分析俄罗斯联邦现有的监测社区保健的组织技术

封面

如何引用文章

全文:

详细

论证。现代文明现阶段可以评定为政府、社会、经济和气候的演化，由此提出了一个有效的医疗系统、研究与分析人口身体状况、公共卫生形成过程的控制和管理问题。该任务只能作为社区保健监测活动的一部分来实现。

该研究的目的是分析俄罗斯联邦现有的监测社区保健的组织技术。

材料与方法。使用了世界卫生组织合作中心根据国际信息编码质量分类系列的专家评估数据，以及专门讨论社区保健监测问题的会议的讨论结果.

结果。结果表明，作为社区保健管理方法的系统监测组织应包括一组监测信息参数的定义，并具有明确的收集和后续分析机制。如有必要，应该可以引入额外的参数。

结论。在组织监测时，应以国际分类家族为基本依据，但有必要开发和使用派生分类作为统计分类和临床分类之间的连接节。需要重新审视初始死因的概念，并确保尽可能多地记录有关死因和导致死因的因素的信息。为了监测社区保健，使用能够消除输入时出现错误的信息系统更为适宜； 遵循国际疾病分类的规则和建议，其中包括信息分析的智能算法并以云技术实施。

作者简介

Sergei N. Cherkasov

Institute of Control Sciences of the Russian Academy of Sciences

Email: cherkasovsn@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1664-6802
SPIN 代码: 5392-9889

MD, Dr. Sci. (Med.), Senior Research Associate

俄罗斯联邦, Moscow

Anna V. Fedyaeva

Institute of Control Sciences of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: orgzdravotdel@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8874-0921
SPIN 代码: 4383-7594

MD, Cand. Sci. (Med.), Senior Research Associate

俄罗斯联邦, Moscow

Dmitry O. Meshkov

Institute of Control Sciences of the Russian Academy of Sciences

Email: dmitrymeshkov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6474-7427
SPIN 代码: 9305-3167

MD, Dr. Sci. (Med.), Senior Research Associate

俄罗斯联邦, Moscow

Pavel N. Zolotarev

Ministry of Health of the Samara Region

Email: zolotareff@list.ru
ORCID iD: 0000-0003-4020-0720
SPIN 代码: 6446-9350

MD, Dr. Sci. (Med.)

俄罗斯联邦, Samara

Irina N. Moroz

Belarusian State Medical University

Email: moroz_iri@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-7430-3237
SPIN 代码: 2933-9746

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

白俄罗斯, Minsk

参考

  1. Meshkov D, Bezmelnitsyna L, Cherkasov S. A data management model for proactive risk management in healthcare. Adv Syst Sci Applicat. 2020;20(1):114–118. doi: 10.25728/assa.2020.20.1.864
  2. Meshkov DO, Cherkasov SN, Shoshmin AV. Opportunities that fig application as a basis for proactive health management and decision-making. WHO-FIC booklet-poster (Abstract book). Geneva: WHO; 2020. 610 р.
  3. Cherkasov S, Shoshmin A, Vaisman D, et al. WHO-FIC Network Annual Meeting 16-21 October 2017. New challenges for spreading and support of WHO classifications. WHO-FIC; 2017. 704 p.
  4. Cherkasov S, Shoshmin A, Vaisman D, et al. Activities of Russian WHO-FIC Collaboration Centre. Annual meeting WHO-FIC Network. Poster Booklet. Manchester; 2015. 216 р. doi: 10.13140/RG.2.1.2211.1442
  5. Cherkasov S, Shoshmin A, Vaisman D, et al. Russian WHO-FIC Collaborating Centre Annual report 2015–2016. Annual meeting WHO-FIC Network. Poster Booklet. Tokyo; 2016. 216 р.
  6. Cherkasov S, Shoshmin A, Vaisman D, et al. Russian WHO-FIC Collaborating Centre Annual Report 2016–2017. WHO-FIC Network Annual Meeting 16–21 October 2017. WHO-FIC; 2017. 216 р.
  7. Shoshmin AV, Cherkasov SN, Besstrashnova YV, et al. Russian WHO-FIC Collaborating Center Annual Report 2019–2020. WHO-FIC Poster Booklet (Abstract Book). WHO, Geneva; 2020. 212 p.
  8. Barbarash OL, Boytsov SA, Vaysman DS. Problems of assessing mortality rates from individual causes position statement. Complex issues of cardiovascular diseases. 2018;7(2):6–9. (In Russ). doi: 10.17802/2306-1278-2018-7-2-6-9
  9. Averkov OV, Barbarash OL, Boitsov SA. Differentiated approach in diagnosis, formulation of diagnosis, management of patients and statistical accounting of type 2 myocardial infarction (agreed position). Russian Journal of Cardiology. 2019;24(6):7–21. (In Russ). doi: 10.15829/1560-4071-2019-6-7-21
  10. Berseneva EA, Cherkasov SN. Problems of mortality coding. Topical issues of modern medicine: collection of scientific papers based on the results of the international scientific and practical conference, N 6. Yekaterinburg; 2019. 30 p. (In Russ).
  11. Berseneva EA, Mikhailov DY, Cherkasov SN. Conceptual approaches to the development of an automated system for supporting coding according to ICD-10. Bulletin of Semashko National research institute of public health. 2019;(3-4):13–20. (In Russ). doi: 10.25742/NRIPH.2019.03.002

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Structural chart of organization of health monitoring as a method of public health management.

下载 (95KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Structural model of automated diagnostic information coding system as decision support information system.

下载 (129KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2022

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

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».