Научное обоснование системы поддержки принятия управленческих решений при работе медицинской организации в условиях биологических вызовов (на примере COVID-19)

Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0
Орлов Сергей Александрович
Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. НОВАЯ КОРОНАВИРУСНАЯ ИНФЕКЦИЯ (COVID-19) КАК
БИОЛОГИЧЕСКИЙ ВЫЗОВ СИСТЕМАМ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ (обзор
литературы)
1.1. Публикации, связанные с анализом эпидемиологического процесса,
методами прогнозирования распространения коронавирусной инфекции,
ретроспективного анализа аналогичных COVID-19 инфекций
1.2. Публикации, связанные с анализом работы больничных организаций, в
частности по использованию отдельных ресурсов с оценкой их
эффективности
1.3. Публикации, описывающие клинические характеристики пациентов с
COVID-19 и представляющие результаты инструментально-диагностических
и лабораторных исследований
1.4. Публикации, характеризующие эффективность медикаментозного
лечения с оценкой применяемых схем лекарственной терапии
1.5. Публикации, описывающие рабочие процессы в медицинской
организации, в том числе связанные с их трансформацией под задачи борьбы с
COVID-19
1.6. Публикации, связанные с оценкой стоимости лечения пациентов с
COVID-19 и затрат, которые несет медицинская организация
ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ, АНАЛИЗА И
ОЦЕНКИ ДАННЫХ ФЕДЕРАЛЬНОГО РЕГИСТРА ЛИЦ, БОЛЬНЫХ НОВОЙ
КОРОНАВИРУСНОЙ ИНФЕКЦИЕЙ (COVID-19)
3.1. Результаты оценки зависимости длительности госпитализации от пола и
возраста
3.2. Результаты оценки зависимости длительности госпитализации от наличия
сопутствующих заболеваний
3.3. Результаты оценки зависимости длительности лечения от тяжести
заболевания
3.4. Результаты оценки влияния степени тяжести на исход и расчетов
относительного риска (Relative Risk, RR) при ухудшении стадии заболевания
(прогрессировании заболевания, увеличении степени тяжести)
3.5. Результаты оценки зависимости длительности госпитализации
(пребывания на койке) от выбранной схемы лекарственной терапии
3.6. Результаты оценки влияния схемы лекарственной терапии на исход и
расчетов относительного риска (Relative Risk, RR) применительно к
отдельным комбинациям лекарственных препаратов
ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ АНАЛИЗА ОКАЗАНИЯ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОЙ
МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ ПАЦИЕНТАМ С НОВОЙ КОРОНАВИРУСНОЙ
ИНФЕКЦИЕЙ (COVID-19), УЧИТЫВАЮЩИЕ КЛИНИЧЕСКИЕ
ХАРАКТЕРИСТИКИ ГОСПИТАЛИЗИРУЕМЫХ ЛИЦ
4.1. Характеристика базы исследования (ГБУЗ МО «Ногинская ЦРБ»)
4.2. Результаты оказания медицинской помощи пациентам с новой
коронавирусной инфекцией (COVID-19)
ГЛАВА 5. ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ СТАНДАРТИЗИРОВАННОГО
РАБОЧЕГО ПРОЦЕССА ОКАЗАНИЯ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОЙ
МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ ПАЦИЕНТАМ С НОВОЙ КОРОНАВИРУСНОЙ
ИНФЕКЦИЕЙ (COVID-19)
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ВЫВОДЫ
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Во введении обоснована актуальность исследования, сформулированы его
цель и задачи, представлены сведения о научной новизне и практической
значимости, определены основные положения, выносимые на защиту.
В первой главе проанализированы подходы и принципы, описанные в
зарубежной и отечественной литературе при оценке влияния новой коронавирусной
инфекции COVID-19 на системы здравоохранения и пациентов. Представлены
данные:
– о развитии эпидемиологического процесса и его влиянии на госпитализации,
а также о возможности прогнозирования различных сценариев распространения
коронавирусной инфекции;
– о показателях работы больничных организацийи эффективности
использования их отдельных ресурсов (например, коечного фонда);
– характеризующие клиническое течение новой коронавирусной инфекции
COVID-19, позволяющие определять не только тактику ведения пациентов, но и
осуществлять планирование ресурсов больничной организации (потребность в
койках, частота определенных врачебных назначений, в том числе исследований,
запасы лекарственных препаратов и др.), а также эффективность медикаментозного
лечения с оценкой применяемых схем лекарственной терапии и их стоимости;
– описывающие рабочие процессы в медицинской организации, в том числе
связанные с их трансформацией под задачи борьбы с COVID-19.
Вторая глава посвящена методике и организации исследования, описанию
его базы.
Объектомисследованияявляласьсистемаорганизацииоказания
специализированной медицинской помощи пациентам с новой коронавирусной
инфекцией COVID-19; предметом исследования – медицинские, поло-возрастные
ианамнестическиефакторы,влияющиенарезультатыоказания
специализированной медицинской помощи пациентам с новой коронавирусной
инфекциейCOVID-19,атакжеструктураоказанияспециализированной
медицинской помощи пациентам с новой коронавирусной инфекцией COVID-19 на
уровне медицинской организации.
Единицами наблюдения, в зависимости от решения поставленных задач
являлись: регистровая запись, содержащая набор данных о пациенте с новой
коронавирусной инфекцией COVID-19; случай оказания медицинской помощи
(стандартизированныйвразрезеполовозрастныхгрупп,длительности
госпитализации, клинических исходов и применяемых схем лекарственной
терапии); пациент с новой коронавирусной инфекцией COVID-19, получивший
медицинскую помощь в условиях стационара (с данными о клинических,
лабораторных,инструментально-диагностическихисследованиях);элемент
технологического процесса (рабочего процесса) оказания специализированной
медицинской помощи пациентам с новой коронавирусной инфекцией COVID-19
в медицинской организации.
Исследование проводилось на основе данных Федерального регистра лиц,
больныхновойкоронавируснойинфекциейCOVID-19,разработанного
в соответствии с постановлением Правительства Российской Федерации
от 31 марта 2020 г. № 373 «Об утверждении Временных правил учета информации
в целях предотвращения распространения новой коронавирусной инфекции
(COVID-19)», и данных многопрофильной медицинской организации Московской
области (ГБУЗ МО «Ногинская ЦРБ»).
Программа проведения исследования представлена в таблице 1.
Таблица 1 – Программа проведения исследования
ЗадачиМетодыИсточники информации
исследованияисследованияи объем исследования
Провести статистическую Аналитический;Данные Федерального
обработку, анализ и оценку Статистическийрегистра лиц, больных
данных Федеральногоновой коронавирусной
регистра лиц, больныхинфекцией COVID-19 –
новой коронавирусной15 657 390 записей,
инфекцией (COVID-19), ссформированных для
целью описания10 340 999 пациентов
характеристик пациентов и(для статистической
выявления определенныхобработки и анализа
закономерностей теченияиспользовались данные
данного заболевания3 151 402 пациентов)
Продолжение таблицы 1
ПроанализироватьАналитический;Данные свыше 7 500
специфику оказанияСтатистический;записей из электронных
специализированнойСтруктурно-медицинских карт
медицинской помощиорганизационногопациентов;
пациентам с новойанализаДанные Федерального
коронавируснойреестра медицинских
инфекцией (COVID-19) ворганизаций и
зависимости отФедерального регистра
клиническихмедицинских работников
характеристик
госпитализируемых лиц

РазработатьАналитическийДанные свыше 7 500
имитационную модель(в т.ч. в отношениизаписей из электронных
стандартизированногоранее полученныхмедицинских карт
рабочего процессаданныхпациентов;
оказанияхронометражныхАналитические
специализированнойнаблюдений,материалы медицинской
медицинской помощипроведенных приорганизации;
пациентам с новойразработке
коронавируснойстандартных
инфекцией (COVID-19)операционных
процедур и
стандартных
операционных карт);
Метод
организационного
моделирования
Оценить ресурсныеАналитический;Данные свыше 7 500
затраты на выполнениеСтатистический;записей из электронных
цикла/цикловМетодмедицинских карт
операционных процедур ворганизационногопациентов;
структурныхмоделированияАналитические
подразделенияхматериалы медицинской
медицинской организации,организации;
оказывающей
специализированную
медицинскую помощь
пациентам с новой
коронавирусной
инфекцией (COVID-19);
Продолжение таблицы 1
Определить ресурснуюАналитический;Данные свыше 7 500
обеспеченностьСтатистический;записей из электронных
медицинскойМетод организационногомедицинских карт
организации длямоделированияпациентов;
оказанияАналитические
специализированнойматериалы медицинской
медицинской помощиорганизации;
пациентам с новойМатериалы собственного
коронавируснойисследования
инфекцией (COVID-19)
в зависимости от
различной потребности в
госпитализациях;

Разработать научно-Аналитический;Материалы собственного
обоснованную системуМетод организационногоисследования
поддержки принятиямоделирования
управленческих решений
при организации
оказания медицинской
помощи пациентам с
новой коронавирусной
инфекцией (COVID-19)

В третьей главе на основании ретроспективного когортного исследования,
проведенногонаданныхФедеральногорегистралиц,больныхновой
коронавирусной инфекцией COVID-19, включавшего свыше 3 миллионов
пациентов (40,7% мужчин и 59,3% женщин), установлено, что:
– наибольшеечислослучаевзаболеваниясредимужчинбыло
зарегистрировано в возрастных группах: 60-64 лет, 55-59 лет, 35-39 лет, среди
женщин – в возрастных группах: 60-64 лет, 55-59 лет, 50-54 лет;
– между возрастом и длительностью пребывания на койке отсутствовала
статистически значимая связь (для мужчин значение линейного коэффициента
корреляции (r-Pearson) составило 0,021 (p-value < 0,05), для женщин – 0,0124 (p-value < 0,05)); - значение средневзвешенной величины длительности пребывания на койке во всех возрастных группах у мужчин составило 14,7 дня (стандартное отклонение (SD) = 5,6 дня), в то время как у женщин – 15,7 дня (SD = 5,2 дня)); - наличие 37 сопутствующих заболеваний / осложнений основного заболевания являлось более худшим прогнозом по длительности госпитализации (пребывания на койке) у пациентов с тяжелой и крайне тяжелой формами течения новой коронавирусной инфекции COVID-19 по сравнению с течением U07.1 без сопутствующих заболеваний или осложнений; - результаты оценки влияния тяжести новой коронавирусной инфекции (COVID-19) на летальность показали высокую прямую связь между данными признаками (r-Pearson для мужчин: 0,830 (p-value < 0,0001), для женщин: 0,799 (p-value < 0,0001); - пациенты со средней степенью тяжести в 89,4 раза чаще умирали, чем пациенты, заболевающие новой коронавирусной инфекцией в легкой форме. Пациенты с тяжелой формой в 20,5 раз чаще умирали, чем пациенты со средней степенью тяжести. Смертность от коронавирусной инфекции у пациентов с крайне тяжелой формой была на 11,3% выше, чем среди пациентов с тяжелой формой. Вданнойглаветакжепредставленырезультатыанализасредней длительности пребывания пациентов на койке в зависимости от назначенных схем лекарственной терапии. Полученные по результатам анализа данные позволили судить в большей степениомедико-социальныхфакторах,определяющихдлительность госпитализации и общих тенденциях, характерных в целом для Российской Федерации. Значения показателей средней длительности госпитализации в разрезе половозрастных групп и влияние степени тяжести на прогноз течения заболевания, полученныевходеданногоэтапаисследования,былииспользованы в качестве прогнозных при моделировании загруженности стационара для стохастическогопотокапациентов,параметрыкоторыхсопоставимы с параметрами пациентов, изученных в данной главе. Вчетвертойглавепредставленаподробнаяхарактеристика организационной структуры и ресурсной обеспеченности базы исследования (ГБУЗ МО«НогинскаяЦРБ»),проведенаоценкарезультатовоказания специализированной медицинской помощи пациентам с новой коронавирусной инфекцией COVID-19, включавшая расчеты ежемесячной нагрузки на врачей по количеству пациентов, поступивших на курацию и выбывших по результатам госпитализации (выписанных, переведенных в другие медицинские организации или умерших), оценена длительность их работы в ГБУЗ МО «Ногинская ЦРБ», оценена динамика госпитализаций и выписок пациентов за 15 месяцев наблюдения, соотнесенная с изменением объема коечного фонда. По результатам проведенного анализа установлено, что: - среднее количество пациентов на 1 врача в месяц ± SD составляло 28,23 ± 13,27 пациентов [межквартильный интервал (IQR): 16,93; 41,25] (min = 9,67 пациента; max = 61,33 пациента). Средняя длительность лечения в стационаре ± SD на 1 врача составила 10,65 ± 2,02 дня [IQR: 8,77; 12,55] (min = 7,3 дня; max = 14,71 дня). За период с апреля 2020 г. по июнь 2021 г. в ГБУЗ МО «Ногинская ЦРБ» были госпитализированы 7576 человек. Доля госпитализированных женщин составляла 57,8%, доля мужчин – 42,2%; - длительность госпитализации не зависела от пола и возраста (r-Pearson = 0,079; p < 0,001; n = 7573 (случаев госпитализации)), а также от степени тяжести течения заболевания (r-Pearson = 0,04; p < 0,001; n = 83238 (койко-дней)); - для пациентов с тяжелой степенью тяжести вероятность выжить на 10 деньгоспитализациисоставлялаоколо35%,адляпациентов в критической/терминальной стадии развития заболевания с 10 по 12 день госпитализации вероятность выжить сокращалась с 50% до 20%. Риск смерти увеличивался с увеличением длительности госпитализации (например, при среднетяжелой форме заболевания при лечении в течение 30 дней риск смерти возрастал в 4,2 раза); - результаты госпитализации не зависели от пола (r-Pearson = 0,038; p < 0,001; n = 7573 (случаев госпитализации)) и имели слабую прямую зависимость от возраста (r-Pearson = 0,182; p < 0,001; n = 7573 (случаев госпитализации)) (чем старше пациент, тем чаще встречались случаи с летальным исходом); - применение коэффициента корреляции при оценке влияния степени тяжести течения заболевания на результаты госпитализации (1-выздоровление; 2-перевод в другую медицинскую организацию; 3-смерть) показало наличие прямой зависимости умеренной силы (r-Pearson = 0,307; p < 0,001; n = 7573 (случаев госпитализации) (чем выше степень тяжести течения заболевания, тем хуже прогноз); - лабораторным показателем, который наиболее наглядно показывал разницу вдвухгруппахпациентов(группарискаигруппасравнения) и оказывал статистически значимое влияние на выживаемость, являлся уровень тромбоцитов (повышение тромбоцитов являлось благоприятным прогностическим признаком для выздоровления пациентов). Для пациентов с тромбоцитопенией вероятность выжить на 5 день госпитализации составляла около 65%, в то время как для пациентов с нормальным уровнем тромбоцитов этот показатель был равен приблизительно 92%. Наличие у пациентов с тромбоцитопенией онкологических заболеваний в 1,2 раза увеличивало риск смерти; -всформированнойвыборкеизсопутствующихзаболеваний (в качестве монофактора) статистически значимым являлось влияние болезней системы кровообращения, наличие которых в 1,8 раза (95% доверительный интервал (CI) [1,1168; 2,913], p = 0,0159) увеличивало риск смерти у пациентов с новой коронавирусной инфекцией COVID-19, а сочетание болезней системы кровообращения с онкологическими заболеваниями и болезнями эндокринной системы в 3,25 (95% CI [1,3212; 7,9783], p = 0,01) и 3,4 (95% CI [1,8379; 6,2811], p = 0,0001) раза соответственно. Результаты проведенного на данном этапе исследования детального анализа позволилиустановитьопределенныестандартизированныеконфигурации ихарактеристики(имеющие,однако,достаточнуювариативность и индивидуальную специфичность) пациентов с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19), а также отдельные параметры организационно-управленческой деятельности по распределению ресурсов медицинской организации при оказании медицинской помощи в период эпидемии. Пятаяглавапосвященаразработкеимитационноймодели стандартизированногорабочегопроцессаоказанияспециализированной медицинской помощи пациентам с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19) и моделированию возможных вариантов потока пациентов по каждому из структурных подразделений стационара, учитывающих количественные и временные характеристики рабочих процессов. Каждый из процессов модели проанализирован и апробирован с учетом этапов госпитализации и логических связей,возникающихвпроцессеиспользованияресурсовмедицинской организации. По результатам моделирования рабочих процессов и математических расчетов временных параметров, определены следующие основные условия, позволяющие более рационально организовать работу структурных подразделений стационара ГБУЗ МО «Ногинская ЦРБ» для оказания специализированной медицинской помощи пациентам с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19): - с учетом общего времени пребывания пациента в приемном отделении, составляющем от 31 до 43 минут для 1 субъектной пары «врач-медицинская сестра» максимальный поток пациентов не должен превышать 25 человек. Наибольший прироств охвате госпитализируемыхпациентовмедицинскойпомощью достигается при формировании штатного расписания в приемном отделении в количестве2врачейи2медицинскихсестер(около80%отвсех госпитализируемых). При этом при дополнительном увеличении на 1 врача и 1 медицинскую сестру в приемном отделении уровень охвата госпитализируемых меняется незначительно (около 5-7% от значений предыдущего уровня); - при среднедневном прибытии пациентов в стационар с интервалом 20±5 минут и временем на оказание медицинской помощи в приемном отделении, равном 37±5 минут из 15 месяцев (около 450 дней) общее время работы приемного отделения составит около 190 дней, что соответствует 42,2% от потенциально возможной загруженности приемного отделения (производственной мощности); - при круглосуточной эксплуатации за 1 сутки может быть выполнено до 40 циклов на компьютерном/магнитно-резонансном томографе и до 60 циклов нарентгеновскомаппарате.Наиболееоптимальнымвариантомявляется организация работы в рентгенологическом отделении 1 врача-рентгенолога и 1 рентгенолаборанта; - для обеспечения круглосуточного режима работы в лаборатории должны работать не менее 4 лаборантов и 2 врачей клинико-лабораторной диагностики. Проведенаоценказагруженностикоечногофондаанестезиолого- реанимационного отделения и отделений госпитализации с анализом их производственного потенциала и прогнозными показателями среднесуточной госпитализации, обеспечивающими оптимальные параметры функционирования медицинской организации. В главе также приведены примеры возможных вариантов формирования потока пациентов, исходя из их количества и диапазона значений длительности госпитализации для каждого случая. В заключении обобщаются основные результаты исследования, подводятся его итоги, которые свидетельствуют о решении поставленных задач, а также приводится модель научного обоснования и разработки системы поддержки принятия управленческих решений при работе медицинской организации в условиях биологических вызовов (на примере COVID-19) (рисунок 1). Рисунок 1 – Модель научного обоснования и разработки системы поддержки принятия управленческих решений при работе медицинской организации в условиях биологических вызовов (на примере COVID-19) ВЫВОДЫ 1. Результаты статистической обработки и анализа данных 3 151 402 пациентов, проведенных в отношении оценки зависимости длительности госпитализации от пола и возраста, наличия сопутствующих заболеваний, выбора схемы лекарственной терапии, а также влияния степени тяжести заболевания и выбора схемы лекарственной терапии на исход, позволили определить корреляционные зависимости, выявить ведущие факторы, определяющие прогноз течения заболевания и потенциальные исходы, установить для каждой половозрастной группы дифференцированные значения средней длительности госпитализации,ставшиевпоследующембазовымипоказателямидля симуляционного моделирования потока пациентов в отделения стационара, в котором оказывалась медицинская помощь пациентам с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19). 2. Клиническиехарактеристикипациентовсновойкоронавирусной инфекцией (COVID-19) определяют тяжесть течения заболевания и прогноз, влияют на результаты госпитализации, внося существенный вклад в показатель относительного риска неблагоприятных исходов. Уровень летальности пациентов имел прямую корреляционную зависимость от показателей C-реактивного белка, D-димера, интерлейкина-6, ЛДГ и ферритина. Лабораторным показателем, который наиболее наглядно показывал разницу в двух группах пациентов (группа риска и группа сравнения) и оказывал статистически значимое влияние на выживаемость, являлся уровень тромбоцитов. Наличие у пациентов с тромбоцитопенией онкологических заболеваний в 1,2 раза увеличивало риск смерти. Из сопутствующих заболеваний (в качестве монофактора) статистически значимым являлось влияние болезней системы кровообращения, наличие которых в 1,8 раза увеличивало риск смерти у пациентов с новой коронавирусной инфекциейCOVID-19,асочетаниеболезнейсистемыкровообращения с онкологическими заболеваниями и болезнями эндокринной системы в 3,25 и 3,4 раза соответственно. 3. Имитационнаямодельстандартизированногорабочегопроцесса, включающаястандартныеоперационныепроцедурыоказания специализированной медицинской помощи пациентам с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19) и содержащая все этапы и варианты внутренней маршрутизации по структурным подразделениям медицинской организации, а также временные параметры оказания соответствующей медицинской услуги в каждом из них, позволяет оценивать различные варианты потока пациентов с заданнымиклиническими характеристиками, определяющимисреднюю длительность пребывания на койке, планировать исходя из этого потребность в коечном фонде отделений госпитализации и анестезиолого-реанимационного отделений, а также оценивать фактическую нагрузку на медицинских работников в каждом из вовлеченных структурных подразделений. 4. По результатам оценки ресурсных затрат установлены наиболее оптимальные временные параметры выполнения стандартных операционных процедур рабочего процесса, учитывающие частоту прибытия пациентов в стационар и оптимальное количество медицинских работников, необходимых для их выполнения, а также рассчитано предельно допустимое среднесуточное и среднемесячное количество госпитализируемых пациентов, обеспечивающее полную загруженность коечного фонда. 5. Ресурсная обеспеченность ГБУЗ МО «Ногинская ЦРБ», на базе которой проводилось исследование, может считаться оптимальной для обеспечения эффективной работы с потоком пациентов с новой коронавирусной инфекцией иимеетдостаточныйрезервнаслучайростауровнягоспитализации длявыполнениярентгенологических,инструментально-диагностических и лабораторных исследований, а также по мобилизации медицинских работников для оказания пациентам медицинской помощи. 6. Разработанная на примере новой коронавирусной инфекции (COVID-19) научно-обоснованная система поддержки принятия управленческих решений при организацииоказаниямедицинскойпомощибазируетсянарезультатах статистического анализа, имитационных моделях и симуляционных итерациях, проведенных на стандартных операционных процедурах рабочих процессов и содержащих наиболее вероятные временные значения по длительности их выполнения и продолжительности госпитализации. ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ Министерству здравоохранения Российской Федерации: - при разработке федеральных регистров пациентов с заболеваниями, возникающими на фоне биологических угроз, и вертикально-интегрированной медицинской информационной системы, обязать медицинские организации, участвующие в оказании медицинской помощи, вносить сведения (предусмотреть возможность сквозной передачи данных) о результатах лабораторных и инструментально-диагностических исследований, которые позволят устанавливать статистически значимые зависимости и стандартизировать пациентов; - использовать результаты настоящего исследования, а также данные Федерального регистра лиц, больных новой коронавирусной инфекцией COVID-19, для формирования дифференцированных нормативов средней длительности пребыванияпациентовнакойкевзависимостиотполо-возрастных и анамнестических особенностей госпитализируемых;установить единые нормативы времени на проведение медицинскими работниками операционных процедур в структурных подразделениях медицинской организации; разработать методикурасчетапредельнойнагрузкинамедицинскоеоборудование, соотнесеннойсихпроизводственноймощностьюистепеньюизноса, используемого в лечебно-диагностических целях в структурных подразделениях стационара;разработатьдифференцированныенормативынагрузкина медицинских работников. Органам государственной власти субъектов Российской Федерации в сфере охраны здоровья и руководителям медицинских организаций: - использовать описанные в диссертационном исследовании алгоритмы сбора, статистической обработки и анализа данных о пациентах с новой коронавирусной инфекцией COVID-19 для прогнозирования потребности в ресурсах медицинских организаций и формирования эффективной маршрутизации, в том числе в условиях изменения эпидемиологического процесса; -разработатьпланымобилизационнойготовностимедицинской инфраструктуры для госпитализации с учетом возможных рисков, связанных с ростом заболеваемости и особенностями течения заболевания в различных поло-возрастных группах и при наличии разных сопутствующих заболеваниях; - использовать макет детализированных стандартных операционных процедур рабочего процесса для моделирования потоков движения пациентов с новой коронавирусной инфекцией в структурных подразделениях стационара при оказании им медицинской помощи; - использовать полученные в диссертационном исследовании значения временных параметров выполнения операционных процедур для оценки уровня загруженности медицинского оборудования и медицинских работников; -использоватьалгоритманализаипрогнозированиямаксимально приемлемого потока пациентов (в сутки, в месяц), учитывающего значение средней длительности госпитализации по группам пациентов с различными вариантами его модификации.

Актуальность темы исследования. Биологические вызовы, с которыми
человечество регулярно сталкивается на протяжении своего существования,
заставляют трансформировать подходы к организации санитарно-
эпидемиологического контроля, выстраиванию систем здравоохранения,
формированию сил и средств, направленных на минимизацию возможных
негативных последствий как для населения, так и для различных отраслей
социально-экономической жизни в отдельных государствах или на глобальном
уровне [Мусаева Х.М., 2020; Трубецкая О.В., 2020].
Несмотря на огромный багаж накопленных знаний и опыта в борьбе
с инфекционными заболеваниями, а также наличие эффективных средств
иммунопрофилактики, ряд инфекций до сих пор создает серьезные проблемы для
национальных систем здравоохранения.
Одной из глобальных проблем XXI века стало распространение
коронавирусных инфекций: в 2002 году – вируса тяжелого острого респираторного
синдрома (ТОРС) (SARS-CoV) [Guan Y., 2003; Li W., 2005; Чучалин А.Г., 2004;
Онищенко Г.Г., 2004; Щелканов М.Ю., 2013]; в 2012 году – вируса
Ближневосточного респираторного синдрома (MERSCoV) [Bermingham A., 2012;
Zaki A.M., 2012; Noorwali A.A., 2014; Щелканов М.Ю., 2015] и новой
коронавирусной инфекции SARS-CoV-2 (COVID-19) [Щелканов М.Ю., 2020; Chen
J., 2020; Liu Y., 2020; Горенков Д.В., 2020] в конце 2019 года – начале 2020 года.
Реализуемые на государственном уровне мероприятия по сдерживанию
эпидемии, такие как: установление режима самоизоляции [Акимкин В.Г. и соавт.,
Мельник А.А., 2020; Бриткова Т.А., 2021], необходимого для разобщения населения
и минимизации контактов, использование средств индивидуальной защиты (маски,
респираторы) [Вдоушкина Е.С., 2020; Давыдов Г.Г., 2021 ], а также вакцинация
населения [Курылев А.А., Никонов Е.Л., Миронова А.А., 2021], позволили
обеспечить определенный контроль за распространением инфекции, однако, в
связи с мутацией вируса и продолжающейся неопределенностью в оценке
длительности его персестирования в популяции, требуют также дополнительной
проработки в части обеспечения работы медицинских организаций, в которых
будут получать медицинскую помощь пациенты, инфицированные данным вирусом.
В условиях продолжающейся эпидемии новой коронавирусной инфекции
(COVID-19), обнажившей серьезные недоработки в части организации оказания
медицинской помощи, прежде всего, специализированной, и требующей более
системного подхода, учитывающего ресурсные возможности медицинских
организаций сложившейся системы здравоохранения, перепрофилированных под
инфекционный стационар и работающих в круглосуточном режиме, необходимо
разработать комплексную модель их функционирования, предполагающую
различные варианты использования имеющихся ресурсов применительно
к формирующимся потокам пациентов (исходя из их особенностей, в том числе
половозрастных характеристик, наличия сопутствующих заболеваний, степени
тяжести течения заболевания и др.).
По результатам данной работы должна сформироваться научно-обоснованная
система поддержки принятия управленческих решений, позволяющая медицинской
организации эффективно функционировать в условиях биологических вызовов и
осуществлять оказание медицинской помощи населению своевременно и в полном
объеме, исходя из своей ресурсной обеспеченности и производственного
потенциала.
Степень разработанности темы исследования.
Проблема принятия управленческих решений и планирования ресурсов
медицинской организации для повышения эффективности ее работы изучается в
работах ряда отечественных ученых [Дудко А.Н., 2016; Лапина Л.М. 2018; Чолоян
С.Б., 2019, 2021; Карпов О.Э., 2019, 2020; Коршевер Н.Г., Тараник М.А. 2020;
Помошников С.Н., 2021].
Актуальность использования современных инструментов моделирования
технологических (рабочих) процессов в медицинской организации для
определения потребности в ресурсах изучается в работах Щербакова С.М. и соавт.
(2017), Красильникова И.А. (2017, 2018), Карпова О.Э. и соавт. (2018), Берсеневой
Е.А. и соавт. (2019), Ильина И.В. и соавт. (2019), Сафроновой И.В. (2020),
Зайнидинова Х.Н. (2020).
Вместе с тем, как в российских, так и в зарубежных публикациях имеются
лишь отдельные исследования, посвященные комплексному изучению вопроса
принятия управленческих решений на основе результатов моделирования
технологических (рабочих процессов) в медицинских организациях при работе их
в условиях биологических вызовов. К таким работам можно отнести исследования
Гайдарова Г.М. (2020), Вечорко В.И. и соавт. (2020), Marc Garbey (2020), Багненко
С.Ф., и соавт. (2021).
Цель исследования: разработать научно обоснованную систему поддержки
принятия управленческих решений при работе медицинской организации в
условиях биологических вызовов на примере новой коронавирусной инфекции
COVID-19.
Для реализации цели исследования были поставлены следующие задачи:
1. Провести статистическую обработку, анализ и оценку данных
Федерального регистра лиц, больных новой коронавирусной инфекцией (COVID-
19), с целью описания характеристик пациентов и выявления определенных
закономерностей течения данного заболевания.
2. Проанализировать специфику оказания специализированной медицинской
помощи пациентам с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19) в зависимости
от клинических характеристик госпитализируемых лиц.
3. Разработать имитационную модель стандартизированного рабочего
процесса оказания специализированной медицинской помощи пациентам с новой
коронавирусной инфекцией (COVID-19).
4. Оценить ресурсные затраты на выполнение цикла/циклов операционных
процедур в структурных подразделениях медицинской организации, оказывающей
специализированную медицинскую помощь пациентам с новой коронавирусной
инфекцией (COVID-19).
5. Определить ресурсную обеспеченность медицинской организации для
оказания специализированной медицинской помощи пациентам с новой
коронавирусной инфекцией (COVID-19)) в зависимости от различной потребности
в госпитализациях.
6. Разработать научно-обоснованную систему поддержки принятия
управленческих решений при организации оказания медицинской помощи
пациентам с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19).
Научная новизна исследования заключается в том, что на основе больших
данных на национальном уровне проведен анализ показателей, характеризующих
оказание в условиях биологических вызовов специализированной медицинской
помощи пациентам (на примере новой коронавирусной инфекции (COVID-19)) в
стационарных условиях.
Получены новые теоретические знания о факторах, влияющих на
длительность пребывания пациентов на койке и эффективность лекарственной
терапии.
Получены новые данные о клинических и лабораторных показателях,
определяющих длительность госпитализации пациентов с новой коронавирусной
инфекцией (COVID-19).
Проведена оценка рисков, возникающих у пациентов с новой коронавирусной
инфекцией (COVID-19), при наличии у них сопутствующих заболеваний.
Разработана имитационная модель стандартизированного рабочего процесса,
включающего стандартные операционные процедуры оказания
специализированной медицинской помощи пациентам с новой коронавирусной
инфекцией (COVID-19), адаптируемая под различные варианты
эпидемиологического процесса, определяющего количество госпитализаций и
характеристики госпитализируемых пациентов.
Апробирована имитационная модель стандартизированного рабочего
процесса оказания специализированной медицинской помощи пациентам с новой
коронавирусной инфекцией (COVID-19), на основе которой сформирована научно
обоснованная система поддержки принятия управленческих решений.
Теоретическая и практическая значимость работы обусловлены
возможностью планирования ресурсного обеспечения и прогнозирования
использования ресурсов медицинской организации, оказывающей
специализированную медицинскую помощь пациентам с новой коронавирусной
инфекцией (COVID-19), на основе разработанной имитационной модели
стандартизированного рабочего процесса, учитывающей особенности
госпитализируемых пациентов.
Методология и методы исследования. Исследование проведено в несколько
этапов, на каждом из которых применялся соответствующий метод. На первом
этапе проанализированы данные Федерального регистра лиц, больных новой
коронавирусной инфекцией COVID-19, содержащего свыше 15,5 млн записей для
более чем 10,3 млн пациентов. Из данной когорты для статистической обработки и
анализа взяты данные 3,1 млн пациентов, содержащие информацию по всем
учетным реквизитам данного регистра. На данном этапе исследования
применялись аналитический и статистический методы.
На втором этапе исследования проведен анализ свыше 7,5 тыс. записей
из электронных медицинских карт пациентов одной из крупнейших центральных
районных больниц Московской области (ГБУЗ МО «Ногинская ЦРБ»), полученных
методом выкопировки. На этом этапе использовались аналитический и
статистический методы, а также структурно-организационный анализ.
На третьем этапе исследования на основе фактических данных и результатов
статистической обработки, полученных на втором этапе исследования,
подготовлено описание технологического (рабочего) процесса оказания
специализированной медицинской помощи пациентам с COVID-19. При этом
использовались аналитический метод, в том числе в отношении ранее полученных
данных хронометражных наблюдений, проведенных при разработке стандартных
операционных процедур и стандартных операционных карт, а также метод
организационного моделирования.
На завершающем, четвертом, этапе исследования на основе данных
и результатов анализа предыдущих трех этапов, проведена оценка ресурсного
потенциала медицинской организации, оказывающей специализированную
медицинскую помощь пациентам с COVID-19, с использованием аналитического и
статистического методов, а также метода организационного моделирования.
Кроме того, в процессе исследования использовались математический метод,
а также методы семантического поиска и контент-анализа.
Статистическая обработка информации осуществлялась на персональном
компьютере с использованием пакета статистических программ IBM SPSS Statistics
28.0 (США), STATISTIСA 12,0® фирмы Statsоft® Inс. (США), а также с
использованием инструментов Microsoft Office EXCEL 2020 г.
Моделирование рабочих процессов проведено с использованием
инструментов и алгоритмов программы Bizagi Process Modeler (версия 3.9.0.015).
Степень достоверности полученных результатов. Результаты настоящего
диссертационного исследования статистически значимы, что подтверждается
достаточным объемом наблюдений и использованием релевантных методов
статистической обработки и анализа данных.
Положения, выносимые на защиту:
1. Наиболее значимыми факторами, влияющими на длительность
госпитализации пациентов с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19)
на популяционном уровне, являются возраст пациентов, степень тяжести течения
заболевания (определяет прогноз результатов оказания медицинской помощи) и
наличие сопутствующих заболеваний (определяет степень риска смерти пациентов).
Среди лабораторных показателей наиболее значимым фактором, определяющим
прогноз течения заболевания и исход госпитализации, являлся базовый уровень
тромбоцитов (пациенты с тромбоцитопенией имеют высокий риск смерти, а
наличие у них онкологических заболеваний увеличивает данный риск в 1,2 раза).
2. В основе планирования использования ресурсов медицинской организации,
оказывающей специализированную медицинскую помощь пациентам с новой
коронавирусной инфекцией (COVID-19), находится стандартизированный
алгоритм к составлению штатного расписания, распределению нагрузки на врачей
и прогнозированию загруженности коечного фонда, исходя из клинических
характеристик госпитализируемых пациентов.
3. Разработанная имитационная модель стандартизированного рабочего
процесса оказания специализированной медицинской помощи пациентам с новой
коронавирусной инфекцией (COVID-19) позволяет, с точки зрения медицинской и
экономической эффективности, более рационально использовать имеющиеся
ресурсы медицинской организации.
Личный вклад автора. Автором лично определены цель и задачи
исследования, проанализированы отечественные и зарубежные научные
публикации по изучаемой проблеме, разработаны методические подходы к
проведению исследования. Автор непосредственно производил сбор данных,
обработку и обобщение полученных материалов, подготовку основных публикаций
по выполненной работе, написание и оформление рукописи. Личный вклад автора
составляет 100%.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 работ, в том числе 2 – в
журналах, рекомендуемых ВАК и 4 – в журналах SCOPUS.
Апробация работы.
Результаты диссертационного исследования доложены на:
VIII Медицинском Конгрессе «Актуальные вопросы врачебной практики»
(Республика Крым, г. Ялта), 7 сентября 2021 г. Доклад: «Организация системы
здравоохранения в период пандемии новой коронавирусной инфекции (COVID 19):
извлеченные уроки».
V Всероссийском форуме по общественному здоровью (г. Москва), 5 октября
2021 г. Доклад: «Популяционная оценка результатов стационарного лечения
пациентов с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19) на национальном
уровне».
– межотдельческой конференции ФГБНУ «Национальный НИИ

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Читать

    Читать «Научное обоснование системы поддержки принятия управленческих решений при работе медицинской организации в условиях биологических вызовов (на примере COVID-19)»

    Публикации автора в научных журналах

    Хальфин Р.А., Орлов С.А.,Мадьянова В.В., Столбов А.П., Качкова О.Е. // Проблемы стандартизациив здравоохранении. – 2– № 3-– С. 3
    Хальфин Р.А., Орлов С.А.,Мадьянова В.В., Столбов А.П., Качкова О.Е. // Проблемы стандартизации вздравоохранении. – 2– № 1-– С. 3
    Хальфин Р.А.,Орлов С.А., Мадьянова В.В., Столбов А.П., Качкова О.Е. // Проблемысоциальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. – 2– Т. –№ – С. 964

    Помогаем с подготовкой сопроводительных документов

    Совместно разработаем индивидуальный план и выберем тему работы Подробнее
    Помощь в подготовке к кандидатскому экзамену и допуске к нему Подробнее
    Поможем в написании научных статей для публикации в журналах ВАК Подробнее
    Структурируем работу и напишем автореферат Подробнее

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Анна Н. Государственный университет управления 2021, Экономика и ...
    0 (13 отзывов)
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уни... Читать все
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уникальности с нуля. Все работы оформляю в соответствии с ГОСТ.
    #Кандидатские #Магистерские
    0 Выполненных работ
    Катерина М. кандидат наук, доцент
    4.9 (522 отзыва)
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    #Кандидатские #Магистерские
    836 Выполненных работ
    Татьяна С. кандидат наук
    4.9 (298 отзывов)
    Большой опыт работы. Кандидаты химических, биологических, технических, экономических, юридических, философских наук. Участие в НИОКР, Только актуальная литература (пос... Читать все
    Большой опыт работы. Кандидаты химических, биологических, технических, экономических, юридических, философских наук. Участие в НИОКР, Только актуальная литература (поставки напрямую с издательств), доступ к библиотеке диссертаций РГБ
    #Кандидатские #Магистерские
    551 Выполненная работа
    Сергей Н.
    4.8 (40 отзывов)
    Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных с... Читать все
    Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных статей в области экономики.
    #Кандидатские #Магистерские
    56 Выполненных работ
    Екатерина С. кандидат наук, доцент
    4.6 (522 отзыва)
    Практически всегда онлайн, доработки делаю бесплатно. Дипломные работы и Магистерские диссертации сопровождаю до защиты.
    Практически всегда онлайн, доработки делаю бесплатно. Дипломные работы и Магистерские диссертации сопровождаю до защиты.
    #Кандидатские #Магистерские
    1077 Выполненных работ
    Мария А. кандидат наук
    4.7 (18 отзывов)
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет... Читать все
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет, реклама, журналистика, педагогика, право)
    #Кандидатские #Магистерские
    39 Выполненных работ
    Евгений А. доктор, профессор
    5 (154 отзыва)
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - ... Читать все
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - по социальной работе.
    #Кандидатские #Магистерские
    260 Выполненных работ
    Анна С. СФ ПГУ им. М.В. Ломоносова 2004, филологический, преподав...
    4.8 (9 отзывов)
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания... Читать все
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания и проверки (в качестве преподавателя) контрольных и курсовых работ.
    #Кандидатские #Магистерские
    16 Выполненных работ
    Анна Александровна Б. Воронежский государственный университет инженерных технол...
    4.8 (30 отзывов)
    Окончила магистратуру Воронежского государственного университета в 2009 г. В 2014 г. защитила кандидатскую диссертацию. С 2010 г. преподаю в Воронежском государственно... Читать все
    Окончила магистратуру Воронежского государственного университета в 2009 г. В 2014 г. защитила кандидатскую диссертацию. С 2010 г. преподаю в Воронежском государственном университете инженерных технологий.
    #Кандидатские #Магистерские
    66 Выполненных работ

    Последние выполненные заказы

    Другие учебные работы по предмету

    Научное обоснование совершенствования организационных мероприятий по снижению алкоголь-атрибутивной смертности в Республике Саха (Якутия)
    📅 2022 год
    🏢 ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» Министерства здравоохранения Российской Федерации
    Научное обоснование совершенствования организации медицинской помощи пациентам со злокачественными новообразованиями предстательной железы
    📅 2022 год
    🏢 ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» Министерства здравоохранения Российской Федерации
    Совершенствование деятельности системы паллиативной медицинской помощи
    📅 2022 год
    🏢 ФГБНУ «Национальный научно-исследовательский институт общественного здоровья имени Н.А. Семашко»
    Состояние и пути развития кадрового потенциала врачей анестезиологов-реаниматологов
    📅 2022 год
    🏢 ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет имени И.И. Мечникова» Министерства здравоохранения Российской Федерации
    Совершенствование организации специализированной офтальмологической медицинской помощи пациентам с показаниями к кератопластике
    📅 2022 год
    🏢 ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет имени И.И. Мечникова» Министерства здравоохранения Российской Федерации
    Научное обоснование комплекса мероприятий по совершенствованию профилактики хронических неинфекционных заболеваний и продлению профессионального долголетия сотрудников МЧС России
    📅 2022 год
    🏢 ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» Министерства здравоохранения Российской Федерации
    Научное обоснование оптимизации медицинской помощи женщинам с ранней спонтанной потерей беременности
    📅 2022 год
    🏢 ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» Министерства здравоохранения Российской Федерации
    Научное обоснование комплекса мероприятий по организации учета первой помощи
    📅 2021 год
    🏢 ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» Министерства здравоохранения Российской Федерации