Full Text

Введение Увеличение ожидаемой продолжительности жизни населения Российской Федерации, сохранение и преумножение человеческого потенциала страны, в том числе за счет снижения показателей смертности от болезней системы кровообращения, является приоритетом государственной политики, что подтверждено национальными 5 и региональными 6 программами. Эффективными способами увеличения ожидаемой продолжительности жизни, снижения заболеваемости и смертности населения являются улучшение качества, увеличение доступности и своевременность оказания медицинской помощи. С целью повышения эффективности мероприятий системы здравоохранения разработана и внедряется модель управления здоровьем населения за счет мероприятий системы здравоохранения уровня региона РФ, ориентированная на анализ рисков потерь здоровья и комплексной оценки эффективности целевых мер по снижению смертности населения от сердечно-сосудистых заболеваний 7. Основной гипотезой, принятой в разработанной модели, является возможность системы здравоохранения за счет адресных диагностических, лечебно-профилактических мероприятий в определенных половозрастных контингентах риска перераспределить структуру выявляемой заболеваемости в сторону уменьшения степени тяжести, что является залогом повышения эффективности лечения и снижения летальности и смертности. Решение такой задачи сопряжено с необходимостью оценки тяжести каждого случая заболевания на основании информации, собираемой в рамках статистического наблюдения. Следует отметить, что далеко не для всех видов заболеваний, включая болезни системы кровообращения, такая информация присутствует в информационных системах и медицинской документации. Несмотря на то что врач во время приема может дать оценку тяжести заболевания, основываясь на данных анамнеза, результатах лабораторных и функциональных исследований [1-5], она будет, во-первых, носить субъективный характер, во-вторых, не будет являться систематической, что сильно ограничивает выполнение исследования на уровне популяции. В медицинских исследованиях для популяционных оценок степени тяжести заболеваний используются подходы на основе объективных статистических показателей здоровья (заболеваемость, смертность населения). В. М. Чигвинцев приводит методику определения интегрального показателя тяжести для классов заболеваний, вычисленного на основе смертности и инвалидности [6]. Метод дает возможность оценивать тяжесть классов заболеваний в различных возрастных группах, однако трудность применения методики для отдельных нозологических форм, отсутствие дифференцированных вкладов заболеваемости, смертности и инвалидности в интегральный индекс тяжести не позволяют использовать методику в полной мере. Всемирной организацией здравоохранения предложен и используется индекс DALY, характеризующий число лет жизни, скорректированных с учетом нетрудоспособности [7]. При расчете данного показателя используется показатель тяжести, нормированный относительно состояния смерти, а также экспертные оценки, учитывающие не только потери здоровья, но и социальную значимость заболеваний. На текущий момент продолжаются исследования по уточнению показателей тяжести для расчета индекса DALY, совершенствуются методы экспертизы, проводятся дополнительные опросы [8]. В качестве одного из критериев степени тяжести заболевания в ряде исследований (Н. Ф. Измеров, Э. И. Денисов, 2003) применяется количество дней нетрудоспособности, приходящихся на один случай заболевания. Оценка степени тяжести отдельных заболеваний на основе заболеваемости и смертности населения с учетом длительности лечения используется рядом исследователей [9, 10]. Достоинством этого подхода является возможность оценки тяжести отдельных состояний с учетом возраста, использование объективных популяционных показателей. Данная методика позволяет сравнивать тяжесть отдельных заболеваний, при этом сравнить тяжесть состояния случаев в рамках одной нозологической формы не представляется возможным. Из приведенного обзора следует, что для объективной оценки состояния популяционного здоровья показателей, характеризующих частоту выявляемых нарушений в виде заболеваемости, смертности и инвалидности, недостаточно. Более того, исследователи обращают внимание на важность оценок тяжести и классификации заболеваний на уровне индивида и для популяций. Н. А. Кравченко и И. В. Поляков отмечают, что для оценки деятельности системы здравоохранения требуется учет всех видов медицинской помощи, включая амбулаторно-поликлиническую, стационарную, скорую [11]. Целью представленной работы является разработка подходов к классификации случаев заболеваний системы кровообращения по степени тяжести на основе статистики обращений населения за амбулаторно-поликлинической, стационарной и скорой медицинской помощью. Материалы и методы В качестве информационного обеспечения проведения оценочных расчетов тяжести заболеваний использовались деперсонифицированные данные о случаях обращений граждан за медицинской помощью (амбулаторно-поликлинической, стационарной, скорой), полученные в результате выкопировки из медицинской информационной системы типового региона РФ за 2014-2018 гг. Принимая во внимание, что случай заболевания в рамках оказания амбулаторно-поликлинической помощи характеризуется несколькими посещениями, разделенными между собой временными отрезками величиной в несколько дней, считали, что новый случай заболевания возникает, если между посещениями по поводу одного и того же заболевания перерыв составляет не менее 30 дней. Под тяжестью понимается безразмерный индекс, являющийся количественной мерой состояния пациента во время заболевания и характеризующий сложность и длительность лечения, возможность появления осложнений, хронических состояний, а также летального исхода. Метод расчета показателя (индекса) тяжести каждого случая заболеваний строится на учете частот возникновения заболеваний ретроспективно в течение календарного года в рамках оказания амбулаторно-поликлинической, стационарной и скорой медицинской помощи. Кроме того, при расчете индекса тяжести предполагается, что наличие у индивида сопутствующей патологии приводит к увеличению тяжести заболевания. При расчете показателя тяжести было использовано следующее соотношение: ps202104.4htm00016.jpg, (1) где Gi - индивидуальный показатель тяжести i-го вида заболеваний, P - количество случаев обращения за медицинской помощью, P~ - 95 перцентиль распределения количества случаев обращений; верхние индексы «Пол», «Ст», «Ск. п.» характеризуют амбулаторно-поликлиническую, стационарную и скорую помощью, d - средняя длительность случая заболевания индивида, d - средняя длительность случая заболевания в популяции, a - весовые коэффициенты вклада обращаемости индивидов за медицинской помощью в показатель тяжести заболевания; верхний индекс «Соп» характеризует медицинскую помощь по сопутствующей патологии, bij - коэффициент влияния j-й сопутствующей патологий на i-е заболевание болезней системы кровообращения. ps202104.4htm00018.jpg Соотношение (1) учитывает баланс вкладов частот обращений за различными видами медицинской помощи в течение календарного года за счет использования балансировочных коэффициентов aiПол, aiСт, aiСк. п., полученных на основе экспертных оценок. В табл. 1 приведены значения балансировочных коэффициентов для 9 подклассов болезней системы кровообращения, согласно МКБ-10. Отягощающий вклад наличия сопутствующей патологии в тяжесть заболевания задается коэффициентами bij, представленными в виде балансировочной матрицы. В табл. 2 приведены значения коэффициентов балансировочной матрицы для подклассов болезней системы кровообращения. Представленные в табл. 1 и 2 балансировочные коэффициенты получены методом экспертных оценок с привлечением специалистов-кардиологов, имеющих опыт работы в условиях поликлиники, стационара и скорой помощи, могут быть использованы при решении задач в области здравоохранения во всех субъектах Российской Федерации. Величины ps202104.4htm00020.jpg, ps202104.4htm00022.jpg, ps202104.4htm00024.jpg, ps202104.4htm00026.jpg характеризуют максимум наблюдаемых частот заболевания у индивидов в течение календарного года, выступают в качестве нормировочных параметров и приводят частоты возникновения заболеваний к интервалу от 0 до 1. Величины средней длительности лечения заболеваний в условиях поликлиники и стационара являются характеристиками, нормирующими длительность лечения, которая отражает тяжесть самого заболевания. Величины максимума наблюдаемых частот заболеваний и их средняя длительность являются характеристикой конкретного субъекта Российской Федерации. ps202104.4htm00028.jpg Решение задачи классификации заболеваний по степени тяжести выполнялось на основе анализа распределения индекса тяжести. Для каждого подкласса болезней системы кровообращения диапазон изменения индекса тяжести, ограниченный 95-м перцентилем, был разделен на четыре равных интервала, границы которых являлись критериями отнесения заболеваний к одной из четырех степеней (первая степень соответствует наименьшим значениям индекса, четвертая - наибольшим). Результаты исследования Разработанные методические подходы позволили формализовать вычислительную процедуру оценивания тяжести случаев заболеваний, зарегистрированных в медицинской информационной системе типового региона в виде программных модулей. Это дало возможность эффективно выполнить расчет индекса тяжести каждого случая заболеваний с использованием данных о частоте обращений за амбулаторно-поликлинической, стационарной и скорой медицинской помощью в течение календарного года, а также значений балансировочных коэффициентов. На рисунке приведено распределение заболеваний по показателю тяжести состояний на момент постановки диагноза, по данным 2014-2018 гг., для типового региона Российской Федерации. ps202104.4htm00030.jpg Результаты расчетов показали, что индекс тяжести заболеваний по классу болезни системы кровообращения принимает значения от 0 до 4,5. Высокие значения индекса тяжести обусловлены повышенной частотой обращений за медицинской помощью, оказания помощи в условиях стационара и повышенной длительностью лечения. Максимальные - по подклассам заболеваний I20-I25 «Ишемическая болезнь сердца» и I05-I09 «Хронические ревматические болезни сердца», минимальные значения показателя тяжести наблюдаются по подклассам: I70-I79 «Болезни артерий, артериол и капилляров», I95-I99 «Другие и неуточненные болезни системы кровообращения», I30-I52 «Другие болезни сердца», I80-I89 «Болезни вен, лимфатических сосудов и лимфатических узлов, не классифицированные в других рубриках». ps202104.4htm00032.jpg На основе анализа представленных распределений были получены критерии отнесения заболеваний к одной из четырех степеней тяжести. В табл. 3 приведены критерии и доли заболеваний, отнесенных к различным степеням тяжести, полученные для типового региона РФ. В целом по классу болезней системы кровообращения (I00-I99) к первой степени тяжести относится 79,6% случаев заболеваний, ко второй - 8,6%, к третьей - 3,8%, к четвертой - 8% случаев. По отдельным подклассам распределение случаев заболеваний различается. Так, по подклассу I26-I28 «Легочное сердце и нарушения легочного кровообращения» к первой степени тяжести относится меньшая доля случаев (69,3%), чем в целом по классу болезни системы кровообращения (79,6%). При этом доля случаев, относящихся ко второй (17%) и третьей степени тяжести (4,8%), выше, чем в целом по классу «Болезни системы кровообращения» (8,6 и 3,8% соответственно). Аналогичная ситуация наблюдается по подклассу I60-I69 «Цереброваскулярные болезни»: к первой степени тяжести относится 75,1% случая заболеваний, ко второй степени тяжести - 11,8%, к третьей - 5%. По подклассу I95-I99 «Другие и неуточненные болезни системы кровообращения» наблюдается обратная картина. К первой степени тяжести относится 82,4% случая заболеваний, что выше, чем в среднем по классу «Болезни системы кровообращения». При этом доля случаев, относящихся ко второй и третьей степени тяжести, ниже, чем в целом по классу «Болезни системы кровообращения» (7,2 и 3% соответственно). Заключение Разработанные методические подходы позволили выполнить классификацию заболеваний по степени тяжести, опираясь на статистические данные по обращаемости населения региона за медицинской помощью, которые могут быть получены из ведомственных информационных систем без привлечения узких специалистов. Апробация предложенной методики, основанная на статистической информации по обращаемости населения региона РФ за медицинской помощью, показала адекватность получаемых результатов реальным оценкам экспертов (врачей-кардиологов). Более того, высокая степень формализации метода позволила реализовать его в виде программных модулей и выполнить обработку значительных объемов данных (порядка 6 млн случаев). На основе классификации заболеваний по степени тяжести была разработана и внедрена модель, позволяющая за счет адресных диагностических, лечебно-профилактических мероприятий в определенных половозрастных контингентах риска перераспределить структуру выявляемой заболеваемости болезнями системы кровообращения в сторону уменьшения степени тяжести, что является залогом повышения эффективности лечения и снижения летальности и смертности. С использованием разработанной модели были составлены краткосрочные и долгосрочные прогнозы, на основании которых была скорректирована региональная программа мероприятий, направленных на снижение смертности населения от болезней системы кровообращения. Методика носит унифицированный характер и может быть использована для классификации всего спектра заболеваний по степени тяжести. Кроме того, предложенные методические подходы пригодны для использования при решении аналитических задач в области управления состоянием здоровья населения за счет мероприятий системы здравоохранения уровня муниципальных образований, отдельных регионов и Российской Федерации в целом. Представленные в статье методы и результаты исследований предложены при выполнении научно-исследовательской работы по проекту «Анализ рисков потерь здоровья и комплексная оценка эффективности целевых мер по снижению смертности населения Пермского края от сердечно-сосудистых и онкологических (в том числе злокачественных) заболеваний», поддержанному Грантом в форме субсидии из бюджета Пермского края. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

About the authors

N. V. Zaitseva

The Federal State Budget Institution of Science “The Federal Research Center of Medical Preventive Technologies of Management of Health Risks of Population” of the Rospotrebnadzor of Russia

D. A. Kiryanov

The Federal State Budget Institution of Science “The Federal Research Center of Medical Preventive Technologies of Management of Health Risks of Population” of the Rospotrebnadzor of Russia

M. Yu. Tsinker

The Federal State Budget Institution of Science “The Federal Research Center of Medical Preventive Technologies of Management of Health Risks of Population” of the Rospotrebnadzor of Russia

Email: cinker@fcrisk.ru

S. V. Babina

The Federal State Budget Institution of Science “The Federal Research Center of Medical Preventive Technologies of Management of Health Risks of Population” of the Rospotrebnadzor of Russia

References

Statistics