Управление объёмами медицинской помощи и процессом госпитализации в профильном федеральном центре с применением цифровых технологий

ВВЕДЕНИЕ

Планирование и структурное распределение ут­вержденных для медицинской организации объёмов специализированной, в том числе, высокотехноло­гичной, медицинской помощи по подразделениям, управление ключевыми процессами отбора и госпита­лизации пациентов с применением цифровых техноло­гий - важнейшие организационные инструменты для успешной реализации государственного задания, со­временной работы учреждения, основанной на прин­ципе пациентоцентричности, повышения доступности и качества оказания медицинской помощи, степени удовлетворенности пациентов [1-6].

Проблема неявки пациентов на плановую госпита­лизацию или амбулаторный приём в установленную дату рассматривается многими авторами как одна из основных причин сложностей исполнения медицин­ской организацией государственного задания, решить которую без внедрения современных цифровых техно­логий практически невозможно [1, 4, 5, 7, 8].

Проведенный Научно-исследовательским инсти­тутом организации здравоохранения и медицинского менеджмента Департамента здравоохранения горо­да Москвы анализ данных информационной системы ЕМИАС в г. Москве за 2019 год показал, что на амбу­латорный прием к врачу поликлиники не являлись до 19 % записавшихся пациентов¹. По данным ряда авто­ров, от 6,5 до 23 % пациентов не являлись на госпита­лизацию в назначенную дату [1, 8-9]. Неявки пациен­тов на приёмы и госпитализацию без своевременного информирования принимающей медицинской органи­зации снижают возможность получения медицинской помощи для других граждан в более ранние сроки в связи с полной записью в поликлинике либо сформи­рованным планом госпитализации в стационаре.

В 2020-2022 гг., в том числе вследствие пандемии, показатели неявок на амбулаторные приёмы и плано­вую госпитализацию увеличились. Неявка пациента в назначенную дату и последующее оказание ему меди­цинской помощи в отложенные сроки может иметь зна­чение и негативно сказаться на итогах лечения. Иссле­дования показали, что имеет значение даже выбор вида приглашения (напоминания) пациенту, которое должно быть ориентировано на его возраст. Для пациентов мо­лодого и среднего возраста предпочтительным явля­ются текстовые сообщения, а для пациентов старшей возрастной группы - телефонные звонки. Снижение доли несостоявшихся приемов и госпитализаций будет способствовать повышению доступности медицин­ской помощи и, как следствие, сокращать фактические сроки ее ожидания [9-10].

Сроки ожидания плановой медицинской помощи являются одним из составляющих аспектов программы государственных гарантий и соблюдения прав граждан, актуальны организационные мероприятия, направ­ленные на сокращение длительных сроков ожидания. Увеличение сроков ожидания плановой медицинской помощи связано с дисбалансом между потребностью в медицинских услугах и их предложением [10].

На сроки ожидания госпитализации влияет, в том числе, средняя продолжительность стационарного ле­чения. Улучшение организационных и интенсифика­ция лечебно-диагностического процессов позволяют добиваться необходимого клинического результата без потери качества и осуществлять выписку пациентов в более ранние сроки. Так, применение технологии Fast- track при проведении эндопротезирования коленного и тазобедренного суставов позволило сократить средние сроки стационарного лечения с 14 до 4 дней [11].

Необходимо внедрение процессного подхода при подготовке пациентов к госпитализации в федераль­ные клиники. Недостаточное взаимодействие и пре­емственность между направляющими организациями, амбулаторным звеном, принимающими клиниками, отсутствие единых регламентированных алгоритмов подготовки пациентов к госпитализации, в том чис­ле к оперативному лечению, также влияют на сроки ожидания госпитализации. 

Решением должна стать оптимизация процесса догоспитальной подготовки пациентов, разработка и обязательное применение единых клинических рекомендаций по подготовке пациентов к госпитализации (по профилям), повы­шение координирующей функции и ответственности направляющей медицинской организации и лечащего врача [10, 12].

Решить многие имеющиеся проблемы без внедре­ния современных цифровых технологий практически невозможно.

Мировые тренды цифровой трансформации отрас­ли здравоохранения позволяют отнести электронные системы учёта и анализа к разделу предиктивной ана­литики (Predictive Analytics) - умное использование данных, прогнозное моделирование будущих событий, поддержка и обоснование принятия управленческих решений [13-14].

В Указе Президента Российской Федерации от 21.07.2020 № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» две из пяти национальных целей развития РФ посвящены сохранению здоровья населения и цифровой транс­формации. Внедрение принципов клиентоцентрич- ности, цифровизации - изменения подходов к работе с гражданами для решения их жизненных ситуаций, в том числе, за счет внедрения новых цифровых реше­ний - абсолютный тренд современного этапа развития во всех отраслях Российской Федерации [15-17].

Информационные системы являются инструментом управления, качество процесса их внедрения не менее важный фактор успеха, чем качество самой системы, непрофессиональное внедрение способно дискредити­ровать идею информатизации в целом. Внедрение циф­ровых систем - это реальная возможность оптимально перестроить внутренние процессы, повысить эффек­тивность работы и вывести деятельность организации на новый уровень [18]. Актуальность вопроса перехо­да от отдельных ИТ-систем к цифровым экосистемным решениям, где пользователями являются все участники процесса, представляется логичным согласно совре­менным трендам пациентоцентричности [19].

Для осуществления перехода РФ на ценностно­ориентированную модель здравоохранения необхо­димо развитие конкуренции, как основополагающего механизма повышения качества услуг, обеспечение интегрированного подхода и формирование междисци­плинарной команды специалистов, благодаря чему обе­спечиваются индивидуальные потребности пациента, и достигается высокий уровень «пациентоориентиро­ванности», информатизация медицинского процесса, развитие и совершенствование системы контроля ка­чества медицинской помощи (разработка результиру­ющих критериев качества медицинской помощи для всех заболеваний), внедрение рейтингов медицинских организаций, отделений, врачей [20-23].

Оценка эффективности использования коечного фонда медицинских организаций позволяет рационально использовать внутренние ресурсы при оказа­нии медицинской помощи и принимать аналитически продуманные управленческие решения [23].

Основными задачами внутреннего контроля ка­чества и безопасности медицинской деятельности являются не только предупреждение нарушений при оказании медицинской помощи [24], но и принятие управленческих решений по совершенствованию организационных подходов к осуществлению меди­цинской деятельности, что мы и предлагаем в данной работе.

Цель - представить организационную модель управления объемами медицинской помощи, про­цессами отбора и госпитализации в профильном федеральном центре с применением цифровых тех­нологий.

МАТЕРИАЛЫ  И МЕТОДЫ

Сплошным методом проведен анализ исполнения плановых объёмов 72 547 случаев оказания специали­зированной, в том числе, высокотехнологичной, меди­цинской помощи в ФГБУ «Федеральный центр травма­тологии, ортопедии и эндопротезирования» Минздрава России (г. Барнаул, далее - Центр) за 10-летний период (2013-2022 гг.) по профилям «травматология и орто­педия», «нейрохирургия» с помощью медицинской информационной системы учреждения и функциони­рующего в Центре цифрового регистра пациентов [25]. 

Проанализированы параметры планов и фактические итоги состоявшихся госпитализаций пациентов.

На основании сплошного анализа 24 998 пакетов документов пациентов, поступивших на рассмотре­ние за 2 года (2021-2022 гг.), установлен показатель частоты неподтвержденных показаний к операции (на 100 пациентов).

Проведен сплошной анализ 39 799 законченных случаев лечения пациентов за 5-летний период (2018­2022 гг.), установлены показатели частоты возрастной категории пациентов «75 лет и старше» и пациентов с сопутствующей патологией «сахарный диабет» (на 100 пролеченных пациентов).

Выполнен сплошной анализ результатов госпи­тализации 8 907 пациентов (за 2022 год), выявлены системные организационные проблемы в процессе формирования и реализации плана госпитализации, установлены показатели частоты неявки пациентов и их виды при назначенной дате госпитализации.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Проблема неявки пациентов на плановую госпита­лизацию в установленную дату рассматривается нами как одна из основных причин сложностей исполнения медицинской организацией государственного задания и иных утвержденных объёмов медицинской помощи.

За 2022 год нами выполнен сплошной анализ ре­зультатов госпитализации 8 907 пациентов. Для изуче­ния проблем, оптимизации процесса госпитализации пациентов создана, прошла этап апробации и готовит­ся к государственной регистрации новая программа для ЭВМ «Мониторинг госпитализации» (функциони­рует в режиме online).

Установлены виды неявок пациентов, которые состав­ляют большие трудности в планировании и последую­щей организации всех процессов в учреждении в целом.

Информированная неявка, пациенты заранее со­общают в принимающую медицинскую организацию о невозможности своего прибытия в назначенную дату госпитализации, либо сотрудниками Центра эта ин­формация выявляется при активном телефонном об- звоне пациентов за 1,5 месяца до даты госпитализации. Причинами, по которым пациенты отказываются от назначенной даты госпитализации, являются наличие медицинских противопоказаний (состояние здоровья, результаты анализов и обследований), обстоятельства личного характера (невозможность уехать из дома в назначенную дату в связи личными, бытовыми, хозяй­ственными и иными причинами). По итогам 2022 года частота информированной неявки составила 37,9 ± 0,4 (на 100 запланированных пациентов).

Неинформированная неявка, пациенты заранее не сообщают в принимающую медицинскую организацию о невозможности своего прибытия в назначенную дату госпитализации, либо при активном телефонном обзво- не сотрудниками Центра за 1,5 месяца до даты госпита­лизации подтверждают своё прибытие, но в назначен­ную дату не прибывают. По итогам 2022 года частота неинформированной неявки составила 18,4 ± 0,4 (на 100 обратившихся в приёмное отделение пациентов).

Повторная неявка, после первой неявки пациент перемещается нами в созданный «Оперативный резерв» цифрового регистра Центра, после чего пациенту ав­томатически назначается и сообщается повторная дата госпитализации (сообщается, в том числе, направляю­щей организации, органам управления здравоохране­нием субъекта РФ, далее - ОУЗ). Пациенты заранее не сообщают в принимающую медицинскую организацию о невозможности своего прибытия в повторно назна­ченную дату госпитализации, либо при активном теле­фонном обзвоне сотрудниками Центра за 1,5 месяца до даты госпитализации подтверждают своё прибытие, но в назначенную дату повторно не прибывают. По итогам 2022 года частота повторной неявки составила 1,6 ± 0,1 (на 100 обратившихся в приёмное отделение пациен­тов). Все факты повторной неявки пациентов проводим через рассмотрение врачебной комиссии, закрываем та­лон, сообщаем информацию и реквизиты протокола ВК направляющей организации (ОУЗ субъекта РФ).

К перечню рассмотренных проблем относится так­же и внеплановая явка (прибытие) пациентов, паци­енты прибывают в принимающую медицинскую орга­низацию не в назначенную дату госпитализации либо госпитализируются после поликлинического приёма в Центре или переводятся из других медицинских орга­низаций (в связи с наличием неотложных показаний). По итогам 2022 года частота внеплановой явки (при­бытия) пациентов (на 100 обратившихся в приёмное отделение пациентов) составила 6,0 ± 0,1.

Другим аспектом рассматриваемого вопроса явля­ются отказы в госпитализации в приёмном отделе­нии принимающей медицинской организации в связи с наличием медицинских противопоказаний к операции (очень высокий или критический риск осложнений).

Показатель частоты отказов в госпитализации за 10-летний период (2013-2022 гг.) составил 6,4 ± 0,1 (на 100 обратившихся в приёмное отделение пациентов).

Среднепятилетняя частота отказов в госпитализа­ции за 2013-2017 гг. (на 100 обратившихся в приём­ное отделение пациентов) составляет 5,4 ± 0,1. Сред­непятилетняя частота отказов в госпитализации за 2018-2022 гг. (на 100 обратившихся в приёмное отде­ление пациентов) составляет 7,3 ± 0,1. Сравнительный анализ установил увеличение среднепятилетних пока­зателей частоты отказов в госпитализации за сравнива­емые периоды в 1,4 раза (t =13,6; р < 0,0001).

Установленные уровни показателей и проблемные вопросы при организации планирования и распреде­ления объёмов медицинской помощи, госпитализации определили основные направления для совершенство­вания внутренних ключевых процессов, на которых мы и сконцентрировали своё внимание при разработке и внедрении системных решений.

В ФГБУ «ФЦТОЭ» Минздрава России (г. Барнаул) разработана, внедрена и функционирует организацион­ная модель управления объемами медицинской помо­щи, процессами отбора и госпитализации с применени­ем цифровых технологий, структурированная по этапам на основе процессного подхода, далее - модель (рис. 1).

Первый этап - планирование и структурное распре­деление объёмов медицинской помощи на год на основа­нии анализа основных показателей отделений (профиля специализации каждого отделения, кадрового состава и коечной мощности, среднего койко-дня, тарифов, фи­нансового итога, иных обстоятельств); анализа итогов и выявления закономерностей, в том числе, санитарно-эпи­демиологического, сезонного, иного характера, за преды­дущие периоды (оптимально - за 2-3-летний период), ав­томатического расчёта требуемой коечной мощности для точного исполнения государственного задания.

Для оптимизации этапа планирования в Центре созда­на комиссия по планированию и распределению объёмов медицинской помощи, разработаны порядок планирова­ния и контроля, положение о комиссии, унифицирован­ная форма плана и распределения объёмов медицинской помощи, содержащая следующие разделы:

- номенклатурный состав структурных подразде­лений, видов медицинской помощи, групп, клинико­статистических групп (КСГ), объёмные показатели по каждому месяцу;

- комиссия осуществляет еженедельный контроль итогов исполнения плана, проводит оперативные кор­ректировки (при необходимости), принимает иные си­стемные решения.

Второй этап - организация процесса отбора па­циентов на госпитализацию.

Для оптимизации этапа отбора пациентов на госпи­тализацию сложные экспертные процессы в ФЦТОЭ оцифрованы, работа врачебной комиссии по отбору па­циентов максимально переведена в электронный формат (члены комиссии, секретари и консультанты работают посредством личного кабинета в МИС, рассмотрение па­кетов документов, подтверждение показаний либо иные решения осуществляются дистанционным способом, производится автоматическое формирование и нумера­ция протоколов комиссии, подписание электронно-циф­ровой подписью), размещение протоколов выполняется в подсистемах ЕГИСЗ: «Система мониторинга оказания высокотехнологичной медицинской помощи», «Система мониторинга оказания специализированной медицин­ской помощи». После прохождения врачебной комиссии весь массив информации автоматически перемещается в созданный цифровой регистр пациентов Центра, где происходит накопление всех сведений о пациентах. Ав­томатическое уведомление пациентов о принятом реше­нии и предварительной дате госпитализации осущест­вляется в день принятия решения.

Третий этап - организация процесса госпитализа­ции пациентов.

Планирование госпитализации происходит сра­зу после подтверждения показаний, в автоматиче­ском режиме назначается предварительная дата го­спитализации (авторасстановка на основе параметров объёмов МП), пациент в этот же день уведомляется (смс-информирование) о предварительной дате госпи­тализации, почтой дополнительно направляется пригла­шение на госпитализацию с необходимой справочной информацией по подготовке к операции. За 1,5 месяца до назначенной даты госпитализации производится те­лефонный обзвон пациентов для подтверждения явки в установленный день. Ежедневно ведется автомати­ческий мониторинг итогов, и в случае несостоявшихся госпитализаций на незанятые места производится авто­матическая расстановка пациентов из оперативного ре­зерва регистра (обследованные пациенты, с возможно­стью быстро прибыть на госпитализацию).

Четвертый этап - мониторинг итогов всех про­цессов, обоснование, разработка и внедрение новых организационных и цифровых инструментов, ориента­ция на потребности пациентов, оценка удовлетворен­ности пациентов.

Для изменений выявленных проблемных процессов нами была научно обоснована, разработана и внедрена программа ЭВМ «Управление объёмами медицинской помощи и коечным фондом организации, оказываю­щей специализированную, в том числе, высокотехно­логичную медицинскую помощь», которая является составной частью организационной модели управле­ния объёмами медицинской помощи, процессами от­бора и госпитализации, коечным фондом.

Предложены организационные и цифровые реше­ния, систематизирующие и упрощающие медицинской организации исполнение обязательств по государ­ственному заданию, иным утвержденным объёмам ме­дицинской помощи.

Программа является современным инструментом управления деятельностью медицинской организации и предназначена для оперативного мониторинга и контро­ля движения утвержденных годовых объемов оказания медицинской помощи в режиме реального времени (по специализированной, в том числе, высокотехнологич­ной, медицинской помощи). 

Основана она на показате­лях годовых объёмов медицинской помощи, утвержден­ных в качестве государственного задания медицинской организации, объёмов ОМС, цифровом Регистре паци­ентов ФГБУ «ФЦТОЭ» Минздрава России (г. Барнаул) травматолого-ортопедического и нейрохирургического профиля» [25], интегрирована с внутренней медицин­ской информационной системой (МИС), электронной медицинской картой (ЭМК) для автоматического (без участия сотрудников) учёта и актуализации нужных све­дений, электронных направлениях на госпитализацию.

С помощью разработанного цифрового инструмен­та решен комплекс задач по планированию деятельно­сти учреждения:

S планирование и формирование заявки на годовые объёмы медицинской помощи для медицинской органи­зации, исходя из коечной мощности и ключевых показа­телей результативности за предыдущие периоды работы;

S автоматическое структурное распределение объ­ёмов МП по профильным отделениям на каждый месяц года, неделю, рабочие дни по заданным параметрам: видам, профилям, группам медицинской помощи, КСГ, согласно номенклатурным перечням, утвержденным Программой государственных гарантий;

S автоматическая расстановка предварительных дат госпитализации пациентов (формирование плана госпитализации), маршрутизация по планируемым для госпитализации отделениям (исходя из профиля и ко­ечного фонда отделения), видам и группам медицин­ской помощи, регионам проживания, иным учетным признакам;

S соблюдение обязательного критерия эффектив­ности для федеральных медицинских организаций (со­гласно приказу Минздрава РФ от 29.04.2020 № 387н) - 40 % пролеченных пациентов из других регионов РФ (при автоматическом формировании плана госпитали­зации);

S оперативная корректировка (автоматическое об­новление) плана госпитализации в ежедневном режи­ме в связи с ежедневным поступлением информации о неприбытии от пациентов;

S при несостоявшейся госпитализации (уста­новленные в приёмном отделении медицинские противопоказания либо неинформированная неявка пациента) - автоматическая замена пациентов по осво­бодившимся местам из оперативного резерва регистра с соблюдением номенклатурной идентичности еди­ницы объёма (госпитализация в течение ближайших 1-2 недель);

S предусмотрен резерв объёмов медицинской по­мощи по ряду групп на случаи неотложной госпитали­зации пациентов в объёмах сложившихся среднегодо­вых показателей внеплановой явки пациентов (закрыт для автоматической расстановки);

S автоматический контроль исполнения плановых объемов медицинской помощи по законченным слу­чаям лечения за требуемый мониторинговый период (день, неделя, месяц, квартал, иной период);

S счётчик оставшихся объёмов медицинской помо­щи, доступных для госпитализации на текущий год и месяц (иной требуемый период), для каждого отделения;

S визуализация доступных для госпитализации остатков объёмов по видам и группам, перевыполне­ния и недовыполнения целевых показателей с цвето­вой маркировкой критических минимальных остатков объёмов либо их превышений;

S автоматический расчёт требуемого коечного фонда учреждения в заданном временном периоде, ис­ходя из фактических параметров нагрузки (объёмов медицинской помощи, средней длительности койко­дня, иных критериев);

S статистический учет, анализ, формирование от­четности, реестров на оплату, иное.

Программа помогает прогнозировать и идентифици­ровать потенциальные организационные риски (неявки, сезонная зависимость, эпидемические периоды - для обеспечения равномерности выборки годовых объёмов и закупа расходных материалов и конструкций, прочее).

Основными пользователями программы являют­ся структурные подразделения Центра, участвующие в планировании, распределении и контроле исполне­ния объёмов медицинской помощи (организационно­методический отдел, отдел госпитализации, приёмное отделение, планово-экономический отдел, отдел ин­формационных технологий).

26.09.2022 года нами успешно завершена процеду­ра государственной регистрации программы для ЭВМ «Управление объёмами медицинской помощи и коеч­ным фондом организации, оказывающей специализи­рованную, в том числе, высокотехнологичную меди­цинскую помощь», которая соответствует требованиям законодательства по информационной безопасности и защите персональных данных, в Федеральной службе по интеллектуальной собственности (Роспатент) [26].

В связи с установленными показателями неявки па­циентов на госпитализацию, отказов в госпитализации, внеплановых явок (прибытий) пациентов при форми­ровании предварительного плана госпитализации на целевой период (месяц, квартал, год) необходимо пред­усматривать дополнительное количество пациентов сверх плана для достижения необходимых итоговых показателей по состоявшимся госпитализациям.

Нами разработана методика планирования, расчёта и достижения итогового (требуемого) количества го­спитализированных (на необходимый период):

Pi = Po - Ni - Nn - Op + V - Ov - Pp - Pn, где Pi (абс.) - прогнозный итог госпитализированных, Po - кол-во запланированных пациентов (прогнозный план обзвона), Ni - кол-во информированной неявки пациентов, Nn - кол-во неинформированной неявки пациентов, Op - кол-во отказов в приёмном отделении плановым пациентам (медицинские противопоказа­ния), V - кол-во внеплановой явки (явка пациентов в неустановленную дату, неотложные госпитализации), Ov - кол-во отказов в приёмном отделении внеплано­вым пациентам (нет показаний к госпитализации, ме­дицинские противопоказания), Pp - количество паци­ентов переходящей группы (уже госпитализированы, но ещё не пошли в учет законченных случаев, т.к. про­должают лечение, не выписаны; госпитализированы в одном месяце, а будут выписаны в следующем ме­сяце), Pn - кол-во пациентов с несколькими случаями (объёмами).

В случае, если прогнозный итог госпитализиро­ванных (расчетный) не соответствует целевому плану по состоявшимся госпитализациям за период (месяц) (не достигает или превышает), необходимо корректи­ровать (увеличивать или уменьшать) кол-во заплани­рованных пациентов (прогнозный план обзвона) со­гласно установленным показателям по учреждению (по месяцам + целесообразно учитывать выявленную сезонность максимальных неявок).

Нами установлен период максимальной неявки паци­ентов на госпитализацию и несостоявшихся госпитали­заций (сентябрь), тенденция повторения которого прак­тически идентична за 10-летний период (для условий Алтайского края: аграрный регион с низкой плотностью населения 12,8 чел./км², с 42 % сельского населения)². По итогам 2022 года в сентябре в 58,3 % случаев из пер­вично запланированных пациентов госпитализация не состоялась, в предыдущие годы - до 45,0 %.

Кроме изменений организационных подходов, си­стема помогла нам выявить иные имеющиеся пробле­мы и оптимизировать ряд клинических процессов.

Сплошной анализ 39 799 законченных случаев ле­чения пациентов за 5-летний период (2018-2022 гг.) позволил нам установить показатели частоты госпи­тализации пациентов возрастной категории «75 лет и старше» - 5,3 ± 0,1, пациентов с сопутствующей па­тологией «сахарный диабет» - 11,8 ± 0,1 (на 100 про­леченных пациентов), пациентов с перипротезной ин­фекцией в 2022 году (только случаи полирезистентной флоры) - 0,28 ± 0,06 (на 100 пролеченных пациентов). Эти категории пациентов требуют специализированно­го сопровождения и повышенных финансовых затрат медицинской организации.

Одним из основных принципов пациентоцентрич- ности является обеспечение интегрированного подхо­да при лечении пациентов (обеспечение возможности работы мультидисциплинарных бригад). Нами вы­полнено обоснование введения в штатное расписание Центра ставок врача-гериатра, врача-эндокринолога, врача-невролога в детское отделение травматологии и ортопедии (ботулинотерапия в условиях стационара), проведено лицензирование необходимых дополни­тельных работ (услуг).

Организационные технологии позволили полу­чить за 2022 год дополнительные средства в разме­ре 10,5 млн. рублей: при формировании и подаче на оплату реестров счетов нами применялись новые ко­эффициенты сложности лечения пациентов (КСЛП), предусмотренные п. 6 приложения № 3 Программы государственных гарантий, методическими рекоменда­циями Минздрава России и ФФОМС по способам опла­ты медицинской помощи за счет средств обязательного медицинского страхования, при наличии у пациентов тяжелой сопутствующей патологии, осложнений за­болеваний (в возрасте старше 75 лет или с диагнозом сахарный диабет), изменена КСГ (ботулинотерапия) на более дорогую, экономия, в том числе, за счет сниже­ния показателя койко-дней, внедрена дополнительная КСГ по антимикробной терапии.

ОБСУЖДЕНИЕ

Вопрос изучения сезонности явления неявки па­циентов требует дальнейшей системной проработки, в 2020-2021 гг. на уровни показателей оказал влияние длительный период пандемии и показатели максималь­ной неявки пациентов совпадали с прохождением пи­ковых значений заболеваемости в РФ и регионах.

Очевидно, что для разных регионов РФ данные пока­затели будут отличаться от установленных нами в связи с наличием особенностей региона, однако предложенная методика расчета прогнозного итога госпитализирован­ных является универсальной и будет полезна для пла­нирования и реализации объёмов медицинской помощи, оптимизации внутренних организационных процессов.

Таким образом, проблема неявки пациентов на пла­новую госпитализацию в назначенную дату, вносит существенную дезорганизацию и требует огромных дополнительных усилий со стороны принимающей медицинской организации для срочных корректировок своих планов госпитализации с целью недопущения срывов исполнения государственного задания.

Учитывая установленные значительные показате­ли неявки пациентов, для быстрого решения вопроса с исполнением плановых показателей по состоявшим­ся госпитализациям, в цифровом регистре пациентов нами создан Оперативный резерв, что позволяет в кратчайшие сроки (автоматически - функция авто­расстановщика в нашей программе) провести замену неявок другими пациентами идентичной номенклатур­ной группы, сообщить даты госпитализации новым па­циентам. Оперативный резерв формируется автомати­чески - это пациенты, сообщившие о невозможности прибытия в ранее назначенную дату, пациенты с выяв­ленными ранее медицинскими противопоказаниями из группы краткосрочного их устранения, иные случаи.

Счетчик остатков объёмов медицинской помощи по всем группам помогает исполнять точные плановые показатели, не превышая и не снижая установленные целевые значения.

За 3-летний период (2020-2022 гг.) на основании сплошного анализа 30 102 пакетов документов паци­ентов, поступивших на рассмотрение в Центр, нами установлен показатель частоты неподтвержденных показаний к операции, который составил 6,9 ± 0,1 (на 100 пациентов).

Уровень показателя позволяет сделать вывод о до­статочно качественном определении медицинских по­казаний и проведении отбора пациентов направляющи­ми организациями и ОУЗ субъектов РФ для оказания специализированной, в том числе, высокотехнологич­ной медицинской помощи в профильной федеральной медицинской организации.

Вместе с тем, действующими приказами Минздра­ва РФ от 02.10.2019 № 824н, от 23.12.2020 № 1363н установлены сложные многоэтапные порядки отбора пациентов, в том числе, врачебной комиссией на этапе принимающей медицинской организации, что, на наш взгляд, можно упростить без существенных потерь качества отбора пациентов. 

Установленные крайне сжатые сроки рассмотрения документов, организация внутренней экспертизы пакетов документов, подтверж­дение показаний членами врачебной комиссии, оформ­ление протокола решения врачебной комиссии, раз­мещение этих протоколов в различные ресурсы - это неполный перечь работ федеральной медицинской ор­ганизации.

 Восемь сотрудников Центра в ежедневном режиме заняты данным трудоёмким процессом отбора, почти все сотрудники профильных отделений являют­ся внутренними консультантами (в режиме ротации).

Считаем, что на этапе принимающей медицинской организации необходимость подтверждения медицин­ских показаний к операции врачебной комиссией целе­сообразно сохранить только для сложных экспертных случаев. При среднегодовом количестве поступающих на рассмотрение в Центр 12 500 пакетов документов не более 900 (7,2 %) пакетов документов требуют экс­пертного комиссионного решения, остальные 11 600 (92,8 %) пакетов не требуют комиссионного рассмо­трения и оформления протоколов ВК, достаточным будет являться решение врача травматолога-ортопеда либо врача-нейрохирурга принимающей медицинской организации.

Внесение изменений в приказы МЗ РФ по оптими­зации отбора пациентов на специализированную, в том числе высокотехнологичную, медицинскую помощь на этапе федеральной медицинской организации позволит существенно упростить лишние требования без потери качества подтверждения показаний к операции, осво­бодить профильных специалистов от дополнительной нагрузки и документооборота.

Проведенный нами сравнительный анализ 5-лет­них периодов 2013-2017 гг. и 2018-2022 гг. установил увеличение среднепятилетних показателей частоты от­казов в госпитализации (в связи с наличием медицин­ских противопоказаний) в 1,4 раза (t = 13,6; р < 0,0001).

Считаем целесообразным внедрение в РФ процесс­ного подхода при подготовке пациентов к госпитали­зации в федеральные клиники, проведение оптимиза­ции процесса догоспитальной подготовки пациентов, разработки, утверждения и обязательного применения единых клинических рекомендаций по подготовке к го­спитализации (по конкретным профилям), повышение координирующей функции и ответственности направ­ляющей медицинской организации и лечащего врача. Необходим дополнительный этап оценки (проверки) ме­дицинского статуса пациента перед его поездкой в феде­ральную медицинскую организацию (за 1,5-2 месяца до поездки - контроль основных медицинских параметров - необходимая мера), своевременное выявление меди­цинских противопоказаний и стабилизация сопутству­ющей соматической патологии. Недостаточное взаимо­действие и преемственность между направляющими организациями, амбулаторным звеном, принимающими клиниками, отсутствие единых регламентированных ал­горитмов подготовки пациентов к госпитализации влия­ют на сроки ожидания госпитализации.

Ежегодное изменение номеров групп в Программе государственных гарантий оказания гражданам меди­цинской помощи представляет собой дополнительную сложность в адаптации всех внутренних учетных си­стем, регистра, ведении анализа показателей в связи с разной номенклатурой групп, без очевидной и ясной всем пользы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предложена организационная модель управления объемами медицинской помощи, процессами отбора и госпитализации в профильном федеральном центре с применением цифровых технологий.

Для достижения поставленной цели решен ком­плекс задач:

1.  Выявлены организационные проблемы при ока­зании плановой медицинской помощи в профильном федеральном центре.

2.  Установлены показатели несостоявшихся плано­вых госпитализаций, их виды и структура, сезонные закономерности.

3.  Установлена структура прогнозного показателя количества госпитализированных пациентов.

4.  Разработана методика планирования, расчёта и достижения итогового (требуемого) количества госпитализированных пациентов (на конкретный пе­риод).

       5.  Предложены организационные и цифровые ре­шения, систематизирующие и упрощающие медицин­ской организации исполнение обязательств по госу­дарственному заданию, иным утвержденным объёмам   медицинской помощи.

      6.  Разработана компьютерная программа для пла­нирования и распределения в медицинской организа­ции объёмов специализированной, в том числе высоко­технологичной, медицинской помощи.

      7.  Систематизированы и усовершенствованы про­цессы отбора и госпитализации пациентов с примене­нием цифровых технологий.

      8.  Обоснованы управленческие решения по совер­шенствованию внутренних организационных процессов.

Выполненное исследование установило закономер­ности реализации плановой госпитализации пациентов травматолого-ортопедического и нейрохирургического профиля в условиях специализированного федераль­ного центра. При формировании годовых планов го­спитализации необходимо проводить структурные рас­четы и учитывать состоявшиеся (фактические) итоги и закономерности, в том числе санитарно-эпидемиоло­гического и сезонного характера, за предыдущие пери­оды (оптимально - 3 года) для точного планирования и исполнения государственного задания. Разработанная программа ЭВМ по управлению объёмами медицин­ской помощи и госпитализации, своевременное уве­домление пациентов, наличие электронного счётчика остатков объёмов в режиме реального времени, соз­дание оперативного резерва пациентов во внутреннем цифровом регистре для быстрого замещения несосто­явшихся госпитализаций позволяет систематизировать процесс, управлять объёмами медицинской помощи и процессом госпитализации.

Предложенная методика расчета прогнозного итога госпитализированных является универсальной и бу­дет полезна для планирования и реализации объёмов медицинской помощи, оптимизации внутренних орга­низационных процессов медицинским организациям. Предложены организационные и цифровые решения, систематизирующие и упрощающие медицинской ор­ганизации исполнение обязательств по государствен­ному заданию, иным утвержденным объёмам меди­цинской помощи.

Сформулированы обоснованные предложения по внесению изменений в действующее законодательство.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1.  Николаев Н.С., Андреева В.Э., Преображенская Е.В., Васильева О.А., Тарасов А.Н. Информационные технологии в управлении госпитали­зацией в федеральной медицинской организации. Физическая и реабилитационная медицина, медицинская реабилитация. 2021;3(3):329- 336. doi: 10.36425/rehab70730

2.  Кадыкова А.В., Ларченко Е.В. Автоматизация процесса отбора пациентов на госпитализацию для оказания высокотехнологичной медпо­мощи. Вестник Росздравнадзора. 2018;(3):38-45.

3.  Погонин А.В., Люцко В.В. Медицинская помощь, оказываемая в стационарных условиях, в Российской Федерации (обзор литературы). Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2022;(1):605-629. doi: 10.24412/2312-2935-2022-1-605-629

4. Андреева В.Э. Эффективность модели комплексного информационного обеспечения процесса оказания медицинской помощи пациентам травматолого-ортопедического профиля. Менеджер здравоохранения. 2018;(6):68-78.

5. Манцеров М.П., Хаткевич М.И., Хаткевич М.М. Подсистема планирования госпитализации МИС медицинской организации, занимаю­щейся научной деятельностью. Врач и информационные технологии. 2021;S5:54-67. doi: 1025881/18110193_2021_S5_54

6. Губин А.В., Хан Н.В., Рябых С.О., Овчинников Е.Н., Бурцев А.В., Ветрилэ М.С., Пуляткина И.В., Соломянник И.А. «3ДТ»-концепт как модель интеграции травматолого-ортопедической службы в приоритетные направления развития и национальные проекты Российской Федерации. Гений ортопедии. 2021;27(2):146-152. doi: 10.18019/1028-4427-2021-27-2-146-152

7. Иванова А.А., Литвинов Д.В., Новичкова Г.А. Проблемы федеральных центров, оказывающих профильную медицинскую помощь. Вопро­сы гематологии/онкологии и иммунопатологии в педиатрии. 2019;18(1):140-143. doi: 10.24287/1726-1708-2019-18-1-140-143

8. Андреева В.Э. Обоснование модели комплексного информационного обеспечения оказания высокотехнологичной медицинской помощи пациентам травматолого-ортопедического профиля: Дис. ... канд. мед. наук. Москва, 2019. с. 142-144.

9. Claveau J, Authier M, Rodrigues I, Crevier-Tousignant M. Patients' missed appointments in academic family practices in Quebec. Can Fam Physician. 2020;66(5):349-355.

10. Ахметова А.И., Шевченко Е.В., Шарамко Т.Г., Алешина Т.Н. Международный опыт сокращения сроков ожидания плановой медицин­ской помощи и возможности его использования в России. Вопросы государственного и муниципального управления. 2021;4:137-158. doi: 10.17323/1999-5431-2021-0-4-137-158

11.    Черкашов А.М., Кадыров Ф.Н., Шарамко Т.Г. и др. Повышение эффективности организации ортопедической помощи с применением тех­нологии Fast-track. Проблемы стандартизации в здравоохранении. 2020;(11-12):79-85.

12.    Khorana AA, Bolwell BJ. Reducing time-to-treatment for newly diagnosed cancer patients. NEJM Catalyst. 2019. URL: https: //catalyst.nejm.org / doi/ full/10.1056/CAT.19.0010

13.    Пугачев П.С., Гусев А.В., Кобякова О.С., Кадыров Ф.Н., Гаврилов Д.В., Новицкий Р.Э., Владзимирский А.В. Мировые тренды цифровой трансформации отрасли здравоохранения. Национальное здравоохранение. 2021;2(2): 5-12. doi: 10.47093/2713-069X.2021.2.2.5-12

14.    Клейменова Е.Б., Яшина Л.П. Роль медицинских информационных технологий в обеспечении безопасности пациентов. Медицинские ин­формационные системы. 2020;(3):13-24. doi: 10.37690/1811-0193-2020-3-13-24

15.    Перепелова О.В., Петрова И.А. Пациент-центрированность при оказании населению медицинских услуг как ценность и принцип деятель­ности. Менеджер здравоохранения. 2019;(10):12-17.

16.    Шахабов И.В., Мельников Ю.Ю., Смышляев А.В. Ключевые аспекты пациент-ориентированной модели управления медицинской органи­зацией. Научное обозрение. 2020;(3):34-38.

17. Мусина Н.З., Омельяновский В.В., Гостищев Р.В., Сухоруких О.А., Федяева В.К., Сисигина Н.Н., Щуров Д.Г. Концепция ценностно­ориентированного здравоохранения. Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2020;13(4):438-451. doi: 10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2020.042

18.    Михеев А.Е., Фохт О.А., Хайт И.Л. Трансформация роли МИС. От автоматизации деятельности отдельной МО к управлению крупным лечебно­профилактическим объединением средствами МИС. Врач и информационные технологии. 2020;(5):51-61. doi: 10.37690/1811-0193-2020-5-51-61

19.    Белышев Д.В., Гулиев Я.И., Малых В.Л., Михеев А.Е. Новые аспекты развития медицинских информационных систем. Медицинские ин­формационные системы. 2019;(4):6-12.

20.    Колядо Е.В., Перфильев А.А. Рейтинг медицинских организаций и внедрение порядков оказания медицинской помощи как инстру­менты развития конкуренции и управления качеством услуг в сфере здравоохранения Алтайского края. Экономика Алтайского края. 2012;4(24):25-30.

21.    Колядо Е.В., Лазарев В.С., Перфильев А.А. Рейтинговая оценка деятельности центральных районных больниц Алтайского края. Сибир­ский медицинский журнал (Иркутск). 2013;120(5):91-94.

22.    Аксенова Е.И., Камынина Н.Н., Бударин С.С. Методические рекомендации по формированию рейтинга эффективности деятельности медицинских организаций, оказывающих взрослому населению первичную медико-санитарную помощь: методические рекомендации. М.:ГБУ «НИИОЗММ ДЗМ», 2022:49.

23.    Железнякова И.А., Ковалева Л.А., Хелисупали Т.А., Войнов М.А., Омельяновский В.В. Методология оценки эффективности использования коечного фонда медицинских организаций. Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2017;10(4):37- 43. doi: 10.17749/2070-4909.2017.10.4.037-043

24.    Швабский О.Р., Минулин И.Б., Таут Д.Ф., Щеблыкина А.А. Практические рекомендации Росздравнадзора. Вторая версия. Новые подходы к обеспечению качества и безопасности медицинской деятельности. Менеджмент качества в медицине. 2022;(2):2-7.

25.    Пелеганчук В.А., Колядо Е.В., Повалихин А.Н., Дених И.В., Лазарева В.В. Регистр пациентов ФГБУ "ФЦТОЭ" Минздрава России (г. Бар­наул) травматолого-ортопедического и нейрохирургического профиля. Свидетельство о регистрации базы данных 2022620563, 16.03.2022. 

26.    Пелеганчук В.А., Колядо Е.В., Повалихин А.Н., Дених И.В., Лазарева В.В. Управление объёмами медицинской помощи и коечным фондом организации, оказывающей специализированную, в том числе, высокотехнологичную медицинскую помощь. Свидетельство о регистра­ции программы для ЭВМ 2022667793, 26.09.2022.

Информация об авторах:

1. Елена Владимировна Колядо - кандидат медицинских наук, заместитель главного врача, доцент

2. Владимир Алексеевич Пелеганчук - доктор медицинских наук, главный врач, заведующий кафедрой, профессор,

3. Антон Николаевич Повалихин - кандидат технических наук

4. Виктория Викторовна Лазарева - заведующий отделом, врач-методист

Вклад авторов:

Колядо Е.В. - концептуализация, управление проектом, контроль, подготовка и написание рукописи статьи, подготовка работы к публикации. Пелеганчук В.А. - концептуализация, редактирование, контроль.

Повалихин А.Н. - методология, обработка данных, анализ, подготовка работы к публикации.

Лазарева В.В. - обработка данных.