Preview

Национальное здравоохранение

Расширенный поиск
Том 6, № 4 (2025)
Скачать выпуск PDF

ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ

5-13 71
Аннотация

В настоящий момент не изучены данные о комплексном влиянии различных факторов, в особенности медицинских и социально-экономических, на принятие решения о своевременном обращении в медицинскую организацию.

Цель. Выявить особенности поведения граждан Российской Федерации при возникновении медицинских проблем и факторы, влияющие на них.

Материалы и методы. Применялся специально разработанный опросник по оценке поведения граждан при возникновении у них медицинских проблем, включающий вопросы об общей характеристике респондентов (12 вопросов) и аспектах оказания медицинской помощи (17 вопросов). Для статистической обработки результатов исследования использовался пакет программ Statistica for Windows 10.0, Stata и R-studio.

Результаты. В исследовании приняли участие 2717 респондентов старше 18 лет из 85 субъектов Российской Федерации. Медианный возраст респондентов составлял 42,4 года. Большая часть респондентов (64,8 %) ответили, что при возникновении проблем со здоровьем они обращались к врачу, что характеризовалось как рациональное медицинское поведение. Около трети (29,4 %) предпочитали лечиться самостоятельно, применяя лекарства и «народные средства»; 4,5 % не делали ничего, думая, что заболевание «пройдет само», и 0,6 % предпочитали обращаться к людям, лечащим нетрадиционными средствами, что относилось к нерациональному медицинскому поведению. Наибольшая доля респондентов, демонстрирующих нерациональное медицинское поведение, отмечена среди лиц 35–44 лет, с низким финансовым положением, никогда не состоявших в браке, безработных, не желающих иметь детей. Медицинскими факторами нерационального медицинского поведения определены недоверие к системе здравоохранения, а также низкая приверженность лечению и профилактике заболеваний. Фактором рационального медицинского поведения являлся высокий уровень удовлетворенности последним посещением медицинской организации.

Заключение. Медицинские и социально-экономические факторы, выявленные в ходе проведения настоящего исследования, являются управляемыми со стороны системы здравоохранения и представляют ценность для разработки мероприятий, способствующих рациональному медицинскому поведению.

14-22 58
Аннотация

Региональные различия условий проживания могут оказывать влияние на состояние здоровья человека, что необходимо учитывать при решении широкого круга задач практического здравоохранения. В России не проводилась оценка влияния комплекса региональных условий на показатели общественного здоровья в рамках единых методологических подходов за длительный временной период.

Цель исследования. Анализ ассоциаций общей смертности с региональными индексами в период 2005–2022 гг., с оценкой влияния пандемии COVID-19.

Материалы и методы. В качестве условий проживания населения использовались 4 региональных индекса, характеризующих территории России в 2005–2022 гг. с социально-экономических, демографических и промышленно-экологических позиций. Общие коэффициенты смертности за аналогичный период получены с официального сайта Федеральной службы государственной статистики. Для оценки ассоциаций применялась линейная регрессия, с корректировкой на медико-организационные характеристики регионов.

Результаты. В подавляющем большинстве анализируемых лет общая смертность статистически значимо ассоциируется с демографическими и социально-экономическими, но не с промышленно-экологическими условиями проживания в регионах. Наиболее сильные обратные ассоциации демонстрирует Демографический индекс, увеличение которого на 1 единицу статистически значимо снижает коэффициент общей смертности на 2–3 единицы. В период пандемии COVID-19, в 2020–2021 гг., отмечается усиление ассоциаций Демографического и Экономического индексов с последующим возвратом в 2022 г. к доковидным значениям. Выявленные тенденции характерны как при количественном, так и при качественном представлении региональных индексов, а также при смещении (лаге) рассматриваемых показателей.

Заключение. Проведенное исследование позволило констатировать многолетние устойчивые ассоциации демографических, экономических и социальных региональных характеристик с общей смертностью. Существенное изменение силы ассоциаций региональных индексов с общей смертностью в 2019–2021 гг. характеризует пандемию COVID-19 в качестве мощного фактора общественного здоровья.

23-34 69
Аннотация

Сложные механизмы воздействия условий внешней среды на организм человека требуют проведения исследований, профиль которых подвержен постоянным изменениям под действием различных факторов.

Цель: построить сетевую структуру и провести математический анализ современных отечественных исследований в области изучения  состояния здоровья людей, занятых вахтовым методом работы.

Материалы и методы. Объект исследования – оригинальные отечественные исследования, опубликованные за последние пять лет и размещенные в базе данных eLibrary. На первом этапе проводились поиск и формально-логическая оценка исследований. На втором этапе для визуализации и математического анализа использовался сетевой анализ на основе теории графов. Укладка элементов осуществлялась по выбранному алгоритму с оригинальной схемой смещения для лучшей оптимизации расстояния между внешними и центральными узлами. После проведения итераций с применением метода «направленных сил» был получен граф в минимальном энергетическом состоянии.

Результаты. Профиль секторов экономики, состояние здоровья сотрудников которых изучалось в исследованиях, отражает структуру экономической активности территорий, на которых постоянно используется вахтовый метод работы. Построенную сеть из 53 узлов и 166 ребер можно охарактеризовать как неориентированную однородную без пространственной привязки. Средняя степень построенного графа равна 3,132, глобальный коэффициент кластеризации – 0,631, среднее кратчайшее расстояние – 3,074. При наличии нескольких достаточно удаленных подключенных узлов среднее кратчайшее расстояние в графе составило 3,074, а общая длина пути – 466,369.

Заключение. Построение неориентированного однородного неплотного графа позволило выделить четыре ключевых направления современных отечественных исследований: функционирование сердечно-сосудистой системы, механизмы адаптации, особенности питания и организация медицинской помощи в условиях распространения новой коронавирусной инфекции COVID-19. Данные направления при достаточной изолированности научных поисков имеют ряд паттернов-мостов: гендерные аспекты, уровень гомоцистеина в крови, характер питания и продолжительность вахты. 

ПРОБЛЕМЫ СОЦИАЛЬНО ЗНАЧИМЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ

35-44 56
Аннотация

Рак молочной железы (РМЖ) – наиболее частый вид онкологии у женщин в мире.

Цель. Дать оценку динамики региональных стандартизованных коэффициентов смертности (СКС) от РМЖ среди женщин регионов России за десятилетний период, в том числе с учетом пандемии COVID-19.

Материалы и методы. Данные Росстата за 2014– 2023 гг. о среднегодовой численности населения и числе умерших в однолетних возрастных группах в субъектах Российской Федерации. Расчеты выполнены с использованием программы для ЭВМ «Расчет и анализ показателей смертности и потерянных лет жизни в результате преждевременной смертности в субъектах Российской Федерации».

Результаты. В целом в России СКС от РМЖ среди женщин снижался ежегодно, за 10 лет снизился на 16,7 %. В 5-летних возрастных группах показатели смертности до 80 лет снизились, но увеличились в возрасте старше 80 лет (в 2020–2022 гг. по сравнению с 2019 г.). Среднерегиональное значение СКС составило 21,17 ± 3,87 на 100 тыс. женщин в 2019 г. и 17,19 ± 3,04 в 2023 г. В 2023 г. в 75 регионах СКС был ниже, чем в 2014 г., но ежегодное снижение СКС по сравнению с 2014 г. отмечено только в 26 регионах (в остальных неустойчивая динамика). Регион, в котором СКС от РМЖ ежегодно был выше, чем в 2014 г., – Новгородская область. Увеличение СКС в 2020 г. на фоне пандемии COVID-19 по сравнению с 2019 г. произошло в 28 регионах и в 4 регионах СКС от РМЖ в 2023 г. был выше, чем в 2019 г.

Выводы. В большинстве регионов за десятилетний период СКС от РМЖ сократился, пандемия COVID-19 привела к небольшому кратковременному увеличению СКС в некоторых регионах.

АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ МЕДИЦИНСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ

45-54 59
Аннотация

Цифровизация как основной тренд трансформации системы здравоохранения ставит актуальную задачу изменения основных подходов в подготовке специалистов медицинского профиля, основной заказ на подготовку которых формируют органы государственной власти. Модернизация подготовки обучающихся должна находить свое отражение не только в плановых цифрах приема обучающихся, но и в сущностных изменениях компетенций, закрепленных государственными образовательными стандартами специальностей медицинской направленности.

Цель. Оценка цифровых компетенций студентов-медиков и их готовности к профессиональной деятельности в условиях цифровой трансформации здравоохранения.

Материалы и методы. Проведено дистанционное исследование методом анкетирования с использованием методики DigCompSAT, адаптированной авторскими блоками, позволяющими провести оценку цифровой готовности студентов к решению профессиональных задач и использованию искусственного интеллекта (ИИ) в области здравоохранения. Всего в опросе приняли участие 269 респондентов – студентов Саратовского государственного медицинского университета по специальности «лечебное дело», представляющих 21 субъект Российской Федерации.

Результаты. Оценка готовности обучающихся к реализации цифровых профессиональных компетенций и использованию информационных технологий продемонстрировала, что значительная часть опрошенных студентов имеют продвинутый уровень знаний о возможностях Единого портала государственных услуг (44 % знают хорошо и 14 % имеют глубокие познания). 35 % студентов продемонстрировали продвинутый уровень знаний о реализации федерального проекта «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения», 41 % имеют общие представления. В медицинской сфере использования ИИ 45 % обучающихся указали продвинутый уровень, однако отлично знакомы с теорией и практикой использования ИИ и знают положительные примеры его применения только 33 и 34 % респондентов соответственно. 44 % опрошенных имеют базовый уровень представлений об использовании ИИ в здравоохранении, а 11 % ничего не знают об этом.

Заключение. Для достижения цифровой готовности системы здравоохранения необходимо особое внимание уделять формированию как универсальных, так и профессиональных цифровых компетенций.

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

55-63 84
Аннотация

Современные методы машинного обучения открывают новые возможности для анализа медицинских текстов. Использование неструктурированных данных позволяет улучшить качество поддержки принятия врачебных решений и развивать персонализированные подходы к лечению пациентов.

Цель исследования: разработка оптимального алгоритма прогнозирования заболеваний с помощью мультиметочной классификации на основании медицинских текстов из отобранных случаев лечения пациентов.

Материалы и методы. В исследовании использовались анонимизированные электронные медицинские карты 387 590 пациентов. Для анализа текстовой информации применялись методы лемматизации и векторизации на основе предобученной модели FastText. Разработана мультиметочная модель классификации, предсказывающая 156 диагностических категорий, сгруппированных по основным группам заболеваний. Для построения моделей применялись нейросетевые архитектуры и ансамбли деревьев решений.

Результаты. Предложенные модели показали высокую эффективность. Использование различных методов агрегации текстовых векторов позволило повысить качество прогнозирования. Модель продемонстрировала стабильность и клиническую интерпретируемость результатов, обеспечивая возможность применения в реальной медицинской практике.

Заключение. Разработанный подход к анализу неструктурированных медицинских текстов с помощью методов машинного обучения является перспективным инструментом для поддержки диагностики заболеваний. Дальнейшие исследования направлены на улучшение интерпретируемости моделей и их адаптацию к различным клиническим источникам данных.



Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2713-069X (Print)
ISSN 2713-0703 (Online)