WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 

На правах рукописи

САПОЖНИКОВА Наталия Георгиевна

РАЦИОНАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬНИЧНО-ПОЛИКЛИНИЧЕСКИМ КОМПЛЕКСОМ МУНИЦИПАЛЬНОГО РАЙОНА НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННОГО МОНИТОРИНГА, АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление

  и обработка информации

(технические и медицинские системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора медицинских наук

Воронеж-2008

Работа выполнена в ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет»

Научный консультант доктор медицинских наук, профессор

Фролов Михаил Вадимович

Официальные оппоненты: доктор медицинских наук, профессор

  Нехаенко Наталия Евгеньевна;

  доктор медицинских наук, профессор

  Меремьянин Леонид Владимирович;

 

  доктор медицинских наук

  Припачкина Александра Павловна

Ведущая организация ГОУВПО «Курский государственный

медицинский университет»

Защита состоится «28» ноября 2008 года в 1500 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.02 ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться  в научной библиотеке ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

Автореферат разослан «  » октября 2008 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Федорков Е.Д.

ОБЩАЯ ХАРКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Повышение эффективности системы здравоохране­ния требует анализа и характеристики ситуации в здравоохранении по региону, разработки новых кон­цепций оценки качества и эффективности медицинского обслуживания, ин­форматизации и компьютеризации здравоохранения.

Основной задачей органов управления здравоохранением остается кон­троль качества деятельности лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ), обеспечение доступности и качества медицинской помощи населению.

Внедрение мониторинговых подходов к слежению за состоянием здоро­вья населения с учетом воздействия на него факторов окружающей среды, ус­ловий труда и быта, качества медицинской помощи требует принципиально иных методов накопления информации и ее аналитической обработки. Поэтому особое значение требуется уделять медицинскому монито­рингу по общей заболеваемости и по отдельным нозологиям в регионе и в ад­министративных территориях.

Перспективность этих направлений обусловлена, в частности, реализа­цией возможностей геоинформационных технологий, позволяющих прово­дить анализ пространственно-распределенной информации и отслеживать данные с учетом временного аспекта, а также разрабатывать подсистемы принятия решений, использующие результаты моделирования. Слежение за медицинской обстановкой региона позволяет осуществить контроль за уров­нем здоровья населения.

Реализация возможностей геоинформационных технологий позволяет проводить анализ пространственно-распределенной информации и отслеживать данные с учетом временного аспекта, а также разрабатывать подсистемы при­нятия решений, использующие результаты моделирования. Слежение за меди­цинской обстановкой региона дает возможность осуществлять контроль за уровнем здоровья населения, позволяет контролировать ситуацию в системе медицинского обслуживания региона. Методы геоинформационных технологий могут быть использованы для разработки информационно-справочных систем медицинского назначения, что обеспечивает принципиально новые возможно­сти экологической экспертизы, систематизации и быстрой выдачи пространст­венно-распределенной информации для мониторинга и задач управления меди­ко-экологическим состоянием различных территорий.

Возможность управления ситуацией в медицинском обслуживании долж­на опираться на прогнозирование развития этой ситуации, для чего необ­ходимы прогнозные оценки изменения показателей системы здравоохранения. Построение прогноза на будущий срок с использованием прогностических мо­делей является дополнительной информационной поддержкой процесса приня­тия решений по нормализации ситуации, а исследование динамики показателей системы здравоохранения административного территориально распределенного региона позволяет выделять "неблагополучные" территории, участки и объекты для принятия управленческих решений по распределению материальных ресур­сов и планированию профилактических и организационных мероприятий.

Определяющими условиями рационального управления являются информационное обеспечение процесса управления, поиск, сбор, накопление и переработка необходимой информации, выработка рекомендаций для формиро­вания программы лечебно-профилактических мероприятий в условиях ограниченных ресурсов, с учетом комфортности среды проживания и уровня риска заболеваемости.

Сложность  современных  медицинских  технологий  определяет комплексный подход к их внедрению, учитывающий не только медицинские аспекты, но и организацию функционирования лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) или инновационного отделения в целом, включая рациональный выбор его компонентов и оптимальное формирование связей между ними. Отсюда возникает необходимость применения методов оптимизации при выборе структурных компонентов медицинского учреждения и их взаимодействия в условиях перехода к инновационным технологиям медицинского обслуживания.

В настоящее время стратегическим приоритетом в здравоохранении является перемещение значительной доли стационарных услуг в амбулаторно-поликлинический сектор, в том числе на основе развития стационарзамещающих технологий (дневные стационары, стационары на дому, центры амбулаторной хирургии).

Поэтому актуальность проблемы заключается в разработке методов анализа и принятия решений при управлении амбулаторно-поликлиническим регионом, оценки комфортности проживания и риска заболеваемости по территориальным единицам и врачебным участкам для формирования на основе моделей конечных результатов, высоких медицинских, информационных и компьютерных технологий с учетом рационального распределения органических ресурсов.

Работа выполнена в соответствии с региональной программой админист­рации Липецкой области "Здоровье" и одним из основных научных направле­ний ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» "Проблемно-ориентированные системы управления".

Цель и задачи исследования является анализ состояния заболеваемости в муниципальном районе, моделирование и прогнозирование развития на основе медицинского мониторинга для рационального формирования лечебно-профилактических мероприятий и управления амбулаторно-поликлиническим обслуживанием населения.

Для достижения поставленной цели определим следующие задачи:

на основе статистической информации сформировать медицинский мониторинг, исследовать и проанализировать состояние заболеваемости и обращаемости в лечебно-профилактические учреждения муниципального района;

исследовать динамику госпитализированной заболеваемости и обращаемости в лечебно-профилактические учреждения;

построить прогностические модели заболеваемости населения муниципального района и обращаемости в больнично-поликлинические учреждения; 

разработать методы оценки комфортности проживания и риска заболеваемости населения поликлинического региона по врачебным участкам;

разработать метод распределения ограниченных ресурсов с учетом риска и прогноза заболеваемости населения по территориальным единицам муниципального района;

разработать метод оценки и прогнозирования обращаемости населения в амбулаторно-поликлинические учреждения;

разработать методику и сформировать структуру системы автоматизированного прогнозирования заболеваемости и принятия управленческих решений, апробировать и внедрить полученные результаты в систему управления здравоохранением.

Методы исследования. Для решения поставленных задач используются методы теории управления, принципы и основные положения теории вероятности и математической статистики, нечеткой логики, методы экспертного оценивания и геоинформационного моделирования.

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

информационный мониторинг по нозологическим формам заболеваемости и обращаемости в лечебно-профилактические учреждения населения муниципального района, позволяющий оценивать уровни риска заболеваемости для формирования управленческих лечебно-профилактических мероприятий и распределения ограниченных ресурсов;

прогностические модели и характеристики заболеваемости по административным территориям муниципального района и нозологическим формам, позволяющие получать прогноз развития заболеваемости и определять управляющие меры по упреждающему воздействию на развитие неблагоприятной ситуации по заболеваемости как по различным нозологическим формам, так и по территориальным единицам системы медицинского обслуживания муниципального района;

процедура комплексной оценки территорий риска заболеваемости, комфортности проживания, уровня заболеваемости с учетом экспертной оценки административных территорий, позволяющая оптимизировать информационное обеспечение для принятия решений;

метод оценки тенденции развития заболеваемости и комфортности проживания, учитывающий результаты прогнозирования и влияния на уровень риска заболеваемости;

оптимизационная  модель и процедура планирования  инновационных  видов амбулаторно-поликлинического обслуживания населения, отличающаяся характером учета различных периодов и обращаемости по традиционным и инновационным видам медицинских услуг;

оптимизационная модель распределения ограниченных ресурсов по административным территориям с учетом уровня заболеваемости по нозологическим формам, обеспечивающая рациональный подход к выбору управленческих решений при формировании целевой программы лечебно-профилактических мероприятий;

методика процедуры принятия решений при рациональном управлении амбулаторно-поликлиническим обслуживанием населения муниципального района, позволяющая формировать управленческие решения с учетом риска заболеваемости и ограниченных ресурсов;

структурное и информационное обеспечение автоматизированной поддержки принятия управленческих решений, отличающихся инвариантностью в предметно-ориентированных областях управления в системе здравоохранения.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработана методика визуализации информации о заболеваемости по нозологическим формам и административным территориям для обработки статистической медицинской информации. Предложенные методы оценки позволяют определять комфортность проживания и территории риска заболеваемости по ретроспективной информации и в автоматизированном режиме, планировать лечебно-профилактические мероприятия, осуществлять рациональное распределение ограниченных ресурсов на предыдущий период управления, как на уровне  административного района, так и на уровне ЛПУ и его структурных подразделений.

Материалы работы в виде информационного обеспечения и данных медицинского мониторинга, а также методы анализа состояния и развития заболеваемости используются в управлении здравоохранением администрации Липецкой области, а также в учебном процессе кафедры системного анализа и управления в медицинских системах ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по специальности 200401 – «Биотехнические и медицинские аппараты и системы».

Апробация работы. Основные положения и научные результаты работы докладывались и обсуждались на: Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2001-2008), Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2001-2008), научно-практической конференции «Актуальные проблемы деятельности консультативно-диагностических центров» (Екатеринбург, 2008); Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2008); научно-тематическом семинаре «Проблемно-ориентированные системы управления» ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (Воронеж, 2002, 2008); научно-методическом семинаре кафедры системного анализа и управления в медицинских системах ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (Воронеж, 2000, 2002, 2006, 2008) .

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 43 научные работы, том числе монография и 7 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателем произведен сбор статистической информации и сформирован медицинский мониторинг, проанализировано состояние заболеваемости в районе и дана интерпретация полученных результатов [9,10,13,14,20,29,31]; исследована динамика развития заболеваемости в административном районе и по нозологическим формам ЛПУ и оценена тенденция их развития [11,27]; сформирована база данных для построения прогностических моделей развития заболеваемости населения в районе, дана оценка прогноза заболеваемости и получена классификация территориальных единиц [8,15,17,27,28]; предложены методы оценки комфортности проживания и риска заболеваемости на основе экспертной информации результатов трансформации информации [1,3,12,16,19,22,24,25,38,43]; разработана методика исследования и прогнозирования поликлинического обслуживания населения [7,18,21,23,26]; предложены методы информационной поддержки управления территориальными системами здравоохранения, оптимизации поликлинического обслуживания [2,4,6,32,35,36,37,39,40,41,42]; сформированы структура автоматизированной системы и методы организации принятия решений при управлении поликлиническим регионом [5,30,33,34].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, приложения, содержит список литературы из 188 наименований. Работа изложена на 221 странице, содержит 42 таблицы и 172 рисунка.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной рабо­ты, сформулированы цель и задачи исследования, изложены основные научные положения, определена практическая значимость, приведены сведения об апро­бации и внедрении работы.

В первой главе рассматриваются пути повышения эффективности обслу­живания населения в региональных территориально распределенных системах здравоохранения, рассматриваются методы анализа состояния заболеваемости и обосновывается применение многовариантного моделирования со­стояния и прогнозирования развития заболеваемости на базе ГИС-технологий.

Показано, что главной задачей создания системы медико-экологического мониторинга является организация на базе новых компьютерных технологий иерархической системы сбора, обработки, хранения и представления визуаль­ной информации, обеспечивающей динамическую оценку здоровья населения по нозологическим формам заболеваемости и территориально распределенным системам здравоохранения, информационную поддержку принятия решений, направленных на улучшение ситуации по заболеваемости.

В связи с увеличением объема информации, имеющей пространственно-координатную географическую привязку, для реализации анализа системы здравоохранения целесообразно применение геоинформационных систем (ГИС-технологий).

Так как переход к рыночным отношениям и индустриальное развитие и урбанизация негативно воздействуют как на социальные условия, так и на ок­ружающую среду, проблема здоровья населения является одной из главных ме­дицинских и социальных проблем.

Поэтому в связи с необходимостью повышения эффективности функцио­нирования системы здравоохранения на основе геоинформационных данных прогнозирования и динамики развития ее показателей возникает задача оценки риска заболеваемости по нозологическим формам и административным единицам, и в условиях ограниченных ресурсов требуется разработать подходы к их оптимальному распределению, а в целом - разработать методологию принятия управленческих решений на основе автоматизированного выбора с учетом ин­формационного медицинского мониторинга.

При прогнозировании и оценке риска заболеваемости в муниципальном районе помимо общей заболеваемости по территориальным единицам необходимо располагать данными и по отдельным нозологическим формам.

Во второй главе  приводятся результаты визуализации информации о заболеваемости в муниципальном городском округе, дается оценка динамики развития заболеваемости и результаты прогнозирования по общей заболеваемости по годам и по нозологическим формам.

Как видно из гистограммы (рис.1), высокий уровень наблюдается по болезням органов дыхания, системы кровообращения, мочеполовой системы, травмам и отравлениям, а наименьший уровень – по болезням крови, состояниям, возникающим в перинатальном периоде, врожденным аномалиям. Детальный анализ распространенности заболеваний по годам показал, что на протяжении пяти лет наиболее распространенными остаются болезни органов дыхания и заболевания системы кровообращения, а наименее распространенными – врожденные аномалии, состояния, возникающие в перинатальном периоде, болезни крови.

Рис. 1. Соотношение заболеваний за 2002-2006 гг. по городу Елец

Анализ распространенности отдельных заболеваний, входящих в основные нозологические формы, показал, что среди болезней крови наиболее распространены случае заболеваемости анемией (92,8 %); среди болезней эндокринной системы – сахарный диабет (44,2 %); среди болезней нервной системы – болезни периферической нервной системы (10,2 %); среди болезней глаза и его придаточного аппарата – миопия (15,9 %) и катаракта (12,2 %); среди болезней системы кровообращения – ишемическая болезнь сердца (30,9 %), цереброваскулярные болезни (26,4 %), болезни, характеризующиеся повышенным кровяным давлением (16,5 %); среди болезней органов пищеварения – гастрит и дуоденит (22,9 %), болезни желчного пузыря, желчевыводящих путей (21,2 %), болезни поджелудочной железы (11,3 %); среди болезней кожи и подкожной клетчатки – контактный дерматит (24,4 %); среди болезней костно-мышечной системы и соединительной ткани – артрозы (26,6 %); среди болезней мочеполовой системы – доброкачественная дисплазия, гипертрофия молочной железы (15,4 %) и гломерулярные, тубулоинтерстициальные болезни почек, другие болезни почки и мочеточника (12,6 %); среди врожденных аномалий – врожденные аномалии системы кровообращения (36,5 %).

Динамика развития общей заболеваемости по городскому округу представлена на рис. 2, из которого следует, что уровень общей заболеваемости имеет динамику роста на протяжении пяти последних лет.

Рис. 2. Динамика общей заболеваемости среди населения города Елец

Цепные коэффициенты роста Tцt=(Yt- Yt-1)/Yt-1*100 по общей заболеваемости среди населения г. Елец в общем случае носят положительный характер: T2003 = + 7,98 %, T2004= -2,77 %, T2005 = +2,69 %, T2006 = +2,95 %.  Базисный прирост Тб=(Yt- Y0)/Y0*100 общей заболеваемости за последние пять лет составляет Tб= +11,00 %, что характеризует  рост общей заболеваемости среди населения г. Елец. Сведения о приросте по основным нозологическим формам приведены в табл. 1.

Таблица 1

Темпы приростов основных нозологических форм по городу Елец

Нозология

T2003

T2004

T2005

T2006

Тенденция

1

Инфекционные и паразитарные болезни

-5,70

+3,32

+5,93

+10,99

+14,54

+

2

Новообразования

+15,53

+11,35

+2,56

-5,02

+25,31

+

3

Болезни крови

-5,67

-10,23

-26,99

+12,21

-30,62

-

4

Болезни эндокринной системы

+14,03

+19,19

-2,94

-0,24

+31,61

+

5

Психические расстройства и расстройства поведения

+4,82

-4,22

-0,70

+2,72

+2,40

+

6

Болезни нервной системы

+9,09

-4,24

-1,62

-11,67

-9,22

-

7

Болезни глаза и его придаточного аппарата

-10,88

-11,29

+0,13

-5,22

-24,97

-

8

Болезни уха и сосцевидного отростка

+21,59

-9,43

-5,93

+104,14

+111,45

+

9

Болезни системы кровообращения

-5,85

+9,19

+9,24

-3,27

+8,64

+

10

Болезни органов дыхания

+29,07

-18,69

+3,16

+1,02

+9,37

+

11

Болезни органов пищеварения

+14,74

+6,52

-0,78

+5,70

+28,18

+

12

Болезни кожи и подкожной клетчатки

+9,80

-8,01

-2,89

-11,08

-12,79

-

13

Болезни костно-мышечной системы

-4,91

-4,74

+6,30

+11,98

+7,81

+

14

Болезни мочеполовой системы

+10,22

+15,39

+5,13

+2,01

+36,04

+

15

Беременность, роды

-0,42

+15,03

-8,24

-4,46

+0,41

+

16

Состояния, возникающие в перинатальном периоде

-8,59

-3,41

+19,44

+19,64

+26,16

+

17

Врождённые аномалии

+42,93

+2,66

+6,72

+2,11

+59,91

+

18

Прочие заболевания

+54,16

+4,44

+79,78

+21,27

+250,99

+

19

Травмы и отравления

-4,54

-5,11

-2,87

+4,73

-7,86

-

20

Общая заболеваемость

+7,98

-2,77

+2,69

+2,95

+11,00

+

Из полученных результатов исследования данных можно сделать вывод, что для города Елец практически по всем нозологическим формам, за исключением болезней крови, нервной системы, глаза и его придаточного аппарата, кожи и подкожной клетчатки, травм и отравления, наблюдается тенденция роста уровня заболеваемости за последние пять лет (табл. 1).

Для построения краткосрочного прогноза использована модель экспоненциального сглаживания. В качестве основной модели ряда рассматривается его представление в виде полинома невысокой степени, коэффициенты которого медленно меняются со временем:

,  (1)

где α - параметр сглаживания.

Начальное значение тренда зависит от его типа:

для экспоненциального тренда

; ,  (2)

для линейного тренда

  ; . (3)

Для исследования дальнейшей тенденции развития заболеваемости по Липецкой области было проведено краткосрочное прогнозирование на 2008 и 2009 годы. На рис.3 представлены результаты прогнозирования по общей заболеваемости среди населения городского округа.

Рис. 3. Краткосрочный прогноз по общей заболеваемости

среди населения города Елец

Оптимальные параметры прогностических моделей и результаты краткосрочного прогнозирования по различным нозологическим формам среди населения городского округа представлены в табл. 2. Результаты краткосрочного прогнозирования показывают, что в целом по городу Ельцу прогнозируется рост количества заболеваний по  14 нозологическим формам (инфекционные и

Таблица 2

Результаты краткосрочного прогнозирования по различным нозологическим формам среди населения города Елец

Наименование

заболевания

Тренд

у(0)

х (0)

α

Прогноз

2007 г.

2008 г.

2009 г.

Инфекционные и паразитарные болезни

Лин.

41,54

1,538

1

50,0

51,5

53,1

Новообразования

Лин.

28,11

1,836

1

38,2

40,0

41,9

Болезни крови

Лин.

5,45

-0,402

0

3,0

2,6

2,2

Болезни эндокринной системы

Лин.

43,34

3,566

0

64,7

68,3

71,9

Психические расстройства и расстройства поведения

Лин.

77,61

0,467

0

80,4

80,9

81,3

Болезни нервной системы

Лин.

29,33

-0,668

1

25,7

24,9

24,3

Болезни глаза и его придаточного аппарата

Лин.

70,03

-4,24

0

44,6

40,4

36,1

Болезни уха и сосцевидного отростка

Лин.

21,54

6,972

1

59,9

66,9

73,8

Болезни системы кровообращения

Лин.

206,1

4,502

0

233,1

237,6

242,1

Болезни органов дыхания

Лин.

299,2

7,092

0

341,7

348,8

355,9

Болезни органов пищеварения

Лин.

64,29

4,695

0

92,5

67,2

101,9

Болезни кожи и подкожной клетчатки

Лин.

46,87

-1,47

0,921

39,0

37,6

36,1

Болезни костно-мышечной системы

Лин.

96,37

1,901

1

106,8

108,7

110,6

Болезни мочеполовой системы

Лин.

102,9

9,812

0

161,8

171,6

181,4

Беременность, роды

Лин.

42,06

0,043

0,611

43,3

43,4

43,4

Состояния, возникающие в перинатальном периоде

Лин.

4,191

0,283

1

5,8

6,0

6,3

Врождённые аномалии

Лин.

3,42

0,553

0

6,7

7,3

7,9

Прочие заболевания

Лин.

2,979

2,724

0,721

17,8

20,5

23,3

Травмы и отравления

Лин.

129,9

-2,53

1

116,0

113,5

110,9

Общая заболеваемость

Лин.

1315

36,68

0

1535,3

1572,0

1608,7

паразитарные болезни, новообразования, эндокринной системы, психические расстройства, уха, системы кровообращения, органов дыхания, органов пищеварения, костно-мышечной системы, мочеполовой системы, беременности и роды, состояния, возникающие в перинатальном периоде, врожденные аномалии, прочие заболевания), а по 5 нозологическим формам (болезни крови, нервной системы, глаза, кожи травмам и отравлениям) – снижение (табл.2).

Анализируя полученные результаты был сделан вывод, что в среднем ошибка по моделям не превышает 10 %, что свидетельствует о достоверности полученных результатов прогнозирования заболеваемости по различным нозологическим формам.

Третья глава  посвящена формированию медицинского мониторинга системы больничных лечебно-профилактических и амбулаторно-поликлинических учреждений городского округа.

В систему медицинского обслуживания населения городского округа входят следующие лечебно-профилактические учреждения: больница им.Семашко Н.А., больница №2, детская больница, поликлиника №1, поликлиника №2, тубдиспансер, психодиспансер, наркодиспансер, кожвендиспансер.

Как показал анализ сформированных сводных данных по основным нозологическим формам для каждого лечебно-профилактического учреждения, высокий уровень госпитализированных в больнице им. Семашко Н.А. наблюдается по количеству беременностей и родов (21,1 %), болезней мочеполовой системы (19,5 %) и новообразованиям (14,7 %), для больницы №2 наибольшее количество заболеваний пациентов отмечается по болезням мочеполовой системы (26,8 %), системы кровообращения (20,6 %) и органов пищеварения (14,6 %), а для детской больницы наибольшее количество заболеваний приходится на болезни органов дыхания (59,1 %).

Результаты гистограмм по распространенности основных нозологических форм в амбулаторно-поликлинических учреждениях по обращениям показывает, что в поликлинике №1 наибольший уровень обращаемости отмечается по травмам, отравлениям (21,5 %), заболеваниям системы кровообращения (20,9 %), болезням органов дыхания (15,4 %) и заболеваниям костно-мышечной системы (12,0 %), поликлинике №2 – по заболеваниям системы кровообращения (28,4 %), болезням органов дыхания (23,5 %) и мочеполовой системы (10,3 %), в тубдиспансере традиционно высокий уровень отмечается по инфекционным и паразитарным болезням (94,8 %), в психо- и наркодиспансерах – по психическим расстройствам и расстройствам поведения: 96,5 %  и  100 % соответственно, а в кожвендиспансере - по инфекционным и паразитарным болезням (32,8 %) и болезням кожи (67,2 %).

Соотношение общей заболеваемости по среднему показателю за 2002-2006 гг. по лечебно-профилактическим учреждениям городского округа представлено на рис. 4, из которого следует, что наибольшее количество обращений за медицинской помощью приходится на поликлиники и детскую больницу.

Рис. 4. Соотношение общей заболеваемости по ЛПУ города Елец

Из гистограмм соотношений различных заболеваний установлено, что по инфекционным и паразитарным болезням высокий уровень отмечается в кожвендиспансере, детской больнице и больнице им. Семашко Н.А.; по новообразованиям – в больнице им. Семашко Н.А.; по болезням крови – в детской больнице; по болезням эндокринной системы – в поликлиниках №1 и №2; по психическим расстройствам и расстройствам поведения – в психо- и наркодиспансерах;  по  болезням  нервной  системы  – в поликлинике №1 и детской больнице; по болезни глаза и его придаточного аппарата – в поликлинике №1; по болезням уха и сосцевидного отростка – в детской больнице; по болезням системы кровообращения - в поликлиниках №1 и №2; по болезням органов дыхания – в детской больнице; по болезням органов пищеварения - в поликлиниках №1 и №2; по болезням кожи и подкожной клетчатки – в кожвендиспансере; по болезням костно-мышечной системы – в поликлинике №1; по болезням мочеполовой системы – в больнице им. Семашко Н.А.; по беременностям, родам – в больнице им. Семашко Н.А.; по состояниям, возникающим в перинатальном периоде – в больнице им. Семашко Н.А.; по врождённым аномалиям – в детской больнице; по прочим заболеваниям – детской больнице; по травмам и отравлениям – в поликлинике №1.

По формулам (1)-(3) были построены краткосрочные прогнозы по заболеваниям пациентов в ЛПУ городского округа. В результате анализа прогнозных оценок и тенденций развития заболеваний показано, что прогнозируется небольшой спад общей заболеваемости пациентов в больнице им. Семашко Н.А.; по больнице №2 прогнозируется рост количества пациентов с заболеваниями по 4 нозологическим формам (болезни эндокринной системы, болезни уха, органов пищеварения и мочеполовой системы), а по 4 нозологическим формам (болезни системы кровообращения, органов дыхания,  костно-мышечной системы, травмы и отравления) – снижение, по инфекционным и паразитарным болезням, новообразованиям, болезням нервной системы, кожи и подкожной клетчатки, врожденным аномалиям прогнозируется количество больных на том же уровне; по детской больнице прогнозируется рост количества пациентов по заболеваниям практически по всем нозологическим формам, за исключением болезней крови, глаза и системам кровообращения; по поликлинике №1 прогнозируется уменьшение количества пациентов с заболеваниями практически по всем нозологическим формам, за исключением инфекционных и паразитических болезней, болезней уха, мочеполовой системы; по поликлинике №2 прогнозируется рост по 7 нозологическим формам (инфекционные и паразитические болезни, болезни эндокринной системы, болезни уха, системы кровообращения, органов пищеварения костно-мышечной системы и прочие заболевания), а по 9 нозологическим формам (новообразования, болезни крови, нервной системы, уха, органов дыхания, кожи и подкожной клетчатки, мочеполовой системы, врожденные аномалии, травмы и отравления) - снижение; в трех диспансерах (тубдиспансере, психодиспансере и кожвендиспансере) - уменьшение уровня заболеваемости, а в наркодиспансере, наоборот, увеличение.

В четвертой главе приводятся результаты анализа заболеваемости в муниципальном районе на основе медицинского мониторинга, прогнозирования и классификации врачебных участков территориальных единиц.

Из полученных гистограмм соотношений заболеваний установлено, что высокий уровень наблюдается по заболеваниям системы кровообращения, болезням органов дыхания, глаза, костно-мышечной, нервной и мочеполовой систем. Анализируя данные по подросткам, можно сделать вывод, что наиболее распространенными являются болезни органов дыхания и нервной системы, для детей наиболее распространенными являются также заболевания органов дыхания.

На рис. 5 представлена картограмма, отражающая уровень общей заболеваемости по врачебным участкам Елецкого района среди взрослого населения.

Рис. 5. Классификация врачебных участков Елецкого муниципального района по общей заболеваемости (взрослые)

По общей заболеваемости среди подростков неблагоприятными являются Казацкий, Н-Воргольский, Волчанский, Ключ жизни, Елецкий и Архангельский врачебные участки, а по общей детской заболеваемости - Н-Воргольский и Ключ жизни. Воронецкий и Голоковский-Сокольский являются врачебными участками, где наблюдается наименьшая общая заболеваемость среди подростков, а Пищулинский, Б.Извальский и Голиковский-Сокольский – наименьшая детская общая заболеваемость. Результат классификации врачебных участков приведен на рис. 6.

Для классификации врачебных участков Елецкого района Липецкой области по различным нозологическим формам был применен кластерный анализ. Обработка проводилась при помощи пакета Statistica 5.0. Результат кластерного анализа врачебных участков Елецкого района по нозологическим формам для взрослого населения приведен в табл. 3 и на рис. 7.

Рис.6. Ранги врачебных участков Елецкого района

по основным заболеваниям

Таблица 3

Кластеры врачебных участков по заболеваниям взрослого населения

№ класса

Название районов

1

Казацкий, Лавский, Федоровский-М.Боевский, Пищулинский

2

Голиковский-Сокольский, Б.Извальский, Воронецкий

3

Н-Воргольский, Колосовский-Черкасский, Волчанский, Архангельский, Ключ жизни, Елецкий

Рис. 7. Дендраграмма распределения врачебных участков Елецкого района по основным заболеваниям среди взрослого населения

Результаты классификации врачебных участков по уровню заболеваемости приведены в табл. 4.

Таблица 4

Врачебный участок

Номер

класса

Уровень заболеваний

Воронецкий

1

низкий

Елецкий

2

средний

Архангельский

2

средний

Ключ жизни

3

высокий

Б.Извальский

1

низкий

Пищулинский

1

низкий

Волчанский

3

высокий

Лавский

1

низкий

Федоровский-М.Боевский

1

низкий

Казацкий

1

низкий

Колосовский-Черкасский

2

средний

Н-Воргольский

3

высокий

Голиковский-Сокольский

1

низкий

Использование ГИС-технологий позволяет установить новые зависимости между сборами медицинских, экологических и географических данных, их пространственного анализа и представляет пользователю возможность оптимизировать процесс выбора стратегий в составлении плана лечебно-профилактических мероприятий. Геоинформационное моделирование проводилось с использованием пакета ArcView 3.0.

Следует отметить, что при использовании прогностических оценок необходимо учитывать изменение отраслей политики в оказании медицинской помощи и реструктуризацию ЛПУ. В настоящее время стратегическим приоритетом является перемещение значительной доли стационарных услуг в амбулаторно-поликлинический сектор, в том числе на основе развития стационарзамещающих технологий (дневные стационары, стационары на дому, центры амбулаторной хирургии). Поэтому актуальной проблемой является научная и теоретическая разработка методов анализа и принятия решений при управлении поликлиническим регионом медицинского обслуживания населения, формирование системы управления медицинским обслуживанием населения на основе моделей конечных результатов и методики формирования плана работы ЛПУ, высоких медицинских информационных и компьютерных технологий.

В пятой главе  рассматриваются методы формализации информации для принятия решений при управлении поликлиническими регионами, предлагаются методы оценки комфортности проживания населения при отсутствии априорной и объективной информации об экологическом состоянии окружающей среды, риска заболеваемости по результатам трансформации информации, динамики и тенденции развития заболеваемости, оценки обращаемости населения по сезонности и распределение ресурсов по врачебным участкам.

Комфортность проживания населения на административной территории является комплексным показателем, включающим в себя уровень заболеваемости и экологические оценки. Если показатели заболеваемости ежегодно определяются в системе медстатистики, то экологические показатели по территориям региона в большинстве случаев отсутствуют. Поэтому в условиях неполной априорной информации появляется информация, получаемая от экспертов. При этом для обработки экспертной информации применяется метод априорного ранжирования, так как отсутствуют количественные показатели комфортности проживания.

Метод априорного ранжирования, использующий экспертную информацию и не требующий, в отличие от дисперсионного анализа и метода случайного баланса, постановки эксперимента на объекте. Метод априорного ранжирования позволяет объективно оценить субъективное мнение специалистов (экспертов), так как при большом числе факторов мнения экспертов о степени влияния того или иного фактора могут расходиться.

В результате ранжирования переменных по степени убывания или возрастания их влияния каждой переменной присваивается определенный ранг.

Для большей наглядности полученные результаты представляются на гистограмме ранжирования. Если распределение неравномерное и убывание влияния переменных немонотонное, можно произвести выделение наиболее существенных переменных  (факторов) [1].

Например, для оценки комфортности проживания населения административного района (Елецкого района) по его территориальным единицам при сборе априорной информации, основанной на опыте, интуиции и знании специалистов (врачей-экспертов), семи экспертам (m=7), имеющим стаж практической работы в системе здравоохранения района от 3 до 45 лет, было предложено заполнить анкеты, в которых необходимо было оценить комфортность проживания по 13 территориальным единицам муниципального района (врачебным участкам ЦРБ) (n=13) в зависимости от уровня комфортности проживания по степени ее убывания. В результате ранжирования эксперт присваивал определенные ранги территориальным единицам для оценки их комфортности. По совокупности мнений экспертов была сформирована матрица ранжирования.

По результатам априорного ранжирования было получено значение коэффициента  конкордации W=0,705, а затем определена величина c2рас = 59,22 (3.5) для оценки значимости коэффициента конкордации. Так как расчетное значение критерия Пирсона c2рас = 59,22 оказалось больше критического (табличного) c2кр = 21,026  при  числе  степеней  свободы f = n-1 = 12  и  уровне  значимости q = 5 %, то гипотеза о согласованности экспертов была принята, а по обобщенной сумме рангов были определены ранги территориальных единиц, а результаты ранжирования представлены на гистограмме (рис. 8).

Так как распределение (рис. 8) неравномерное, то разделим все территориальные единицы на 3 группы.

К группе I отнесем наиболее благополучные по комфорту проживания участки (территориальные единицы муниципального района): Ключ жизни; М. Боевский, Федоровский; Н. Воргольский; Архангельский; Волчанский; Елецкий.

К группе II (средняя комфортность проживания) относятся участки: Воронецкий; Колосовский, Черкасский; Пищулинский; Б. Извальский.

К группе III (с низким уровнем комфортности) отнесены следующие участки: Голиковский, Сокольский; Лавский и Казацкий.

Так как эксперты, естественно, связывали в своих оценках комфортность проживания с уровнем заболеваемости, то имеет место сравнить полученные результаты ранжирования с данными медицинской статистики, которые показали достаточно высокую корреляцию (R = 0,67).

Рис. 8. Гистограмма ранжирования

Одним из важных аспектов эффективной работы региональной системы здравоохранения является научная поддержками обоснования методов прогнозирования развития медико-экологической ситуации. Проводимые, в последнее время исследования показали важность изучения взаимодействия между медицинскими и экологическими показателями, реали­зуемого методами статистического анализа. Результатом таких исследований является выделение и оценка экологических факторов риска, построение моделей, описывающих динамику уровней заболеваемости. Полученные модели позволяют делать прогнозные оценки медицинских и экологических показа­телей, которые используются при решении задач, связанных с принятием управленческих решений, направленных на норма­лизацию медико-экологической ситуации в регионе.

Оценка риска здоровья человека, который обусловливается загрязнением окружающей среды, является в настоящее время одной из важнейших медико-экологических проблем, решение которой потребовало создания информационного фонда медико-экологического мониторинга в виде автомати­зированных БД, разработки концептуальной модели исследуемой предметной области, определяющей перечень необходи­мых показателей и структуру информационных потоков с ука­занием взаимосвязей между ними.

При исследовании статистического взаимодействия по­казателей техногенного прессинга на окружающую среду и уровня заболеваемости населения региона необходимо преоб­разовать данные медико-экологического мониторинга с целью выделения интересующих нас наиболее информативных групп показателей. Преобразование осуществляется в несколько этапов. На первом этапе выделяются данные по заболеваемости населения по исследуемым нозологическим формам. На основе отобранных экологических показателей фор­мируется индекс комфортности проживания для каждой территориальной единицы (рис. 9). Его структура расширяется за счет добавления медицинских показателей (как показателей уровня заболеваемости, так и ор­ганизационных показателей здравоохранения). Затем возмож­но добавление дополнительных показателей комфортности проживания (экономических, социальных и т.д.). Кроме этого, структура индекса комфортности может включать различный временной интервал.

Рис. 9. Структура индекса комфортности проживания

Для сравнения показателей, измеряемых в разных шка­лах, производится их нормировка:

  . (4)

Формируется медицинский и экологический индексы комфортности территориальных единиц региона, интер­претируемые как интегральные оценки медико-экологической ситуации относительно выбранных временного интервала и нозологических форм. Формирование индексов комфортности осуществляется по каждому из рассматриваемых нозологиче­ских показателей за интересующий временной интервал, а затем осуществляется свертка:

  (5)

    (6)

где I – количество территориальных единиц (районов); T – рассматриваемый временной интервал; J и L – количество рассматриваемых нозологических форм и экологических показателей соответственно.

Фрагмент исследования (5), (6) по территориальным единицам района представлен в табл. 5

Таблица 5

Номер района

1

0,32

0,55

2

0,85

0,64

32

0,39

0,68

Проведенное исследование дает возможность оценить интегральный показатель общей заболеваемости и позволяет выявить группы районов с низкой, средней и повышенной комфортностью проживания относительно медико-экологического состояния региона.

Формирование оптимального плана работы амбулаторно-поликлинического учреждения предполагает учет множества факторов, характеризующих как текущее состояние обслуживания населения, так и прогнозы его развития. С этой целью предлагается использование уровней «риска» заболеваемости. Уровень риска представляет собой экспертную оценку вероятности заболевания на различных участках обслуживаемой медицинским учреждением территории.

Методика формирования оптимального плана состоит из трех этапов: определения уровней риска и проведение экспертного анализа заболеваемости на участках с последующей обработкой полученных данных методом априорного ранжирования, построения критерия оптимизации, решения оптимизационной модели с целью получения оптимального плана работы.

Применение указанной выше методики к организации работы амбулаторно-поликлинического учреждения, обслуживающего несколько участков Елецкого района Липецкой области выявило ряд особенностей, требующих её модификации:

неоднородность структуры населения одного участка, приводящая к различной структуре заболеваемости в разных социальных группах;

близкая по структуре заболеваемость в разных участках среди лиц одной социальной группы;

относительно низкий охват населения специализированным медицинским обслуживанием.

Для учета указанных особенностей было предложено применять методику для каждой группы населения с последующей агрегацией оптимальных планов.

Для построения модели требовались следующие статистические показатели: количество врачебных участков, количество основных групп заболеваний, распределение уровней риска по каждой группе заболеваний по каждому участку, обращаемость населения.

Район, обслуживаемый медицинским учреждением, разбит на 9 участков. По результатам экспертного оценивания было выделено 4 основные группы заболеваний: заболевания бронхо-легочной системы, сердечно-сосудистой системы, желудочно-кишечного тракта и заболевания костно-мышечной системы, составляющие основную массу первично выявленной заболеваемости взрослого населения. После этого было проведено экспертное оценивание уровней риска заболеваемости по каждой группе заболеваний по всем участкам. Результат экспертного оценивания был обработан методом априорного ранжирования, после чего были рассчитаны весовые коэффициенты bij (табл. 6-9). 

Таблица 6

Ранги уровней риска и высокие коэффициенты по первому виду заболеваний

Номера участков

1

2

3

4

5

6

7

8

9

r1

29

40

29

35

11

68

36

62

50

b1

0.08

0.11

0.08

0.10

0.03

0.19

0.10

0.17

0.14

Таблица 7

Ранги уровней риска и высокие коэффициенты по второму виду заболеваний

Номера участков

1

2

3

4

5

6

7

8

9

r2

53

17

16

33

48

8

57

43

38

b2

0,31

0,09

0,08

0,17

0,25

0,04

0,15

0,21

0,19

Таблица 8

Ранги уровней риска и высокие коэффициенты по третьему виду заболеваний

Номера участков

1

2

3

4

5

6

7

8

9

r3

44

61

16

25

15

40

40

70

49

b3

0,12

0,17

0,04

0,07

0,04

0,11

0,11

0,20

0,14

Таблица 9

Ранги уровней риска и высокие коэффициенты по четвертому виду заболеваний

Номера участков

1

2

3

4

5

6

7

8

9

r4

56

56

14

55

29

48

32

20

50

b4

0,16

0,15

0,04

0,15

0,08

0,13

0,09

0,06

0,14

Календарный период для оптимизации плана был выбран равным одному году. Обращаемость населения по указанным видам медицинского обслуживания за прошлый календарный период представлена в табл. 10.

Таблица 10

Обращаемость населения по различным видам медицинского обслуживания

Показатель

Номера участков

1

2

3

4

5

6

7

8

9

l1

651

274

89

272

253

60

309

44

2824

l2

427

362

33

164

110

40

320

26

1540

l3

106

44

34

61

87

16

89

35

659

l4

197

57

12

80

73

13

62

9

1913

Нормы времени на медицинское обслуживание составляют t1 = t2 = t3 = t4 = 0,2 ч. Гарантированный фонд времени Тj для участков равен: участок 1 - 4095 ч, участок 2 - 1365 ч, участок 3 - 1365 ч, участок 4-1365 ч, участок 5 - 1365 ч, участок 6- 1365 ч, участок 7- 1365 ч, участок 8- 1365 ч, участок 9 - 6825 ч.

Полученные данные использовались для построения оптимизационной модели. Полученная оптимизационная задача размерностью 9 х 4 была решена с использованием инструмента поиска решений, входящего в состав электронной таблицы Microsoft Excel 2000. В результате решения был получен оптимальный годовой план работы, представленный в табл. 11.

Таблица 11

Прогнозирование обращаемости населения по различным видам

медицинского обслуживания

Показатель

Номера участков

1

2

3

4

5

6

7

8

9

770

370

121

195

230

97

362

63

2554

427

362

33

164

110

40

320

26

1540

106

44

34

61

87

16

89

35

659

197

57

12

80

73

13

62

9

1913

На основе полученных данных проводится планирование мероприятий по снижению заболеваемости на различных участках с учетом изменения экологической обстановки и социальных условий на врачебных участках, улучшения диспансерной профилактической работы.

В современных условиях лечебно-профилактические учреждения (поликлиники, врачебные участки) полностью или частично функционируют на компенсационной основе в условиях рыночных отношений, что требует гибкого изменения их структуры. Следовательно, надо располагать оценками обращаемости населения за медицинской помощью, а для оценки сезонности обращения тенденцией изменения и формирования модели текущих приоритетов видов обслуживания привлекать методы прогнозирования ситуации на основе ретроспективной информации о динамике обращаемости.

Для решения оценки сезонной стабильности используется микродинамика обращаемости в течение года по месяцам, которая отражает сезонный характер (рис. 10).

Рис. 10

В том случае, если сезонные изменения по годам имеют стабильный характер, то в соответствии с усредненной за несколько лет динамической характеристикой можно регулировать пропускную способность по любому виду медицинского обслуживания.

Для оценки стабильности предлагается использовать полиномиальные прогностические модели

  , (7)

где xi – интенсивность обращения (количество лиц в месяц) по i-му виду обслуживания; t- номер месяца; j(.) – функциональная зависимость от t, выраженная аналитически; - параметры функции j.

Определение параметров (1) по динамической характеристике типа (рис. 10) целесообразно осуществлять методом экспоненциального сглаживания. При этом строится одна из двух прогностических моделей:

линейная

  (8)

или квадратичная

  .  (9)

Для линейной и квадратичной модели вычисляются дисперсии ошибки предсказания:

  линейная модель

, (10)

квадратичная модель

, (11)

где g - постоянная сглаживания, 0 < g < 1;  b = 1 - g;  m – количество интервалов от последнего наблюдаемого значения lt до предсказываемого  значения  lt+m (предлагается  принимать  t = 8,  t + m = 12, m = 4); D(e) –величина дисперсии шума. В зависимости от того, для какой модели значение D (l) минимально, та модель используется в качестве прогностической.

Прогностическая модель (8) или (9) строится по двум соседним годам и определяется по формулам (10) и (11), D1 – для первого года и D2 – для второго года.

Сравнение дисперсий осуществляется по критерию Фишера для числа степеней свободы (t + m - 1). Расчетное число критерия

  . (12)

По числу степеней свободы для уровня значимости  q из таблицы определяется F табл. Если Fp Ј F табл., будем считать, что сезонные изменения интенсивности обращения являются стабильными, и их можно использовать для формирования рациональной структуры поликлиники. В противном случае необходимо выбрать рациональный запас по пропускной способности, компенсирующий сезонный характер по годам.

Помимо сезонной стабильности необходимо прогнозировать тенденции изменения макродинамических характеристик обращаемости населения  по i-му виду медицинского обслуживания. Макродинамика медицинской системы проявляется в суммарных значениях показателей. В данном случае сглаживание сезонных колебаний происходит при суммировании по кварталам. На рис. 11 показано изменение количества лиц декретированной группы, прошедших медицинский осмотр врачами специалистами, по кварталам.

Рис.11

Для выявления тенденции изменения обращаемости в сторону увеличения или уменьшения на основании квартальных данных по интенсивностям будем использовать линейную прогностическую модель (8), поскольку коэффициент характеризует степень изменения .

Полученные  оценки  тенденции  изменения  обращаемости используются при формировании модели приоритетов видов обслуживания.

Априорное ранжирование видов медицинского обслуживания на основе экспертной информации позволяет нам получить ранговые оценки . Формализованная экспертная информация должна быть верифицирована и скорректирована в соответствии с текущими статистическими данными и оценками тенденции изменения обращаемости .

С этой целью используем аддитивный обобщенный показатель приведенного дохода поликлинического учреждения, функционирующего на компенсационной основе:

,  (13)

где - весовые коэффициенты, характеризующие приоритетность видов медицинского обслуживания,  ; di – средний удельный доход от обслуживания одного пациента. Определение весовых коэффициентов осуществляется на основе ранговых оценок :

  .  (14)

Для показателя (13) строится линейная прогностическая модель (8) и вычисляется коэффициент . Если этот коэффициент отрицательный, то требуется существенная реструктуризация медицинского учреждения. В случае имеется возможность скорректировать весовые коэффициенты (14), полученные в модели приоритетов на основе экспертной информации. По ранговым оценкамвычисляются скорректированные оценки значимости видов медицинского обслуживания Сi :

  , (15)

где e - нормализующий коэффициент, который подбирается эмпирически. Величины (15) используются для определения скорректированных значений

.  (15)

Весовые коэффициенты (16) используются для последующего рационального выбора управленческих решений по гибкому изменению структуры медицинского обслуживания в поликлинике.

Структурная схема определения оценок функционирования поликлиники по прогностическим моделям и их использования для принятия управленческих решений показана на рис. 12.

Рис. 12. Структурная схема прогнозирования обращаемости населения

Данные, полученные в результате анализа и прогнозирования, далее используются в процедуре распределения ресурсов как между структурными подразделениями ЛПУ, так и в системе здравоохранения муниципального района.

В шестой главе приводятся результаты реализации и внедрения в территориальную систему здравоохранения, излагается методика организации процедуры принятия решений при рациональном управлении медицинским обслуживанием населения поликлинического региона.

Одним из подходов к рационализации управления региональной систе­мой здравоохранения, эффективно сочетающимся с организацией информаци­онного мониторинга, является использование для оценки и анализа деятельно­сти ЛПУ, территориальных медицинских объединений типовых моделей ко­нечных результатов. Модель конечных результатов, содержащая нор­мативы и количественные оценки допустимых отклонений, позволяет верифи­цировать управленческие решения по ресурсному обеспечению и провести со­ответствующую коррекцию в плане перераспределения средств либо формиро­вания новых каналов финансирования на основе системы платных услуг.

На основе информационного мониторинга, методики оценки деятельности ЛПУ по конечным результатам, предложенной методике планирования и визуализации информации за предыдущие годы осуществляется рациональное управление поликлиническим регионом территориального распределенного административного района.

Качество и эффективность медицинского обслуживания в регионе в большой степени зависит от ресурсного обеспечения. Для оптимизации распределения ограниченных ресурсов используются рассмотренные результаты оценки территорий риска. С учетом анализа заболеваемости по данным информационного мониторинга (рис. 13).

Структурная схема комплексного применения результатов информационно­го мониторинга и моделей конечных результатов для принятия управленческих решений приведена на pис.14.

Предложенная методика принятия управленческих решений используется для формирования целевой лечебно-профилактической программы муниципального региона в целом и поликлинического региона в частности.

В лечебно-профилактической программе основное внимание должно уделяться выделению экологически неблагоприятных зон (т.е. территорий с положительной корреляцией интенсивности показателей состояния здоровья и уровня санитарно-гигиенического неблагополучия среды) с превышением пороговых показателей состояния здоровья, а также обоснованию роли «управляемых» факторов среды, влияющих на медицинскую ситуацию. Причем в отношении факторов, подведомственных управлению здравоохранением (материально-техническая база здравоохранения, обеспеченность кадрами и т.д.), целесообразно применять прямые распоряжения с целью перераспределения средств здравоохранения; в отношении других факторов (например, сельскохозяйственных, промышленных и т.д.) целесообразно разрабатывать системы рекомендаций, направляемых в администрацию области и прочие организации и учреждения, имеющие полномочия воздействовать на ситуацию.

Рис. 13. Структурная схема принятия управленческих решений по ресурсному обеспечению медицинского обслуживания

Рис. 14. Структурная схема автоматизированной системы управления в территориально распределенном поликлиническом регионе

Фрагмент одной из возможных лечебно-профилактических программ представлен в табл. 12.

Таблица 12

Фрагмент возможной комплексной целевой лечебно-

профилактической программы

Номер

п/п

Наименование раздела

Содержание раздела

1

Неблагоприятные территории

Указываются районы с заболеваемостью выше среднеобластного уровня, выше среднего по РФ уровня, выше нормативного порога, с положительным годовым приростом общей заболеваемости и по локализации в течение 5.-10 лет и т.д.

2

Прогноз заболеваемости в течение 3 лет при сохранении существующего состояния среды и тенденций динамики заболеваемости

Указываются ожидаемые интенсивные (в расчете на 100 тыс. населения) показатели заболеваемости в разрезе региона и участков, диагнозов заболеваний в течение ближайших трех лет

3

Факторы среды, ранжированные по влиянию на онкоситуацию

Указываются конкретные факторы среды, например:

1 - % площади авиахимобработки;

2 – неудовлетворительное сан. гигиеническое состояние водопроводов

4

Рекомендуемые уровни воздействия на среду для снижения заболеваемости

Указываются конкретные величины динамики «факторов риска», обеспечивающие благополучие ситуации по отдельным диагнозам

5

Ответственные ведомства

Указываются ведомства (организации), участие которых необходимо для реализации программы

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен статистический анализ динамики основных нозологических форм по заболеваниям в Елецком муниципальном районе, который используется для информационной поддержки принятия управленческих решений и оценки развития медицинской ситуации в районе.

2. Получена классификация территориальных единиц муниципального района по медицинским показателям с использованием ГИС-технологий. Построены тематические карты по основным нозологическим формам.

3. Построены прогностические модели методами прямого и адаптивного краткосрочного прогнозирования. Получены прогнозные оценки по основным заболеваниям на 2008-2009 гг. для различных возрастных групп.

4. Проведена классификация врачебных участков Елецкого муниципального района по медицинским показателям на базе кластерного и дискриминантного анализов.

5. Рассмотрены методы оценки комфортности проживания населения на основе априорной информации и данных медико-экологического мониторинга.

6. Для оптимизации принятия решений для реабилитации лечебно-профилактических мероприятий разработан метод оценки уровня риска по административным террияториям региона, предложены оптимизационная модель и процедура формирования ресурсного обеспечения медицинской помощи.

7. Предложена методика формирования оптимального плана работы амбулаторно-поликлинического учреждения на основе прогноза посещаемости и уровней риска заболеваемости.

8. Обоснован и рассмотрен метод обращаемости населения в лечебно-профилактическое учреждение с учетом сезонности на основе прогностических моделей.

9. Предложен рациональный метод оценки и анализа деятельности ЛПУ на основе имитационного эксперимента и модели конечных результатов деятельности медицинского учреждения, разработаны методика формирования оптимального плана работы ЛПУ и структура автоматизированной системы принятия решений при управлении территориально распределенной системой здравоохранения.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

  1. Сапожникова Н.Г., Фролов М.В. Оценка комфортности проживания населения по территориальным единицам Елецкого района Липецкой области // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2002. Т. 1. № 3. С. 297-299.
  2. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Методология исследования и информационная поддержка управления территориальными системами здравоохранения // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2008. Т.7. № 1. С. 150-156.
  3. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Оценка комфортности проживания населения региона // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2008. Т.7. № 1. С. 264-266.
  4. Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Оптимизация объема обслуживания территориального медицинского учреждения поликлинического типа на основе уровня риска заболеваемости // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2008. Т. 7. № 2. С. 529-530.
  5. Сапожникова Н.Г., Фролов М.В. Формирование структуры автоматизированного управления поликлиническим регионом // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2008. Т.7. №2. С. 437-439.
  6. Сапожникова Н.Г., Фролов М.В. Система управления медицинским обслуживанием населения региона на основе моделей конечных результатов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2008. Т.7. №2. С. 482-484.
  7. Сапожникова Н.Г., Фролов М.В. Метод оценки и прогнозирования обращаемости населения в лечебно-профилактические учреждения // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2008. Т.7. №2. С. 414-416.

Статьи и материалы конференций

  1. Применение кластерного анализа для оценки заболеваемости в регионе / М.Л. Бочоришвили, Е.Н. Коровин, Л.И. Летникова, Н.Г. Сапожникова // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж, 2001. Ч.1. С.26-28.
  2. Образцов И.Д., Сапожникова Н.Г. Применение ГИС-технологий для анализа и оценки состояния здоровья населения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2001. С. 212-213.
  3. Методика формирования медицинского мониторинга на основе ГИС-технологий / В.И. Бородин, М.Л. Бочоришвили, Л.И. Летникова, Н.Г. Сапожникова // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2001, Ч.1 С. 17-19.
  4. Бочоришвили М.Л., Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г. Методы анализа динамики заболеваемости и прогнозирования показателей по нозологическим формам в регионе на основе ГИС-технологий и кластерного анализа // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. Ч. 1. С. 179-189.
  5. Оценка комфортности проживания населения / Е.Н. Коровин, Л.И. Летникова, Н.Г. Сапожникова, А.В. Фролова // Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. Ч.1. С. 111-114.
  6. Коровин Е.Н., Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г. Моделирование и анализ показателей здоровья населения городского промышленного административного района // Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб.науч.тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. Ч.1. С.121-127.
  7. Анализ показателей заболеваемости системы кровообращения в регионе на основе медицинского мониторинга / Е.Н. Коровин, Л.И. Летникова, О.В.Родионов, Н.Г. Сапожникова // Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб.науч.тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. Ч.1. С.121-127.
  8. Коровин Е.Н., Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г. Прогнозирование заболеваемости системы кровообращения по административным единицам Липецкой области // Компьютеризация в медицине: сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. С.81-90.
  9. Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г., Фролова А.В. Оценка уровня риска заболеваемости на основе визуализации информации // Компьютеризация в медицине: сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. С. 142-147.
  10. Коровин Е.Н., Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г. Классификация административных единиц Липецкой области и прогнозирование заболеваемости системы кровообращения //  Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. Ч.1. С. 85-95.
  11. Подорожко С.Л., Сапожникова Н.Г., Фролов В.Н. Метод оценки и прогнозирования обращаемости населения в лечебно-профилактические учреждения // Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2001. Ч.1. С. 10-15.
  12. Оценка уровня риска заболеваемости и распределения ресурсов поликлинических регионов / Н.Е. Нехаенко, Л.И. Летникова, Н.Г. Сапожникова, А.В. Образцов //  Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2002. С. 120-122.
  13. Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г., Фролова А.В. Мониторинг медицинской патологии в регионе с льготным социально-экономическим статусом // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2002. С.127-128.
  14. Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г., Фролова А.В. О медицинском обслуживании населения региона с учетом специфических особенностей территории // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды. Всерос. конф. Воронеж, 2002. С.143-144.
  15. Коровин Е.Н., Летникова Л.И., Сапожникова Н.Г. Анализ, моделирование и прогнозирование комфортности проживания в регионах на основе ГИС-технологий // Новые физико-математические и информационные технологии: межрегион. сб. науч. тр. Рязань: РГМУ, 2002. С.17-20.
  16. Заславский Е.Л., Сапожникова Н.Г., Фролов М.В. Прогнозирование объема обслуживания территориального медицинского учреждения поликлинического типа // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж, 2002. С. 4-5.
  17. Оценка комфортности проживания и участков риска заболеваемости / Е.Н. Коровин, О.В. Родионов, Н.Г. Сапожникова, А.В. Фролова // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж, 2002. С. 30-31.
  18. Коровин Е.Н., Сапожникова Н.Г., Фролова А.В. Оценка комфортности проживания и участков риска в регионах на основе многовариантного моделирования и прогнозирования // Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2002. С. 183-187.
  19. Заславский Е.Л., Сапожникова Н.Г., Фролова А.В. Оптимизация объема обслуживания территориального медицинского учреждения поликлинического типа // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2002. Ч.1. С. 85-89.
  20. Коровин Е.Н., Родионов О.В., Сапожникова Н.Г. Классификация врачебных участков Елецкого района на базе многовариантного подхода // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2002. Ч.1. С. 134-139.
  21. Статистический анализ и моделирование ситуации по гинекологическим заболеваниям в регионе на основе кластерного и дискриминантного анализа //  Е.Н. Коровин, Л.И. Летникова, О.В. Родионов, Н.Г. Сапожникова // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2002. С. 149-154.
  22. Коровин Е.Н., Родионов О.В., Сапожникова Н.Г. Визуализация информации заболеваемости по врачебным участкам Елецкого района // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2002. Ч.3. С. 15-21.
  23. Бочоришвили М.Л., Сапожникова Н.Г., Фролов М.В. Рациональное управление поликлиническим обслуживанием населения на основе визуализации информации и прогнозирования развития заболеваемости. Воронеж: ВГТУ, 2003. 106 с. (Моделирование, оптимизация и компьютеризация в сложных системах. Кн. 34).
  24. Бочоришвили М.Л., Сапожникова Н.Г. Анализ заболеваемости в районе на основе медицинского мониторинга // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2003. С. 164-166.
  25. Бочоришвили М.Л., Сапожникова Н.Г., Фролов М.В. Организация процедуры принятия решений при рациональном управлении медицинским обслуживанием населения поликлинического региона // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж, 2003. Ч.1. С. 86-87.
  26. Бочоришвили М.Л., Заславский Е.Л., Сапожникова Н.Г. Методы анализа принятия решений при управлении поликлиническими регионами на основе комфортности и риска заболеваемости // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2004. С. 213-214.
  27. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Управление медицинским обслуживанием населения в современных условиях // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 142-144.
  28. Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Информационная поддержка управленческих решений в территориальных системах  здравоохранения // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 146-147.
  29. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Методы исследования и управления территориальными системами // Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 93-95.
  30. Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Методы повышения эффективности обслуживания населения в региональных территориально распределенных системах здравоохранения // Управление в социальных и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 96-97.
  31. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Методы оценки комфортности проживания населения региона // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 59-62.
  32. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Современный подход к управлению медицинским обслуживанием населения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008. С. 127-131.
  33. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Исследование и управление территориальными системами здравоохранения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008. С. 176-180.
  34. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Повышение эффективности обслуживания населения в региональных территориально распределенных системах здравоохранения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008. С. 164-165.
  35. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Процедура принятия решений в территориальных системах здравоохранения на основе информационного обеспечения // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008. С. 150-152.
  36. Дмитренко М.А., Сапожникова Н.Г., Шамардина Е.Н. Оценка комфортности проживания населения региона // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж, 2008. С. 139-142.

Подписано в печать 28.06.2008. 

Формат 60х84/16. Бумага для множительных аппаратов.

Усл. печ. л. 2,0. Тираж 85  экз. Заказ № _____.

       

ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

394026  Воронеж, Московский просп., 14






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.