Порядок проведения повышения квалификации по рабочим профессиям. Через какой промежуток времени может быть присвоен очередной квалификационный разряд рабочим.

ВОПРОС: Каков порядок проведения повышения квалификации по рабочим профессиям, через какой промежуток времени может быть присвоен очередной квалификационный разряд рабочим.

ОТВЕТ: Присвоение рабочему квалификационного разряда производят с учетом сложности самостоятельно выполняемых работ, имеющихся в организации, результатов прохождения итоговой аттестации при освоении содержания образовательных программ повышения квалификации, переподготовки, профессиональной подготовки рабочих (часть вторая п. 12 Общих положений Единого тарифно-квалификационного справочника работ и профессий рабочих, утвержденных постановлением Минтруда и соцзащиты Республики Беларусь от 30.03.2004 № 34).

Вопрос, через какой промежуток времени можно присвоить работнику следующий разряд, наниматель решает самостоятельно посредством локальных правовых актов (далее – ЛПА). Законодательство о труде не содержит норм, устанавливающих временные интервалы для присвоения квалификации (очередного квалификационного разряда) по профессиям рабочих. Если наниматель принимает решение об установлении указанных сроков, то соответствующий порядок следует определить в ЛПА (например, в положении о присвоении квалификационных разрядов рабочим).

Присвоение рабочему квалификационного разряда производят применительно к тарификации работ, которые имеются в организации. При этом законодательство о труде не предусматривает, что квалификационные разряды должны присваиваться последовательно (каждый последующий квалификационный разряд).

Таким образом, для организации мероприятий по решению вопроса о присвоении (повышении) рабочему (рабочим) квалификационного разряда необходимо осуществить следующие шаги:

1. Наниматель должен:

• определить в локальном правовом акте порядок присвоения рабочим квалификационных разрядов;

• создать квалификационную комиссию.

2. Рабочий должен:

• пройти обучение по профессии соответствующей квалификации в порядке, предусмотренном законодательством;

• написать заявление с просьбой присвоить (повысить) ему квалификационный разряд.

3. Руководитель структурного подразделения, в котором работает работник, должен подготовить представление на присвоение (повышение) рабочему квалификационного разряда.

4. Квалификационная комиссия должна:

• рассмотреть вопрос о присвоении (повышении) рабочему квалификационного разряда путем проверки знаний и умений рабочего;

• подготовить соответствующее заключение.

С учетом изложенного, для присвоения (повышения) квалификационного разряда недостаточно требования рабочего.

Присвоенный рабочему квалификационный разряд не является основанием для перевода рабочего на работу более высокой квалификации.

Кроме того, для перевода рабочего на работу по профессии другой квалификации требуется наличие в штатном расписании профессии рабочего соответствующего квалификационного разряда либо наниматель должен внести соответствующие изменения в штатное расписание (например, взамен профессии токаря 4-го разряд вводится профессия токаря 5-го разряда). При этом следует учитывать, что в штатное расписание вводится профессия рабочего того разряда, который соответствует квалификации работ, имеющихся в организации.

Учебный центр

Код профессии	Наименование профессии	Цель обучения	Минимальный срок обучения в месяцах/часах	В том числе		Присваиваемый квалификационный разряд
				Теоретическое обучение, час.	Производственное обучение, час.
11297	Бурильщик эксплуатацион-ного и разведочного бурения скважин на нефть и газ*	Для лиц, ранее не имевших указанной профессии	3,0 (500 часов)	222	241	5, 6
		Повышение квалификации (разряда) **	1,5 (250 часов)	120	120	6, 7, 8
		Периодическое	0,5 (80 часов)	80	-	Подтверждение имеющегося разряда
16840	Помощник бурильщика эксплуатацион-ного и разведочного бурения на нефть и газ (первый)*	Для лиц, ранее не имевших указанной профессии	3,0 (500 часов)	203	260	4, 5
		Повышение квалификации (разряда) **	1,5 (250 часов)	120	120	5, 6, 7
		Периодическое	0,5 (80 часов)	80	-	Подтверждение имеющегося разряда
16839	Помощник бурильщика эксплуатацион-ного и разведочного бурения на нефть и газ (второй)	Для не имевших указанной профессии	5,0 (830 часов)	285	496	4
		Повышение квалификации (разряда) **	2,5 (415 часов)	120	280	5, 6
		Периодическое	0,5 (80 часов)	80	-	Подтверждение имеющегося разряда
11587	Вышкомонтажник	Для лиц, ранее не имевших указанной профессии	3,0 (500 часов)	193	270	3
		Повышение квалификации (разряда) **	1,5 (250 часов)	120	120	4, 5 2-ая ступень обучения 6, 7, 8
		Периодическое	0,5 (80 часов)	80	-	Подтверждение имеющегося разряда
13592	Машинист буровых установок на нефть и газ*	Для не имеющих указанной профессии	3,0 (500 часов)	218	245	3
		Повышение квалификации (разряда) **	1,5 (250 часов)	120	130	4, 5, 6
		Периодическое	0,58 (80 часов)	80	-	Подтверждение имеющегося разряда
14754	Моторист цементировочного агрегата*	Для лиц, ранее не имевших указанной профессии	3,0 (500 часов)	197	266	5, 6
		Повышение квалификации (разряда) **	1,5 (250 часов)	120	120	6
		Периодическое	0,5 (80 часов)	80	-	Подтверждение имеющегося разряда
18497	Слесарь по обслуживанию буровых	Для лиц, не имевших указанной профессии	4,0 (664 часа)	257	366	4
		Повышение квалификации **	2,0 (284 часа)	120	164	5, 6
		Периодическое	0,5 (80 часов)	80	-	Подтверждение имеющегося разряда
13257	Лаборант-коллектор	Для лиц, не имевших указанной профессии	1,0 (166 часов)	80	80	2
		Повышение квалификации (разряда) **	1,0 (166 часов)	70	80	3
		Периодическое	0,5 (80 часов)	70	-	Подтверждение имеющегося разряда
18897	Стропальщик	Для лиц, ранее не имевших указанной профессии	1,0 (160 часов)	58	80	2
		Повышение квалификации (разряда) **	0,5 (80 часов)	32	40	3, 4, 5, 6
		Периодическое	0,24 (40 часов)	32	-	Подтверждение имеющегося разряда
19838	Электромонтёр по обслуживанию буровых*	Для лиц, ранее не имевших указанной профессии	4,0 (664 часа)	315	308	4, 5
		Повышение квалификации (разряда) **	2,0 (392 часа)	120	276	5, 6
		Периодическое	0,5 (80 часов)	80	-	Подтверждение имеющегося разряда

Аттестация

Имеем рабочих низких разрядов. Нужно чтобы был разряд не менее 4 и выше. Можно ли с помощью аттестации “перепрыгнуть” через разряды присвоив нужную. Интересует практика, теорию изучила!

---

Комментарии

Нет. Повышение разряда есть повышение квалификации. А повышение квалификации есть специально организованный дидактический процесс. И обойти в этом случае ФЗ “Об образовании” никак нельзя, уверяю Вас!

Это же рабочие, а не специалисты и работники ИТР. Рабочим можно организовать обучение для повышения разрядности и на предприятии, но! Если он 2 разрядник корректно ли будет его сразу обучать на 4. вот в чем вопрос. Чисто теоретически, почему нет, почему человек не может освоить работу соотв. более высокому разряду..а вот практически….

Вот именно рабочие. Квалифицированными рабочими считаются рабочие, прошедшие профессиональную подготовку и получившими документ об уровне образования и квалификации. Как правило, это 2,3 разряд. Для повышения квалификации им необходимо пройти дополнительное обучение. Это обучение может проводится и на предприятии. Только такое предприятия как минимум должно иметь образовательную лицензию, в приложении к которой определен такой вид образовательного процесса, как повышение квалификации рабочих с “такого-то” на ” такой-то” разряд.

“Прыгать через разряд” не рекомендуется. теоретически можно. Практически – работника второго разряда Вы все равно сначала обучете на 3, а потом уж и на 4-й.

Это да…обучать все равно придется 3, потом 4…но тут дело не в обучении, а в оформлении этого обучении документарно. Вот у нас сотрудник 2 разрядник, у него ничего нет, никакого удоостоверрения даже, учился он при царе горохе, что с ним делать? Как это все оформить…просто ума не приложу)))

У нас попроще. Как в старые добрые советские времена. Если работник хочет повысить себе разряд (или вы ему хотите), то сначала по любому он пишет заявление на имя директора предприятия, в котором просит повысить ему разряд. мастер это дело изучает, смотрит, реально ли работник выполняет работы по запрашиваемому разряду. Для этого есть тарифно-квалификационный справочник, в котором описаны разряды и соответствующие работы. далее, собирается постоянно действующая комиссия, назначаемая приказом директора. На комиссию представляются работы данного работника и решение комиссии оформляется протоколом. В протоколе все это дело описывается и выносится решение, где комиссия приходит к выводу, присвоить или не присвоить. После этого кадовый приказ о переводе работника на повышенный разряд. В качестве основания: заявление работника и протокол комиссии. И ни у кого нет вопросов. Все законно

Понятно, спасибо, но есть у вас все это отлажено, а нам только это предстоит)))

Ну, так для начала создайте комиссию, в которую включите мастера, нач-ка производства и еще кого-нибудь пару тройку близких к теме, приказом ген. директора… И понеслась. Инициатива от работника. Берете с него зачвление… дальше, как я писала. И не надо заморчиваться, велосипед уже изобретен

) Для начало нужно положение создать, потом приказы и заявления, целая куча всяких документов….(((

У нас существует положение о периодической аттестации, специалистов (грубо говоря тех. кто на окладах). С рабочими все проще.

если я правильно понимаю, чем выше у специалиста квалификация, тем больше оклад. Получается работодатель заинтересован в повышении зр\пл. работнику?

Тогда так: то, что работник у Вас выполняет квалифицированную работу без документа об уровне образования – это криминал. Что делать? Учить профессии. Как учить? Пишите в личку, опишите ситуацию, будем бумать.

HR-nick а если работник прошел стажировку, к примеру месяц и выполнил квалификационную работу?

Если Вы берете его на работу, требующую специального образования, то он должен иметь это образование (и квалификацию) уже при трудоустройстве. Если Вы увеличиваете сложность его работы в процессе работы (например работнику 2 разряда даете работу 3 разряда – примеры работ в ЕТКС) то и это неправомерно. Я имею ввиду только рабочего. Потому, как только у них сложность работы напрямую связана с квалификацией (разрядом). Поэтому для повышения разряда рабочий должен пройти обучение по повышению квалификации. Именно обучение. Не стажировку, не курсы, не типа ” а он всю жизнь это делает”. По окончании обучения аттестационная комиссия ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО заведения выдает ему соответствующий документ об уровне квалификации. И только с таким документом на руках Вы, как датель, имеете право допустить его к выполнению работ по сложности, соответствующей его рабочей квалификации. Квалификационная же работа проводится только при завершении обучения и относится к прерогативе образовательного учреждения, которое и проводит обучение. Датель не имеет права проводить квалификационную работу (кроме как для внутренней аттестации, цель которой определить соотвествие работника ЗАНИМАЕМОЙ должности). Вывод: датель не имеет права самостоятельно повышать квалификацию рабочих. Я имею ввиду именно РАБОЧУЮ КВАЛИФИКАЦИЮ а не всякого рода допуски и зачеты по проверке знаний. Главное не надо путать рабочих с их системой повышения квалификации с ИТР и другими специалистами с их системой повышения тарифных (или иных) разрядов.

HR-nick Понял, спасибо.

Спасибо…никто и не путает..рабочие отдельно, мухи отдельно)

А как быть если ни один институт и техникум не учит работать на установленном на заводе оборудовании? получается мы сами учить не можем? Наши образовательные учереждения преподают ТЕОРИЮ по оборудованию, которое нет ни на одном уважающем себя предприятии. преподаватели сами это признают. Система наставничества по вашим словам не законна. Я сама недавно делала грейдирование по разрядам. Так в ЕКТС 3 разряд это ручной труд – на нешем предприятии он отсутствует полностью. Т.е. при приеме сотрудника на работу ему необходимо пройти стажировку, сдать квалификационный экзамен комиссии, потом получить допуск к самостоятельной работе. Затем при определенном сроке работы на оборудовании пишется служебная записка на обучение на более высокий разряд. назначается приказом наставник и опять сдача экзамена, приказ на присвоение более высокого разряда. Не учат к сожалению у нас техникумы и училища работать на иностранном орборудовании. Если следовать вашим словам, то мы без рабочих останемся

А что мешает сформировать Вам собственный учебный центр, получить лицензию и готовить своих работать самим? Технология этого процесса не такая уж и сложная – надо только желание. ..

у нас в образовании “прыгают”. Там ведь много совокупностей: стаж, высокая результативность. Наверное и у вас можно.

спасибо! А как проверяющие органы к этому относятся? Нормально?

У нас своеобразная специфика. Конечно же сначала идёт обучение, профподготовка, а потом сдача своеобразного “экзамена”. С написанием множества документации и проверкой практической деятельности.

До определённого уровня. Затем на курсы отправляли, потом непосредственно спец.комиссия. Оговорка: я о своей сфере. И только предполагаю, что примерно так возможно и у вас. По крайней мере курсы для рабочих (по договоренности с организацией) мы проводим.

понятно, то есть у вас есть лицензия. ..ну наши не хотят тратиться на сторонние организации, иначе это было бы слишком просто, но денежно!

У вас в образовании – это где? И потом Вы рабочих учите? Или говорите от аттестации педагогичеких работников?

С ИТР и прочим людом с со средним и высшим образованием совсем отдельная песня.

Тогда не путайте кислое с твердым. Аттестация и профессиональная квалификация абсолютно разные вещи.

Автор не разбирается в терминологии. Поэтому и просит о помощи. Но Вы то в терминологии разбираетесь. Зачем Вы человека путаете? Разговор ведется о рабочих, а Вы решили поговорить об аттестации преподавательского состава.

Заметьте, я всего лишь привела пример и предположила. конкретных действий и указания за неимением информации не предлагаю. Вы разобрались в проблеме и помогли автору. За сим наши разногласия исчерпаны?

Чтобы было понятно автору: жили два стропальщика. Один вообще не имел никаких документов, другой купил свидетельство в одной из контор. Работали, значит они работали. До октября 2008 года. Потом оба с площадки 11 этажа и упали. В итоге: начальник участка с сотоварищами уже давно нигде не работают, причем некоторые из них на условном сроке. И конторы, которая оказывала такие услуги более нет. Я к тому, что этим документом Вы не работнику услугу оказываете, а себе спину закрываете.

да это все понятно, сама юрист, последствия представляю. .не об этом речь….

Натаlie Питерская Да, согласна полностью!

как старый ОТиЗовец могу посоветовать рублем поощрять его труд, установить ему персональную надбавку к тарифной ставке до того уровня зарплаты на который его оцениваете, если он уж такой ценный кадр, отправьте на обучение

нееет это не про нас. ..у нас с деньгами сложные отношения они вроде бы есть и вот их уже нет..всегда нет..)))))

а если ему повысите разряд через обучение, он так же и будет получать по 2 разряду? или эта инициатива работников заиметь повыше разряд за счет компании да свалить на др. работу? низкоквалифицированные работники почти везде одинаково зарабатывают, +;- небольшой

у нас кадровая служба проводит аттестацию – регулярно (раз в год – минимум). ..там сначала тест компьютерный (“подогнан” под конкретные специальности + общие вопросы)…вторым этапом – разговор с кадровым работником (психологом, полагаю)… по рез-там аттестации повышается/понижается разряд, определяется уровень квалификации – от этого зависит окладная часть з/п

БСК – это Бред Сивой Кобылы. Никакого отоношения к личности автора сообщения не имеет! Относится к личности руководителя кадровой службы, который проводит, такую, с позволения сказать, аттестацию…

Я только одну вещь скажу, чтобы долго не писать. Атеттацию проводит не кадровый работник с копьютером, а аттестационная комиссия. Цель работы комиссии – определить степень соотвествия работника занимаемой дожности. И работник, приглашаемый на ее заседание об этом знает, т.к получет соотвествующее извещение от председателя комиссии. Уровень квалификации относится к начальному профессиональному образованию и никакого отношения к работе аттестационной комиссии не имеет.

Лар, да, на практике видел такие случаи, когда молодые парни в течении года с 4-го получали 6-ой минуя 5-ый разряд. Условия: выполнение практичесого скажем так, набора/ перечня работ соответствующей квалификации, теоретичнское обучение (это обязательно) с непрофационной сдачей экзаменов по полной программе, ну и получение квалификационного удостоверения. А были такие случаи, когда, например, молодые парни устраняли косяки проектантов с известной во всём мире фирмы Даниэлли… Либо находили нестандартное решение технического вопроса, с которым не мог справитьс я целый отдел… И им присваивали за подобные заслуги более высокий разряд, с переходом одной ступени.

Другие случаи были, знаешь- практика приличная у мну…:-)

Лора, у нас тоже “перепрыгивали”, но не сразу, а скажем через пару месяцев назначалась внеочередная аттестация и присваивали следующий разряд. Что там у вас написано в положении об аттестации, прописана ли эта процедура? прописана, как?(что думаю вряд ли) а если не прописна, то значит сама знаешь, запрета нет))

Лена, какое положение?! О чем ты…это я его только делать буду..вот и пропишу..что нибудь)))

Я тебе и говорю если нет, значит можете спокойно проводить через пару месяцев, а то и через месяц внеочередную аттестацию, в связи с производственной необходитмостью. Мы на заводе так и делали. У нас быстро ребята получали разряды.

Это то я знала, что дают задание соответсвующее разряду, теорию хочешь сам изучай, но сдавать будешь обязательно или преподавать будут, а вот перешагивание разряда вводило в сомнение…

а что говорит, скажем ЕТКС, – может, у них стаж работы по специальности уже соответствует?

Строительным рабочим профессиям экстернат запрещен. Перечень профессий, для которых необходима профессиональная подготовка – МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПРИКАЗ 29.10.2001 N 3477 ОБ УТВЕРЖДЕНИИ ПЕРЕЧНЯ ПРОФЕССИЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ. Там же указан базовый тарифный разряд.

Знаю людей, которым сразу шестой разряд давали! Без курсов и экзаменов. Мне разряд повысили до шестого после конкурса проф. мастерства, что не является обучением. Многим работягам просто в трудовую книжку запись делали об осуществление работ по тому или иному разряду.

ну у нас также. .только это неправильно! И теперь мы имеем проблему, потому что чтобы лицензию получить мы должны предоставить документ о получении разрядности, почему и голова болит!

Истоки проблемы лежат именно в этом. В совдепии все было просто: проработал человек эн-ное время, сдал экзамены своим сотоварищам, получил запись в трудовой – и вот ты уже специалист высокого разряда. С выходом ФЗ Об образовании эту лавочку прикрыли. Но! Во-первых осталась привычка, о чем в развитие этой темы многие пишут (мол, что там учиться – собрали свою комиссиию и нет проблем!. Проблемы начнуться сразу, как только что-нить случится. И начнутся не только у рабочего, но и у председателя комиссии, вкупе с кадровиком). Во-вторых проблема легализации рабочих, которые работают всю жизнь, но ничего, кроме записей в трудовой не имеют, встала остро по всей стране. И эту проблему надо решать правильно.

я в свое время был принят на работу в цех без корочки на 4 разряд, через пол года перездал на том же заводе на 5й и трудился еще не мало времени. теперь при желании могу сдать на 6 без всяких проблем. процесс не такой уж сложный, тут интерес предприятия нужен в данном специалисте и наличие свободной должности на данный разряд

Натаlie Питерская А я и не видела эту тему. Присвоение разрядов нелицензированной на это организацией незаконно. Если найдете профильную обучающую организацию, то там можно, сдав экзамены разрядные, перепрыгивать.

Натаlie Питерская аааааааааааааа.. Ну тогда нарисуй им фломастерами. И даже на большее заморачиваться нечего, на фига еще аттестация?

)))))))) хорошо тебе..а я между молотом и наковальней…))

Натаlie Питерская Ну. . Читани им закончики об образовании, о лицензировании видов этой деятельности и т.д.

Можно мой примерчик про стропалей привести….

Натаlie Питерская Не поняла.

Ну это он там выше написал что бывает, если не блюсти букву закона, привет!

Натаlie Питерская Сча поищу.

Повышение квалификации для токарей и производственных рабочих

В настоящее время на крупных заводах и мелких предприятиях повышение квалификации происходит не активно. Такая тенденция связана с различными факторами. Повышение разрядов означает повышение заработной платы и многие руководители ищут различные предлоги для отказа в повышении, личная неприязнь, отсутствие в цехе дополнительной рабочей строчки и многое другое. Мастер должен ходатайствовать перед руководством о повышении разряда.

Для повышения квалификации или разряда токарю требуется:

1. пройти обучение в учебном центре
2. сделать пробную квалификационную работу
3. сдать экзамен по теории

После этой процедуры вам должны выдать корочки о прохождении теории где должны стоять отметки о пройденных обучающих предметах и о сделанной пробной работе соответствующей запрошенному разряду и разряд на который вы претендуете. После чего делается запись в трудовую книжку. На многих предприятиях разряд дают просто так и заносят в трудовую книжку – это грубейшее нарушение закона и такие разряды могут быть аннулированы при переходе на другие предприятия.

Стаж для повышения разряда:

Для повышения разряда стаж играет не мало важную роль, а так же выполняемую вами работу в течении того времени с которого в последний раз было повышение. У токарей универсалов 6 разрядная тарифная сетка, а у токарей станков с ЧПУ 5 разрядная.

• Ученики, стажеры – проходят обучение от трех месяцев с изготовлением пробной работы после успешной сдачи экзамена дается 2 или 3 разряд (комиссия решает какой разряд выдать 2 или 3).
• Токарь 3 разряда – для получения 3 разряда должен пройти год с момента получения 2 разряда. В течении этого года токарь 2 разряда должен уметь изготовлять детали 3 разряда. Процедура повышения разряда проходит у всех одинаково.
• Токарь 4 разряда – для получения 4 разряда должен пройти год с момента получения 3 разряда. В течении этого года токарь 3 разряда должен уметь изготовлять детали 4 разряда. После чего токарь проходит обучения с изготовлением пробной работы и сдает экзамен.
• Токарь 5 разряда – это более серьезный уровень подготовки токарей. Для получения 5 разряда должно пройти два года с момента получения 4 разряда. Для получения 5 разряда необходимо в течении двух лет выполнять токарем 4 разряда 30% работ по 5 разряду.
• Токарь 6 разряда – это максимально достижение в токарном деле и для получения 6 разряда должно пройти не менее 3 лет с момента получения 5 разряда. Токарь наивысшей квалификации так же проходит обучение и выполняет пробную работу соответствующую запрошенному разряду.

Разряд могут понизить – за грубые нарушения технологической дисциплины, изготовление брака или скрытого брака, систематическое получение возвратов и замечаний от контролеров БТК. У каждого токаря есть аттестат или личное удостоверение, при грубейших нарушениях из книжки вырывается талон, после третьего талона понижается разряд или токаря отправляют на пересдачу.

Повышение разрядов рабочим

Свиток: Классификатор Пост. МТ и СЗ № 125 от 22.10.2009

18447 Слесарь аварийно-восстановительных работ
18449 Слесарь аварийно-восстановительных работ в области газоснабжения

18450 Слесарь зумпфового агрегата
18452 Слесарь-инструментальщик
18454 Слесарь-испытатель
18458 Слесарь-механик по испытанию установок и аппаратуры
18460 Слесарь-механик по радиоэлектронной аппаратуре
18462 Слесарь-механик по ремонту авиационных приборов
18464 Слесарь-механик электромеханических приборов и систем
18466 Слесарь механосборочных работ
18468 Слесарь-монтажник приборного оборудования
18470 Слесарь-монтажник судовой
18476 Слесарь-опрессовщик
18477 Слесарь по аэрогидродинамическим испытаниям
18481 Слесарь по выводам и обмоткам электрических машин
18484 Слесарь по изготовлению деталей и узлов систем вентиляции и пневмотранспорта
18485 Слесарь по изготовлению и доводке деталей летательных аппаратов
18487 Слесарь по изготовлению и ремонту трубопроводов
18489 Слесарь по изготовлению узлов и деталей санитарно-технических систем
18492 Слесарь по изготовлению узлов и деталей технологических трубопроводов
18494 Слесарь по контрольно-измерительным приборам и автоматике
18496 Слесарь по монтажу и ремонту оснований морских буровых и эстакад
18497 Слесарь по обслуживанию буровых
18498 Слесарь по обслуживанию и ремонту наружных газопроводов

18499 Слесарь по обслуживанию оборудования электростанций
18501 Слесарь по обслуживанию ракетного трека
18503 Слесарь по обслуживанию тепловых пунктов
18505 Слесарь по обслуживанию тепловых сетей
18507 Слесарь по осмотру и ремонту локомотивов на пунктах технического обслуживания
18509 Слесарь по ремонту авиадвигателей
18511 Слесарь по ремонту автомобилей
18513 Слесарь по ремонту агрегатов
18514 Слесарь по ремонту боевых и специальных машин
18515 Слесарь по ремонту вооружения
18520 Слесарь по ремонту гидротурбинного оборудования
18522 Слесарь по ремонту дорожно-строительных машин и тракторов
18523 Слесарь по ремонту и обслуживанию оборудования
18524 Слесарь по ремонту и обслуживанию перегрузочных машин
18526 Слесарь по ремонту и обслуживанию систем вентиляции и кондиционирования
18528 Слесарь по ремонту лесозаготовительного оборудования
18529 Слесарь по ремонту летательных аппаратов
18531 Слесарь по ремонту оборудования котельных и пылеприготовительных цехов
18535 Слесарь по ремонту оборудования тепловых сетей
18537 Слесарь по ремонту оборудования топливоподачи
18538 Слесарь по ремонту парогазотурбинного оборудования
18540 Слесарь по ремонту подвижного состава
18542 Слесарь по ремонту путевых машин и механизмов
18545 Слесарь по ремонту сельскохозяйственных машин и оборудования
18547 Слесарь по ремонту технологических установок
18549 Слесарь по сборке металлоконструкций
18551 Слесарь по такелажу и грузозахватным приспособлениям
18552 Слесарь по топливной аппаратуре
18554 Слесарь по обслуживанию и ремонту газоиспользующего оборудования

18557 Слесарь-проводчик
18559 Слесарь-ремонтник
18560 Слесарь-сантехник
18561 Слесарь-сборщик авиационных приборов
18562 Слесарь-сборщик бытовой техники

18564 Слесарь-сборщик двигателей и агрегатов
18567 Слесарь-сборщик летательных аппаратов
18569 Слесарь-сборщик радиоэлектронной аппаратуры и приборов
18570 Слесарь-сборщик строительных конструкций

18572 Слесарь системы испарительного охлаждения
18574 Слесарь-стендовик
18576 Слесарь строительный
18578 Слесарь-судоремонтник двигателей внутреннего сгорания (ДВС)
18581 Слесарь централизованной смазочной станции
18585 Слесарь-электрик по обслуживанию и ремонту оборудования метрополитена
18587 Слесарь-электрик по обслуживанию и ремонту станционного и тоннельного оборудования метрополитена
18589 Слесарь-электрик по обслуживанию и ремонту эскалаторов
18590 Слесарь-электрик по ремонту электрооборудования
18591 Слесарь-электрик по ремонту электрооборудования боевых и специальных машин
18594 Слесарь электродной продукции
18595 Слесарь-электромеханик по ремонту авиационного вооружения
18596 Слесарь-электромонтажник

Работники с разрядом.

Налоги & бухучет, № 68, Август, 2020

В соответствии с Национальным классификатором Украины ДК 003:2010 «Классификатор профессий» (КП) профессиональные названия работ разделены по профессиональным признакам и систематизированы в девять разделов.

Кроме того, по профессиям установлено категорирование — разделение профессий по категориям, классам, разрядам. Оно определяет сложность работ, образовательно-квалификационный уровень, навыки. Так, раздел:

— 5 КП «Работники сферы торговли и услуг» предусматривает разряды от 1 до 6 или классы. И по отдельным профессиям — старший и без категории;

— 6 КП «Квалифицированные работники сельского и лесного хозяйств, рыборазведения и рыболовства» — разряды от 1 до 6 или классы;

— 7 КП «Квалифицированные рабочие с инструментом» — разряды от 1 до 6 или классы, по некоторым профессиям — 7 и 8 разряды как повышение квалификации до младшего специалиста;

8218577″>— 8 КП «Рабочие по обслуживанию, эксплуатации и контролю за работой технологического оборудования, сборке оборудования и машин» — разряды от 1 до 6 или классы, по некоторым профессиям — 7 и 8 разряды как повышение квалификации до младшего специалиста. Категорирование по классам: первый, второй. Категории: А1, А, В1, В, С1, С, D1, D, BE, C1E, CE, D1E, DE и T для профессий водителей;

— 9 КП «Самые простые профессии» — 1, 2, 3 разряды или без категории и старший. Однако чаще всего категорирование не применяется.

Разряд — это степень производственной квалификации. Его присваивают квалифицированным рабочим. Каждый из разрядов предусматривает постепенное повышение функциональных обязанностей, ответственности работника по определенному одинаковому кругу работ.

Отметим, что каждому рабочему важно не только получить разряд, но и сохранить его. Часто возникает вопрос: «Сохраняется ли разряд при переходе к другому работодателю»? Здесь следует отметить, что разряд, присвоенный рабочему, действует прежде всего на данном конкретном предприятии.

На другом предприятии также могут (но не обязательно!) принять этого работника на рабочее место, для которого штатным расписанием предусмотрен такой разряд.

Внимание! В соответствии с п. 16 Общих положений Справочника № 336* во всех записях о выполняемых работах, в том числе и в штатном расписании, трудовой книжке и приказах, следует употреблять полное название профессии (должности) в соответствии с КП с добавлением квалификационной категории (разряда). Например, «Машинист скрепера 4-го разряда», «Слесарь-сантехник 4-го разряда» и т. п.

Кроме того, если работнику в период работы предоставляется новый разряд (повышается, а в отдельных случаях — понижается), об этом в трудовой книжке делается соответствующая запись в разделе «Сведения о работе» отдельной строкой. То есть вы указываете:

— в графе 1 — порядковый номер записи;

— в графе 2 — дату, когда была установлена определенная категория;

— в графе 3 — информацию о присвоении квалификационной категории, квалификационного разряда, класса, например, «Присвоен 5-й разряд водителя погрузчика»;

— в графе 4 — дату и номер соответствующего приказа (распоряжения) работодателя.

Через какое время можно повысить разряд электромонтера. Периодичность повышения разряда электромонтера (электрика)



Через какое время можно повысить разряд электромонтера. Периодичность повышения разряда электромонтера (электрика) – через какой период можно повысить разряд электромонтера (электрика).

Однозначного ответа на вопрос, когда или через сколько времени (через какой период) электромонтеру можно повысить разряд, к сожалению нет. Но не всё так печально, так как есть некие усреднённые практические стандарты предприятий на этот счёт. Об этом далее по порядку.

Существуют некие среднестатистические данные по различным предприятиям и организациям, касающиеся сроков (периодов времени), по истечении которых, электромонтер имеет право повысить свой квалификационный разряд на следующий более высокий, т.е. сдать экзамен на повышение разряда.

Бытует мнение, что сроки повышения разряда электромонтеров оговорены в ЕТКС (Единый тарифно-квалификационный справочник), однако это не так – в этом справочнике прописаны лишь объемы знаний и навыков, которыми должен владеть электромонтер определенного квалификационного разряда.

Исходя из опыта подавляющего большинства предприятий (организаций) России, в которых трудоустроены электромонтеры и которые имеют лицензию на право обучения и аттестации своих работников, а в частности электромонтеров (электриков), периодичность повышения разряда принята следующей:

Для электромонтера, не имеющего никакого профильного образования по данной специальности – нужно отработать (обучаясь на рабочем месте) 6 месяцев на предприятии учеником и пройти обучение в учебном центре предприятия; по прошествии этого времени данный электромонтёр имеет право для повышения разряда и сдает экзамен на 3 разряд. Далее, право повысить разряд до 4, 5, 6 и т.д., он получает через 2 года на каждый из разрядов, то есть срок между повышениями на каждый более высоки разряд будет составлять 2 года.

Электромонтер, еще не имеющий никакого разряда, но имеющий профильное образование (ПТУ, техникум или технический ВУЗ (ВУЗ любого профиля)) – имеет право сдать квалификационный экзамен комиссии предприятия на присвоение ему 3 разряда через 3 – 3,5 месяца после обучения на рабочем месте (работа учеником). Далее данный электромонтер, в случае, если он имеет ПТУ или техникум по специальности “электромонтер” может повышать разряды на более высокие также через каждые 2 года.

ОДНАКО!!! – Если электромонтер имеет несколько образований, например ПТУ (специальность электромонтер) + любой технический ВУЗ (любая техническая специальность) или техникум (специальность электромонтер) + любой технический ВУЗ (любая техническая специальность), а также, если он имеет только ВУЗ по специальности “электромонтер” – периодичность сдачи на разряд увеличивается и они могут претендовать на повышение своего квалификационного разряда через 1 год. То есть, имеют право повышать свой разряд через срок 1 год после получения предыдущего разряда.

********************************************************************************************************************************************

!!! СЕРЬЁЗНЫЕ ЗНАКОМСТВА С ИНОСТРАНЦАМИ ДЛЯ ЖЕНЩИН ИЗ РФ И СНГ !!!

**********************************************************

!!! СЕКС-ЗНАКОМСТВА, СЕКС-ФОТО И СЕКС-ВИДЕО. ЗАХОДИ !!!

********************************************************************************************************************************************

В категорию сайта “Техника и электротехника”

ВИНЕГРЕТ.РУ – Обо всем понемногу. ГЛАВНАЯ

Категориальные данные – документация pandas 0.25.2

Это введение в категориальный тип данных pandas, включая краткое сравнение с коэффициентом R .

Категории – это тип данных pandas, соответствующий категориальным переменным в статистика. Категориальная переменная принимает ограниченное и обычно фиксированное значение. количество возможных значений ( категорий ; уровней в R). Примеры: пол, социальный класс, группа крови, принадлежность к стране, время наблюдения или рейтинг через Весы Лайкерта.

В отличие от статистических категориальных переменных, категориальные данные могут иметь порядок (например, «Полностью согласен» против «согласен» или «первое наблюдение» против «второго наблюдения»), но числовые операции (добавления, разделения,…) невозможны.

Все значения категориальных данных относятся к категориям или np.nan . Порядок определяется порядок категорий , а не лексический порядок значений. Внутренне структура данных состоит из категорий массива и целочисленного массива кодов , которые указывают на реальное значение в массив категорий .

Категориальный тип данных полезен в следующих случаях:

• Строковая переменная, состоящая всего из нескольких разных значений. Преобразование такой строки в категориальную переменную сэкономит память, см. здесь.
• Лексический порядок переменной отличается от логического порядка («один», «два», «три»). Преобразовав в категориальный и указав порядок по категориям, сортировку и min / max будет использовать логический порядок вместо лексического, см. здесь.
• Как сигнал другим библиотекам Python, что этот столбец следует рассматривать как категориальный переменная (например, для использования подходящих статистических методов или типов графиков).

См. Также документацию API по категориям.

Создание объекта

Создание серии

Категориальный Series или столбцы в DataFrame можно создать несколькими способами:

Путем указания dtype = "category" при создании Series :

 В [1]: s = pd.Серии (["a", "b", "c", "a"], dtype = "category")

В [2]: s
Из [2]:
0 а
1 б
2 с
3 а
dtype: категория
Категории (3, объект): [a, b, c]
 

Путем преобразования существующей серии или столбца в категорию dtype:

 В [3]: df = pd. DataFrame ({"A": ["a", "b", "c", "a"]})

В [4]: ​​df ["B"] = df ["A"]. Astype ('категория')

В [5]: df
Из [5]:
   А Б
0 а а
1 б б
2 c c
3 а а
 

Используя специальные функции, такие как cut () , которые группируют данные в дискретные бункеры.См. Пример тайлинга в документации.

 В [6]: df = pd.DataFrame ({'значение': np.random.randint (0, 100, 20)})

В [7]: labels = ["{0} - {1}". Format (i, i + 9) for i in range (0, 100, 10)]

В [8]: df ['group'] = pd.cut (df.value, range (0, 105, 10), right = False, labels = labels)

В [9]: df.head (10)
Из [9]:
   группа значений
0 65 60 - 69
1 49 40–49
2 56 50–59
3 43 40–49
4 43 40–49
5 91 90–99
6 32 30 - 39
7 87 80 - 89
8 36 30 - 39
9 8 0–9
 

Пройдя мимо панд.Отнесите объект к категории Series или назначьте его DataFrame .

 В [10]: raw_cat = pd.Categorical ([«a», «b», «c», «a»], Categories = [«b», «c», «d»],
   ....: order = False)
   ....:

В [11]: s = pd. Series (raw_cat)

В [12]: s
Из [12]:
0 NaN
1 б
2 с
3 NaN
dtype: категория
Категории (3, объект): [b, c, d]

В [13]: df = pd.DataFrame ({"A": ["a", "b", "c", "a"]})

В [14]: df ["B"] = raw_cat

В [15]: df
Из [15]:
   А Б
0 а NaN
1 б б
2 c c
3 а NaN
 

Категориальные данные имеют особую категорию dtype:

 В [16]: df.dtypes
Из [16]:
Объект
Категория B
dtype: объект
 

Создание DataFrame

Подобно предыдущему разделу, где один столбец был преобразован в категориальный, все столбцы в DataFrame можно пакетно преобразовать в категориальный как во время, так и после построения.

Это можно сделать во время построения, указав dtype = "category" в конструкторе DataFrame :

 В [17]: df = pd.DataFrame ({'A': список ('abca'), 'B': список ('bccd')}, dtype = "category")

В [18]: df.dtypes
Из [18]:
Категория
Категория B
dtype: объект
 

Обратите внимание, что категории, представленные в каждом столбце, различаются; преобразование выполняется столбец за столбцом, поэтому только метки, присутствующие в данном столбце, являются категориями:

 В [19]: df ['A']
Из [19]:
0 а
1 б
2 с
3 а
Имя: A, d тип: категория
Категории (3, объект): [a, b, c]

В [20]: df ['B']
Из [20]:
0 б
1 с
2 с
3 дн. 
Имя: B, d тип: категория
Категории (3, объект): [b, c, d]
 

Аналогично, все столбцы в существующем DataFrame могут быть преобразованы в пакетном режиме с использованием DataFrame.astype () :

 В [21]: df = pd.DataFrame ({'A': список ('abca'), 'B': список ('bccd')})

В [22]: df_cat = df.astype ('категория')

В [23]: df_cat.dtypes
Из [23]:
Категория
Категория B
dtype: объект
 

Это преобразование также выполняется столбец за столбцом:

 В [24]: df_cat ['A']
Из [24]:
0 а
1 б
2 с
3 а
Имя: A, d тип: категория
Категории (3, объект): [a, b, c]

В [25]: df_cat ['B']
Из [25]:
0 б
1 с
2 с
3 дн.
Имя: B, d тип: категория
Категории (3, объект): [b, c, d]
 

Управляющее поведение

В приведенных выше примерах, где мы передали dtype = 'category' , мы использовали значение по умолчанию поведение:

1. Категории выводятся на основе данных.
2. Категории неупорядочены.

Чтобы управлять этим поведением, вместо передачи 'category' используйте экземпляр из Категориальный тип .

 В [26]: из pandas.api.types импортировать КатегориальныйДтип

В [27]: s = pd.Series (["a", "b", "c", "a"])

В [28]: cat_type = CategoryDtype (категории = ["b", "c", "d"],
   ....: order = True)
   ....:

В [29]: s_cat = s.astype (cat_type)

В [30]: s_cat
Из [30]:
0 NaN
1 б
2 с
3 NaN
dtype: категория
Категории (3, объект): [b 
 Аналогично,  CategoryDtype  может использоваться с  DataFrame , чтобы гарантировать, что категории
согласованы между всеми столбцами.
 В [31]: из pandas.api.types импортировать Категорический тип

В [32]: df = pd.DataFrame ({'A': список ('abca'), 'B': список ('bccd')})

В [33]: cat_type = CategoryDtype (Categories = list ('abcd'),
   ....: order = True)
   ....:

В [34]: df_cat = df.astype (cat_type)

В [35]: df_cat ['A']
Из [35]:
0 а
1 б
2 с
3 а
Имя: A, d тип: категория
Категории (4, объект): [a 
 Примечание
 Для выполнения табличного преобразования, где все метки во всем  DataFrame  используются как
категорий для каждого столбца, параметр  категорий  может быть определен программно с помощью  категорий = pd. уникальный (df.to_numpy (). ravel ()) .
 Если у вас уже есть коды   и  категории , вы можете использовать  from_codes ()  конструктор для сохранения шага факторизации
в обычном режиме конструктора:
 В [37]: splitter = np.random.choice ([0, 1], 5, p = [0,5, 0,5])

В [38]: s = pd.Series (pd.Categorical.from_codes (splitter,
   ....: Categories = ["поезд", "тест"]))
   ....:
 
 Восстановление исходных данных 
 Чтобы вернуться к исходному массиву  Series  или NumPy, используйте  серии.astype (исходный_дтип)  или  np.asarray (категориальный) :
 В [39]: s = pd.Series (["a", "b", "c", "a"])

В [40]: s
Из [40]:
0 а
1 б
2 с
3 а
dtype: объект

В [41]: s2 = s.astype ('категория')

В [42]: s2
Из [42]:
0 а
1 б
2 с
3 а
dtype: категория
Категории (3, объект): [a, b, c]

В [43]: s2.astype (str)
Из [43]:
0 а
1 б
2 с
3 а
dtype: объект

В [44]: np.asarray (s2)
Out [44]: array (['a', 'b', 'c', 'a'], dtype = объект)
 
 Примечание
 В отличие от функции R  фактор , категориальные данные не преобразуют входные значения в
струны; категории будут иметь тот же тип данных, что и исходные значения.
 Примечание
 В отличие от функции R  фактор , в настоящее время нет возможности назначать / изменять метки на
время создания. Используйте  категорий , чтобы изменить категории после создания.
 Категориальный тип 
 Изменено в версии 0.21.0.
 Тип категории полностью описывается
  категории : последовательность уникальных значений и отсутствие пропущенных значений
  заказано : логическое значение
 Эта информация может храниться в  CategoryDtype .Аргумент  категорий  является необязательным, что означает, что фактические категории
следует выводить из того, что присутствует в данных, когда  панды. Создана категория . Категории считаются неупорядоченными.
по умолчанию.
 В [45]: из pandas.api.types импортировать КатегориальныйДтип

В [46]: CategoryDtype (['a', 'b', 'c'])
Out [46]: CategoryDtype (категории = ['a', 'b', 'c'], упорядоченный = None)

В [47]: CategoryDtype (['a', 'b', 'c'], упорядоченный = True)
Выход [47]: КатегориальныйDтип (категории = ['a', 'b', 'c'], упорядоченный = True)

В [48]: CategoryDtype ()
Out [48]: CategoryDtype (категории = Нет, упорядоченный = Нет)
 
 A  CategoryDtype  можно использовать в любом месте, панда
ожидает  dtype . Например  pandas.read_csv () ,  pandas.DataFrame.astype () , или в конструкторе  Series .
 Примечание
 Для удобства вы можете использовать строку  'category'  вместо  CategoryDtype , если требуется поведение по умолчанию для
категории неупорядочены и равны установленным значениям, присутствующим в
множество. Другими словами,  dtype = 'category'  эквивалентно  dtype = CategoryDtype () .
 Семантика равенства 
 Два экземпляра  CategoryDtype  сравнивают равные
всякий раз, когда они имеют одинаковые категории и порядок.При сравнении двух
неупорядоченные категории, порядок  категорий  не рассматривается.
 В [49]: c1 = CategoryDtype (['a', 'b', 'c'], заказанный = False)

# Равно, поскольку заказ не учитывается при заказе = False
В [50]: c1 == CategoryDtype (['b', 'c', 'a'], заказанный = False)
Out [50]: Верно

# Неравно, так как второй тип CategoryDtype упорядочен
В [51]: c1 == CategoryDtype (['a', 'b', 'c'], упорядоченный = True)
Out [51]: ложь
 
 Все экземпляры  CategoryDtype  сравниваются со строкой  'category' .
 В [52]: c1 == 'category'
Out [52]: Верно
 
 Предупреждение
 Поскольку  dtype = 'category'  по существу  CategoryDtype (None, False) ,
и поскольку все экземпляры  CategoryDtype  сравниваются с  'category' ,
все экземпляры  CategoryDtype  сравниваются как  CategoryDtype (None, False) , независимо от  категорий  или  заказал .
 Описание 
 Использование  describe ()  для категориальных данных даст аналогичные
вывод в  Series  или  DataFrame  типа  string .
 В [53]: cat = pd.Categorical (["a", "c", "c", np.nan], Categories = ["b", "a", "c"])

В [54]: df = pd.DataFrame ({"cat": cat, "s": ["a", "c", "c", np.nan]})

В [55]: df.describe ()
Из [55]:
       кошка с
счет 3 3
уникальный 2 2
верх c c
частота 2 2

В [56]: df ["кот"]. Описать ()
Из [56]:
считать 3
уникальный 2
верх c
частота 2
Имя: кот, dtype: объект
 
 Работа с категориями 
 Категориальные данные имеют  категорий  и  упорядоченных  свойств, в которых перечислены их
возможные значения и имеет ли значение порядок. Эти свойства
выставлены как  s.cat. категории  и  s.cat. заказаны . Если вы не сделаете это вручную
укажите категории и порядок, они выводятся из переданных аргументов.
 В [57]: s = pd.Series (["a", "b", "c", "a"], dtype = "category")

В [58]: s.cat.categories
Out [58]: Index (['a', 'b', 'c'], dtype = 'object')

В [59]: s.cat.ordered
Out [59]: ложь
 
 Также можно переходить по категориям в определенном порядке:
 В [60]: s = pd.Series (pd.Категориальный (["a", "b", "c", "a"],
   ....: категории = ["c", "b", "a"]))
   ....:

В [61]: s.cat.categories
Out [61]: Индекс (['c', 'b', 'a'], dtype = 'object')

В [62]: s.cat.ordered
Out [62]: ложь
 
 Примечание
 Новые категориальные данные , а не  автоматически упорядочиваются. Вы должны явно
pass  orders = True  для обозначения упорядоченного  Категориального .
 Примечание
 Результат  unique ()  не всегда совпадает с  Series. кат. категории ,
потому что  Series.unique ()  имеет несколько гарантий, а именно, что он возвращает категории
в порядке появления, и он включает только те значения, которые действительно присутствуют.
 В [63]: s = pd.Series (list ('babc')). Astype (CategoryDtype (list ('abcd')))

В [64]: s
Из [64]:
0 б
1 а
2 б
3 с
dtype: категория
Категории (4, объект): [a, b, c, d]

# категории
В [65]: s.cat.categories
Out [65]: Индекс (['a', 'b', 'c', 'd'], dtype = 'object')

# уникальный посетитель
В [66]: с.уникальный()
Из [66]:
[b, a, c]
Категории (3, объект): [b, a, c]
 
 Переименование категорий 
 Переименование категорий осуществляется путем присвоения новых значений параметрам  Series.cat.categories  или с помощью  rename_categories ()  метод:
 В [67]: s = pd.Series (["a", "b", "c", "a"], dtype = "category")

В [68]: s
Из [68]:
0 а
1 б
2 с
3 а
dtype: категория
Категории (3, объект): [a, b, c]

В [69]: s. cat.categories = ["Group% s"% g для g в s.cat.categories]

В [70]: s
Из [70]:
0 Группа А
1 Группа б
2 Группа c
3 Группа а
dtype: категория
Категории (3, объект): [Группа a, группа b, группа c]

В [71]: s = s.cat.rename_categories ([1, 2, 3])

В [72]: s
Из [72]:
0 1
1 2
2 3
3 1
dtype: категория
Категории (3, int64): [1, 2, 3]

# Вы также можете передать объект, похожий на dict, чтобы отобразить переименование
В [73]: s = s.cat.rename_categories ({1: 'x', 2: 'y', 3: 'z'})

В [74]: s
Из [74]:
0 х
1 год
2 z
3 х
dtype: категория
Категории (3, объект): [x, y, z]
 
 Примечание
 В отличие от фактора  R , категориальные данные могут иметь категории других типов, кроме строки.
 Примечание
 Имейте в виду, что назначение новых категорий - это операция на месте, в то время как большинство других операций
под  Series.cat  по умолчанию возвращает новый  Series  dtype  категории .
 Категории должны быть уникальными, иначе возникает  ValueError :
 В [75]: попробуйте:
   . ...: s.cat.categories = [1, 1, 1]
   ....: кроме ValueError как e:
   ....: print ("ValueError:", str (e))
   ....:
ValueError: категориальные категории должны быть уникальными
 
 Категории также не должны быть  NaN  или  ValueError :
 В [76]: попробуйте:
   ....: s.cat.categories = [1, 2, np.nan]
   ....: кроме ValueError как e:
   ....: print ("ValueError:", str (e))
   ....:
ValueError: категориальные категории не могут быть нулевыми
 
 Добавление новых категорий 
 Добавление категорий может быть выполнено с помощью  add_categories ()  метод:
 В [77]: s = s.cat.add_categories ([4])

В [78]: s.cat.categories
Out [78]: индекс (['x', 'y', 'z', 4], dtype = 'object')

В [79]: s
Из [79]:
0 х
1 год
2 z
3 х
dtype: категория
Категории (4, объект): [x, y, z, 4]
 
 Удаление категорий 
 Удаление категорий может быть выполнено с помощью  remove_categories ()  метод.Значения, которые удаляются
заменены на  нп. нан  .:
 В [80]: s = s.cat.remove_categories ([4])

В [81]: s
Из [81]:
0 х
1 год
2 z
3 х
dtype: категория
Категории (3, объект): [x, y, z]
 
 Удаление неиспользуемых категорий 
 Также можно удалить неиспользуемые категории:
 В [82]: s = pd.Series (pd.Categorical (["a", "b", "a"],
   ....: категории = ["a", "b", "c", "d"]))
   ....:

В [83]: s
Из [83]:
0 а
1 б
2 а
dtype: категория
Категории (4, объект): [a, b, c, d]

В [84]: с.cat.remove_unused_categories ()
Из [84]:
0 а
1 б
2 а
dtype: категория
Категории (2, объект): [a, b]
 
 Категории настроек 
 Если вы хотите удалить и добавить новые категории за один шаг (в котором есть
преимущество в скорости) или просто установите для категорий заранее заданный масштаб,
используйте  set_categories () .
 В [85]: s = pd.Series (["один", "два", "четыре", "-"], dtype = "категория")

В [86]: s
Из [86]:
0 один
1 два
2 четыре
3 -
dtype: категория
Категории (4, объект): [-, четыре, один, два]

В [87]: s = s. cat.set_categories (["один", "два", "три", "четыре"])

В [88]: s
Из [88]:
0 один
1 два
2 четыре
3 NaN
dtype: категория
Категории (4, объект): [один, два, три, четыре]
 
 Примечание
 Имейте в виду, что  Категориальный.set_categories ()  не может знать, пропущена ли какая-то категория.
намеренно или из-за неправильного написания, или (в Python3) из-за разницы типов (например,
NumPy S1 dtype и строки Python). Это может привести к неожиданному поведению!
 Сортировка и заказ 
 Если заказаны категориальные данные ( с.cat.ordered == True ), то порядок категорий имеет
смысл и некоторые операции возможны. Если категориальный неупорядоченный,  .min () /. Max ()  вызовет  TypeError .
 В [89]: s = pd.Series (pd.Categorical (["a", "b", "c", "a"], orders = False))

В [90]: s.sort_values ​​(inplace = True)

В [91]: s = pd.Series (["a", "b", "c", "a"]). Astype (
   ....: КатегориальныйДтип (заказанный = Истина)
   . ...:)
   ....:

В [92]: s.sort_values ​​(inplace = True)

В [93]: s
Из [93]:
0 а
3 а
1 б
2 с
dtype: категория
Категории (3, объект): [a 
 Вы можете настроить упорядочение категориальных данных с помощью  as_ordered ()  или неупорядоченные с помощью  as_unordered () . Эти будут
по умолчанию возвращает  новый объект .
 В [95]: s.cat.as_ordered ()
Из [95]:
0 а
3 а
1 б
2 с
dtype: категория
Категории (3, объект): [a 
 Сортировка будет использовать порядок, определенный по категориям, а не какой-либо лексический порядок, присутствующий в типе данных.Это верно даже для строк и числовых данных:
 В [97]: s = pd.Series ([1, 2, 3, 1], dtype = "category")

В [98]: s = s.cat.set_categories ([2, 3, 1], заказанный = True)

В [99]: s
Из [99]:
0 1
1 2
2 3
3 1
dtype: категория
Категории (3, int64): [2 <3 <1]

В [100]: s. sort_values ​​(inplace = True)

В [101]: s
Из [101]:
1 2
2 3
0 1
3 1
dtype: категория
Категории (3, int64): [2 <3 <1]

В [102]: s.min (), s.max ()
Из [102]: (2, 1)
 
 Повторный заказ 
 Изменение порядка категорий возможно с помощью  Категориальная.reorder_categories ()  и
методы  Category.set_categories () . Для  Category.reorder_categories () , все
старые категории должны быть включены в новые категории, новые категории не допускаются. Это будет
обязательно сделайте порядок сортировки таким же, как порядок категорий.
 В [103]: s = pd.Series ([1, 2, 3, 1], dtype = "category")

В [104]: s = s.cat.reorder_categories ([2, 3, 1], заказанный = True)

В [105]: s
Из [105]:
0 1
1 2
2 3
3 1
dtype: категория
Категории (3, int64): [2 <3 <1]

В [106]: с.sort_values ​​(inplace = True)

В [107]: s
Из [107]:
1 2
2 3
0 1
3 1
dtype: категория
Категории (3, int64): [2 <3 <1]

В [108]: s.min (), s.max ()
Из [108]: (2, 1)
 
 Примечание
 Обратите внимание на разницу между назначением новых категорий и изменением порядка категорий: первая
переименовывает категории и, следовательно, отдельные значения в  Series , но если первое
позиция была отсортирована последней, переименованное значение все равно будет отсортировано последним. Изменение порядка означает, что
способ сортировки значений впоследствии будет другим, но не отдельные значения в  Серии  изменены.
 Примечание
 Если  Категориальный  не заказан,  Series.min ()  и  Series.max ()  поднимет  Ошибка типа . Числовые операции, такие как  + ,  - ,  * , / и операции на их основе
(например,  Series.median () , которому потребуется вычислить среднее между двумя значениями, если длина
массива есть даже) не работают и вызывают  TypeError .
 Многоколоночная сортировка 
 Категориальный столбец с заданным типом будет участвовать в сортировке по нескольким столбцам так же, как и другие столбцы.Порядок категорий определяется  категориями  этого столбца.
 В [109]: dfs = pd.DataFrame ({'A': pd.Categorical (list ('bbeebbaa'),
   .....: категории = ['e', 'a', 'b'],
   . ....: order = True),
   .....: 'B': [1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1]})
   .....:

В [110]: dfs.sort_values ​​(by = ['A', 'B'])
Из [110]:
   А Б
2 e 1
3 e 2
7 а 1
6 а 2
0 б 1
5 б 1
1 б 2
4 б 2
 
 Изменение порядка  категорий  изменяет будущую сортировку.
 В [111]: dfs ['A'] = dfs ['A']. Cat.reorder_categories (['a', 'b', 'e'])

В [112]: dfs.sort_values ​​(by = ['A', 'B'])
Из [112]:
   А Б
7 а 1
6 а 2
0 б 1
5 б 1
1 б 2
4 б 2
2 e 1
3 e 2
 
 Сравнения 
 Сравнение категориальных данных с другими объектами возможно в трех случаях:
 Сравнение равенства ( ==  и ! = ) со списковым объектом (список, серия, массив,
…) Той же длины, что и категориальные данные.
 Все сравнения ( == , ! = , > , > = ,  < и  <= ) категориальных данных с
другая категориальная серия, когда заказано  == True  и  категории  совпадают.
 Все сравнения категориальных данных со скаляром.
 Все другие сравнения, особенно «неравные» сравнения двух категорий с разными
категории или категориальный объект с любым списковым объектом вызовет  TypeError .
 Примечание
 Любые «неравные» сравнения категориальных данных с  Series ,  np.array ,  list  или
категориальные данные с разными категориями или упорядочением вызовут  TypeError , потому что пользовательский
Порядок категорий можно интерпретировать двояко: первый с учетом
заказывая и один без.
 В [113]: cat = pd.Series ([1, 2, 3]). Astype (
   .....: Категориальный тип ([3, 2, 1], упорядоченный = Истина)
   .....:)
   .....:

В [114]: cat_base = pd.Series ([2, 2, 2]). Astype (
   .....: Категориальный тип ([3, 2, 1], упорядоченный = Истина)
   .....:)
   .....:

В [115]: cat_base2 = pd.Series ([2, 2, 2]). Astype (
   .....: CategoryDtype (заказанный = True)
   . ....:)
   .....:

В [116]: кошка
Из [116]:
0 1
1 2
2 3
dtype: категория
Категории (3, int64): [3 <2 <1]

В [117]: cat_base
Из [117]:
0 2
1 2
2 2
dtype: категория
Категории (3, int64): [3 <2 <1]

В [118]: cat_base2
Из [118]:
0 2
1 2
2 2
dtype: категория
Категории (1, int64): [2]
 
 Сравнение с категорией с такими же категориями и упорядочением или со скалярными произведениями:
 В [119]: cat> cat_base
Из [119]:
0 Верно
1 ложь
2 ложь
dtype: bool

В [120]: cat> 2
Из [120]:
0 Верно
1 ложь
2 ложь
dtype: bool
 
 Сравнение на равенство работает с любым списковым объектом одинаковой длины и скаляров:
 В [121]: cat == cat_base
Из [121]:
0 ложь
1 Верно
2 ложь
dtype: bool

В [122]: cat == np.массив ([1, 2, 3])
Из [122]:
0 Верно
1 Верно
2 Верно
dtype: bool

В [123]: cat == 2
Из [123]:
0 ложь
1 Верно
2 ложь
dtype: bool
 
 Не работает, потому что категории не совпадают:
 В [124]: попробуйте:
   .....: кошка> cat_base2
   .....: кроме TypeError как e:
   . ....: print ("TypeError:", str (e))
   .....:
TypeError: категории можно сравнивать только в том случае, если «категории» совпадают. Категории бывают разной длины
 
 Если вы хотите провести «неравное» сравнение категориального ряда со списковым объектом
что не является категориальными данными, вам нужно быть явным и преобразовать категориальные данные обратно в
исходные значения:
 В [125]: base = np.массив ([1, 2, 3])

В [126]: попробуйте:
   .....: кот> база
   .....: кроме TypeError как e:
   .....: print ("TypeError:", str (e))
   .....:
TypeError: невозможно сравнить категориальное значение для op __gt__ с типом .
Если вы хотите сравнить значения, используйте 'np.asarray (cat)  other'.

В [127]: np.asarray (cat)> base
Out [127]: массив ([False, False, False])
 
 При сравнении двух неупорядоченных категорий с одинаковыми категориями порядок не учитывается:
 В [128]: c1 = pd.Категориальный (['a', 'b'], категории = ['a', 'b'], упорядоченный = False)

В [129]: c2 = pd. Categorical (['a', 'b'], category = ['b', 'a'], orders = False)

В [130]: c1 == c2
Выход [130]: массив ([True, True])
 
 Операции 
 Помимо  Series.min () ,  Series.max ()  и  Series.mode () ,
с категориальными данными возможны следующие операции:
  Series  методы, такие как  Series.value_counts ()  будут использовать все категории,
даже если каких-то категорий нет в данных:
 В [131]: s = pd.Серия (pd.Categorical (["a", "b", "c", "c"],
   .....: Categories = ["c", "a", "b", "d"]))
   .....:

В [132]: s.value_counts ()
Из [132]:
с 2
б 1
а 1
d 0
dtype: int64
 
 Groupby также покажет «неиспользуемые» категории:
 В [133]: cats = pd.Categorical ([«a», «b», «b», «b», «c», «c», «c»],
   .....: Categories = ["a", "b", "c", "d"])
   .....:

В [134]: df = pd.DataFrame ({"коты": коты, "значения": [1, 2, 2, 2, 3, 4, 5]})

В [135]: df.groupby ("кошки"). mean ()
Из [135]:
      ценности
кошки
а 1. 0
b 2.0
в 4,0
d NaN

В [136]: cats2 = pd.Categorical (["a", "a", "b", "b"], Categories = ["a", "b", "c"])

В [137]: df2 = pd.DataFrame ({"cats": cats2,
   .....: "B": ["c", "d", "c", "d"],
   .....: "значения": [1, 2, 3, 4]})
   .....:

В [138]: df2.groupby (["коты", "B"]). Mean ()
Из [138]:
        ценности
кошки B
а в 1.0
     d 2,0
б в 3,0
     г 4.0
c c NaN
     d NaN
 
 Сводные таблицы:
 В [139]: raw_cat = pd.Categorical ([«a», «a», «b», «b»], Categories = [«a», «b», «c»])

В [140]: df = pd.DataFrame ({"A": raw_cat,
   .....: "B": ["c", "d", "c", "d"],
   .....: "значения": [1, 2, 3, 4]})
   .....:

В [141]: pd.pivot_table (df, values ​​= 'values', index = ['A', 'B'])
Из [141]:
     ценности
А Б
а в 1
  d 2
б в 3
  d 4
 
 Обработка данных 
 Оптимизированные методы доступа к данным pandas .loc ,  .iloc ,  .at  и  .iat ,
работать как обычно. Единственная разница - это тип возвращаемого значения (для получения) и
что могут быть присвоены только значения уже в  категориях .
 Получение 
 Если операция среза возвращает либо  DataFrame , либо столбец типа  Серия , сохраняется категория   dtype.
 В [142]: idx = pd.Index ([«h», «i», «j», «k», «l», «m», «n»])

В [143]: cats = pd.Серии ([«a», «b», «b», «b», «c», «c», «c»],
   .....: dtype = "category", index = idx)
   .....:

В [144]: values ​​= [1, 2, 2, 2, 3, 4, 5]

В [145]: df = pd.DataFrame ({"коты": коты, "значения": значения}, index = idx)

В [146]: df.iloc [2: 4,:]
Из [146]:
  ценности кошек
j b 2
k b 2

В [147]: df.iloc [2: 4,:]. Dtypes
Из [147]:
категория кошек
значения int64
dtype: объект

В [148]: df.loc ["h": "j", "cats"]
Из [148]:
ч а
я б
j b
Имя: кошки, dtype: категория
Категории (3, объект): [a, b, c]

В [149]: df [df ["cats"] == "b"]
Из [149]:
  ценности кошек
я б 2
j b 2
k b 2
 
 Примером, когда тип категории не сохраняется, является случай, если вы возьмете один единственный
row: полученный  Series  имеет dtype  object :
 # получить полную строку "h" как серию
В [150]: df. loc ["ч",:]
Из [150]:
кошки
значения 1
Имя: h, dtype: object
 
 При возврате одного элемента из категориальных данных также будет возвращено значение, а не категориальный
длиной «1».
 В [151]: df.iat [0, 0]
Out [151]: 'a'

В [152]: df ["коты"]. Cat.categories = ["x", "y", "z"]

В [153]: df.at ["h", "cats"] # возвращает строку
Out [153]: 'x'
 
 Примечание
 В отличие от функции R's  factor , где фактор  (c (1,2,3)) [1]  возвращает одно значение , множитель .
 Чтобы получить одно значение  Series  типа  category , вы передаете список с
единственное значение:
 В [154]: df.loc [["ч"], "кошки"]
Из [154]:
h x
Имя: кошки, dtype: категория
Категории (3, объект): [x, y, z]
 
 Средства доступа к строке и дате и времени 
 Аксессоры  .dt  и  .str  будут работать, если  s.cat.categories  относятся к
соответствующий тип:
 В [155]: str_s = pd. Series (list ('aabb'))

В [156]: str_cat = str_s.astype ('категория')

В [157]: str_cat
Из [157]:
0 а
1 а
2 б
3 б
dtype: категория
Категории (2, объект): [a, b]

В [158]: str_cat.str.contains ("a")
Из [158]:
0 Верно
1 Верно
2 ложь
3 ложь
dtype: bool

В [159]: date_s = pd.Series (pd.date_range ('01.01.2015', периоды = 5))

В [160]: date_cat = date_s.astype ('категория')

В [161]: date_cat
Из [161]:
0 01.01.2015
1 2015-01-02
2 2015-01-03
3 2015-01-04
4 2015-01-05
dtype: категория
Категории (5, datetime64 [ns]): [2015-01-01, 2015-01-02, 2015-01-03, 2015-01-04, 2015-01-05]

В [162]: date_cat.dt.day
Из [162]:
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
dtype: int64
 
 Примечание
 Возвращенный  Series  (или  DataFrame ) имеет тот же тип, что и если бы вы использовали  .str.  / .dt.   на  Series  этого типа (а не
тип  категория !).
 Это означает, что возвращаемые значения из методов и свойств на методах доступа  Series  и возвращаемые значения из методов и свойств на средствах доступа этого  Серия  преобразована в одну из  категории  будет равна:
 В [163]: ret_s = str_s. str.contains ("а")

В [164]: ret_cat = str_cat.str.contains ("a")

В [165]: ret_s.dtype == ret_cat.dtype
Из [165]: Верно

В [166]: ret_s == ret_cat
Из [166]:
0 Верно
1 Верно
2 Верно
3 Верно
dtype: bool
 
 Примечание
 Работа ведется по категориям  , а затем строится новая серия  . Это
некоторое влияние на производительность, если у вас есть строка типа  Series , где много элементов
повторяются (т.е. количество уникальных элементов в  серии  намного меньше, чем
длина  серии ).В этом случае может быть быстрее преобразовать исходный  Series  к одному из типа  категории  и используйте для этого  .str.   или  .dt.  .
 Настройка 
 Установка значений в категориальном столбце (или  серии ) работает, пока
значение включено в категории  :
 В [167]: idx = pd.Index ([«h», «i», «j», «k», «l», «m», «n»])

В [168]: cats = pd. Categorical ([«а», «а», «а», «а», «а», «а», «а»],
   .....: категории = ["a", "b"])
   .....:

В [169]: values ​​= [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

В [170]: df = pd.DataFrame ({"коты": коты, "значения": значения}, index = idx)

В [171]: df.iloc [2: 4,:] = [["b", 2], ["b", 2]]

В [172]: df
Из [172]:
  ценности кошек
ч а 1
я 1
j b 2
k b 2
л а 1
м а 1
п а 1

В [173]: попробуйте:
   .....: df.iloc [2: 4,:] = [["c", 3], ["c", 3]]
   .....: кроме ValueError как e:
   .....: print ("ValueError:", str (e))
   .....:
ValueError: невозможно установить элемент в категории с новой категорией, сначала установите категории
 
 Установка значений путем назначения категориальных данных также проверяет соответствие  категорий :
 В [174]: df.loc ["j": "k", "cats"] = pd.Categorical (["a", "a"], Categories = ["a", "b"])

В [175]: df
Из [175]:
  ценности кошек
ч а 1
я 1
j a 2
к а 2
л а 1
м а 1
п а 1

В [176]: попробуйте:
   .....: df.loc ["j": "k", "cats"] = pd.Категориальный (["b", "b"],
   . ....: Categories = ["a", "b", "c"])
   .....: кроме ValueError как e:
   .....: print ("ValueError:", str (e))
   .....:
ValueError: невозможно установить Категорию с другим без идентичных категорий
 
 При присвоении  Категориального  частям столбца других типов будут использоваться значения:
 В [177]: df = pd.DataFrame ({"a": [1, 1, 1, 1, 1], "b": ["a", "a", "a", "a", "а"]})

В [178]: df.loc [1: 2, «a»] = pd.Категориальный (["b", "b"], category = ["a", "b"])

В [179]: df.loc [2: 3, «b»] = pd.Categorical ([«b», «b»], Categories = [«a», «b»])

В [180]: df
Из [180]:
   а б
0 1 а
1 б а
2 б б
3 1 б
4 1 а

В [181]: df.dtypes
Из [181]:
объект
объект b
dtype: объект
 
 Слияние 
 Вы можете объединить два  DataFrames , содержащих категориальные данные, вместе,
но категории этих категорий должны быть одинаковыми:
 В [182]: cat = pd.Series (["a", "b"], dtype = "category")

В [183]: vals = [1, 2]

В [184]: df = pd.DataFrame ({"коты": кот, "валс": валс})

В [185]: res = pd. concat ([df, df])

В [186]: res
Из [186]:
  Кошки Валс
0 а 1
1 б 2
0 а 1
1 б 2

В [187]: res.dtypes
Из [187]:
категория кошек
vals int64
dtype: объект
 
 В этом случае категории не совпадают, поэтому возникает ошибка:
 В [188]: df_different = df.copy ()

В [189]: df_different ["коты"]. Cat.categories = ["c", "d"]

В [190]: попробуйте:
   .....: pd.concat ([df, df_different])
   .....: кроме ValueError как e:
   .....: print ("ValueError:", str (e))
   .....:
 
 То же самое относится к  df.append (df_different) .
 См. Также раздел о dtypes слияния для примечаний о сохранении dtypes слияния и производительности.
 Объединение 
 Если вы хотите объединить категории, которые не обязательно имеют одинаковые
категорий, функция  union_categoricals ()  будет
объединить список категорий. Новые категории будут объединением
категории объединяются.
 В [191]: from pandas.api.types import union_categoricals

В [192]: a = pd. Categorical (["b", "c"])

В [193]: b = pd.Categorical (["a", "b"])

В [194]: union_categoricals ([a, b])
Из [194]:
[b, c, a, b]
Категории (3, объект): [b, c, a]
 
 По умолчанию результирующие категории будут отсортированы как
они появляются в данных. Если вы хотите, чтобы категории
для лексической сортировки используйте аргумент  sort_categories = True .
 В [195]: union_categoricals ([a, b], sort_categories = True)
Из [195]:
[b, c, a, b]
Категории (3, объект): [a, b, c]
 
  union_categoricals  также работает с «легким» случаем объединения двух
категории тех же категорий и информация о заказе
(е.г. для чего вы также можете добавить  ).
 В [196]: a = pd.Categorical (["a", "b"], заказанный = True)

В [197]: b = pd.Categorical (["a", "b", "a"], order = True)

В [198]: union_categoricals ([a, b])
Из [198]:
[а, б, а, б, а]
Категории (2, объект): [a 
 В приведенном ниже примере возникает ошибка  TypeError , поскольку категории упорядочены и не идентичны.
 В [1]: a = pd.Categorical (["a", "b"], order = True)
В [2]: b = pd.Categorical (["a", "b", "c"], order = True)
В [3]: union_categoricals ([a, b])
Из [3]:
TypeError: для объединения упорядоченных категорий все категории должны быть одинаковыми
 
 Упорядоченные категории с разными категориями или порядками могут быть объединены
с использованием аргумента  ignore_ordered = True .
 В [199]: a = pd.Categorical (["a", "b", "c"], заказанный = True)

В [200]: b = pd.Categorical (["c", "b", "a"], order = True)

В [201]: union_categoricals ([a, b], ignore_order = True)
Из [201]:
[a, b, c, c, b, a]
Категории (3, объект): [a, b, c]
 
  union_categoricals ()  также работает с  Категориальный индекс  или  Серия , содержащий категориальные данные, но учтите, что
результирующий массив всегда будет простым  Категориальный :
 В [202]: a = pd.Серия (["b", "c"], dtype = 'category')

В [203]: b = pd. Series (["a", "b"], dtype = 'category')

В [204]: union_categoricals ([a, b])
Из [204]:
[b, c, a, b]
Категории (3, объект): [b, c, a]
 
 Примечание
  union_categoricals  может перекодировать целочисленные коды для категорий
при объединении категорий. Вероятно, это то, что вы хотите,
но если вы полагаетесь на точную нумерацию категорий, будьте
осведомленный.
 В [205]: c1 = pd.Categorical (["b", "c"])

В [206]: c2 = pd.Категориальный (["a", "b"])

В [207]: c1
Из [207]:
[До нашей эры]
Категории (2, объект): [b, c]

# "b" кодируется как 0
В [208]: c1.codes
Выход [208]: массив ([0, 1], dtype = int8)

В [209]: c2
Из [209]:
[а, б]
Категории (2, объект): [a, b]

# "b" кодируется как 1
В [210]: c2.codes
Выход [210]: массив ([0, 1], dtype = int8)

В [211]: c = union_categoricals ([c1, c2])

В [212]: c
Из [212]:
[b, c, a, b]
Категории (3, объект): [b, c, a]

# "b" везде кодируется как 0, так же, как c1, отличается от c2
В [213]: c.codes
Out [213]: array ([0, 1, 2, 0], dtype = int8)
 
 Конкатенация 
 В этом разделе описаны конкатенации, характерные для категории   dtype. См. Общее описание в разделе «Объединение объектов».
 По умолчанию  Series  или  DataFrame  объединение, которое содержит те же категории
приводит к категории   dtype, в противном случае - к объекту  dtype .
Используйте  .astype  или  union_categoricals , чтобы получить результат  категории .
 # те же категории
В [214]: s1 = pd.Series (['a', 'b'], dtype = 'category')

В [215]: s2 = pd.Series (['a', 'b', 'a'], dtype = 'category')

В [216]: pd.concat ([s1, s2])
Из [216]:
0 а
1 б
0 а
1 б
2 а
dtype: категория
Категории (2, объект): [a, b]

# разные категории
В [217]: s3 = pd.Series (['b', 'c'], dtype = 'category')

В [218]: pd.concat ([s1, s3])
Из [218]:
0 а
1 б
0 б
1 с
dtype: объект

В [219]: pd.concat ([s1, s3]). Astype ('категория')
Из [219]:
0 а
1 б
0 б
1 с
dtype: категория
Категории (3, объект): [a, b, c]

В [220]: union_categoricals ([s1.array, s3.array])
Из [220]:
[a, b, b, c]
Категории (3, объект): [a, b, c]
 
 Следующая таблица суммирует результаты  категорий  связанных конкатенаций.
 Категория Категория Объект Категория Объект Объект
 arg1
 arg2
 счет
 категория
 (идентичные категории)
 категория
 категория
 (разные категории, обе без заказа)
 (предполагается dtype)
 категория
 (категории разные, заказывается одна)
 (предполагается dtype)
 категория
 без категории
 (предполагается dtype)
 Получение / вывод данных 
 Вы можете записать данные, содержащие  категорий  dtypes, в  HDFStore .См. Здесь пример и предостережения.
 Также можно записывать и читать данные из файлов формата  Stata .
См. Здесь пример и предостережения.
 Запись в файл CSV преобразует данные, эффективно удаляя любую информацию о
категориальные (категории и упорядочивание). Поэтому, если вы прочитаете CSV-файл, вам нужно будет преобразовать
соответствующие столбцы вернуться в  категорию  и назначить правильные категории и категории упорядочивания.
 В [221]: import io

В [222]: s = pd.Серии (pd.Categorical (['a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'd']))

# переименовать категории
В [223]: s.cat.categories = ["очень хорошо", "хорошо", "плохо"]

# изменить порядок категорий и добавить недостающие категории
В [224]: s = s.cat.set_categories ([«очень плохо», «плохо», «средний», «хорошо», «очень хорошо»])

В [225]: df = pd.DataFrame ({"cats": s, "vals": [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

В [226]: csv = io.StringIO ()

В [227]: df.to_csv (csv)

В [228]: df2 = pd.read_csv (io.StringIO (csv.getvalue ()))

В [229]: df2.dtypes
Из [229]:
Безымянный: 0 int64
объект кошек
vals int64
dtype: объект

В [230]: df2 ["коты"]
Из [230]:
0 очень хорошо
1 хорошо
2 хорошо
3 очень хорошо
4 очень хорошо
5 плохо
Имя: коты, dtype: объект

# Повторить категорию
В [231]: df2 ["коты"] = df2 ["коты"]. astype ("категория")

В [232]: df2 ["коты"]. Cat.set_categories (["очень плохо", "плохо", "средний",
   .....:                                 "хорошо очень хорошо"],
   .....: inplace = True)
   .....:

В [233]: df2.dtypes
Из [233]:
Безымянный: 0 int64
категория кошек
vals int64
dtype: объект

В [234]: df2 ["коты"]
Из [234]:
0 очень хорошо
1 хорошо
2 хорошо
3 очень хорошо
4 очень хорошо
5 плохо
Имя: кошки, dtype: категория
Категории (5, объект): [очень плохо, плохо, средне, хорошо, очень хорошо]
 
 То же самое касается записи в базу данных SQL с помощью  to_sql .
 Отсутствующие данные 
 pandas в основном использует значение  np.nan  для представления отсутствующих данных. Это по
по умолчанию не включается в вычисления. См. Раздел «Отсутствующие данные».
 Отсутствующие значения следует включить , а не  в категории  категории ,
только в  значениях .
Вместо этого понимается, что NaN отличается, и это всегда возможно. При работе с кодами  категории  пропущенные значения всегда будут иметь
код -1 .
 В [235]: s = pd.Series (["a", "b", np.nan, "a"], dtype = "category")

# только две категории
В [236]: s
Из [236]:
0 а
1 б
2 NaN
3 а
dtype: категория
Категории (2, объект): [a, b]

В [237]: s.cat.codes
Из [237]:
0 0
1 1
2-1
3 0
dtype: int8
 
 Методы работы с недостающими данными, например  исна () ,  заливка () ,  дропна () , все нормально работают:
 В [238]: s = pd.Series (["a", "b", np.nan], dtype = "category")

В [239]: s
Из [239]:
0 а
1 б
2 NaN
dtype: категория
Категории (2, объект): [a, b]

В [240]: pd.исна (ы)
Из [240]:
0 ложь
1 ложь
2 Верно
dtype: bool

В [241]: s.fillna ("а")
Из [241]:
0 а
1 б
2 а
dtype: категория
Категории (2, объект): [a, b]
 
 Различия с коэффициентом 
 R 
 Наблюдаются следующие отличия от функций фактора R:
 R  уровней  названы  категориями .
  уровней
 R  всегда имеют строковый тип, тогда как  категорий  в пандах могут быть любого типа d.
 Невозможно указать ярлыки во время создания. Используйте  s.cat.rename_categories (new_labels)  после.
 В отличие от функции R  фактор , использование категориальных данных в качестве единственного входа для создания
новая категориальная серия будет , а не  удалит неиспользуемые категории, а создаст новую категориальную серию
что равняется пройденному за один!
 R позволяет включать пропущенные значения в свои  уровни  (категории  панд ).Панды
не допускает  NaN категорий , но пропущенные значения все еще могут быть в  значениях .
 Попался 
 Использование памяти 
 Использование памяти категориальным   пропорционально количеству категорий плюс длина данных. В отличие,
объект   dtype - это константа, умноженная на длину данных.
 В [242]: s = pd.Series (['foo', 'bar'] * 1000)

# объект dtype
В [243]: s.nbytes
Из [243]: 16000

# категория dtype
В [244]: с.astype ('категория'). nbytes
Из [244]: 2016
 
 Примечание
 Если количество категорий приближается к длине данных,  Категориальный  будет использовать почти то же или
больше памяти, чем эквивалентное  объектное представление  dtype.
 В [245]: s = pd.Series (['foo% 04d'% i for i in range (2000)])

# объект dtype
В [246]: s.nbytes
Из [246]: 16000

# категория dtype
В [247]: s.astype ('категория'). Nbytes
Вых [247]: 20000
 
 Категориальный  не является массивом  numpy 
 В настоящее время категориальные данные и лежащий в их основе  Категориальный  реализован как Python
объект, а не как низкоуровневый массив NumPy dtype.Это приводит к некоторым проблемам.
 Сам NumPy ничего не знает о новом  dtype :
 В [248]: попробуйте:
   . ....: np.dtype ("категория")
   .....: кроме TypeError как e:
   .....: print ("TypeError:", str (e))
   .....:
TypeError: тип данных "категория" не распознан

В [249]: dtype = pd.Categorical (["a"]). Dtype

В [250]: попробуйте:
   .....: np.dtype (dtype)
   .....: кроме TypeError как e:
   .....: print ("TypeError:", str (e))
   .....:
TypeError: тип данных не распознан
 
 Dtype сравнений работы:
 В [251]: dtype == np.str_
Out [251]: ложь

В [252]: np.str_ == dtype
Out [252]: ложь
 
 Чтобы проверить, содержит ли серия категориальные данные, используйте  hasattr (s, 'cat') :
 В [253]: hasattr (pd.Series (['a'], dtype = 'category'), 'cat')
Out [253]: Верно

В [254]: hasattr (pd.Series (['a']), 'cat')
Out [254]: ложь
 
 Использование функций NumPy на  серии  типа  категории  не должно работать как  категорий  не являются числовыми данными (даже если .категории  - числовые).
 В [255]: s = pd.Series (pd.Categorical ([1, 2, 3, 4]))

В [256]: попробуйте:
   .....: np.sum (s)
   .....: кроме TypeError как e:
   .....: print ("TypeError:", str (e))
   .....:
TypeError: категориальный не может выполнить сумму операции
 
 dtype в приложении 
 Pandas в настоящее время не сохраняет dtype в функциях применения: если вы применяете по строкам, вы получаете
a  Series  of  object   dtype  (то же, что и получение строки -> получение одного элемента вернет
базовый тип) и применение по столбцам также преобразуется в объект. NaN  значения не затронуты.
Вы можете использовать  fillna  для обработки пропущенных значений перед применением функции.
 В [257]: df = pd.DataFrame ({"a": [1, 2, 3, 4],
   .....: "b": ["a", "b", "c", "d"],
   .....: "коты": pd.Categorical ([1, 2, 3, 2])})
   .....:

В [258]: df.apply (лямбда-строка: тип (строка ["коты"]), ось = 1)
Из [258]:
0 <класс 'int'>
1 <класс 'int'>
2 <класс 'int'>
3 <класс 'int'>
dtype: объект

В [259]: df. применить (лямбда-столбец: col.dtype, ось = 0)
Из [259]:
int64
объект b
категория кошек
dtype: объект
 
 Категориальный указатель 
  Категориальный индекс  - это тип индекса, который полезен для поддержки
индексация с дубликатами. Это контейнер вокруг  Категориальный  и позволяет эффективно индексировать и хранить индекс с большим количеством дублированных элементов.
См. Расширенную документацию по индексированию для более подробной информации.
объяснение.
 Установка индекса создаст  Категориальный индекс :
 В [260]: cats = pd.Категориальный ([1, 2, 3, 4], категории = [4, 2, 3, 1])

В [261]: strings = ["a", "b", "c", "d"]

В [262]: values ​​= [4, 2, 3, 1]

В [263]: df = pd.DataFrame ({"строки": строки, "значения": значения}, индекс = кошки)

В [264]: df.index
Выход [264]: Категориальный индекс ([1, 2, 3, 4], категории = [4, 2, 3, 1], упорядоченный = False, dtype = 'category')

# Теперь сортировка по категориям
В [265]: df. sort_index ()
Из [265]:
  строковые значения
4 д 1
2 б 2
3 с 3
1 а 4
 
 Побочные эффекты 
 Построение  Series  из  Категориального  не будет копировать ввод  Категориальный .Это означает, что изменения в  серии  в большинстве случаев будут
изменить исходный  Категориальный :
 В [266]: cat = pd.Categorical ([1, 2, 3, 10], Categories = [1, 2, 3, 4, 10])

В [267]: s = pd.Series (cat, name = "cat")

В [268]: кот
Из [268]:
[1, 2, 3, 10]
Категории (5, int64): [1, 2, 3, 4, 10]

В [269]: s.iloc [0: 2] = 10

В [270]: кошка
Из [270]:
[10, 10, 3, 10]
Категории (5, int64): [1, 2, 3, 4, 10]

В [271]: df = pd.DataFrame (s)

В [272]: df ["cat"]. Cat.categories = [1, 2, 3, 4, 5]

В [273]: кошка
Из [273]:
[5, 5, 3, 5]
Категории (5, int64): [1, 2, 3, 4, 5]
 
 Используйте  copy = True , чтобы предотвратить такое поведение, или просто не используйте повторно  категорий :
 В [274]: cat = pd. Категориальный ([1, 2, 3, 10], категории = [1, 2, 3, 4, 10])

В [275]: s = pd.Series (cat, name = "cat", copy = True)

В [276]: кот
Из [276]:
[1, 2, 3, 10]
Категории (5, int64): [1, 2, 3, 4, 10]

В [277]: s.iloc [0: 2] = 10

В [278]: кот
Из [278]:
[1, 2, 3, 10]
Категории (5, int64): [1, 2, 3, 4, 10]
 
 Примечание
 Это также происходит в некоторых случаях, когда вы предоставляете массив NumPy вместо  Категориального :
использование массива int (например,  np.array ([1,2,3,4]) ) будет демонстрировать такое же поведение при использовании
массив строк (например,г.  np.array (["a", "b", "c", "a"]) ) не будет.
 Глобальное увеличение вероятности превышения основных тропических циклонов за последние четыре десятилетия 
 Значимость 
 Тропические циклоны (ТЦ), и особенно крупные ТЦ, представляют значительный риск для многих регионов мира. Выявление изменений в этом риске и определение причинных факторов этих изменений является критическим элементом для принятия мер по адаптации. Теория и численные модели последовательно связывают увеличение интенсивности ОС с потеплением в мире, но уверенность в этой связи подрывается трудностями в обнаружении значительных тенденций интенсивности в наблюдениях.Эти трудности в значительной степени вызваны известной неоднородностью в прошлых инструментальных записях ТЦ. Здесь мы рассматриваем и сокращаем эти неоднородности и выявляем важные глобальные тенденции в интенсивности ТС за последние четыре десятилетия. Результаты должны способствовать повышению уверенности в прогнозах увеличения интенсивности ТЦ при продолжающемся потеплении.
 Abstract 
 Теоретическое понимание термодинамического контроля интенсивности ветра тропических циклонов (ТЦ), а также численное моделирование предполагает положительную тенденцию в интенсивности ТЦ в условиях потепления.Однако известно, что глобальные инструментальные данные об интенсивности ТЦ неоднородны как в пространстве, так и во времени и, как правило, не подходят для анализа глобальных тенденций. Для решения этой проблемы ранее была создана запись гомогенизированных данных на основе спутниковых данных за период 1982–2009 гг. 28-летняя гомогенизированная запись показала возрастающие глобальные тенденции интенсивности ОК, но они не были статистически значимыми при уровне достоверности 95%. Однако, основываясь на наблюдаемых тенденциях в среднем термодинамическом состоянии тропической окружающей среды в течение этого периода, утверждалось, что 28-летний период, вероятно, был близок к времени, необходимому для статистически значимого положительного глобального тренда интенсивности ТЦ, но короче его. появляться.Здесь гомогенизированный глобальный рекорд интенсивности ТЦ продлен до 39-летнего периода 1979–2017 гг., И выявлены статистически значимые (с уровнем достоверности 95%) увеличения. Обнаружены увеличения и тенденции в вероятности превышения и доле основных (категории Саффира-Симпсона 3-5) интенсивностей ТЦ, что согласуется с ожиданиями, основанными на теоретическом понимании и тенденциях, выявленных при численном моделировании в сценариях потепления. Крупные ТК представляют, безусловно, самую большую угрозу для жизни и имущества.Между ранней и последней половинами периода вероятность крупного превышения ТУ увеличивается примерно на 8% за десятилетие, с 95% доверительным интервалом от 2 до 15% за десятилетие.
 Во время существования тропического циклона (ТЦ) интенсивность (т. Е. Величина приземного ветра) модулируется рядом факторов окружающей среды. Максимальная интенсивность, которую может достичь ТС, определяется окружающей «потенциальной интенсивностью», которая основана на термодинамическом состоянии окружающей среды (1). Другие факторы, такие как окружающий вертикальный сдвиг ветра, могут препятствовать достижению ТС своей потенциальной интенсивности (2⇓ – 4), но ожидается, что увеличение средней потенциальной интенсивности проявится как увеличение средней измеренной интенсивности, если эти другие факторы останутся неизменными (5 , 6).В целом потенциальная интенсивность возрастает по мере увеличения глобальной средней приземной температуры (1, 7), и ожидается, что распределение интенсивности ОС будет сдвигаться в сторону большей интенсивности (8). В этом случае положительные тенденции должны проявляться в средней интенсивности ОС, но ожидается, что они будут пропорционально больше при более высоких квантилях интенсивности (7, 9). Это ожидание подтверждается численным моделированием и прогнозами (10). Однако проверить это ожидание с помощью наблюдений проблематично, поскольку инструментальные данные об интенсивности ОС, известные как «лучший результат», неоднородны по времени и по регионам (11⇓⇓ – 14).
 Чтобы устранить неоднородности в данных наилучшего отслеживания, ранее была построена новая глобальная запись интенсивности (7) путем применения хорошо известного алгоритма оценки интенсивности (усовершенствованная техника Дворжака, или ADT) (15, 16). глобально гомогенизированная запись геостационарных спутниковых изображений (спутниковая запись урагана или HURSAT) (17, 18). Первоначальная версия рекорда ADT-HURSAT охватывала 28-летний период 1982–2009 гг. Анализ глобальных тенденций с использованием квантильной регрессии по этим данным дал два ключевых результата: 1) были обнаружены положительные тенденции в большинстве квантилей распределения интенсивности, но 2) эти тенденции не поднялись до уровня значимости 95% (рисунок 6 ссылки . 7). В течение этого же 28-летнего периода были выявлены положительные тенденции потенциальной интенсивности в активных областях ТЦ (7), что согласуется с наблюдаемыми тенденциями увеличения интенсивности ТЦ (8). Чтобы лучше понять отсутствие статистической значимости наблюдаемых тенденций интенсивности, был проведен идеализированный эксперимент (7), основанный на ожидаемых изменениях интенсивности, которые могут произойти в среде наблюдаемого увеличения потенциальной интенсивности (8). Эксперимент показал, что наблюдаемые изменения в средней тропической среде должны вызывать увеличение интенсивности ОК со скоростью, аналогичной наблюдаемой, но была лишь 50-60% вероятности того, что тенденции увеличения интенсивности станут статистически значимыми. уровень за 28-летний период.Цель этой статьи - расширить регистрацию данных ADT-HURSAT, чтобы охватить 39-летний период 1979–2017 гг., И изучить эти данные, чтобы определить, проявились ли еще статистически значимые положительные глобальные тенденции за этот продолжительный период данных.
 Результаты 
 Разработка данных ADT-HURSAT. 
 Метод Дворжака служил основным операционным инструментом для оценки интенсивности ТЦ во всех подверженных ТЦ регионах земного шара на протяжении более 40 лет (13, 19⇓ – 21). Этот метод использует спутниковые изображения для определения и измерения конкретных характеристик облачного представления ТЦ и соотнесения их с текущей интенсивностью шторма.Этот метод можно рассматривать как алгоритм, основанный на статистической регрессии и аналогах, но он в некоторой степени субъективен, поскольку требует от аналитика или прогнозиста следовать последовательности шагов при вынесении экспертных заключений на многих этапах. Из-за субъективного характера метода разные синоптики могут вносить систематические ошибки в оценки интенсивности на основе их личного восприятия и интерпретации блок-схем и правил принятия решений по методу Дворжака. Чтобы устранить эту субъективность, был введен полностью автоматизированный ADT, который в настоящее время служит важным инструментом для прогнозистов TC по всему миру (15, 16).
 ADT в значительной степени основан на «усовершенствованной инфракрасной» версии метода Дворака (20), который использует яркостную инфракрасную температуру для измерения характеристик TC, таких как температура верхней границы облаков над глазной стенкой, которая связана с конвективной энергией, и глаз температура, которая связана с силой поперечной циркуляции TC, оба из которых связаны с интенсивностью. ADT обычно применяется к геостационарным спутниковым изображениям, которые с 1970-х годов измеряются с помощью все более совершенных датчиков и датчиков с более высоким разрешением (17, 18).Для создания однородной глобальной записи интенсивности ТЦ была создана однородная коллекция глобальных геостационарных спутниковых изображений, известная как запись HURSAT (7, 17, 18). Снимки HURSAT были преобразованы в постоянное 8-километровое пространственное разрешение и 3-часовое временное разрешение, а также были дополнительно гомогенизированы с помощью процедур повторной калибровки. Заключительным этапом гомогенизации было удаление данных с геостационарных спутников, которые были размещены над меридианом 60 ° в. д. и вблизи него ( SI Приложение , рис.S1). Этот последний шаг направлен на устранение неоднородности угла обзора спутника, которая возникла в 1998 году, когда спутники были введены в зону, которая ранее была лишена геостационарных спутников (7). Алгоритм ADT применяется к глобальным данным HURSAT для формирования гомогенизированной глобальной записи ADT-HURSAT интенсивности TC.
 За рассматриваемый здесь период 1979–2017 гг. Было получено около 225 000 оценок интенсивности ADT-HURSAT примерно в 4 000 отдельных ТЦ по всему миру. Минимальная расчетная интенсивность составляет 25 узлов, а максимальная - 170 узлов ( SI Приложение , рис.S2). Как обсуждалось в исх. 7, распределения интенсивности и оценок максимальной интенсивности (LMI) за время жизни ( SI Приложение , рис. S2) зависят от случаев, когда глаз образуется под плотным перистым облаком, которое покрывает центральную область TC, но не проявляется в инфракрасном диапазоне. изображения, потому что перистые облака непрозрачны на этой длине волны. В этих случаях TC, вероятно, будет усиливаться по мере формирования глаза, но ADT будет поддерживать более постоянную интенсивность. Обычно это происходит около 65 узлов, но ниже (минимальный порог для категории 1 Саффира-Симпсона), что проецируется на распределение интенсивности за счет увеличения частот около этого порога, но ниже этого.В случаях, когда глаз в конечном итоге появляется на инфракрасном изображении, ADT идентифицирует «сцену глаза» и начинает усиливать TC. По мере увеличения оценок интенсивности сцены с глазами становятся более частыми. Если глаз никогда не появляется в инфракрасном диапазоне, и ADT не идентифицирует глазную сцену в течение срока службы TC, LMI, скорее всего, будет недооценен при интенсивности около 65 узлов, но ниже, что способствует скачку частоты LMI около 65 узлов. в приложении  СИ , рис.S2  B .
 При сравнении всех оценок интенсивности ADT-HURSAT и International Best Track Archive for Climate Stewardship (IBTrACS) ( Methods ) в глобальном масштабе, разброс демонстрирует далеко не идеальное соответствие ( SI, приложение , рис. S3), хотя Учитывая известные проблемы с глобальными данными о наилучшем отслеживании (например, ссылки 12–14), не всегда ясно, какая из двух записей данных является более точной для той или иной конкретной оценки. Тем не менее, ключевым моментом здесь является то, что запись ADT-HURSAT однородна по времени и по региону, в то время как данные с наилучшим отслеживанием - нет.Запись ADT-HURSAT, особенно в свете того факта, что она обязательно использует спутниковые данные с грубым (8 км) разрешением, не предназначена для замены лучшего трека и не предназначена для использования по точкам. точечная или поэтапная. ADT-HURSAT следует рассматривать как рекорд, приносящий в жертву некоторую меру абсолютной точности ради однородности и позволяющий проводить более надежный анализ тенденций.
 Изменения в интенсивности ТЦ за последние четыре десятилетия. 
 За последние 40 лет (и дольше) антропогенное потепление привело к повышению температуры поверхности моря (ТПМ) в регионах, подверженных ТЦ (22–24), и, в сочетании с изменениями атмосферных условий, это увеличило потенциальную интенсивность ТЦ. в этих регионах (7).Основываясь на физическом понимании и надежной поддержке численного моделирования, ожидается, что увеличение интенсивности экологического потенциала проявится в виде сдвига в распределении интенсивности ОС в сторону большей интенсивности и увеличения средней интенсивности. Что еще более важно, в дальнейшем ожидается, что сдвиг проявится в виде более значительного увеличения верхнего хвоста распределения (6, 9, 25), который включает диапазон интенсивностей, ответственных за подавляющее большинство повреждений и смертности, связанных с ОК. (26).Следовательно, обнаружение и атрибуция прошлых и прогнозируемых изменений интенсивности TC часто сосредоточены на показателях, которые подчеркивают изменения в более сильных TC (6, 10, 27, 28), и мы будем следить за этим акцентом здесь. Как обсуждалось выше, интенсивности ADT-HURSAT, близкие, но ниже минимального порога в 65 узлов для минимального урагана Саффира-Симпсона категории 1, обычно менее надежны, особенно в тех случаях, когда развивающийся глаз скрыт под пологом перистых облаков TC. * Это можно смягчить, просто сосредоточив внимание только на оценках внутри категорий Саффира-Симпсона от 1 до 5, что также соответствует нашему акценту на изменениях в более сильных ТК.Наши метрики, представляющие интерес в этой работе, основаны на пропорциях интенсивности основных ураганов (категории Саффира-Симпсона от 3 до 5, которые имеют ветры, равные или превышающие 100 узлов), ко всем силам ураганов (категории Саффира-Симпсона от 1 до 5).
 Мы начнем с общего обзора изменения глобального распределения оценок интенсивности ADT-HURSAT между ранней и последней половинами 39-летнего периода 1979–2017 гг. На рис. 1 показано изменение вероятностей превышения (дополнительная кумулятивная функция распределения) среди всех оценок, превышающих интенсивность урагана (65 узлов).Наблюдается явный сдвиг в сторону большей интенсивности, который проявляется в увеличении вероятности превышения силы сильного урагана (100 узлов). Вероятность превышения масштабов сильного урагана увеличивается с 0,27 до 0,31, что составляет примерно 15%. Центроиды раннего и последнего подпериодов находятся примерно в 1988 и 2007 годах, соответственно, с разделением около 19 лет. Это означает увеличение вероятности сильных ураганов примерно на 8% за десятилетие. Разница вероятностей между ранней и последней половинами периода является статистически значимой после учета серийной корреляции в двух выборках (, методы, ).ДИ для ранней и последней половины составляют [0,25 0,28] и [0,29 0,32] соответственно. Тогда диапазон увеличения вероятности превышения в пределах этих 95% доверительных интервалов составляет от 2 до 15% за десятилетие.
 Рис. 1.
 Сравнение дополнительных кумулятивных функций распределения глобальных оценок интенсивности ураганов ADT-HURSAT между ранней и последней половинами 39-летнего периода 1979–2017 гг.
 Для сравнения: изменение интенсивности наилучшего трека за тот же период составляет примерно 17% за десятилетие (таблица 1 и приложение  SI, приложение , рис.S4), что примерно вдвое превышает превышение интенсивности сильных ураганов, обнаруженное в гомогенизированных данных ADT-HURSAT. Это согласуется с ожиданием того, что наиболее точные данные содержат нефизические технологические тренды в оценке интенсивности ОС, особенно при большей интенсивности. В этом случае кажется, что тенденции в лучшем треке примерно поровну разделены между фактическими физическими тенденциями и ложными тенденциями, основанными на технологиях.
 Таблица 1.
 Различия в вероятности превышения интенсивности сильных ураганов (P  maj ) между ранней и поздней половинами периода анализа
 Еще один способ изучить изменения в распределении интенсивности - рассмотреть временные ряды доли сильных ураганов. интенсивность ураганов.На рис. 2 показаны триадные временные ряды (3-y интервалы) глобальной дробной доли интенсивности крупных ураганов ко всем интенсивностям ураганов (, методы, ). Временные ряды демонстрируют статистически значимую тенденцию к увеличению, которая представляет собой увеличение на 25% (около 6% за десятилетие) вероятности того, что любая оценка, по крайней мере, интенсивности урагана будет на уровне или выше интенсивности основного урагана (Таблица 1).
 Рис. 2.
 Временной ряд дробной доли глобальных оценок крупных ураганов ко всем оценкам ураганов за период 1979–2017 гг.Каждая точка, кроме самой ранней, представляет данные в последовательности 3-х периодов. Первая точка данных основана только на 2-х годах (1979 и 1981 гг.), Чтобы избежать лет без охвата восточного полушария. Линейный тренд Тейла-Сена (черная линия) значим на уровне достоверности 98% (значение Манна-Кендалла  P  = 0,02). Доля увеличивается на 25% за 39-й период (около 6% за десятилетие).
 Подобно технике Дворжака, ADT использует стратегию «типизации сцены» для получения оценок интенсивности (16, 21).В частности, важным аспектом этих процедур является способность распознавать присутствие глаза TC на спутниковом изображении. Появление глаза обычно сигнализирует о том, что ТС достигла интенсивности урагана, а крупные ураганы, а также быстро усиливающиеся ураганы обычно (почти всегда) показывают глаз (29, 30). Мы можем использовать эти факты для косвенного определения тенденций интенсивности, ища изменения в пропорции глазных сцен ( SI Приложение , рис. S5). Здесь, опять же, наблюдается очевидная тенденция к увеличению вероятности обнаружения глазной сцены, что согласуется с возрастающей вероятностью обнаружения сильного урагана.Это особенно полезный результат, потому что идентификация сцены глаза в значительной степени нечувствительна к любым потенциальным неоднородностям, которые могут все еще оставаться в повторно дискретизированных и откалиброванных яркостных инфракрасных температурах в данных HURSAT (15). Кроме того, когда ADT идентифицирует сцену с глазом, он производит оценку диаметра глаза. Меньшие глаза обычно связаны с большей интенсивностью (31), и в данных ADT наблюдается сдвиг в сторону меньших глаз ( SI Приложение , рис. S6).Это согласуется с тенденциями увеличения интенсивности, но также выявляет потенциальную погрешность в интенсивностях ADT-HURSAT. По мере того, как размеры глаз становятся меньше, и, в частности, когда диаметр глаза меньше примерно 20 км становится более вероятным ( SI Приложение , рис. S6), можно ожидать, что их будет труднее разрешить в данных HURSAT с разрешением 8 км. . Это может привести к тому, что ADT недооценит тенденцию интенсивности, особенно на конце спектра с наименьшим глазом / наибольшей интенсивностью, что также может помочь объяснить отсутствие вероятностного сдвига в наиболее интенсивной части спектра интенсивности, как показано на рис.1. Однако это трудно дать количественной оценке, и он остается здесь как открытый вопрос для возможных будущих исследований.
 Основное внимание в данной работе уделяется выявлению глобальных изменений интенсивности ТЦ (рис. 1 и 2). Когда глобальные данные разбираются на региональные подмножества, ожидается изменение отношения сигнал / шум и большая чувствительность к известным региональным модам изменчивости (например, Междесятилетняя Тихоокеанская колебания [IPO], Атлантическая многодесятичная осцилляция [AMO], или диполь Индийского океана [IOD]).Тем не менее, как правило, полезно идентифицировать изменения и тенденции в отдельных океанских бассейнах, и результаты регионального анализа показаны в Таблице 1 и на Рисунке 3. Наибольшие изменения обнаруживаются в Северной Атлантике, где увеличивается вероятность превышения значительных ураганов. на 49% за десятилетие, что является значимым при уровне достоверности выше 99% (Таблица 1). В соответствии с этим, во временных рядах триады доли сильных ураганов наблюдается тенденция к увеличению (рис.3), что представляет собой рост на 42% за десятилетие, что является значимым с достоверностью 98% (Таблица 1). Большое и значительное увеличение также наблюдается в южной части Индийского океана. Более скромный рост наблюдается в восточной части северной части Тихого океана и южной части Тихого океана, а в западной части северной части Тихого океана изменений практически не наблюдается. В северной части Индийского океана наблюдается тенденция к снижению, но она очень незначительна и основана на небольшой выборке данных (Таблица 1). За исключением северной части Индийского океана, все бассейны вносят свой вклад в глобальную тенденцию роста, показанную на рис.2.
 Рис. 3.
 То же, что и на рис. 2, но для отдельных бассейнов океана. Красная, зеленая и синяя кривые, произвольно показанные на панели западной части северной части Тихого океана, представляют собой временные ряды среднегодовых индексов, представляющих изменчивость за несколько десятилетий в Атлантическом, Тихом и Индийском океанах, соответственно, и представляют собой средние значения с центром в 11 лет, которые были нормализованы и сдвинуты на замысловатые цели.
 Обсуждение 
 Выявленные здесь глобальные тренды интенсивности ТЦ соответствуют ожиданиям, основанным на понимании физических процессов (1), и тенденциям, обнаруженным в численном моделировании при сценариях потепления (10).По мере того, как тропики нагреваются, ТПМ и потенциальная интенсивность ТЦ увеличиваются в регионах, где отслеживаются ТЦ, и это дает априорное ожидание увеличения интенсивности ТЦ при прочих равных условиях. Обнаружение увеличения инструментальной записи было затруднено из-за неоднородности в данных наилучшего отслеживания, которую мы решили, создав глобально гомогенизированную запись интенсивности ОС на основе гомогенизированных спутниковых данных. Однако этот рекорд ограничен периодом геостационарных спутников и, следовательно, последними четырьмя десятилетиями.
 Амплитуда и значение трендов среди отдельных океанических бассейнов значительно различаются и, весьма вероятно, находятся под влиянием внутренней и внешней региональной изменчивости, особенно в десятилетних и междекадных временных масштабах. Например, большие тенденции в Северной Атлантике связаны с наблюдаемой региональной многодесятилетней изменчивостью, которая, скорее всего, представляет собой внутренние квазиосцилляторные факторы (например, атлантическую меридиональную опрокидывающую циркуляцию) и / или как естественные, так и антропогенные неосциллирующие внешние факторы (например,g., минеральные аэрозоли или африканская пыль, вулканическая активность, антропогенные аэрозоли и парниковые газы) (5, 32–34). В период наших усредненных данных эта многодесятилетняя изменчивость проявляется в виде ярко выраженного тренда (красная кривая на рис. 3), что затрудняет обнаружение, поскольку климатические драйверы изменчивости до конца не изучены (35, 36). Точно так же многодесятилетняя изменчивость в этот период в Индийском и Тихом океанах проявляется как тренд в Индийском океане (синяя кривая на рис.3) и переломной точки в Тихом океане (зеленая кривая на рис. 3). Все эти региональные климатические факторы, вероятно, проецируются на наблюдаемые изменения и тенденции в интенсивности TC, задокументированные здесь. Эти эффекты дополнительно усложняются проецированием этих мод из одной области в другую. Например, многомесячная изменчивость Тихого океана проецирует активность ТЦ в Атлантике и восточной части северной части Тихого океана (37), а многомесячная изменчивость Атлантического океана проецирует активность ТЦ в западной части Северной Пацифики (38).
 Отсутствие значительных тенденций в интенсивности ТЦ в западной части северной части Тихого океана, которое было задокументировано ранее (например, ссылки 39 и 40), существенно снижает глобальную тенденцию, поскольку западная часть северной части Тихого океана вносит наибольшее количество оценок в глобальную выборку. (Таблица 1). Отсутствие трендов интенсивности в западной части Северной Пацифики может быть связано с выраженной миграцией следов ТЦ к полюсу (6, 41, 42). Это перемещает ТК в области с более низкой потенциальной интенсивностью, что противодействует эффектам увеличения средней потенциальной интенсивности (43).Это подчеркивает важную взаимосвязь между треком TC и интенсивностью. Изменчивость и тенденции в характеристиках треков представляют собой дополнительный источник изменчивости интенсивности ОС и ее тенденций, помимо изменений термодинамического состояния океана / атмосферы (43, 44). Изменчивость треков в значительной степени обусловлена ​​изменчивостью атмосферы, которая вносит существенный шум в более коротком временном масштабе, который в основном отсутствует в ТПМ и потенциальной изменчивости интенсивности.
 В конечном счете, существует множество факторов, которые влияют на характеристики и наблюдаемые изменения интенсивности ОК, и в данной работе не предпринимается попыток формально разделить все эти факторы. В частности, значительные тенденции, выявленные в этом эмпирическом исследовании, не представляют собой традиционного формального обнаружения и не могут точно количественно оценить вклад антропогенных факторов. С точки зрения сюжета, баланса доказательств или предотвращения ошибок типа II (например, ссылки 6 и 45), согласованность выявленных здесь тенденций с ожиданиями, основанными на физическом понимании и моделировании парникового потепления, повышает уверенность в том, что ТК стали существенно сильнее, и что это, вероятно, человеческий отпечаток пальца.Учитывая хорошо изученные последствия и риск, которые несут с собой все более мощные TC, строгое соблюдение правил предотвращения ошибок типа I можно считать чрезмерно консервативным.
 Методы 
 Данные Best-Track и ADT-HURSAT. 
 Используемые здесь глобальные данные об интенсивности наилучшего трека взяты из записи данных IBTrACS версии 4.0 (46). Эти данные (интенсивность ветра и географическое положение) предоставляются каждые 6 часов в первичные синоптические часы (0, 6, 12 и 18 UTC) во время существования каждого TC. Данные ADT-HURSAT предоставляются каждые 3 часа, но здесь используются только первичные синоптические часовые данные, чтобы соответствовать собственному временному разрешению данных лучшего трека. 6-часовые данные из ADT-HURSAT и IBTrACS традиционно называются «исправлениями». Эти исправления включают предполагаемое местоположение центра ТЦ в то время и, если таковые имеются, предполагаемую интенсивность ветра. Данные об интенсивности наилучшего трека и ADT-HURSAT предоставляются в ячейках по 5 узлов.
 Как показано в приложении  SI , рис.S1, отсутствуют доступные геостационарные спутниковые данные в восточном полушарии за 1978 и 1980 годы. Анализ ADT-HURSAT здесь исключает эти 2 года, но включает 1979 год, по которому имеются глобальные данные. Анализ временных рядов, показанный на рис. 2 и 3 основаны на трехгодичных триадах, за исключением первой точки данных, которая включает 1979 и 1981 годы. Остальные триады включают годы 1982–1984, 1985–1987,…, 2015–2017. Результаты не очень чувствительны к этому выбору. Анализ временных рядов среднегодовых или трехлетних средних временных рядов существенно не меняет результаты.
 В данных IBTrACS есть несколько оценок интенсивности, но без соответствующей оценки интенсивности в ADT-HURSAT из-за отсутствия данных HURSAT. Эти пробелы могут возникать из-за проблем со спутниками или требований, возникших в режиме реального времени, либо из-за потери или несанкционированного доступа к данным, которые произошли позже. Аналогичным образом, есть оценки интенсивности в ADT-HURSAT без соответствующей оценки интенсивности (только положение) в IBTrACS из-за различных несоответствий в сборе и представлении оперативных данных о наилучшем отслеживании.Представленный здесь анализ использует все данные, доступные в каждом из двух наборов данных, за исключением прямого сравнения, показанного в приложении  SI , рис. S3. Использование только согласованных данных существенно не меняет анализ.
 Данные HURSAT основаны на оценках наилучшего местоположения центра. Эти оценки обычно становятся доступными из различных региональных бюро прогнозов по всему миру в течение года после окончания соответствующих сезонов ТЦ, и, когда все данные доступны, можно построить данные HURSAT за этот год.Для анализа здесь 2017 год - это объем доступных данных HURSAT.
 Временные ряды индексов многолетней изменчивости в Атлантическом, Тихом и Индийском океанах, показанные на рис. 3, представляют собой среднегодовые индексы AMO, IPO и IOD, соответственно. Эти индексы доступны на веб-сайте, указанном в  Data Availability .
 Интересующие метрики. 
 Как отмечалось выше, данные HURSAT полагаются на оценки местоположения наилучшего трека и, таким образом, подвержены любым неоднородностям, которые могут существовать в измерениях наилучшего трека частоты TC и продолжительности трека.Это также вносит потенциальную неоднородность в такие показатели, как накопленная энергия циклона (ACE) и рассеиваемая мощность, которые сильно зависят от частоты и продолжительности пути. Чтобы смягчить проекцию этих потенциальных неоднородностей на анализ, представленный здесь, мы сосредотачиваемся на показателях интенсивности, которые имеют сравнительно минимальную зависимость от абсолютных показателей частоты и продолжительности (т. Е. Интенсивных или объемных свойств). Фактические количества оценок включены в Таблицу 1, но изменения в этих цифрах следует интерпретировать с осторожностью, поскольку на них с большей вероятностью повлияют проблемы с данными об абсолютной частоте, чем вероятности и пропорции, которые находятся в центре внимания данной работы.
 Составной анализ. 
 Как отмечалось выше, используемые здесь данные ADT-HURSAT охватывают период с 1979 по 2017 год. Два рассматриваемых здесь периода включают в себя все оценки за первую половину (1979–1997) и последнюю половину (1998–2017) этих лет. Результаты устойчивы к использованию первых и последних 15 лет или сдвигу года разделения двух периодов. Центроиды раннего и более позднего периодов - 1988 и 2007 годы соответственно. Значения составной разницы затем разделяются примерно на 19 y.
 Статистическая значимость. 
 По сравнению с методами исх. 7 и 9, которые сосредоточены только на LMI каждого TC, представленные здесь анализы основаны на всех оценках интенсивности. Этот выбор основан на аргументе о том, что ТС представляет угрозу в любое время в течение своего срока службы, и особенно во время (возможно, продолжительных) периодов сильных ураганов. Эти периоды также будут иметь существенное влияние на комплексные показатели опасности, такие как ACE и индекс рассеиваемой мощности, на которые LMI не рассчитывает так однозначно.Однако, хотя данные LMI по существу независимы между отдельными TC, может существовать существенная последовательная корреляция вдоль отдельных треков TC, и это необходимо учитывать при формировании CI для различий в вероятности превышения (нет корреляции между одним треком и другой). Чтобы решить эту проблему, каждая дорожка из каждого TC была проверена на последовательную корреляцию с постепенно увеличивающимися лагами ( SI, приложение , рис. S7). Средняя шкала времени декорреляции (то есть время, когда корреляция среднего запаздывания пересекает ноль) для треков ADT-HURSAT в периоды интенсивности ураганов составляет от 12 до 18 часов.Для проверки значимости разделения кумулятивных функций распределения, показанной на рис. 1, степени свободы в ранней и поздней выборках уменьшаются в 3 раза, что предполагает время декорреляции 18 часов. Поточечные 95% доверительные границы в Таблице 1 представлены как FX (x) ± z0.025FX (x) [1 − FX (x)] / Neff, где FX (x) = P (X≥x) - дополнительный кумулятивный функция распределения,  x  = 100 узлов, z0.025 - критическое значение  z  (∼1.96), а Neff - приведенные (эффективные) степени свободы (одна треть от общего числа в выборке).
 Точки в каждом отдельном временном ряду триад (рис. 2 и 3) не показывают значительной временной автокорреляции (на основе теста Дарбина-Ватсона), и ни одна из них не требует регулировки степеней свободы для определения уровней значимости. Значимость тенденций основана на значении  P  непараметрического критерия Манна-Кендалла для каждого временного ряда (таблица 1). Наклоны линий тренда задаются линиями тренда Тейла-Сена, которые обеспечивают надежную непараметрическую альтернативу обычной регрессии методом наименьших квадратов, нечувствительной к выбросам.Амплитуда и значимость глобального тренда практически не изменяются при обычной регрессии методом наименьших квадратов, а также устойчивы к удалению конечных точек временного ряда.
 Благодарности 
 Эта работа финансировалась в рамках гранта Управления климатической программы исследований океана и атмосферы NOAA NA18OAR4310419. J.P.K. и K.R.K. далее финансируются Национальными центрами NOAA по экологической информации, Центром погоды и климата.
 Сноски 
 Авторы: J.П.К. спланированное исследование; J.P.K., K.R.K., T.L.O. и C.S.V. проведенное исследование; J.P.K. проанализированные данные; J.P.K. написал статью; K.R.K. разработал данные спутника ураганов (HURSAT); и T.L.O. и C.S.V. применил передовой алгоритм Дворжака (ADT) к данным HURSAT.
 Авторы заявляют об отсутствии конкурирующей заинтересованности.
 Эта статья представляет собой прямое представление PNAS.
 ↵ * В разных регионах ТК имеют разные названия (например,g., ураганы в Северной Атлантике и тайфуны в западной части северной части Тихого океана), но для простоты здесь мы называем любую категорию Саффира-Симпсона 1 или более высокую интенсивность как «ураган», а Саффира-Симпсона - категорию 3 или более высокую интенсивность. как интенсивность «крупного урагана» независимо от географического региона. По нашим данным, которые представлены в ячейках по 5 узлов, интенсивность сильных ураганов составляет 100 узлов или больше.
 См. В Интернете сопутствующее содержание, например, комментарии.
 Эта статья содержит вспомогательную информацию на сайте https: // www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.1920849117/-/DCSupplemental.
 Пятизвездочная система оценки качества | CMS 
  Уже доступно! Наш новый каталог данных поставщиков упрощает для вас поиск и загрузку общедоступных данных. Мы также улучшили сайты сравнения Medicare. 
 7 октября 2019 
 Было объявлено об изменениях в пятизвездочной системе оценки качества, которая будет внедрена в октябре 2019 года. См. Меморандумы CMS: QSO 20-01-NH (PDF) и QSO 20-02-NH (PDF).
 CMS создала пятизвездочную систему оценки качества, чтобы помочь потребителям, их семьям и лицам, обеспечивающим уход, более легко сравнивать дома престарелых и помочь определить области, о которых вы, возможно, захотите задать вопросы.
 На сайте сравнения домов престарелых имеется система оценки качества, которая дает каждому дому престарелых оценку от 1 до 5 звезд. Считается, что дома престарелых, отмеченные 5 звездами, имеют качество намного выше среднего, а дома престарелых, отмеченные 1 звездой, имеют качество намного ниже среднего.Каждому дому престарелых присваивается одна общая 5-звездочная оценка, а для каждого из следующих трех источников информации - отдельная оценка:
  Инспекции здоровья  - Рейтинг инспекции здоровья включает 3 последних медицинских инспекции и расследований, связанных с жалобами. Эта информация собирается обученными, объективными инспекторами, которые выезжают в дом престарелых и следуют определенному процессу, чтобы определить, в какой степени дом престарелых отвечает минимальным требованиям к качеству Medicaid и Medicare.Результаты последнего исследования имеют больший вес, чем в предыдущем году.
  Персонал  - Рейтинг персонала содержит информацию о количестве часов ухода, которые в среднем каждый проживающий ежедневно оказывает медсестринский персонал. Этот рейтинг учитывает различия в уровне потребности жителей в уходе в каждом доме престарелых. Например, в доме престарелых с жильцами, у которых были более серьезные потребности, ожидается, что у них будет больше медперсонала, чем в доме престарелых, где потребности жильцов не так высоки.
  Показатели качества (QMs)  - Рейтинг показателей качества содержит информацию о 15 различных физических и клинических показателях для жителей домов престарелых. QMs предлагают информацию о том, насколько хорошо дома престарелых заботятся о физических и клинических потребностях своих подопечных.
  Осторожно : Ни одна рейтинговая система не может учесть все важные факторы, влияющие на принятие решения о том, какой дом престарелых лучше всего подходит для конкретного человека. Примеры включают в себя степень оказания специализированной помощи (например, специализированную реабилитацию или помощь при деменции) или то, насколько легко членам семьи будет посещать проживающего в доме престарелых.Поскольку такие посещения могут улучшить как качество жизни подопечных, так и качество ухода, часто может быть лучше выбрать дом престарелых, который очень близок к тому, который может быть, по сравнению с домом престарелых с более высоким рейтингом, который был бы далеко. Поэтому потребители должны использовать веб-сайт только вместе с другими источниками информации для домов престарелых (включая посещение дома престарелых) и государственных или местных организаций (таких как местные группы защиты интересов и программа государственного омбудсмена).
 В разделе «Загрузки» ниже Техническое руководство пользователя пятизвездочной системы оценки качества содержит подробные описания оценок и методов, используемых для их расчета.
 Глава 8. Разработка стратегического плана | Раздел 3. Создание целей | Основной раздел 
 Узнайте, как разрабатывать цели SMART + C (конкретные, измеримые, достижимые, актуальные, своевременные и сложные) для ваших усилий.
 Для получения результатов нам необходимо сформулировать желаемые результаты.
 Этот раздел посвящен разработке конкретных целей, которые помогут воплотить в жизнь ваше видение и миссию.
 Каковы цели? 
 Цели - это конкретные измеримые результаты инициативы. Задачи указывают , сколько  из  каких  будет выполнено к  при . Например, одной из нескольких целей общественной инициативы по содействию уходу и уходу за пожилыми людьми может быть следующее: «К 2024 году ( к  годам) увеличить на 20% ( сколько ) тех пожилых людей, которые сообщают, что они находятся в ежедневный контакт с кем-то, кто о них заботится ( из которых ). «
  Есть три основных типа объективов . Их:
  Цели процесса . Это цели, которые обеспечивают основу или реализацию, необходимую для достижения других целей. Например, группа может принять комплексный план улучшения жилищных условий в районе. В этом случае само принятие плана является целью.
  Поведенческие цели . Эти цели касаются изменения поведения людей (того, что они делают и говорят) и продуктов (или результатов) их поведения.Например, группа по благоустройству микрорайона могла бы разработать цель увеличения количества ремонтов дома (поведение) и уменьшения количества домов с разбитыми или заколоченными окнами (результат).
  Итоговые цели на уровне сообщества . Часто это результат или результат изменения поведения многих людей. Они ориентированы на изменения на уровне сообщества, а не на индивидуальном уровне. Например, одна и та же группа по соседству может иметь цель увеличить процент людей, живущих в сообществе с достаточным жильем, в качестве конечной цели на уровне сообщества.
 Важно понимать, что эти разные типы целей не исключают друг друга. Большинство групп разработают цели по всем трем категориям.
 Цели должны быть  S.M.A.R.T. + К .: 
  Особые . То есть они сообщают , сколько  (например, 10%) из , что  должно быть достигнуто (например, какое поведение кого или какой результат) , когда  (например, к 2025 году)?
  Измеримый .Информация о цели может быть собрана, обнаружена или получена.
  Достижимо . Их вполне реально осуществить.
  Соответствует  миссии. У вашей организации есть четкое представление о том, как эти цели вписываются в общее видение и миссию группы.
  Время . Ваша организация разработала график (часть которого четко указана в целях), в соответствии с которыми они будут достигнуты.
  Сложный .Они расширяют группу, чтобы поставить ее цели по значительным улучшениям, которые важны для членов сообщества.
 Зачем создавать цели? 
 Есть много веских причин для разработки целей вашей инициативы. В их числе:
 Имеются тесты, показывающие прогресс.
 Достигнутые цели могут служить маркером, чтобы показать членам вашей организации, спонсорам и большему сообществу, чего достигла ваша инициатива.
 Создание целей помогает вашей организации сосредоточиться на инициативах, которые, скорее всего, окажут влияние.
 Заставить членов организации работать над достижением одних и тех же долгосрочных целей.
 Когда следует ставить цели? 
 Ваша общественная организация должна ставить цели, когда:
 Ваша организация разработала (или изменила) свое видение и миссию и готова сделать следующий шаг в процессе планирования.
 Фокус вашей организации изменился или расширился. Например, возможно, миссия вашей организации связана с заботой и заботой в конце жизни.Однако недавно вы узнали о новых ресурсах, которые могут положительно повлиять на жизнь тех, на кого сильно повлияла смерть любимого человека. Если бы ваша организация подала заявку на этот новый грант, это явно расширило бы вашу текущую работу и потребовало бы целей по мере того, как вы разрабатываете свой план действий.
 Организация хочет решить проблему или проблему сообщества, создать службу или внести изменения в сообщество, которые требуют:
 Несколько лет на завершение. Например, ваша детская организация здравоохранения может надеяться увеличить процент учащихся, заканчивающих среднюю школу - задача, на выполнение которой может уйти несколько лет.
 Изменение поведения большого количества людей. Например, ваша организация может пытаться снизить риски сердечно-сосудистых заболеваний, и одной из ваших целей может быть увеличение числа взрослых, которые занимаются физической активностью в вашем районе.
 Многогранный подход. Например, с такой сложной проблемой, как злоупотребление психоактивными веществами, вашей организации, возможно, придется позаботиться о решении связанных вопросов, таких как доступ к лекарствам, доступные услуги по реабилитации от наркозависимости, правовые последствия употребления наркотиков и т. Д., а также снижение распространенности (как часто и в какой степени) употребления наркотиков.
 Как вы ставите цели? 
 Итак, как только ваша организация решила, что она хочет разработать цели, как вы это сделаете? Давайте посмотрим на процесс, который поможет вам определить и уточнить цели вашей организации.
 Определите или подтвердите свое видение и формулировку миссии 
 Первое, что вам нужно сделать, это просмотреть видение и формулировку миссии, разработанные вашей организацией.Прежде чем вы определите свои цели, вы должны иметь «общую картину», в которую они вписываются.
 Определить изменения, которые необходимо внести 
 Суть написания реалистичных целей - узнать, какие изменения должны произойти, чтобы выполнить вашу миссию.
 Есть много способов сделать это, в том числе:
  Узнайте, какие специалисты в вашей области считают наилучшими способами решения проблемы . По многим проблемам сообщества исследователи разработали полезные идеи о том, что должно произойти, чтобы увидеть реальный прогресс.Эта информация может быть доступна через местные библиотеки, Интернет, государственные и национальные агентства, национальные некоммерческие группы и исследовательские группы университетов.
  Обсудите с местными экспертами, что должно произойти . Некоторые из людей, с которыми вы, возможно, захотите поговорить, включают:
 Другие члены вашей организации
 Местные эксперты, например, члены других аналогичных организаций, которые имеют большой опыт работы с проблемой, которую вы пытаетесь изменить
  Агенты изменений , или люди, которые могут внести свой вклад в решение.Агентами перемен могут быть учителя, руководители бизнеса, церковные лидеры, местные политики, члены сообщества и представители средств массовой информации.
 Цели изменений, люди, которые ежедневно сталкиваются с проблемой или проблемой, и те люди, чьи действия способствуют возникновению проблемы. Изменение их поведения станет основной вашей целью.
  Обсудите логистические требования вашей организации для успешного удовлетворения потребностей сообщества .В то же время, когда ваша организация смотрит на то, что должно произойти в сообществе для решения важной для вас проблемы, вам также следует подумать о том, что требуется вашей организации для этого. Вам нужен план действий? Дополнительное финансирование? Больше сотрудников или больше обучения для дополнительного персонала? Эта информация необходима для разработки целей процесса, о которых мы говорили ранее в этом разделе.
 На этом этапе процесса планирования вам не нужны точные и быстрые ответы на вышеуказанные вопросы.В рамках этого шага вам следует разработать общий список того, что должно произойти, чтобы внести изменения, которые вы хотите увидеть.
  Например, , , возможно, ваша группа решила выполнить следующую миссию: «Снизить риск сердечно-сосудистых заболеваний с помощью инициативы в масштабах всего сообщества».  На данном этапе вашего исследования (не вдаваясь в подробности) ваша организация могла решить, что ваши цели будут основаны на следующих общих целях:
 Начать программу отказа от курения
 Начать программы профилактики курения
 Увеличьте количество аэробных упражнений
 Уменьшить ожирение
 Поощрять более здоровое питание
 Усиление профилактических мер (например, большее количество осмотров для более раннего выявления болезни; лучшее понимание предупреждающих знаков и симптомов)
 Расширение научных знаний вашей организации о причинах и патофизиологии сердечно-сосудистых заболеваний
 Укрепляйте связи вашей организации с национальными организациями, преследующими те же цели, что и ваша организация
 Сбор исходных данных по вопросам, которые необходимо решить 
 Как только ваша организация получит общее представление о том, чего она хочет достичь, следующим шагом будет разработка базовых данных   по проблеме, которую необходимо решить.Исходные данные - это факты и цифры, которые говорят вам, насколько велика проблема; он дает конкретные цифры о том, в какой степени он существует в вашем сообществе.
 Исходные данные могут указывать на  частоту возникновения  (новых случаев) проблемы в сообществе. Например, в округе Малотт уровень подростковой беременности составляет 12,3 беременности на каждую тысячу девочек-подростков. Такие данные могут также выявить  распространенность  (существующих случаев) проблемы. Например, «В округе Джефферсон 35% подростков сообщили, что они не использовали противозачаточные средства во время последнего полового акта.«
 Исходные данные могут также измерить  отношение сообщества  к проблеме. Например, «65% жителей округа Малотт не считают подростковая беременность серьезной проблемой для общества».
  Зачем собирать исходные данные? 
 Эта информация важна, потому что исходные данные предоставляют вашей организации цифры; отправные точки, относительно которых вы можете измерить, насколько вы продвинулись. Эта информация не только полезна при первоначальном запросе финансовой (или иной) помощи, она может помочь вам показать, что ваша организация сделала на более позднем этапе своей жизни.
 Итак, в начале жизни вашей организации вы можете доказать спонсорам, что действительно существует очень серьезная проблема в вашем сообществе, которую необходимо решить («Показатель подростковой беременности в округе Малотт является самым высоким в штате Джорджия»). Затем, когда позже в жизни вашей общественной инициативы спросили: «Что вы сделали?» вы сможете ответить: «С момента создания нашей коалиции в округе Малотт беременность среди подростков снизилась на 35%». Если вы не соберете (или не получите) исходную информацию, вы не сможете доказать, сколько вы сделали.
  Как вы собираете эту информацию? 
 Есть два основных способа сбора исходных данных:
 Вы можете собрать собственные исходные данные для информации, связанной с вашими конкретными проблемами. Способы сбора этой информации включают использование опросов, анкет и личных интервью.
 Вы можете использовать уже собранную информацию. Публичные библиотеки, городские власти, агентства социальных услуг, местные школы или городские департаменты здравоохранения могут уже иметь нужную вам статистику, особенно если другая организация уже провела работу по аналогичной проблеме в вашем районе.
 Решите, что реально для вашей организации 
 Когда вы знаете, что хотите делать, а также насколько велика проблема, пора выяснить, чего, по вашему мнению, может добиться ваша организация. Есть ли у вас ресурсы, чтобы повлиять на все цели, которые вы преследовали на втором шаге? И насколько вы сможете их достичь?
 На эти вопросы сложно ответить. Новой организации трудно понять, на что она может разумно рассчитывать.Например, если вы пытаетесь повысить уровень иммунизации детей, сможет ли ваша организация увеличить его на 5% за три года или на 20% за один год? Как вы принимаете эти решения?
 К сожалению, простых ответов нет. Вашей организации нужно будет внимательно изучить свои ресурсы, а также поговорить с экспертами, которые понимают, что не только возможно, но и вероятно. Например, вы можете спросить членов организаций, которые занимались аналогичными делами, или исследователей в вашей тематической области, что, по их мнению, имеет смысл.
 Помните, вы пытаетесь установить цели, которые  достижимы,  и  сложны, . Трудно найти правильную ноту баланса между этими двумя качествами, и вы не всегда можете это сделать правильно. Однако исследования и опыт должны помочь вам все ближе и ближе подходить к этой цели.
 Установите цели для вашей организации или инициативы 
 Имея в виду всю эту информацию, ваша организация готова поставить некоторые краткосрочные цели или задачи, которые выполнимы, но требуют больших усилий.Помните, что цели относятся к  конкретным измеримым результатам . Эти изменения в поведении, результате и процессе должны быть отслежены и измерены таким образом, чтобы показать, что изменение произошло.
  Предупреждение : Часто цели общественной инициативы или организации устанавливаются или находятся под влиянием основного финансирующего агентства. Независимо от внешнего влияния, каждая инициатива сообщества должна решить, какие проблемы она собирается решать и какие цели будут определять успех их организации.
 Список целей вашей организации должен включать в себя все следующее:
 Включите все три типа целей: задачи, которые измеряют изменение поведения, результаты сообщества и те, которые измеряют важные части процесса планирования.
 Включите конкретные цели, которые говорят, сколько из того, что и когда произойдет. Например, «К 2025 году уровень подростковой беременности среди девочек 12-17 лет снизится на 30%».
 Они должны включать все критерии SMART + C.«Как мы обсуждали ранее в этом разделе, это означает, что они должны быть:  S ,  M ,  A ,  R ,  T  imed и  C  hallending.
 Рассмотрим еще один пример некоторых целей; эти цели исходят от организации, специализирующейся на профилактике злоупотребления психоактивными веществами среди подростков.
  Задачи, разработанные в рамках инициативы по профилактике злоупотребления психоактивными веществами среди подростков 
 К 2024 году употребление табака среди 12-17-летних сократится на 40%.
 К 2024 году употребление алкоголя среди 12-17-летних сократится на 50%. 
 К 2024 году употребление марихуаны среди 12-17-летних сократится на 70%. 
 К 2024 году употребление кокаина среди 12-17-летних сократится на 80%.
 Просмотрите цели, поставленные вашей организацией. 
 Перед тем, как вы окончательно сформулируете свои цели, членам вашей организации имеет смысл пересмотреть их еще раз и, возможно, попросить людей за пределами вашей организации также проверить их.Вы можете попросить членов вашей организации, которые не участвовали в процессе разработки, проверить вашу работу. Вы также можете узнать мнение местных экспертов, целей и агентов изменений и / или людей, выполняющих аналогичную работу в других сообществах, чтобы проанализировать то, что вы разработали. Вы можете попросить рецензентов прокомментировать:
 Удовлетворяет ли каждая из ваших целей критериям «SMART + C»?
 Ваш список целей завершен? То есть не хватает каких-то важных целей?
 Соответствуют ли ваши цели? Спорные ли какие-нибудь из ваших целей? Если это так, вашей организации необходимо решить, готова ли она справиться с грозой, которая может возникнуть.Например, программа, которая пытается сократить распространение СПИДа в своем сообществе, может решить, что чистые иглы для наркоманов - это цель, к которой они стремятся; но это вполне может вызвать трудности для этой организации. Это не значит, что организация не должна ставить перед собой цель, но они должны делать это с четким пониманием последствий.
 Используйте свои цели для определения стратегии вашей организации 
 Наконец, когда у вас есть цели, вы готовы к следующему шагу: разработке стратегий, которые сделают их возможными.Как только ваши цели будут выполнены и станут удовлетворительными для членов организации и важных людей за пределами вашей группы, вы готовы перейти к разработке успешных стратегий.
 Вкратце 
 Разработка целей - важный шаг в процессе планирования. В следующем разделе рассказывается, как разрабатывать стратегии для достижения поставленных вами целей.
 10 основных причин смерти 
 Самый большой убийца в мире - ишемическая болезнь сердца, на которую приходится 16% всех смертей в мире.С 2000 года наибольший рост смертности пришелся на это заболевание, увеличившись более чем на 2 миллиона до 8,9 миллиона смертей в 2019 году. Инсульт и хроническая обструктивная болезнь легких являются второй и третьей основными причинами смерти, на которые приходится примерно 11% и 6 случаев. % от общего числа смертей соответственно.
 Инфекции нижних дыхательных путей оставались самым смертоносным инфекционным заболеванием в мире и занимали 4-е место среди причин смерти. Однако количество смертей существенно снизилось: в 2019 году их было 2.6 миллионов жизней, на 460 000 меньше, чем в 2000 году.
 Неонатальные заболевания занимают 5-е место. Однако смертность от неонатальных заболеваний является одной из категорий, для которых глобальное снижение абсолютных показателей смертности за последние два десятилетия было самым большим: от этих состояний в 2019 году погибло 2 миллиона новорожденных и детей раннего возраста, что на 1,2 миллиона меньше, чем в 2000 году.
 Смертность от неинфекционных заболеваний растет. Смертность от рака трахеи, бронхов и легких увеличилась с 1.От 2 миллионов до 1,8 миллиона, и сейчас они занимают 6-е место среди основных причин смерти.
 В 2019 году болезнь Альцгеймера и другие формы деменции заняли седьмое место среди причин смерти. Женщины страдают непропорционально. Во всем мире 65% смертей от болезни Альцгеймера и других форм деменции приходится на женщин.
 Одно из самых значительных сокращений числа смертей связано с диарейными заболеваниями: общее число смертей упало с 2,6 миллиона в 2000 году до 1,5 миллиона в 2019 году.
 Диабет вошел в десятку основных причин смерти после значительного увеличения числа 70% с 2000 года.Диабет также является причиной наибольшего роста смертности мужчин среди первой десятки, с увеличением на 80% с 2000 года.
 Другие болезни, входившие в первую десятку причин смерти в 2000 году, больше не включены в список. ВИЧ / СПИД - одна из них. Смертность от ВИЧ / СПИДа снизилась на 51% за последние 20 лет, переместившись с 8-го места в мире по числу причин смерти в 2000 г. на 19-е место в 2019 г.
 Заболевания почек поднялись с 13-го места в мире до 10-го места. . Смертность увеличилась с 813 000 в 2000 году до 1.3 миллиона в 2019 году.
 Основные причины смерти по группам доходов 
 Всемирный банк классифицирует экономику мира на четыре группы доходов - на основе валового национального дохода - низкий, ниже среднего, выше среднего и высокий.
 У людей, живущих в стране с низким уровнем доходов, гораздо больше шансов умереть от инфекционного заболевания, чем от неинфекционного заболевания. Несмотря на глобальный спад, шесть из 10 основных причин смерти в странах с низким уровнем дохода - это инфекционные заболевания. 
 Малярия, туберкулез и ВИЧ / СПИД остаются в первой десятке.Однако все трое значительно падают. Наибольшее снижение среди 10 основных смертей в этой группе произошло от ВИЧ / СПИДа: в 2019 году на 59% меньше смертей, чем в 2000 году, или на 161 000 и 395 000, соответственно. 
 Диарейные заболевания являются более значимой причиной смерти в странах с низким уровнем дохода: они входят в пятерку основных причин смерти для этой категории доходов. Тем не менее, заболеваемость диарейными заболеваниями снижается в странах с низким уровнем доходов, что представляет собой второе по величине снижение смертности среди первой десятки (на 231 000 смертей).
 Смертельные случаи от хронической обструктивной болезни легких особенно редки в странах с низким уровнем дохода по сравнению с другими группами доходов. Он не входит в первую десятку стран с низкими доходами, но входит в пятерку лучших по всем другим группам доходов.
 Страны с уровнем дохода ниже среднего имеют 10 самых разных причин смерти: пять неинфекционных, четыре инфекционных и одна травма. Диабет становится все более частой причиной смерти в этой группе доходов: он переместился с 15-го на 9-е место среди основных причин смерти, а число смертей от этого заболевания почти удвоилось с 2000 года.
 Диарейные заболевания, будучи одной из 10 основных причин смерти в этой группе доходов, остаются серьезной проблемой. Тем не менее, эта категория заболеваний представляет собой наибольшее сокращение абсолютной смертности, упав с 1,9 миллиона до 1,1 миллиона в период с 2000 по 2019 год. Самый большой рост абсолютной смертности связан с ишемической болезнью сердца, увеличившись более чем на 1 миллион до 3,1 миллиона с 2000 года. В 2000 году среди 10 основных причин смерти ВИЧ / СПИД значительно снизился в рейтинге, переместившись с 8-го на 15-е место.
 В странах с уровнем дохода выше среднего наблюдается заметный рост смертности от рака легких, которая увеличилась на 411 000; более чем вдвое увеличилось количество смертей по всем трем другим доходным группам вместе взятым. Кроме того, рак желудка чаще встречается в странах с доходом выше среднего по сравнению с другими группами доходов, оставаясь единственной группой с этим заболеванием в 10 основных причинах смерти. 
 Одно из самых значительных сокращений абсолютного числа смертей приходится на хроническую обструктивную болезнь легких, которая снизилась почти на 264 000: 1.3 миллиона смертей. Однако количество смертей от ишемической болезни сердца увеличилось более чем на 1,2 миллиона, что является самым большим ростом среди любой группы доходов с точки зрения абсолютного числа смертей от этой причины. 
 Есть только одно инфекционное заболевание (инфекции нижних дыхательных путей) среди 10 основных причин смерти для стран с уровнем дохода выше среднего. Примечательно, что с 2000 года в этой категории доходов смертность от самоубийств снизилась на 31%, а в 2019 году она снизилась до 234 000.
 В странах с высоким уровнем доходов смертность увеличивается от всех 10 основных болезней, кроме двух.Ишемическая болезнь сердца и инсульт являются единственными причинами смерти в первой десятке, общее число которых снизилось в период с 2000 по 2019 год на 16% (или 327 000 смертей) и на 21% (или 205 000 смертей) соответственно. Высокий доход - единственная категория доходной группы, в которой наблюдается снижение числа смертей от этих двух болезней. Тем не менее ишемическая болезнь сердца и инсульт по-прежнему входят в тройку основных причин смерти для этой категории доходов: в 2019 году в общей сложности погибло более 2,5 миллиона человек.Кроме того, растет смертность от гипертонической болезни сердца. Отражая глобальную тенденцию, это заболевание поднялось с 18-го места на 9-е место среди причин смерти.
 Смертность от болезни Альцгеймера и других деменций увеличилась, обогнав инсульт, он стал второй ведущей причиной в странах с высоким уровнем доходов и стал причиной смерти 814 000 человек в 2019 году. И, как и в странах с уровнем доходов выше среднего. только одно инфекционное заболевание - инфекции нижних дыхательных путей - входит в десятку основных причин смерти.
 Почему нам нужно знать причины смерти людей? 
 Важно знать, почему люди умирают, чтобы улучшить их жизнь. Измерение количества людей, умирающих ежегодно, помогает оценить эффективность наших систем здравоохранения и направить ресурсы туда, где они больше всего нужны. Например, данные о смертности могут помочь сфокусировать деятельность и распределение ресурсов между такими секторами, как транспорт, пищевая промышленность и сельское хозяйство, а также окружающая среда и здоровье.
 COVID-19 подчеркнул важность для стран инвестировать в системы регистрации актов гражданского состояния и статистики естественного движения населения, чтобы обеспечить ежедневный подсчет смертей и направить усилия по профилактике и лечению.Он также выявил внутреннюю фрагментацию систем сбора данных в большинстве стран с низкими доходами, где лица, определяющие политику, до сих пор не знают с уверенностью, сколько людей умирает и по каким причинам.
 Чтобы восполнить этот критический пробел, ВОЗ в партнерстве с глобальными организациями запустила «Выявление последствий COVID-19: технический пакет для быстрого эпиднадзора за смертностью и ответных мер на эпидемии». Предоставляя инструменты и рекомендации для быстрого эпиднадзора за смертностью, страны могут собирать данные об общем количестве смертей по дням, неделям, полу, возрасту и местоположению, что позволяет руководителям здравоохранения более своевременно предпринимать усилия по улучшению здоровья.
 Кроме того, Всемирная организация здравоохранения разрабатывает стандарты и передовые методы сбора, обработки и синтеза данных с помощью консолидированной и улучшенной Международной классификации болезней (МКБ-11) - цифровой платформы, которая облегчает предоставление своевременных и точных данных о причинах смерти. чтобы страны регулярно собирали и использовали информацию о здоровье, соответствующую международным стандартам.
 Регулярный сбор и анализ высококачественных данных о смертях и причинах смерти, а также данных об инвалидности, дезагрегированных по возрасту, полу и географическому положению, имеет важное значение для улучшения здоровья и снижения смертности и инвалидности во всем мире.
 Примечание редактора 
 Глобальные оценки состояния здоровья ВОЗ, из которых извлекается информация в этом информационном бюллетене, представляют собой исчерпывающие и сопоставимые данные, связанные со здоровьем, включая ожидаемую продолжительность жизни, ожидаемую продолжительность здоровой жизни, смертность и заболеваемость, а также бремя болезней. болезни на глобальном, региональном и страновом уровнях с разбивкой по возрасту, полу и причинам. В оценках, опубликованных в 2020 году, сообщается о тенденциях в отношении более 160 заболеваний и травм ежегодно с 2000 по 2019 год.
 "," datePublished ":" 2020-12-09T06: 00: 00.0000000 + 00: 00 "," image ":" https://www.who.int/images/default-source/imported/cancer_tn-jpg. jpg? sfvrsn = efdbe84_0 "," publisher ": {" @ type ":" Organization "," name ":" Всемирная организация здравоохранения: ВОЗ "," logo ": {" @ type ":" ImageObject "," url " : "https://www.who.int/Images/SchemaOrg/schemaOrgLogo.jpg", "width": 250, "height": 60}}, "dateModified": "2020-12-09T06: 00: 00.0000000+ 00:00 "," mainEntityOfPage ":" https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death "," @context ":" http : // схема.org "," @ type ":" Article "};
 Пролежни (пролежни) - NHS 
  Пролежни (также известные как пролежни или пролежни) - это повреждения кожи и подлежащих тканей, в первую очередь вызванные длительным давлением на кожу. 
 Они могут случиться с кем угодно, но обычно поражают людей, прикованных к постели или сидящих в кресле или инвалидном кресле в течение длительного времени.
 Симптомы пролежней 
 Пролежни могут поражать любую часть тела, находящуюся под давлением.Чаще всего они встречаются на костных частях тела, таких как пятки, локти, бедра и основание позвоночника.
 Они часто развиваются постепенно, но иногда могут образоваться за несколько часов.
 Ранние симптомы 
 Ранние симптомы пролежней включают:
 обесцвечивание части кожи - у людей с бледной кожей появляются красные пятна, а у людей с темной кожей - пурпурные или синие пятна
 пятна обесцвечивания не белеет при нажатии
 участок кожи, который кажется теплым, губчатым или твердым
 боль или зуд в пораженной области
 Врач или медсестра могут назвать пролежневую язву на этой стадии пролежней 1 категории.
 Более поздние симптомы 
 Кожа сначала может не быть повреждена, но если пролежневая язва усугубится, она может образовать:
 открытая рана или волдырь - пролежня 2 категории
 глубокая рана, которая проникает глубже слои кожи - пролежня категории 3
 очень глубокая рана, которая может достигать мышц и костей - пролежня категории 4
 Когда обращаться за медицинской помощью 
 Если вы находитесь в больнице или доме престарелых, как можно скорее сообщите об этом своему лечащему врачу, если у вас появятся симптомы пролежней.Если ничего не предпринять, ситуация, вероятно, будет ухудшаться и дальше.
 Вам следует регулярно наблюдать и предлагать советы и лечение для снижения риска пролежней, но иногда они могут развиться даже при соблюдении высочайших стандартов лечения.
 Если вы восстанавливаетесь после болезни или операции дома, или ухаживаете за кем-то, прикованным к постели или в инвалидном кресле, обратитесь к своему терапевту, если вы считаете, что у вас или человека, за которым вы ухаживаете, может быть пролежня.
 Немедленно обратитесь за медицинской помощью, если есть:
 красная опухшая кожа
 гной, исходящий из пролежней или раны
 холодная кожа и учащенное сердцебиение
 сильная или усиливающаяся боль
 высокая температура
 Эти Симптомы могут быть признаком серьезной инфекции, которую необходимо лечить как можно скорее.
 Лечение пролежней 
 Лечение пролежней зависит от степени их тяжести.
 Для некоторых людей это неудобство, требующее элементарного ухода. Для других они могут быть серьезными и привести к опасным для жизни осложнениям, таким как заражение крови.
 Способы остановить обострение пролежней и помочь им зажить включают:
 наложение повязок, которые ускоряют процесс заживления и могут помочь снизить давление
 движение и регулярное изменение положения
 с использованием специально разработанных статических матрасов или подушек из пенопласта , или динамические матрасы и подушки с насосом для обеспечения постоянного потока воздуха
 соблюдение здорового и сбалансированного питания
 процедура очистки раны и удаления поврежденной ткани (санация раны)
 Операция по удалению поврежденной ткани и закрытию рана иногда используется в самых серьезных случаях.
 Подробнее о лечении пролежней.
 Кто наиболее подвержен риску возникновения пролежней 
 Пролежни могут быть у любого человека, но следующие факторы могут повысить вероятность их образования:
 Профилактика пролежней 
 Полностью предотвратить пролежневые язвы может быть трудно, но есть некоторые вещи, которые вы или ваша группа по уходу можете сделать, чтобы снизить риск.
 К ним относятся:
 регулярное изменение положения - если вы не можете изменить положение самостоятельно, родственник или опекун должен будет помочь вам
 ежедневно проверять вашу кожу на предмет ранних признаков и симптомов пролежней - это поможет если вы находитесь в больнице или доме престарелых
, соблюдаете здоровую, сбалансированную диету, содержащую достаточное количество белка и хорошее разнообразие витаминов и минералов, - если вы беспокоитесь о своей диете или заботитесь о ком-то, чья диета диета может быть плохой, попросите своего терапевта или медперсонала направить к диетологу
 бросить курить - курение повышает вероятность возникновения пролежней из-за нарушения кровообращения
 Если вы находитесь в больнице или дома для престарелых, ваша медицинская бригада должна знать о риске развития пролежней.Они должны провести оценку риска, следить за вашей кожей и использовать профилактические меры, такие как регулярное изменение положения.
 Если вы восстанавливаетесь после болезни или операции дома, или ухаживаете за кем-то, прикованным к постели или инвалидному креслу, попросите своего терапевта оценить риск развития пролежней.
 Последняя проверка страницы: 15 апреля 2020 г. 
 Срок следующего рассмотрения: 15 апреля 2023 г.
 Типы, симптомы, причины, диагностика и лечение 
 Обзор 
 Хронический простатит: современная диагностика и лечение.
 Что такое простатит? 
 Простатит - это четыре различных состояния, поражающих предстательную железу. Два типа простатита связаны с инфекциями мочевыводящих путей (ИМП). Других типов нет. У мужчин с простатитом может быть инфекция, воспаление и / или боль. Взрослые мужчины любого возраста могут заболеть простатитом.
 Многим мужчинам, которым сказали, что у них простатит, ставят неправильный диагноз, и они на самом деле имеют другое заболевание. О простатите много устаревшей информации. Важно обратиться к поставщику медицинских услуг, который будет в курсе последних исследований, диагностических тестов и методов лечения простатита.
 Что такое предстательная железа? 
 Предстательная железа является частью мужской репродуктивной системы. Он находится под мочевым пузырем перед прямой кишкой. Уретра (трубка, по которой моча и сперма выводятся из организма) проходит через центр железы.
 Насколько распространен простатит? 
 У половины мужчин в какой-то момент жизни наблюдаются симптомы простатита. Это самая распространенная проблема мочевыводящих путей у мужчин моложе 50 лет. У мужчин старше 50 лет она занимает третье место.Ежегодно более двух миллионов мужчин обращаются к врачу по поводу симптомов простатита.
 Какие бывают виды простатита? 
 Типы простатита включают:
  Острый бактериальный простатит (категория 1):  ИМП вызывает инфекцию предстательной железы. Симптомы включают жар и озноб. Вы можете испытывать болезненное и частое мочеиспускание или проблемы с мочеиспусканием. Острый бактериальный простатит требует немедленной медицинской помощи.
  Хронический бактериальный простатит (категория 2):  Бактерии застревают в предстательной железе, вызывая рецидивирующие ИМП, которые трудно вылечить.
  Синдром хронической тазовой боли, или СХТБ (категория 3):  СХТБ является наиболее распространенным типом простатита. Воспаление предстательной железы встречается примерно у 1 из 3 мужчин. Как следует из названия, этот тип вызывает хроническую боль в тазу, промежности (область между мошонкой и прямой кишкой) и половых органах.
  Бессимптомный воспалительный простатит (категория 4):  Это состояние вызывает воспаление предстательной железы, но не имеет симптомов. Вы можете узнать, что у вас есть это состояние после прохождения тестов, чтобы найти причину других проблем.Например, анализ спермы на бесплодие может выявить бессимптомный воспалительный простатит. Этот тип не требует лечения.
 Является ли простатит признаком рака простаты? 
 Простатит доброкачественный (не злокачественный). Это не увеличивает риск рака простаты. Однако воспаление от простатита иногда повышает уровень простатспецифических антигенов (ПСА) в крови - точно так же, как это делает рак простаты. Дальнейшие тесты могут помочь определить, что вызывает повышенный уровень ПСА.
 Какие осложнения простатита? 
 У мужчин с острым бактериальным простатитом может развиться сепсис. Это распространенное воспаление может быть опасным для жизни. Требуется немедленная медицинская помощь.
 Антибиотики могут вызвать расстройство желудка. Мужчинам с хроническим бактериальным простатитом может потребоваться много антибиотиков для лечения рецидивирующих инфекций. У некоторых людей развивается устойчивость к антибиотикам, что делает лечение неэффективным.
 Бессимптомный воспалительный простатит может снизить количество сперматозоидов, влияя на фертильность.
 Симптомы и причины 
 Что вызывает простатит? 
 У разных типов простатита разные причины. Факторы риска синдрома хронической тазовой боли (СХТБ), наиболее распространенного типа, неясны. Потенциальные участники CPPS включают:
 Аутоиммунные заболевания.
 Спазмы мышц тазового дна.
 Стресс.
 Возможные причины бактериальных форм простатита включают:
 Инфекции мочевого пузыря или камни в мочевом пузыре.
 Операция или биопсия, требующие использования мочевого катетера.
 Камни простаты.
 Задержка мочи (неполное опорожнение мочевого пузыря).
 ИМП.
 Каковы симптомы простатита? 
 Симптомы простатита различаются в зависимости от типа и причины. У людей с бессимптомным воспалительным простатитом симптомы отсутствуют.
 У мужчин с синдромом хронической тазовой боли или хроническим бактериальным простатитом могут возникнуть:
 Боль в половом члене, яичках или промежности (область между яичками и прямой кишкой).Боль может отдавать в поясницу.
 Частые позывы к мочеиспусканию.
 Болезненное мочеиспускание (дизурия).
 Слабый поток мочи или струя мочи, которая начинается и останавливается.
 Болезненная эякуляция или боль во время полового акта.
 Кровь в семенной жидкости (гематоспермия).
 Эректильная дисфункция.
 Острый бактериальный простатит вызывает жар и озноб.
 Диагностика и тесты 
 Как диагностируется простатит? 
 Ваш лечащий врач оценит ваши симптомы и проведет физический осмотр.
 Менее инвазивные тесты на простатит могут включать:
  Цифровое ректальное исследование:  Ваш врач вводит смазанный в перчатке палец в прямую кишку, чтобы проверить предстательную железу на предмет боли и отека. Это обследование может включать массаж простаты для сбора образца семенной жидкости.
  Общий анализ мочи:  Анализ мочи и посев мочи на наличие бактерий и ИМП.
  Анализ крови:  В анализе крови измеряется уровень ПСА, белка, вырабатываемого предстательной железой.Высокий уровень может указывать на простатит, аденомы простаты или рак простаты.
 Более инвазивные тесты на простатит включают:
  Цистоскопия:  Цистоскопия позволяет выявить другие проблемы мочевыводящих путей, но не диагностирует простатит. Ваш врач использует цистоскоп (трубку размером с карандаш с подсветкой и камерой или смотровой линзой на конце) для осмотра мочевого пузыря и уретры.
  Трансректальное УЗИ:  Мужчинам с острым бактериальным простатитом или хроническим бактериальным простатитом, не улучшающимся после приема антибиотиков, может быть проведено трансректальное УЗИ.Тонкий ультразвуковой датчик, вводимый в прямую кишку, использует звуковые волны для получения изображений предстательной железы. Этот тест может показать аномалии предстательной железы, абсцессы или камни.
 Ведение и лечение 
 Как управляется или лечится синдром хронической тазовой боли (СХТБ)? 
 Лечение простатита зависит от его причины и типа. Бессимптомный воспалительный простатит не требует лечения.
 При синдроме хронической тазовой боли (СХТБ) ваш лечащий врач может использовать систему UPOINT для классификации симптомов по шести категориям.Ваш поставщик услуг одновременно использует несколько методов лечения только для лечения симптомов, которые вы испытываете.
 Примерно 80% мужчин с СХТБ улучшаются с помощью системы UPOINT. Система фокусируется на следующих симптомах и методах лечения:
  Мочевыводящие пути:  Лекарства, такие как тамсулозин (Flomax®) и альфузозин (Uroxatral®), расслабляют мышцы вокруг простаты и мочевого пузыря, улучшая отток мочи.
  Психосоциальная служба : Управление стрессом может помочь. Некоторым мужчинам полезны консультации или лекарства от беспокойства, депрессии и катастрофических состояний (чрезмерная реакция на незначительные стрессы, характерные для людей с хронической болью).
  Орган:  Добавки кверцетина и пчелиной пыльцы могут облегчить опухшую и воспаленную предстательную железу.
  Инфекция:  Антибиотики убивают бактерии, вызывающие инфекцию.
  Неврология:  Обезболивающие, отпускаемые по рецепту, такие как амитриптилин (Elavil®) и габапентин (Gralise®), снимают нейрогенную боль. Эта боль может включать фибромиалгию или боль, которая распространяется на ноги, руки или спину.
  Нежность:  Физиотерапия тазового дна может включать миофасциальную релаксацию (легкий массаж для снятия напряжения напряженных мышц тазового дна).Эта терапия может уменьшить или устранить мышечные спазмы.
 Как лечить или лечить бактериальные формы простатита? 
 Антибиотики убивают бактерии, вызывающие бактериальный простатит. Мужчинам с острым бактериальным простатитом может потребоваться от 14 до 30 дней приема антибиотиков, начиная с внутривенного введения антибиотиков в больнице. Редко мужчинам требуется операция по дренированию абсцесса на простате.
 Лечить хронический бактериальный простатит сложно. Для стерилизации простаты вам может потребоваться до трех месяцев приема антибиотиков.Если простату нельзя стерилизовать, можно использовать антибиотики в низких дозах в течение длительного времени, чтобы предотвратить рецидивы. Некоторым мужчинам требуется операция по удалению камней простаты или рубцовой ткани в уретре. В редких случаях хирурги удаляют часть или всю предстательную железу (простатэктомия).
 Профилактика 
 Как предотвратить простатит? 
 Своевременное лечение ИМП может предотвратить распространение инфекции на простату. Если во время сидения вы испытываете боль в промежности, обратитесь к врачу. Вы можете предпринять шаги для решения этой проблемы, прежде чем она приведет к синдрому хронической тазовой боли.
 Перспективы / Прогноз 
 Каков прогноз (перспективы) для людей с простатитом? 
 Антибиотики могут вылечить острый бактериальный простатит. Эти лекарства также облегчают симптомы хронического бактериального простатита примерно у 30–60% мужчин. До 80% мужчин с синдромом хронической тазовой боли чувствуют себя лучше после получения соответствующего лечения их симптомов с помощью системы UPOINT. Мужчинам с бессимптомным воспалительным простатитом лечение не требуется.
 Жить с 
 Когда мне следует позвонить врачу? 
 Вы должны позвонить своему врачу, если у вас возникли проблемы:
 Кровь в моче или сперме.
 Затрудненное мочеиспускание.
 Частое мочеиспускание (недержание мочи).
 Боль при мочеиспускании или половом акте.
 Какие вопросы я должен задать своему врачу? 
 Вы можете спросить своего врача:
 Какой у меня простатит?
 Как лучше всего лечить этот тип простатита?
 Каковы риски лечения и побочные эффекты?
 Как мне избежать повторного заражения простатитом?
 Какой вид последующего ухода мне потребуется после лечения?
 Следует ли обращать внимание на признаки осложнений?
  Записка из клиники Кливленда 
 Простатит - распространенная проблема, от которой страдают многие мужчины.