Опыт разработки и применения алгоритма клинико-организационного управления при туберкулезе на региональном уровне

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Высокая заболеваемость, распространенность и смертность при туберкулезе определяет актуальность совершенствования клинико-организационных процессов управления методом алгоритмизации. Цель исследования - разработать, внедрить и оценить эффективность алгоритма клинико-организационного управления противотуберкулезной помощью на уровне региона. Материалы и методы. Объектом исследования (2007-2021 гг.) явилась система противотуберкулезной помощи Свердловской области, база и научно-методическое сопровождение осуществлялось кафедрой организации здравоохранения, лекарственного обеспечения, медицинских технологий и гигиены Российского университета дружбы народов в соответствии с темой НИР № 214791-3-000. Разработку алгоритма осуществляли на основании научно доказанной универсальной системы клинического управления. Использована авторская информация и данные по туберкулезу Росстата по Свердловской области 2007-2020 гг. - структура заболеваемости, распространенности, смертность, а также численность пациентов 3, 4 и 6 групп диспансерного учета. Оценку эффективности алгоритма проводили по динамике комплекса эпидемиологических показателей туберкулеза. Применены методы исследования: контент-анализ, аналитический, статистический, сравнительный, экспертный. Для оценки достоверности применялся критерий t-Уайта. Различия сравниваемых показателей считали достоверными при р < 0,05. Результаты и обсуждение. Эффективность разработанного алгоритма управления региональной противотуберкулезной помощью, включающего компоненты анализа потребности, систематизации, автоматизации и телекоммуникации, междисциплинарной интеграции, ресурсного обеспечения и оценки эффективности, подтверждена достоверным снижением в Свердловской области за период 2007-2020 гг. общей заболеваемости в 2,05 раза (с 119,9 до 51,7 на 100 тыс. населения), заболеваемости детей 0-14 лет в 1,48 раза (с 18,7 до 12,6 на 100 тыс. детей соответствующего возраста), распространенности в популяции в 1,8 раза (с 258,6 до 143 на 100 тыс. населения) и смертности от туберкулеза в 2,675 раза (с 21,4 до 8,02 на 100 тыс. населения) (p < 0,001). Пандемия COVID-19 (2020-2021 гг.) не ухудшила эпидемиологическую ситуацию по туберкулезу в регионе. В 2020 г. активная форма туберкулеза выявлена у 2201 человек, что на 16 % меньше, чем в 2019 г. (р < 0,05). Распространенность эпидемиологически опасных бациллярных форм заболевания за период 2019-2020 гг. снизилась на 15,4 %, с 73,2 до 61,9 на 100 тысяч населения (р < 0,05). Заключение. Клинико-организационное управление противотуберкулезной помощью на основе научно-доказанных процессов алгоритмизации повышает результативность лечебно-профилактических мероприятий и социально-эпидемиологическое благополучие населения.

Об авторах

А. А. Костин

Российский университет дружбы народов

Email: Kicha_di@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0002-0792-6012
г. Москва, Российская Федерация

А. Ю. Абрамов

Российский университет дружбы народов

Email: Kicha_di@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0001-7178-1260
г. Москва, Российская Федерация

А. И. Цветков

Уральский государственный медицинский университет

Email: Kicha_di@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0002-8751-6872
г. Екатеринбург, Российская Федерация

Д. И. Кича

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: Kicha_di@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0001-6529-372X
г. Москва, Российская Федерация

О. В. Рукодайный

Российский университет дружбы народов

Email: Kicha_di@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0001-9134-7189
г. Москва, Российская Федерация

Р. С. Голощапов-Аксенов

Российский университет дружбы народов

Email: goloshchapov_rs@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0003-3085-7729
г. Москва, Российская Федерация

Список литературы

  1. Vasilyeva I, Belilovsky E, Borisov S, Sterlikov S. Incidence, mortality and prevalence as indicators of the burden of tuberculosis in WHO regions, countries of the world and in the Russian Federation. Part 1. Incidence and prevalence of tuberculosis. Tuberculosis and lung diseases.2017;95(6):9-21. (In Russian)
  2. Erokhin V. Tuberculosis in Russia. Socially significant diseases in the Russian Federation. Under rel. L.A. Bokeria and I.N. Stupakov. M.: NTSSSH im. A.N. Bakuleva RAMS.2006:263-266 (In Russian).
  3. Naigovzina N, Filatov V, Erokhin V, Punga V. Tuberculosis in the Russian Federation. Epidemiology and infectious diseases.2009;3:4-11 (In Russian).
  4. Krivonos O, Mikhailova L, Skachkova E, Kormacheva E, Son I, Sterlikov S, Perelman M, Bogorodskaya E, Frolova O, Shilova M, Popov S, Aksenova V, Borisov S, Punga V, Galkin V, Mushkin A, Baryshev S, Odintsov V, Safonova S, Belilovsky E, Danilova I, Pashkevich D, Yurasova E, Malakhov V, Shulgina M, Zaikin E. Mortality rate of patients with tuberculosis in the Russian Federation. Tuberculosis in the Russian Federation, 2009. An analytical review of the TB statistical indicators used in the Russian Federation. Moscow., 2011; 208p.
  5. World Health Organization. Global tuberculosis report 2019. Geneva, Switzerland: World Health Organization; 2019. 283p. WHO REFERENCE NUMBER: WHO/CDS/TB/2019.15 www.who.int/tb/publications/global_report/en/external icon.
  6. World Health Organization. Systematic screening for active tuberculosis. principles and recommendations. World Health Organization Document; 2013. (WHO/HTM/TB/2013.04:1-133).
  7. Khovanov A, Nechaev V, Krylov V, Vasiliev V, Skvortsov A. Object-relational approach in modeling the dispensary registration of patients with tuberculosis. Problems of tuberculosis and lung diseases. 2007;4:10-13. (In Russian)
  8. Shchepin O, Starodubov V, Lindenbraten A. Methodological bases and mechanisms for ensuring the quality of medical care. M.: Medicine, 2002. 146p. (In Russian)
  9. Kicha D, Abramov A, Rukodaynyy O, Makaryan A, Goloshchapov-Aksenov R. Evidence-Based Health Systems Effectiveness. Modern problems of public health and medical statistics. 2019;5:87-88. (In Russian)
  10. Skachkova E, Matinyan N, Shestakov M, Kucheryavaya D, Vladimirov S. Assessment of the influence of social factors on the incidence of tuberculosis. Characteristics of the socio-professional composition of newly diagnosed patients with tuberculosis. Problems of health care management. 2009; 3(46): 34-39. (In Russia)
  11. Skvortsov A, Maslennikov B, Vasiliev V, Khovanov A. Computer simulation in managing the epidemic situation of tuberculosis in the Russian region. Bulletin of the Tver State Technical University. Tver: TSTU. 2009; issue 14:63-68. (In Russian)
  12. Eitmont N, Tsvetkov A, Kozhekina N, Fomenko N, Boyarkina V, Senin A, Byzov N. The incidence of tuberculosis in the Sverdlovsk region. Ural Medical Journal.2013;2(107):14-17. (In Russian)
  13. Abramov A, Goloshchapov-Aksenov R, Kicha D, Rukodaynyy O. Organizational and technological algorithm of primary specialized health care at cardiovascular diseases. Kazan medical journal.2020;101(3):394-402.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».