Файл: Научное обоснование совершенствования разработки информационных систем сбора и анализа показателей здоровья населения и деятельности системы здравоохранения.docx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Реферат

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 24.10.2023

Просмотров: 290

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

ПРОГРАММА, МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ Настоящая работа представляет собой комплексное исследование, посвященное научному обоснованию совершенствования разработки информационных систем сбора и анализа показателей здоровья населения и деятельности системы здравоохранения.Теоретическую и методологическую основу настоящего диссертационного исследования составили научные труды отечественных и зарубежных специалистов по проблемам информатизации и цифровизации здравоохранения, в том числе в системе организации медицинской помощи и деятельности медицинских организаций, результаты фундаментальных и прикладных исследований по разработке методологических и методических подходов к оптимизации деятельности медицинских организаций, нормативно-правовые акты, официальные статистические данные и материалы. Программа и основные этапы исследования. С целью организации и проведения исследования были обоснованы методические и методологические подходы, разработан поэтапный план и программа исследований, методика сбора и обработки материала, алгоритм и дизайн проведения исследования. Исследование выполнялось в течение 2019-2021 гг. Интегрированный и комплексный характер настоящего исследования и сформулированные автором цель и задачи определили предмет и объекты исследования, единицы наблюдения и позволили сформировать Программу исследования (Таблица 1).Объектами исследования являлись: медицинская документация в части клинического диагноза; автоматизированные информационные системы, реализующие автоматизированную поддержку кодирования по МКБ-10; действующая система организации оказания и оценки качества медицинской помощи при заболеваниях внутренних органов. Предметом исследования являлись: особенности русскоязычных текстов медицинской документации в части клинического диагноза; качество медицинской документации в части клинического диагноза; проблемы использования методов математической лингвистики в целях лексического анализа клинического диагноза; проблемы внедрения автоматизированных информационных систем, реализующих анализ качества медицинской документации в части клинического диагноза с использованием лексического анализа; современное состояние организации оказания и оценки качества медицинской помощи при патологии внутрениних органов, нормативная правовая база, методы обеспечения качества медицинской помощи пациентам с заболеваниями внутренних органов. Единицами наблюдения являлись (в зависимости от решаемых задач) научная публикация, нормативный правовой документ, случай оказания медицинской помощи пациенту с патологией внутренних органов, медицинская карта амбулаторного больного, медицинская карта стационарного стационарного больного, карта вызова скорой помощи, протокол внутреннего контроля качества и безопасности медицинской деятельности, экспертное заключение (протокол оценки качества медицинской помощи) по результатам экспертизы качества медицинской помощи.В исследовании использованы методология и методы: системный подход и системный анализ, библиосемантический метод, организационно-правовой анализ, социологического исследования (анкетирование), методы математической статистики, функциональная декомпозиция, лексический анализ, объектно-ориентированная и алгоритмическая декомпозиции, объектно-ориентированное программирование, анализ и синтез, абстрагирование, математическое моделирование, логический, метод вывода на основе аналогии, метод формализации.Системный подход и системный анализ использовался практически на всех этапах исследования. Библиосемантический – для изучения данных литературы по теме исследования. Статистические методы использованы при обработке случаев наблюдения. Для автоматизации статистической обработки использовали статистический пакет Statistica for Windows (version 10.0).Минимальный объем выборки определялся с помощью номограмм Алтмана для мощности 95% и двустороннего уровня значимости 0,01.Для определения нормальности распределения значений переменных показателей в выборках нами использованы критерии Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилка.Случаи сгруппированы в единый массив. Поэтапно производилась оценка результатов: сначала производилось выявление нарушения при оказании медицинской помощи, затем – оценка влияния нарушения на исход.Во всех случаях отсутствовало нормальное распределение, поэтому достоверность различий между группами определялась с помощью критериев Хи – квадрат и Манна-Уитни-Вилкоксона. Оценка значимости влияния нарушения при оказании медицинской помощи на формирование исхода производилась с помощью диагностического коэффициента (ДК) по методу А. Вальда:ДК(x1) = 10 * lg (P (x1 / A) / P (x2 / B)),где ДК(x1) – диагностический коэффициент, P(x1/A) – вероятность признака в подгруппе A, P(x2/B) – вероятность признака в подгруппе B.Впоследствии производился расчет информативности нарушений при оказании медицинской помощи – проведения медицинской услуги соответствующего стандарта медицинской помощи – по методу С. Кульбака:I(x1) = K * (P (x1 / A) + P(x2 / B)), гдеK = 0,5 * ДК(x1) * (1 – (2 / (1 + 100,1 * ДК))).Для объективизации экспертной оценки случаев оказания медицинской помощи с несколькими нарушениями использовался показатель накопленной информативности нарушений при оказании медицинской помощи, представляющий собой алгебраическую сумму информативности каждого из выявленных нарушений. В результате для каждого конкретного случая мы имели два ключевых показателя: накопленная информативность и исход (за период наблюдения), отражающие степень влияния выявленных нарушений на исход. Для объективизации влияния нарушений на исход к рассчитанным показателям накопленной информативности мы применили числовые ориентиры, отражающие вероятность благоприятного и неблагоприятного исхода. Для этого использовался метод бинарной логистической регрессии, так как он позволяет исследовать зависимость имеющих два возможных значения (благоприятный и неблагоприятный исход) от независимых переменных (наличия либо отсутствия нарушений при оказании медицинской помощи). С его помощью рассчитывалась вероятность формирования неблагоприятного исхода:f(y) = 1 / (1 + e-y), гдеy = F (x1,+ x2,+ … + xn),где f(y) – вероятность формирования неблагоприятного исхода, e – основание натуральных логарифмов

ПРИМЕНЕНИЕ ЛЕКСИЧЕСКОГО АНАЛИЗА В АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ ПОДДЕРЖКИ КОДИРОВАНИЯ ПО МКБ-10

Технологические решения, положенные в основу реализации лексического анализа в автоматизированной системе поддержки кодирования по МКБ-10

Функциональная декомпозиция системы лексического анализа при автоматизированной поддержке кодирования

Создание промышленного прототипа

Опытная эксплуатация созданного промышленного прототипа

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТЕПЕНИ ВЛИЯНИЯ НАРУШЕНИЙ НА ИСХОД ЗАБОЛЕВАНИЯ ДЛЯ РАЗЛИЧНЫХ НОЗОЛОГИЧЕСКИХ ФОРМ

Создание исследовательского прототипа автоматизированной информационной системы мониторинга вспомогательных процессов в медицинской организации

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ВЫВОДЫ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

Приложение 1

Приложение 2



При выделении направлений доработки методик работы системы мы исходили, прежде всего, из необходимости максимально упростить сценарий использования системы. Решения этой задачи являются совершенно необходимым, в том числе для решения задачи разработки интеграционных модулей к федеральному и региональным сегментам Единой Государственной Информационной Системы Здравоохранения (ЕГИСЗ).

В случае интеграции кодирование, очевидно, будет выполняться во внешней системе, что требует взаимообмена данными при кодировании. Ключевым является вопрос сценария передачи данных. Исходя их этого, определяется допустимое время ожидания поступления данных и порядок реакции принимающей стороны.

Исходя из порядка работы, реализованного промышленном прототипе, очевидно, требуется оперативное взаимодействие двух систем, при котором пользователь не ожидает некоего «итогового» ответа, а просто выполняет ввод данных, необходимых, на его взгляд, для формулирования диагноза. Технологическая простота данного решения, тем не менее требуется доработки систем с обоих сторон. Однако на данный момент позиция, занимаемая ФОИВ, осуществляющим эксплуатация ЕИГСЗ, состоит в том, что не планируется каких-либо доработок с целью осуществления интеграции с создаваемым нами промышленным прототипом. Таким образом, несмотря на наличие технологических каналов обмена, отсутствует возможность приёма данных со стороны ЕГИСЗ.



Рисунок 17 - Схема порядка взаимодействия с внешней системой.

На рисунке 17 приводится схематичное изображение порядка взаимодействия с внешней системой. Особо отметим, что требуется оперативная передача большого объёма данных при каждом шаге формулирования диагноза в случае, если первичный ввод выполняется во внешней системе (соответствующие процедуры обмена отмечены цифрами «1» и «2»).

Учитывая как особенности взаимодействия с ЕГИСЗ, изложенные выше, так и результаты промышленной эксплуатации, разработана методика использования, учитывающая запрос пользователей на ретроспективный анализ вводимых данных. Эта методика подразумевает полный ввод клинической формулировки с последующим разбором.


Очевидно, что при этом нет уверенности, что удастся найти единственный код, удовлетворяющий данной формулировке. Для преодоления этой трудности предлагается в ответ на формулировку выводить список из нескольких наиболее похожих диагнозов, и предоставлять пользователю возможность выбора.

.

Рисунок 18 - Схема модифицированного порядка взаимодействия с внешней системой.
Схема взаимодействия при таком порядке существенно меняется (рис.18). У пользователя появляется возможность ожидания списка для последующего выбора, поскольку в этот момент ввод формулировки диагноза уже завершен.

Апробированный промышленный прототип данной системы зарегистрирован в Роспатенте (Свидетельство Роспатента № 2020619376 от 17.08.2020).
  1. 1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   15

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТЕПЕНИ ВЛИЯНИЯ НАРУШЕНИЙ НА ИСХОД ЗАБОЛЕВАНИЯ ДЛЯ РАЗЛИЧНЫХ НОЗОЛОГИЧЕСКИХ ФОРМ

  1. Алгоритмизация методики проведения экспертизы качества медицинской помощи


В начале работы по данному вопросу был проведен анализ существующих практик при проведении экспертизы качества медицинской помощи (ЭКМП). Критериями, которыми должна обладать нужная нам методика проведения ЭКМП, являются:

  1. Способность решать типовые экспертные задачи;

  2. Объективность экспертного мнения:

    1. Легитимность эталона сравнения и нормативно-правовая аргументация экспертного мнения;

    2. Научная обоснованность (основанность на доказательной медицине) экспертного мнения;

    3. Обоснованность суждений о степени влияния нарушений на исход заболевания (математическая модель определения причинно-следственных связей);

  3. Повторяемость (воспроизводимость, предсказуемость) экспертного мнения.

Использование методики, соответствующей всем этим критериям, позволит вести поиск путей оптимизации и совершенствования оказания медицинской помощи в рамках проведения мероприятий по устранению выявляемых нарушений (при реализации системы менеджмента качества медицинской помощи).

Разработанная нами методика позволяет эксперту решать типовые экспертные задачи, к которым относятся:

- выявление нарушений при оказании медицинской помощи (любого необоснованного несоответствия оказанной медицинской помощи эталону сравнения);

- оценка правильности выбора методов диагностики, лечения, профилактики, реабилитации;

- оценка степени достижения запланированного результата (степени соответствия исхода заболевания при формировании заключительного диагноза прогнозу для жизни пациента при формировании клинического диагноза);

- определение причинно-следственных связей нарушений на формирование исхода и создание риска формирования неблагоприятного исхода заболевания и иных последствий для пациента.

Под причинно-следственной связью в рамках настоящего исследования мы считаем взаимосвязь между первым событием – причиной (нарушением при оказании медицинской помощи) и вторым событием – следствием (неблагоприятным исходом), которое не могло возникнуть без наличия первого события.


Объективность экспертного мнения характеризует обоснованность мнения эксперта, суждения которого подтверждены материалами эталонов сравнения, а также применение научно обоснованных методик экспертной оценки. При этом исследователь должен четко разграничивать понятия объективности экспертного мнения и эффективности проведения ЭКМП.

Критерии объективности экспертного мнения в разработанной нами методике достигаются следующим образом:

  1. Легитимность эталона сравнения и нормативно-правовая аргументация экспертного мнения – путем применения эталона сравнения в соответствии с законодательно определенными требованиями к организации и оказанию, а также оценке качества медицинской помощи (стандартов медицинской помощи, в отдельных случаях – порядков оказания медицинской помощи);

  2. Научная обоснованность (основанность на доказательной медицине) экспертного мнения – путем использования вспомогательных эталонов (клинических рекомендаций, в отдельных случаях – инструкций по применению лекарственных препаратов) с определением клинических показаний и противопоказаний к проведению отдельных мероприятий стандартов медицинской помощи (порядков оказания медицинской помощи);

  3. Обоснованность суждений о степени влияния нарушений на исход заболевания (математическая модель определения причинно-следственных связей) – путем применения показателей диагностического коэффициента и информативности нарушений при проведении отдельных мероприятий эталона сравнения.

Повторяемость результатов ЭКМП характеризуется аналогичностью результатов (в том числе аналогичностью результатов при определении причинно-следственных связей) повторной ЭКМП с применением одного и того же метода экспертной оценки. При этом выполнение критерия повторяемость результатов ЭКМП напрямую зависит от выполнения критерия объективности экспертного мнения и говорит о единстве экспертных подходов и отсутствии отклонений от использования методик при проведении нескольких ЭКМП по одному случаю.

Следует иметь в виду, что показатели объективности и повторяемости экспертного мнения напрямую не зависят и не определяются через показатель результативности проведения ЭКМП (доля обоснованного выявления нарушений при оказании медицинской помощи в общем количестве случаев, подвергнутых ЭКМП), так как при полном соответствии оказанной медицинской помощи эталону сравнения результативность проведения ЭКМП тождественно равна 0 и не
зависит от методик проведения ЭКМП, основанных на этом эталоне.

В целях настоящего исследования нам важно, чтобы методика предполагала возможность дальнейшего использования результатов ЭКМП при оптимизации и совершенствовании оказания медицинской помощи.

В исследование на сегодняшний момент включено 25 нозологических форм, по каждой из них формируются группы случаев с нарушениями при оказании медицинской помощи (проведении отдельных мероприятий стандарта медицинской помощи) и без них. Группы случаев однородны по тяжести основного заболевания и исходному состоянию организма. Для нас это представляется особенно важным, чтобы определить степень влияния качества медицинской помощи вне зависимости от наличия или отсутствия тяжелых заболеваний. Оценка значимости влияния нарушений на исход заболеваний проводится и «с помощью диагностического коэффициента (ДК) по методу А. Вальда:

ДК(x1) = 10 * lg (P (x1 / A) / P (x2 / B)),

где: ДК(x1) – диагностический коэффициент, P(x1/A) – вероятность признака в подгруппе A, P(x2/B) – вероятность признака в подгруппе B.

Затем производится расчет информативности нарушений при оказании медицинской помощи (конкретного мероприятия) соответствующего стандарта медицинской помощи – по методу С. Кульбака:

J(x1) = K * (P (x1 / A) + P (x2 / B)), где

K = 0,5 * ДК(x1) * (1 – (2 / (1 + 100,1 * ДК)))»

Для определения совокупного влияния нарушений на исход заболевания мы рассчитываем показатель накопленной информативности, представляющий собой сумму показателей информативности всех нарушений, формирующих риск неблагоприятного исхода.

Для нас важно также оценить частоту реализации риска формирования неблагоприятного исхода.

Для численного определения значимости влияния наличия нарушений при оказании медицинской помощи используется показатель отношения шансов, рассчитываемый по формуле:

OR = (A * D) / (B * C),

где: OR – отношение шансов, A – количество случаев оказания медицинской помощи с нарушениями и неблагоприятным исходом, D – количество случаев оказания медицинской помощи без нарушений и с неблагоприятным исходом

Смотрите также файлы