CC BY
18
Российский медико-биологический вестник
ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ Том 31, № 4, 2023 имени академика И. П. Павлова
йй!: https://doi.org/10.17816/PAVL0VJ609568
Оптимизация системы раннего выявления онкологических заболеваний в медицинских организациях амбулаторно-поликлинического звена
И. Э . Есауленко, Т. Н. Петрова^, А. А. Толбин, О . С. Саурина
Воронежский государственный медицинский университет имени Н . Н . Бурденко, Воронеж, Российская Федерация
АННОТАЦИЯ
Введение. Повышенное внимание к раннему выявлению и профилактике злокачественных новообразований (ЗНО) обусловлено их высокой медико-социальной значимостью .
Цель. Разработать методику раннего выявления и стратификации риска развития ЗНО на амбулаторно-поликлиническом этапе с использованием современных информационных технологий .
Материалы и методы. Использованы данные официальной статистики Росстата и Минздрава России по Воронежской области (ВО). Для сбора первичной информации об уровне онкологической настороженности (ОН) медицинских работников первичного звена было проведено анкетирование по специально разработанной анкете «ОН на амбулаторном приеме», которая содержала 10 вопросов, отражающих частоту выявления ЗНО и предраковых состояний, владение врачами знаниями, методам ранней диагностики и маршрутизации пациентов при выявлении указанной патологии . В анкетировании приняло участие 211 медицинских работников . Для решения задачи выявления ЗНО на ранних стадиях была разработана методика оценки и стратификации риска развития ЗНО, основанная на многоэтапном анализе значимости выявленных факторов риска («сигналов опасности») с применением искусственного интеллекта . Методика была апробирована на тестовой выборке (100 пациентов, у 55 — ЗНО) .
Результаты. Прирост «грубого» показателя заболеваемости за 2013-2022 гг . составил 11,4% . Смертность от ЗНО в 2022 г . составила 170,5 случая на 100 тыс . , что на 0,2 выше предыдущего года . Около 60% впервые выявленных ЗНО были диагностированы на ИМУ стадии . Комплексное изучение причинных факторов запущенных случаев позволило выявить наиболее значимые: несвоевременное обращение пациентов за медицинской помощью, скрытое бессимптомное течение ЗНО и недостаточный уровень ОН врачей первичного звена . При апробации разработанной методики для 41 (82%) больного со ЗНО вероятность развития заболевания оценена как высокая, для 7 (14%) — средняя; у двух (4%) прогноз был ошибочным — спрогнозирована низкая вероятность . Из 50 пациентов, не имеющих на момент обследования ЗНО, 23 (46%) были отнесены к группе низкого, 21 (42%) — среднего, 6 (12%) — высокого риска наличия ЗНО . После внедрения разработанной методики выявляемость рака желудка выросла на 3%, ободочной кишки — на 2%, ЗНО трахеи, бронхов и легких — на 6%, молочной железы, шейки матки и предстательной железы — на 1%, 8%, и 2% соответственно .
Заключение. Разработанная методика позволяет выявить и исключить недостоверные данные, выбрать оптимальное признаковое пространство, характеризующееся минимальной размерностью при достаточной информативности. Это дает возможность распознавать предопухолевые состояния на доклиническом этапе и способствует своевременному выявлению ЗНО на ранних стадиях .
Ключевые слова: онкологическая заболеваемость; онконастороженность; профилактика; ранняя диагностика Для цитирования:
Есауленко И.Э., Петрова Т.Н., Толбин А.А., Саурина О.С. Оптимизация системы раннего выявления онкологических заболеваний в медицинских организациях амбулаторно-поликлинического звена // Российский медико-биологический вестник имени академика И. П. Павлова. 2023. Т. 31, № 4. С. 635-642. й01: https://doi.org/10.17816/PAVL0VJ609568
Рукопись получена: 16 .10 . 2023
Рукопись одобрена: 10 .11. 2023
Опубликована: 31.12 . 2023
© Эко-Вектор, 2023 Все права защищены
ORIGINAL STUDY ARTICLES 636 -
DOI: https://doi.org/10.17816/PAVL0VJ609568
Optimization of System of Early Detection of Oncological Diseases in Outpatient Medical Organizations
Igor' E. Esaulenko, Tat'yana N. PetrovaH, Aleksey A. Tolbin, Ol'ga S . Saurina
N . N . Burdenko Voronezh State Medical University, Voronezh, Russian Federation
ABSTRACT
INTRODUCTION: Increased attention to the early detection and prevention of malignant neoplasms (MNP) is conditioned by their high medical and social significance .
AIM: To develop a methodology of early defection and stratification of risk for development of MNP at the outpatient stage using modern information technologies
MATERIALS AND METHODS: The data of the official statistics of Rosstat and Health Ministry of Russia for the Voronezh region (VR) were used . To collect the primary information about the level of oncological alertness (OA) of primary care workers, a survey was conducted using a specially designed questionnaire (Oncological Alertness on an Outpatient Visit) which contained 10 questions reflecting the frequency of MNP and precancer detection, doctors' knowledge, methods of early diagnosis and patient routing in case this pathology is identified . In the survey, 112 medical workers participated . To identify MNP at early stages, methods of evaluation and stratification of the risk of MNP development were elaborated on the basis of a multi-stage analysis of significance of the identified risk factors ('danger signals') with the use of artificial intelligence . The method was tried on a test sample (100 patients, MNP in 55) .
RESULTS: A 'rough' increase in the incidence rate for 2013-2022 was 11. 4% . The mortality rate from MNPs in 2022 was 170 . 5 per 100 thousand cases, which is 0 . 2 higher than in the previous year. About 60% of the newly identified MNPs were diagnosed at III—IV stage . A comprehensive study of the causative factors of advanced cases permitted to identify the most significant ones: late seeking medical care, latent asymptomatic course of MNP and insufficient OA level of primary care physicians . When testing the developed technique, the probability for the development of the disease was estimated as high in 41 (82%) patients with MNP, medium in 7 (14%), and in 2 (4%) patients the prognosis was erroneous — a low probability was predicted . Of the 50 patients who did not have MNP at the time of examination, 23 (46%) were referred to the group of low, 21 (42%) — of medium, 6 (12%) — of high risk of having a MNP . After the introduction of the developed technique, the detectability of gastric cancer increased by 3%, of colon cancer — by 2%, of tracheal, bronchial and lung cancer — by 6%, of breast, cervix and prostate cancer — by 1%, 8%, and 2%, respectively .
CONCLUSION: The developed method permits to identify and exclude unreliable data, to select the optimal feature space characterized by the minimal dimension with sufficient informational value . This permits identification of precancerous conditions at the preclinical stage and facilitates timely detection of MNP at early stages .
Keywords: oncological morbidity; oncological alertness; prevention; early diagnosis For citation:
Esauienko IE, Petrova TN, ToLbin AA, Saurina OS. Optimization of System of Early Detection of Oncological Diseases in Outpatient Medical Organizations. I. P. Pavlov Russian Medical Biological Herald. 2023;31(4):635-642. DOI: https://doi.org/10.17816/PAVLOVJ609568
Received: 16 .10 . 2023 Accepted: 10 .11. 2023 Published: 31.12 . 2023
eco. vector © Ecu-Vector, 2023
All rights reserved
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
ВО — Воронежская область
ЗНО — злокачественные новообразования
ОН — онкологическая настороженность
ВВЕДЕНИЕ
Злокачественные новообразования (ЗНО) на протяжении многих лет остаются одной из сложнейших социальных и медицинских проблем Несмотря на все достижения современной медицины, внедрение новых методов диагностики и лечения, заболеваемость и смертность от ЗНО во всем мире продолжает неуклонно расти . Ежегодно от ЗНО погибает более 4 тыс . человек, из них в трудоспособном возрасте свыше 30% . Это существенно влияет на демографический процесс, негативно отражается на численности и продолжительности жизни населения [1, 2] .
В Воронежской области (ВО), как и Российской Федерации в целом, несмотря на все принимаемые меры, отмечается неуклонный рост заболеваемости и смертности от ЗНО [3]. На конец 2022 г . в области на учете в онкологических учреждениях состояло 71536 больных, из них 20598 пациентов — 5 лет и более . Выявлено 7195 новых случаев ЗНО . Прирост «грубого» показателя заболеваемости за последние десять лет составил 11,4% Особенно высокий прирост за 10-летний период наблюдается при раке предстательной железы (129,4%), щитовидной железы (79,3%), меланоме кожи (49,7%), раке ободочной кишки (37,9%), молочной железы (33,8%), прямой кишки (32,6%) [3, 4] . ЗНО являются второй ведущей причиной смерти после болезней системы кровообращения [5]. На первом году жизни с момента установления диагноза умирает практически каждый третий человек. Во многом это связано с диагностикой заболевания в «запущенной» и распространенной стадии патологии, что обусловлено в значительной степени несовершенством первичной и вторичной профилактики, а также несвоевременной диагностикой и, как следствие, недостаточной эффективностью лечения [6-9] .
Между тем значительная доля ЗНО потенциально предотвратима в случае своевременной ранней диагностики [10, 11] . Для решения этой задачи врачи должны быть вооружены не только знаниями и умениями, но и несложными цифровыми инструментами, позволяющими правильно оценивать симптомы и признаки фоновых заболеваний с высоким риском развития онкологической патологии [12] . Это свидетельствует о необходимости более активной разработки и реализации эффективных скрининговых программ и улучшения методик раннего выявления «сигналов опасности» рака
на уровне первичного звена здравоохранения [13, 14] .
Цель — разработка методики раннего выявления и стратификации риска развития онкологических заболеваний на амбулаторно-поликлиническом этапе с использованием современных информационных технологий
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Исследование носило комплексных характер и решение его задач осуществлялось в несколько этапов На первом этапе были проанализированы показатели заболеваемости ЗНО по данным официальной статистики Росстата и Минздрава России, а также статистической отчетности по ВО . Проведен анализ данных отчетных форм федерального статистического наблюдения № 30 и № 12 за период 2013-2022 гг .
Исследовались учетно-отчетные документы:
- «Извещение о больном ЗНО (форма 099/у)»;
- «Медицинская карта амбулаторного больного (форма 025/у)»;
- «Протокол запущенности (форма 027/у)»;
- годовые отчеты
Методом сравнительного анализа проведено исследование показателей заболеваемости и смертности, они представлены в виде показателей, стандартизованных по мировому стандартному населению, на 100 тыс . населения . Проведена сравнительная оценка структуры заболеваемости с учетом пола и возраста
На следующем этапе была детально изучена структура и объемы оказываемой онкологической помощи населению . Проведен комплексный сравнительный анализ различных организационных, экономических и других ресурсов деятельности медицинских организаций, входящих в структуру онкологической службы ВО
Для сбора первичной информации об уровне онкологической настороженности (ОН) медицинских работников первичного звена было проведено анкетирование по специально разработанной анкете «ОН на амбулаторном приеме», которая содержала 10 вопросов, отражающих частоту выявления онкологической патологии и предраковых состояний, владение врачами знаниями, методам ранней диагностики и маршрутизации пациентов при выявлении указанной патологии В анкетировании приняло участие
211 медицинских работников наиболее крупных поликлиник города и области .
Нами была разработана методика для раннего выявления ЗНО, основанная на многоэтапном анализе значимости выявленных факторов риска с применением искусственного интеллекта (рис . 1) . Техническое решение включает в себя более 100 различных
вопросов, подготовленных специалистами на основе самых актуальных клинических рекомендаций, утвержденных Минздравом России. Сначала система принимает во внимание жалобы пациента, на основе этой информации формирует следующий блок вопросов из списка наиболее распространенных «сигналов риска», и так может повториться несколько раз .
Рис. 1. Топология искусственной нейронной сети, поиска закономерностей и обобщения входных данных.
В качестве данного слоя выступают показатели «эталонных случаев» онкопатологии из базы данных Связи между входным и скрытым слоем позволяет определить «расстояние» в многофакторном пространстве между новым запросом и случаем-эталоном, для которых известны показатели
На третьем этапе расположены «выходные нейроны» в количестве, равном количеству прогнозируемых показателей. Связи между скрытым и выходным слоем нейронов позволяют выполнить усреднение показателей случаев-эталонов с весовыми коэффициентами, зависящими от расстояния между ними . Для этого выбираются наиболее похожие случаи-эталоны и усредняются (с определенными весами) их известные показатели у для получения прогноза: где у — выходной показатель} случай-эталон из базы
=%; ■ «Ш+% ■ аЛг>)+■ аАг*)=ЪУя' аЛг.)
данных; а(г) — весовой коэффициент нейрона-эталона /, зависящий от расстояния г в факторном пространстве (Р1, Р2 .... Рт) между данными для прогноза и /-м эталонным случаем; N — количество эталонов (количество локаций онкологической патологии в наборе обучающих данных)
В итоге автоматизированное решение составляет список из возможных видов и форм ЗНО, оценивает степень выраженности симптомов и предлагает информацию врачу. Онкопатология, требующая, по мнению системы, первоочередного рассмотрения, визуально выделяется для привлечения внимания . Каждый выделенный пункт дополняется списком соответствующих диагностических процедур, которые можно назначить пациенту для уточнения диагноза, а также ссылкой на соответствующие клинические рекомендации — врач может одним щелчком мыши получить дополнительную информацию .
Статистическая обработка выполнена на основе пакета программ статистического анализа с использованием расчетных таблиц в формате Excel .
РЕЗУЛЬТАТЫ
Анализ заболеваемости населения ЗНО с 2013 по 2022 г . показал, что на протяжении указанного периода по ВО прослеживается негативная динамика заболеваемости по всем возрастным категориям . Ежегодно в ВО диагностируется около 10 тыс . новых случаев ЗНО . В 2022 г. впервые выявлено 9188 заболеваний ЗНО (в 2021 г . — 10715) . Онкозаболеваемость составила 439,83 случая на 100 тыс . населения (в 2021 г . — 401,6) .
По данным официальной статистики ВО, число пациентов, состоявших на учете в медицинских организациях города и области с диагнозом ЗНО, в конце 2022 г . составило 72393 человека, что выше показателя 2021 г . на 2,6% .
В структуре заболеваемости последние несколько лет лидируют ЗНО молочной железы (12,5%), трахеи, бронхов, лёгкого (9,7%), новообразования кожи (8,6%), патология толстой кишки (7,5%) и желудка (6,5%) .
Заболеваемость ЗНО имеет различия между мужчинами и женщинами . У мужчин наиболее часто выявляли онкологические опухоли легких, простаты и кожи . В 2022 г . у 743 (28,7%) мужчин был впервые выявлен рак трахеи, бронхов и легких, у 705 (27,2%) — рак предстательной железы, у 632 (24,4%) — новообразования кожи (включая меланому) и у 470 (18,2%) мужчин — рак ободочной и прямой кишки. Среди женщин ВО самыми распространенным были злокачественные новообразования груди 388 (12,5%), шейки матки и кожи 263 (8,6%)
ЗНО являются одной из ведущих причин смерти в ВО, занимая второе место после сердечно-сосудистых
заболеваний . За 2022 г . от онкологических заболеваний умерло 4162 жителя ВО, что всего на 0,2 процента меньше по сравнению с 2021 г . Смертность от злокачественных новообразований в 2022 г . составила 170,5 случая на 100 тыс . человек . Среди лидеров по уровню смертности рак легких (719 умерших), от рака молочной железы в 2022 году ушли из жизни 348 жителей области, от рака желудка — 345 и от рака ободочной кишки 274 человека
В ВО из числа пациентов, взятых под диспансерное наблюдение в 2020 г . с впервые в жизни установленным диагнозом, 66,2% ЗНО были выявлены на I-II стадии . Это на 0,1 процентного пункта ниже показателей 2019 г . При этом на 0,1 процентного пункта увеличилась доля пациентов, у которых онкология была обнаружена на поздних стадиях (III и IV стадии). Наиболее высокие уровни поздней диагностики (IV стадия) при раке поджелудочной железы — 52,76%, легких — 38,98%, желудка — 33,67%, пищевода — 32,50%, ободочной кишки — 24,55% . Неоправданно высоким остается временной интервал от первого обращения пациента до выявления заболевания (рис 2)
Рис. 2. Распределение пациентов с злокачественными новообразованиями по времени от первого обращения до подтвержденного диагноза (%).
Между тем анализ обращений за медицинской помощью пациентов с ЗНО показал, что 58,9% больных первично обращались с жалобами к участковым терапевтам, 39,4% — к хирургам, 16,2% — к другим специалистам поликлиники . При этом, несмотря на характерные жалобы, у 29,9% больных специальное обследование не проводилось
Выявленные дефекты врачи первичного звена здравоохранения связывают с недостаточным уровнем знаний о возрастных особенностях ЗНО и отсутствием четких представлений о фоновых заболеваниях ЗНО . Низкий уровень верификации опухолевых процессов на уровне первичного звена приводит к увеличению нагрузки на врачей-онкологов
Причинно-следственный анализ недостаточной эффективности онкопрофилактической деятельности позволил систематизировать недостатки в реализации противораковых скрининговых программ, в работе смотровых кабинетов и женских консультаций, в управлении процессами онкопрофилактики . Доминирующее значение имеют дефекты онкопрофосмотров (28,1%), бессимптомное течение (26,21%), несвоевременное обращение за МП (23,8%), отказ от обследования (7,5%) и неисполнение рекомендаций врача (3,8%) От медицинских работников поздняя диагностика ЗНО зависит в клиническом плане в 14,1% случаев, от организации и качества онкопрофосмотров в 28,1%, от работы с отказавшимися от обследования и лечения в 7,5%,
от низкого уровня медицинской грамотности и сани-тарно-просветительной работы в 23,7% .
Проведенное анкетирование врачей первичного звена на предмет определения уровня ОН выявило ее недостаточный уровень среди медицинских работников как в городских (11,3%), так и в районных поликлиниках (17%) . Среди причин, препятствующих повышению ОН, врачи отметили: высокую нагрузку излишней «бумажной» работой (41% респондентов), повышение нагрузки на врача в связи с необходимостью совмещения должностей (23%) и недостаточное количеством времени на прием (15%) . Каждый пятый опрошенный специалист (21%) отмечал низкую медицинскую активность самих пациентов и населения в целом .
Разработанная нами методика раннего выявления ЗНО, основанная на многоэтапном анализе значимости выявленных факторов риска с применением искусственного интеллекта, была апробирована на тестовой выборке, в которую вошло 100 пациентов, у 55 из них были зарегистрированы ЗНО . Для 41 (82%) больного со ЗНО спрогнозирована высокая вероятность развития заболевания, для 7 (14%) — средняя вероятность, и только для 2 (4%) прогноз был ошибочным — была спрогнозирована низкая вероятность развития заболевания . Из 50 пациентов, не имеющих на момент обследования ЗНО, 23 (46%) были отнесены к группе низкого риска (маловероятно развитие заболевания), 21 (42%) — к группе среднего риска (возможно развитие заболевания) и 6 (12%) попали в группу высокого риска (вероятно развитие заболевания) .
В соответствии с конкретными локализациями были получены следующие результаты: выявляемость рака желудка выросла на 3%, ободочной кишки на 2%, ЗНО трахеи, бронхов и легких увеличилась на 6%, а молочной железы, шейки матки и предстательной железы на 1%, 8%, и 2% соответственно .
ОБСУЖДЕНИЕ
Специализированную онкологическую помощь населению ВО оказывает областной клинический онкологический диспансер, в состав которого входят: стационар на 350 коек, поликлиника на 380 посещений и дневной стационар на 35 мест В структуру онкологической службы ВО входят также онкологические кабинеты учреждений здравоохранения (32 кабинета в Центральных районных больницах и 23 кабинета в поликлиниках г . Воронежа) .
При высоком показателе обеспечения населения кадрами (0,85 на 10 тыс населения) в регионе существует кадровый дисбаланс занятости штатных должностей профильных специалистов: занятость штатных должностей врачей-онкологов в городе составляет 83,3% при более негативной реальности занятости штатных должностей в сельских районах,
где укомплектованность составляет не более 73,4% При этом число штатных единиц онкологов в муниципальных учреждениях здравоохранения сельских районов в расчете на 10000 жителей только за текущий год снизилось на 10,3% . Недостаток физических лиц врачей-онкологов отчасти перекрывается высоким коэффициентом совместительства: в городе он составляет 1,21, а в сельских районах — 1,3 . На этом фоне отмечается рост нагрузки на врача поликлинического звена Так, за 10-летний период среднее число больных со злокачественными новообразованиями, состоящих на учете, в расчете на одного врача возросло в 3,5 раза Это, безусловно, сказывается на снижении доступности специализированной медицинской помощи населению и качестве ее оказания
Наличие у врача первичного звена четкого стереотипа ОН может способствовать уменьшению частоты запущенных стадий опухолей вследствие начала специализированного лечения на более ранних этапах . В такой ситуации основной задачей терапевта и врача общей практики является выявление подозрительной на ЗНО симптоматики с использованием алгоритмизированного подхода и направление пациента в специализированное учреждение
При выявлении онкологического заболевания на IV стадии выживаемость пациентов редко превышает 10%, в то время как при выявлении на I стадии этот показатель может достигать 90% . При этом, несмотря на неоспоримо важную роль пациента в выявлении ранних проявлений ЗНО, именно врач первичного звена обладает квалификацией и знаниями, необходимыми для назначения дополнительных обследований и направления больного к профильному специалисту Однако на ОН врача могут негативно влиять различные факторы . Среди основных причин — перегруженность врачей и кадровый дефицит Для решения этих проблем на помощь врачу приходят цифровые технологии
Развитие цифровых технологий в медицине на сегодняшний день является одной из приоритетных задач государства В рамках национального проекта «здравоохранение» к 2030 г в России планируется сформировать более 100 центров научно-технологического цифрового развития Ведущие научные, исследовательские центры и 1Т-компании страны консолидируют усилия для поиска нестандартных и современных решений по улучшению качества медицинского обслуживания на всех уровнях здравоохранения Онкология не отстает от этих тенденций
Главная задача цифровых решений в онкологии заключается в оценке неспецифичных симптомов ЗНО на ранних стадиях. Анализ таких симптомов особенно важен и актуален: от 40% до 80% пациентов с онкологическим диагнозом обращались к врачам первичного звена с жалобами на кашель (56%),
головные боли (51%), повышенное артериальное давление (37%), на изменения кожных покровов (18%), а каждый третий наблюдался у врача по поводу сопутствующей патологии — ожирения, хронической обструктивной болезни легких, астмы, анемии, заболеваний желудочно-кишечного тракта и др Использование систем автоматизированного скрининга будет заключаться в обобщении и систематизации жалоб пациента в соответствии с определенным набором предикторов риска развития какой-либо формы рака, врачу будет рекомендовано назначить пациенту дополнительные исследования . В совокупности это позволяет существенно сократить время принятия клинических решений и своевременно направить пациента к профильным специалистам
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Анализ представленных результатов позволяет сделать вывод об эффективности предложенной модели раннего выявления риска злокачественных новообразований и целесообразности ее применения на практике для прогнозирования развития заболевания и формирования диспансерных групп Заболевание (ошибочно) не было спрогнозировано только в 2% случаев, при этом вероятность ниже 30% не была получена ни для одного больного
ДОПОЛНИТЕЛЬНО
Финансирование. Авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования. Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Вклад авторов: Есауленко И. Э. — проверка и правка рабочей версии статьи, окончательное утверждение рукописи; Петрова Т. Н. — концепция и дизайн исследования, статистический анализ данных, редактирование текста статьи; Толбин А. А. — анализ и интерпретация данных, анализ данных и литературы, подготовка первого варианта статьи; Саурина О. С. — организация исследования, получение данных, формулирование объема и содержания статьи. Авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией).
Funding. This article was not supported by any external sources of funding. Conflict of interests. The authors declare that there is no external funding for the study.
Contribution of the authors: I. E. Esaulenko — checking and editing the working version of the article, final approval of the manuscript; T. N. Petrova — concept and design of the study, statistical analysis of data, editing of the text of the article; A. A. Tolbin — analysis and interpretation of data, data analysis and literature, preparation of the first version of the article; O. S. Saurina — organization of research, data acquisition, formulation of the volume and content of the article. The authors confirm the correspondence of their authorship to the ICMJE International Criteria. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Александрова Л.М., Старинский В.В., Каприн А.Д., и др. Профилактика онкологических заболеваний как основа взаимодействия онкологической службы с первичным звеном здравоохранения // Исследования и практика в медицине. 2017. Т. 4, № 1. С. 74-80. doi: 10.17709/2409-2231-2017-4-1-10
2. Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О., ред. Состояние онкологической помощи населению России в 2021 году. М.; 2022.
3. Мошуров И.П., Данилов В.М., Абрамов С.И. Эпидемиологические особенности заболеваемости злокачественными новообразованиями населения Воронежской области за 10 лет наблюдения // Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2018. № 2. С. 152-166.
4. Сыч Г.В., Косолапов В.П., Гулов В.П., и др. Организация онкологической службы на территории Воронежской области: состояние, проблемы и перспективы развития // Вестник новых медицинских технологий. Электронный журнал. 2018. № 3. С. 46-54. doi: 10.24411/2075-4094-2018-16048
5. Черных Е.А., Чернов А.В. Оценка доступности медицинской помощи пациентам с болезнями системы кровообращения в Воронежской области // Российский медико-биологический вестник имени академика И. П. Павлова. 2022. Т. 30, № 2. С. 167-174. doi: 10.17816/РАУ1_СШ97253
6. Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О., ред. Злокачественные новообразования в России в 2019 г. (заболеваемость и смертность). М.; 2020.
7. Киселев И.Л., Хвостовой В.В., Долгин В.И., и др. Анализ общей онкологической настороженности у медицинских работников первичного звена. В сб.: Материалы Первого Международного форума онкологии и радиологии; Москва, 23-27 сентября 2019 г. М.; 2019. С. 143.
8. Мерабишвили В.М. Злокачественные новообразования в СевероЗападном федеральном округе России (заболеваемость, смертность, достоверность учета, выживаемость больных). Экспресс-информация. Вып. 5. СПб.; 2020. С. 236.
9. Жуйкова Л.Д., Чойнзонов Е.Л., Ананина О.А., и др. Состояние онкологической помощи населению административных центров Сибирского федерального округа // Профилактическая медицина. 2021. Т. 24, № 3. С. 7-13. doi: 10.17116/рга^2021240317
10. Мошуров И.П., Кравец Б.Б., Коротких Н.В., и др. Оптимизация онкологической помощи в первичном звене здравоохранения. Воронеж: Научная книга; 2017.
11. Серов Д.В. Оценка доступности и удовлетворенность амбулаторно-поликлинической помощью взрослого населения г. Москвы // Российский медико-биологический вестник имени академика И. П. Павлова. 2016. № 2. С. 31-37.
12. Сычева А.С., Вёрткин А.Л., Кебина А.Л. Онкологическая настороженность у пациентов на амбулаторном терапевтическом этапе // Медицинский алфавит. 2021. № 7. С. 41-45. doi: 10.33667/2078-5631-2021-7-41-45
13. Мошуров И.П., Кравец Б.Б., Власов А.В., и др. Критерии оценки результативности онкологической помощи в районных больницах // Врач-аспирант. 2016. № 4 (77). С. 22-30.
14. Федоськина А.К., Федоськина Л.А. Реализация бережливого подхода в контексте новой модели медицинской организации: итоги и перспективы // Российский медико-биологический вест-
ник имени академика И. П. Павлова. 2022. Т. 30, № 1. C. 39-50. doi: 10.17816/PAVLOVJ70181
REFERENCES
1. Aieksandrova LM, Starinsky VV, Kaprin AD, et ai. Prevention of oncological diseases as the basis of interaction of oncological service with primary link of health care. Research and Practical Medicine Journal. 2017;4(1):74-80. (In Russ). doi: 10.17709/2409-22312017-4-1-10
2. Kaprin AD, Starinskiy VV, Shakhzadova AO, editors. Sostoyaniye onkologicheskoy pomoshchi naseleniyu Rossii v 2021 godu. Moscow; 2022. (In Russ).
3. Moshurov IP, Daniiov VM, Abramov SI. Epidemiological features of the incidence of malignant tumors in population of the Voronezh region, for 10 years of observation. Current Problems of Health Care and Medical Statistics. 2018;(2):152-66. (In Russ).
4. Sych GV, Kosoiapov VP, Guiov VP, et ai. The organization of cancer services in the territory of the Voronezh region: state, problems and prospects of development. Journal of New Medical Technologies, eEdition. 2018;(3):46-54. (In Russ). doi: 10.24411/2075-4094-2018-16048
5. Chernykh EA, Chernov AV. Accessibility of Medical Assistance to Patients with Diseases of the Circulatory System in the Voronezh Region. I. P. Pavlov Russian Medical Biological Herald. 2022;30(2):167-74. (In Russ). doi: 10.17816/PAVL0VJ97253
6. Kaprin AD, Starinskiy VV, Shakhzadova AO, editors. Zlokachestvennyye novoobrazovaniya v Rossii v 2019 godu (zabolevayemost' i smertnost'). Moscow; 2020. (In Russ).
7. Kiseiev IL, Khvostovoy VV, Doigin VI, et ai. Analysis of malignancies among heaith care workers in primary care. In: Materialy Pervogo
Mezhdunarodnogo Foruma Onkologii i Radiologii; Moscow, 23-27 September 2019. Moscow; 2019. P. 143. (In Russ).
8. Merabishviii VM. Malignant tumors in the North-West Federal Region of Russia (morbidity, mortality, index accuracy, survival). Expressinformation. 5th ed. Saint-Petersburg; 2020. P. 236. (In Russ).
9. Zhuikova LD, Choynzonov EL, Ananina OA, et al. The cancer care status for the population of the administrative centers of the Siberian Federal Region. Profilakticheskaya Meditsina. 2021 ;24(3):7— 13. (In Russ). doi: 10.17116/profmed2021240317
10. Moshurov IP, Kravets BB, Korotkikh NV, et al. Optimizatsiya onkologicheskoy pomoshchi v pervichnom zvene zdravookhraneniya. Voronezh: Nauchnaya kniga; 2017. (In Russ).
11. Serov DV. Assessment of the accessibility and satisfaction adult population of the Moscow in outpatient care. I. P. Pavlov Russian Medical Biological Herald. 2016;(2):31-7. (In Russ).
12. Sycheva AS, Vertkin AL, Kebina AL. Oncological alertness in patients at outpatient therapeutic stage. Medical Alphabet. 2021;(7):41-5. (In Russ). doi: 10.33667/2078-5631-2021-7-41-45
13. Moshurov IP, Kravets BB, Vlasov AV, et al. Kriterii ocenki rezul'tativnosti onkologicheskoy pomoshchi v rayonnykh bol'nitsakh. Vrach-Aspirant. 2016;(4):22-30. (In Russ).
14. Fedos'kina AK, Fedos'kina LA. Implementation of the Lean Approach in the Context of the New Model of Medical Organization: Results and Prospects. I. P. Pavlov Russian Medical Biological Herald. 2022;30(1):39-50. (In Russ). doi: 10.17816/PAVL0VJ70181
ОБ АВТОРАХ
Есауленко Игорь Эдуардович, д.м.н., профессор; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2424-2974; eLibrary SPIN: 9361-6140; е-mail: [email protected]
*Петрова Татьяна Николаевна, д.м.н., профессор; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5701-9779; eLibrary SPIN: 9440-7638; е-mail: [email protected]
Толбин Алексей Александрович;
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8633-712X; eLibrary SPIN: 9441-7270; е-mail: [email protected]
Саурина Ольга Семеновна, д.м.н., профессор; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2182-1310; eLibrary SPIN: 4590-0252; е-mail: [email protected]
AUTHOR'S INFO
Igor' E. Esaulenko, MD, Dr. Sci. (Med.), Professor; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2424-2974; eLibrary SPIN: 9361-6140; е-maii: [email protected]
*Tat'yana N. Petrova, MD, Dr. Sci. (Med.), Professor; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5701-9779; eLibrary SPIN: 9440-763B; е-maii: [email protected]
Aleksey A. Tolbin;
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-B633-712X; eLibrary SPIN: 9441-7270; е-maii: [email protected]
Ol'ga S. Saurina, MD, Dr. Sci. (Med.), Professor; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-21B2-1310; eLibrary SPIN: 4590-0252; е-maii: [email protected]
* Автор, ответственный за переписку / Corresponding author
