CC BY
34
С.Б. Чолоян,
д.м.н., главный врач, ГАУЗ «Детская городская клиническая больница», г. Оренбург, Россия, e-mail: sb433@mail.ru О.Г. Павловская,
к.м.н., доцент, ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный медицинский университет» Минздрава России, г. Оренбург, Россия, e-mail: pavlovskaya-o@mail.ru А.К. Екимов,
программист отдела АСУ, ГАУЗ «Детская городская клиническая больница», г. Оренбург, Россия, e-mail: ekimov_ak@mail.ru М.В. Шеенкова,
к.м.н., генеральный директор, главный врач, ООО «Медгард-Оренбург», г. Оренбург, Россия, e-mail: ms_1301@mail.ru Н.Н. Трикоменас,
к.м.н., зам. главного врача по КЭР, ГАУЗ «Детская городская клиническая больница», г. Оренбург, Россия, e-mail: natashatri@yandex.ru И.В. Дмитриева,
начальник отдела АСУ, ГАУЗ «Детская городская клиническая больница», г. Оренбург, Россия, e-mail: dmitrieva_70@mail.ru Е.Н. Байгазина,
программист отдела АСУ, ГАУЗ «Детская городская клиническая больница», г. Оренбург, Россия, e-mail: elena311075@mail.ru
СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К АНАЛИЗУ ОКАЗАНИЯ НЕОТЛОЖНОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ ДЕТЯМ
УДК 614.88:616-082-053.2
Чолоян С.Б., Павловская О.Г., Екимов А.К, Шеенкова М.В., Трикоменас Н.Н, Дмитриева И.В., Байгазина Е.Н. Современные подходы к анализу оказания неотложной медицинской помощи детям (ГАУЗ «Детская городская клиническая больница» г. Оренбург, Россия; ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный медицинский университет» Минздрава России, г. Оренбург, Россия; ООО «Медгард-Оренбург», г. Оренбург, Россия)
Аннотация. Проведен анализ 112 936 случаев оказания круглосуточной неотложной медицинской помощи в детской поликлинике за 2018 г. Использованы методы многомерного статистического анализа и теории временных рядов. Установлено, что около 30% вызовов приходится на детей первого года жизни. С января по март и с июня по октябрь наблюдается рост числа вызовов. Днями с наибольшим числом вызовов являются 12, 19 и 26 числа месяца. Практически четверть вызовов за неделю приходится на понедельник. Полученная модель структуры длительности обслуживания вызова позволяет оценивать изменения в работе службы неотложной помощи в различные периоды и доказывает необходимость круглосуточной работы. Ключевые слова: неотложная медицинская помощь, оказание медицинской помощи детям, факторный анализ, временные ряды, цепи Маркова с оценками.
Актуальность исследования
Согласно Указа Президента РФ от 31.12.2015 № 683 «О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации», развитие здравоохранения и укрепление здоровья населения Российской Федерации является важнейшим направлением обеспечения национальной безопасности.
Государственная программа Российской Федерации «Развитие здравоохранения», утвержденная постановлением Правительства Российской Федерации от 26 декабря 2017 г. № 1640 заложила перспективы развития детского здравоохранения. В п. 7 ст. 33 Федерального закона от 21.11.2011 № 323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» отмечено, что в целях
© С.Б. Чолоян, О.Г. Павловская, А.К. Екимов, М.В. Шеенкова, Н.Н. Трикоменас, И.В. Дмитриева, Е.Н. Байгазина, 2019 г.
№9
2019
Менедже,
оказания гражданам первичном медико-санитарнои помощи при внезапных острых заболеваниях, состояниях, обострении хронических заболевании, не сопровождающихся угрозоИ жизни пациента и не требующих экстренном медицинской помощи, в структуре медицинских организаций могут создаваться подразделения медицинской помощи, оказывающие указанную помощь в неотложной форме. Приказ Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации от 16 апреля 2012 г. № 366н «Об утверждении Порядка оказания педиатрической помощи» рекомендует в структуре детской поликлиники создавать отделение неотложной медицинской помощи, где должны быть предусмотрены 2 ставки врача-педиатра отделения неотложной медицинской помощи на 10 000 прикрепленного детского населения и 2 ставки медицинской сестры врача-педиатра отделения неотложной медицинской помощи. Приказ Минздрава России от 07.03.2018 № 92н «Об утверждении Положения об организации оказания первичной медико-санитарной помощи детям» содержит стандарт оснащения кабинета (отделения) неотложной медицинской помощи.
Сегодня развитие общества порождает новые подходы к медицинскому обслуживанию населения [1,13]. Особенностью, характеризующей городское сообщество, является быстрота протекания процессов. Одним из видов адекватного ответа на внешнее воздействие является развитие в детских поликлиниках структур для оказания круглосуточной неотложной помощи (НП) [12].
Цель исследования - провести углубленный анализ деятельности службы НП в ГАУЗ «Детской городской клинической больнице» (ДГКБ) г. Оренбурга за 2018 г.
Материалы и методы. Использованы данные медицинской информационной системы (МИС) ДГКБ, в которой по каждому вызову НП содержится информация о фамилии, имени, отчестве, дате рождения, поле, дате и времени вызова,
жалобах пациента; дате и времени, когда обслуживание вызова было завершено, и другие характеристики вызова НП [15]. Проанализированы все вызовы НП в ДГКБ за 2018 г. С мая 2018 г. служба переведена на круглосуточный режим работы.
При обработке исходных данных применялись методы классического статистического анализа (Закс Л., 1976) [8], агрегирование данных проводилось в среде VISUAL FOXPRO [3, 4]. При оценке процентного состава значений признаков использовались таблицы сопряженности [2]. Из методов многомерного статистического анализа применены факторный [9, 10] и кластерный анализ [3, 7]. При оценке вызовов НП использовались методы анализа временных рядов [5, 6].
Результаты и обсуждение. Проведено 112 936 вызовов НП за 2018 г. в ДГКБ в зависимости от пола, возраста, повода обращения пациента. Анализировалось количество вызовов НП по месяцам года, по дням месяца и по дням недели, а также по часам суток.
Данные, приведенные в таблице 1 и на рис. 1, позволяют оценить пациентов, сделавших вызовы НП по полу и возрасту.
Из таблицы 1 можно сделать выводы:
1. Число вызовов пациентов в возрасте «до 1 года» более, чем в два раза (2,36 раза) превышает число вызовов пациентов в возрасте «1 год».
2. Чем старше пациент, тем меньше вызовов НП делает данная возрастная группа, по сравнению с предыдущей возрастной группой.
3. В возрастных диапазонах «2 года», «6-7 лет» и «старше 14 лет» число вызовов НП лиц женского пола превышает число вызовов НП мужского пола.
В таблице 2 приведены процентные характеристики повода обращения пациента по полу.
Оценивая вызовы НП в виде рангового ряда можно отметить, что наибольшее число вызовов НП наблюдается по поводу заболевания (67,52%). На втором месте - вызовы по поводу активного наблюдения больного (17,88%). Далее в порядке
Таблица 1
Структура вызовов НП в зависимости от пола и возраста пациента
Возраст (лет), процент вызовов
пациента До 1 года 1 2 3 4 5 6 7 8 ? 10 11 12 13 14 15 16 1718
Мужской 29,21 12,39 12,28 10,83 7,71 5,92 4,17 3,32 2,84 2,35 1,82 1,55 1,32 1,25 1,06 0,85 0,64 0,48
Женский 30,00 12,68 11,46 10,52 7,44 5,48 4,34 3,49 2,81 2,3 1,80 1,48 1,38 1,19 1,15 1,08 0,80 0,62
енеджер № 9
здравоохранения 2019
35,00% 30,00%
25,00% 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00%
I I I I ш 111111
Ъ \ ^
Л
\ч ^ О
V
V
I Мужской ■ Женский
Повод вызова НП (%)
Пол пациента заболевания патронаж здорового грудного ребенка патронаж новорожденного актив по контакту активное наблюдение больного
Мужской 68,14 4,04 9,11 0,47 18,24
Женский 66,90 4,60 10,38 0,62 17,51
убывания наблюдаются вызовы по поводу патронажа новорожденного (9,75%), патронажа здорового грудного ребенка (4,32%) и актив по контакту с инфекционными больными (0,54%).
В таблице 3 и на рис. 2 приводятся данные о структуре повода обращения пациента в зависимости от возраста пациента.
Прежде всего следует отметить, что во всех возрастных диапазонах вызов по поводу заболевания преобладает над вызовами по активу по контакту и вызовам по поводу активного наблюдения больного. Исключение составляет возрастной диапазон до 1 года, когда вызовам по поводу активного наблюдения больного более, чем в два раза преобладают над всеми другими поводами обращения. Вызов пациента «актив по контакту» является преобладающим в возрасте 3 лет, 8-9 лет и старше 13 лет. Анализ данных таблицы 3 позволяет сделать
Рис. 1. Структура вызовов НП в зависимости от пола и возраста пациента
Таблица 2
Характеристика обращений пациентов в зависимости от пола
С
#хс
выводы об изменении процента случаев вызовов НП пациентов по анализируемым поводам обращения в зависимости от возраста. Вызовы НП по поводу заболевания у детей до 1 года имеют самый большой процент (17,08%). После 1 года процент вызовов по поводу заболевания снижается до 14,37%. Дальнейшее снижение вызовов по поводу заболевания (на 0,8-0,9%) наблюдается до 3 лет. С 4 лет отмечено быстрое снижение вызовов по поводу заболевания с 8,79% до 5,06% (в 6 лет). В дальнейшем процент вызовов НП по поводу заболевания продолжает снижаться, и темп снижения с возрастом пациента уменьшается (от 0,99% в 6 лет до темпа снижения 0,10% в 14 лет). Процент вызовов НП по поводу заболевания в 17 лет и старше составляет 0,69%. Из таблицы 3 можно установить, что изменения процента вызовов НП по поводу актива по контакту имеют «волнообразный характер изменения». В возрасте
№9 Менеджер
2019 адравоохрвнвния
Таблица 3
Вызовы НП обращения пациента в зависимости от повода обращения и возраста пациента
Число полных лет Поводы вызова НП
по поводу заболевания актив по контакту активное наблюдение больного
менее года 17,08% 5,34% 35,94%
1 год 14,37% 7,12% 13,23%
2 года 13,55% 12,60% 12,72%
3 года 12,61% 16,85% 9,52%
4 года 8,97% 8,90% 6,80%
5 лет 6,78% 5,75% 5,07%
6 лет 5,06% 3,70% 3,71%
7 лет 4,08% 2,33% 2,89%
8 лет 3,36% 10,96% 2,20%
9 лет
2,84%
5,89%
1,62%
40,00% 35,00% 30,00% 25,00% 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00%
10 лет 2,19% 1,51% 1,47%
11 лет 1,87% 1,64% 1,03%
12 лет 1,65% 1,64% 0,99%
13 лет 1,47% 3,97% 0,92%
14 лет 1,36% 2,74% 0,72%
15 лет 1,18% 1,78% 0,62%
16 лет 0,90% 4,66% 0,29%
17 лет и старше 0,69% 2,60% 0,24%
/ //// ^ ^ ^ , V»^ ^^ V
о
Повод вызова НП: по поводу заболевания
Повод вызова НП: актив по контакту
Повод вызова НП: активное наблюдение больного
Рис. 2. Характеристика обращений пациентов в зависимости от возраста
Менеджер № 9
здравоохранения 2019
до 1 года процент вызовов НП по поводу актива по контакту составляет 5,34% и монотонно растет до 16,85% к 3 годам. Далее к 4 годам наблюдается резкое снижение вызовов НП по поводу актива по контакту с инфекционными заболеваниями (8,90%). Снижение вызовов НП по поводу актива по контакту происходит в возрастных диапазонах 3-7 лет (снижение от 16,85% до 2,73%) и 8-10 лет (снижение от 10,96% до 1,51%). Рост процента вызовов НП по поводу актива по контакту наблюдается в диапазонах 7-8 лет, когда рост составляет от 2,33% до 10,96%. С 9 до 17 лет актив по контакту колеблется от 1,51% (10 лет) до 4,66% (16 лет). Наибольший процент вызовов НП по поводу активного наблюдения больного наблюдается при возрасте пациента до 1 года (35,94%). С увеличением возраста пациента процент вызовов НП по поводу активного наблюдения постоянно снижается к 17 годам (0,24%).
Далее приводятся результаты анализа 112 936 вызовов НП по месяцам 2018 года, дням недели и по часам суток. Для планирования работы службы НП значимой является информация о числе вызовов, анализируемая по времени.
Из таблицы 4 и рис. 3 видно, что в распределении вызовов НП по месяцам наблюдается сезонность: с января по март и с июня по октябрь наблюдается рост числа вызовов НП; с марта по июнь и с октября по декабрь наблюдается снижение числа вызовов НП. Если оценивать распределения вызовов НП по месяцам с учетом пола, то в январе, марте и в период с октября по март наблюдается преобладание числа вызовов к девочкам над мальчиками.
Представляет интерес распределение вызовов по месяцам в зависимости от возраста пациента (таблица 5).
Пол пациента январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь
Мужской 8,3 10,29 11,96 8,25 7,01 6,13 6,78 7,35 8,91 9,09 8,73 7,2
Женский 8,48 10,26 12,29 8,17 7,02 5,8 6,46 7,19 8,83 9,15 9,01 7,35
Таблица 4
Тендерная характеристика структуры вызовов НП (в %) по месяцам 2018 г.
С
#хс
Рис. 3. Число вызовов НП по месяцам 2018 года
№9
2019
Менедже,
Возрастные различия в оценке вызовов НП (в %) по месяцам 2018 г.
Таблица 5
Возраст (лет) январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь
До года 32,01 26,14 24,74 28,12 32,78 36,94 32,97 33,11 28,4 30,21 29,77 26,04
1 14,33 12,21 12,21 11,95 13,06 14,0 13,44 12,86 11,84 11,87 12,73 10,61
2 11,41 10,98 9,63 10,91 10,16 11,97 15,83 14,17 12,18 13,3 12,44 11,58
3 11,11 9,8 9,64 9,83 9,82 10,59 11,38 12,27 11,50 10,78 10,97 11,38
4 7,27 8,11 8,5 7,78 7,66 7,22 7,41 7,22 6,31 7,49 7,64 7,83
5 4,91 5,92 6,71 5,70 5,88 5,69 5,8 5,37 5,16 5,24 5,17 6,72
6 3,7 4,39 4,93 5,16 3,71 3,54 3,45 4,25 3,87 4,06 4,24 5,07
7 3,27 3,61 4,41 4,49 3,14 2,25 2,59 2,46 3,13 3,11 3,58 3,69
8 2,37 3,8 3,3 3,57 3,62 1,79 1,83 1,98 2,72 2,67 2,25 3,2
9 1,64 2,63 2,89 2,81 2,52 1,93 1,43 1,73 2,63 1,99 2,36 2,76
10 1,68 2,14 2,45 1,93 1,83 1,11 1,0 1,16 2,05 1,87 1,69 2,02
11 1,25 2,24 2,05 1,65 1,24 0,65 0,6 0,96 1,82 1,47 1,44 1,86
12 1,22 1,69 2,19 1,48 1,31 0,64 0,32 0,58 1,53 1,17 1,46 1,71
13 0,95 1,68 1,64 1,21 1,09 0,47 0,68 0,54 2,04 1,18 1,16 1,27
14 0,98 1,64 1,4 1,27 0,74 0,42 0,29 0,50 1,66 1,23 0,94 1,44
15 0,9 1,37 1,59 0,70 0,57 0,22 0,43 0,29 1,43 1,05 1,0 1,02
16 0,51 1,01 0,97 0,85 0,39 0,21 0,24 0,32 0,93 0,80 0,65 1,24
17-18 0,51 0,66 0,72 0,58 0,47 0,36 0,31 0,24 0,83 0,51 0,53 0,55
Из таблицы 5 можно установить, что число вызовов в январе всегда преобладает над числом вызовов в другие месяцы для всех возрастных групп, причем чем больше возраст пациента, тем меньше вызовов наблюдается в данной возрастной группе. Однако имеются небольшие отклонения от закономерности. Если сравнивать пациентов возрастных групп 1-го и 2-го года, то в июле-октябре и в декабре число вызовов НП в возрасте 2 года
преобладает над числом вызовов НП в возрасте 1 год.
В таблице 6 и на рис. 5 представлены тендерные различия числа вызовов НП по дням месяцев 2018 года.
Оценивая гендерные различия в вызовах НП по дням месяцев, можно установить, что по мере увеличения номера дня месяца число вызовов несколько снижется и описывается уравнением регрессии
Таблица 6
Гендерные различия числа вызовов НП по дням месяцев 2018 года
Числа месяца
Пол пациента - сч со ю •ю со о о - сч со ю •ю со о о сч сч сч сч со сч сч ю сч •ю сч сч со сч о сч о со со
>х
ко и 9 сч, 8 4 со 7 4 •-о со 6 0 со 7 8 со 4 2 сч, 3 0 ю 7 •-о 3 2 со 0 ю 7 сч, 8 3 со 8 со 0 8 о о 5 о, со 7 ю ю
& 2, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 2, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 4, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 4, 3, 2, 2, 2, 1
>5
8 3 со 7 сч 9 сч, 7 •-о 5 0 ю ^ 5 со 3 сч, 4 •-о 8 •-о 5 со 3 •-о 8 сч, 0 7 7 •-о 8 со 8 6 •-о 7 8 0 4 о 7 со 0 о 3 0 о, 5 8 ю 0 ю
* 2, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 2, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 4, 3, 2, 2, 2, 1
енеджер № 9
здравоохранения 2019
Рис. 4. Число вызовов НП по дням месяцев 2018 года
р = 0,0350-0,00024
где р - ожидаемый процент вызовов в данные день месяца от ранее сложившегося числа вызовов в течение года;
п - номер дня месяца.
Следует отметить, что коэффициент детерминации R2, который характеризует степень прогноза, процент вызовов предложенным уравнением регрессии достаточно мал, и поэтому уравнение регрессии можно рассматривать лишь как уравнение тренда. Оценивая гендерные различия в вызовах НП по дням месяцев, можно отметить, что как в целом, так и с учетом пола, вызовы по дням месяца являются неупорядоченными. Данный факт можно интерпретировать так, что
в каждом месяце факторы, определяющие вызовы НП, несколько отличаются, вследствие чего максимумы числа вызовов в каждом месяце смещаются.
Также можно отметить, что при среднем проценте вызовов за месяц, равном 3,23%, можно выделить дни месяца, в которые процент вызовов НП превышал среднюю величину. Днями с наибольшим числом вызовов НП являются 12 число месяца (в среднем 4,27%), 19 число (в среднем 4,40%) и 26 число (в среднем 4,05%).
При анализе числа вызовов в течение дней недели (таблица 7, рис. 5) можно установить, что практически четверть вызовов за неделю приходится на понедельник (24,64%). Далее со вторника по пятницу
Таблица 7
Тендерные различия числа вызовов НП по дням недели
Пол пациента Дни недели (%)
Понедельник Вторник Среда Четверг Пятница Суббота Воскресенье
Мужской
24,64
16,65
15,83
15,98
15,90
8,72
2,28
Женский 24,63 16,95 16,23 15,75 16,20 8,33 1,92
№ 9 Менеджер
2019 здравоохранения
ЧУ
Рис. 5. Число вызовов НП по дням недели 2018 год
процент вызовов не меняется и составляет ежедневно 16,19% от всех вызовов за неделю, что в 1,52 раза меньше, чем число вызовов в понедельник. Также можно отметить, что практически в каждый день недели число вызовов НП для мальчиков превышает число вызовов НП для девочек.
Исключение составляют два дня: вторник и пятница, когда число вызовов НП для девочек несколько превышает число вызовов НП для мальчиков. Информация о динамике числа вызовов по месяцам и дням недели дает основания скорректировать число бригад на вызовах НП в конкретные дни недели конкретного месяца.
Динамика числа вызовов по часам суток (таблица 8, рис. 6) показывает, что в 8 часов утра
наблюдается пиковое значение числа вызовов, которое составляет более четверти (28,01%) общего числа вызовов.
В 9 часов утра число вызовов снижается в 1,3 раза, однако составляет 21,37% от общего числа вызовов. Таким образом, практически половина всех вызовов (49,04%) или 55 777 вызовов НП фиксируется в 8-9 часов утра.
Различия в числе вызовов пациентов мужского и женского пола за часы суток отличается незначительно.
112 936 вызовов НП были обработаны методами многомерного статистического анализа (факторного и кластерного). Главной особенностью методов многомерного статистического анализа является
Таблица 8
Тендерные различия числа вызовов НП по часам суток
¡2 Часы суток (%)
Пол пациен 0 1 2 3 5 6 7 8 ? 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
о § 1,09 0,09 0,06 0,03 0,03 0,04 0,18 3,33 28,18 21,37 11,58 8,40 6,51 4,56 4,50 3,34 2,32 1,83 1,27 0,35 0,38 0,22 0,22 0,12 > 2
Женский 1,10 0,07 0,07 0,02 0,03 0,05 0,16 3,17 27,83 21,38 11,67 8,54 6,68 4,67 4,39 3,48 2,36 1,75 1,27 0,40 0,38 0,20 0,18 0,14
енеджер № 9
здравоохранения 2019
35000
30000
25000
20000
15000
10000
5000
31
24137
13 130 9564
7445 52085022
3675 1237 Щ 89 73 30 33 54 194 | 3846 Г|26;2°126,433 | | 422 431 236 229 146
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Рис. 6. Распределение числа вызовов НП по часам суток
то, что они оценивают имеющиеся закономерности на всей выборке данных с одновременным учетом всех признаков, которые были заданы при анализе. Таким образом, закономерности характеризуют все данные вызовов НП. Применение методов многомерного статистического анализа во многих случаях позволяет найти закономерности, которые методы линейной статистики или методы получения таблиц сопряженности выявить не в состоянии.
Факторный анализ - метод многомерного статистического анализа, который на основе формальных корреляций между признаками позволяет сгруппировать признаки на группы, где группировка проводится по величине факторных нагрузок на каждый признак. Сгруппированные таким образом признаки отличаются тем, что значения признаков каждой группы признаков изменяются «согласованно», так что говорят о «действии некоторого фактора на данную группу признаков» [9].
Первым этапом факторного анализа, который далее определяет все выводы, является выделение числа факторов (скрытых причин), которые имеют суммарно дисперсию, составляющую определенный процент от величины полной дисперсии. Применение факторного анализа к исходным данным показывает,
С
что суммарная дисперсия трех факторов составляет 63,2% полной дисперсии. Таким образом, можно считать, что три фактора удовлетворительно объясняют все 112 936 нормированных значений признаков «пол пациента», «вид приема», «возраст пациента», «врачебный участок», «повод обращения» и время обработки вызова НП [5]. Выделенные факторы определяют величины факторных нагрузок, которые «нагружают» выделенные факторы каждый из признаков (таблица 9).
Прежде всего факторный анализ позволяет по величине общности, которая характеризует влияние выделенных факторов на признак, оценить величину информативности каждого признака, описываемого выделенными факторами. Величина общности равна сумме квадратов факторных нагрузок по строке каждого признака [9]. Из таблицы 9 по значениям столбца «Значения общности» можно установить, что наибольшей информативностью обладает признак «пол пациента». Вторым по информативности является признак «Вид приема». Далее в порядке убывания информативности идут признаки «повод обращения», «время обработки вызова НП», «вид приема», «врачебный участок». Наименьшей информативностью обладает признак «возраст пациента, по которому был вызов НП».
•КС
№9 Менеджер
2019 адравоохрвнвщ/т
0
Значения факторных нагрузок трех выделенных факторов на анализируемые признаки
Таблица 9
Признак Факторные нагрузки на признаки Значения
1 фактора 2 фактора 3 фактора общности
Пол пациента -0,01 0,00 1,00* 0,99
Вид приема 0,87* 0,02 0,01 0,75
Возраст -0,51* 0,01 0,04 0,27
Врачебный участок 0,07 0,71* 0,05 0,51
Повод обращения 0,84* 0,08 0,03 0,71
Время обработки вызова НП 0,02 -0,74* 0,05 0,55
*Примечание: жирным шрифтом выделены статистически значимые значения факторных нагрузок.
По величинам факторных нагрузок таблицы 9 можно установить, что 1 фактор связан с признаками «вид приема», «возраст» и «повод обращения». Можно отметить, что абсолютная величина признака «возраст» меньше, чем абсолютные величины факторных нагрузок признаков «вид приема» и «повод обращения». Данный факт означает, что анализируемый фактор действует на признак «возраст» слабее, чем на признаки «вид приема» и «повод обращения». Более важную информацию дает знак факторной нагрузки. Знак факторной нагрузки признака «возраст пациента» отличается от знаков «вид приема» и «повод обращения». Различие в знаках факторных нагрузок означает разнонаправленность влияния фактора, на значения признаков. Следовательно, влияние фактора вызывающего увеличение/уменьшение значения «возраста пациента, вызвавшего НП», приводит к одновременному уменьшению/увеличению значений признаков «вид приема» и «повод обращения». Дополнительные расчеты позволили установить, что процент случаев признака «повод обращения» с большими значениями кодов 4 и 5 (актив по контакту с инфекционным больным и активное наблюдение больного) для возраста пациента,
вызвавшего НП, менее 2 лет равен 21,2%, в то время как процент случаев с кодами 4 и 5 для возраста более 15 лет равен 11,03%. Таким образом, подтверждается вывод, полученный при помощи факторного анализа, что с ростом значений признака «возраст пациента, вызвавшего НП» идет снижение значений (кодов) другого признака «повод обращения».
Закономерность, связанная со 2-ым фактором, который влияет на признаки «врачебный участок» и «время обработки вызова НП» лишь подтвердила, что географическое расположение врачебных участков к станции НП ДГКБ влияет на время обслуживания вызова. 3 фактор имеет влияние только на один признак - «пол пациента, для которого был вызов НП».
Применение иерархического кластерного анализа показало, что можно выделить 5 кластеров. К кластеру 1 были отнесены 3858 вызовов, к кластеру 2 - 31 647 вызовов, к кластеру 3 - 28 020 вызовов, к кластеру 4 - 18 728 вызовов, к кластеру 5 - 30 683 вызова. Средние значения всех признаков каждого кластера приведены в таблице 10.
Были получены следующие характеристики кластеров. Наименьшая длительность обслуживания вызова НП наблюдалась для вызовов, отнесенных
Таблица 10
Средние значения всех признаков по всем 5 кластерам
Признаки пациента Кластеры
1 2 3 4 5
Пол 1,50 1,00 2,00 1,46 1,48
Вид приема 1,03 1,06 1,05 3,00 2,92
Возраст 2,00 4,29 4,42 2,93 1,93
Повод обращения 2,41 3,79 3,77 3,50 3,80
Время обслуживания вызова НП 66,54 93,10 93,91 72,19 89,75
Менеджер №9
здравоохранения 2019
к кластеру 1 (66,54 минут). Далее в порядке возрастания длительности были вызовы, отнесенные к кластеру 4 (72,19 минут), к кластеру 5 (89,75 минут), к кластеру 2 (93,10 минут), к кластеру 3 (93,91 минут). В кластере 2 были лица мужского пола, в кластере 3 были все лица женского пола. В оставшихся кластерах лиц мужского и женского пола было поровну. Все кластеры содержали вызовы всех возрастов. Преобладающим вызовами во всех 5 кластерах были вызовы от пациентов с возрастом до 1 года. В кластере 1 число вызовов от пациентов с возрастом до 1 года составляло более половины всех вызовов (52,7%). В кластерах 2 и 3 вызовы от пациентов по возрастным группам «до 1 года», «1 год», «2 года» и «3 года» составляли по 14% вызовов в каждой возрастной группе. Средний возраст пациентов в кластерах 2 и 3 составил 4,29 лет и 4,42 года соответственно. В кластере 4 вызовы от пациентов с возрастом до 1 года составили 31,8%, и средний возраст пациентов данного кластера составил 2,93 года. В кластере 5 число вызовов от пациентов с возрастом до 1 года составляло более половины всех вызовов (55,5%). Средний возраст лиц, отнесенных к кластеру 5, составил 1,93 года. 47% вызовов НП в кластере 1 были вызовы, у которых в качестве причины вызова было заболевание. В кластерах 2 и 3 вид приема - «заболевание» был единственным видом для всех вызовов пациентов указанных кластеров. 96% вызовов НП в кластере
4 были вызовы, в которых видом приема было забо левание и 4% вызовов - это «патронаж здорового, грудного ребенка». Кластер 5 характеризовался тем, что в нем также был «патронаж здорового, грудного ребенка».
Исходные данные вызовов НП были агрегированы по каждому часу суток из всех 8736 часов наблюдения за вызовами НП 2018 г. К последовательности агрегированных вызовов НП были применены методы анализа временных рядов [6]. Для анализа временных рядов был использован модуль «Time Series/Forecasting» анализа временных рядов в программе STATISICA 10.0 [5].
Наличие периодичности оценивалось через вычисление автокорреляционной функции. Было установлено, что через 24 часа значение автокорреляционной функции возрастало до максимальной величины гаф(24) = 0,674 и далее повторялось каждые 24 часа.
Таким образом, несмотря на изменчивость числа вызов НП за каждый час суток, можно утверждать, что во временном ряду вызов НП имеется статистически оцениваемая периодичность с периодом 24 часа. Также оказалось, что в анализируемом временном ряду имеется тренд, уравнение которого
х = x - 13,32+0,0001*t,
где t - число часов, прошедших от момента начала анализа (01.01.2018);
Частотные характеристики временного ряда
Frequency (частота) Period (период) Cosine (коэффициент при синусе) Sine (коэффициент при косинусе) Periodogram (перидограмма) Density (спектральная плотность) Рант частотной составляющей
0,041687 23,99 -10,1078 2,39752 884039,1 540260,9 1
0,041626 24,02 2,4490 7,14136 466916,7 432099,3 2
0,083313 12,00 -5,3358 -3,16183 315133,4 214872,1 4
0,083374 11,99 4,2015 -4,16203 286515,0 208374,5 5
0,125000 8,00 5,6026 -1,19599 268860,6 157737,4 6
0,166687 6,00 -2,9519 3,67235 181859,2 109804,9 8
0,041504 24,09 2,4935 3,06621 127952,1 77097,8 10
0,041748 23,95 -0,3435 -3,90352 125792,5 304828,6 3
0,208374 4,80 -0,1269 -3,56316 104138,7 71223,6 11
0,208313 4,80 -3,2525 0,93928 93890,4 68291,7 12
0,125061 8,00 -0,0260 3,31629 90099,1 111980,1 7
0,166626 6,00 2,8957 1,47092 86416,6 84829,0 9
0,250000 4,00 1,7171 -2,69831 83798,3 51714,4 13
С
#хс
Таблица 11
№ 9
2019
Менедже,
выражение «х = х...» следует читать как новый временной ряд «х», который связан со старым временным рядом «=х» путем вычитания тренда «-13,32+0,0001*t».
Наличие тренда с положительным коэффициентом (+0,0001*t) выражает тот факт, что число вызовов НП в конце анализируемого периода несколько больше (в статистическом смысле), чем число вызовов в начале анализируемого периода.
Результаты спектрального анализа временного ряда х = х - 13,32+0,0001*t приведены в таблице 11.
Из таблицы 11 можно установить, какие периодические составляющие (столбец Period) имеют наибольшее значение при формировании анализируемого временного ряда. Наиболее значимые периодические составляющие - это те строки таблицы 11, в которых значение в столбце «Density» имеет наибольшее значение.
Установлено, что:
1. Самая сильная составляющая имеет период 23,99 часов. Также большое значение интенсивности имеет близкий период 24,02 часа.
2. Огрубляя значения периодов таблицы 11, можно утверждать, что следующим по интенсивности является период 12 часов. Однако влияние периодической составляющей в 12 часов на временной ряд в 2,5 раза слабее, чем периодической составляющей в 24 часа.
3. Далее следует период 8 часов, влияние на анализируемый временной ряд в 3,4 раза слабее, чем периодическая составляющая в 24 часа.
4. Аналогично можно установить, что влияние периодической составляющей в 6 часов в 4,9 раза слабее, чем периодическая составляющая в 24 часа. Составляющая в 4,8 часа слабее в 7,9 раза, чем периодическая составляющая в 24 часа.
5. Показатель в 4 часа слабее в 10,4 раза, чем периодическая составляющая в 24 часа.
Результаты, описанные выше, можно иначе описать следующим образом: если оценивать вызовы НП, то наиболее значительную периодичность в числе вызовов можно установить с периодом 24 часа. Следующая цикличность в числе вызовов НП составляет 12 часов. Затем по снижению заметной цикличности идут 8 и 6 часов. Очень слабую цикличность можно обнаружить при циклах в 4,8 и 4 часа. Оценивая влияние выделенных циклов в анализируемом временном ряду необходимо учитывать, что спектральная плотность 12-часового цикла в 2,5 раза слабее, чем спектральная плотность 24-часового цикла. Плотность 8-часового цикла в 3,4 раза слабее, чем спектральная плотность 24-часового цикла. Спектральные
плотности 6-часового и 4-часового циклов в 4,9 и 10,4 раза слабее, чем спектральная плотность 24-часового цикла. Поэтому реально можно говорить лишь о наличии 24- и 12-часовых циклов, формирующих частоты вызовов НП в анализируемом ряду.
С помощью математических методов оценена структура признака «Длительность обслуживания неотложной помощи». Структура длительности обслуживания вызова НП была проанализирована на основе математического аппарата цепей Маркова с оценками. С их помощью была построена модель структуры длительности обслуживания НП.
При получении модели на основе цепей Маркова с оценками необходимо выделить состояния, которые будут описывать длительность вызова НП. Были выделены следующие состояния: состояние S1 - состояние, когда вызов НП обслуживался с длительностью до 30 минут. Состояние S2 - состояние, когда вызов НП обслуживался в течение 30 минут и более. Состояние S3 - состояние, когда вызов НП обслуживался с длительностью 60 минут и более. Состояние S4 - состояние, когда вызов НП обслуживался с длительностью 90 минут и более. Состояние Б5, когда вызов НП обслуживался с длительностью 120 минут и более.
При таком описании состояний длительность обслуживания вызова в терминах выделенных состояний описывается следующим образом. При обслуживании вызова НП возможными исходами при появлении вызова НП могут быть два исхода. Первым исходом является исход, когда время вызова до окончания составило менее 30 минут, и таким образом обслуживание вызова - есть переход в состояние Б1. Вторым исходом может быть противоположное событие, состоящее в том, что за время до 30 минут вызов не был завершен и поэтому обслуживание вызова - есть переход в состояние Б2. Аналогично, находясь в состоянии Б2 (обслуживание вызова составило 30 минут и более), вызов может быть завершен и, следовательно, обслуживание вызова завершилось состоянием Б2. Если длительность обслуживания вызова составила 60 минут и более, то был зафиксирован переход в состояние Б3. Последним состоянием было состояние Б5, когда обслуживание вызова было длительностью 120 минут и более. Оценками каждого из описанных состояний являются распределения реальной длительности всех вызовов, попавших в данное состояние. По значениям длительностей обслуживания вызовов НП была получена матрица частот переходов и матрица вероятностей переходов описанной выше модели (таблица 12).
енеджер № 9
здравоохранения 2019
Таблица 12
Матрица вероятностей переходов в модели НП
Состояния Sl ^2 ^3 ^4 ^5
Б1 0,27287 0,72713 0,00000 0,00000 0,00000
Б2 0,00000 0,71842 0,28158 0,00000 0,00000
Б3 0,00000 0,00000 0,55802 0,44198 0,00000
Б4 0,00000 0,00000 0,00000 0,90167 0,09833
Б5 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 1,00000
При оценке динамики изменений вероятностей переходов по анализируемым состояниям нужно учесть динамику вероятностей, когда в данном состоянии вызов был завершен (состояния Si) (синяя ломаная линия) и динамику вероятностей, когда в данном состоянии вызов не был завершен (состояния Si+1) (красная ломаная линия) (рис. 7).
Если построить линии тренда, то можно сделать вывод, что вероятности закончить вызов в более
поздних состояниях растет, а вероятности перейти в более поздние состояния падает. Исключением для отмеченной закономерности является состояние S3, для которого в состоянии S2 вероятность закончить вызов была более вероятна, чем в состоянии S3.
По длительностям вызовов НП, которые попали в состояния S1-S5, были найдены статистики (М±т минут) каждого состояния S1-S5 (таблица 13).
1,00000 0,90000 0,80000 0,70000 0,60000 0,50000 0,40000 0,30000 0,20000 0,10000 0,00000
Б1
Б2 Б3 Б4
■БМ Линейная (Б!) ^^^"Линейная ($¡+1)
Рис. 7. Динамика изменений вероятностей переходов
Статистики каждого состояния НП S1-S5 (М±т минут)
Признак (М ± т) минут (М ± а) минут N Среднее
Состояние Б1 15,74±0,1282 15,74±8,79 4699 15,74
Состояние Б2 55,10±0,1037 55,10±8,83 7244 55,1
Состояние Б3 75,83±0,3110 75,83±9,25 885 75,83
Состояние Б4 117,30±0,1213 117,30±6,73 3076 117,3
Состояние Б5 135,25±0,3765 135,25±8,24 479 135,25
Таблица 13
Б!
№ 9 Менеджер
2019 адравоохрвнвщ/т
Описанная выше модель на основе цепей Маркова с оценками (в виде матрицы вероятностей переходов и распределений длительностей случаев, когда вызов был окончен в данном состоянии) может использоваться для моделирования. Один из возможных сценариев моделирования может быть сформулирован: «какими количественными характеристиками будут обладать модельные вызовы НП, если менять вероятности в матрице вероятностей перехода в определенном направлении, оставляя при этом распределения длительностей случаев неизменными».
Выводы
1. Детальный анализ всех сторон деятельности службы является предварительным этапом в построении модели принятия решений в задаче
эффективного управления службой круглосуточной неотложной медицинской помощи в детской поликлинике.
2. Использование методов многомерного статистического анализа и теории временных рядов позволяет существенно улучшить понимание процессов, связанных с работой службы НП.
3. Применение метода анализа временных рядов позволяет найти скрытые периодические составляющие, знание которых позволит лучше прогнозировать работу службы НП в течение суток.
4. Полученная модель структуры длительности обслуживания вызова НП позволит оценивать изменения в работе службы НП в различные периоды ее работы и доказывает необходимость круглосуточной работы.
1. Ансофф И. Стратегическое управление. - М. Экономика, 1989. - 519 с.
2. Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. - М. Финансы и статистика, 1982. - 143 с.
3. Боев В. М, Борщук Е.Л., Екимов А.К., Бегун Д.Н. Руководство по обеспечению решения медико-биологических задач с применением программы STATISTICA 10.0. Оренбург, ОАО «ИПК «Южный Урал», 2014 г. - 208 с.
4. Дюк В.А., Эмануэль В.Л. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. - Изд-во «Питер», 2003. - 528 с.
5. Екимов А.К., Естефеев В.М., Комаров Н.Н. Современные подходы к управлению в здравоохранении.: - Оренбург, ОАО «ИПК «Южный Урал», 2006. - 400 с.
6. Елисеева И.И., Курышева С.В., Костеева Т.В. Эконометрика: Учебник. - М.: Издательство Юрайт, 2014. - 453 с.
7. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 342 с.
8. Закс Л. Статистическое оценивание. - М.: Статистика, 1976. - 598 с.
9. Иберла К. Факторный анализ. - М.: Статистика, 1980. - 398 с.
10. Ким Дж.-О, Мьюллер ЧУ, Клекка У.Р. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Пер. с англ. Под ред. И.С. Енюкова. М Финансы и статистика, 1989. - 215 с.
11. Клепинин В.Б., Агафонова Т.П. VISUAL FOXPRO 9.0/ - СПб.: БХВ-Петербург, 2008. - 1216 с.
12. Чолоян С.Б., Павловская О.Г., Шеенкова М.В, Павленко Л.И. Двадцатилетний опыт работы службы неотложной медицинской помощи на базе городской детской больницы //Вестник современной клинической медицины. -2018. - Том 11. - Выпуск 6. - С. 52-56.
13. Баранов А.А., Альбицкий В.Ю. Состояние здоровья детей России, приоритеты его сохранения и укрепления // Казанский медицинский журнал. - 2018. - Т. 99. - № 4. - С. 698-705.
14. Чолоян С.Б, Екимов А.К., Павловская О.Г., Шеенкова М.В, Данилова Л.В, Байгазина Е.Н. Управление медицинской организации на основе цепей Маркова с оценками // Менеджер здравоохранения. - 2019. - № 2. - С. 14-22.
15. Чолоян С.Б, Павловская О.Г., Шеенкова М.В, Байгазина Е.Н. Место медицинской информационной системы в оказании медицинской помощи детям // Российский вестник перинатологии и педиатрии. 2018. - Т. 63. - № 4. -С. 152-153.
UDC 614.88:616-082-053.2
Choloyan S.B., Pavlovskaya O.G., Ekimov A.K., Sheenkova M.V., Tricomenas N.N., Dmitrieva I.V., Baygazina E.N. Modern approaches to the analysis of emergency medical care for children (SAIH "Children's city clinical hospital" of Orenburg; FSBEI HE "Orenburg state medical University" of the Ministry of health of the Russian Federation; LLC Med-gard-Orenburg, Orenburg, Russia)
Annotation. 112 936 cases of 24-hour emergency medical care in a children's clinic for 2018 were analyzed. The methods of multivariate statistical analysis and theory of time series are used. It has been established that about 30% of the challenges occur in children of the first year of life. From January to March and from June to October, there is an increase in the number of calls. The days with the most calls are the 12th, 19th and 26th of the month. Almost a quarter of weekly calls fall on Monday. The resulting model of the call service duration structure allows you to evaluate changes in the work of the emergency service in different periods and proves the need for round-the-clock work.
Keywords: emergency medical care, medical care for children, factor analysis, time series, Markov chains with estimates.
енеджер № 9
здравоохранения 2019
