Background.

Актуальность темы исследования обусловлена высоким уровнем заболеваемости и смертности от болезней системы кровообращения (далее – БСК) как во всем мире, так и в России, где каждый 13-й россиянин страдает сосудистой патологией [1, 2, 3,]. На основании столь высоких показателей заболеваемости и смертности сердечно-сосудистые заболевания рассматриваются как национальная проблема [1]. В общей структуре смертности в России смертность от БСК составляет 49% [3].

Материалы и методы

Использованы отчетные формы федерального статистического наблюдения в сфере охраны здоровья: № 12 «Сведения о числе заболеваний, зарегистрированных у пациентов, проживающих в районе обслуживания медицинской организации» за 2010–2019 гг., таблицы смертности «Распределение умерших по полу, возрастным группам и причинам смерти», демографические ежегодники Чувашской Республики, изданные Территориальным органом федеральной службы государственной статистики по Чувашской Республике (Чувашстат), а также данные демографических ежегодников, опубликованных Федеральной службой государственной статистики за соответствующие годы.

Авторами рассчитывался коэффициент корреляции между показателями общей заболеваемости и смертности в Чувашской Республике (далее – ЧР). Таким показателем является выборочный линейный коэффициент корреляции, который рассчитывается по формуле:

Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока:

0,1 < rxy < 0,3 слабая;

0,3 < rxy < 0,5 умеренная;

0,5 < rxy < 0,7 заметная;

0,7 < rxy < 0,9 высокая;

0,9 < rxy < 1 весьма высокая.

Группировка административно-территориальных районов ЧР по уровням смертности и общей заболеваемости осуществлялась с применением картографического анализа. На основе картографического анализа административно-территориальные районы сгруппированы по показателям заболеваемости и смертности [6, 7, 8]:

1. Рассчитано среднее арифметическое относительных показателей для административно-территориальных районов ЧР за каждый анализируемый год (средние национальные данные – М1-10) по формуле:

где:

М – среднее арифметическое;

V – относительные показатели административно-территориальных районов ЧР;

n – количество наблюдений.

2. Вычислено стандартное отклонение вариаций статистических рядов средних данных по административно-территориальным районам ЧР по годам:

где:

d – отклонение (разница между средним значением и каждой вариацией);

n – количество наблюдений.

3. Определены интервалы для группирования административно-территориальных районов ЧР по уровню:

M – 0,5δ ≤ M1 ≤ М + 0,5δ – показатель в пределах среднереспубликанских данных (средний) по ЧР;

М + 0,5δ < М1 ≤ М + 1,5δ – показатель выше среднереспубликанских данных (высокий);

М – 1,5δ ≤ М1 < М – 0,5δ – показатель ниже среднереспубликанских данных (низкий);

M1 > М + 1,5δ – сверхвысокий показатель;

М1 < М – 1,5δ – сверхнизкий показатель.

4. Вычислено среднее значение административно-территориальных районов ЧР за декаду: М11 — М185 по формуле среднего арифметического.
5. Административно-территориальные районы ЧР сгруппированы по распределению М11 —  М125 согласно соответствующим интервалам.

Оценка эффективности оказания амбулаторно-поликлинической и стационарной помощи в административно-территориальных районах Чувашии производилась по разработанной авторами статьи методике [9]. При сравнении численных показателей общей заболеваемости и смертности на территории Чувашской Республики особенно четко видны диспропорции между уровнем смертности и уровнем общей заболеваемости в отдельных административно-территориальных районах. Важным является соотношение уровней заболеваемости и смертности по административно-территориальным образованиям, особенно в районах с низкими показателями заболеваемости. Возможно, что низкие показатели заболеваемости и высокие уровни смертности являются индексом эффективности деятельности амбулаторно-поликлинического звена и качества оказания первичной медицинской помощи.

Авторами было рассчитано соотношение показателя общей смертности и общей заболеваемости (коэффициент SI). Были определены соотношения усредненных показателей общей заболеваемости и общей смертности, рассчитан специальный коэффициент – SI для каждого административно-территориального района ЧР, т.е. SI = уровень общей заболеваемости БСК / уровень смертности от БСК [9].

Определение специального коэффициента SI позволило идентифицировать субъекты с максимальным уровнем специального коэффициента (административно-территориальные районы со сверхвысокими уровнями показателей общей заболеваемости и сверхнизкими уровнями общей смертности), а также с минимальным значением SI (административно-территориальные районы со сверхнизкими уровнями общей заболеваемости и сверхвысокими уровнями общей смертности).

Для распределения административно-территориальных районов ЧР в зависимости от величины специального индикатора были определены его интервалы. Для этого рассчитана :

Δ = (kmax – kmin) / 4 ,

где:

kmax – уровень максимального значения SI административно-территориальных районов ЧР;

kmin – уровень минимального значения SI административно-территориальных районов ЧР.

Интервалы для группировки административно-территориальных районов ЧР были определены по следующей методике:

группа сверхвысоких SI – SI выше среднего по ЧР;

группа высоких SI: SI – Δ;

группа средних SI: SI – 2Δ;

группа низких SI: SI – 3Δ;

группа ультранизких SI: SI – 4Δ.

Для прогнозирования показателей общей смертности административно-территориальных районов ЧР и распространенности заболеваний использовался метод экспоненциального сглаживания (экспоненциальной средней), открытый Броуном и Холтом, описанный Броуном в 1959 г. Формула простого экспоненциального сглаживания имеет следующий вид:

St + 1 = α × Xt + (1 – α ) × St ,

где:

Xt – фактическое значение в данной точке ряда t;

St – прогноз в точке ряда t;

α– некоторый заранее заданный коэффициент сглаживания (от 0,1 до 0,9), постоянный по всему ряду.

Каждое новое сглаженное значение (которое является также прогнозом) вычислялось как взвешенное среднее текущего наблюдения и сглаженного ряда. Результат сглаживания зависел от параметра (альфа).

На практике параметр сглаживания находился с поиском на сетке по рекомендациям Gardner (1985). Возможные значения параметра разбивались сеткой с определенным шагом. Рассматривалась сетка значений от α = 0,1 до α = 0,9, с шагом 0,1. Затем выбиралась , для которой сумма квадратов (или средних квадратов) остатков (наблюдаемые значения минус прогнозы на шаг вперед) являлась минимальной.

При построении графика экспоненциального сглаживания рассчитывали среднеквадратичную ошибку аппроксимации (среднюю квадратов ошибок) как среднеквадратическое значение отклонения истинных значений ряда от его аппроксимации и относительную ошибку аппроксимации по отношению абсолютной ошибки аппроксимации к размаху значений ряда. Размах оценивался как разница между максимальным и минимальным значениями ряда после исключений 10% наибольших и 10% наименьших его значений.

Математическая обработка полученных данных проводилась с использованием пакетов стандартных статистических программ STATISTICA 6,0 и MS Excel 7.0 на IBM-PC достоверности 0,95.

Результаты исследования

Для оценки результативности работы амбулаторно-поликлинического звена определены наличие и показатель тесноты связи между показателями общей заболеваемости и смертности от болезней системы кровообращения населения Чувашской Республики за исследуемый период:

Согласно шкале Чеддока, связь между показателями смертности и распространенности заболеваний заметная и обратная rxy = –0,689.

На рисунках 1 и 2, с учетом прогноза до 2029 года, отчетливо просматривается закономерность снижения уровня смертности при повышении уровня заболеваемости БСК.

При проведении картографического анализа состояния заболеваемости болезнями системы кровообращения населения Чувашской Республики за период с 2010 по 2019 гг. нами было выявлено, что сверхвысокий его уровень отмечен в следующих административно-территориальных районах Чувашии: в Козловском, Шумерлинском, Порецком, Алатырском, Ядринском, Яльчикском, Янтиковском, а также в гг. Алатырь и Шумерля. Сверхнизкие уровни определены в: Чебоксарском, Цивильском, Вурнарском административно-территориальных районах, а также в гг. Новочебоксарск и Канаш (рис. 3).

При проведении картографического анализа состояния смертности от болезней системы кровообращения населения Чувашской Республики (рис. 4) было определено, что сверхвысокий ее уровень отмечен в следующих административно-территориальных районах Чувашской Республики за исследуемый период: Козловский, Шумерлинский, Порецкий и Алатырский, высокий – в Шемуршинском и Красноармейском. Сверхнизкие уровни выявлены в Моргаушском, Чебоксарском административно-территориальных районах Чувашской Республики, а также в г. Чебоксары, Новочебоксарск, Канаш. Низкие уровни смертности были отмечены в Цивильском, Янтиковском, Вурнарском, Ибресинском, Комсомольском и Батыревском административно-территориальных районах Чувашской Республики.

При сравнении числовых показателей общей заболеваемости и общей смертности на территории Чувашии особенно отчетливо виден дисбаланс между этими показателями в ее отдельных административно-территориальных районах. Из рисунка 5 видно, что в некоторых районах Чувашии относительно низкий уровень общей смертности сопровождается относительно высоким уровнем общей заболеваемости, и наоборот, низкая общая заболеваемость сочетается с высоким уровнем общей смертности. Авторами было проведено определение количественных значений соотношения показателей общей заболеваемости и общей смертности SI по всем административно-территориальным районам Чувашской Республики. Выявлено, что в Яльчикском, Янтиковском, Моргаушском, Чебоксарском, Ибресинском, Ядринском, Аликовском, Комсомольском, Мариинско-Посадском, Красночетайском и в гг. Чебоксары и Новочебоксарск сформировалось сверхвысокое значение уровней SI в течение изучаемого периода. Сверхнизкое значение SI было определено в Козловском, Красноармейском, Алатырском и Шумерлинском административно-территориальным районах Чувашской Республики (рис. 6).

 

Картографическое исследование соотношения уровней заболеваемости и смертности от болезней системы кровообращения в отдельном регионе России полезно для выявления самого «слабого звена» в системе предоставления амбулаторно-поликлинической медицинской помощи, оценки эффективности управленческих мер на уровне региональной власти, оценки результативности деятельности руководителей медицинских организаций, для разработки необходимого комплекса мероприятий с учетом особенностей уровня и динамики медико-демографических показателей на основе ведущих принципов стратегического планирования.

Сверхвысокий показатель SI может указывать на недостаточно высокую эффективность организации диспансеризации, низкую обеспеченность медицинскими кадрами и медицинским оборудованием, отсутствие или недостаточность учреждений первичного звена в данных субъектах РФ, а также снижение доступности медицинской помощи, и о необходимости дифференцированного подхода к принятию соответствующих управленческих решений в каждой территории.

Discussion.

Таким образом, значительная часть показателей эффективности, предусмотренных программами демографического и медико-социального развития субъектов РФ, прямо или косвенно связана с деятельностью медицинских организаций, и достижение запланированных показателей здоровья действительно зависит от показателей деятельности учреждений здравоохранения [10].

Анализ соотношения уровня смертности от БСК и уровня заболеваемости БСК позволяет выделить административно-территориальные районы субъектов РФ, где в первую очередь необходимо комплексно оценить качество медицинской помощи и разработать конкретный план для достижения показателей здоровья, определенных в качестве индикаторов реализации государственной программы «Развитие здравоохранения» [11,12,13], региональных и муниципальных планов по снижению смертности от БСК.

Одной из задач формирования объективных оценок деятельности медицинских организаций и прогнозирования значений показателей в сфере здравоохранения является создание инструментов, позволяющих определить и измерить уровень влияния каждой отдельно взятой медицинской организации на показатели здоровья. Возможность управлять показателями здоровья через совершенствование работы системы управления медицинскими организациями позволяет своевременно и в достаточном объеме изыскивать ресурсы, прежде всего финансовые, на направления, которые способствуют достижению максимальной эффективности при минимальном использовании ресурсов (повышение коэффициента полезного действия) в управлении деятельностью медицинских организаций.

Conclusion.

Предоставление органам управления здравоохранением на федеральном уровне обоснованных научных и методических рекомендаций по использованию инструментов для измерения соотношения показателей общей заболеваемости и общей смертности помогает создать условия, которые мотивируют на достижение целевых (ожидаемых) результатов, выраженных с точки зрения общественного здравоохранения.

Анализ соотношения показателей общей заболеваемости БСК и смертности от БСК позволяет своевременно и в достаточной степени находить ресурсы (материальные, технические, кадровые и финансовые) в тех направлениях, которые способствуют достижению максимальной эффективности медицинских организаций.

1. Roth G. The Burden of Cardiovascular Diseases Among US States, 1990–2016. Global Burden of Cardiovascular Diseases Collaboration / G. Roth, C. Johnson, K. Hassen [et al.] // JAMA Cardiol. 2018 May 1; 3(5): 375–389. doi: 10.1001/jamacardio.2018.0385.
2. Oganov R.G., Maslennikova G.Ya. The importance of cardiovascular and other non-communicable diseases in the strategy of improving the demographic situation in Russia / Socially significant diseases in the Russian Federation: Edited by L.A. Bokeria, I.N. Stupakov: Publishing House of the Bakulev Federal State Medical Research Center of the Ministry of Health of Russia. – 2006. – 326 p.
3. Mortality statistics according to Rosstat // Federal State Statistics Service [website]. – URL: https://rosinfostat.ru/smertnost/#i-7 (accessed 24.10.2020).
4. Almost half of deaths in Russia in 2019 are associated with diseases of the circulatory system // Russian News Agency TASS [website]. – URL: https://tass.ru/obschestvo/6627091 (accessed 24.10.2020)
5. Report on the health status of the population and the organization of health care in the Chuvash Republic based on the results of activities for 2019.
6. ГGerasimova L.I. Method of creating cartograms for the analysis of medical and demographic indicators: rational proposal No. 8 dated 05.09.2001, Cheboksary, 2001.
7. Sharapova O.V. Cartographic analysis of the state of indicators of general morbidity and mortality of the population in the subjects of the Russian Federation for a 10-year period / O.V. Sharapova, A.V. Samoilova, E.N. Mingazova, L.I. Gerasimova // Problems of social hygiene, healthcare and history of medicine. – 2020. – Vol. 28. – No. S. – pp. 822–826. DOI: 10.32687/0869-866X-2020-28-s1-822-826.
8. Gerasimova L. I. , Ivanov А. Medical and Social Efficiency of Outpatient Service at the Regional Level // Public Health Research. – 2014. – № 4(4). – p. 129–135.
9. Gerasimova L.I. Method of analyzing the effectiveness of the activities of medical and preventive institutions at the regional level: rationalization proposal No. 31 dated 08/19/2011 / L.I. Gerasimova, T.G. Denisova, T.G. Bogdanova [et al.] / GOE DPO “Institute of Advanced Training of Doctors” of the Ministry of Health and Social Policy of the Chuvash Republic: Cheboksary, 2011. – 4 p.
10. Boitsov S.A. Evaluation of the effectiveness of the implementation of measures aimed at reducing mortality from vascular diseases, according to the monitoring data of the Ministry of Health and Social Development of Russia and the ACS Register / S.A. Boitsov, O.V. Krivonos, E.V. Oshchepkova [et al.] // Health Care Manager. – 2010. – No. 5. – pp. 19–29.
11. Decree of the President of the Russian Federation No. 254 dated 06.06.2019 “On the Strategy for the development of healthcare in the Russian Federation for the period up to 2025”. – URL: http://government.ru/docs/all/122274/
12. Decree of the President of the Russian Federation dated 07.05.2018 No. 204 “On national goals and strategic objectives of the development of the Russian Federation for the period up to 2024”. – URL: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71837200/#ixzz5QnqMmvVf.
13. Resolution of the Government of the Russian Federation No. 1640 dated December 26, 2017 “On Approval of the State Program of the Russian Federation “Development of Healthcare” for 2018– 2025. – URL: https://base.garant.ru/71848440/?ysclid=l82tgjvuyh469885666.