Введение

Во все времена ресурсы, которыми располагало здравоохранение, были ограничены. При благоприятной эпидемической обстановке порядок оказания медицинской помощи определяется, исходя из требований программы государственных гарантий оказания медицинской помощи, утверждаемой региональным руководством субъекта РФ. Во время эпидемических подъемов заболеваемости новой коронавирусной инфекцией остро обозначилась проблема дефицита ресурсов здравоохранения для оказания стационарной медицинской помощи пациентам, нуждающимся в госпитализации. Прежде всего, связано это было с резким увеличением одновременно поступающих в стационар пациентов в состоянии разной степени тяжести. Для оптимизации оказания помощи пациентам, обратившимся в приемные отделения инфекционных стационаров, их необходимо было дифференцировать на тех, кому требовалось интенсивное лечение в условиях специализированного стационара, и тех, кто нуждался в лечении в стационарах долечивания. Отсутствие объективных критериев сортировки существенно затрудняло принятие решений врачами приемных отделений, зачастую имеющих непрофильные специальности и привлеченных на эту работу из других отделений.

Цель работы

Целью данной работы было создание системы поддержки принятия решений для определения маршрутизации пациентов с новой коронавирусной инфекцией, обратившихся в приемные отделения базовых инфекционных госпиталей на территории г. Красноярска для оказания им необходимой медицинской помощи в условиях существенных ограничений мощности госпитального фонда.

Новая коронавирусная инфекция поставила перед системами здравоохранения всех стран большое количество задач. Одна из главных – рациональное использование ресурсов в условиях их значительного дефицита. При этом дефициты были как в части коечного фонда стационаров, перепрофилированных для таких пациентов, так и в части медицинского персонала, который вынужден был оказывать помощь этим больным, не имея существенной подготовки и опыта в лечении инфекционных заболеваний.

По данным Всемирной организации здравоохранения, к сентябрю 2022 г. в мире было зарегистрировано более 597 млн подтвержденных случаев новой коронавирусной инфекции (COVID-19), из них более 19 млн – в Российской Федерации. Несмотря на то, что неоднократно сообщалось об относительно низкой доле больных, которым требовалась госпитализация, огромному количеству мужчин и женщин потребовалось стационарное лечение, особенно на пиках так называемых «волн» эпидемического подъема [5].

Метаанализы выполненных исследований показали, что в течение года после выписки в среднем 9–10% перенесших COVID-19 поступали в стационар повторно [7].

Возобновление или ухудшение симптомов респираторной инфекции стали наиболее частой причиной повторного поступления (в 85% случаев), при этом выявлялись учащение и утяжеление дыхательной недостаточности, что создавало дополнительную нагрузку на госпитальную сеть [5].

Летальность составила 29,5% в 2020 г. (возраст 64,7 (23–91) лет, койко-день 17,5 (3–61) дней) и 30,8% в 2021 г. (возраст 62,1 (39–87) лет) [4].

Оптимизация маршрутов оказания помощи пациентам, нуждающимся в различном объеме оказания помощи, в условиях существенных ограничений мощности госпитального фонда

На высоте второй «волны» эпидемического подъема новой коронавирусной инфекции базовые инфекционные госпитали г. Красноярска (далее – БИГ) ощутили явный дефицит коек для лечения пациентов со средней степенью тяжести заболевания, нуждающихся прежде всего в изоляции, либо наблюдении специалистов. С начала первого эпидемического подъема в г. Красноярске было зафиксировано шесть значимых для стационарного звена пиков, наиболее высокими из которых были второй, третий, четвертый и пятый. Однако разными они были не только по типу вируса, вызывавшего эти подъемы, но и по скорости формирования. Самым скоротечным, хотя и наименее тяжелым по состоянию пациентов, был пятый подъем, который продолжался 95 дней с пиком 14.02.2022 и максимальным количеством пациентов в стационарах города в 2670 человек. Самым сложным для системы здравоохранения оказался третий подъем с пиком 19.07.2021 г., длившийся 107 дней, когда в инфекционных госпиталях Красноярска находилось 3118 пациентов (рис. 1).

На региональном уровне во время подъема второй волны было принято решение о введении в систему оказания помощи пациентам с COVID-19 дополнительных временных инфекционных госпиталей (далее – ВИГ), размещаемых на базе небольших больниц или перепрофилированных монопрофильных клиник. Для организации потока пациентов на долечивание в эти госпитали мы вынуждены были налаживать маршрутизацию, которую пришлось организовывать «на ходу». Такая организация работы отнимала очень много времени на согласования, вызывала путаницу и негативные отклики как у персонала, так и у пациентов. Особенно сложно было врачам-администраторам, которые вынуждены были принимать решения о переводе пациентов из многопрофильной клиники, на базе которой располагался БИГ в ВИГ, расположенные на базе менее специализированных медицинских организаций. В результате было принято решение автоматизировать этот процесс, сняв часть моральной ответственности за принимаемые решения с врачей. Группой врачей-пульмонологов, терапевтов, хирургов, администраторов были разработаны критерии, на основе которых медицинская информационная система БИГ ежедневно формировала лечащим врачам рекомендательные списки пациентов, которых предлагалось рассмотреть для перевода в госпиталь долечивания. Эти критерии включали в себя объективные данные: частоту дыхательных движений, максимальную температуру тела за прошедшие сутки, сатурацию, объем поражения легких по МСКТ; данные лабораторных исследований: С-реактивный белок, прокальцитониновый тест, нейтрофилы, лейкоциты; особенности ведения и ухода за пациентом: прием только пероральных препаратов, риск обострения сопутствующей патологии, необходимость приема сильнодействующих/ наркотических препаратов, необходимость проведения диализа.

На основе «Временных методических рекомендаций» были определены критерии для определения степени тяжести течения заболевания у конкретного пациента. Также были разработаны критерии, по которым определялись возможности госпиталей долечивания для приема пациентов с учетом имеющихся у них особенностей и сопутствующей патологии (табл. 1).

Врач, получивший такие рекомендации от системы, проверял действительно ли пациент находится в состоянии, позволяющем ему продолжить лечение в стационаре, имеющем меньшие возможности для оказания интенсивной помощи, и подтверждал это своим решением. Ему также было предоставлено право не согласиться с рекомендациями информационной системы и оставить пациента для продолжения лечения в БИГ. Не подлежали переводу из БИГ, независимо от тяжести течения инфекционного заболевания, пациенты с сопутствующей патологией онкогематологического профиля, находящиеся на гемодиализе, нуждающиеся в хирургическом лечении или интенсивном ведении ран, беременные и родильницы, которые концентрировались для лечения именно в БИГ Краевой клинической больницы (рис. 2).

Сотрудники всех инфекционных госпиталей, расположенных на территории города и в его окрестностях, включенных в систему инфекционных госпиталей для лечения пациентов с новой коронавирусной инфекцией, каждое утро в 9:30 передавали в систему количество свободных мест для возможного приема пациентов на долечивание. В 10:30, с учетом принятых лечащими врачами индивидуальных решений о дальнейшем пребывании пациентов в БИГ, система формировала проект списков на транспортировку в госпитали долечивания пациентов, отобранных для перевода на следующий этап. После утверждения ее сотрудником БИК Краевой клинической больницы, которому были делегированы полномочия от регионального министерства здравоохранения, формировался окончательный вариант списка на перетранспортировку (рис. 3).

При этом самые легкие пациенты, которых по эпидемиологическим показаниям нельзя было выписать на долечивание домой, направлялись в менее оснащенные госпитали. Из равнозначных госпиталей долечивания системой выбирался наиболее близкий к БИГ.

После этого распечатывались маршрутные листы на транспортировку пациентов. Списки формировались анонимно. Только после подачи транспорта для перевозки пациентов в госпиталь долечивания ответственный врач приемного отделения инфекционного госпиталя сообщал персоналу отделений о том, какие пациенты должны быть доставлены в приемный покой для эвакуации.

Такой подход позволил существенно снизить уровень конфликтов среди пациентов. В случаях возникновения разногласий с пациентами, не желающими переводиться в другие стационары, с ними проводились мотивационные беседы ответственным врачом, которые снимали напряженность, и пациенты принимали решение следовать на долечивание в другую медицинскую организацию.

Система также отслеживала перемещения транспорта, участвующего в перевозке пациентов. В период интенсивного наплыва больных довольно часто возникали поломки автотранспорта, их задержки. Ответственный врач в этой ситуации имел возможность оперативно принимать решения о подготовке очередной группы пациентов для эвакуации.

Динамическое наблюдение и консультирование перемещенных в госпитали долечивания пациентов мы проводили с использованием региональной телемедицинской системы РТС «Мониторинг тяжелых пневмоний», адаптировав ее под особенности течения новой коронавирусной инфекции [1].

За период с ноября 2020 по май 2022 года в БИГ Краевой клинической больницы было пролечено 16 059 пациентов, из которых 7397 были направлены на долечивание в 12 различных ВИГ с учетом маршрутизации созданной нами информационной системой (рис. 4).

В единичных случаях, с учетом особенностей течения заболевания, были ситуации возврата пациентов, переведенных на основании созданных алгоритмов в ВИГ. Однако мы получили систему поддержки принятия решений в своевременном переводе в госпитали долечивания не менее 48 пациентов в сутки, высвобождая места в многопрофильном стационаре для лечения пациентов с особо опасной инфекцией.

Выводы

Создание критериев включения медицинских организаций в систему оказания медицинской помощи пациентам в условиях ограниченных ресурсов, использование для принятия решений информационных систем позволило существенно ускорить принятие решений по оптимальному распределению потоков пациентов, нуждающихся в госпитальном лечении с учетом разной степени тяжести заболевания, более эффективно использовать коечный фонд стационаров интенсивного лечения. Данный подход может быть использован в случаях возникновения незапланированных (внезапных) ресурсных ограничений системы здравоохранения для оптимизации маршрутов оказания помощи пациентам, нуждающимся в различном объеме оказания помощи.

1. Гордеева Н. В., Демко И. В., Корчагин Е. Е. и др. Использование телемедицины при лечении тяжелой внебольничной пневмонии в Красноярском крае // Медицинский совет. – 2020. – № 17. – С. 40–49.
2. Глыбочко П.В., Фомин В.В., Моисеев С.В. и др. Исходы у больных с тяжелым течением COVID-19, госпитализированных для респираторной поддержки в отделения реанимации и интенсивной терапии // Клиническая фармакология и терапия. – 2020. – Т. 29. – № 3. – С. 25–36.
3. Глыбочко П.В., Фомин В.В., Авдеев С.Н. и др. Клиническая характеристика 1007 больных тяжелой SARS-CoV-2 пневмонией, нуждавшихся в респираторной поддержке // Клиническая фармакология и терапия. – 2020. – Т. 29. – № 2. – С. 21–29.
4. Жданов К.В., Козлов К.В., Мальцев О.В., Миклуш П.И., Шарабханов В.В., Касьяненко К.В., Гордиенко В.В., Юркаев И.М. Борьба с инфекцией, вызванной SARS-CoV-2: опыт и перспективы // Известия Российской военно-медицинской академии. – 2022. – Т. 41. – № 3. – С. 251–259.
5. Потанина О.Н., Айрапетян С.А., Мазуренко С.О., Стрижелецкий В.В., Пальчикова Л.С., Теплякова Н.А., Ермолаева Л.Г., Гомон Ю.М., Семиголовский Н.Ю. Повторные госпитализации пациентов с COVID-19: причины, особенности, исходы // Медицинский совет. – 2022. – Т. 16. – № 23. – С. 335–342.
6. Свистунов С.А., Шипицын К.С., Колесников В.В. Международный опыт организации оказания медицинской помощи населению Италии и Сербии военно-медицинскими специалистами в пери- од пандемии COVID-19 // Известия Российской Военно-медицинской академии. – 2022. – Т. 41. – № 1. – C. 93–98.
7. Akbari A., Fathabadi A., Razmi M., Zarifian A., Amiri M., Ghodsi A., Vafadar Moradi E. Characteristics, risk factors, and outcomes associated with readmission in COVID-19 patients: A systematic review and meta-analysis. Am J Emerg Med. 2022; (52): 166– 173. https://doi.org/10.1016/j.ajem.2021.12.012. Ramzi Z.S. Hospital readmissions and post-discharge all-cause mortality in COVID-19 recovered patients; A systematic review and metaanalysis. Am J Emerg Med. 2022;(51):267–279. https://doi. org/10.1016/j.ajem.2021.10.059.