ВОУЗ (Hogan et al., 2018; Lee, Wu and Liu, 2018). Показатели, включенные в индекс ВОУЗ для ЦУР 3.8.1, были ориентированы на репрезентативность в отношении основных услуг, но в конечном итоге их выбор был обусловлен доступностью данных. Этот индекс в значительной степени ориентирован на ключевые вопросы в развивающихся странах и не позволяет проводить четкое различие между развитыми странами. В нем нет показателей, непосредственно измеряющих охват услугами неинфекционных заболеваний (НИЗ) (например, лечение рака, сердечно-сосудистых или психических расстройств), а также нет показателей для ряда ключевых услуг здравоохранения, таких как доступ к хирургической помощи или основным лекарствам, а также к психологической или социальной поддержке. Одни показатели охвата услугами считаются недостаточно надежными и могут быть улучшены без обязательного увеличения бремени сбора данных (например, предоставление дородового ухода, использование СИП), а другие показатели рекомендуется заменить, как только это станет выполнимой задачей (например, плотность койко-мест). ПРИЛОЖ ЕНИЕ 4 87ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Использование косвенных показателей для расчета охвата услугами Несколько показателей ВОУЗ являются косвенными, поскольку они не измеряют охват услугами напрямую (таблица A4.1). Эти показатели дают некоторое представление об уровне обслуживания, однако их интерпретация в виде доли населения далека от совершенства. Интерпретация охвата услугами как доли населения ограничена следующим далее аспектом. Ограничения показателей финансовых трудностей В идеале в рамках миллиардной цели ВОУЗ следует проводить измерение уровня финансовой защиты. Показатель, используемый при расчете этой миллиардной цели, обеспечивает измерение масштаба финансовых трудностей (раздел 4.2; ЦУР 3.8.2). Дополнительные показатели финансовых трудностей не измеряют финансовую защиту. Это связано с тем, что показатели финансовых трудностей отслеживают воздействие оплаты пациентами полученных услуг за счет собственных средств. Люди могут избежать оплаты медицинских услуг за свой счет: ¡ либо благодаря имеющимся механизмам финансовой защиты, которые освобождают (некоторых) лиц от непосредственной оплаты медицинских услуг; ¡ либо по причине финансовых барьеров на пути доступа к необходимым услугам, из-за которых медицинская помощь становится недоступной по цене (что указывает на недостатки в системе финансовой защиты). Однако в отсутствие информации о доступе к услугам и их использовании указанные группы лиц невозможно дифференцировать. Показатель катастрофических расходов на здравоохранение, используемый в рамках мониторинга ЦУР, прост в изложении и расчете, но имеет ограничения при мониторинге внутристранового социально-экономического неравенства в сфере переживания финансовых трудностей. Предполагается, что он будет доработан или заменен после систематического изучения и сопоставления других подходов. Наличие данных При проведении расчетов по миллиардной цели ВОУЗ приходится сталкиваться с серьезными ограничениями в связи с проблемой наличия данных по ЦУР. Данные по компонентам охвата услугами и по финансовым трудностям в идеале должны быть доступны на ежегодной основе или за один и тот же год. Как для охвата услугами, так и для финансовых трудностей годовые значения необходимо оценивать путем заполнения или экстраполяции. Отсутствие последних данных является проблемой по нескольким контрольным показателям охвата услугами, причем в особенности — по финансовым трудностям (катастрофическим расходам), для которых длительные задержки в поступлении новых комплектов данных вызывают особую озабоченность. При отсутствии достаточного количества свежих оценочных данных расчет миллиардной цели ВОУЗ может оказаться невозможным или будет основан на предположении об отсутствии изменений в значениях показателей с момента их последнего измерения. Отсутствие общего источника данных по охвату услугами и финансовым трудностям Показатели ЦУР 3.8.1 и 3.8.2 по ВОУЗ обеспечивают раздельное измерение двух аспектов ВОУЗ. При этом они получены из разных источников данных и не могут использоваться для определения того, кто в той или иной стране получает выгоду от охвата услугами, не испытывая финансовых трудностей. Для получения точного представления о количестве домохозяйств и лиц, пользующихся услугами без несения катастрофических расходов на здравоохранение, эти два показателя должны поступать из одного источника данных. В настоящее время таких данных не существует. Отсутствие совместно собранных на уровне домохозяйства данных о финансовых трудностях и охвате услугами означает, что у нас нет реального понимания взаимосвязи между этими двумя показателями на уровне домохозяйства. Важно собрать совместные данные о финансовых трудностях и охвате услугами (раздел 2.4) и лучше понять совместное распределение этих компонентов. Совместный источник данных предоставит информацию о том, как лучше сочетать охват услугами и финансовые трудности. Он будет дополнять, но не заменять существующие источники данных, необходимые для оценки охвата услугами. 88 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Предположение о независимости (отсутствие корреляции) Учитывая отсутствие совместного источника данных на уровне домохозяйства или страны, было необходимо включить предположение о том, что компоненты охвата услугами и финансовых трудностей являются независимыми (некоррелированными) и что каждый из контрольных показателей не вполне коррелирован. Это предположение является первым шагом, учитывая нынешнее отсутствие совместных данных. В действительности базовая ситуация сложна и зависит от многих местных факторов и от того, какие именно услуги принимаются во внимание (например, некоторые ключевые услуги бесплатны; услуги, вызывающие катастрофические расходы, не обязательно включаются в компонент охвата услугами). В странах с высоким уровнем дохода финансовые трудности, вероятно, в большей степени сопряжены с доступом к необходимым услугам, в то время как в странах, где оплата услуг за счет пациентов является основным источником финансирования системы здравоохранения, многие люди с катастрофическими расходами на здравоохранение могут не получать всех необходимых услуг. Предположение о независимости может привести к ошибкам в оценке достижения миллиардной цели. При разработке ОПР-13 рассматривались альтернативные подходы, которые, однако, не были сочтены целесообразными. Они включали разработку моделей, описывающих совместное распределение уровня охвата услугами и доли катастрофических расходов. Они не имеют подходящих комплектов данных и слишком сложны для использования в ОПР-13. Также рассматривалось использование подхода с помощью многомерного индекса, основанного на среднем арифметическом или среднем геометрическом значениях двух измерений ВОУЗ, признавая, что эти два показателя ЦУР измеряются раздельно. Однако этот подход не позволяет обеспечить эквивалентность населения для расчетов по миллиардной цели ВОУЗ. Объединение показателей охвата услугами и финансовых трудностей (ограниченная применимость) Метод, используемый для объединения показателей охвата услугами и финансовых трудностей (катастрофических расходов на здравоохранение), дает возможность производить расчеты по миллиардной цели ВОУЗ. Он был разработан исключительно для этой цели. Этот метод не заменяет и не изменяет какую-либо часть существующих показателей ЦУР 3.8.1. Он представляет собой первую попытку измерить на популяционном уровне изменение охвата услугами, предоставляемыми без катастрофических расходов на здравоохранение. Следует ожидать, что подход удастся доработать, когда будет получен достаточный объем данных для практического применения. Неопределенность миллиардной цели ВОУЗ Как в оценках компонентов охвата услугами, так и в оценках компонентов финансовых трудностей, используемых при расчетах миллиардной цели, имеются существенные неопределенности. Это обстоятельство указывает на проблемы с данными, включая репрезентативность, качество, частотность и задержки в предоставлении отчетности. Применение пропорционального подхода для объединения компонентов усугубит эту неопределенность за счет умножения двух неопределенных чисел и последующего рассмотрения изменения. Предполагается, что неопределенность в оценках вкладов в достижение миллиардной цели будет значительной. Двойной учет К компонентным показателям ЦУР 3.8.1 относятся три показателя, которые включены и в другие миллиардные цели: безопасная санитария, отказ от потребления табака (также зачитываемые в рамках цели «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья») и способность соблюдать Международные медико-санитарные правила (ММСП) (также используемый в цели «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения»). Подобный двойной учет — не идеальный вариант, однако он предполагался с момента разработки ОПР-13 (ВОЗ, 2019b). Использование эквивалента населения В рамках миллиардной цели ВОУЗ будет рассчитываться эквивалент населения, а не число отдельных лиц (этот принцип распространяется и на другие миллиардные цели). Если интегральный показатель ВОУЗ возрастет на 10%, то вклад в достижение миллиардной цели ВОУЗ будет считаться эквивалентным 10% населения. В действительности распределение услуг среди населения будет неравномерным (случай 3 в разделе 3.5). Этот подход отличается от альтернативного подхода, применяемого в докладах ВОЗ по ВОУЗ ПРИЛОЖ ЕНИЕ 4 89ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ (ВОЗ и Всемирный банк, 2017 г.; ВОЗ, 2019a), при котором оценивалось общее число лиц, получающих ≥85% услуг (при отсутствии финансового компонента). Упомянутый последний метод не подходит для оценки миллиардной цели ВОУЗ, поскольку он сложен в применении, требует дополнительных данных помимо показателей ЦУР 3.8.1, а также не подкреплен достаточными данными для расчета на страновом уровне (см. приложение 4.3). Качество услуг/эффективный охват услугами В миллиардной цели ВОУЗ в рамках ОПР-13, как и в ЦУР 3.8.1, не учитывается качество/эффективность охвата услугами, а также их доступность, хотя они являются важными аспектами ВОУЗ. Приложение 4.5. Использование исторических данных для оценки миллиардной цели ВОУЗ В процессе достижения миллиардной цели ВОУЗ будет производиться расчет изменений в масштабах обеспечения ВОУЗ за пятилетний период. Первоначальные расчеты были проведены по историческому пятилетнему периоду 2012–2017 гг. для проверки функциональности метода. Расчеты были основаны на представленных и/или подразумеваемых (см. приложение 4.3) данных по контрольным показателям охвата услугами и по финансовым трудностям (катастрофическим расходам). Поскольку при этом наблюдалась особая нехватка свежих данных, отражающих финансовые трудности, было использовано несколько подходов. В первом случае вклады стран оценивались только при наличии хотя бы одной оценки по ЦУР 3.8.2 за период с 2012 г.; этому критерию соответствовало примерно 55% населения мира. Окончательная цифра была увеличена для охвата населения с отсутствующими значениями путем следующего расчета: суммарный вклад стран × 100/55. Второй подход предусматривал использование региональных медианных значений за 2012 и 2017 гг. для тех стран, по которым не было данных о финансовых трудностях. В третьем подходе использовались расчетные данные для ЦУР 3.8.2, рассчитанные по методологии, описанной во вставках 4 и 6 Глобального отчета по мониторингу финансовой защиты в здравоохранении за 2019 г. (ВОЗ и Всемирный банк, 2020 г.). При всех подходах результаты по миллиардной цели ВОУЗ были аналогичными (с учетом того, что ожидаемый уровень неопределенности значителен). Проведенный анализ показывает, что если изменения, наблюдавшиеся в 2012–2017 гг., продолжатся устойчивыми темпами, то численность дополнительной доли населения, которая, как ожидается, получит выгоду от охвата услугами, составит примерно 350 миллионов человек. С финансовыми трудностями дополнительно столкнутся еще порядка 60 миллионов человек. Общий ожидаемый вклад в достижение миллиардной цели ВОУЗ составит примерно 300 миллионов человек. Хотя эти цифры приблизительны, общая тенденция при этом ясна: для достижения миллиардной цели ВОУЗ необходимо значительное ускорение. Hogan DR, Stevens GA, Hosseinpoor AR, Boerma T (2018). Monitoring universal health coverage within the Sustainable Development Goals: development and baseline data for an index of essential health services. Lancet Glob Heal. 6(2):e152–68. doi: 10.1016/S2214-109X(17)30472-2. Lee CY, Wu JS, Liu DP (2018). Challenges of measuring the Healthcare Access and Quality Index. Lancet. 391(10119):429. doi: 10.1016/S0140-6736(18)30146-6. UN Statistics Division (2020). Indicator 3.8.1: Coverage of essential health services. Institutional information (https://unstats. un.org/SDGs/metadata/files/Metadata-03-08-01.pdf, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). WHO (2019a). Primary health care on the road to universal health coverage: 2019 monitoring report: full report. Geneva: World Health Organization (WHO/HIS/HGF/19.1); (https://www.who.int/healthinfo/universal_health_coverage/report/2019/en/, по состоянию на 20 сентября 2020 г.). WHO (2019b). Thirteenth General Programme of Work 2019–2023 [website]. Geneva: World Health Organization (https://www. who.int/about/what-we-do/thirteenth-general-programme-of-work-2019–2023, по состоянию на 4 сентября 2020 г.). WHO & World Bank (2017). Tracking universal health coverage: 2017 global monitoring report. World Health Organization and International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank (https://www.who.int/healthinfo/universal_health_ coverage/report/2017/en/, по состоянию на 20 сентября 2020 г.). WHO & World Bank (2020). Global monitoring report on financial protection in health 2019. Geneva: World Health Organization and International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank (https://www.who.int/healthinfo/ universal_health_coverage/report/2019/en/, accessed 4 September 2020). 90 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Приложение 5. Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения Приложение 5.1. Схема принятия решений по выявлению чрезвычайных ситуаций 1 В соответствии с определением ВОЗ. 2 Этот перечень болезней используется только для целей настоящих Правил. Источник: на основе публикации ВОЗ, 2016 г. (приложение 2). или или События, выявленные национальной системой надзора Нет НетНет Нет Нет Нет Да Да Да Да Да Да СХЕМА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ И УВЕДОМЛЕНИЯ О СОБЫТИЯХ, КОТОРЫЕ МОГУТ ПРЕДСТАВЛЯТЬ СОБОЙ ЧРЕЗВЫЧАЙНУЮ СИТУАЦИЮ В ОБЛАСТИ ОБЩЕСТВЕННОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ, ИМЕЮЩУЮ МЕЖДУНАРОДНОЕ ЗНАЧЕНИЕ Следующие болезни являются необычными и неожиданными и могут оказать серьезное влияние на здоровье населения и, таким образом, подлежат уведомлению1,2: • оспа; • полиомиелит, вызванный диким полиовирусом; • человеческий грипп, вызванный новым подтипом; • тяжелый острый респираторный синдром (ТОРС). Какое-либо событие, связанное со следующими болезнями, всегда предполагает использование этого алгоритма, поскольку они обнаружили способность оказывать серьезное влияние на здоровье населения и быстро распространяться в международных масштабах2: • холера; • легочная чума; • желтая лихорадка; • вирусная геморрагическая лихорадка (Эбола, Ласса, Марбург); • лихорадка Западного Нила; • другие болезни, которые представляют особую национальную или региональную проблему, например лихорадка денге, лихорадка долины Рифт и менингококковая болезнь. Поводом для использования алгоритма должно служить любое событие, которое может иметь международное значение для общественного здравоохранения, включая события, имеющие неизвестные причины или источники, а также события, связанные с иными событиями или болезнями, чем те, которые перечислены в рамке справа и в рамке слева. Является ли событие необычным или неожиданным? Имеется ли существенный риск распространения в международных масштабах? Имеется ли существенный риск распространения в международных масштабах? Имеется ли существенный риск ограничений для международных перевозок и торговли? Является ли событие необычным или неожиданным? Является ли серьезным влияние события на здоровье населения? На данном этапе уведомление не делается. Пересмотреть по мере поступления дополнительной информации. В СООТВЕТСТВИИ С МЕЖДУНАРОДНЫМИ МЕДИКО-САНИТАРНЫМИ ПРАВИЛАМИ О СОБЫТИИ СЛЕДУЕТ УВЕДОМИТЬ ВОЗ ПРИЛОЖ ЕНИЕ 5 91ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Приложение 5.2. Первоначальная оценка миллиардной цели ЗЧСЗ Цель «Миллиард человек, получающих защиту при чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения» (миллиардная цель ЗЧСЗ) является концептуально новой целью и включает новые показатели. Первоначальные оценки того, как может выглядеть миллиардная цель ЗЧСЗ, были основаны на комплектах данных, существовавших до 2019 г. В полученных оценках применены следующие упрощения. ¡ Показатель готовности: в нем используются данные за 2019 г., представленные по 155 странам. Данные представляются с помощью нового инструмента (SPAR), который начал функционировать в 2018 г.; это означает, что еще слишком рано рассчитывать оценки вероятного вклада в достижение миллиардной цели после 2019 г. В пятилетнюю оценку достижения миллиардной цели включены только те изменения, которые наблюдались до настоящего времени. ¡ Показатель готовности: он опирается на оценки тенденций за последние три года и позволяет предположить, что нынешние темпы будут сохраняться на том же уровне в течение пяти лет. ¡ Показатель выявления и реагирования: в нем используется первоначальная историческая база данных, которая составлена за последние пять лет на основе 344 событий, подлежавших уведомлению согласно ММСП. Эти данные используются для первоначальной оценки возможных вкладов, которые будут внесены к концу 2023 г. На основе приведенных выше (консервативных) оценок можно сделать вывод, что общий вклад в миллиард человек, получающих ЗЧСЗ, составит примерно 500 миллионов. Следовательно, для достижения этой миллиардной цели потребуются дополнительные усилия. ВОЗ (2016 г.). Международные медико-санитарные правила (2005 г.). Tретье издание. Женева: Всемирная организация здравоохранения (https://www.who.int/ihr/publications/9789241580496/ru/, по состоянию на 1 апреля 2020 г.). 92 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Приложение 6. Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья Приложение 6.1. Выбор показателей для миллиардной цели УПЗ TВ таблице A6.1 перечислены потенциальные показатели, которые рассматривались для включения в цель «Миллиард человек с улучшенными показателями здоровья» (миллиардную цель УПЗ); речь идет о тех показателях ОПР-13, которые в определенной степени сосредоточены на аспектах, выходящих за рамки сектора здравоохранения. Большинство из них относится к числу показателей ЦУР, связанных со здоровьем. Показатели, не оказавшиеся в числе выбранных, были исключены по следующим причинам: ¡ игнорирование данных о смертности, когда имеется альтернативный показатель воздействия (смертность от загрязнения окружающего воздуха, смертность от небезопасных услуг ВСГ) или когда глобальное бремя болезней менее значительно (смертность от отравлений); и, ¡ хотя на эти показатели влияют как проблемы здоровья, так и политика сектора здравоохранения, основное внимание в них уделяется сектору здравоохранения и принятию решений, касающихся здоровья (осознанный выбор в сфере половой жизни). Следует отметить, что, хотя состояния, связанные с задержкой роста и истощением, относятся к компетенции сектора здравоохранения, само их появление вызвано факторами, действующими вне этого сектора (например, социальными детерминантами, отсутствием безопасной воды и санитарии, нездоровым питанием и отсутствием образования). На этом основании они считаются относящимися к сфере достижения миллиардной цели УПЗ. ПРИЛОЖ ЕНИЕ 6 93ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Таблица A6.1. Показатели, рассматриваемые в рамках миллиардной цели УПЗ Показатель Уровень наличия данных Дублирование с сектором здраво- охранения Детерминанта здоровья/риск для здоровья Измерение результата Измерение распростра- ненности Мера политики Высокий Средний Ограни-ченный Выбранные показатели ОПР-13 ЦУР 2.2.1 Задержка роста у детей (<5) ЦУР 2.2.2 Истощение у детей (<5) ЦУР 2.2.2 Избыточный вес у детей (<5) ЦУР 3.4.2 Смертность от самоубийств ЦУР 3.5.2 Потребление алкоголя ЦУР 3.6.1 Смертность в результате ДТП ЦУР 3.a.1 Потребление табака ЦУР 4.2.1 Развитие без отклонений (<5) ЦУР 5.2.1 Насилие со стороны интимного партнера (Ж) ЦУР 6.1.1 Безопасно организованное водоснабжение ЦУР 6.2.1 Безопасно организованная санитария ЦУР 7.1.2 Чистое топливо для домохозяйств ЦУР 11.6.2 Mелкие твердые частицы (класса PM2,5) ЦУР 16.2.1 Насилие в отношении детей WHA66.10 Политика в отношении трансжиров WHA66.10 Oжирение Рассматриваемые, но не используемые показатели ОПР-13 ЦУР 3.9.1 Смертность от загрязнения атмосферного воздуха ЦУР 3.9.2 Смертность от отсутствия безопасных услуг в области ВСГ ЦУР 3.9.3 Смертность от отравления ЦУР 5.6.1 Осознанный выбор в сфере репродуктивного здоровья (Ж) Ж – женщины. 94 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Приложение 6.2. Преобразование показателей, не относящихся к распространенности В данном разделе представлена более подробная информация о преобразованиях, используемых для показателей, которые не относятся к распространенности. Как правило, имеющиеся внешние комплекты данных используются для калибровки преобразования, которое можно применить в отсутствие постоянной потребности во внешних данных. Внешние данные используются только при первоначальной калибровке и впоследствии не понадобятся странам. Сокращение вредного потребления алкоголя Показатель ЦУР 3.5.2 «Потребление алкоголя на душу населения» (ПАДН) измеряет средний объем потребляемого в стране алкоголя (в литрах чистого алкоголя). Для расчета достижения миллиардной цели УПЗ сокращение ПАДН на 25 литров приравнивается к улучшению здоровья у 100% населения. Данная методика охватывает диапазон наблюдавшихся в 2018 г. значений по странам (0–20,5 литров) и означает, что снижение потребления алкоголя будет признано для всех стран. Менее значительные изменения вносят пропорциональный вклад в достижение этой миллиардной цели. Такой подход является упрощенным, поскольку польза для здоровья от сокращения потребления алкоголя (1) не всегда носит линейный характер и (2) будет ощущаться скорее как частичная польза для здоровья значительной части населения, нежели как существенная польза для здоровья небольшой группы лиц. Были опробованы и другие подходы к преобразованию показателя алкоголя ПАДН, в одном из которых доля эпизодически злоупотребляющих алкоголем и воздерживающихся от употребления алкоголя лиц среди населения оценивалась как функция ПАДН. Сокращение числа лиц, эпизодически употребляющих алкоголь в больших количествах, и увеличение числа воздерживающихся лиц приравнивалось к улучшению здоровья и использовалось для измерения доли населения, которое можно считать более здоровым. Преобразование было основано на анализе существующих смоделированных оценок потребления алкоголя на уровне населения отдельных стран (Manthey et al., 2019). На практике этот метод более сложен, чем описанное выше линейное преобразование; он не нашел практического применения, поскольку такая методика не позволяет сопоставить преобразованные данные со шкалой от 0 до 100. Безопасность дорожного движения Для миллиардной цели УПЗ используется предусмотренный в ЦУР коэффициент смертности от дорожно-транспортных происшествий, задача которого — дать оценку количества дорожных травм и смертей на дорогах. Вероятность смерти от дорожных травм зависит от многих факторов, в том числе от медицинского обслуживания и других услуг, оказываемых в той или иной стране. Соответствующим показателем является социально-демографический индекс (СДИ), измеряющий уровень развития страны на основе среднего дохода на душу населения, уровня образования и общего коэффициента фертильности (Kassebaum, et al., 2016). На рис. A6.1 взаимосвязь между отношением дорожно-транспортного травматизма и смертности на дорогах показана в зависимости от СДИ, для которой было подобрано кубическое уравнение: аппроксимирующее соотношение = −35,69 + 497,40 сди – 1272,90 сди2 + 1075,56 сди3. Эта взаимосвязь используется для преобразования показателя ЦУР 3.6.1 «Смертность в результате ДТП» в оценку доли населения, получившего травмы или погибшего в результате дорожно- транспортных происшествий за пятилетний период. Затем полученный результат преобразуется в распространенность лиц, которые не были травмированы и не погибли в ДТП за пятилетний период. Значение СДИ, используемое в этом преобразовании, будет зафиксировано на уровне базового 2018 г. Следует отметить, что преобразование дает заниженную оценку выгоды от роста безопасности на дорогах, поскольку не позволяет учитывать вторичные последствия. ПРИЛОЖ ЕНИЕ 6 95ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Рис. A6.1. Взаимосвязь между отношением дорожно-транспортного травматизма к смертности на дорогах и значением СДИ Примечание. Кривые отражают подобранное кубическое уравнение плюс 95% доверительные интервалы. Источник опирается на данные Института по измерению показателей здоровья и оценке состояния здоровья, июнь 2018 г. Чистый воздух Показатель ЦУР 11.6.2 измеряет среднюю концентрацию содержащихся в воздухе твердых частиц PM2,5. Для расчета достижения миллиардной цели УПЗ снижение концентрации частиц PM2,5 на 100 мкг/м3 приравнивается к 100% населения с улучшенными показателями здоровья. Такой метод охватывает диапазон наблюдаемых значений по странам (5–93 мкг/м3) и означает, что улучшение качества воздуха будет признано для всех стран. Менее значительные снижения вносят пропорциональный вклад в достижение этой миллиардной цели. Например, снижение концентрации PM2,5 на 10 мкг/м3 будет зачитываться как эквивалент 10% населения с улучшенными показателями здоровья. Для исторических данных (2011–2016 гг.) это означает, что за последние пять лет в общей сложности примерно 180 миллионов человек стали вести менее здоровый образ жизни. Однако такой подход является упрощенным: польза для здоровья от снижения уровня загрязнения воздуха не является линейной в диапазоне 0–100 мкг/м3. Для преобразования ЦУР 11.6.2 рассматривались и другие подходы, но они не были приняты, поскольку не обеспечивали адекватного отражения глобальных тенденций в сфере качества воздуха. Чтобы определить долю населения с безопасным качеством воздуха в каждой стране, т.е. при среднем содержании PM2,5 ниже рекомендованного ВОЗ уровня в 10 мкг/м3, был применен пороговый подход. При этом использовались базовые данные по сетке для оценки доли населения, подвергающегося воздействию концентраций PM2,5 выше и ниже указанного порогового уровня. Согласно такому подходу, за исторический пятилетний период порядка 170 миллионов человек получили выгоду, причем это наблюдалось прежде всего в развитых странах, например в странах Европы и в США. Однако в рамках этого метода не учитывается проблема ухудшения общего качества воздуха во многих других странах: например, применение порогового значения в 10 мкг/м3 не учитывает случаи, когда качество воздуха уже ниже этого уровня и при этом продолжает ухудшаться. Дальнейшая доработка заключалась в добавлении второго порогового уровня (например, 25 мкг/м3) и подсчете числа лиц, у которых качество воздуха было лучше/хуже относительно одного или другого уровня. Этот подход также показал аналогичный чистый положительный вклад в достижение миллиардной цели УПЗ. Поскольку ни один из этих двух подходов не отражает ухудшения общего качества воздуха в мире, вышеописанный пропорциональный подход является более предпочтительным. Tрансжиры Страны, которые в период реализации ОПР-13 будут в полной мере следовать политике ВОЗ по применению передовых видов практики в отношении трансжирных кислот (ТЖК), внесут дополнительный вклад в улучшение здоровья 2,1% своего населения. Этот вклад в 2,1% был рассчитан на основе данных о среднем потреблении трансжиров (ИПОЗ, по материалам в печати), которые были использованы для оценки следующих параметров. 0,2 0,4 0,6 0,8 Социально-демографический индекс От но ш ен ие тр ав ма ти зм а и см ер тн ос ти в ДТ П 0 50 100 150 200 96 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ 1. Среднемировая распространенность чрезмерного потребления ТЖК (>1% от общего энергопотребления) среди населения стран, не проводящих политику ВОЗ по применению передовых видов практики в отношении ТЖК. На основе данных по 144 странам этот показатель оценивается в 14,3% населения. 2. Ожидаемое снижение распространенности чрезмерного потребления ТЖК (>1% от общего энергопотребления) после внедрения политики ТЖК, основанной на передовых видах практики (за пятилетний период). Проведение политики на основе передового опыта может привести к значительному сокращению чрезмерного потребления трансжиров (Parziale and Ooms, 2019). С учетом данных по семи странам, в которых политика на основе применения передовой практики проводится уже несколько лет (Австрия, Чили, Дания, Венгрия, Исландия, Норвегия и Южная Африка), предполагается снижение распространенности чрезмерного потребления ТЖК на 15,0%. Таким образом, внедрение политики в отношении ТЖК может означать, что 14,3/100 × 15% = 2,1% населения в течение последующих пяти лет получат пользу для здоровья. Следует отметить, что речь идет о среднем глобальном показателе, который основан на исходных данных из вариативных источников и на ситуациях в различных странах. В реальности уровень воздействия на ту или иную страну может значительно отличаться от этого значения. Стандартное значение используется для того, чтобы фактор трансжиров можно было учитывать в расчетах по данной миллиардной цели. Приложение 6.3. Детали применения поправки на двойной учет Поправка на двойной учет используется при суммировании вкладов в достижение миллиардной цели УПЗ. Это — упрощенная корректировка первого уровня, которая направлена на устранение озабоченности государств-членов, но при этом позволяет реалистично оценивать имеющиеся источники данных. Такая корректировка основана на предположении о том, что изменения каждого из компонентных показателей происходят в рамках населения случайно (т.е. при отсутствии какой-либо зависимости). Это служит гарантией того, что вклад в миллиардную цель никогда не сможет превысить 100% населения. Значительные корреляции между данными в этом случае не рассматриваются (см. ниже). Для иллюстрации этого подхода рассмотрим крайний случай, когда 100% населения (вновь) получает и чистый воздух, и чистую воду. Если бы эти два вклада зачитывались в достижение миллиардной цели раздельно и без корректировки, то более здоровым можно было бы считать 200% населения; такой расчет нецелесообразен. Теперь рассмотрим сценарий, при котором 50% населения начинают получать чистый воздух, а 50% — чистую воду. Мы не можем знать, означает ли это, что каждый получает пользу от чего-то одного (воздуха или воды), или половина населения получает пользу от обоих ресурсов (воздуха и воды), или же истина находится где-то посередине. Наиболее простой подход — предположить, что одни случайно получают чистую воду, а другие — чистый воздух. В условиях случайности это обычно означает, что примерно 25% населения получают только воду, 25% — только чистый воздух, 25% — и то, и другое, а 25% не получают ни воздуха, ни воды (согласно простой вероятности). Таким образом, если применить поправку на двойной учет, то 75% населения будет получать чистый воздух, или чистую воду, или оба эти ресурса (по сравнению со 100%, если бы мы просто сложили 50% и 50% без применения поправки). Этот принцип и лежит в основе корректировки на двойной учет. Следует отметить, что если имеются прочные корреляции (например, большинство людей, получающих чистый воздух, получают и чистую воду), то при корректировке это обстоятельство не будет приниматься в расчет. Поскольку в действительности некоторые показатели явно коррелируют с социально- экономическим уровнем/уровнем дохода (например, доступ к безопасной воде и санитарии, чистое топливо, задержка роста у детей), то можно ожидать, что улучшения будут направлены на удовлетворение потребностей населения с низким уровнем дохода; это может привести к двойному учету, который не будет скорректирован. Более изобретательным и точным подходом явился бы прямой учет корреляций в группах населения, получающих выгоду от каждого показателя (например, с помощью метода оценки совместного распределения). Однако для этого потребуются данные намного подробнее тех, которые доступны в настоящее время на глобальном уровне. Следует отметить, что предположение о независимости относится к изменениям в показателях; это не равнозначно предположению о независимости между показателями. Хотя у нас нет данных о корреляциях на внутристрановом уровне (т.е. для подгрупп населения в странах), предположение о независимости изменений представляется разумным, если рассматривать межстрановой уровень: исторические данные показывают, что максимальные наблюдаемые корреляции для изменений в показателях составляют менее 0,5 (рис. A6.2). ПРИЛОЖ ЕНИЕ 6 97ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Рис. A6.2. Корреляции изменений наблюдаемых показателей на основе недавних исторических данных −1 −0,75 −0,5 −0,25 0 0,25 0,5 0,75 1 0,11 0,19 0,03 0.02 −0.07 −0,2 0.01 0.06 0.02 −0.03 0.02 0,11 0,28 −0.08 −0.04 −0.03 −0.17 −0.06 0 0.07 −0.2 0,45 0.08 0,13 −0.09 −0.02 0.12 0.07 0.06 0.12 0.07 0,04 0.06 0.06 −0.03 0.02 0.13 0.02 0,22 0.06 0.03 0,27 −0.04 0.19 −0.04 0.09 0,16 0,37 −0.04 0.08 −0.1 −0.06 0.11 0.03 0.07 0.13 0.05 −0.08 0.09 0 0.04 0.1 −0,26 −0,21 0,01 0,03 Oжирение Задержка в росте <5 Ожирение <5 Дороги Aлкоголь PM2,5 Само- убийство Табак Санитария Вода Истощение <5 Чистое топливо Примечание. Корреляции Пирсона показаны в виде цветных эллипсов (вверху справа) и чисел (внизу слева). Корреляции, отмеченные знаком X, не являются значимыми на уровне 95%. Цветовой фон указывает на прочность корреляции. Изменением является оценочное изменение за последние 5 лет. Источники: хранилище данных Глобальной обсерватории здравоохранения ВОЗ и Глобальная база данных ООН по показателям достижения ЦУР (по состоянию на май 2019 г. с несколькими дополнениями). Общий вклад в достижение миллиардной цели УПЗ с поправкой на двойной учет представляет собой разницу между долей населения с улучшенным состоянием здоровья, измеренной по одному или нескольким показателям, и менее здоровой долей населения. Это можно выразить в виде следующей формулы: 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝! ! 1 − 1 − |∆𝑝𝑝!| ∆!!!! − 1 − 1 − |∆𝑝𝑝!| ∆!!!! которая упрощается до формулы: 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 = 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝! 1 − |∆𝑝𝑝!| ∆!!!! − 1 − |∆𝑝𝑝!| ∆!!!!! где |∆𝑝𝑝!| — абсолютное значение изменения распространенности по показателю i, j — отдельные группы населения (например, младше 5 лет в сельских районах, 5–9 лет, 18 лет и старше в городских районах) и i - показатели, относящиеся к каждой группе населения. Население делится по возрасту (до 5 лет, 5–14 лет, 15–17 лет, 18–19 лет, 20 лет и старше), по месту проживания (сельские/городские районы) и по семейному положению (женщины, когда-либо имевшие вклад нас.j вклад нас.j . . 98 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ партнера, и другие). Различные группы населения охватываются разными наборами показателей: например, одни показатели относятся к детям до 5 лет, другие — ко всему населению, а третьи — только к взрослым. Что касается данных по водоснабжению и санитарии, то в ряде стран имеются оценочные данные либо по сельским, либо по городским районам (но не по всему населению). Приведенная выше формула вытекает из простых вероятностных аргументов. Во-первых, отметим, что 1 − |∆𝑝𝑝!| — это доля населения, у которого нет изменений в показателе i. Тогда 1 − |∆𝑝𝑝!| ×(1 − |∆𝑝𝑝!|) — это доля населения, у которого нет изменений ни в показателе 1, ни в показателе 2, а ∏i 1 − |∆𝑝𝑝!| — доля населения, у которого не изменился ни один из i-х показателей. Это означает, что оставшаяся доля 1 — ∏i 1 − |∆𝑝𝑝!| является долей населения, для которого за соответствующий период изменился один или несколько показателей, т.е. той долей населения, которая живет новой, более здоровой жизнью. При корректировке следует также учитывать тот факт, что не все показатели улучшаются. Если ∆𝑝𝑝 > 0 , это означает, что у населения снизилась подверженность рискам для здоровья, а если ∆𝑝𝑝 < 0 , это означает, что население стало больше подвергаться рискам для здоровья. В приведенном выше уравнении первый член, 1 — ∏∆𝑝𝑝! > 0 1 − |∆𝑝𝑝!| , представляет собой долю населения с улучшенным состоянием здоровья, а второй член, 1 — ∏ ∆𝑝𝑝! < 0 1 − |∆𝑝𝑝!| , — долю, которая стала менее здоровой. Если 10% населения стало более здоровым благодаря улучшению качества воздуха, а 10% стало менее здоровым из-за увеличения массы тела, то чистое число лиц с улучшенными показателями здоровья равно нулю, поскольку эти два изменения приблизительно компенсируют друг друга (см. также приложение 6.5 ниже). Приложение 6.4. Возможные методы измерения миллиардной цели УПЗ Критерии выбора метода Методология достижения миллиардной цели УПЗ является для ВОЗ новым стартом в ее деятельности. При выборе метода применялись следующие критерии: ¡ метод должен обеспечивать оценку числа лиц, жизнь которых стала более здоровой; ¡ метод должен быть простым для понимания, практичным в применении и подходящим для расчетов во всех странах; ¡ метод должен опираться на существующие показатели конечных результатов ОПР-13 (в основном на показатели достижения ЦУР) и не допускать возложения на государства-члены дополнительной нагрузки по сбору данных; ¡ в рамках метода должны учитываться изменения, которые важны для здоровья (например, новый доступ к воде наверняка приведет к улучшению показателей здоровья; проведение политики на уровне населения в целом не означает, что здоровье всего населения непременно улучшится); ¡ метод должен быть готов к применению и не требовать длительной разработки; ¡ лучше простота и универсальность, чем чрезмерная сложность; этот метод станет первой попыткой, опыт которой можно со временем доработать и усовершенствовать. Учитывая вышеизложенное, рекомендуемым методом измерения населения, ведущего более здоровый образ жизни, является подход на основе улучшения показателей здоровья (раздел 6.2). Были рассмотрены и альтернативные методы, в частности (1) рекомендация ОПР-13 справочной группы экспертов (СГЭ) взвешивать показатели по предотвращенным годам жизни с поправкой на инвалидность (DALY), чтобы оценить относительный рост уровня здоровья по каждому показателю, и (2) упрощенная схема взвешивания. Эти альтернативы сложнее, они требуют более тщательной разработки и считаются не столь удобными для легкого усвоения всеми государствами-членами. ПРИЛОЖ ЕНИЕ 6 99ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Предотвращенные годы жизни с поправкой на инвалидность (DALY) Справочная группа экспертов по ОПР-13 рекомендовала разработать подход, при котором каждый из показателей преобразуется в эквивалентный рост уровня здоровья, используя предотвращенные DALY. Это устраняет очевидный недостаток подхода на основе улучшения показателей здоровья, состоящий в том, что все показатели рассматриваются как оказывающие равное воздействие на состояние здоровья. Целью этого подхода является количественная оценка относительного роста уровня здоровья, обусловленного различными показателями, например снижением вредного потребления алкоголя по сравнению с детством без насилия. Для этого необходимо определить схему взвешивания, а затем способ пересчета роста уровня здоровья в количество жизней. Использование предотвращенных DALY в качестве «весов» концептуально привлекательно, поскольку обеспечивает принципиальную основу для агрегирования разнородных усилий. Недостатком является то, что для такого взвешивания требуется принимать значительно больше мер по информированию о том, как проводятся расчеты, и что оно не столь прямолинейно вписывается в эвристику миллиардной цели. Кроме того, предотвращенные DALY могут не обеспечить идеальную схему взвешивания для измерения изменений в состоянии здоровья. Необходимо соблюдать осторожность при применении предотвращенных DALY к различным возрастным группам (вероятно, следует использовать общий показатель предотвращенных DALY по всему возрастному спектру). Например, детство и подростковый возраст могут считаться ключевыми возрастными группами, способными оказать наибольшее влияние на долгосрочное здоровье населения, хотя бы в отношении избыточного веса и курения. Юный курильщик с большей вероятностью будет курить всю жизнь, а у ребенка с избыточным весом больше шансов вырасти во взрослого, страдающего ожирением. Тем не менее, количество DALY для этих возрастных групп невелико, так как последствия для здоровья проявляются лишь на более поздних этапах жизни. Во-вторых, нет уверенности в том, что DALY полностью отражают все аспекты, составляющие здоровый образ жизни, например связанное с ним благополучие и факторы воздействия на взаимоотношения. Влияние насилия со стороны интимного партнера и условий жизни в детстве представляется не столь значительным с точки зрения DALY, однако эти факторы могут иметь долгосрочные последствия для дальнейшего жизненного пути. Упрощенные методы взвешивания Как отмечалось выше, ключевым ограничением методики улучшения показателей здоровья является то, что изменения в показателях не взвешиваются по повышению уровня здоровья. Поэтому был рассмотрен вопрос о том, как можно вывести приблизительные весовые коэффициенты для каждого из показателей на основе глобального бремени болезней, оцениваемого по DALY. Для каждого показателя среднее число DALY на человека, подвергшегося воздействию, было оценено с использованием распространенности лиц, живущих в нездоровых условиях, как показано в таблице A6.2. Например, для курения средний показатель DALY на одно затронутое лицо оценивался как общее количество DALY, деленное на общемировое число людей, потребляющих табак. Данные о распространенности при наличии соответствующих возможностей извлекались из данных по ИПОЗ, а также из Доклада о мировой статистике здравоохранения (ВОЗ, 2019 г.) или из опубликованных научных рецензируемых статей. Однако этот метод требует упрощения и субъективных допущений, причем существует ряд осложняющих факторов: например, в отношении потребления табака подход не учитывает DALY, возникающие у бывших курильщиков, которые также учитываются в общем бремени потребления табака. Для показателей, не имеющих отношения к распространенности (например, загрязнение воздуха, безопасность дорожного движения) и нуждающихся в преобразовании, оценка количества DALY на уровне индивидуума еще более сомнительна. Эти и другие ограничения, не описанные в данном разделе, служат иллюстрацией повышенной сложности выполняемой работы. Для ее продолжения, вероятно, потребуется гораздо более масштабный и последовательный подход с пересмотренным набором показателей. 100 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Таблица A6.2. Глобальное бремя болезней в контексте показателей достижения миллиардной цели УПЗ Примечания. Факторы/причины риска перечислены в порядке убывания величины ГББ (DALY), как указано в Исследовании глобального бремени болезней за 2017 г. (ИПОЗ, 2018 г.) (ВОЗ не определяет число DALY для большинства этих факторов риска). В расчетах используются следующие аппроксимационные оценки распространенности: ожирение — распространенность у взрослых (Ng et al., 2014); безопасность дорожного движения — население, не охваченное правилами безопасности дорожного движения, соответствующими передовой практике (ВОЗ, 2018 г.); небезопасная вода — доля населения, пользующегося услугами безопасно организованного водоснабжения (ВОЗ, 2019 г.); алкоголь — распространенность лиц, потребляющих алкоголь в настоящее время (Griswold et al., 2018) (были опробованы другие подходы, но они дали аналогичные результаты). Для трансжиров использовались оценки доли населения, превышающей рекомендуемые уровни ВОЗ (ИПОЗ, по материалам в печати). Гистограммы в последнем столбце усечены на 0,5. Для проверки концепции упрощенной схемы фиксированного взвешивания каждому показателю был присвоен фиксированный вес (от 0 до 1). Значение 1 указывает на то, что изменение показателя эквивалентно полностью оздоровленному образу жизни (например, отказ от потребления табака). Меньшее значение указывает на некоторые изменения в состоянии здоровья, что приравнивается к частичному оздоровлению. Это — простой способ сбалансировать различные показатели в соответствии с ростом уровня здоровья; например, прекращение курения имеет большее влияние на здоровье, чем безопасная санитария. Большей части показателей был присвоен полный вес 1 (например, табак, задержка в росте, ожирение), поскольку, согласно сделанному выводу, изменение этих показателей означает, что человек получит более весомую пользу для здоровья. Другим показателям были присвоены меньшие значения веса в соответствии с количеством DALY на каждого затронутого человека. Помимо своего субъективного характера, упрощенная схема взвешивания имеет и другие известные ограничения. Для показателей, которым присвоен вес 1, не остается различий между относительными преимуществами для здоровья (включая долгосрочные выгоды), т.е. сохраняется изначальная проблема невзвешенного подхода. Быстро становится очевидным, что необходимо начать объединять преимущества для здоровья, чтобы создать нечто вроде индекса здоровья. Это подразумевает более комплексный метод, схожий с подходом предотвращенных DALY, Фактор/причина риска DALY (млн) Затронутое население (%) Число DALY на каждое затронутое лицо Tабак (10 и более лет) 213 19 0,18 Oжирение (20 и более лет) 147 13 0,22 Потребление алкоголя 108 33 0,04 Истощение у детей (до 5 лет) 88 8 1,69 Загрязнение атмосферного воздуха твердыми частицами 83 91 0,01 Травмы в результате ДТП 68 22 0,04 Небезопасный источник воды 64 29 0,03 Загрязнение воздуха в домохозяйствах от сжигания твердого топлива 59 36 0,02 Небезопасная санитария 41 21 0,03 Нанесение вреда собственному здоровью 34 4 0,13 Задержка в росте у детей (до 5 лет) 19 27 0,11 Насилие со стороны интимного партнера (все возрастные группы) 7 20 0,00 Диета с высоким содержанием трансжирных кислот 6 14 0,01 Жестокое обращение с детьми (до 20 лет) 2 10 0,03 ПРИЛОЖ ЕНИЕ 6 101ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ который описан выше и который выходит за рамки ОПР-13. Кроме того, упрощенное взвешивание также значительно усложняет достижение миллиардной цели УПЗ (т.е. при расчете на основе исторических данных вклад может составлять около четверти от невзвешенной схемы). Хотя предполагалось, что упрощенное взвешивание может стать промежуточным решением и альтернативой предотвращенным DALY, оно носит слишком субъективный характер и не является целесообразным для миллиардной цели УПЗ в рамках ОПР-13. Предпочтительнее использовать невзвешенный подход с четким признанием его ограничений. Индекс состояния здоровья Еще один вариант на будущее — рассмотреть возможность создания индекса состояния здоровья, не связанного с сектором здравоохранения. Речь идет об индексе, который будет ранжировать состояние здоровья населения от 0% (наихудшее возможное) до 100% (наилучшее возможное). Это позволит измерять состояние здоровья в определенный момент времени (и, следовательно, не ограничиваться измерением изменений). Для работы с таким индексом потребуются более сложный подход и значительная методологическая подготовка. Приложение 6.5. Ограничения миллиардной цели УПЗ Задача в ходе достижения миллиардной цели УПЗ в рамках ОПР-13 состоит в том, чтобы измерять и стимулировать улучшение здоровья населения мира. Предлагаемый метод представляет собой первую мощную попытку продвижения в этом направлении: он позволяет отслеживать важные изменения в состоянии здоровья населения, связанные с ОПР-13, и при этом доступен на страновом уровне. Тем не менее, он имеет и свои ограничения. Ограничения, общие для всех целей «трех миллиардов», перечислены в приложении 3.2. Проблемные аспекты, касающиеся только миллиардной цели УПЗ (и некоторые ответы на них), включают в себя следующее. ¡ Основу для достижения миллиардной цели УПЗ составляют показатели, выбранные для реализации программы ОПР-13 (в основном это показатели достижения ЦУР). Этот набор показателей не является оптимальным для измерения изменений общего уровня здоровья населения: показатели не обеспечивают охват всех экологических, поведенческих и социальных рисков, влияющих на состояние здоровья. Предлагаемый здесь подход на основе улучшения показателей здоровья будет специфичен именно для ОПР-13. В будущем следует предусмотреть более общий индекс и рамки для здорового образа жизни с более широким охватом секторов и факторов. В таблице A6.3 представлены дополнительные показатели- кандидаты, которые позволят расширить измерение изменений в состоянии здоровья и рассмотреть основные недостающие аспекты. Таблица A6.3. Секторы и показатели, которые следует учитывать при будущих измерениях Сектор Показатель Климат Поддержка климата, связанная со здоровьемa Здоровый образ жизни Физическая активность Труд Продолжительный рабочий день Безопасность пищевых продуктов Доступ к безопасным пищевым продуктам Режим питания Потребление соли Режим питания Потребление сахара Бедность Жилище в городах (ЦУР 11.1.1) Индекс развития человеческого капитала Благополучие Счастье Химикаты Отравление Пожилые люди Доступность/безопасность Гендерное равенство a Показатели ЦУР по изменению климата пока не согласованы. Примечание. Пункты, выделенные жирным шрифтом, имеют существующие наборы данных, но не включены в набор показателей конечных результатов ОПР-13. 102 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Рамки улучшения показателей здоровья населения, предусмотренные в ОПР-13, не позволяют в полной мере учитывать течение жизни. Существуют значительные различия в количестве и типе показателей, применяемых к различным группам населения. Дети младшего возраста, пожалуй, представлены как в недостаточной, так и в чрезмерной степени: имеется ряд показателей, относящихся к детям до 5 лет, но в то же время схема подсчета, при которой все показатели учитываются одинаково, наверняка преуменьшает важность начала жизненного пути в здоровых условиях. Возможно, другие возрастные группы также представлены недостаточно, например подростки и пожилые люди. ¡ Индекс в данном контексте отражает изменение, а не абсолютный уровень. Данный метод не позволяет ранжировать (не относящиеся к сектору здравоохранения) показатели состояния здоровья, так как он не предназначен для этой цели. ¡ Метод обеспечивает равное взвешивание всех показателей. Хотя изменение каждого показателя являет собой важный шаг в улучшении состояния здоровья, оно не приносит идеального решения. Например, рассмотрим ситуацию, когда в стране ухудшение загрязнения воздуха эквивалентно 7% населения, а улучшение в отказе от табака эквивалентно 5% населения. В сумме это составляет –2%, то есть означает менее здоровое население. При этом, возможно, табак оказывает большее влияние на здоровье, чем загрязнение воздуха; это может означать, что фактически население стало более здоровым (т.е. вклад в достижение миллиардной цели может вводить в заблуждение, если его представить как общую меру изменений в состоянии здоровья). Важно анализировать основополагающие изменения, а не только статистику верхнего уровня, и при этом помнить, что данная миллиардная цель предназначена для стимулирования изменений, а не для обеспечения идеального подсчета. ¡ Озабоченность по поводу влияния двойного учета была частично устранена с помощью поправки, основанной на предположениях о независимости изменений. Эта поправка обеспечивает невозможность учета более 100% населения и снижает влияние двойного учета, но при этом не позволяет учитывать внутрипопуляционные корреляции. ¡ Не все показатели выражены в виде распространенности и не все они обеспечивают измерение уровня риска (например, «смертность на дорогах» — это показатель результата, хотя он в то же время используется в качестве косвенного показателя риска). Трансформации, проводимые для преобразования показателей в оценку распространенности, носят субъективный характер, и выбор, связанный с ними, может существенно повлиять на достижение миллиардной цели. Цель при формулировании преобразований заключалась в том, чтобы придать улучшениям в состоянии здоровья, отраженным в различных показателях, как можно более эквивалентный характер. Для двух показателей смертности имелось очень мало вариантов, и приходится признать, что эти показатели недостаточно представлены в данной миллиардной цели. ¡ Некоторые комплекты данных ОПР-13 пока не доступны для всех регионов. Например, в Африке налицо острая нехватка данных по водоснабжению и санитарии. Есть надежда, что в течение периода реализации ОПР-13 эта ситуация улучшится. Поступающие новые данные позволят внести важные уточнения в оценку вкладов в достижение миллиардной цели УПЗ. Приложение 6.6. Использование исторических данных для оценки миллиардной цели УПЗ Подход на основе улучшения показателей здоровья позволяет измерять изменения, произошедшие за какой-либо период. Чтобы проверить эффективность этого подхода, расчет вкладов проводился на страновом уровне по показателям, для которых имеется достаточный объем данных, позволяющий произвести (приблизительное) измерение изменений за последнее пятилетие. Если имевшиеся данные соответствовали несколько большему или меньшему периоду, они использовались и ремасштабировались на пятилетний период. Тем не менее, не все показатели снабжены достаточными данными за этот исторический период, чтобы обеспечить измерение изменений. В ряде случаев имеются существенные пробелы в региональных данных. Сводные данные по регионам и показателям представлены в таблице A6.4 и на рис. A6.3. К числу важных моментов, на которые следует обратить внимание по итогам этого анализа, относятся следующие. ¡ Заполнение недостающих данных не производилось, ожидается поступление дополнительных материалов (например, по водоснабжению и санитарии). ПРИЛОЖ ЕНИЕ 6 103ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ ¡ Изменения в какой-либо крупной стране могут оказать большое влияние на общий показатель (например, над улучшениями в области санитарии за этот период доминируют улучшения, произошедшие в Китае). ¡ В расчетах используется упрощенная оценка изменений за пять лет. В будущем следует применять более совершенные методы прогнозирования/оценки тенденций. ¡ За этот исторический пятилетний период вклад в достижение миллиардной цели составляет примерно 650 миллионов, но со значительной долей неопределенности. Скорее всего, для достижения цели в миллиард человек с УПЗ в течение срока действия ОПР-13 потребуется обеспечить ускорение. ¡ Как правило, в любом регионе наблюдается сочетание отрицательных и положительных показателей. Отрицательные значения указывают на то, что образ жизни в целом стал менее здоровым. Самая неоднозначная картина наблюдается с алкоголем: одни регионы добиваются прогресса (Европа), другие сдают позиции (Юго-Восточная Азия и Западная часть Тихого океана). Растущее загрязнение воздуха и ожирение в глобальном масштабе вносят наибольший вклад в ухудшение показателей здоровья. Таблица A6.4. Оценочное число лиц, ведущих более здоровый образ жизни, в разбивке по показателям и регионам ВОЗ (млн) a Указывает, в каких случаях используется преобразование в показатель распространенности. Примечания. Значения суммируются в отношении стран, по которым имеется достаточно данных для оценки изменений за последние пять лет, и округляются до ближайшего миллиона. Последняя строка, в которой показаны итоговые значения по каждому региону, включает поправку на двойной учет (поэтому она меньше суммы значений в столбце выше). Данные приведены только по показателям, значения которых достаточны для оценки изменений. Источники: хранилище данных Глобальной обсерватории здравоохранения ВОЗ и Глобальная база данных ООН по показателям достижения ЦУР (по состоянию на май 2019 г., с несколькими дополнениями). Аспект миллиардной цели Африка Страны Америки Юго- Восточная Азия Европа Восточное Средиземно- морье Западная часть Тихого океана Итого Безопасная санитария 8 47 116 19 7 275 471 Чистое топливо для домохозяйств 13 13 218 6 23 40 313 Безопасная питьевая вода 8 5 108 10 1 0 132 Отказ от потребления табака 6 20 45 15 8 18 111 Дети, не отстающие в росте 4 1 11 1 3 2 22 Жиры, полезные для здоровьяa 0 8 0 0 0 0 8 Дети, не страдающие истощением 6 0 -2 0 1 1 6 Дети, не страдающие избыточным весом 2 0 3 0 1 -3 4 Снижение числа попыток самоубийстваa 0 -1 0 2 0 2 4 Безопасность дорожного движенияa 0 -3 -18 0 5 5 -12 Сокращение потребления алкоголяa 1 6 -54 30 0 -15 -31 Население, не страдающее ожирением -14 -27 -22 -21 -17 -36 -137 Качество атмосферного воздухаa -40 20 -183 23 -33 35 -178 Итого (cкорректировано) -5 80 187 79 -1 308 648 104 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Рис. A6.3. Вклады в достижение миллиардной цели УПЗ за недавний исторический пятилетний период Безопасная санинтария Чистое топливо для домохозяйств Безопасная питьевая вода Отказ от потребления табака Дети, не отстающие в росте Жиры, полезные для здоровья Дети, не страдающие истощением Дети, не страдающие избыточным весом Снижение числа попыток самоубийства Безопасность дорожного движения Сокращение потребления алкоголя Население, не страдающее ожирением Качество атмосферного воздуха 471 313 132 111 22 8 6 4 4 -12 -31 -137 -178 Преобразованный показатель Показатель распространенности Источники: хранилище данных Глобальной обсерватории здравоохранения ВОЗ и Глобальная база данных ООН по показателям достижения ЦУР (по состоянию на май 2019 г., с несколькими дополнениями). Griswold MG, Fullman N, Hawley C, Arian N, Zimsen S, Tymeson H et al. (2018). Alcohol use and burden for 195 countries and territories, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet. 392(10152):1015–35. doi: 10.1016/S0140-6736(18)31310-2. IHME (2018). Global Burden of Disease study 2017 (GBD 2017) results. Seattle, WA: Institute for Health Metrics and Evaluation (http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool, 1 марта 2020 г.). IHME. The unfulfilled promise of prevention: the global burden of 87 risk factors, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet (в печати). Kassebaum NJ, Arora M, Barber RM, Bhutta ZA, Brown J, Carter A et al. (2016). Global, regional, and national disability-adjusted life-years (DALYs) for 315 diseases and injuries and healthy life expectancy (HALE), 1990– 2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet. 388(10053):1603–58. doi: 10.1016/S0140-6736(16)31460-X. Manthey J, Shield KD, Rylett M, Hasan OSM, Probst C, Rehm J (2019). Global alcohol exposure between 1990 and 2017 and forecasts until 2030: a modelling study. Lancet. 393(10190):2493–502. doi: 10.1016/S0140- 6736(18)32744-2. Ng M, Fleming T, Robinson M, Thomson B, Graetz N, Margono C et al. (2014). Global, regional, and national prevalence of overweight and obesity in children and adults during 1980–2013: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet. 384(9945):766–81. doi: 10.1016/S0140-6736(14)60460-8. Parziale A, Ooms G (2019). The global fight against trans-fat: The potential role of international trade and law. Global Health. 15(1):46. doi: 10.1186/s12992-019-0488-4. WHO (2018), Global status report on road safety 2018. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/violence_ injury_prevention/road_safety_status/2018/en/, по состоянию на 20 сентября 2020 г.). WHO (2019). World Health Statistics 2019: Monitoring health for the SDGs. Geneva: World Health Organization (https://www. who.int/gho/publications/world_health_statistics/2019/en/, по состоянию на 20 сентября 2020 г.) Аспект миллиардной цели Африка Страны Америки Юго- Восточная Азия Европа Восточное Средиземно- морье Западная часть Тихого океана Итого Безопасная санитария 8 47 116 19 7 275 471 Чистое топливо для домохозяйств 13 13 218 6 23 40 313 Безопасная питьевая вода 8 5 108 10 1 0 132 Отказ от потребления табака 6 20 45 15 8 18 111 Дети, не отстающие в росте 4 1 11 1 3 2 22 Жиры, полезные для здоровьяa 0 8 0 0 0 0 8 Дети, не страдающие истощением 6 0 -2 0 1 1 6 Дети, не страдающие избыточным весом 2 0 3 0 1 -3 4 Снижение числа попыток самоубийстваa 0 -1 0 2 0 2 4 Безопасность дорожного движенияa 0 -3 -18 0 5 5 -12 Сокращение потребления алкоголяa 1 6 -54 30 0 -15 -31 Население, не страдающее ожирением -14 -27 -22 -21 -17 -36 -137 Качество атмосферного воздухаa -40 20 -183 23 -33 35 -178 Итого (cкорректировано) -5 80 187 79 -1 308 648 ПРИЛОЖ ЕНИЕ 6 105ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Приложение 7. Ожидаемая продолжительность здоровой жизни Приложение 7.1. Метаданные по ОПЗЖ Сокращенное название Ожидаемая продолжительность здоровой жизни (ОПЗЖ) Название показателя Ожидаемая продолжительность здоровой жизни в возрасте x (например, при рождении или в возрасте 60 лет) Определение Среднее оставшееся число лет, которое человек может рассчитывать прожить в «полном здравии» в определенном возрасте с учетом лет, прожитых в «менее полном здравии» из-за болезни и/или травмы. Meтод оценки/расчета ОПЗЖ — это количественный показатель, основанный на методах Салливана (1971 г.). Его можно рассматривать как совокупный показатель общего уровня здоровья населения с обобщением всех причин, сочетающий взвешивание прожитых лет с измерением потери функционального здоровья перед смертью; он является наиболее полным среди конкурирующих количественных показателей ожидаемой продолжительности жизни. ОПЗЖ в возрасте x — это сумма YWDi от i = x до w (последний неограниченный возрастной интервал в таблице вероятности дожития), деленная на 𝐼𝐼! (число выживших в возрасте x): 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻! = 𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌! ! !!! /𝐼𝐼! где 𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌! = 𝐿𝐿!(1 − 𝐷𝐷!) — годы, прожитые без инвалидности, эквивалентные годам здоровой жизни, прожитым от возраста х до возраста х+5; 𝐼𝐼! — число выживших в возрасте x; 𝐿𝐿! — общее число лет, прожитых населением по таблице вероятности продолжительности жизни от возраста x до возраста x+5; 𝐷𝐷! — эквивалентная доля потерянных лет здоровой жизни за период между возрастами x и x+5. Числитель см. выше Знаменатель см. выше Предпочтительные источники данных Системы регистрации актов гражданского состояния, которые регистрируют случаи смерти с достаточной полнотой, позволяющей производить оценку уровней смертности по всем причинам. Национальные обследования состояния здоровья по вопросу распространенности заболеваний, травм и инвалидности. Другие вероятные источники данных Системы регистрации случаев; вербальная аутопсия. Разбивка данных По полу, месту проживания (городские/сельские районы, крупные регионы/ провинции) и социально-экономическим характеристикам (например образование, уровень дохода). Ожидаемая частотность сбора данных Ограничения Нехватка достоверных данных о смертности и заболеваемости, особенно по странам с низким уровнем дохода. Недостаточная сопоставимость самостоятельно представляемых данных, полученных по итогам опросов о состоянии здоровья и измерения предпочтительных параметров состояния здоровья для такой самостоятельной отчетности. Тип данных Число лет Материалы по теме Hay SI, Abajobir AA, Abate KH, Abbafati C, Abbas KM, Abd-Allah F et al. (2017). Global, regional, and national disability-adjusted life-years (DALYs) for 333 diseases and injuries and healthy life expectancy (HALE) for 195 countries and territories, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet. 390(10100):1260–344. doi: 10.1016/S0140- 6736(17)32130-X. Sullivan DF (1971). A single index of mortality and morbidity. HSMHA Health Rep. 86:347–54. WHO (2018). WHO methods and data sources for life tables 1990–2016. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/healthinfo/statistics/ LT_method.pdf?ua=1, по состоянию на 20 сентября 2020 г.). ОПЗЖx 106 ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ Приложение 7.2. Типовая таблица для расчета индекса ОПЗЖ Странам, желающим рассчитать ожидаемую продолжительность здоровой жизни (ОПЗЖ), будет предоставлена электронная таблица формата Excel (или онлайн-инструмент). Соответствующий пример приведен в таблице A7.1. Таблица A7.1. Пример расчета индекса ОПЗЖ для отдельной страны на основе типовой таблицы формата Excel Примечание. В колонках синего цвета представлены исходные данные, необходимые для расчета. Таблица вероятности дожития за определенный период Оценка ОПЗЖ Возрастной интервал Число выживших Общее число лет, прожитых в возрастном интервале Общее число лет, прожитых от возраста x Ожидаемая продол- жительность жизни Годы, потерянные из-за инвалид- ности, на душу населения Общее число лет, прожитых без инвалидности, в возрастном интервале Общее число лет, прожитых без инвалид- ности, от возраста Индекс ОПЗЖ x lx Lx ∑Lx LEx YLDx YWDx=(1-YLDx)*Lx ∑YWDx ОПЗЖx=∑(YWDx)/lx <1 100 000 99 469 7 962 789 79,6 0,032 96 286 7 062 248 70,6 1–4 99 429 397 297 7 863 320 79,1 0,019 389 748 6 965 962 70,1 5–9 99 251 495 934 7 466 023 75,2 0,035 478 576 6 576 214 66,3 10–14 99 132 495 382 6 970 089 70,3 0,039 476 062 6 097 638 61,5 15–19 99 019 494 680 6 474 707 65,4 0,058 465 989 5 621 575 56,8 20–24 98 842 493 631 5 980 027 60,5 0,066 461 051 5 155 587 52,2 25–29 98 602 492 327 5 486 396 55,6 0,078 453 925 4 694 536 47,6 30–34 98 323 490 695 4 994 069 50,8 0,088 447 514 4 240 610 43,1 35–39 97 935 488 421 4 503 374 46,0 0,095 442 021 3 793 096 38,7 40–44 97 419 485 370 4 014 953 41,2 0,101 436 348 3 351 075 34,4 45–49 96 703 481 048 3 529 583 36,5 0,099 433 424 2 914 728 30,1 50–54 95 667 474 821 3 048 535 31,9 0,108 423 540 2 481 303 25,9 55–59 94 182 466 048 2 573 714 27,3 0,115 412 452 2 057 763 21,8 60–64 92 101 453 021 2 107 666 22,9 0,15 385 068 1 645 310 17,9 65–69 88 915 432 755 1 654 645 18,6 0,169 359 619 1 260 243 14,2 70–74 83 769 398 542 1 221 890 14,6 0,201 318 435 900 623 10,8 75–79 74 883 340 869 823 348 11,0 0,235 260 765 582 188 7,8 80–84 60 423 254 919 482 479 8,0 0,288 181 502 321 423 5,3 85–89 40 815 150 691 227 560 5,6 0,355 97 196 139 921 3,4 90–94 19 905 60 758 76 869 3,9 0,427 34 814 42 725 2,1 95–99 5 995 14 368 16 111 2,7 0,516 6 954 7 911 1,3 ≥100 893 1 743 1 743 2,0 0,451 957 957 1,1 ПРИЛОЖ ЕНИЕ 7 107ОРП-13: METОДЫ ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ