CC BY
17
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
DOI: 10.37690/1811-0185-2022-5-58-67 УДК: 614.2: 004.9
ВНЕДРЕНИЕ КАЛЬКУЛЯТОРА SCORE В МЕДИЦИНСКУЮ ИНФОРМАЦИОННУЮ СИСТЕМУ ПЕРВИЧНОГО ЗВЕНА
Т.Е. Мохначеваа, Ю.Ю. Моногароваь, Ж.Л. ВаракинасА.В. Кудрявцева
а, b Государственное бюджетное учреждение здравоохранения Архангельской области «Архангельская городская клиническая больница № 7», г. Архангельск, Россия; c d Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Северный государственный медицинский университет» (г. Архангельск) Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Архангельск, Россия.
a http://orcid.org/0000-0001-8833-7713; b http://orcid.org/0000-0001-5541 -0574; c http://orcid.org/0000-0002-8141-4269; d http://orcid.org/0000-0001-8902-8947
И Автор для корреспонденции: Варакина Ж.Л.
" АННОТАЦИЯ
В Российской Федерации профилактика заболеваний в первичном звене является приоритетным направлением медицинской помощи взрослому населению. Автоматизированная оценка риска смерти от сердечно-сосудистых заболеваний может быть вспомогательным инструментом профилактики в рамках функционала медицинской информационной системы. Цель исследования — обоснование автоматизации процесса оценки риска смерти от сердечно-сосудистых заболеваний в течение ближайших 10 лет с использованием шкалы SCORE на уровне городской больницы.
Материалы и методы. Исследование выполнено на базе ГБУЗ АО «Архангельская городская клиническая больница № 7». Оценена полнота и качество заполнения электронных медицинских карт пациентов. Калькулятор SCORE внедрен в протокол осмотра врачей первичного звена. Оценены эффекты нововведения на полноту и качество электронной медицинской документации.
Результаты и их обсуждение. Среди прикрепленного населения в возрасте от 40 до 79 лет какие-либо сведения о наличии факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний отражены в 28,7% электронных медицинских карт. Все переменные, необходимые для оценки риска по шкале SCORE (пол, возраст, систолическое артериальное давление, курение, уровень холестерина), присутствовали у 20,8% пациентов. Внедрение автоматизированного калькулятора SCORE в протокол осмотра терапевта и кардиолога позволило повысить полноту данных по факторам риска сердечно-сосудистых заболеваний, используемых для оценки риска по шкале SCORE, до 97,4%.
Выводы. Внедрение автоматизированного калькулятора SCORE позволило существенно повысить полноту данных об основных факторах риска сердечно-сосудистых заболеваний в электронных медицинских картах пациентов. Нововведение позволяет снизить трудозатраты при расчете рисков, способствует более эффективному выявлению лиц, подлежащих диспансерному наблюдению.
Ключевые слова: медицинские информационные системы, электронная медицинская карта, шкала SCORE, хронические неинфекционные заболевания.
Для цитирования: Мохначева Т.Е., Моногарова Ю.Ю., Варакина Ж.Л., Кудрявцев А.В. Внедрение калькулятора SCORE в медицинскую информационную систему первичного звена // Менеджер здравоохранения. 2022; 5: 58-67. DOI: 10.37690/ J811-0185-2022-5-58-67.
Введение
Профилактическое направление в первичной медико-санитарной помощи взрослому населению в Российской Федерации является приоритетным. На федеральном и региональных уровнях принимаются целевые программы по предупреждению развития хронических
неинфекционных заболеваний (ХНИЗ), по реабилитации пациентов, имеющих ХНИЗ в анамнезе. Особое внимание уделяется сердечно-сосудистым заболеваниям (ССЗ). Ишемические болезни сердца (ИБС), инфаркт миокарда, цереброваскулярные болезни являются ведущими причинами смертности среди болезней системы кровообращения [1].
© Мохначева Т.Е., Моногарова Ю.Ю, Варакина Ж.Л, Кудрявцев А.В., 2022 г.
Менеджер / Manager № 5
здравоохранения / Zdrevoochrenenie 2022
Так, по данным Росстата, темп прироста уровня смертности от болезней системы кровообращения в 2020 году, по сравнению с 2016 годом, составил 4,0% [2].
Результаты лечения и исходы заболеваний во многом зависят от качества оказанной медицинской помощи, от уровня квалификации медицинского персонала, от возможности реализации персонифицированного подхода, предполагающего учет всех данных о состоянии здоровья пациента. На современном этапе развития здравоохранения такой консолидированный подход в оценке состояния здоровья пациента позволяют осуществлять медицинские информационные системы (МИС), развитие которых в числе прочих направлений цифровизации является одним из приоритетов развития отрасли здравоохранения [3]. МИС являются многокомпонентными системами, включающими в себя модули для создания электронных медицинских карт (ЭМК), стандартизации осмотров пациентов специалистами, лабораторно-диагностических назначений, сбора и анализа данных для целей формирования отчетности, информационной поддержки экономических процессов в медицинской организации [4].
По данным исследования Philips «Индекс здоровья будущего» 2019 года, 73% медицинских работников заполняют электронную медицинскую карту (ЭМК) [5]. В последние годы наметилась тенденция в применении и развитии в условиях практического здравоохранения систем поддержки принятия врачебного решения (СППВР) [6, 7]. СППВР - это программное обеспечение, позволяющее путем сбора и анализа информации влиять на принятие врачом решения при обследовании пациента, диагностике, назначении лечения с целью снижения ошибок и повышения качества оказываемой медицинской помощи [8], а также для проведения научных исследований [9]. Отмечено, что 29% медицинских работников в той или иной мере используют в своей деятельности технологии искусственного интеллекта [5].
С 2011 года в рамках национального проекта «Здравоохранение» в Российской Федерации реализуется Федеральный проект (ФП) «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения» [10]. В ходе реализации данного проекта медицинским организациям (МО) выделяются средства на приобретение и обновление компьютерного оборудования для создания автоматизированных рабочих мест, информационно-телекоммуникационного и серверного оборудования
для создания локальных сетей, криптографического оборудования для защиты медицинских данных, обеспечения возможности использования врачами электронных подписей. В рамках ФП также внедряются МИС, соответствующие требованиям Минздрава России. Согласно плану реализации ФП, к 31 декабря 2024 года все МО 85 субъектов Российской Федерации должны быть вовлечены в «Цифровой контур здравоохранения».
В результате реализации ФП рабочие места врачей автоматизируются, практически повсеместно ведется ЭМК, а МИС накапливают все больше данных о пациентах, включая данные о биологических, социальных и поведенческих факторах риска заболеваний. Накапливаемая в процессе повседневного заполнения ЭМК информация может быть использована для поддержки клинических и управленческих решений на уровне медицинской организации, может служить материалом для проведения прикладных исследований в сфере клинической медицины и общественного здравоохранения. Необходимыми условиями для эффективного использования данных ЭМК в указанных целях являются наличие стандартизированных методов сбора и регистрации информации о пациентах, полнота и качество собираемых данных, их структурированность, формализация и степень пригодности для автоматизированной обработки и последующего анализа [11, 12].
Одним из практических примеров использования принципа доказательности в здравоохранении является научная разработка и внедрение в клиническую практику шкалы SCORE (Systematic Coronary Risk Evaluation). SCORE разработана в результате эпидемиологического исследования продолжительностью более 12 лет в США и представляет собой интуитивно понятный врачу и пациенту, простой в использовании инструмент, позволяющий оценить риск смерти от ССЗ в течение ближайших 10 лет в возрастной группе 40-79 лет на основании данных о поле, возрасте, курении, систолическом артериальном давлении и уровне общего холестерина в крови пациента [13]. В настоящее время шкала SCORE широко используется врачами клиницистами для оценки индивидуальных рисков пациентов в целях принятия решения о необходимости диспансерного наблюдения.
Определение риска по шкале SCORE обычно проводится вручную с использованием инструкций и таблиц, что требует от медицинских работников определенных трудозатрат, на которые у врача может не хватать времени. Также существуют
С
#хс
№5 Manager
2022 Zdravoochranania
/Менеджер
здравоохранения
онлайн-калькуляторы риска по шкале SCORE, но их использование врачом во время приема также затруднительно в силу ограниченного времени приема. В то же время, данные о факторах риска ССЗ, необходимые для определения риска смерти от ССЗ по SCORE, имеются в ЭМК многих пациентов, а их отсутствие для лиц старше 40 лет является основанием для сбора соответствующих данных посредством врачебного осмотра и лабораторных исследований.
Цель исследования: обоснование автоматизации процесса оценки риска смерти от ССЗ в течение ближайших 10 лет с использованием шкалы SCORE на уровне городской больницы.
Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:
а) провести анализ содержания МИС выбранной городской больницы на предмет наличия данных о ХНИЗ, а также наличия, полноты и качества информации по переменным, наличие которых необходимо для автоматизированной оценки риска по шкале SCORE;
б) разработать и интегрировать автоматизированный калькулятор SCORE в протоколы врачебных осмотров, являющихся частью МИС медицинской организации;
в) оценить эффекты нововведения на качество работы врачей в отношении полноты и качества заполнения медицинской документации, организации диспансерного наблюдения пациентов с высоким риском фатальных сердечно-сосудистых событий.
Материалы и методы
Исследование проведено в г. Архангельске на базе ГБУЗ АО «Архангельская городская клиническая больница № 7» (ГБУЗ «АГКБ № 7»). В ГБУЗ «АГКБ№ 7» с 2009 года используется МИС «Ариадна» [14], с 2016 года ведутся ЭМК пациентов. При формировании ЭМК обязательно заполняется ее паспортная часть - вносятся основные сведения о пациенте (ФИО, возраст, пол, страховая принадлежность, страховой номер лицевого счета). Все остальные сведения по пациентам (данные о заболеваниях, назначенном лечении, факторах риска и др.) вносятся в ЭМК врачами при осмотре и иных видах контакта с пациентом, а также посредством подгрузки данных пациентов из лабораторных и диагностических модулей МИС. Соответственно, наличие данных о пациенте, помимо паспортной части, зависит от того, обращался ли человек за медицинской помощью по месту
приписки, от содержания оказанной медицинской помощи и от качества работы врачей в отношении полноты и качества заполнения ЭМК.
ГБУЗ «АГКБ № 7» было выбрано в качестве базы для данного исследования, поскольку в данной МО имеется опыт разработки и внедрения единых (унифицированных) протоколов осмотров специалистов по профилю работы, включающих медицинские калькуляторы для расчета индекса массы тела, скорости клубочковой фильтрации, определения группы физического развития детей. В связи с актуальной необходимостью раннего выявления и повышения охвата диспансеризацией групп высокого риска ССЗ, а также в связи с организацией диспансеризации на уровне первичного звена, руководством МО было решено внедрить калькулятор SCORE в протоколы осмотра врачей терапевтов и кардиологов. Исследование включало:
1) анализ содержания ЭМК прикрепленного населения к ГБУЗ «АГКБ № 7» в возрастной группе от 40 до 79 лет (n = 18110), обращавшихся за медицинской помощью в ГБУЗ «АГКБ № 7» в период с 2016 по 2020 год, на предмет наличия данных о ХНИЗ;
2) анализ содержания ЭМК этих же пациентов в отношении наличия данных о факторах риска ССЗ, необходимых для оценки риска смерти от ССЗ в течение ближайших 10 лет с использованием шкалы SCORE, а также в отношении качества этих данных (содержание, возможность автоматизированной обработки);
3) внедрение калькулятора SCORE в протоколы осмотра терапевта и кардиологав МИС «Ариадна», включая предварительную доработку структуры модуля ЭМК посредством создания полей для стандартизированного ввода информации и разработки алгоритмов подгрузки из других модулей МИС информации о факторах риска, необходимых для оценки риска по шкале SCORE;
4) оценка эффективности внедрения калькулятора SCORE путем анализа наполняемости ЭМК пациентов в возрасте от 40 до 79 лет, обратившихся за медицинской помощью в ГБУЗ «АГКБ № 7» с 25 января по 4 мая 2021 года (n = 1947), данными о факторах риска ССЗ, необходимыми для оценки риска по шкале SCORE.
Статистический анализ был выполнен с использованием Stata 12.1.
Менеджер / Manager № 5
здравоохранения / ZdrevoochrBnenie 2022
Результаты и их обсуждение
Общее количество прикрепленного населения в возрасте 40-79 лет, обращавшихся за медицинской помощью в ГБУЗ «АГКБ № 7» в 2016-2020 годах, составило 18110 человек (63,3% от всего прикрепленного населения). Исходя из требований к формированию паспортной части, в ЭМК были заполнены поля для внесения пола и возраста для всех 18110 прикрепленных граждан, которые были включены в данный анализ. Мужчины составляли 35,7%, женщины - 64,3%, наибольший удельный вес приходился на возрастные группы 60-64, 6569 лет (рис. 1).
Данные о ХНИЗ
Информация о диагностированных ХНИЗ имеется в 72,7% ЭМК. Это может быть связано с выделением в протоколах осмотров отдельных строк под основной и сопутствующий диагнозы, и в качестве последних в основном указываются ХНИЗ. Поля для внесения сведений об основных и сопутствующих заболеваниях являются текстовыми. При этом имеется возможность указания в одном поле информации о нескольких заболеваниях (приме -ры записей: «новообразования», «стенокардия / ИБС», «стенокардия / ИБС, диабет, новообразования», «сердечная недостаточность, мерцательная аритмия, стенокардия / ИБС, диабет, новообразования»). По этой причине оценка частоты указания данных об отдельных заболеваниях (видах
заболеваний) была возможна только после разделения описанных текстовых полей на отдельные переменные, каждая из которых отражала наличие того или иного заболевания (вида заболеваний). Данные о наличии перенесенного в прошлом инфаркте миокарда указаны в 1,6% ЭМК, в каждой четвертой ЭМК отражены сведения о перенесенной в прошлом стенокардии, в 6,3% - данные о перенесенном инсульте, в 35,8% - о наличии новообразований, в 18,0% - сахарного диабета (таблица 1). Данные о хронических заболеваниях органов дыхания отражены в 3,9% ЭМК, хронических болезнях почек - в 0,3%. Встречались также неспецифические указания на наличие сердечнососудистой патологии (6,3%).
Дополнительно отмечено, что какие-либо сведения о проводимой терапии отражены только в половине всех ЭМК (49,0%). Эти данные также заносятся в текстовые поля и, по сути, являются заметками врачей (примеры записей: «лечебно-оздоровительный режим, сироп Аскорил по 1 чайной ложке 3 раза в день, горчичники»; «диета с исключением легкоусваиваемых углеводов, животных жиров»; «ди-клофенак 50 мг, мидокалм 150 мг 2 раза в день, вольтарен гель, мазь диклофенак. Магнитотерапия на шейный отдел позвоночника, СМТ на шейный отдел позвоночника с переходом на плечи»). Можно предположить, что строка «лечение» с большей вероятностью заполняется для пациентов, получающих льготное лекарственное обеспечение.
75-79 70-74 65-69
о
р 60-64
ь
о о.
о 55-59
СО
50-54 45-49 40-44
482
879
1045
948
889
690
718
814
1039
1681
1773
1676
1573
1252
1319
1332
1500 1000 500 500 1000 1500 2000
□ Мужчины □ Женщины
Рис. 1. Структура прикрепленного населения ГБУЗ «АГКБ № 7» в возрасте 40-79 лет (абс.)
С
#хс
№5 Мападег
2022 2с1гв^/оос1-1гвпеп1а
/Менеджер
здравоохранения
Таблица 1
Наличие данных о хронических неинфекционных заболеваниях в ЭМК прикрепленного населения ГБУЗ «АГКБ № 7» в возрасте 40-79 лет (абс., %)
Изучаемые критерии абс. %
Диагностированные ХНИЗ, в т.ч. 13166 72,7
- инфаркт миокарда в анамнезе 281 1,6
- стенокардия в анамнезе 4767 26,3
- инсульт в анамнезе 1140 6,3
- наличие новообразования 6489 35,8
- сердечно-сосудистая патология 1141 6,3
- сахарный диабет 3261 18,0
- болезни почек 57 0,3
- болезни органов дыхания 707 3,9
Данные о факторах риска, необходимые для оценки риска по шкале SCORE
Данные об артериальном давлении (АД) содержались в 10247 (56,8%) ЭМК пациентов. Однако они не могли быть подвержены анализу без предварительной подготовки, поскольку систолическое и диастолическое АД заносились в одно предназначенное для этого текстовое поле и в нестандар-тизированной форме (примеры записей: «162/96», «163/100», «163/95 СКАД 140/90», «164/89 мм рт ст.», «166/ 75 мм ртст», «166/111 ПОСЛЕ ПРИЕМА КАПОТЕНА 156/106»). После «чистки» данных АД посредством удаления всех нецифровых символов и разделения значений АД на две переменные, содержащие цифровые значения систолического и диастолического АД, были получены подлежащие компьютерной обработке данные для 10247 (56,6%) пациентов. Среднее значение систолического АД составило 132,3±16,7 мм ртутного столба (min - 75, max - 240), среднее значение диастолического АД - 80,2±9,7 мм ртутного столба (min - 26, max - 198).
Поле для внесения информации о холестерине крови содержало в себе данные в 6361 (35,1%) ЭМК пациентов. Как и в случае с АД, данные о холестерине заносились в текстовое поле в не-стандартизированном виде, нередко включая информацию как по уровню общего холестерина (ОХ) крови, так и липопротеидов низкой плотности - ЛПНП (примеры записей: «Холестерин 5.72», «Холестерин 5.72 ЛПНП 2.92»). Соответственно, анализ этих данных был возможен только после удаления всех нецифровых символов и разделения значений холестерина на две цифровые переменные, содержащие значения общего холестерина
и ЛПНП. В результате были получены подлежащие компьютерной обработке данные ОХ для 6361 (35,1%) пациентов и ЛПНП для 2749 (15,2%) пациентов. Среднее значение ОХ составило 5,3±1,3 ммоль/литр (min - 0,09, max - 16,97), среднее значение ЛПНП - 3,11±0,93 ммоль/литр (min - 0,64, max - 6,8).
Информация о курении определялась на основании текстового поля, в которое врачи через запятую вносят данные о всех факторах риска пациента (примеры записей: «Нерациональное питание», «Низкая физическая активность», «Повышенный уровень артериального давления», «Курение табака», «Дислипидемия», «Избыточная масса тела (ожирение)», «Нерациональное питание», «Высокий суммарно-сосудистый риск», «Повышенный уровень артериального давления», «Дислипидемия», «Высокий суммарно-сосудистый риск»). При анализе выявлено, что у 5523 (30,5%) пациентов имеются какие-либо записи в этом поле ЭМК. Это указывает на то, что информация о факторах риска вносилась в ЭМК не у всех пациентов. С учетом описанного текстового формата имеющихся данных о факторах риска, оценка частоты курения была возможна только после разделения описанных текстовых полей на отдельные переменные, каждая из которых отражала наличие определенного фактора риска. Запись «Курение табака» присутствовала у 719 (4,0%) пациентов, что явно указывает на то, что данные о курении присутствовали в ЭМК не всех пациентов.
По итогам проведенного анализа было установлено, что данные по всем переменным, необходимым для оценки риска по шкале SCORE, присутствовали только у 3764 (20,8%) от общего количества приписанных граждан (n=18110),
Менеджер / Maneger № 5
здравоохранения / Zdrevoochrenenie 2022
обращавшихся за медицинской помощью в ГБУЗ «АГКБ № 7» в 2016-2019 годах.
Проведенный анализ структуры данных пациен-товв ЭМК выявил, что имеющаяся информация не подлежат автоматизированной и статистической обработке без трудоемкой предварительной подготовки в ручном режиме. Также определено, что внесение в ЭМК данных по основным факторам риска ССЗ, необходимым для оценки риска по шкале SCORE, не было обязательным, не носило системного характера и осуществлялось по усмотрению врача. По совокупности изложенных причин, ЭМК пациентов содержат большой объем информации, но недостатки структуры и полноты этой информации существенно ограничивают возможности ее анализа и рационального использования.
Внедрение калькулятора SCORE
На основании результатов, полученных на предыдущих этапах исследования, разработке и внедрению калькулятора SCORE в протоколы осмотра терапевта и кардиолога в МИС «Ариадна» ГБУЗ «АГКБ № 7» предшествовала доработка структуры соответствующих модулей ЭМК. Доработка включала: а) создание в протоколах осмотра отдельных полей для ввода данных систолического
и диастолического АД в цифровом виде (до трех цифр); б) создание в протоколе отдельного поля для внесения данных о курении (да/нет); в) разработка и внедрение алгоритма подгрузки в протокол осмотра данных об уровне общего холестерина из лабораторного модуля МИС. Эта работа, как и непосредственная разработка и внедрение калькулятора SCORE, были осуществлены в активном взаимодействии с компанией разработчиком МИС «Ариадна» [14].
Калькулятор SCORE был внедрен в протоколы осмотра врачей (терапевт, кардиолог) в МИС «Ариадна» с января 2021 года. Первоначально данный калькулятор располагался в нижней части протокола осмотра, но после первого месяца апробации при контрольной выгрузке данных из МИС выяснилось, что не все терапевты заполняют данный раздел, поэтому было решено перенести калькулятор в верхнюю часть протокола осмотра, сделать поля для введения результатов измерения АД и данных о курении обязательными для заполнения. Актуальный вид модуля протокола осмотра врача-терапевта, с включенным в него калькулятором SCORE представлен на рис. 2.
Результаты оценки риска смерти от ССЗ в течение ближайших 10 лет с использованием шкалы
Рис. 2. Фрагмент модуля протокола осмотра врача-терапевта в МИС «Ариадна» с включенным калькулятором SCORE
С
#хс
№5 Manager
2022 Zdravoochranania
/Менеджер
здравоохранения
SCORE входят в содержание автоматически формируемой печатной версии протокола осмотра, которая выдается на руки пациенту.
Оценка эффективности внедрения калькулятора SCORE
После внедрения и апробации калькулятора SCORE на предмет корректности расчетов был вновь проведен анализ заполнения электронной медицинской документации по внесению данных о факторах риска ССЗ, необходимых для оценки риска по шкале SCORE. По факту, определение значения на шкале SCORE с помощью внедренного калькулятора возможен только при наличии данных о всех учитываемых факторах риска. Соответственно, для врача, заполняющего протокол осмотра, отсутствие оценки по SCORE указывает на необходимость сбора и внесения недостающей для этого информации. В свою очередь, наличие оценки по SCORE указывает на то, что в ЭМК внесены все данные о факторах риска ССЗ, необходимые для оценки риска по шкале SCORE.
Оценка эффективности внедрения калькулятора SCORE проводилась с использованием данных о всех пациентах в возрасте 40-79 лет, обращавшихся к врачам терапевтам в ГБУЗ «АГКБ № 7» в период с 25 января по 4 мая 2021 года. Количество обратившихся пациентов терапевтического профиля составило 1947 человек. В 97,4% ЭМК этих пациентов была проведена оценка риска по шкале SCORE, что указывает на наличие данных по всем факторам риска ССЗ, необходимым для получения соответствующей оценки.
Низкий риск выявлен у 17,8% пациентов. Следовательно, 82,2% пациентов 40-79 лет, обратившихся за медицинской помощью к врачам терапевтам в ГБУЗ «АГКБ № 7» в период с 25 января по 4 мая 2021 года, подлежат диспансерному наблюдению в плане риска развития осложнений ССЗ. По этой категории пациентов разработаны индивидуальные планы диспансерного наблюдения.
Выводы
Внедрение автоматизированного калькулятора SCORE позволило повысить полноту наличия данных по факторам риска ССЗ, необходимых для оценки риска смерти от ССЗ в течение ближайших 10 лет, с 20,8% до 97,4%.
Интегрированная в протоколы осмотров врачей первичного звена МИС «Ариадна» шкала SCORE позволила автоматически рассчитывать
риски смерти от ССЗ в ближайшие 10 лет. В зависимости от результата оценки врач принимает решение о дальнейшей тактике наблюдения за пациентом, формирует индивидуальный план диспансерного наблюдения на год. Это позволяет контролировать состояние здоровья пациента, регулярно приглашать на диспансерные осмотры, проводить диагностические исследования сердечно-сосудистой системы, оценивать результаты назначенного лечения.
На основании приказа Министерства здравоохранения РФ от 29 марта 2019 г. № 173н «Об утверждении порядка проведения диспансерного наблюдения за взрослыми» охват диспансерным наблюдением лиц с хроническими неинфекционными заболеваниями и инфекционными заболеваниями и лиц с высоким и очень высоким сердечно-сосудистым риском должен быть не менее 70%; охват диспансерным наблюдением лиц старше трудоспособного возраста, из числа подлежащих ему, - не менее 90% [15]. Внедренная в протоколы осмотров шкала SCORE позволяет врачам своевременно брать пациентов на диспансерный учет.
Встроенный в протокол осмотра терапевта и кардиолога калькулятор SCORE позволяет снизить временные трудозатраты в расчетах рисков осложнений сердечно-сосудистой патологии (отсутствует необходимость пользоваться дополнительными средствами расчета, достаточно внести необходимые данные в протокол осмотра). При этом необходимо отметить, что соответствующие данные ранее врачом вносились в протокол, только в менее структурированном виде, и при внедрении калькулятора не возросла нагрузка врача по заполнению электронной медицинской документации. Качество оформления медицинской документации улучшилось и протокол осмотра врача принял более эстетичный и интуитивно понятный вид.
Благодарность
Авторы статьи выражают благодарность сотрудникам ООО «Решение», компании-разработчику МИС «Ариадна», за оказанную помощь в процессе выполнения представленной работы: Скребцову Гордею Сергеевичу - инженеру отдела внедрения и сопровождения МИС «Ариадна», Коткиной Марине Владимировне - инженеру отдела внедрения и сопровождения МИС «Ариадна», Синицыну Александру Николаевичу - руководителю отдела внедрения и сопровождения Архангельского подразделения МИС «Ариадна».
Менеджер / Manager № 5
здравоохранения / ZdrevoochrBnenie 2022
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Гусев А.В., Кузнецова Т.Ю, Корсаков И.Н. Искусственный интеллект в оценке рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний // Журнал телемедицины и электронного здравоохранения. - 2018. - № 3 (8). - С. 85-90.
2. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. - URL: https://rosstat. gov.ru (Дата обращения: 15.10.2021).
3. Данилов А.В., Каташина Т.Б., Исаенкова Е.А. и др. Технология бенчмаркинга медицинских организаций региона как инструмент повышения их конкурентоспособности территории Воронежской области //Прикладные информационные аспекты медицины. - 2018. - Т. 21. - № 1. -С. 110-113.
4. Комаров С.И. Механизм многокомпонентности МИС: области применения // Медицинские информационные системы. - 2019. - № 4. - С. 21-26.
5. Рудалева И.А., Кабашева И.А., Зульфакарова Л.Ф. Повышение эффективности деятельности медучреждения в зависимости от структуры персонала по уровню инновационной активности //Вестник Удмуртского университета. Серия «Экономика и право». - 2020. - Т. 30. - № 1. -С. 22 -31.
6. Борисов Д.Н., Кушнирчук И.И., Севрюков В.В. и др. Использование искусственного интеллекта в клинической практике // Клиническая патофизиология. - 2019. - № 2. - С. 26-31.
7. Карпов О.Э, Субботин С.А., Шишканов Д.В. Использование медицинских данных для создания систем поддержки принятия врачебных решений // Врач и информационные технологии. -2019. - № 2. - С. 11-18.
8. Гусев А.В., Зарубина Т.В. Поддержка принятия врачебных решений в медицинских информационных системах медицинской организации // Врач и информационные технологии. - 2017. -№ 2. - С. 60-72.
9. Белышев Д.В., Гулиев Я.И., Малых В.Л. и др. Новые аспекты развития медицинских информационных систем // Медицинские информационные системы. - 2019. - № 4. - С. 6-12.
10. Приказ Минздравсоцразвития России № 364 от 28 апреля 2011 года «Об утверждении концепции создания единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения». -URL: https://minzdrav.gov.ru/documents/ (Дата обращения: 13.12.2021).
11. Воронцова Т.В., Мещеряков В.В. Электронная медицинская карта амбулаторного пациента как объект экспертизы качества медицинской помощи // Вестник СурГУ. Медицина. - 2018. -№ 1. - С. 33-39.
12. Емелин И.В., Зингерман Б.В., Лебедев Г.С. О стандартизации структуры электронных медицинских данных // Информационно-измерительные и управляющие системы. - 2010. - Т. 8. - № 12. -С. 18-24.
13. Management of blood cholesterol in adults: systematic evidence review from the cholesterol expert panel. U.S. Department of Health and Human Services. - 2013. - URL: https://www.nhlbi.nih.gov/sites/ default/files/media/docs/cholesterol-in-adults.pdf (Дата обращения: 25.08.2021).
14. Официальный сайт компании «Решение» - разработчик МИС «Ариадна»: - URL: https:// reshenie-soft.ru (Дата обращения: 09.10.2021).
15. Приказ Минздрава России № 173н от 29.03.2019 «Об утверждении порядка проведения диспансерного наблюдения за взрослыми». - URL: http://www.pravo.gov.ru (Дата обращения: 14.12.2021).
OXOwOH_HJ
№ 5 Manager
2022 ZdrevoochrBnenie ,
,Менеджер
здравоохранения
65
=н°
зио f
Ш
ORIGINAL PAPER
IMPLEMENTATION OF SCORE CALCULATOR INTO THE MEDICAL INFORMATION SYSTEM OF THE PRIMARY CARE
Т.Е. Mokhnahevaa, Y.Y. Monogarovab, Zh.L. Varakinac , А^. Kudryavtsevd
a b State Budgetary Medical Institution of Arkhangelsk region "Arkhangelsk City Clinical Hospital № 7", Arkhangelsk, Russia;
c' d Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Northern State Medical University" of Ministry of Health of the Russian Federation, Arkhangelsk, Russia.
a http://orcid.org/0000-0001-8833-7713 b http://orcid.org/0000-0001-5541-0574 c http://orcid.org/0000-0002-8141 -4269 d http://orcid.org/0000-0001-8902-8947
И Corresponding author: Varakina Zh.L.
ABSTRACT
In the Russian Federation, disease prevention in primary care is a priority area of medical care for the adult population. An automated assessment of the risk of death from cardiovascular disease can be an auxiliary preventive tool if integrated intoa medical information system.
Purpose of the study - to substantiate the automation of the process of assessing the risk of death from cardiovascular diseases over the next 10 years using the SCORE scale at the level of a city hospital.
Materials and methods. The study was carried outat the State Budgetary Medical Institution of Arkhangelsk region "Arkhangelsk City Clinical Hospital № 7". The completeness and quality of electronic patient records were assessed. The SCORE calculator was integrated into the examination protocol for primary care physicians. The effects of the innovation on the completeness and quality of electronic patient records were assessed.
Results and discussion. Among the served population aged 40 to 79 years, any information on risk factors for cardiovascular diseases was reflected in 28,7% of electronic patient records. Data on all variables used to assess the risk on the SCORE scale (gender, age, systolic blood pressure, smoking, cholesterol level) were present for 20,8% of the patients. The introduction of the SCORE automated calculator into the examination protocol of a general practitioner and a cardiologist made it possibleto increase the completeness of data on cardiovascular disease risk factors used for the risk assessment on the SCORE scale to 97,4%. Conclusions. The introduction of the SCORE automated calculator has significantly increased the completeness of data on the main risk factors for cardiovascular diseases in patients' electronic patient records. The innovation makes it possible to reduce labor costs forestimatingthe risks, allowsmore effective identification of persons subject to dispensary observation. Keywords: medical information systems, electronic patientrecord, SCORE scale, chronic noncommunicable diseases. For citation: Mokhnacheva Т.Е., Monogarova Y.Y, Varakina Z.L., Kudryavtsev A.V. Implementation of SCORE calculator into the medical information system of the primary care // Manager Zdravoohranenia. 2022; 5: 58-67. DOI: 10.37690/1811-01852022-5-58-67.
REFERENCES
1. Gusev A. V, Kuznetsova T. Y, Korsakov I.N. Artificial intelligence for cardiovascular risks assessment // Journal of telemedicine and e-health. - 2018. - № 3 (8). - P. 85-90.
2. Official website of Federal state statistics service. - URL: https://rosstat.gov.ru (Accessed: 15.10.2021).
3. Danilov A.V, Katashina T.B., Isaenkova E.A. et al. Benchmarking technology of medical organizations in the region as a tool to increase their competitiveness in the Voronezh region // Applied information aspects of medicine. - 2018. - Vol. 21. - № 1. - P. 110-113.
4. Komarov S.I. Mechanism of MIS multicomponence: application areas // Medical information systems. -
2019. - № 4. - P. 21-26.
5. Rudaleva I.A., Kabasheva I.A., Zul'fakarova L.F. Improving of the medical institution efficiency depending on the staff structure by level of innovation activity // Bulletin of Udmurt university. Series economics and law. -
2020. - Vol. 30. - № 1. - P. 22-31.
Менеджер / Manager № 5
здравоохранения / ZdrevoochrBnenie 2022
6. Borisov D.N., Kushnirchuk I.I., Sevryukov V.V. et al. The use of artificial intelligence in clinical practice // Clinical pathophysiology. - 2019. - № 2. - P. 26-31.
7. Karpov O.E, Subbotin S.A., Shishkanov D. V. Using medical data to create medical decision support systems // Doctor and information technology. - 2019. - № 2. - P. 11-18.
8. Gusev A.V., Zarubina T.V. Support of medical decision-making in medical information systems of a medical organization // Doctor and information technology. - 2017. - № 2. - P. 60-72.
9. Belyshev D.V., Guliev Y.I., Malykh V.L. et al. New aspects of the medical information systemsdevelopment // Medical information systems. - 2019. - № 4. - P. 6-12.
10. Order of the Ministry of health and social development of Russia № 364 dated April 28, 2011 "On approval of the concept of creating a unified state information system in the field of healthcare". - URL: https://minzdrav. gov.ru/documents/ (Accessed: 13.12.2021).
11. Vorontsova T.V, Meshcheryakov V.V. Electronic medical record of outpatient as review subject of medical care quality // Bulletin of SurSU. Medicine. - 2018. - № 1. - P. 33-39.
12. Emelin I.V., Zingerman B.V., Lebedev G.S. About structure of electronic health data standardization // Information-measuring and control systems. - 2010. - № 12 (8). - P. 18-24.
13. Management of blood cholesterol in adults: systematic evidence review from the cholesterol expert panel. U.S. Department of Health and Human Services. - 2013. - URL: https://www.nhlbi.nih.gov/sites/default/files/ media/docs/cholesterol-in-adults.pdf (Accessed: 25.08.2021).
14. Official website of the company "Solution" - developer of the MIS "Ariadna". - URL: https://reshenie-soft.ru (09.10.2021).
15. Order of the Ministry of Health of the Russian Federation No. 173n dated 29.03.2019 "On approval of the procedure for conducting dispensary supervision of adults". - URL: http://www.pravo.gov.ru (Accessed: 14.12.2021).
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ / ABOUT THE AUTHORS
Мохначева Татьяна Евгеньевна — главная медицинская сестра Государственного бюджетного учреждения здравоохранения Архангельской области «Архангельская городская клиническая больница № 7», г. Архангельск, Россия. Tatyana E. Mokhnaheva — Chief Nurse of Arkhangelsk City Clinical Hospital № 7, Arkhangelsk, Russia. E-mail: mohnacheva@agkb-7.ru
Моногарова Юлия Юрьевна — канд. мед. наук, главный врач Государственного бюджетного учреждения здравоохранения Архангельской области «Архангельская городская клиническая больница № 7», г. Архангельск, Россия. Yuliya Yu. Monogarova — Cand. Med. Sc., Head Physician of Arkhangelsk City Clinical Hospital № 7, Arkhangelsk, Russia. E-mail: referent@agkb-7.ru
Варакина Жанна Леонидовна — д-р мед. наук, доцент, декан лечебного факультета, профессор кафедры общественного здоровья, здравоохранения и социальной работы Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Северный государственный медицинский университет» (г. Архангельск) Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Архангельск, Россия.
Zhanna L. Varakina — Dr. Med. Sc., Associate Professor, Dean of the Faculty of General Medicine, Professor of the Department of Public Health, Healthcare and Social Work, Northern State Medical University, Arkhangelsk, Russia. E-mail: ravenzh@yandex.ru
Кудрявцев Александр Валерьевич — PhD, заведующий Международным центром научных компетенций центральной научно-исследовательской лаборатории Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Северный государственный медицинский университет» (г. Архангельск) Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Архангельск, Россия.
Alexander V. Kudryavtsev — Ph.D, Head of International Research Competence Centre, Central Scientific Research Laboratory, Northern State Medical University, Arkhangelsk, Russia. E-mail: ispha09@gmail.com
#xc
№ 5 Manager
2022 ZdrBvoochrBnenie ,
'Менеджер
здравоохранения
