Статьи с темой: «математическое моделирование»

    Моделирование и прогнозирование
  • 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.

    Авторы: Аверьянова Е. Л., Михайлова Ю. В., Пономарев С. Б., Стерликов С. А., Попова Н. М., Михайлов А. Ю., Панкова Я. Ю.

    Темы: вирусные гепатиты1 инфекционный пенитенциарный синдром1 математическое моделирование3 смертность от вич1

    Подробнее >

  • Менеджмент в здравоохранении
  • 2013 № 6 Модели оптимального распределения плановых объемов финансовых средств в сфере обязательного медицинского страхования Санкт-Петербурга

    В статье представлены математические модели распределения плановых объемов финансовых средств в сфере обязательного медицинского страхования Санкт-Петербурга, приводятся результаты моделирования.

    Авторы: Арефин И. Г., Сеньков Р. Э.

    Темы: математическое моделирование3 обязательное медицинское страхование64 оптимизация6 плановые задания1 распределение2

    Подробнее >

  • 2021 № 7 Использование методов моделирования для решения задач управления медицинской организацией. Обзор российских научных публикаций

    С целью решения таких задач, как улучшение качества оказания медицинских услуг, повышение эффективности функционирования медицинских организаций применяется математическое моделирование. Математическая модель способна выявить все достоинства и недостатки каждого полученного с помощью модели способа достижения поставленной цели, а также оценить объем ресурсов, необходимых для ее достижения.
    Цель исследования – описание по научным публикациям российских авторов сложившегося состояния в применении математических моделей для решения задач управления в медицине, здравоохранении и медицинских организациях.
    Материалы и методы. Было проанализировано при помощи контент-анализа 355 публикаций (статей и книг), опубликованных за период с 2000 по 2020 годы, авторы которых решали задачи нахождения управленческого решения на основе моделирования. Все 355 публикаций были измерены при помощи 21 бинарной шкалы. Обработка данных для статьи проводилась с помощью программного пакета STATISTICA 12.0 (компания StatSoft).
    Результаты. В ходе исследования было установлено, что наблюдается рост числа публикаций, в которых для решения задачи управления здравоохранением использовалась математическая модель. Наиболее часто модели строились на основе нейронных сетей. Значительная доля публикаций (13,9%) посвящена моделям, основанным на аналитических уравнениях (неравенствах). Чаще всего математические модели разрабатывались для диагностики заболеваний, относящихся к классам «Болезни системы кровообращения» (30,1%) и «Болезни мочеполовой системы» (21,7%). За анализируемый период в 91 научном журнале были опубликованы статьи на темы использования математических моделей для решения задач управления
    в здравоохранении и медицине, но лишь в 5 журналах («Врач и информационные технологии», «Известия Юго-Западного государственного университета», «Менеджер здравоохранения», «Системный анализ и управление в биомедицинских системах», «Математическое моделирование») было опубликовано 15 и более статей на указанные темы.
    Выводы. Таким образом, использование математических моделей для решения задач управления здравоохранением и медицинскими организациями является важным инструментом повышения эффективности управления, качества медицинского обслуживания и эффективности работы медицинских организаций. Метод нейронных сетей является наиболее перспективным математическим методом для решения задач управления медицинскими организациями.

    Авторы: Чолоян С. Б., Екимов А. К., Байгазина Е. Н., Молодцов Н. С., Калинина Е. А., Поснов А. А.

    Темы: математическое моделирование3 нейронные сети2 прогнозирование заболеваемости1 управление здравоохранения1

    Подробнее >