Full Text

Введение
Согласно Стратегическому направлению в области цифровой трансформации здравоохранения (далее — Стратегическое направление) № 959-р, утвержденному Правительством Российской Федерации (РФ) 17.04.2024 (далее — Постановление РФ № 959-р), до 2025 г. необходимо достигнуть высокого уровня цифровой зрелости в отрасли. Глобальной целью является замкнутая цифровая экосистема, которая позволит сократить временные издержки для входа и выхода транзакций в системе здравоохранения [1, 2]. Показатель «цифровая зрелость» в сфере здравоохранения является консолидированным показателем цифровой трансформации в регионах, а одним из индикаторов реализации Стратегического направления является доля дистанционных записей на прим к врачу.
Цифровизация в сфере здравоохранения представляет собой сложный многофакторный трансформационный процесс, когда рутинные процессы погружаются в электронно-опосредованную среду с целью их оптимизации [3]. Запись к врачу — один из процессов, который был оцифрован первым в ряде регионов РФ [4]. Так, запись через портал государственных услуг стартовала в регионах более 10 лет назад. Переход медицинских организаций (МО) от приема звонков в рамках локальной работы регистратуры к централизованной через call-центры шел параллельно [5]. Появление автоматизированных точек приема звонков, обучение сотрудников, формирование расписания через использование медицинских информационных систем (МИС) — все это отражает динамику развития цифровой трансформации со стороны МО и является одним из критериев оценки цифровой зрелости системы здравоохранения [6].
В то же время отдельные социально-демографические факторы являются ограничениями, которые необходимо учитывать при внедрении масштабного электронного процесса записи [7]. Ряд авторов отмечают, что при планировании и реализации региональных программ по цифровой трансформации необходимо учитывать не только половозрастной характер населения, но образовательный профиль и занятость [8]. От этих факторов зависят степень и возможная глубина реализации Стратегического направления. Основная гипотеза исследования в том, что существует взаимосвязь между социально-демографическими факторами и выбором способа записи к врачу в амбулаторно-поликлинические учреждения здравоохранения.
Цель работы — исследовать влияние социально-демографических факторов на выбор способа записи к врачу в амбулаторно-поликлинические учреждения здравоохранения.
Материалы и методы
Материалом исследования послужили результаты анкетирования (n = 41 992). Опрос проведен в период с июня 2022 г. по февраль 2024 г. в Оренбургской, Омской, Воронежской, Тульской, Новосибирской областях, а также в Республике Татарстан и Марий Эл среди населения, прикрепленного к 29 МО, оказывающим первичную медико-санитарную помощь в амбулаторных условиях. Поликлинические подразделения не были самостоятельными юридическими единицами, а входили в состав городских больниц или в структуру центральных районных больниц.
Анкета-опросник содержала закрытые вопросы о социально-демографическом статусе респондента: пол, возраст, семейный статус, территория проживания (город или село), уровень образования, занятость и предпочтительный способ записи в МО (через приложение в смартфоне, через интернет с использованием персонального компьютера, с помощью инфомата в МО, очно в регистратуре МО, через звонок оператору в call-центр).
В выборку исследования вошли респонденты от 25 до 75 лет (Mвозраст=50,2; SD=14,9). Числовая переменная «возраст» была переведена в категориальную. Мужчины старше 63 лет и женщины старше 58 лет отнесены в категорию «пенсионеры», младше — «трудоспособные». Уровень образования представлен тремя категориями: «школа» (среднее образование), «колледж» (среднее специальное образование) и «вуз» (высшее образование). Школа уровня образования — порядковая. Занятость респондентов представлена пятью категориями: «синие воротнички» (работники преимущественно физического труда, занятые в промышленности, производстве, обслуживании техники, строительстве, шоферы), «белые воротнички» (работники преимущественно умственного труда различной квалификации, занятые в промышленности, производстве и сфере услуг), «госслужащие» (работники, занятые в гражданской, военной или иных видах государственной службы), «самозанятые» (индивидуальные предприниматели, лица, являющиеся организаторами и/или владельцами своего бизнес-проекта, производства, сферы услуг), «безработные». Пропорции выборки представлены в таблице.
По итогу опроса данные анкет были внесены в таблицу Microsoft Excel и подвергнуты обработке с использованием компьютерной программы для анализа данных и выполнения статистических тестов Jamovi for Windows (version 2.5.4). Данные, вошедшие в исследование, были представлены в качественных шкалах (номинальной и порядковой). Для оценки достоверности различий между группами использовался χ² Пирсона. Доверительный интервал в исследовании был выбран 95% (p<0,05). Для оценки взаимосвязи качественных переменных использован коэффициент корреляции Крамера.
Результаты исследования
Для проверки первой гипотезы (Н1) о том, что существует взаимосвязь между выбором способа записи в МО и социально-демографическими факторами (пол, семейный статус и территория проживания) был проведен анализ взаимного распределения частот. В результате установлено, что взаимосвязь с полом (χ²=9,23; р=0,056), семейным статусом (χ²=3,53; р=0,474) и территорией проживания (χ²=1,11; р=0,892) отсутствует. Достоверных различий в группах не выявлено. Выдвинутая гипотеза отвергается.
При этом послойный анализ факторов показал, что существует взаимосвязь между способами записи в МО и полом среди респондентов, находящихся в браке (χ²=24,30; р<0,001) и не находящимися в браке (χ²=10,91; р=0,028). Таким образом, в указанных подгруппах есть достоверные различия. При аналогичном анализе в разрезе территории проживания значимая взаимосвязь среди респондентов, проживающих в городе (χ²=5,19; р=0,269) и в селе (χ²=4,81; р=0,308), не выявлена. Достоверных различий в подгруппах нет.
Для проверки второй гипотезы (Н2) о том, что существует взаимосвязь между выбором способа записи в МО и социально-демографическими факторами (социально-экономическая категория возраста — трудоспособные и пенсионеры, занятость и уровень образования) был проведен анализ взаимного распределения частот (χ² Пирсона). В результате установлено, что взаимосвязь с социально-экономической категорией возраста (χ²=2006; р<0,001), занятостью (χ²=58,1; р=<0,001) и уровнем образования (χ²=117; р<0,001) существует. Достоверные различия в группах выявлены. Выдвинутая гипотеза подтверждается.
При этом послойный анализ факторов показал, что существует взаимосвязь между способами записи в МО и социально-экономической категорией возраста среди респондентов разных типов занятости: «синие воротнички» (χ²=532,07; р<0,001), «белые воротнички» (χ²=541,25; р<0,001), самозанятые (χ²=479,64; р<0,001), безработные (χ²=508,26; р<0,001)), кроме госслужащих (χ²=9,02; р=0,061). При аналогичном анализе в разрезе уровня образования выявлена значимая взаимосвязь среди всех категорий респондентов: «школа» (χ²=14,6; р=0,006), «колледж» (χ²=952,5; р<0,001), «вуз» (χ²=1021,5; р<0,001). Достоверные различия в большинстве подгрупп выявлены.
Проведена оценка взаимосвязи качественных переменных (способ записи в МО, социально-экономическая категория возраста, занятость, уровень образования) с использованием коэффициента корреляции Крамера. Умеренная взаимосвязь (Крамер V=0,22) выявлена между способом записи в МО и социально-экономической категорией возраста. Между другими переменными корреляция была низкой (Крамер V <0,11).
Обсуждение
Такие социально-демографические факторы, как пол, семейный статус и территория проживания, потеряли свое значение в потоке цифровой трансформации [9]. Данные факторы близки по своей природе к естественным факторам и не влияют на цифровую зрелость населения [10]. Это является отражением отсутствия различий между пользователями современных технологий и стирания логистических и транзакционных территориально-географических границ [11]. Так, в 2023 г. зарегистрировано более 127,5 млн пользователей сетью Интернет, что составило более 88,1% от всего населения РФ [12].
Такие социально-демографические факторы, как категория возраста (трудоспособные и пенсионеры), занятость и уровень образования, отражают «активность» населения и близки по происхождению к экономической природе [13]. Данные факторы влияют на цифровую зрелость населения. Многие исследования последних лет показывают взаимосвязь цифровой трансформации и уровня социально-экономического статуса [14]. Уровень образования и вид занятости — эластичные факторы, изменяемые в краткосрочной перспективе. Изменение этих факторов — отражение условий существования и отражение приспосабливаемости человека к постоянно меняющимися экономическим контекстам.
Цифровая трансформация сферы здравоохранения для населения в регионах выражается прежде всего в способах записи на прием к врачу. Исследование показало, что существует сильная взаимосвязь между социально-демографическими факторами, отражающими возрастной и образовательно-трудовой статус. Данные факторы наиболее изменчивы. При реализации региональных программ по цифровизации сферы здравоохранения необходимо учитывать возрастной состав населения и нацелить усилия на работу с лицами старше трудоспособного возраста (пенсионерами).
Заключение
При краткосрочном территориальном планировании в сфере здравоохранения следует делать расчет ресурсов при закупках инфоматов и комплектации call-центров исходя из числа лиц пенсионного возраста и уровня занятости населения. Так, в населенных пунктах с преимущественно трудоспособным населением и высокой занятостью следует делать упор на запись через информационно-телекоммуникационную сеть Интернет. Напортив, в населенных пунктах с преимущественно лицами пенсионного возраста и низкой занятостью следует делать упор на запись в очном формате или через call-центр. Данные стратегии различны главным образом в периоде до 5 лет. В среднесрочном и долгосрочном планировании данные факторы, несмотря на тренд старения населения мегаполисов, могут быть нивелированы повышением качества и доступности обеспечения гаджетами и общественными точками доступа к интернету (например, через многофункциональные центры).

About the authors

A V Smyshlyaev

The Federal State Budget Institution The Central Research Institute for Health Organization and Informatics of Minzdrav of Russia, 127254, Moscow, Russia

Email: alexeysmishlyaev@yandex.ru

V A Shelgunov

The Federal State Budget Institution The Central Research Institute for Health Organization and Informatics of Minzdrav of Russia, 127254, Moscow, Russia

Author for correspondence.
Email: shelgunov@mednet.ru

N Yu Stasevich

N. A. Semashko National Research Institute of Public Health, 105064, Moscow, Russia

Email: trif-natalya@yandex.ru

A B Ilyasov

The Federal State Budget Educational Institution of Higher Education “The Dagestan State Medical University” of Minzdrav of Russia, 367005, Makhachkala, Russia

Email: Abusupiyan.ilyasov@bk.ru

S T Huseynova

The Federal State Budget Educational Institution of Higher Education “The Dagestan State Medical University” of Minzdrav of Russia, 367005, Makhachkala, Russia

Email: vagabova80@mail.ru

References

Statistics