ПРИМЕНЕНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ ПОДХОДОВ К АНАЛИЗУ ИНВАЛИДНОСТИ

Китанина Ксения Юрьевна

ассистент кафедры Внутренние болезни Медицинского института Тульского государственного университета, г. Тула

E-mail: kulakova.ks@mail.ru

Неблагоприятные тенденции в состоянии здоровья, в контексте демографической ситуации, приведшие к депопуляции, следует рассматривать как угрозу социальному благополучию, экономическому развитию, обороноспособности и безопасности страны [1,2]. Необходимость сохранения и укрепления здоровья приобретает еще большую актуальность в связи с возрастающим загрязнением окружающей среды, усилением миграционных процессов, увеличением риска антропогенных экологических катастроф [3,4,13]. На фоне сложившейся обстановки особое значение приобретают показатели здоровья, на которые эффективно может влиять система здравоохранения: одним из таких показателей традиционно считается инвалидность.

На протяжении последних лет отмечается неутешительная тенденция к росту показателей инвалидизации населения в Российской Федерации в целом и Тульской области в частности. Решение проблем инвалидности в аспекте её снижения и профилактики невозможно без совершенствования системы анализа показателей инвалидности на региональном уровне, которая должна быть ориентирована на инновационный подход с применением адекватных методов математического анализа.

Разработан принципиально новый подход к анализу показателей первичной инвалидности с использованием обобщенной оценки, построением многофакторных моделей с помощью корреляционно-регрессионного анализа и алгебраической модели конструктивной логики. Дизайн аналитического расчета представлен на рис.1

Рисунок 1 Дизайн аналитического расчета

В основу анализа приняты традиционно используемые показатели, характеризующие изучаемую проблему за 10 лет. Всего 18 показателей, отражающих уровень первичной инвалидности взрослого населения с учетом возрастных, гендерных особенностей, нозологическую структуру, тяжесть первичной инвалидности, социальные причины первичной инвалидности, и др. Расчет осуществлялся по районам и территории ТО в целом. Исходные данные (показатели) для расчета взяты из источников ФГУ «Главное бюро медико-социальной экспертизы по Тульской области» форма 7-собес, департамента здравоохранения Тульской области.

Анализ первичной инвалидности населения всех территорий области осуществлялся по указанным 18 факторам в сравнении с областным уровнем (принятым, как нормативный) путем вычисления обобщенной оценки показателей по специальному алгоритму и подсчетом доли, вносимой каждым фактором в достижение или не достижение нормативного уровня. Для выполнения углубленного многофакторного анализа вычисление обобщенной оценки осуществлялось по новому алгоритму, обеспечивающему высокую точность путем дифференциации не только важности каждого фактора, но и степени важности как функции от величины рассогласования показателей [7,8,9,10].

Программа, в основе которой реализован изложенный алгоритм — шифр «MedGE» [11], позволяет:

1.    Вводить нормативные (базовые) показатели

2.    Формировать график изменения степени значимости

3.    Вводить название обобщенной оценки и исполнителя

4.    Знакомиться с алгоритмом расчета

5.    Вводить текущие показатели

6.    Выводить результаты расчета

Программа работает в среде Access. Алгоритм программы предусматривает возможность задать форму графика величины степени значимости каждого фактора и в последующем по известному значению относительного отклонения показателя от нормативного для каждого фактора вычислить её. Найденное значение степени значимости учитывается в расчете относительного коэффициента важности, усиливая или ослабляя его действие. Используемое представление степени важности позволяет, как усиливать, так и ослаблять действие коэффициента важности при различных значениях относительного отклонения показателя от нормативного. Фактически коэффициент важности является некоторой функцией относительного отклонения, задать которую можно изложенным способом.

Вычисленное значение обобщенной оценки показателей по каждому году и каждой территории области использовались в качестве целевого значения при многофакторном анализе. Многофакторный анализ осуществлялся двумя принципиально разными методами, что придало большую уверенность в полученном результате. Анализ чувстви­тельности на результирующую оценку каждого фактора осуществлялся с помощью линейной корреляционно-регрессионной модели. Углубленный анализ осуществлялся с помощью алгебраической модели конструктивной логики (АМКЛ), основанной на логике предикатов, хорошо зарекомендовавшей себя в аналитической работе в медицине и биологии [5,7,12].

На основе полученных данных были построены для каждой территории диаграммы с наложенными на них трендами. Одновременно с этим были построены по каждому из последних пяти годов таблицы с указанием значением тех факторов, которые снижают уровень достижения результата (по сравнению с областными показателями). По суммарному отклонению произведено ранжирование факторов и территорий.

Кроме того, по наиболее значимым факторам были построены для отдельных территорий диаграммы с наложенными на них трендами (с указанием формулы и совокупного коэффициента детерминации).

Для оценки возможных исходов при использовании в управленческой деятельности была построена корреляционно-регрессионная модель с помощью программы Correl(VisialC++), а с помощью дополнительной программы RegAn(Access) была произведена оценка степени влияния каждого фактора на результат с построением иллюстрирующих графиков.

Для выявления факторов, которые могут служить индикаторами по рассматриваемой проблематике, была использована АМКЛ, алгоритм которой приведен в литературе [6,7]. С помощью программы amcl(VisialC++) была построена математическая модель и с помощью специальной методики были выявлены наиболее важные результирующие составляющие. С помощью дополнительной программы AnAMCL(Access) были построены графики влияния факторов в диапазоне возможного их изменения на результат. Причем сила влияния (ухудшения) оценивалась по мощности результирующих составляющих. Для оценки наиболее неблагоприятной ситуации с помощью указанной программы была подсчитана максимально возможная суммарная мощность.

Важной особенностью аналитического расчета является выбор областных показателей в качестве нормативных, что часто используется для оценки работы территорий. В тоже время принятая идеология анализа применима и к другим ситуациям, когда в качестве нормативных показателей принимаются целевые показатели, которые должны быть достигнуты. В связи с этим аналитический расчет, выполненный относительно областных показателей, следует рассматривать как один из примеров, часто применяемый в практике руководства.

Другой особенностью выполненного расчета с помощью АМКЛ является возможности алгоритма, который в определенной степени учитывает скрытые (неучтенные) факторы. При этом данная модель является нелинейной и по этой причине более точно моделирует процесс.

Наряду с представленным аналитическим расчетом были проведены различные расчеты по отдельным территориям: построены регрессионные модели и АМКЛ. Однако недостаточный объем располагаемых данных не позволил представить их в этой работе по причине недостаточной точности. По этой же причине не была построена экспертная система, в то время как программа AnAMCLлегко позволяет экспортировать необходимые данные в имеющуюся экспертную оболочку.

Несмотря на это разработанный подход к анализу статистических показателей позволяет эти работы выполнить в дальнейшем по мере накопления данных, что позволят нам оценивать данный подход как перспективный.

Применение предложенного алгоритма в сфере медико-социальной экспертизы расширяет возможности проведения углубленного многофакторного анализа инвалидности, позволяет выявлять маркерные особенности показателей первичной инвалид­ности по территориям Тульской области, что дает возможность выработки приоритетных направлений в управленческой деятельности по оптимизации системы медико-социальной экспертизы в регионе.

Полученные в результате реализации данной модели анализа сведения позволяют проводить детальную и научно-обоснованную оценку деятельности системы здравоохранения в сфере медико-социальной экспертизы и могут являться информационной базой для разработки нормативных документов и комплексных целевых программ по профилактике инвалидности на региональном уровне.

В заключении хотелось бы отметить, что:

·           приведенный алгоритм может служить шаблоном как для анализа по рассматриваемой проблеме, так и с иной тематической направленностью;

·           предложенный подход, позволяет выполнить достаточно глубокий анализ, имея все лишь статистические показатели.

Список литературы:

1.        Вялков А. И. Проблемы здоровья населения РФ в период реформ здравоохранения // Главврач. — 2005. — № 7. — с. 12‑18.

2.        Измеров Н.Ф. Здоровье работающего в новых экономических условиях // Медицина труда и промышленная экология. — 2001. — № 10. С.55‑59.

3.        Максимова Т.М., Гаенко О.Н. Здоровье населения и социально-экономические проблемы общества // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и история медицины. —2003. —№ 1. —С. 3‑7.

4.        Стародубов В.И., Ступаков И.Н., Самородская И.В. Факторы, влияющие на показатели и оценку состояния общественного здоровья и здравоохранения // Менеджер здравоохранения. —2005. —№ 2 10. —С. 38‑44.

5.        Хромушин В. А. Использование алгебраических моделей конструктивной логики в медицине и биологии. XXXXV научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава ТулГУ «ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ И КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА»: Сборник статей. — Тула, 2009. — С.147‑154.

6.        Хромушин В.А., Хромушин О.В., Минаков Е.И. Алгоритм и программа анализа результирующих импликант алгебраической модели конструктивной логики. XXXXVI научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава ТулГУ «ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ И КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА»: Сборник статей. — Тула, 2010. — С.138‑148.

7.        Хромушин В.А., Хадарцев А.А., Бучель В.Ф., Хромушин О.В. Алгоритмы и анализ медицинских данных. Учебное пособие. - Тула: Изд-во «Тульский полиграфист», 2010. – 123 с..

8.        Хромушин В.А., Честнова Т.В., Китанина К.Ю., Хромушин О.В. Особенности использования методики обобщенной оценки показателей здравоохранения в аналитической работе. XXXXVI научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава ТулГУ «ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ И КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА»: Сборник статей. — Тула, 2010. — С.117‑125.

9.        Хромушин В.А., Честнова Т.В., Китанина К.Ю., Хромушин О.В. Совершенствование обобщенной оценки показателей здравоохранения. XXXXVI научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава ТулГУ «ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ И КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА»: Сборник статей. — Тула, 2010. — С.125‑135.

10.     Хромушин В.А., Честнова Т.В., Китанина К.Ю., Хромушин О.В. Методика работы по обобщенной оценке показателей здравоохранения. XXXXVI научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава ТулГУ «ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ И КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА»: Сборник статей. — Тула, 2010. — С.135‑137.

11.     Хромушин В.А., Честнова Т.В., Китанина К.Ю., Хромушин О.В. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ N2010616980 MedGE. Регистрация в Реестре программ для ЭВМ 19.10.2010 г. по заявке N2010615149 от 24.08.2010 г.

12.     Щеглов В. Н. Алгебраические модели конструктивной (интуитивистской) логики и теория смыслов В.В. Налимова.

13.     http://publ.lib.ru/ARCHIVES/SCH/SCHEGLOV_Vitaliy_Nikolaevich/Scheglov_V.N._Algebraicheskie_modeli_konstruktivnoy_logiki_.[doc].zip, 2006. — 32с.

14.     Щепин О.П., Овчаров В.К. Пути решения проблем здравоохранения // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. —2004. —№ 1. —с. 3-6.