Organization of a three-level system of emergency, including emergency specialized, medical care in the constituent entities of the Russian Federation

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Introduction. The article presents an analysis of the problem, justification of the concept and formulates the basic principles of the functioning of a three-level system for organizing the provision of emergency specialized medical care in the constituent entities of the Russian Federation, and also demonstrates the experience of using computer modeling to create it on the example of three constituent entities of the country.  Target. Determination of possible ways to optimize the three-level system in the regions through virtual experiments.Methods. A retrospective analysis of data on the current activities of the region was carried out, on the basis of which, with the help of computer simulation, a model of a three-level system was created and experiments aimed at its optimization were carried out.  Results. On the basis of data on emergency patients admitted to various hospitals, a simulation model was created, a number of experiments were carried out aimed at determining the optimal redistribution of the flow of patients in need of emergency care in hospitals of the 3rd level, including in emergency situations of a biological and social nature at example of the COVID‑19 pandemic. The effectiveness of the proposed system was demonstrated, in the model it was possible to ensure the timely hospitalization of all patients in the subject to the place of providing them with comprehensive medical care.  Conclusion. For the organization of a three-level system of emergency care, including specialized medical care, it is advisable to conduct organizational experiments using simulation modeling, which allows you to correctly plan the redistribution of patient flows, identify possible errors in the virtual model.

Авторлар туралы

S. Bagnenko

First Saint Petersburg State Medical University named after I. I. Academician I. P. Pavlova

Email: bagnenko_spb@mail.ru

V. Teplov

First Saint Petersburg State Medical University named after I. I. Academician I. P. Pavlova

Email: vadteplov@mail.ru

E. Tsebrovskaya

First Saint Petersburg State Medical University named after I. I. Academician I. P. Pavlova

Email: tserina@bk.ru

A. Ihaev

Republican ambulance station

S. Moskvina

Health Department of the Ivanovo region

Email: cweta_s@mail.ru

Әдебиет тізімі

  1. Гончаров С.Ф.. Совершенствование организационной модели оказания экстренной медицинской помощи на региональном уровне// Медицина катастроф. – 2019. – № 2 (106). – С. 5–10.
  2. Быстров М.В.. Совершенствование организации оказания экстренной медицинской помощи пострадавшим в чрезвычайных условиях и в режиме повседневной деятельности // Медицина катастроф. – 2016. – № 1. – С. 14–17.
  3. Багненко С. Ф., Миннуллин И.П., Мирошниченко А. Г.. Направления совершенствования организации скорой, в том числе скорой специализированной, медицинской помощи, специализированной медицинской помощи в экстренной и неотложной формах и медицинской эвакуации в субъекте Российской Федерации/ – Текст: непосредственный // Вестник Росздравнадзора. – 2019. – № 3. – С. 70–74.
  4. Бояринцев В.В.. Организация работы санитарно-эпидемиологической службы Управления делами Президента Российской Федерации в условиях повышенного риска распространения новой коронавирусной инфекции COVID-19 // Кремлевская медицина. Клинический вестник. 2021. – № 2. – С. 4–9.
  5. Теплов В. М., Миннуллин И. П., Комедев С. С., Цебровская Е. А. Участие медицинской сестры в сортировочном процессе стационарного отделения скорой медицинской помощи // Вестник ассоциации медицинских сестер России. – 2018. – № 1/35. – С. 20–22.
  6. Организация работы стационарного отделения скорой медицинской помощи. Издание 2-е, переработанное и дополненное (методические рекомендации)/ С. Ф. Багненко, Ю. С. Полушин, А. Г. Мирошниченко, В. М. Теплов // М.: ГЭОТАР-Медиа, 2018. – 64 с.
  7. Теплов В. М., Цебровская Е. А., Коломойцев В. В. Ультразвуковая диагностика в руках врача стационарного отделения скорой медицинской помощи: имитационное моделирование и практическая реализация // Казанский медицинский журнал. – 2019 г. – Т. 100. – № 3. – С. 483–486.
  8. Теплов В. М., Цебровская Е. А., Алимов Р. Р., Ихаев А. Б. Сравнительный анализ результатов моделирования трехуровневой системы оказания скорой медицинской помощи в субъектах Российской Федерации // Скорая медицинская помощь. – 2020. – Т. 21. – № 4. – С. 11–16.
  9. Теплов В. М.. Имитационное моделирование трехуровневой системы медицинской помощи в экстренной форме в Чеченской республике // Скорая медицинская помощь. – 2020. – Т. 21. – № 2. – С. 9–14.
  10. Теплов В. М., Цебровская Е. А., Комедев С. С.. Применение имитационного моделирования для оптимизации работы стационарного отделения скорой медицинской помощи в многопрофильном стационаре в условиях перепрофилирования медицинского учреждения на прием пациентов с новой коронавирусной инфекцией // Скорая медицинская помощь. – 2020. – № 4. – С. 11–16.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
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».