Совершенствование управления лечебно-профилактическими учреждениями мвд россии на основе статистического анализа заболеваемости

АКАДЕМИЯ

УПРАВЛЕНИЯ
МВД РОССИИ

На правах рукописи
КОРОЛЕВА Елена Юрьевна

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ управления лечебно-профилактическими учреждениями МВД России на основе статистического анализа заболеваемости
Специальность 05.13.10 – управление в социальных и экономических
системах (технические науки)

А В Т О Р Е Ф Е Р А Т

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

МОСКВА 2010

АКАДЕМИЯ УПРАВЛЕНИЯ МВД РОССИИ

На правах рукописи

КОРОЛЕВА Елена Юрьевна

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ управления лечебно-профилактическими учреждениями МВД России

НА основе статистического анализа

заболеваемости

Специальность: 05.13.10 - управление в социальных и экономических

системах (технические науки)

Автореферат диссертации на соискание

ученой степени кандидата технических наук

Москва 2010

Диссертация выполнена на кафедре информационных технологий управления органами внутренних дел Академии управления МВД России

Научный руководитель:

доктор технических наук,

профессор Горошко Игорь Владимирович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук,

профессор Ириков Валерий Алексеевич
кандидат технических наук,

доцент Динова Наталья Ивановна

Ведущая организация:

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московская медицинская академия им. И.М. Сеченова» Росздрава.

Защита состоится «22» апреля 2010 г., в 14.30 часов, на заседании
диссертационного совета Д 203.002.04 при Академии управления МВД
России по адресу: 125171, г. Москва, ул. З. и А. Космодемьянских, д. 8, зал Совета, ауд. 415-417.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Академии

управления МВД России.
Автореферат разослан «___» марта 2010 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 203.002.04

кандидат технических наук, профессор В.И. Кирин

Общая характеристика работы

Актуальность темы

Здравоохранение признано приоритетным направлением развития общества во всем мире. С 2006 г. в России начал реализовываться национальный проект «Здоровье», призванный коренным образом изменить уровень медицинского обслуживания граждан. В рамках проекта запланированы многочисленные мероприятия по совершенствованию и модернизации сферы здравоохранения. Суть этих мероприятий заключается в улучшении качества медицинской помощи, оптимизации органов управления лечебно-профилактическими учреждениями (ЛПУ), повышении их технической оснащенности, внедрении новейших технологий диагностики и лечения, совершенствовании правовых основ деятельности.

Ведомственная медицина не стоит в стороне. В современных условиях руководители лечебно-профилактических учреждений МВД России, располагая традиционной информационной базой и сложившимися принципами ее использования, все чаще сталкиваются с потребностью разработки эффективной методики анализа заболеваемости для принятия аргументированных стратегических решений, оперативного управления и оценки качества медицинской помощи.

Сегодня для такой оценки чаще всего применяется подход, ориентированный на определение различных показателей заболеваемости: общего количества зарегистрированных заболеваний, количества впервые выявленных заболеваний, количества заболеваний с временной утратой трудоспособности и т.д.

Вместе с тем, в настоящее время не существует научного обоснования использования этих показателей для оценки качества медицинской помощи, поскольку на уровень заболеваемости оказывают сильное влияние не только состояние здравоохранения, но и другие факторы, в частности определяющие комфортность положения индивида в окружающей его среде. Потенциально опасные факторы поведенческого, биологического, экологического, социального характера (факторы риска) повышают вероятность развития заболеваний, их прогрессирование и неблагоприятный исход, в то время как деятельность лечебно-профилактических учреждений направлена на снижение заболеваемости. К сожалению, существующие методики анализа заболеваемости не учитывают степень влияния перечисленных факторов, а также не позволяют делать прогнозы заболеваемости.

Еще одной проблемой, с которой сталкиваются руководители ЛПУ, является постоянное увеличение объемов обрабатываемой и циркулирующей информации, что снижает оперативность ее получения. Обработка статистических данных о заболеваемости и поступление отчетных материалов на вышестоящие уровни управления обычно занимают несколько месяцев, по истечении которых ситуация нередко принципиально меняется в отношении как динамики заболеваемости, так и структуры работающих контингентов.

Статистические отчеты, формируемые в лечебно-профилактических учреждениях и поступающие на вышестоящие уровни управления, не подвергаются квалифицированной обработке и анализу с использованием современных статистических методов, и, несмотря на множество показателей, не позволяют провести объективную оценку эффективности деятельности ЛПУ.

Степень разработанности темы исследования. Основой совершенствования управления лечебно-профилактическими учреждениями является эффективный процесс принятия руководителями решений с использованием возможностей современных технологий получения, обработки и анализа информации. Поиск путей эффективного управления - тема актуальная, дискуссионная, привлекающая внимание специалистов из разных областей научного знания.

Управленческая деятельность, как специфический вид социальной деятельности, и информационные механизмы управления сложными системами исследуется в трудах В.Н. Буркова, Д.А. Новикова, В.А. Ирикова, В.Н. Тренева, И.В. Горошко, А.В. Щепкина, А.Л. Костина, Т.П. Барановской, В.И. Лойко, Е.В. Луценко, Н.И. Диновой, М.И. Семенова, Н.Н. Пушкарева и других.

Вопросы управления деятельностью лечебно-профилактических учреждений рассматриваются в работах зарубежных и отечественных ученых: М. Макки, К. Перроу, Дж. Хили, П. Чекланд, В.И. Стародубова, И.Н. Денисова, Ю.П. Лисицына, О.П. Щепина, В.А. Медика, С.Н. Мамишева, Г.Н. Пономаренко, Е.Ф. Левицкого, А.А. Хадарцева и других. Причем большинство авторов указывают на необходимость разработки объективных показателей для анализа эффективности лечебно-профилактической помощи.

Исследованию заболеваемости населения и ее зависимости от различных факторов посвятили свои труды многие отечественные ученые: А.А. Афанасьев, И.В. Давыдовский, А.Я. Боярский, Д.Д. Венедиктов, А.В. Решетников, Г.И. Царегородцев, С.В. Грачев, В.М. Школьников, М.С. Токмачев, Ю.Ф. Флоринская, Д.И. Шмаков и другие. Однако, несмотря на множество исследований в этой области, они носят фрагментарный характер, что обусловливает необходимость разработки комплексного подхода к статистическому анализу заболеваемости.

Следует отметить, что исследований, посвященных анализу заболеваемости сотрудников органов внутренних дел, очень мало. Имеющиеся работы посвящены в основном изучению аспектов психо-эмоционального перенапряжения сотрудников различных служб и подразделений (И.Н. Сорокотягин), определению медико-психологического состояния личного состава (Е.А. Киселева), оценке напряженности труда (Л.Р. Никандрова, Л.Я. Зыбковец) и признаков наступающего утомления в процессе трудовой деятельности (А.М. Столяренко), результатов медицинского освидетельствования лиц рядового и начальствующего состава органов внутренних дел (А.Г. Абрумова, В.Е. Цупрун).

Однако для выработки управленческих решений, направленных на снижение заболеваемости, необходима точная и всесторонняя информация не только о состоянии здоровья сотрудников органов внутренних дел, но и о степени влияния на него различных факторов, среди которых наибольший интерес представляют показатели работы лечебно-профилактических учреждений.

Объект исследования. Объектом исследования выступает система лечебно-профилактических учреждений МВД России.

Предмет исследования. Предметом исследования являются процессы управления деятельностью лечебно-профилактических учреждений, направленной на снижение заболеваемости сотрудников органов внутренних дел.

Цель диссертационного исследования - совершенствование управления деятельностью лечебно-профилактических учреждений системы МВД России на основе изучения заболеваемости с применением многомерных статистических методов.

Задачи исследования:

1. Исследовать систему лечебно-профилактических учреждений МВД России как сложную социальную систему-организацию, определить ее цели, задачи и функции; провести анализ современного состояния информационных ресурсов, рассмотреть существующие механизмы сбора и обработки данных, выявить особенности применяющихся методологических подходов и методик изучения заболеваемости.

2. Изучить основные динамические тенденции и структуру различных видов заболеваемости сотрудников органов внутренних дел (общей, первичной, с временной утратой трудоспособности), а также показателей инвалидности и смертности.

3. Разработать методику изучения тенденций развития заболеваемости на основе временных рядов, характеризующих ее динамику, построить прогнозные модели заболеваемости сотрудников органов внутренних дел.

4. Построить пространственные модели заболеваемости, провести оценку их значимости и адекватности, разработать способы повышения качества полученных моделей.

5. На основе статистического анализа данных с применением временных и пространственных моделей разработать меры организационного характера, направленные на совершенствование управления лечебно-профилактическими учреждениями.

Методология и методы исследования. Методологическую базу диссертации составляют системный анализ, теория управления, многомерные статистические методы анализа данных (корреляционный, регрессионный, дисперсионный), методы построения и анализа математических моделей на основе временных рядов (методы идентификации временного ряда, экспоненциального сглаживания, сглаживания рядом Фурье), методы оценки пространственных моделей (метод наименьших квадратов, t-критерий Стьюдента, F-критерий Фишера, критерии Шапиро-Уилка, Бокса-Льюнга), непараметрические методы анализа данных (критерий Манна-Уитни).

Научная новизна исследования состоит в том, что впервые система лечебно-профилактических учреждений органов внутренних дел изучена с точки зрения системного подхода. Доказано, что данная система обладает всеми чертами, присущими сложным социальным системам, т.е. стремится к достижению определенной цели, выполняет заданные функции, является открытой, информационной и управляемой. Одним из компонентов, находящихся на входе рассматриваемой системы, является заболеваемость - специфическая система, существование которой и определяет существование системы лечебно-профилактических учреждений органов внутренних дел.

В диссертации исследованы существующие механизмы сбора и обработки данных в лечебно-профилактических учреждениях МСЧ ГУВД по г. Москве, выявлены их недостатки и сформулированы направления совершенствования, связанные с использованием математических методов анализа данных.

Детально проанализированы уровень, структура, динамика заболеваемости сотрудников органов внутренних дел. Проведенный анализ показал, что, несмотря на выявленные тенденции снижения показателей заболеваемости за исследуемый период, объективно и однозначно интерпретировать полученные данные невозможно. Указанный недостаток действующей методики является исключительно важным, поскольку не позволяет по данным о заболеваемости провести адекватную оценку деятельности лечебно-профилактических учреждений.

На основе применения современных методов статистического анализа и математического моделирования построены пространственные и временные модели данных, характеризующие как заболеваемость в целом, так и ее отдельные виды. Доказана статистическая значимость, адекватность и точность построенных моделей, что позволяет использовать их для анализа заболеваемости.

Впервые с помощью временных моделей получен краткосрочный прогноз заболеваемости сотрудников, который может использоваться для оперативного руководства силами и средствами медицинской службы, текущего и перспективного планирования различных видов медицинской помощи, рационального использования материальных и кадровых ресурсов системы медицинского обеспечения, целенаправленной организации системы профилактических мероприятий, своевременного принятия управленческих решений в соответствии с меняющейся обстановкой.

На основе анализа пространственных моделей заболеваемости предложены показатели, позволяющие провести адекватную оценку деятельности ведомственных лечебно-профилактических учреждений по профилактике заболеваний среди сотрудников органов внутренних дел, а также разработан комплекс мер организационно-методического характера, направленный на совершенствование управления ЛПУ.

Положения, выносимые на защиту:

Подход к изучению заболеваемости сотрудников органов внутренних дел с применением пространственных и временных моделей, позволяющий получить объективную оценку деятельности ведомственных лечебно-профилактических учреждений.
Временные модели, позволяющие получить прогноз заболеваемости сотрудников органов внутренних дел, который, в свою очередь, может использоваться для оперативного руководства силами и средствами медицинской службы.
Пространственные модели, доказывающие наличие сильной зависимости уровня заболеваемости от показателей работы лечебно-профилактических учреждений (число лиц, состоящих под диспансерным наблюдением, процент охвата профилактическими осмотрами), что позволяет разработать комплекс мер организационно-управленческого характера, направленных на снижение заболеваемости среди прикрепленного контингента.
Комплекс мер организационно-методического характера по совершенствованию управления лечебно-профилактическими учреждениями МВД России, основанный на применении современных информационных технологий для получения, хранения и передачи данных, характеризующих работу ЛПУ; многомерных статистических методов анализа информации, в частности, пространственных и временных математических моделей.

Обоснованность и достоверность результатов исследования обеспечивается его методологией, в качестве которой выступает системный анализ, широким использованием известной литературы по теории управления, теории принятия решений, управлению лечебно-профилактическими учреждениями, а также официальной статистической информацией, квалифицированным применением методов статистического анализа и математического моделирования.

Эмпирическая база исследования. Основу эмпирического материала диссертации составили аналитические отчеты лечебно-профилактических учреждений Медико-санитарной части ГУВД по г. Москве.

Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами, подтверждены расчетами на примерах и результатами внедрения.

Теоретическая и практическая значимость исследования определяется актуальностью и новизной рассматриваемых в работе положений. В ней исследован ряд вопросов, относящихся к совершенствованию управления системой лечебно-профилактических учреждений МВД России.

Теоретическое значение работы выражается в комплексном исследовании диссертантом недостатков существующих методик анализа заболеваемости и разработке новых подходов к использованию традиционных критериев и показателей, подлежащих учету для характеристики работы лечебных учреждений.

Практическая значимость исследования определяется тем, что представленные в диссертационном исследовании модели могут быть использованы для совершенствования информационно-аналитической деятельности лечебно-профилактических учреждений, направленной на обеспечение управленческого звена объективной информацией, характеризующей качество лечебно-профилактической работы.

В связи с тем, что все используемые в исследовании показатели, характеризующие работу амбулаторно-поликлинических учреждений, и показатели заболеваемости рассчитываются не только в ведомственных лечебно-профилактических учреждениях, данное исследование представляет интерес как для ведомственной системы лечебно-профилактических учреждений, так и для ЛПУ другого подчинения: государственных, муниципальных и частных.

Методики построения и анализа пространственных и временных моделей, содержащиеся в исследовании, могут быть использованы в учебном процессе факультетов высших образовательных учреждений, осуществляющих подготовку и повышение квалификации врачей и специалистов в сфере управления.

Апробация результатов исследования и их внедрение. Большинство сформулированных предложений и рекомендаций получили апробацию на 7 международных конференциях «Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов» (г. Москва, Академия управления МВД России, 2003-2009 гг.).

Научные разработки по применению пространственных и временных моделей, предлагаемые в диссертационной работе, используются в практической деятельности Медико-санитарной части ГУВД по г. Москве, поликлиник №1 и №3 МСЧ ГУВД по г. Москве.

Разработанные методики построения и анализа пространственных и временных моделей используются в учебном процессе и при проведении научных исследований на кафедре стоматологии детского возраста ММА им. И.М. Сеченова; в учебном процессе на кафедре информационных технологий управления органами внутренних дел Академии управления МВД России по дисциплине: «Информационные технологии в науке и образовании» (темы №3.2. «Компьютерная аналитическая обработка статистической информации», №3.3. «Расчет статистических показателей и классификация объектов», №3.4. «Элементы статистического прогнозирования»).

Публикации. По результатам проведенного исследования опубликовано 10 научных работ, в том числе 2 – в издании, рекомендованном ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 глав и заключения. Основное содержание работы изложено на 182 страницах, включая 40 рисунков и 17 таблиц. Библиография содержит 189 наименований.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, определяются цели и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе анализируются структура и функции системы лечебно-профилактических учреждений органов внутренних дел.

Проведенный анализ показал, что с точки зрения системного подхода система лечебно-профилактических учреждений органов внутренних дел представляет собой совокупность кадровых и материально-технических ресурсов, научных знаний и информационных потоков, обладает всеми чертами, присущими сложным социальным системам, т.е. стремится к достижению определенной цели, выполняет заданные функции, является открытой, информационной и управляемой.

Система медицинского обеспечения, как и все управляемые системы, строится по иерархическому, многоступенчатому принципу. Так, вышестоящими уровнями по отношению к Медико-санитарной части ГУВД по г. Москве являются служба тыла ГУВД по г. Москве и Управление медико-социальной защиты Департамента тыла МВД России. Соответственно, на нижестоящем уровне находятся лечебно-профилактические учреждения, входящие в состав Медико-санитарной части ГУВД по г. Москве.

Данная система функционирует не изолированно, а находится в постоянном взаимодействии с внешней средой, активно обменивается информацией с системами различных уровней иерархии, чутко реагирует на управленческие воздействия вышестоящих систем управления и сама их формирует.

На входе системы лечебно-профилактических учреждений органов внутренних дел находятся ее цели, совокупность кадровых и технических ресурсов, исходное состояние заболеваемости. Выходом ее можно считать определенную социальную полезность данной системы, а именно: достижение генеральной цели по снижению заболеваемости до минимального уровня в условиях ресурсного ограничения: Y → min.

В первой главе показано, что для обеспечения руководителей ЛПУ объективной информацией о состоянии работы по снижению заболеваемости необходима эффективная система информационно-аналитического обеспечения. Целью информационно-аналитического обеспечения является выявление значения Y, которое может быть использовано для оценки деятельности лечебно-профилактических учреждений.

В настоящее время в лечебно-профилактических учреждениях МВД России действует система статистического учета и отчетности, которая фиксирует все заболевания при обращениях больных и плановых медицинских осмотрах, исходы заболеваний, заболеваемость с временной утратой трудоспособности. Кроме того, учитываются показатели работы поликлиник по основным направлениям деятельности.

В поликлиниках МСЧ ГУВД по г. Москве автоматизированы рабочие места сотрудников регистратуры, кабинетов медицинской статистики, отделения «Помощь на дому», терапевтических отделений. Одним из наиболее разработанных и эффективно функционирующих модулей автоматизированной информационной системы (АИС) является подсистема, которая служит для подготовки данных медицинской статистической отчетности (АИС-МСО). Имеющиеся электронные массивы информации позволяют обеспечить полноту, достоверность и сопоставимость данных.

Анализ статистических данных свидетельствует о том, что показатели заболеваемости, инвалидности и смертности среди сотрудников ГУВД по г. Москве в период с 1999 по 2008 гг. имеют тенденцию к снижению. В то же время выявленные тенденции не позволяют сделать вывод о причинах снижения заболеваемости. По существующей методике оценки деятельности лечебно-профилактических учреждений отрицательная динамика показателей заболеваемости оценивается положительно. Однако снижение числа зарегистрированных заболеваний может быть обусловлено разными причинами.

Во-первых, это может быть связано с перераспределением прикрепленного контингента в сторону практически здоровых (диспансерные группы 1 и 2), обусловленным изменениями состава кадров, тем более что анализ данных за последние 10 лет показывает значительные колебания численности прикрепленного контингента в связи с увольнением со службы.

Во-вторых, снижение заболеваемости может быть связано с уменьшением количества врачебных посещений. Ведь, как показывает наш опыт, многие сотрудники несколько лет подряд не проходят диспансеризацию, не обращаются в поликлиники в случаях заболеваний, занимаются самолечением, выходят на работу с незакрытым больничным листом и т.п. Это приводит к снижению числа зарегистрированных заболеваний как по обращаемости, так с временной утратой трудоспособности. Однако в результате несвоевременного обращения за медицинской помощью в случае болезни, игнорирования рекомендаций врача, неполноценного лечения и ряда других причин формируются скрытая заболеваемость, хронизация процессов, множественность и сочетанность патологии, стойкая утрата трудоспособности, что в конечном итоге приводит к значительным экономическим потерям.

Проведенный нами анализ существующей методики оценки заболеваемости и практика ее применения показывают, что объективная и однозначная интерпретация полученных данных о заболеваемости в принципе невозможна. Указанный недостаток применяющейся методики является исключительно важным, поскольку приводит к значительным искажениям в оценке деятельности лечебно-профилактических учреждений и к снижению качества управленческих решений.

В целях получения объективных оценок, кроме расчетных показателей заболеваемости, должны приниматься во внимание факторы, характеризующие организацию и осуществление деятельности лечебно-профилактических учреждений. Выход из создавшейся ситуации может быть найден с помощью построения математических моделей анализа данных.

Во второй главе изложены основные принципы построения моделей анализа данных в контексте их использования для анализа заболеваемости.

Модели на основе временных рядов объясняют поведение каждого последующего члена временного ряда, исходя из его значений в предыдущие моменты времени.

Существует четыре типа факторов, под воздействием которых формируются значения элементов временного ряда.

1. Долговременные, формирующие общую тенденцию в изменении анализируемого признака y(t). Обычно эта тенденция описывается с помощью функции f(t), которую называют функцией тренда (трендом).

2. Сезонные, формирующие периодические колебания временного ряда в определенное время года. Обозначим их с помощью функции φ(t).

3. Циклические, формирующие изменения анализируемого признака, обусловленные действием долговременных циклов экономической, демографической или астрофизической природы. Обозначим их с помощью функции ψ (t).

4. Случайные, обусловливающие стохастическую природу элементов y(t). Обозначим результат воздействия случайных факторов с помощью случайных величин («остатков», «ошибок») ε(t).

Примем в качестве гипотезы аддитивную структурную схему влияния всех факторов на формирование значений временного ряда y(t):

y(t) = α f (t) + β φ(t) + γ ψ(t) + ε(t) ,

где α, β, γ принимают значение 0 или 1, в зависимости от того, участвуют ли в формировании значений y(t) долговременные, циклические, сезонные факторы соответственно.

Формальное представление пространственных моделей выглядит следующим образом:

,

где – зависимая переменная;

– независимые переменные (факторы) в наблюдении t, p = 1,…,k;

ε – случайная переменная, характеризующая отклонение от реальной линии зависимости;

k – число независимых переменных плюс один, так как не зависит от наблюдения и равно единице:

Для построения прогнозной модели использовали ежемесячные усредненные показатели количества случаев временной утраты трудоспособности (ВУТ) на 100 человек в период с января 2003 г. по ноябрь 2008 г. Статистический анализ временного ряда заболеваемости проводили с использованием программы STATISTICA 6.0.

Идентификация временных моделей является сложной задачей, поэтому для ее решения были использованы несколько инструментов. Для визуальной идентификации временного ряда нами был изучен график зависимости показателей заболеваемости от времени (рис.1).

Рис. 1. График реальных значений временного ряда заболеваемости с временной

утратой трудоспособности (ВУТ) за период с января 2003 г по ноябрь 2008 г.

Как видно из представленного графика, наряду с наличием выраженного тренда явно прослеживаются сезонные колебания. Поскольку сезонность имеет большое значение для идентификации моделей временных рядов, то данное предположение требует проверки.

Для этого исследовали графики автокорреляционной и частной автокорреляционной функций. О наличии выраженной сезонности свидетельствовали выбросы на лагах, кратных периоду сезонности.

Для подтверждения предположения о наличии сезонной составляющей использовали одномерный спектральный (Фурье) анализ, который позволяет более конкретно указать регулярные компоненты колебательного типа временного ряда. Результаты спектрального анализа показали наличие 5 наивысших пиков, причем наиболее высокий из них соответствовал периоду 12 месяцев.

С учетом наличия явной сезонности, было проведено разложение модели временного ряда заболеваемости на его составляющие.

Построение временной модели проводили с использованием функции Экспоненциальное сглаживание и прогноз диалогового окна Анализ временных рядов. Для подбора оптимального параметра прогнозирования проводили сглаживание временного ряда с различными значениями параметра , затем определяли среднюю ошибку прогнозов и выбирали параметр, соответствующий минимальной ошибке. Сравнительный анализ моделей, полученных нами с различными значениями a, показал, что наиболее качественная модель образуется при a=0,6.

Для проверки адекватности модели было проведено тестирование остатков временной модели, которое показало, что они являются последовательностью независимых случайных величин, имеющих одинаковое нормальное распределение. Следовательно, построенная модель временных рядов адекватна наблюдаемым статистическим данным.

На завершающей стадии построения модели временных рядов проверяли ее точность, выполнив ретропрогноз, т.е. использовали модель в целях прогнозирования по данным, в которых отсутствовал конечный временной интервал за последние 6 месяцев. Сравнение полученных прогнозных значений с реально наблюдаемыми показало, что реальные данные не выходят за границы 95% доверительного интервала прогноза, что доказывает адекватность модели.

Для построения пространственных моделей в качестве зависимых переменных нами были выбраны традиционные показатели заболеваемости, инвалидности и смертности (как общие, так и по отдельным классам международной классификации болезней МКБ-10):

y₁ - уровень общей заболеваемости по обращаемости;

y₂ - уровень впервые выявленных заболеваний;

y₃ - уровень заболеваемости с временной утратой трудоспособности (ВУТ);

y₄ - количество дней ВУТ;

y₅ - средняя продолжительность одного случая ВУТ;

y₆ - уровень первичного выхода на инвалидность;

y₇ - уровень смертности.

В качестве независимых (объясняющих) переменных были выбраны показатели работы ЛПУ из ежегодных отчетных форм:

x₁ - количество врачебных посещений (в расчете на одного прикрепленного в год);

x₂ - количество врачебных посещений по поводу заболеваний (в расчете на одного прикрепленного в год);

x₃ - количество посещений стоматологов и зубных врачей (в расчете на одного прикрепленного в год);

x₄ - количество условных единиц труда (УЕТ) стоматологов и зубных врачей, затраченных на одного прикрепленного в год;

x₅ - число санированных больных от общего числа прикрепленных (%);

x₆ - количество посещений зубопротезного кабинета (в расчете на одного прикрепленного в год);

x₇ - количество условных единиц труда (УЕТ) стоматологов-ортопедов, затраченных на одного прикрепленного в год;

x₈ - количество изготовленных протезов (в расчете на одного прикрепленного в год);

x₉ - число лиц, закончивших ортопедическое лечение (в % от общего числа прикрепленных);

x₁₀ - процент охвата ежегодной диспансеризацией (в % от общего числа прикрепленных);

x₁₁ - количество выявленных при профилактических осмотрах первичных заболеваний (в расчете на 100 прикрепленных);

x₁₂ - количество практически здоровых лиц (в % от общего числа прикрепленных);

x₁₃ - число лиц, состоящих под диспансерным наблюдением на конец отчетного года (в % от общего числа прикрепленных);

x₁₄ - число лиц, нуждающихся в стационарном лечении (в % от общего числа прикрепленных);

x₁₅ - число лиц, прошедших стационарное лечение (в % от общего числа нуждавшихся в стационарном лечении);

x₁₆ - количество рентгенологических исследований (в расчете на одного прикрепленного в год);

x₁₇ - количество флюорографических исследований (в расчете на одного прикрепленного в год);

x₁₈ - количество ультразвуковых исследований (в расчете на одного прикрепленного в год);

x₁₉ - количество эндоскопических исследований (в расчете на одного прикрепленного в год);

x₂₀ - количество лабораторных исследований (в расчете на одного прикрепленного в год);

x₂₁ - общая стоимость выписанных льготных рецептов (в расчете на одного прикрепленного в год).

Исходя из того, что регрессионное уравнение должно быть как можно более простым, на первом этапе регрессионного анализа нами были построены пространственные модели с одной независимой переменной.

Проведенный анализ показал значимость целого ряда построенных нами пространственных моделей, в частности по отдельным классам заболеваний, о чем свидетельствуют удовлетворительные значения t и F статистик.

Наиболее значимыми оказались модели следующего вида: y=β₁+β₂x₁₃+ε, где x₁₃ - число лиц, состоящих под диспансерным наблюдением на конец отчетного года в % от общего числа прикрепленных. Необходимо отметить, что коэффициент при переменной x₁₃ в этих моделях положительный, т.е. при увеличении числа больных диспансерной группы по отношению к общему числу прикрепленных лиц число зарегистрированных заболеваний возрастает.

В свою очередь, увеличение численности диспансерной группы по отношению к группе практически здоровых свидетельствует о недостаточно эффективной профилактической работе врачей. Работа по профилактике заболеваний должна проводиться в двух направлениях: профилактика, ориентированная на весь прикрепленный контингент, и профилактика, ориентированная на диспансерную группу лиц. Эффективная профилактика будет способствовать сохранению здоровья практически здоровых лиц, что предотвратит необходимость их перевода в группу диспансерного наблюдения, и наоборот, правильное ведение больных диспансерной группы, своевременно проведенное лечение и профилактика позволят снять с диспансерного наблюдения часть больных в связи улучшением состоянием здоровья или полным выздоровлением.

В третьей главе показано, что качество пространственных моделей может быть улучшено за счет введения в модель дополнительных независимых переменных. Проведенный анализ позволил остановиться на переменной, характеризующей охват сотрудников органов внутренних дел ежегодной диспансеризацией.

Для повышения эффективности этого направления работы руководством Медико-санитарной части ГУВД по г. Москве в период с 2000 г. по 2003 г. был разработан и внедрен комплекс мер, в соответствии с которым поликлиниками гарнизона проводятся выездные профилактические осмотры в подразделениях, у руководства ГУВД по г. Москве утверждаются и доводятся до сведения начальников подразделений фиксированные графики прохождения диспансеризации в поликлиниках, на основании данных автоматизированного учета формируются списки сотрудников, прошедших диспансеризацию, которые направляются по месту их службы.

В связи с тем, что показатель охвата ежегодной диспансеризацией не вошел в построенные нами модели, было сделано предположение, что он оказывает влияние на заболеваемость, но с некоторым запаздыванием.

Учитывая это замечание, показатели охвата сотрудников ежегодной диспансеризацией x₁₀ были взяты с лагом (-1) и (-2), т.е. показатели заболеваемости за текущий год рассматривали в сравнении с показателями диспансеризации за предыдущие 2 года.

В результате наиболее значимыми оказались модели следующего вида:

y=β₁ + β₂ x₁₃ + β₃x₁₀ (-2)+ ε.

Рассмотрим улучшенные модели на примере модели 2:

Улучшенная модель 2: y₂=182,12 + 28,55 x₁₃ - 1,68 x₁₀ (-2) + ε,

где y₂ - уровень впервые выявленных заболеваний; x₁₃ - число лиц, состоящих под диспансерным наблюдением на конец отчетного года (в % от общего числа прикрепленных); x₁₀(-2) – процент охвата ежегодной диспансеризацией с лагом (-2). Следует отметить, что коэффициент при переменной x₁₀(-2) отрицательный, т.е. повышение полноты охвата профилактическими осмотрами в текущем году позволит снизить показатели заболеваемости через 2 года.

Коэффициент детерминации новой модели R² =0,98, что значительно выше, чем у исходной модели (0,85). Среднеквадратичное отклонение новой модели значительно меньше, чем у исходной: 9,67 против 39,09. Это свидетельствует о существенном улучшении качества новой модели.

Анализ графиков наблюдаемых и модельных значений зависимой переменной показывает (рис.2), что значения улучшенной модели более точно соответствуют реальным значениям заболеваемости, в то время как ошибки модели существенно уменьшились.

Рис.2. Реальные значения заболеваемости, модельные значения и остатки модели:

А – модель 2; Б – улучшенная модель 2.

Значение F-статистики улучшенной модели составляет 130,28, (а=0,001), высокие значения имеют t статистики для коэффициентов при каждой независимой переменной, а уровень значимости значительно меньше 5%, что свидетельствует о статистической значимости пространственной модели.

Проверим адекватность модели. Значение статистики Шапиро-Уилка равно W=0,965 (p=0,859), следовательно, распределение остатков модели близко к нормальному. График автокорреляционной функции и значения статистики Бокса-Льюнга указывают на отсутствие автокорреляции остатков модели (рис. 3).

Рис.3. График автокорреляционной функции остатков улучшенной

модели 1Км и вычисленные значения статистики Бокса-Льюнга.
Выводы, полученные в результате регрессионного анализа и моделирования, были подвергнуты статистической проверке с применением непараметрического критерия Манна-Уитни. В ходе исследования проверялась эффективность проводимых лечебно-профилактических мероприятий. Для рассматриваемых нами классов болезней оценивалась гипотеза о равенстве средних значений выборок: H₀: M_io = M _ij, где M_io – среднее значение показателей впервые выявленных заболеваний в выборке по i–й группе до мероприятий; M_ij - среднее значение в выборке по i–й группе, соответствующей j-му периоду наблюдений (j-му году). В качестве альтернативной рассматривалась гипотеза: H₁ : M₀_i  M _ij.

Перед проведением проверки массив исходных данных для каждого класса болезней был приведен к табличному виду, удобному для анализа. В столбцы таблицы заносились значения показателей впервые выявленных заболеваний, измеренные до и после проведения мероприятий соответственно (к первой группе были отнесены все данные по 2003 г. включительно, ко второй – с 2004 г. по 2008 г.).

Критерий Манна-Уитни доказал эффективность лечебно-профилактических мероприятий для болезней всех классов, за исключением двух: глазных и кожных болезней, значимость которых не подтверждается и регрессионными моделями.

На основании выявленных закономерностей были разработаны меры организационного характера, направленные на совершенствование управления лечебно-профилактическими учреждениями МВД России.

Для повышения качества информационно-аналитической работы в лечебно-профилактических учреждениях и Медико-санитарных частях системы МВД России необходимо дальнейшее развитие автоматизированных информационных систем, причем информатизация должна проводиться централизованно. Реализация единой концепции информатизации системы медицинского обеспечения органов внутренних дел позволит обеспечить системную интеграцию локальных вычислительных сетей ЛПУ и ведомственных информационных систем в общее информационное пространство. Такая интеграция позволит кардинально повысить эффективность системы управления и уровень информационного обмена, создать основу для дальнейшего развития ведомственной системы здравоохранения.

Практический опыт диссертанта позволяет сделать вывод, что для исполнения указанных функций в штатную структуру лечебно-профилактических учреждений необходимо ввести дополнительные должности: системных администраторов для поддержания в работоспособном состоянии локально-вычислительных сетей, инженеров-программистов для сопровождения работ по ведению баз данных и статистической обработки информации.

Существующие системы оценки заболеваемости необходимо дополнить методиками построения пространственных и временных моделей данных. Широкое внедрение пространственных моделей в практическую деятельность лечебно-профилактических учреждений позволит дать более адекватную оценку их деятельности профилактической направленности. Использование моделей анализа данных на основе временных рядов позволит составлять краткосрочные прогнозы состояния заболеваемости.

Далее рассмотрим изменения и дополнения в систему и методику оценки работы лечебно-профилактических учреждений. Это важно, так как на основании данной методики рассчитывается оценка деятельности лечебно-профилактических учреждений. По нашему мнению, для оценки эффективности медицинской помощи в первую очередь должны использоваться показатели качества, которые отражают не лечебную работу, а деятельность профилактической направленности (полнота охвата профилактическими осмотрами, число лиц группы диспансерного учета).

Как показали построенные нами пространственные модели, практически все показатели заболеваемости, инвалидности и смертности имеют прямую зависимость от численности диспансерной группы Д₃. Генеральной целью лечебно-профилактических учреждений системы МВД России является снижение заболеваемости (Y) среди сотрудников до минимального уровня: Y → min, значит, с учетом выявленных зависимостей получаем: Д₃ → min. Следовательно, для снижения показателей заболеваемости необходимо стремиться к снижению численности группы диспансерного наблюдения Д₃.

Из представленной на рис. 4 схемы видно, что изменение численности лиц, состоящих на диспансерном учете на конец года, происходит за счет двух подгрупп: N₁ - лиц, снятых с Д₃ учета в связи c выходом на инвалидность или по причине смерти, и N₃ – лиц, снятых с Д₃ учета (или переведенных во II диспансерную группу) в связи с излечением острых заболеваний или стойкой ремиссией хронических заболеваний. В то же время основанная часть группы N₂ представляет собой лиц, требующих дальнейшего диспансерного наблюдения в связи с ухудшением состояния здоровья, отсутствием изменений в состоянии здоровья или незначительным улучшением.

Диспансерная группа Д₃

N₂

Число лиц, требующих дальнейшего диспансерного наблюдения

N₃

Число лиц, снятых с Д₃ учета в связи с излечением острых заболеваний или стойкой ремиссией хронических заболеваний

N₁

Число лиц, снятых с Д₃ учета в связи c выходом на инвалидность или по причине смерти

Рис. 4. Схема изменения численности группы диспансерного учета Д₃.

Следовательно, для оценки качества диспансерной работы целесообразно использовать не общую численность диспансерной группы Д₃, а показатели N₁ и N₃, причем положительными оценками лечебно-профилактической работы будут минимизация показателя N₁ → min и увеличение N₃ → max.

Вместе с тем использование в качестве оценки деятельности лечебно-профилактических учреждений показателя N₃ может привести к необоснованному снятию лиц с Д₃ учета с целью повышению оценки. В связи с этим для оценки деятельности лечебно-профилактических учреждений мы предлагаем использовать показатель N₃ - число лиц, снятых с Д₃ учета в связи c выходом на инвалидность или по причине смерти. Данный показатель необходимо ввести в ведомственную статистическую отчетность. По нашему мнению, именно он может служить наиболее объективной оценкой деятельности лечебно-профилактических учреждений, направленной на снижение заболеваемости. Анализ величины и динамики данного показателя позволит руководителям ЛПУ оценить эффективность профилактической работы и принять соответствующие управленческие решения по ее совершенствованию.

В заключении подводятся итоги исследования, изложены общие выводы:

Система лечебно-профилактических учреждений органов внутренних дел представляет собой сложную социальную систему-организацию, состоящую из кадровых и материально-технических ресурсов, научных знаний и информационных потоков; обладает всеми чертами, присущими сложным социальным системам, т.е. стремится к достижению определенной цели, выполняет заданные функции, является открытой, информационной и управляемой. Генеральной целью системы лечебно-профилактических учреждений МВД России является снижение заболеваемости среди сотрудников органов внутренних дел до минимального уровня: Y → min.
Большое значение для оценки эффективности деятельности лечебно-профилактических учреждений имеет правильный выбор критериев и показателей. Существующие механизмы анализа данных, используемые в деятельности лечебно-профилактических учреждений МВД России основаны на сложившейся системе государственной и ведомственной отчетности. Несмотря на значительное количество показателей в отчетных формах, поступающих на различные уровни управления, они не позволяют провести адекватную оценку деятельности лечебно-профилактических учреждений.
Результаты исследования свидетельствуют о том, что показатели заболеваемости, инвалидности и смертности среди сотрудников ГУВД по г. Москве в период с 1999 г. по 2008 г. имели тенденцию к снижению. В то же время выявленные тенденции не позволяют сделать выводы о причинах снижения заболеваемости. По существующей методике оценки деятельности лечебно-профилактических учреждений отрицательная динамика показателей заболеваемости оценивается положительно. Вместе с тем снижение числа зарегистрированных заболеваний может быть обусловлено разными причинами: уменьшением количества врачебных посещений; перераспределением прикрепленного контингента в сторону практически здоровых (диспансерные группы 1 и 2) в связи с изменениями состава кадров и т.д. Кроме того, существующая методика анализа заболеваемости не позволяет сделать прогноз заболеваемости, поскольку не ясна закономерность выявленной тенденции.
С учетом выявленных недостатков разработана методика изучения тенденций развития заболеваемости на основе временных рядов, получен краткосрочный прогноз заболеваемости сотрудников органов внутренних дел, который может использоваться для оперативного руководства силами и средствами медицинской службы, текущего и перспективного планирования различных видов медицинской помощи, рационального использования материальных и кадровых ресурсов системы медицинского обеспечения, целенаправленной организации системы профилактических мероприятий, своевременного принятия управленческих решений в соответствии с меняющейся обстановкой.
Разработана методика обработки ретроспективных медицинских данных с использованием многомерных статистических методов анализа. Получены пространственные модели, доказывающие наличие сильной зависимости уровня заболеваемости от показателей работы лечебно-профилактических учреждений (число лиц, состоящих под диспансерным наблюдение, процент охвата профосмотрами), что позволяет разработать комплекс мер организационно-управленческого характера, направленных на снижение заболеваемости среди прикрепленного контингента. Для проверки полученных выводов применена статистическая обработка данных с применением непараметрического критерия Манна-Уитни.
На основе анализа пространственных моделей заболеваемости разработаны предложения по совершенствованию управления лечебно-профилактическими учреждениями МВД России: внедрение единого программного обеспечения для ведения компьютерных баз данных в ЛПУ с целью автоматической генерации любых отчетов; изменение штатной структуры ЛПУ за счет введения ставок системных администраторов и инженеров-программистов; оценка эффективности деятельности лечебно-профилактических учреждений на основе моделей анализа данных.

Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в 10 научных статьях общим объемом 2,74 п.л., из них 2 - в журнале, рекомендованном перечнем ВАК.

Научные статьи, опубликованные в журналах, рекомендованных перечнем ВАК:

Королева Е.Ю. Заболеваемость сотрудников органов внутренних дел: Некоторые подходы к анализу и моделированию. // Труды Академии управления МВД России, №1 (9), 2009. - 0,34 п.л.
Королева Е.Ю. Современные тенденции заболеваемости сотрудников органов внутренних дел. // Труды Академии управления МВД России, №1 (13), 2010. – 0,31 п.л.

Научные статьи, опубликованные в других научных изданиях:

Королева Е.Ю. Анализ заболеваемости сотрудников ОВД с использованием математических моделей. // Информационные технологии, информационная безопасность, специальная техника: Сборник докладов и выступлений на научно-практическом семинаре, посвященном 40-летию кафедры информационных технологий управления органами внутренних дел. - М.: Академия управления МВД России, 2009. – 0,50 п.л.
Королева Е.Ю. Внедрение современных информационных технологий в деятельность лечебно-профилактических учреждений ГУВД г. Москвы. // Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов: Труды междунар. конф. – М.: Академия управления МВД России, 2007. - 0,14 п.л.
Королева Е.Ю. Опыт внедрения АИС в ЛПУ ГУВД г. Москвы. // Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов: Труды междунар. конф. – М.: Академия управления МВД России, 2004. - 0,25 п.л.
Королева Е.Ю. Перспективы применения информационных технологий для повышения эффективности управления медицинской службой. // Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов: Труды междунар. конф. – М.: Академия управления МВД России, 2003. - 0,21 п.л.
Королева Е.Ю. Построение и анализ временных моделей заболеваемости. // Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов: Труды междунар. конф. – М.: Академия управления МВД России, 2009. – 0,34 п.л.
Королева Е.Ю. Проблемы информатизации лечебно-профилактических учреждений системы МВД России. // Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов: Труды междунар. конф. – М.: Академия управления МВД России, 2008. - 0,13 п.л.
Королева Е.Ю. Результаты внедрения АИС в поликлиниках ГУВД г. Москвы. // Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов: Труды междунар. конф. – М.: Академия управления МВД России, 2005. - 0,23 п.л.
Королева Е.Ю. Управление лечебно-профилактическими учреждениями в современных условиях. // Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов: Труды междунар. конф. – М.: Академия управления МВД России, 2006. – 0,29 п.л.

Королева Елена Юрьевна

Совершенствование управления лечебно-профилактическими учреждениями МВД России на основе статистического анализа заболеваемости

Подписано в печать 11.03.2010 г.

Усл. печ. л.- 1,01. Тираж 100 экз. Заказ № ___.

__________________________________________________________________

Центр оперативной полиграфии

ФГОУ ВПО РГАУ – МСХА им. К.А. Тимирязева

127550, Москва, ул. Тимирязевская, 44