CC BY
17
УДК 614.2:311.2:51-7 DOI 10.24411/2220-7880-2020-10134
ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ МНОГОМЕРНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ПРОФИЛАКТИЧЕСКОЙ РАБОТЫ РЕГИОНАЛЬНОГО ДЕТСКОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ
Чагаева Н.В., Пономарева О.В., Петров Б.А., Петров С.Б.
ФГБОУ ВО Кировский государственный медицинский университет Минздрава России, Киров, Россия (610998, г. Киров, ул. К. Маркса, 112), e-mail: sbpetrov@mail.ru
Цель исследования: дать оценку результату применения многомерных методов медицинской статистики - кластерному и факторному анализу при изучении показателей профилактической работы медицинских организаций, оказывающих первичную медико-санитарную помощь детскому населению в масштабах субъекта Российской Федерации.
Данные о показателях профилактической работы и ресурсах здравоохранения районов Кировской области получены путем анализа медико-статистической информации Медицинского информационно-аналитического центра Министерства здравоохранения Кировской области за период с 2017 по 2018 год. В качестве показателей профилактической работы медицинских организаций были взяты: охват плановыми профилактическими медицинскими осмотрами детского населения, выполнение плана профилактических медицинских осмотров детского населения, удельный вес профилактических посещений медицинских организаций по каждому району Кировской области. С целью группировки районов области по близким значениям изучаемых признаков выполнен кластерный анализ методом k-средних. Для сокращения объема изучаемых данных и выделения обобщенных переменных, влияющих на показатели профилактической работы, выполнен факторный анализ методом главных компонент. С помощью кластерного анализа были выделены 3 кластера, статистически значимо отличающиеся по показателям профилактической работы (p<0,05). Факторный анализ позволил выделить 6 факторов, объясняющих 80,57% дисперсии медико-статистических показателей в исследуемых районах. Приоритетным фактором, который возможно использовать в качестве критерия, влияющего на показатели профилактической работы в районах области, можно считать фактор, характеризующий уровень обеспеченности детского населения врачами-педиатрами и уровень совместительства должностей врачей-педиатров (фактор доступности медицинской помощи).
Применение комплекса многомерных методов статистической обработки данных - кластерного и факторного анализа в изучении показателей профилактической работы медицинских организаций, оказывающих ПМСП детскому населению, позволяет классифицировать административные территории по значению показателей профилактической работы, формировать индикаторы, критерии оценки и прогнозирования данных показателей в сфере принятия управленческих решений в системе здравоохранения.
Ключевые слова: управление здравоохранением, детское население, профилактика заболеваний, кластерный анализ, факторный анализ, обработка данных.
STATISTICAL ANALYSIS TO STUDY THE PREVENTIVE WORK OF REGIONAL CHILDREN'S HEALTH
Chagaeva N.V., Ponomareva O.V., Petrov B.A., Petrov S.B.
Kirov State Medical University, Kirov, Russia (610998, Kirov, K. Marx St., 112), e-mail: sbpetrov@mail.ru
The aim of the study was to evaluate the result of the application of multivariate methods of health statistics cluster and factor analysis when studying indicators for preventive work of medical institutions providing primary health care for children in the scope of the subject of the Russian Federation.
Data on the indicators of preventive work and health resources of the districts in Kirov region were obtained by analyzing medical and statistical information in the period from 2017 to 2018. As indicators for preventive work in medical organizations were taken the following: the coverage of regular preventive medical examinations of the child population, the implementation of the plan of preventive medical examinations of the child population, the proportion of preventive visits to medical institutions in each district of Kirov region. Using cluster analysis, 3 clusters were identified that differ statistically significantly in terms of preventive work. Using factor analysis, 6 factors were identified. The priority factor that can be used as a criterion that affects the indicators of preventive work in the districts of the region can be considered a factor that characterizes the level of provision of children's population with pediatricians and the level of concurrency of positions of pediatricians. The use of a complex of multidimensional methods of statistical data processing-cluster and factor analysis, allows classifying administrative territories by the value of indicators of preventive medical work, forming indicators, criteria for evaluating and predicting these indicators in the field of managerial decision-making in the health system.
Keywords: health management, children's population, disease prevention, cluster analysis, factor analysis, data science.
г
Вятский медицинский вестник, № 4(68), 2020
Современный этап развития здравоохранения Российской Федерации напрямую связан с поиском и реализацией новых путей повышения качества и доступности оказания медицинской помощи. В сфере здравоохранения главной составляющей изменений является национальный проект «Здравоохранение» с 8 федеральными проектами, направленными на повышение эффективности и качества медицины [1]. Одним из ведущих направлений становится повышение качества медицинской помощи детскому населению в первичном звене, в частности, в рамках федерального проекта «Развитие детского здравоохранения, включая создание современной инфраструктуры оказания медицинской помощи детям». Учитывая многофакторность причин детской патологии (в том числе и экологические факторы [2]), снижение уровня заболеваемости и смертности детского населения, в соответствии со структурой данного проекта, планируется достигнуть, в первую очередь, за счет повышения эффективности профилактической работы медицинских организаций, оказывающих первичную медико-санитарную помощь (ПМСП) детскому населению. В частности, федеральным проектом предусматривается увеличение охвата детского населения профилактическими осмотрами и повышение доли посещений детьми медицинских организаций с профилактическими целями [3]. В условиях цифровой трансформации современного здравоохранения, изучение и оценку эффективности достижения целевых показателей федерального проекта, можно выполнить с помощью анализа «больших данных» используя многомерные методы статистического анализа и элементы искусственного интеллекта [4, 5].
Цель исследования: дать оценку результату применения многомерных методов медицинской статистики - кластерному и факторному анализу при изучении показателей профилактической работы медицинских организаций, оказывающих первичную медико-санитарную помощь детскому населению в масштабах субъекта Российской Федерации.
Материал и методы
Исследование выполнено на базе кафедры общественного здоровья и здравоохранения с курсом экономики и управления, кафедры гигиены Кировского ГМУ Данные о показателях профилактической работы и ресурсах здравоохранения районов Кировской области получены путем анализа медико-статистической информации Медицинского информационно-аналитического центра (МИАЦ) Министерства здравоохранения Кировской области в период с 2017 по 2018 год. В качестве показателей профилактической работы медицинских организаций, оказывающих ПМСП детскому населению, были взяты: охват плановыми профилактическими медицинскими осмотрами детского населения в возрасте от 0 до 14 лет, охват профилактическими медицинскими осмотрами детского населения в возрасте от 15 до 17 лет, выполнение плана профилактических
медицинских осмотров детского населения в возрасте от 0 до 14 лет, выполнение плана профилактических медицинских осмотров детского населения в возрасте от 15 до 17 лет, удельный вес профилактических посещений медицинских организаций по каждому району Кировской области. Для характеристики ресурсов здравоохранения, обеспечивающих профилактическую деятельность, использовались показатели обеспеченности врачами и средними медицинскими работниками, укомплектованности должностей врачей и средних медицинских работников, количества педиатрических участков, укомплектованности должностей врачей-педиатров, коэффициент совместительства врачей-педиатров, функция должности врача-педиатра, количество участков врачей общей практики (ВОП) и показатель обеспеченности ВОП по каждому району. Статистическая обработка включала описание и анализ полученных данных. С целью группировки районов по близким значениям изучаемых признаков выполнен кластерный анализ методом k-средних. Оценка нормальности распределения количественных учетных признаков выполнена с помощью критерия Колмогорова - Смирнова. Данная оценка показала, что исследуемые количественные признаки имеют распределение близкое к нормальному. Количественные данные представлены средней арифметической (M) и средним квадратичным отклонением (±с). Качественные данные представлены относительными величинами (P,%) и их 95% доверительными интервалами. Расчет 95% доверительных интервалов относительных величин выполнен методом Монте-Карло с помощью программы WinBUGS. Для сокращения объема изучаемых данных и выделения обобщенных переменных, влияющих на показатели профилактической работы, выполнен факторный анализ методом главных компонент с вращением корреляционной матрицы по типу «варимакс» с нормализацией Кайзера. Множественная оценка статистической значимости различий количественных данных выполнена с помощью однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) с апостериорными парными сравнениями с применением критерия Ньюмена - Кейлса - определялись число F и уровень статистической значимости (p). Оценка статистической значимости различий качественных данных выполнена с помощью критерия Хи-квадрат (х2) с определением значения х2, числа степеней свободы (df) и статистической значимости (p) [6]. В качестве критического уровня статистической значимости различий выбрано значение p<0,05. Статистическая обработка выполнена с помощью программных пакетов MS Excel, Statistica 10.0, WinBUGS 1.4.3.
Результаты исследования
С помощью кластерного анализа были выделены 3 группы (кластера), статистически значимо отличающиеся по показателям профилактической работы. В кластер № 1 вошли 3 района, в кластер № 2 - 12 районов и в кластер № 3 - 24 района области (табл.1).
Таблица 1
Характеристика выделенных кластеров
Кластер Численность детского населения M±G % сельского населения M±G Плотность населения чел./м2 M±G
1 1967,0±1236,52 45,23±17,64 5,17±3,2
2 3241,08±2799,41 55,37±17,46 5,26±3,16
3 2769,5±2766,01 47,04±17,76 6,93±5,96
F ; р F=0,29; p=0,75 F=0,98; p=0,38 F=0,5; p=0,61
Выделенные кластеры не имеют статистически В таблице 2 приведены 95% доверительные
значимых различий по численности детского населе- интервалы показателей профилактической работы в ния, плотности населения и проценту сельского на- районах выделенных кластеров. селения.
Таблица 2
Показатели профилактической работы в выделенных кластерах
Кластер Охват профилактическими медицинскими осмотрами, % (С195%) Выполнение плана профилактических осмотров, % (С195%)
Дети 0-14 лет Дети 15-17 лет Дети 0-14 лет Дети 15-17 лет
1 19,6-22,77 5,18-10,17 22,94-26,26 8,02- 3,91
2 70,74-73,88 57,69-63,13 81,2-83,84 65,14-72,84
3 81,0-83,8 86,89-92,36 95,24-96,68 92,47-96,51
х2; ^ ; р X2 = 2428,08; ^ = 2; р<0,001 X2 = 629,75; ^ = 2; р<0,001 X2 = 3670,46; ^ = 2; р<0,001 X2 = 690,35; ^ = 2; р<0,001
В кластер № 1 вошли районы, имеющие статистически значимо меньший уровень охвата профилактическими медицинскими осмотрами и выполнения плана осмотров. Наибольший охват медицинскими осмотрами и выполнение плана наблюдаются в кластере № 3.
В таблице 3 представлен удельный вес профилактических посещений в выделенных кластерах.
В кластер № 1 вошли районы, имеющие статистически значимо меньший удельный вес профилактических посещений. С помощью факторного анализа выделено 6 факторов, объясняющих 80,57% дисперсии медико-статистических показателей в исследуемых районах (кластерах). Наибольшую долю
Фактор № 1 имеет сильную прямую корреляционную связь с численностью детского населения, количеством педиатрических участков и физических лиц врачей-педиатров. Фактор № 2 имеет сильную прямую связь с показателями обеспеченности врачами, в том числе врачами общей практики, а также умеренную отрицательную связь с показателем средней численности детей на участке. Фактор №3 отличается сильной прямой связью с показателями обеспеченности и темпа прироста количества средних медицинских работников на 10 000 населения. Фактор № 4 харак-
объясненной дисперсии (23,74%) имеет фактор № 1. Факторные нагрузки в виде коэффициентов корреляции Пирсона изучаемых признаков и выделенных факторов представлены в таблице 4.
Таблица 3
Удельный вес профилактических посещений
в выделенных кластерах
Кластер Удельный вес профилактических посещений, % (С195%)
1 48,68-49,72
2 51,77-52,86
3 51,0-52,02
х2; ^ р X2 = 73,13; аг = 2; р<0,001
теризуется умеренной прямой связью с показателем коэффициента совместительства врачебного персонала. Фактор № 5 имеет сильную прямую корреляцию с показателем обеспеченности врачами-педиатрами на 10 000 населения и сильную обратную корреляционную связь с коэффициентом совместительства врачей-педиатров участковых. Фактор № 6 характеризуется сильной прямой корреляционной связью с показателем темпа прироста количества врачей на 10 000 населения и прямой умеренной связью с показателем темпа прироста количества среднего медицинского персонала на
Таблица 4
Показатели факторной нагрузки для выделенных факторов
Показатель Фактор
1 2 3 4 5 6
Врачи, обеспеченность на 10 000 населения 0,28 0,75 0,19 -0,03 0,15 0,08
Врачи, обеспеченность на 10 000 населения, темп прироста -0,13 0,03 -0,02 0,07 0,10 0,83
Средний медицинский персонал, обеспеченность на 10 000 населения -0,35 0,22 0,79 0,20 -0,04 -0,09
Средний медицинский, обеспеченность на 10 000 населения, темп прироста 0,14 0,03 0,71 0,03 -0,07 0,46
Врачи, коэффициент совместительства 0,28 0,05 -0,69 0,45 -0,12 0,11
Число педиатрических участков 0,97 -0,08 -0,05 0,02 0,02 -0,09
Врачи-педиатры участковые, число физических лиц 0,96 -0,04 -0,06 0,01 0,21 -0,04
Коэффициент совместительства 0,02 -0,29 0,16 -0,04 -0,84 -0,05
Численность детского населения 0,97 -0,08 -0,08 0,02 0,01 -0,07
Средняя численность детей на участке 0,22 -0,65 -0,14 -0,12 -0,06 0,18
Обеспеченность врачами-педиатрами 0,16 -0,32 0,15 -0,12 0,76 0,09
Число участков ВОП 0,61 0,34 -0,09 -0,05 -0,44 0,10
Обеспеченность ВОП -0,16 0,84 -0,09 -0,03 -0,34 0,20
Вятский медицинский вестник, № 4(68), 2020
10 000 населения. Таким образом, фактор № 1 можно назвать фактором численности детского населения и зависящего от него количества педиатрических участков и врачей педиатров. Фактор № 2 характеризует уровень обеспеченности врачами на 10 000 населения. Фактор № 3 отражает уровень обеспеченности средним медицинским персоналом на 10 000 населения. Фактор № 4 характеризует совместительство врачебных должностей в районе области. Фактор № 5 указывает на уровень обеспеченности врачами-педиатрами на 10 000 населения и значение коэффициента совместительства должностей врачей-педиатров, определяя
Фактор численности детского населения имеет максимальное значение в районах кластера 2 и минимальное значение в районах кластера 1. Фактор уровня обеспеченности врачами на 10 000 населения имеет максимальное значение в районах кластера 3 и минимальное значение в районах кластера 2.Фак-тор уровня обеспеченности средним медицинским персоналом принимает максимальное значение в районах кластера 3 и минимальное значение в районах кластера 1. Фактор совместительства врачебных должностей отличается максимальным значением в районах кластера 3 и минимальным значением в районах кластера 2. Фактор уровня обеспеченности детского населения врачами-педиатрами и уровня совместительства должностей врачей-педиатров характеризуется максимальным значением в районах, принадлежащих к кластеру 3 и минимальным значением в районах кластеров 1 и 2. Фактор динамики обеспеченности населения медицинским персоналом имеет максимальное значение в районах кластера 2 и минимальное значение в районах кластера 1. Статистически значимые различия между кластерами районов области наблюдаются только по фактору обеспеченности детского населения врачами-педиатрами и совместительства должностей врачей-педиатров ^=5,37; р=0,009).
Обсуждение
Применение кластерного анализа методом к-средних позволило выполнить районирование административных территорий области по показателям профилактической деятельности: выделено 3 груп-
тем самым доступность медицинской помощи для детского населения, проживающего в данном районе. Фактор № 6 представляет динамику обеспеченности медицинским персоналом (темп прироста количества врачей и средних медицинских работников на 10 000 населения) и может указывать на интенсивность и качество мероприятий, направленных на повышение доступности медицинской помощи, проводимых в исследуемом районе.
Для каждого кластера районов области были рассчитаны факторные значения выделенных шести факторов (рис. 1).
пы районов области, статистически значимо различающихся по показателям охвата медицинскими осмотрами детского населения, выполнения плана профилактических осмотров и доле посещений медицинских организаций детьми с профилактическими целями. С помощью факторного анализа методом выделения главных компонент получено 6 факторов, объединяющих медико-статистические показатели районов области: фактор численности детского населения и количества педиатрических участков, фактор обеспеченности населения врачами, фактор обеспеченности населения средним медицинским персоналом, фактор совместительства врачебных должностей, фактор обеспеченности детского населения врачами-педиатрами и совместительства должностей врачей-педиатров, фактор динамики обеспеченности населения медицинским персоналом. Группа районов области, объединенная в кластер 1, характеризуется низкими значениями фактора численности детского населения, количества педиатрических участков, минимальным значением фактора обеспеченности населения средним медицинским персоналом и минимальным значением фактора динамики обеспеченности населения медицинским персоналом. Группа районов области, объединенная в кластер 2, отличается высокими значениями факторов численности детского населения, количества педиатрических участков и динамики обеспеченности населения медицинским персоналом, а с другой стороны - минимальным значением фактора обеспеченности детского населения врачами-педиатрами и уровня коэффициента совместительства должностей врачей-
Рис. 1 Факторные значения в кластерах районов области.
педиатров. Районы области, объединенные в кластер 3, характеризуются высокими значениями факторов обеспеченности врачами и средним медицинским персоналом, самым высоким значением фактора обеспеченности врачами-педиатрами и коэффициента совместительства должностей врачей-педиатров, то есть высокой доступностью медицинской помощи для детского населения. Таким образом, исходя из полученных факторных значений, районы выделенных кластеров можно классифицировать следующим образом: 1. Районы с небольшим количеством детского населения, низкой обеспеченностью средним медицинским персоналом, низкой динамикой прироста уровня обеспеченности населения медицинским персоналом и низкими показателями профилактической работы медицинских организаций, оказывающих ПМСП детскому населению; 2. Районы с большой численностью детского населения и числа педиатрических участков, низким уровнем обеспечения населения врачами-педиатрами, высоким значением коэффициента совместительства, а с другой стороны - с высокими значениями динамики прироста уровня обеспеченности населения врачами и средним медицинским персоналом и промежуточными значениями показателей профилактической работы; 3. Районы, имеющие высокий уровень обеспеченности населения врачами и средним медицинским персоналом, высокий уровень обеспеченности детского населения врачами-педиатрами и низкий коэффициент совместительства должностей врачей-педиатров, имеющие самые высокие показатели профилактической работы. Приоритетным фактором, который возможно использовать в качестве критерия, влияющего на показатели профилактической работы в районах области, можно считать фактор, характеризующий уровень обеспеченности детского населения врачами-педиатрами и уровень совместительства должностей врачей-педиатров, определяющий доступность медицинской помощи для детского населения.
Заключение
Применение комплекса многомерных методов статистической обработки данных - кластерного и факторного анализа в изучении показателей профилактической работы медицинских организаций, оказывающих ПМСП детскому населению, позволяет классифицировать административные территории субъекта Российской Федерации по значению показателей профилактической работы, формировать индикаторы, критерии оценки и прогнозирования данных показателей в сфере принятия управленческих решений в системе здравоохранения.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии явного или потенциального конфликта интересов, связанного с публикацией статьи.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Литература/References
1. Паспорт национального проекта «Здравоохранение» (утв. президиумом Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам, протокол от 24 декабря 2018 г. № 16) [Passport of the national project «Healthcare» (approved by the Presidium of the Council under the President of the Russian Federation for strategic development and national projects, Protocol №.16 of December 24, 2018) (In Russ.)]
2. Петров С.Б. Медико-экологическая оценка района размещения предприятий теплоэнергетики // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2008. Т. 1. С. 209. [ Petrov S. B. Medical and ecological assessment of the area where heat power plants are located. Izvestiya Samarskogo nauchnogo tsentra Rossiiskoi akademii nauk. 2008;1:209(In Russ.)]
3. Паспорт федерального проекта «Развитие детского здравоохранения, включая создание современной инфраструктуры оказания медицинской помощи детям» [Development of children's health care, including the creation of a modern infrastructure for providing medical care to the children's population (In Russ.)]
4. Егорова А.В. Цифровизация системы здравоохранения регионов в условиях цифровой экономики // Научный ежегодник Центра анализа и прогнозирования. 2018. № 2. C. 256-261. [Digitalization of the regional healthcare system in the digital economy. Nauchnyi ezhegodnik Tsentra analiza i prognozirovaniya. 2018;2:256-261 (In Russ.)]
5. Леонов С.А. Интеграция здравоохранения, образования и информационно-коммуникационных технологий в рамках цифровизации отечественной медицины // Информационные технологии в экономике и менеджменте. 2018. № 3(19). С. 35-39. [Leonov S. A. Integration of healthcare, education and information and communication technologies in the framework of digitalization of National medicine. Informatsionnye tekhnologii v ekonomike i menedzhmente. 2018;3(19):35 -39 (In Russ.)]
6. Халафян А.А. Современные статистические методы медицинских исследований. М.: Изд-во ЛКИ. 2008. 320 c. [Khalafyan A. A. Sovremennye statisticheskie metody meditsinskikh issledovanii. Moscow: LKI; 2008. 320 p. (In Russ.)]
