Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,775

Важными показателями качества медицинской помощи (КМП) в лечебных учреждениях являются риски возникновения врачебных ошибок, ухудшения состояния пациентов, неоптимального расхода ресурсов, социально-значимого ухудшения состояния пациента.

В рамках исследования был проведен анализ КМП в городских лечебно профилактических учреждениях (ЛПУ). Оценка статистического состояния систем оказания помощи была осуществлена по результатам анализа интегрированных показателей КМП. На статистически стабильное состояние системы указывал разброс интегрированных показателей КМП в диапазоне ±3σ. Выход за указанные границы разброса свидетельствовал о нестабильном состоянии системы и наличии особых причин отклонений показателей КМП. При этом оказалось возможным установить характер причин отклонения показателей КМП и организовать условия для воздействия на систему для улучшения КМП.

В ходе исследования удалось выделить пять типов систем: от стабильно устойчивых с высокими показателями КМП до стабильно устойчивых с низкими показателями КМП. Первый тип системы - система стабильна вне зависимости от выбранного варианта стратификации данных; преобладают случаи надлежащего КМП; 2-й тип - система стабильна вне зависимости от выбранного варианта стратификации данных; преобладают случаи ненадлежащего КМП; 3-й тип - система стабильна по качеству работы отдельных врачей и нестабильна по качеству оказания помощи при разных заболеваниях; преобладают случаи надлежащего КМП; 4-й тип - система стабильна по качеству работы отдельных врачей и нестабильна по качеству оказания помощи пациентов с разными заболеваниями; преобладают случаи ненадлежащего КМП; 5-й тип - система нестабильна при разных вариантах стратификации; структура ненадлежащего качества имеет существенные различия в разных группах случаев.

Относительно простые методы анализа содержащейся в системе автоматизированной медицинской статистики информации, связанные с группировкой, ранжированием материала, и более сложные методы математического моделирования и прогнозирования, позволяют выявить закономерности, лежащие в основе принятия управленческих решений.