CC BY
36
диффузию неорганических ионов и биологически активных макромолекул через мембраны.
При применении модулированного ультразвука в зависимости от частоты модуляции возможно как ослабление процессов жизнедеятельности зародышей, как это показано на эмбриональной ткани амфибий [13], так и усиление этих процессов, что наблюдается в наших экспериментах по развитию зародышей лягушки. Это может быть связано с параметрическими резонансными воздействиями модулирующих частот на ключевые системы, отвечающие за жизнедеятельность зародышей. Поэтому, дальнейшие исследования должны быть направлены на поиск этих ключевых систем, отвечающих на модулированное ультразвуковое воздействие частотно-зависимым образом. Так как в настоящее время нет теории формирования частотно-зависимых ответов на подобные воздействия, то набор корректных данных по биологическим эффектам модулированных волн может приблизить разработку такой теории.
Выводы. В данном исследовании было обнаружено, что наиболее высокой выживаемостью до стадии выклева обладали зародыши травяной лягушки, взятые в эксперимент на стадии бластулы и обработанные в течение 5 минут модулированным ультразвуком со следующими параметрами: частота генерации
0.88 МГц, интенсивность ультразвука 0,4 Вт/см2, частота модуляции 40 Гц и 98 Гц. Воздействие модулированного ультразвука вышеуказанных параметров с частотой модуляции в диапазоне 10-100 Гц в целом вызывает повышение выживаемости до стадии выклева у ранних зародышей амфибий. В тоже время обнаружены некоторые диапазоны частот модуляции, приводящие к снижению выживаемости таких зародышей относительно контроля.
Литература
1. Акоев И.Г., Журавлев Г.И. // Сб.: Биологические эффекты слабых электромагнитных излучений. Пущино. 2002. С. 55-64.
2. Акоев И.Г. и др. // Радиобиология. 2002. Т.41, №3. С. 322330.
3. Григорьев Ю.Г. // Радиоэкология. 1966. Т.36, вып. 5. С. 659-670.
4. Пашовкин Т.Н., Шильников Г.В. // Научное приборостроение. 2000. Т.10, №3. С.17-26.
5. Пашовкина М.С., Акоев И.Г. // Биофизика. 2000. Т.45, вып. 1. С. 130-136.
6. Пашовкина М.С., Акоев И.Г. // Радиобиология и радиоэкология. 2001. Т.41, вып. 1. С. 62-66.
7. Утешев В.К. и др. // Биофизика. Т. 51, № 3. С. 539-544.
8. Эйди У.Р. // ТИИЭР. 1980. Т.68, №1. С. 140-148.
9. CurtoK.A. // Ultrasound in medicine. 1976, № 2. Р. 535-536.
10. Hara K. Et al. // Jpn. J. Med. Ultrasonics. 1977. № 4. P. 256-258.
11. Mannor S.M. et al. // Am. J. Obstet. Ginaecol. 1972. Vol. 113. P. 653-661.
12. Pashovkin T.N. // 5th Intern.l Symp. on Therapeutic Ultrasound. October 27-29, 2005. Abstracts. Harvard Medical School. Boston. P. 77 (P025).
13. Sarvazyan A.P. et al. // Ultrasound Med. Biol. 1982. Vol.8, №6. P. 639-654.
14. Warwick R. et al. // IEEE Trans. Sonics. Ultrasonics. 1970. №17. P. 158-164.
SURVIVAL OF AMPHIBIAN EMBRYOS AFTER AMPLITUDE-
MODULATED THERAPEUTIC ULTRASOUND TREATMENT
V.K. UTESHEV, T.N. PASHOVKIN, E.N. GAKHOVA
Pushchino Institute of Cell Biophysics RAS, e-mail: uteshev-cryobank@mail.ru
The influence of amplitude-modulated therapeutic ultrasound on the embryonic development of grass frog Rana temporaria has been studied. The treatment of intact embryos at the blastula stage with modulated ultrasound of generation frequency 0.88 MHz, intensity 0.4 W/cm2, and modulated frequency 40 and 98 Hz for 5 min increased the proportion of normally developing embryos up to hatch. Also some frequencies of modulation of ultrasound causing decrease in survival rate of amphibian embryos are found out.
Key words: amplitude-modulated ultrasound, amphibian embryos, embryonic development.
УДК 61:311+61:658.011.56+614:338.26
ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ СИТУАЦИИ ДЛЯ ОСНОВНЫХ ТИПОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ СИСТЕМЫ ОКАЗАНИЯ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
И.Е. АГУРЕЕВ*., Е.Е. АТЛАС*, В.Г. КУПЕРМАН**, С.В. ОСОКИН***
Стабилизация положения в здравоохранении страны связывается с дальнейшим развитием медицинского страхования и внедрением новых форм управления, основанных на экономических методах взаимодействия. В работе показано, что система автоматизированной оценки качества оказания медицинской помощи может стать большим подспорьем в управлении здравоохранением. Приведен пример математической модели расчета рисков врачебных ошибок. Методы математического моделирования и прогнозирования позволяют оценитьэффективность управленческих действий.
Ключевые слова: медицинское страхование, автоматизированная оценка качества медицинской помощи, риск врачебных ошибок, управленческое решение.
В настоящее время в условиях хозяйственной самостоятельности лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ) актуальными продолжают оставаться вопросы реализации экономических методов управления, оценки результатов деятельности медицинских учреждений и труда медицинских работников, качества медицинской помощи, формирования цен и тарифов на медицинские услуги, эффективности использования материальных и финансовых ресурсов [1].
Стабилизация положения в здравоохранении страны связывается с дальнейшим развитием медицинского страхования и внедрением новых форм управления, основанных на экономических методах взаимодействия. От рационального и оптимального решения экономических проблем здравоохранения зависит дальнейшее его успешное развитие.
Назрела объективная потребность в научном анализе результатов внедрения экономических методов управления системой здравоохранения [2,3].
Цель исследования. Информационные средства и технологии являются основным «строительным материалом» для создания системы управления качеством медицинской помощи (КМП), его контроля и планирования.
Тактическое и оперативное планирование обусловлено информацией о контроле качества. Экспертиза КМП «сигнализирует» о неудовлетворительном качестве медицинской помощи; о дефектах лечебно-профилактического процесса в отдельных лечебных учреждениях; об ошибках, допускаемых врачами при сборе информации о пациенте, диагностических обследованиях и лечении конкретных пациентов; об ошибках фармакотерапии и в преемственности ведения больного; об уровне удовлетворённости пациентов доступностью, качеством и результатом оказанной медицинской помощи [4,8].
Основным преимуществом излагаемого подхода является возможность моделирования и создания информационных ресурсов, ориентированных на оценку качества и управление им. В основу информационного обеспечения системы управления качеством работы лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) могут быть положены основные прогностически важные показатели качества медицинской помощи в ЛПУ, характеризующие уровень оказания медицинской помощи в лечебнопрофилактических учреждениях: риск возникновения врачебных ошибок; риск ухудшения состояния пациентов; риск неоптимального использования ресурсов; риск социально-значимого ухудшения состояния пациента [5,6].
В настоящей работе предлагается динамическая модель риска в системе здравоохранения (СЗО) и проводится ее исследование. Вводятся следующие переменные (фазовые координаты): x - уровень состояния обслуживаемой сферы; у - уровень финансирования подсистем, входящих в СЗО; u - уровень совершенства принимаемых работниками решений; V - уровень совершаемых ошибок. В исследовании используется модель, которая формулируется в виде автономной диссипативной динамической системы [2]:
* Тульский государственный университет, Медицинский институт
** ТПУ им Л.Н. Толстого
ОАО Медицинская страховая компания «Вирмед»
х = -ах + виу - у\>; у = п(Х - х)+х(и - и)+£у; (1)
и = су • /(х);
V = к (и - и )(У - у)
Первое слагаемое в первом уравнении (1) выражает изменение уровня состояния СЗО в зависимости от его текущего значения пропорционально коэффициенту а со знаком «минус». Этим утверждается наличие деградации в системе, если в ней будут отсутствовать такие факторы, как стремление к выполнению профессиональных обязанностей и финансирование работ. Второе слагаемое как раз и выражает наличие указанного фактора: при одном и том же уровне финансирования СЗО переменная х будет расти тем больше, чем выше уровень (качество) принимаемых решений. Последнее слагаемое выражает снижение уровня х вследствие совершаемых профессиональных ошибок. Таким образом, данное уравнение является ключевым, поскольку в нем заложена возможность оценки риска вследствие совершаемых ошибок.
Следует отметить, что в системе [1] только переменная у может быть выражена объективными количественными данными, а все остальные необходимо оценивать с помощью специально вводимых шкал и экспертных оценок.
В выражении для у заложены основные цели финансирования, которые можно сформулировать в виде трех основных слагаемых. Первое означает увеличение финансового потока с целью повышения уровня состояния в СЗО, второе - с целью повышения качества принимаемых работниками решений, а третье - с целью снижения профессиональных ошибок. Очевидно, что при любом, даже самом высоком уровне принимаемых решений возможно существование ошибок, так как профессиональная среда неоднородна. Поэтому переменные и и V введены в этой системе и рассматриваются как отдельные величины. Параметр X задает некоторый уровень состояния СЗО, превышение которого вызывает принятие решения об уменьшении финансирования (т.е. состояние СЗО соответствует достижению цели). Если же переменная х<Х, то чем больше разность X— х, тем выше должна быть интенсивность инвестирования СЗО. Аналогично интерпретируется параметр и, который задает определенный уровень качества принимаемых решений. Разность и—и служит одновременно и источником ошибок (4 уравнение) и стимулом к финансированию с целью их уменьшения (2 уравнение).
Третье уравнение (1) определяет скорость изменения качества принимаемых решений, которая пропорциональна уровню финансирования и при определенной величине у также пропорциональна функции /(х). Эта функция в случае квадратичной зависимости выражает потребность в качественных решениях как при очень низком состоянии СЗО, когда требуются неотложные меры, так и при высоком, когда значительны и предъявляемые требования потребителями услуг. В общем случае требуется обоснованный выбор вида функции /(х) для конкретной СЗО на основе имеющихся экспериментальных данных, связывающих уровень состояния СЗО с качеством принимаемых в ней решений.
Параметр У в 4 уравнении (1) задает некоторый минимальный уровень финансирования, превышение которого приводит к снижению профессиональных ошибок. Это происходит тем быстрее, чем выше уровень качества принимаемых решений (переменная и).
Важной частью анализа системы (1) является поиск стационарных состояний и определение их устойчивости, а также выявление периодических и нерегулярных решений, которые могут наблюдаться в реальных СЗО. Подобные решения образуют так называемые аттракторы в фазовом пространстве системы (1). Теоретический численный анализ уравнений (1) при некотором выборе коэффициентов действительно показывает возможность таких решений.
Результаты и их обсуждение. В течение 2000-2010 гг. с использованием АТЭ КМП сотрудниками медицинской страховой компании с проведено 10679 тематических экспертиз.
Применив данные показателями качества медицинской помощи в ЛПУ (риск возникновения врачебных ошибок; риск ухудшения состояния пациентов; риск неоптимального использования ресурсов; риск социально-значимого ухудшения состояния пациента) удалось ранжировать ЛПУ по уровню оказания медицинской помощи в их (рис.1).
Рис. 1. Количественные показатели КМП в ЛПУ Тульской области.
Была разработана математическая модель идеального состояния КМП в системе оказания помощи и определены основные типы статистического состояния системы, как варианты отклонения от идеальной модели (табл.1).
Таблица 1
Основные типы статистического состояния системы оказания медицинской помощи
Математическая модель идеального состояния КМП
Теоретическое
распределение
Распределение показателей рисков, как выборочных средних, приближается к нормальному распределению
Распределение врачебных ошибок и их негативных следствий приближается к распределению Пуассона
Показатели КМП
Разброс интегрированных (нормированных) показателей КМП в элементах системы составляет ± 3
В совокупности (системе) явное преобладание случаев надлежащего качества, доля которых близка к 100 %; Значения показателей рисков по совокупности (системе) близки к 0.
Варианты отклонений от идеального
III
IV
Примечание: (+) - соблюдение условия; (-) - несоблюдение условия;
Оценку статистического состояния системы оказания помощи в реальных ЛПУ Тульской области осуществляли по результатам анализа интегрированных показателей КМП.
На статистически стабильное состояние системы указывал разброс интегрированных показателей КМП в диапазоне ± 3 а. Выход за указанные границы собственного разброса свидетельствовал о нестабильном состоянии системы и наличии особых причин отклонений показателей КМП. При этом становилось возможным установить характер причин отклонения показателей КМП и организовать условия для воздействия на систему для улучшения КМП путем принятия управленческого решения.
Были выделены 5 типов статистического состояния системы оказания помощи и их характеристики по следующим характеристикам.
I тип системы - система является стабильной вне зависимости от выбранного варианта стратификации данных (по врачам, нозологическим формам); в совокупности преобладают случаи надлежащего КМП; значения показателей рисков приближаются к нулю; врачебные ошибки носят случайный характер.
II тип системы - система является стабильной вые зависимости от выбранного варианта стратификации данных (по врачам, нозологическим формам); в совокупности преобладают случаи ненадлежащего КМП; значения показателей рисков значительно отклоняются от нуля; врачебные ошибки носят систематический характер.
III тип системы - система стабильна по качеству работы отдельных врачей (их групп) и нестабильна по качеству оказания
I
II
V
+
+
±
±
а
II
+
±
±
помощи при разных заболеваниях; в совокупности преобладают случаи надлежащего КМП; значения показателей рисков незначительно отклоняются от нуля в отдельных типических группах (соответствующих элементам системы оказания помощи больным с разными заболеваниями) наблюдаются систематические врачебные ошибки; в остальных типических группах преобладают ошибки случайного характера.
IV тип системы - в типичном варианте система стабильна по качеству работы отдельных врачей (их групп) и нестабильна по качеству оказания помощи группам пациентов с разными заболеваниями; в совокупности преобладают случаи ненадлежащего КМП; значения показателей рисков значительно отклоняются от нуля; врачебные ошибки носят систематический характер в подавляющем количестве типических групп.
V тип системы - система является нестабильной при разных вариантах стратификации (по врачам, нозологическим формам); структура ненадлежащего качества имеет существенные различия в разных группах случаев; значения показателей рисков заметно различаются в разных группах случаев; характер врачебных ошибок различается в разных группах случаев.
Все ЛПУ Тульской области, в которых проводилась автоматизированная экспертиза КМП, были представлены в соответствии с пятью типами описанных выше систем. Диагностика статистического состояния системы оказания медицинской помощи в них позволила определить набор мер по улучшению КМП и осуществить прогноз развития ситуации (табл. 2).
Таблица 2
Характеристики мер улучшения качества медицинской помощи, и прогнозов развития ситуации
Тип системы Характеристики мер, направленных на улучшение КМП Прогноз
По отношению к врачам Направленность
I Невмешательство в работу системы, либо меры, направленные на совершенствование медицинских технологий, улучшение материально-технического обеспечения процесса оказания помощи I
II Меры общего характера (системные), направленные на всю группу врачей Устранение системных причин типичных ошибок группы врачей при анализируемых видах помощи I (Ш)
Ш Устранение особых причин типичных ошибок группы врачей при заболеваниях (видах помощи), вошедших в группу с показателями КМП хуже системного уровня I (III с изменением состава особых причин и улучшением системных показателей КМП)
IV Меры общего характера (системные), направленные на всю группу врачей Устранение особых и системных причин типичных ошибок группы врачей при разных заболеваниях (видах помощи) I, Ш (II) при улучшении системных показателей КМП
V Дифференцированные (особые) меры по отношению к отдельным врачам и их подгруппам Стабилизация качества профессиональной деятельности врачей за счет повышения квалификации отдельных врачей и их подгрупп I, III (II, IV) при улучшении системных показателей КМП
На основании выше изложенного системного анализа выстроились предпосылки к принятию управленческого решения.
При высоком риске врачебных ошибок необходимо уделить внимание подготовке и переподготовке врачебных кадров. При высоком риске неоптимального использования ресурсов необходимо подключить к анализу ситуации в стационарах не только врачей, но экономистов и бухгалтеров для выявления причин нерационального расходования средств и ресурсов. При высоком риске ухудшения состояния и социально значимого состояния пациента необходимо активизировать работу КЭК и заместителей врачей по экспертизе, также провести мероприятия по повышению квалификации персонала, проанализировать возможности переоснащения, дооснащения диагностической аппаратурой и т. д. Несомненно, все выводы должны быть сделаны при учете особенностей ситуации в каждом конкретном лечебном учреждении.
Выводы. Автоматизированная методика анализа качества оказания медицинской помощи в лечебных учреждениях позволила представить каждое ЛПУ в виде системы с различными характеристиками. Одни системы были стабильно плохими или стабильно хорошими. Другие напротив были нестабильными. В зависимости от этого можно было прогнозировать перспективы дальнейшей экспертной работы в этих ЛПУ - предполагать
улучшение состояния КМП после проведенной экспертизы и принятия управленческих решений по ее результатам, либо бесперспективность экспертной работы. Они учреждения были стабильно хорошими и улучшить КМП не имело смысла, другие -стабильно плохие и требовали жестких управленческих решение на радикальные изменения системы руководства, финансирования и комплектования кадрами. К сожалению, это не возможно осуществить только проводя экспертизу КМП. Результаты проведенных нами тематических экспертиз были направлены в экспек-тируемые ЛПУ для ознакомления руководства.
Таким образом, система автоматизированной медицинской статистики несомненно может стать еще большим подспорьем в управлении здравоохранением и здоровьем населения. Даже относительно простые методы анализа содержащейся в ней информации, связанные с группировкой, ранжированием материала, не говоря уже о более сложных методах математического моделирования и прогнозирования, позволяют выявить факты и зависимости, касающиеся состояния и динамики здоровья населения, оценить качество оказания медицинской помощи, получить прогнозные оценки, и, в конечном итоге, разработать систему эффективных управленческих действий.
Литература
1. Автоматизированная технология экспертизы качества медицинской помощи и правила ее применения в учреждениях здравоохранения: Пособие для врачей/ Сост. Чавпецов В. Ф., Перепеч Н. Б., Михайлов С. М., Карачевцева М. А., Стожаров В. В., Стволинский И. Ю. С.Пб., 1998. 3G с
2. Атлас Е.Е., Агуреев И.Е. Использование принципов нелинейной динамики при исследовании диссипативных моделей транспортных процессов в биофизических системах// Вестник новых медицинских технологий. Тематический вып. «Медикобиологические аспекты внедрения синергетических подходов». 2GGl. № 1. С. 238-239.
3. Аудит эффективности использования государствен-ных ресурсов в здравоохранении // под редакцией Горегляда В. П. М.: ТЭОТАР - Медиа, 2GG6. 239 с.
4. Воробьев П. А., Аксюк З. Н. Стандартизация и оценка качества медицинской помощи./ Проблемы стандарти-зации в здравоохранении. М., 1999. №1. С. 14—15.
5. Вялков А. И. Кича Д. И., Гурдус В. О. и др. Моделирование и прогнозирование здоровья населения и стратегия управления здравоохранением. Воронеж: Истоки, 2GG4. 121с.
6. Здоровцов Г. И., Землянских А. В., Семененко М. О. и др. Использование результатов экспертизы качества медицинской помощи для управления лечебным процессом.// Учебнометодическое пособие. Бел ГУ, 2GG6.151.
1. Карачевцева М. А., Михайлов С. М., Чавпецов В. Ф. Организация экспертизы и использование ее результатов для управления качеством медицинской помощи// Обеспечение качества медицинской помощи. Проблемы и перспективы их решения: Сб. докл. IV межрегион. Научно-практической конф. (г. Белгород, 1-2 декабря 1999 г.) // Под ред. Таранова А. М., Здоровцова Г. И.Белгород, 2GG6. С. 135-145.
THE FORECAST OF SITUATION DEVELOPMENT FOR PRINCIPAL TYPES OF STATISTIC STATE OF MEDICAL AID RENDERING SYSTEM ON THE BASIS OF APPLYING AUTOMATIC TECHNOLOGIES
I.YE. AGUREEV, YE.YE. ATLAS, V.G. KUPERMAN, S.V. OSOKIN
Tula State University, Medical Institute Tula Pedagogical University Medical Insurance Company “Virmed”
Stabilization in state public health service is connected with further developing health insurance and applying new types of its control based on economical methods of interaction. In this paper it is shown that automatic systems of evaluating the quality of medical aid are able to be the serious support to public health management. An example of mathematical model of forecasting the risks of medical errors is given. Methods of mathematical modeling and forecasting allow to evaluate the efficiency of management.
Key words: medical insurance, automatic evaluation of medical aid quality, risks of medical errors, management decision.
