CC BY
4УДК 331.101.6
Методика анализа выполнения плановой функции врачебной должности
в медицинских организациях
Воробьев Сергей Петрович,
Воробьева Виктория Владимировна
************
В статье приведена информационная база анализа выработки врачей, участвующих в оказании первичной медико-санитарной помощи, приведена методика факторного анализа выработки медицинских работников. На примере врачей отделения неврологии проведен анализ их выработки с учетом количества дней работы в месяц по нормативу, коэффициента использования рабочего времени (по дням), структуры распределения фактических дней работы врачей, нормативного количества посещений в день, коэффициента выработки по посещениям. Ключевые слова: факторный анализ, медицинские организации, плановая функция врачебной должности,
резервы, производительность труда, совместительство.
************
Экономический анализ в целом на уровне медицинских организаций и на уровне отдельных их отделений, к сожалению, осуществляется в большей части организаций лишь по запросам управленческого персонала либо по запросам отраслевого министерства (регионального, федерального). Систематическая работа по оценке эффективности и выявлению резервов использования ресурсов по своей сути отсутствует, на что возможно влияют как особенности ресурсного обеспечения больниц и поликлиник (низкая обеспеченность медицинскими работниками, централизованная закупка расходных материалов, лекарственных средств и других материальных ресурсов, прочие особенности), так и недостаточность проработки методической базы для осуществления финансово-экономическими службами возложенных на них аналитических функций.
Информационной базой для проведения анализа выработки работников является выгрузка отчетов автоматизированной системы учета, используемой в конкретной медицинской организации. Например, для медицинской информационной системы, разработанной ООО «РТ МИС» (входит в состав холдинга ПАО «Ростелеком»), данная информация доступна в блоке «Статистические отчеты / поликлиника / реестры». По предложенной для формирования отчета информации
можно проанализировать посещения (всего, первичные, повторные, законченные случаи, в том числе в поликлинике (по поводу заболеваний, с профилактической целью) и на дому (по поводу заболеваний, с профилактической целью) по отделениям, по отдельным врачам, в динамике или за конкретный период [1]. При проведении экономического анализа важно также учитывать распределение посещений по дням месяца (на основе ведомости учета врачебных посещений в амбулаторно-поликлинических учреждениях и на дому (форма 39))
Исследования проводились с целью идентификации факторных признаков, определяющих изменение общего количество врачебных посещений в отделении, разработки математической зависимости количества врачебных посещений от факторных признаков. При этом разрабатывались две факторные модели, учитывающие:
- только фактические сведения о посещениях;
- фактические и нормативные сведения о посещениях.
Для пример было взято отделение неврологии и посещения к врачам за март, апрель 2023 г. Коэффициент совместительства не учитывался, расчет вели для физических лиц.
Работник Количество рабочих дней, дни Количество посещений, ед.
в поликлинике на дому итого
март апрель март апрель март апрель март апрель
1 23 21 807 751 25 17 832 768
2 21 20 549 574 1 549 575
3 21 20 534 436 23 20 557 456
4 23 21 819 741 14 16 833 757
5 19 17 513 391 20 19 533 410
Итого 107 99 3222 2893 82 73 3304 2966
Таблица 1 - Количество посещений в поликлинике и на дому по отделению неврологии в марте-апреле 2023 г.
Трехфакторная модель оценки влияния факторов на количество врачебных посещений (Пф) в апреле по сравнению с мартом учитывала количество фактических человеко-дней работы в месяц (Дфобщ), структуры распределения фактических дней работы врачей (Ув1дн), фактического количества посещений в день в среднем к 1-му врачу (П1ф):
Пф = х Дф У • П
Пятифакторная модель оценки влияния факторов на количество врачебных посещений в апреле по сравнению с мартом с учетом нормативных показателей учитывала количество нормативных человеко-дней работы в месяц (Дфн), коэффициента использования рабочего времени (по дням) 1-ми врачами (Кисп.дн.), структуры распределения фактических дней работы врачей (Ув1дн), нормативного количества посещений в день в среднем к 1-му врачу (П1н), коэффициента выработки по посещениям к 1-му врачу (Квыр):
ПФ =Х Днобщ ■ К
исп.дн.
Увг ' П ' К
1дн 1н в
Обе факторные модели являются смешанными, для анализа подобных факторных систем можно использовать лишь способ цепных подстановок [2].
Таблица 2 - Фактические и условно-фактиче-
Посещения Трехфакторная модель Пятифакторная модель
Пф0 3304 3304
Пф усл1 3057 3154
Пф усл2 3050 3057
Пф усл3 х 3050
Пф усл4 х 3196
Пф1 2966 2966
При анализе выработки врачей неврологического отделения по трехфакторной модели было выявлено следующее: количество посещений в апреле по сравнению с мартом уменьшилось с 3304 ед. до 2966 ед. или на 338 ед. (-10,23%). Все три фактора определяли снижение общего количества посещений в апреле по сравнению с мартом: снижение количества рабочих дней с 107 чел.-дн. до 99 чел.-дн. или на 7,48% привело к снижению посещений на 247 ед. (если бы изменилось только общее количество человеко-дней работы отделения при неизменных структуре распределения фактических дней работы врачей и количестве посещений в день в среднем к 1-му врачу, то общее количество посещений снизилось бы на 247 ед. [3057 ед. - 3304 ед.]; влияние фактора 73,09%); изменение структуры распределения фактических дней работы врачей привело к снижению посещений на 7 ед. (если бы изменилась только структура распределения фактических дней работы врачей при неизменных общем количестве человеко-дней работы отделения и
количестве посещений в день в среднем к 1-му врачу, то общее количество посещений снизилось бы на 7 ед. [3050 ед. - 3057 ед.]; влияние фактора 1,93%); снижение среднедневного количества посещений с 31 ед. до 30 ед. или на 2,98% привело к снижению посещений на 84 ед. (если бы изменилось только среднедневное количество посещений при неизменных количестве человеко-дней работы отделения и структуре распределения фактических дней работы врачей, то общее количество посещений снизилось бы на 84 ед. [2966 ед. - 3050 ед.]; влияние фактора 24,98%).
При принятой в поликлинике плановой функции врача-невролога на уровне 388 посещений в месяц и количестве рабочих дней согласно производственному календарю 2023 г. (март - 22 дня, апрель - 21 день), средней переработке по количеству фактических среднедневных посещений относительно нормативных (март - на 75,08%, апрель - на 62,15%) и использовании пятифактор-ной модели было выявлено следующее: количество посещений в апреле по сравнению с мартом уменьшилось с 3304 ед. до 2966 ед. или на 338 ед. (-10,23%). Однако влияние пяти факторов по значимости и направленности (увеличение/уменьшение) было различным: снижение количества нормативных рабочих дней с 110 чел.-дн. до 105 чел.-дн. или на 4,55% привело к снижению посещений на 150 ед. (если бы изменилось только общее количество нормативных человеко-дней работы отделения при неизменных остальных четырех факторах, то общее количество посещений снизилось бы на 150 ед. [3157 ед. - 3304 ед.]; влияние фактора определять нецелесообразно в силу разно-направленности влияния всех пяти факторов); снижение коэффициента использования фонда рабочих дней с 0,973 до 0,943 привело к снижению посещений на 97 ед. (если бы изменился только коэффициент использования фонда рабочих дней при неизменных остальных четырех факторах, то общее количество посещений снизилось бы на 97 ед. [3057 ед. - 3154 ед.]); изменение структуры распределения фактических дней работы врачей привело к снижению посещений на 7 ед. (если бы изменилась только структура распределения фактических дней работы врачей при неизменных прочих факторах, то общее количество посещений снизилось бы на 7 ед. [3050 ед. -3057 ед.]); изменение среднедневного нормативного количества посещений привело к увеличению посещений на 145 ед. (если бы изменились только нормативы среднедневных посещения при неизменных прочих факторах, то общее количество посещений повысилось бы на 145 ед.); снижение среднего уровня перевыполнения норм выработки с 75,08% до 62,15% привело к снижению количества посещений в целом по отделению на 145 ед. [2966 ед. - 3196 ед.].
Использование факторного анализа при выявлении причин изменения количества посещений
позволяет управленческому персоналу на уровне отделения и на уровне медицинской организации понимать причинно-следственные связи изучаемых процессов. При этом следует понимать, что многие резервы могут быть ограничены продолжительностью рабочего дня, квалификацией врача и другими факторами. Кроме того, факторный анализ следует усиливать с учетом структуры посещений на дому и в поликлинике, а также на повторность посещений (первичные, вторичные), причин обращений в поликлинику (по заболеванию, профилактика), о чем также свидетельствуют результаты исследований других авторов [3, 4]. Данная информация в полном объеме находится в медицинской информационной системе и не требует дополнительных затрат времени на
сбор информации, однако существенно повысит качество аналитических работ.
Библиографический список
1. Отчет «Анализ посещений из реестра по врачам» [Электронный ресурс]. - URL: https://wiki.is-mis.ru/pages/viewpage.action?pageId=80347638
2. Савицкая Г.В. Комплексный анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник. - 7-е изд., пе-рераб. и доп. - Москва: ИНФРА-М, 2024. - 608 с.
3. Агамов З.Х. Анализ структуры посещений пациентами врачей городской поликлиники // Исследования и практика в медицине. - 2018. - Т.5, №3. - С. 142-148.
4. Утеулиев Е.С., Конысбаева К.К. Производительность труда медицинских работников организации ПМСП // Вестник Казахского национального медицинского университета. - 2017. - № 4. - С. 346-352.
УДК 338.314
Использование беспилотных летательных аппаратов в сельскохозяйственных организациях как направление увеличения рентабельности производства
зерна
Корсун Надежда Александровна
************
В статье обозначены затраты организации на выращивание ячменя, обоснована необходимость и эффективность использования беспилотных летательных аппаратов как направления увеличения рентабельности производства зерна
Ключевые слова: рентабельность, сельское хозяйство, организация производства, перспективы развития.
************
Для организаций с достаточно интенсивной системой ведения зернового полеводства ученые рекомендуют обратить внимание на внедрение в практику хозяйствования цифровых технологий, позволяющих снизить ресурсоемкость производства [1, 2, 3]. В современных условиях представляет интерес использование беспилотных летательных аппаратов (далее - БПЛА) при проведении работ, предполагающих использование химических средств защиты растений и ухода за растениями. Результаты исследований Кузьминой Е.С., проведенных на базе сельскохозяйственной организации Новосибирской области, демонстрируют достаточно высокую эффективность использования БПЛА при проведении подобных работ -срок окупаемости при использовании собственных БПЛА составил всего 1,7 года [4, 5]. Связано это непосредственно со снижением расхода пестицидов на 15,0% в расчете на 1 га.
Нами был определен эффект и оценена рентабельность производства зерна ячменя при использовании БПЛА на работах, связанных с обработкой посевов средствами защиты растений (предполагалось использование не собственных
квадрокоптеров, а привлечение специализированных сторонних организаций, оказывающих услуги по тарифам 150-300 руб./га в зависимости от вида работ и сельскохозяйственных культур). Для оценки влияния корректировки производственных процессов на рентабельность нами была взята одна из сельскохозяйственных организаций Алтайского края. Фактические затраты предприятия на минеральные удобрения, бактериальные и другие препараты, средства защиты растений при выращивании зерновых культур в отдельные годы достигали 43,1 млн руб. (до 22,37% в общих производственных затратах), в том числе в чистом виде на средства защиты растений - до 25,6 млн. руб. (до 13,32% в общих производственных затратах).
Если принимать во внимание снижение расхода средств защиты и ухода за растениями на 15,0% при неизменной урожайности (расчет в текущих ценах 2022 г.), то общие затраты при корректировке способа проведения работ по химизации снизились с 22822,93 руб./га до 22244,64 руб./га или на 2,53%.
