О помощи населению Липецкой области ЧЕРЕЗ НЕВРОЛОГИЧЕСКИЙ ЦЕНТР

Малинина ЛюдмилаАлександровна

врач–невролог, Липецкая областная больница, г. Липецк

Антоненков Юрий Евгеньевич

канд. мед. наук, ст. преподаватель ИДПО, ВГМА, г. Воронеж

E-mai: rhsvjd@rambler.ru

Стратегический анализ существующего положения в области общественного здоровья и здравоохранения является основной для формирования приоритетных направлений научно-практических исследований Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации.В последние годы в Российской Федерации в большей степени стали разрабатываться организационные технологии в оказании медицинской помощи больным с различными видами патологии.Количественные и качественные характеристики оценки показателей здоровья населения являются определяющими крите­риями в планировании и реализации политики охраны здоровья и решении тактических и стратегических задач реформирования здравоохранения. Стабилизация процессов формирования здоровья нации и осуществ­ления единой концепции в области здравоохранения базируется на проведении комплексных мероприятий, направленных на совершенство­вание процессов управления и укрепление единой государственной системы охраны здоровья граждан. Как говорит Стародубов В. И. с соавторами: «Проблема охраны и укрепления здоровья населения становится важнейшей задачей обеспечения социально-экономического благополучия страны» [1, с. 11].

Имеющиеся в настоящее время проблемы с широким внедрением современных диагностических и лечебных технологий, доступность качественной медицинской помощи, отсутствие четких координи­рующих факторов развития здравоохранения являются негативными и сдерживаю­щими факторами. Указанные проблемы непосредственно связаны с проводимыми социально-экономических преобразованиями в обществе [2, с. 4].

В работах многих учёных подчёркнуто, что сложившиеся в здравоохранении проблемы предполагают более широкое использо­вание результатов полученных научно-практических, эксперименталь­ных и аналитических разработок, действующих моделей, которые способствовали бы улучшению показателей здоровья и появлению перспективных структурно-функциональных решений.

Авторы, являясь врачами-неврологами, естественно, свои научные изыскания направили в сторону неврологии. Работа в неврологическом отделении Липецкой областной больницы прово­дится на 70 койках. Работа койки с 2008 года повысилась с 356,2 до 358,4 в 2010 году. Нам известно, что больной неврологического профиля это, как правило, пациент с воспалительными, травмати­ческими, токсическими и дегенеративными, и/или другими достаточно стойкими и выраженными изменениями в нервной ткани. Реабили­тация таких больных происходит, в основном за счёт передачи функций сохранным образованиям в нервной системе, что зачастую не позволяет полностью восстановить утраченные функции. В результате у пациента развивается стойкий неврологический дефицит, либо наблюдается прогрессирующее течение болезни с постепенным частичным выключением функций отдельных органов и систем. Для оценки состояния здоровья больного, в том числе и неврологического профиля, определения его потенциальных возможностей и адекватной программы адаптации и восстановления, разработаны различные системы исследования оценки уровня здоровья, что позволяет повы­сить уровень медико-профилактических оздоровительных мероп­риятий и качество жизни, в том числе и неврологических больных.

В настоящее время вопросы комплексной лечебно-диагностической помощи населению с неврологической патологией не нашли должного отражения в исследованиях регионального уровня — это и обусловило актуальность нашего исследования.

Лечебно-диагностические мероприятия, как процесс управления в многофакторной системе, предопределяет необходимость разработки и интеграция современных информационных технологий, ориентиро­ванных на оптимизацию и рационализацию системы управления качеством медицинской помощи. Компьютеризация здравоохранения, разработка и внедрение автоматизированных медицинских систем, информационного мониторинга, формализованной документации, системы рекомендаций и стандартов и другое является одним из самых перспективных направлений.

На основании результатов исследования были выделены доминирующие в количественном отношении нозологии невроло­гической патологии, определен их удельный вес в общей структуре неврологической заболеваемости Липецкой области.Каналы направле­ния больных в отделение областной больницы сохраняются, в целом, неизменными, но количество больных из года в год увеличивается: по скорой помощи — 148 человек (2010 г) относительно 116 человек (2008 г), из областной поликлиники — 1090 человек (2010 г) относи­тельно 1072 человек (2008 г), из ЦРБ — 52 человека (2010 г) и 42 чело­века (2008 г). Как мы видим, в основном, госпитализация проходит через поликлинику.

В интересах сравнительной оценки состояния здоровья населения в районах области был проведен анализ уровня заболеваемости цереброваскулярными болезнями и болезнями нервной системы. Для проведения анализа использован подход, основанный на методах объективной классификации. В качестве используемых для сравнения параметров применены показатели заболеваемости на 1000 человек взрослого населения по следующим группам заболеваний:

А) цереброваскулярные болезни (I60 — I69);

Б) болезни нервной системы (G00 — G99);

В) эпилепсия, эпилептический статус (G40 — G41);

Г) болезни периферической нервной системы (G50 — G72).

В процессе исследований была выполнена, в соответствии с рекомендациями следующая последовательность действий:

1. разделение всей совокупности районов области на взаимно компактные группы (термин «взаимно компактная» означает, что внутри каждой группы заданные параметры, или признаки группирования объектов близки между собой, а от группы к группе эти признаки существенно различаются);
2. анализ значений признаков группирования в каждой из групп и сравнение их обобщенных (усредненных) значений.

На первом этапе использовался известный и у учёных ЦФО в теории распознавания образов с 70-х гг. ХХ века и хорошо апробиро­ванный при решении многих задач обработки медицинских данных алгоритм «Объединение».

Суть алгоритма описывается следующей последовательностью этапов:

• среди всего множества сравниваемых объектов отыски­ваются два ближайших в смысле минимального «расстояния» между ними в пространстве признаков (в случае количественных признаков, как правило, используют декартово расстояние при условии норми­ровки значений признаков);
• запоминаются номера этих объектов и расстояние между ними;
• выбранные объекты исключаются из рассмотрения, взамен них вводится новый «обобщенный» объект, параметры которого определяются путем усреднения параметров исключаемых объектов.

Описанные выше шаги повторяются до тех пор, пока не произойдет резкий рост расстояния между обобщенными объектами, объединяемыми на очередном шаге. На этом шаге работа алгоритма объединения заканчивается, а сформированные к этому времени обобщенные объекты и характеризуют собой взаимно компактные группы.

Каждому району Липецкой области был присвоен свой порядко­вый номер, совпадающий с данными отчётов: 1 — Воловский, 2 — Гряинский, 3 — Данковский, 4 — Добринский, 5 — Добровский, 6 — Долгоруковский, 7 — Елецкий, 8 — Задонский, 9 — Измалковский, 10 — Краснинский, 11 — Лебедянский, 12 — JI— Толстовский, 13 — Липецкий, 14 — Становлянский, 15 — Тербунский, 16 — Усманский, 17 — Хлевенский, 18 — Чаплыгинский, 19 — г. Елец, 20 — г. Липецк.

Анализ имеющихся исходных данных проводился примени­тельно к показателям заболеваемости по районам области за 2009—2011 гг. по трем вариантам:

• заболеваемость в целом;
• в том числе заболеваемость впервые;
• состоящие на диспансерном учете,

то есть всего 9 вариантов исходных данных.

Необходимо отметить, что при анализе результатов группирова­ния не учитывались формально выделившиеся группы, содержащие 1 или 2 района, поскольку, как показал предыдущий опыт, такие группы носят случайный характер. С учетом этого замечания для дальнейшего рассмот­рения приняты результаты группирования, приведенные в таблице 1.

Таблица 1.

Основные результаты группирования

На втором этапе обработки для каждой из выделенных групп объектов определялись средние значения признаков группирования, соответствующие среднеквадратические отклонения и ошибки определения среднего. В качестве меры значимости отклонений сред­них значений для различных групп было выбрано отношение разности средних значений к обобщенному среднеквадратическому отклонению (среднему геометрическому среднеквадратических отклонений).

Анализируя результаты расчетов для категории «всего заболе­ваний» за 2009—2011 гг. легко видеть, что с формальной точки зрения наиболее существенными являются различия в частотах встречаемости эпилепсии (G40—G41) в соответствующих районах области. При этом следует отметить, что в течение 2009—2010 гг. состав группы районов с повышенным уровнем заболеваемости оставался практически неиз­менным (Грязинский, Данковский, Елецкий, Измалковский, Краснинс­кий, Лебедянский, Л-Толстовский, Становлянский, Чаплыгинский районы и г. Елец), а в 2011 г. Повышенный уровень заболеваемости эпилепсией сохранился (из перечисленных) в 5 районах (Елецкий, Краснинский, Лебедянский, Л-Толстовский, Чаплыгинский районы).

Из вышесказанного напрашивается вывод о том, что в первую очередь необходимо увеличение количества эпилептологов и соответствующего диагностического оборудования именно в этих районах для проведения профилактической работы. А может быть и создание в одном из этих районов (надо ещё рассмотреть соответствие количества врачей населению) эпилептологического Центра.

Список литературы:

1. Паспорт ЛПУ и его реализация средствами компьютерных технологий / Стародубов В. И., Егоров А. В., Савостина Е. А., Юдин Б. А. // — М. — 2002. — 22 с
2. Щепин О. П. Современное состояние и тенденции заболеваемости населения Российской федерации / О. П. Щепин, Е. А. Тишук // Здравоохранение  Рос. Федерации. — 2001. — № 6. — С.