Статьи из рубрики: «Моделирование и прогнозирование »
-
2024 № 1 Моделирование процесса привлечения кадров в медицинские организации, оказывающие медицинскую помощь сельскому населению.
Дефицит медицинских специалистов и их диспропорциональное распределение как по территориям, так и специальностям является глобальной проблемой всемирного здравоохранения. Согласно данным Федеральной службы государственной статистики дефицит медицинских кадров по состоянию на 2022 год составляет 84,7 тысячи человек, из них 26,5 тысячи врачей, относительно 2021 года проблема дефицита среднего медперсонала стоит менее остро, но при этом сохраняется дефицит врачей. Неотъемлемой частью кадровой политики является процесс удержания квалифицированных специалистов. Сложные мотивы сотрудников к прекращению или продолжению работы в организации вступают во взаимодействие с кадровыми
решениями медицинской организации, что в свою очередь требует совместного изучения как характеристик сотрудников, так и характеристик организации.
Цель исследования: моделирование процесса привлечения кадров в медицинские организации, оказывающие медицинскую помощь сельскому населению.
Материалы и методы. Изучены данные о 151 студенте целевого обучения, поступившем в 2011 году в Оренбургский государственный медицинский университет. При помощи методов машинного обучения была построена математическая модель, позволяющая выявлять студентов целевого обучения с более высокой вероятностью привлечения в медицинскую организацию.
Результаты. Представленный набор данных является несбалансированным по целевой переменной, поскольку только 16,8% студентов продолжили работу в организации-заказчике. Среди всех вариантов наиболее оптимальным на кросс-проверке было использование дерева принятия решений с использованием весов для баланса классов. Все изученные медицинские организации можно разделить на 3 группы: организации с низким уровнем привлечения специалистов, организации со средним уровнем привлечения специалистов и организации с высоким уровнем привлечения специалистов. На основе полученных данных и анализа публикаций предложены меры по совершенствованию кадровой политики в медицинских организациях каждого типа.
Выводы. Таким образом, медицинские организации имеют возможность осуществлять контроль за уровнем привлечения студентов целевого обучения через факторы, связанные с характеристиками организации, такие как условия работы, репутация и имидж, возможности для карьерного роста и другие. -
2024 № 1 Особенности естественного движения населения в регионе Центрального федерального округа. Прогноз показателей.
Проведенный анализ позволил выделить основные особенности естественного движения населения в Костромской области как региона Центрального федерального округа: наблюдается депопуляция населения – длительная естественная убыль населения, при этом число умерших значительно превышает число родившихся; естественная убыль отмечена как среди городского, так и среди сельского населения региона.
Используя прогностические модели без учета изменения демографической обстановки при COVID‑19, расчетным путем было установлено, что в Костромской области можно ожидать прироста числа родившихся на 1000 человек населения с 8,5 в 2020 г. до 9,9 в 2024 г. (по оптимистичному сценарию); снижения до 8,9 в 2024 г. (по пессимистичному сценарию); роста до 9,4 в 2024 г. (по среднему варианту прогноза). Кроме того, рассчитано снижение числа умерших на 1000 человек населения с 16,7 в 2020 г. до 11,7 в 2024 г. (по оптимистичному сценарию); снижения до 13,0 в 2024 г. (по пессимистичному сценарию);
до 12,3 в 2024 г. (по среднему варианту прогноза). -
2023 № 11 Математическая модель оценки вклада вирусных гепатитов в формирование инфекционного пенитенциарного синдрома.
Цель: изучить роль вирусных гепатитов в развитии и течении коморбидной инфекции (болезнь, вызванная ВИЧ, туберкулёз и парентеральные вирусные гепатиты) у лиц, отбывающих наказание в виде лишения свободы.
Материалы и методы. Анализировали показатели, отражающие эпидемическую ситуацию по туберкулёзу, ВИЧ-инфекции и парентеральным вирусным гепатитом в учреждениях уголовно-исполнительной системы России. Проводили корреляционный анализ, множественный регрессионный анализ, с последующим анализом качества полученных регрессионных моделей (расчёт коэффициента детерминации).
Результаты. Максимальной корреляцией между предикторами и функцией отклика в данной группе наблюдений с последующим исключением факторов, корреляция которых с переменными, участвующими в расчётах, была выше корреляции данных показателей с функцией отклика, обладают следующие параметры: заболеваемость гепатитом B, на 100 тыс. чел. (r=0,86) [X1], число впервые выявленных больных гепатитом С в 2021 г. (r=0,85) [X2], доля впервые выявленных ВИЧ-инфицированных в сочетании с туберкулёзом и вирусный гепатит (В, С, В+D),% (r=0,85) [X3], число больных ВИЧ, получающих АРВТ (r=0,85) [X4], заболеваемость туберкулёзом в СИЗО, на 100 тыс. чел (r=0,41) [X5], число вновь арестованных больных туберкулёзом, выявленных в ходе первичного обследования (r=0,41) [X6]. Получена модель: моделируемая смертность от
ВИЧ = –6,7 + 0,48 * X1 + 0,39 * X3 – 0,07 * X5 (R2 = 0,86). Аналогичная модель была получена и для абсолютных значений числа умерших; в ней задействованы параметры: число впервые выявленных больных вирусным гепатитом B [X1], число впервые выявленных больных вирусным гепатитом С [X2], число впервые выявленных больных ВИЧ в сочетании с туберкулёзом
[X3], число пациентов с отягощённым преморбидным фоном (потребители инъекционных наркотиков) [X4]: Число умерших от ВИЧ = –0,36 + 0,06 * X1 + 0,02 * X2 + 0,36 * X3 + 0,03 * X4 (R2 = 0,91).
Заключение. Показана и оценена связь показателя смертности от ВИЧ-инфекции с заболеваемостью вирусными гепатитами и туберкулёзом. Смертность от ВИЧ-инфекции может рассматриваться как функция от следующих факторов: 1) заболеваемости гепатитом B, 2) доля впервые выявленных лиц с коинфекцией «ВИЧ-туберкулёз-вирусный гепатит» и 3) заболеваемость туберкулёзом в СИЗО. -
2023 № 11 Методологические принципы определения направлений развития первичной медико-санитарной помощи в Российской Федерации на основе когнитивной матрицы.
Основные подходы к оценке уровня развития первичной медико-санитарной помощи (ПМСП) в Российской Федерации в целом соответствуют общемировым тенденциям, однако в большей мере все же сконцентрированы на отдельных направлениях и не до конца систематизированы. Для решения данной задачи и создания общей методологической основы определения наиболее приемлемых для Российской Федерации классификационных признаков, позволяющих верифицировать текущее состояние ПМСП, выявлять проблемные зоны и пробелы в ее развитии, а также формировать приоритеты для научно-практических исследований и государственной политики, представляется целесообразным разработать унифицированную когнитивную матрицу таксономических признаков для анализа и оценки ПМСП на страновом уровне.
Цель исследования. На основе международных подходов к оценке уровня развития ПМСП, концептуальной структурной иерархии и конкретных шагов по достижению целевых показателей, заложенных в стратегических документах Российской Федерации, и элементов системы здравоохранения, изучаемых в научных исследованиях, разработать когнитивную матрицу таксономических признаков для анализа и оценки ПМСП в Российской Федерации.
М а т е р и а л ы и м е т о д ы . На основе стратегических документов ВОЗ, научных исследований и публикаций [1, 2] путем соотнесения с ними на принципах семантической или логической идентичности атрибутов, показателей, критериев или мероприятий, определяющих направления для исследования и оценки текущего уровня развития ПМСП и направлений ее перспективного развития, проведен контент-анализ отечественных публикаций (n = 41 824) с последующей терминологической адаптацией.
Результаты. Разработана когнитивная матрица таксономических признаков для анализа и оценки текущего уровня развития ПМСП в Российской Федерации, а также поиска существующих пробелов для концентрации усилий органов государственной власти в сфере охраны здоровья и научного сообщества при решении задач ее перспективного развития.
Заключение. Когнитивная матрица таксономических признаков для анализа и оценки ПМСП в Российской Федерации является рабочим инструментарием для научных работников, специалистов органов исполнительной и законодательной власти в сфере охраны здоровья, экспертов в области организации здравоохранения и общественного здоровья, позволяющим определять степень изученности отдельных направлений ПМСП, выявлять пробелы и неурегулированные правовые положения, создающие препятствия для ее эффективного функционирования и перспективного развития, направления для новых фундаментальных и прикладных исследований, унифицировать подходы к определению приоритетов при реализации государственной политики. -
2023 № 11 Прогнозирование риска неблагоприятного исхода при COVID‑19 с помощью метода деревьев классификации с учетом возраста и количества коморбидной патологии по данным инфекционного госпиталя.
Цель: определить вероятность риска наступления неблагоприятного исхода с помощью метода деревьев классификации у пациентов с COVID‑19, находившихся на лечении в инфекционном госпитале, на основе анализа вклада таких предикторов, как возраст и количество коморбидной патологии.
Материалы и методы. Проанализированы данные амбулаторных карт 5304 пациентов, которые с 1 января 2021 года по 1 января 2022 года проходили лечение в инфекционном госпитале с диагнозом COVID‑19. Возраст обследуемых пациентов составил 62 [56–66] года. Среди 5304 пациентов было 2891 лиц мужского пола (54,5%) и 2413 лиц женского пола (45,5%).
Пациенты были разбиты на группы по возрасту в соответствии с классификацией ВОЗ. Частота коморбидной патологии анализировалась с учетом нозологической единицы заболевания, зарегистрированного не менее чем у 1% включенных в исследование пациентов.
Результаты. В изучаемой выборке в большем проценте преобладали лица пожилого возраста – 46,8%. Наличие одной и более коморбидных патологий было выявлено у превалирующего числа госпитализированных – у 5244 чел. (98,9%). Наиболее часто у обследуемых пациентов встречались такие коморбидные патологии, как артериальная гипертензия у 2038 чел.
(38,4%), ишемическая болезнь сердца у 1997 чел. (37,7%) и сахарный диабет 2 типа у 1629 чел. (30,7%). Было построено дерево классификации для прогнозирования риска вероятности неблагоприятного исхода у пациентов с COVID‑19. Минимальное количество наблюдений в родительском узле в дереве классификаций составило 400 человек, в дочернем узле – 200 человек. В полученном дереве классификации наблюдалось 8 терминальных узлов.
Заключение. Вероятность риска неблагоприятного исхода в анализируемой выборке пациентов повышается с увеличением количества коморбидной патологии и возраста пациентов. По данным прогноза с использованием метода деревьев классификации наибольшая вероятность риска (в 3,2 раза) неблагоприятного исхода по отношению к общей выборке была среди лиц старческого возраста + долгожители с количеством коморбидной патологии более трех. Разработанное дерево классификаций показало высокую долю вероятности верных прогнозов (80%). Чувствительность полученной модели составила 77,9%, специфичность – 64,2%.