Оставьте ссылку на эту страницу в соцсетях:

Поиск по базе документов:

 

Утверждаю

Заместитель

Министра здравоохранения

Российской Федерации

О.В.ШАРАПОВА

27 апреля 2001 г.

 

Согласовано

Начальник Управления

научно-исследовательских

медицинских учреждений

С.Б.ТКАЧЕНКО

12 апреля 2001 г.

 

Согласовано

Управление

медицинских проблем

материнства и детства

А.А.КОРСУНСКИЙ

12 апреля 2001 г.

 

МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

(ИНДИКАТОРОВ), ВЛИЯЮЩИХ НА КАЧЕСТВО ОКАЗАНИЯ

МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ МАТЕРИ И РЕБЕНКУ

 

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

N 2000/249

 

Аннотация: В настоящих методических рекомендациях представлена методика определения показателей, отражающих влияние различных факторов на качество медицинской помощи матери и ребенку и способных выполнить функцию индикаторов качества.

Методика также может быть использована при определении индикаторов для управления качеством медицинской помощи и другим группам населения.

В системе управления качеством настоящие рекомендации могут использовать как руководители отдельного ЛПУ, здравоохранения района, города, области, так и медработники, оказывающие медицинскую помощь населению. Методику также могут использовать Фонды обязательного медицинского страхования (ОМС) и страховые медицинские организации (СМО), при условии, что они входят в единую (с предоставителями медицинской помощи) систему управления качеством.

Рекомендации можно использовать при обучении методологии управления качеством на кафедрах организации здравоохранения медицинских институтов и постдипломного обучения, в федеральном Научно-методическом центре управления качеством медицинской помощи ЦНИИОИЗ МЗ РФ.

 

Организация-      Центральный научно-исследовательский институт организации

разработчик:      и информатизации здравоохранения Минздрава России

Авторы:           к.м.н. Короткова А.В., Галкин В.И., д.м.н. Шарапова Е.И.

                  тел.: (095) 219-19-88, e-mail: annakor@ropnet.ru

 

ВВЕДЕНИЕ

 

Основным содержанием научно-обоснованных рекомендаций является методика определения показателей (индикаторов), отражающих влияние различных факторов на качество медицинской помощи матери и ребенку и способных выполнить функцию индикаторов качества. Представленная методика разработана для достижения указанной цели, но также она может быть использована при определении показателей и индикаторов для управления качеством медицинской помощи и другим группам населения.

Необходимо отметить, что сами показатели не оказывают влияния на качество медицинской помощи, а являются характеристикой степени воздействия влияющих факторов и управляющих мероприятий. Правильный выбор показателей позволяет не только проводить комплексный анализ системы, но и информационно обеспечить выбор управляющих воздействий.

В настоящих методических рекомендациях приводятся: описание подходов к оценке качества медицинской помощи и использования показателей качества; различные методы выбора наиболее важных из них; метод экспертных оценок и практический пример применения методики в эксперименте, проводимом в ЛПУ службы охраны здоровья матери и ребенка в Тверской области.

Методика определения показателей и индикаторов качества связана с функцией, которую они должны выполнять в системе управления качеством и, в частности, в каждом из видов деятельности по управлению качеством: в оценке качества, в обеспечении качества, в контролировании достигнутого уровня качества.

Определения качества медицинской помощи, управления качеством, системы управления качеством медицинской помощи приняты на Всероссийской конференции в 1997 году [4, 1]. Эти определения соответствуют новой функциональной модели качества, которая лежит в основе настоящих рекомендациях. Актуальность и значимость такого подхода подтверждена подписанием Министром здравоохранения России совместно с министрами большинства европейских государств Люблянской хартии по реформированию здравоохранения [5], где одним среди шести главных принципов реформирования определена направленность на улучшение качества и поставлена задача построения национальной системы управления качеством.

Предшествующая модель качества планово-командной системы управления была построена на оценке и контроле качества, с точки зрения соответствия выполнения медицинским персоналом установленных технологий и нормативов оказания медицинской помощи населению на основании научно-практических рекомендаций ведущих клинических НИИ и методических инструкций, приказов, руководств Минздрава. Оценка качества базировалась на основании анализа статистических показателей и работы специализированных комиссий по контролю качества на всех уровнях управления здравоохранением.

Основным механизмом управления качеством являлись административные меры, включая поощрение и/или наказание медперсонала и руководителей здравоохранения соответствующего уровня.

При введении в России системы обязательного медицинского страхования в условиях, когда организующая функция управления осталась за Департаментами здравоохранения, Фонды обязательного медицинского страхования (ОМС) и страховые медицинские организации (СМО) взяли на себя функции оценки и контроля качества медицинской помощи. Так, в поддержку Фондов ОМС и СМО и довольно широкое распространение (Санкт-Петербург, Самара, Тольятти, Чебоксары, Ижевск и др.) получила методика Чавпецова по контролю и оценке качества [7], основанная на регистрации и описании экспертами врачебных ошибок, обосновании экспертных мнений и их сравнении. При этом специальный компьютерный программный комплекс, по мнению авторов, дает возможность экспертам выполнять следующие действия:

- регистрацию врачебных ошибок, их описание и обоснование экспертного мнения;

- архивирование данных и сравнение содержания экспертиз, выполняемых различными специалистами в разное время;

- корректировку результатов собственной экспертной работы;

- формулировку содержательных и количественных экспертных протоколов;

- освоение технологии экспертизы любым врачом независимо от его специальности и должности;

- самостоятельное или с участием другого специалиста повышение собственной врачебной или экспертной квалификации.

Такая методика полностью соответствует требованиям, которым, по мнению В.А.Алмазова и др. [7], должна соответствовать "идеальная методика оценки качества":

- отражать суть врачебной деятельности;

- не противоречить логике повседневной работы врача;

- быть доступной для широкого круга врачей;

- быть пригодной для использования при любых заболеваниях и на любых этапах медицинской помощи;

- использоваться для оценки преемственности между этапами медицинской помощи;

- оценивать действия врача, направленные на устранение ошибок предшествующей медицинской помощи;

- устанавливать типичные ошибки врачебной деятельности;

- использоваться независимо от изменений элементов технологий;

- минимизировать субъективные оценки и регистрации данных экспертизы;

- предоставлять возможность количественной оценки качества медицинской помощи;

- предоставлять возможность формального обоснования любой врачебной ошибки;

- устанавливать рациональность использования реально существующих ресурсов медицинским учреждением или врачом;

- быть доступной для понимания широкого круга потребителей медицинских услуг.

Более современным взглядам отвечает методика оценки качества медицинской помощи, разработанная А.Л.Линденбратеном и др. [7], которая созвучна с мировой практикой оценки качества и включает следующие показатели:

- коэффициент медицинской результативности - отношение случаев с достигнутым медицинским результатом к общему числу оцениваемых случаев оказания медицинской помощи;

- коэффициент социальной удовлетворенности - отношение числа случаев удовлетворения потребностей к общему числу оцениваемых случаев оказания медицинской помощи;

- коэффициент соотношения затрат - отношение нормативных затрат к фактически произведенным затратам на оцениваемые случаи оказания медицинской помощи;

- интегральный коэффициент эффективности - обобщенный показатель, представляющий собой произведение коэффициентов медицинской результативности, социальной удовлетворенности и соотношения затрат;

- частные показатели структуры причин неправильного выбора технологий или их несоблюдения.

Одним из основных целевых элементов обеспечения качества медицинской помощи являются медицинские технологии. Насколько успешно они используются в практике - залог конечных результатов лечения. Поэтому на рубеже 90-х годов сформировалась концепция нового клинического мышления - доказательная медицина. Под доказательной медициной понимают технологию выбора оптимальных клинических решений на основе научных доказательств и вероятности получения наилучших результатов лечения. Оптимальные клинические решения принимаются путем сбора, анализа, синтеза, систематизации и использовании информации о медицинских технологиях, обеспечивших в прошлом наилучшие результаты. Практическим воплощением принципов доказательной медицины является клиническая эпидемиология.

Доказательная медицина является важным инструментом оценки качества медицинской помощи. На ее основе клиническая эпидемиология оценивает одну из важнейших характеристик качества - результативность: привело ли назначенное лечение к наилучшим результатам в имеющихся условиях. Основное положение клинической эпидемиологии заключается в следующем: "Клинический опыт и интуиция - необходимые компоненты врачебного искусства, однако, ни один врач не может справиться со всем многообразием клинических ситуаций". Не отрицая важности личного опыта, клиническая эпидемиология считает, что:

1. В большинстве клинических ситуаций диагноз, прогноз и результаты лечения отдельного больного не определены и должны выражаться через вероятности.

2. Вероятность исхода для отдельного больного наилучшим образом оценивается на основании клинических наблюдений за группами подобных больных.

3. Результаты клинических наблюдений могут искажаться предвзятостью и систематическими ошибками.

4. Любые исследования подвержены влиянию случайности и могут искажаться систематическими ошибками, поэтому клиницисты должны основываться на строгих методологических принципах (рандомизация, использования контрольных групп и т.д.), позволяющих оценить роль случайности и исключить систематические ошибки.

5. Традиционный клинический подход, основанный на изучении механизмов и патогенеза заболеваний с помощью фундаментальных наук (биохимия, физиология и др.) недостаточен, т.к. механизмы понятны только частично, а на исход развития болезни влияет масса неучтенных факторов.

Из вышеизложенного следует, что клиническая эпидемиология позволяет оценить результаты лечения данной категории больных, полученные с помощью различных медицинских технологий, а доказательная медицина, основывающаяся на данных клинико-эпидемиологических исследований помогает выбрать оптимальную технологию для лечения конкретного больного.

Анализ существующих подходов в оценке качества медицинской помощи доказал необходимость построения такой методологии, которая вобрала бы в себя накопленный опыт оценки качества при традиционном методе развития медицинских технологий с применением данных доказательной медицины мирового опыта и была бы применима в современных условиях здравоохранения России.

 

Описание методики

 

Разработанная методика определения показателей, влияющих на качество оказания медицинской помощи матери и ребенку первого года жизни базируется на методе экспертных оценок и выборе технологий на основе доказательной медицины и состоит в выполнении комплекса взаимозависимых и обязательных действий по определению и использованию индикаторов качества как части деятельности системы управления качеством медицинской помощи, чем и отличается от ранее используемых методик.

Технология применения методики:

1. Изучение предметной области и выбор наиболее актуальных ее сторон на основании анализа существующих статистических показателей.

2. Создание экспертных рабочих групп (команд), подготовка, обучение основам методологии качества и новому клиническому мышлению.

3. Организация работы экспертных рабочих команд и руководящего звена управления здравоохранением.

4. Выбор объекта (ЛПУ) для проведения эксперимента.

5. Изучение и анализ выбранной проблемы (используемые ресурсы, их структура и организация, клинические технологии, существующие показатели оценки качества медицинской помощи на выбранной базе исследования).

6. Описание существующего процесса оказания медицинской помощи.

7. Изучение опыта применения медицинских технологий в предметной области с учетом результатов доказательной медицины.

8. Разработка новых клинико-организационных подходов оказания медицинской помощи в выбранной предметной области с учетом результатов доказательной медицины.

9. Написание новых клинико-организационных руководств в предметной области.

10. Определение дополнительных показателей оценки качества медицинской помощи для описания изменения клинико-организационного процесса.

11. Разработка алгоритма расчета выбранных показателей.

12. Внедрение разработанных клинико-организационных руководств в базовых ЛПУ.

13. Построение системы сбора, организации потока и анализа показателей, характеризующих качество оказания медицинской помощи в условиях применения клинико-организационных руководств.

14. Выбор и обоснование основных показателей оценки качества медицинской помощи.

15. Организация постоянного мониторинга показателей по оценке качества медицинской помощи.

Необходимым условием использования настоящей методики является понимание, поддержка и использование руководством ЛПУ, района, города, области методологии управления качеством.

Материально-техническое обеспечение использования методики возможно в рамках существующей системы медико-санитарной статистики ЛПУ и/или регионального управления здравоохранением и принятых способов обработки информации.

Не все показатели, которые будут определены как индикаторы качества, рутинно собираются согласно утвержденным отчетным формам. Определение индикаторов для анализа изменения процесса оказания медицинской помощи требует временного или постоянного их включения в отчетную документацию.

Наличие и использование компьютерной техники и современного программного обеспечения желательно, но не обязательно. Методика достаточно проста, чтобы использовать бумажную технологию обработки данных. Но, вместе с тем, в настоящих рекомендациях указан один из возможных способов создания базы данных и анализа индикаторов на основе стандартной программы Microsoft Excel.

 

Дефиниции, используемые при написании методики

 

Приводим определения понятий [1], которые формируют концептуальное пространство методики и обеспечивают однозначное понимание предмета исследования:

Качество медицинской помощи - совокупность характеристик, подтверждающих соответствие оказанной медицинской помощи имеющимся потребностям пациента (населения), его ожиданиям, современному уровню доказательной медицинской науки и технологии. Характеристики качества, профессиональная компетенция, адекватность, доступность, преемственность и непрерывность, своевременность, результативность, эффективность, безопасность, удобство и комфортность, удовлетворенность потребителя.

Таким образом, перечисленные характеристики могут быть использованы как критерии качества.

Индикатор (лат. indicator - указатель) измеритель, отображающий изменения какого-либо параметра контролируемого процесса или объекта в форме, приемлемой для восприятия человеком.

Критерий (греч. kriterion - средство для суждения) признак, на основании которого производится оценка, определение или классификация чего-либо; мерило оценки.

Управление качеством - все виды деятельности, направленные на удовлетворение на современном уровне доказательной медицинской науки и технологии ожиданий и потребностей отдельных пациентов и групп населения в медицинской помощи. Виды деятельности по управлению качеством включают: оценку, обеспечение и контролирование качества.

Оценка качества - определение соответствия оказанной медицинской помощи ожиданиям и потребностям отдельных пациентов и групп населения по критериям качества.

Обеспечение качества - разработка, установление и достижение стандартов технологий медицинской помощи и эффективной организации ресурсов здравоохранения для обеспечения ожиданий и потребностей отдельных пациентов и групп населения в медицинской помощи.

Контролирование качества - установление и мониторинг индикаторов качества, соответствующих установленным на данный период стандартам медицинской помощи.

Приведенные определения позволяют представить систему управления качеством медицинской помощи - ее структурные элементы и исполняемые функции управления. (Под-)система управления качеством медицинской помощи является частью всей системы управления здравоохранением, т.к. цель подсистемы управления качеством "постоянно улучшать качество медицинской помощи" обеспечивает достижение цели собственно системы здравоохранения - оказание населению качественной медицинской помощи.

 

Описание технологии определения показателей,

отражающих влияние на качество оказания медицинской помощи

 

Современная статистика обладает огромным арсеналом мощных методов, позволяющих извлекать скрытую информацию из различных данных, отражающих сложные, в том числе социально-экономические системы. Практически любая задача в здравоохранении (с точки зрения управленческих характеристик) имеет статистическую природу, т.е. обладает следующими чертами:

- для принятия решения необходима информация не по одному показателю, а в сравнении с другими (во времени или пространстве объектов управления);

- важно различить случайные колебания данных и "закономерные" или систематические. Эта задача не может быть решена без статистического анализа.

Требуется установить, какие показатели являются наиболее важными при определении качества медицинской помощи. Для этого необходимо при проведении оценки качества медицинской помощи выделить из всей совокупности показателей, описывающих систему здравоохранения, наиболее информативные. Другими словами, необходимо определить степень связи каждого показателя с конечными результатами - критериями оценки качества медицинской помощи.

При этом мы исходим из предпосылки, что оказание медицинской помощи - это процесс, а качество медицинской помощи является функцией этого процесса.

Чтобы обозначить контуры конкретных воздействий, необходим механизм оценки влияния (вклада) конкретных показателей (факторов) в рассматриваемый процесс.

Для решения подобных задач разработано большое количество подходов, включающих в себя значительное количество математических методов. Эффективным является метод построения статистических моделей, которые описывают связи и закономерности, возникающие под воздействием множества причин и следствий в массовых повторяющихся явлениях [6].

При этом необходимо выполнение (соблюдение) целого ряда содержательных и формальных требований к исходной информации.

Содержательные требования:

- однородность совокупности;

- устойчивость структуры совокупности и зависимости во времени;

- возможность описания рассматриваемого (моделируемого) объекта одной или несколькими, не связанными в систему регрессиями;

- возможность количественного измерения всех показателей;

- достаточный объем выборки;

- линейная или приведенная к линейной форма связи;

- отсутствие ограничений (или возможность их формализации) на параметры модели;

- постоянство структуры модели во времени.

Среди формальных условий важнейшими являются:

- отсутствие линейной корреляции среди входных переменных;

- возможность оценки ошибок измерения входных переменных;

Алгоритм построения модели в самом общем виде следующий:

- определить объект наблюдения;

- оценить возможные влияния различных факторов на качество медицинской помощи матери и ребенку;

- для этого - сформировать пространство параметров (факторов), описывающих процесс оказания медицинской помощи, и определить список соответствующих показателей.

Набор показателей должен включать те из них, которые несут самую существенную информацию об исследуемом объекте (процессе). При отборе показателей производится взвешивание различных показателей (факторов) процесса оказания медицинской помощи, т.е. оценки информативности показателей. Для решения этого вопроса может быть использован обобщенный опыт специалистов в форме экспертного опроса и/или составление аналитического обзора специальной литературы (экспертный метод подробно изложен в отдельном параграфе).

Но не всегда принятый в статистике или поддающийся непосредственному измерению показатель адекватно отражает то или иное свойство процесса оказания медицинской помощи. Если его адекватность вызывает сомнения, обычно привлекают несколько дополнительных показателей, отражающих изучаемую характеристику с нескольких сторон.

Важным критерием отбора показателей является точность. При этом оценка точности данных, включаемых в рассмотрение (анализ), сопоставляется с допустимой величиной ошибки.

Кроме того, при оценке данных могут возникнуть два вопроса, связанных с надежностью и сопоставимостью показателей. Здесь необходимо учесть, совпадают ли определения показателей и отражаемых ими свойств для различных наблюдений, т.е. не изменяется ли содержание показателей от объекта к объекту.

Анализ причинно-следственных связей, отбор существенных (информативных) показателей заключается в следующем. Известно, что обычно первоначальный набор параметров весьма избыточен. В него включаются все известные показатели, которые с содержательной точки зрения могут оказаться значимыми. В окончательном варианте обычно ограничиваются конечным и, как правило, небольшим их количеством. За пределами заключительного этапа анализа по различным причинам остается большое количество показателей, связанных друг с другом отношениями влияния. Таким образом, рассмотрению подлежит часть некоторой схемы влияния.

Принципиальная и практическая необходимость снижения размерности пространства показателей обусловлена рядом обстоятельств.

Во-первых, возникает необходимость устранения мультиколлинеарности (связи). Включение в регрессионную модель переменных, связанных друг с другом влечет за собой возможность резкого искажения коэффициента регрессии в модели.

Во-вторых, необходимо учитывать максимально возможное для данных условий число переменных модели, которое определяется объемом совокупности. Оно должно быть в несколько раз меньше числа единиц наблюдений.

В-третьих, необходимость снижения размерности пространства показателей обуславливается соображениями удобства построения и последующей интерпретации модели.

Можно выделить следующие типичные задачи анализа и последующего преобразования пространства показателей:

- редукция описания объекта (процесса) непосредственно в ходе корреляционно-регрессионного анализа;

- группировка показателей, которая состоит в выделении групп тесно связанных между собой показателей с последующим выбором представителей групп;

- снижение размерности пространства показателей, основанная на переходе к новым координатам, замена исходных показателей их минимальными комбинациями.

Рассмотрим более подробно каждую из перечисленных выше задач: [6]

1. Одна из существенных трудностей многофакторного регрессионного анализа - наличие мультиколлинеарности, т.е. нелинейных связей между независимыми переменными. Она обнаруживается высокими значениями парных коэффициентов, в случае которых один из показателей должен быть исключен из анализа. Какой показатель исключить - решается путем сравнения коэффициентов корреляции и целей анализа.

2. Задача группировки показателей сводится к исследованию матрицы парных корреляций, выявлению на этой основе групп тесно связанных между собой показателей и выбора затем из каждой группы показателей представителей для их дальнейшего использования.

3. Помимо описанных приемов группировки показателей для снижения размерности их пространства можно использовать процедуры факторного и компонентного анализа.

Сущность метода факторного анализа состоит в переходе от описания объекта (процесса) большим набором косвенных, непосредственно измеряемых показателей, к описанию меньшим числом максимально информативных показателей, отражающих наиболее существенные свойства процесса. Эти показатели, называемые факторами, являются некоторыми функциями исходных показателей. Фактор представляет собой расчетную величину, т.е. некоторую новую характеристику объекта (процесса).

Описания фактора в терминах его связи с набором исходных показателей отыскивается в виде так называемой факторной матрицы или матрицы факторных нагрузок. Основой для построения факторной матрицы служит матрица парных корреляций.

Корреляционная матрица отражает степень взаимосвязи между каждой парой показателей, тогда как факторная матрица характеризует степень связи между каждым из рассматриваемых показателей и факторами, выявленными в процессе анализа процесса.

Факторный анализ тесно связан с компонентным анализом. Компонентный анализ приводит к выделению статистически независимых обобщенных факторов, которые носят название главных компонент. Он направлен на воспроизведение в получаемых компонентах суммарной дисперсии исходных показателей.

Особенность компонентного анализа заключается в том, что он характеризуется жесткой процедурой выбора главных компонент и исключает субъективный подход. В компонентном анализе исходные показатели преображаются в новые показатели - главные компоненты, представляющие собой линейные комбинации исходных показателей. Но при этом необходимо учитывать, что применение компонентного анализа связано с более высокими требованиями к точности исходных данных.

Если ошибки измерения исходных данных существенны, то более оправданным является применение факторного анализа, т.к. его использование позволяет осуществить выделение ошибок в характерные факторы и исключить их из рассмотрения.

Факторный и компонентный анализ могут использоваться самостоятельно, а также как дополнительный аппарат исследования для других статистических методов.

Переход от множества первоначальных показателей к ограниченному числу общих факторов позволяет существенно снизить размерность пространства показателей и, таким образом, решить проблему отбора существенных (важных) показателей.

Проблема использования работниками здравоохранения сложных статистических методов, а в нашем случае, использования их при выборе наиболее существенных показателей, может быть решена двумя путями. Первый - повышение квалификации пользователей (обучения их описанным методам и приемам), второй - создание систем, в которых уже решены основные методологические и математические вопросы применения статистических алгоритмов, и пользователю остается только выбрать тип решаемой задачи. Второй путь выглядит наиболее предпочтительным и выгодным.

По существу, на компьютерные программы возлагается роль эксперта в статистике, а пользователю оставляет возможность проявить свои профессиональные знания в содержательной области. Системы такого типа называются экспертными. Наиболее известны в настоящее время и широко используемыми в практической деятельности являются системы "СТАТЭКС, версия 2.0" Алма-Ата, 1991 г. и Statsoft-Russia (русская Statistika), М, 1999 г. Данные системы предназначены для пользователей, которые могут и не быть специалистами в статистических методах.

В указанных системах в виде модулей реализуются математические методы (алгоритмы):

- дисперсионный анализ;

- множественная регрессия;

- нелинейное оценивание;

- временные ряды и прогнозирование;

- кластерный анализ;

- управление данными;

- факторный анализ;

- многомерное шкалирование;

- анализ соответствий;

- компонентный анализ;

- регрессионный анализ;

- распознавание образов.

Компьютерные статистические системы позволяют решать следующие задачи:

1. Определить взаимосвязи признаков (в нашем случае показателей) - выяснить, как коррелируют признаки (показатели), можно ли их разбить на блоки, выделить информативные показатели, отражающие процесс (корреляционный анализ, группировка параметров, компонентный анализ, проецирование признаков на плоскость);

2. Провести анализ зависимостей, выяснить, как зависят изменения характеристик объекта от влияющих на него факторов (регрессионный анализ, индексный анализ, распознавание образов);

3. Осуществить прогнозирование там, где возможен экстраполяционный прогноз значений показателей во времени, причем как по отдельным показателям, так и с учетом ограничений, накладываемых на них (модели поиска трендов, модели сопряженных прогнозов).

Если исследователь выбирает работу с указанными компьютерными системами (пакетами), то ему необходимо придерживаться следующего алгоритма действий:

1. Определить объекты и рамки системы, в которой они работают.

2. Повести общую и, если необходимо, детальную постановку задачи на содержательном и качественном уровне с четким разделением на конечные и промежуточные проблемы.

3. Определить набор показателей, описывающих выбранный процесс (систему).

4. Собрать данные по выбранным показателям. При этом:

- все данные должны иметь количественные значения или сводиться к ним;

- данные можно собирать в статике, т.е. по нескольким ЛПУ за какой-то фиксированный период времени (год, квартал) и в динамике - за несколько периодов времени на одном объекте. Лучше всего располагать данными двух типов (в статике и в динамике). Это позволит получить более точные результаты для анализа;

- сведения об объекте (процессе) должны быть однородными.

5. Занести статистические данные в формы, рекомендуемые компьютерной системой для ввода в компьютер.

6. Выбрать модуль (алгоритм) расчета, исходя из поставленной задачи.

7. Провести анализ полученных результатов.

В заключении необходимо отметить, что рекомендуемые автоматизированные системы все же представляются сложными в обращении и на практике можно использовать (как более простой) метод экспертных оценок.

В наших исследованиях по определению перечня показателей, существенно влияющих на качество оказания медицинской помощи матери и ребенку, применялся метод экспертных оценок.

 

Метод экспертных оценок

 

Правомерность широкого применения метода экспертных оценок обосновывается условиями большой неопределенности исходных ситуаций и состоит в обобщении и статистической обработке мнений специалистов (экспертов), обоснованных на глубоких знаниях в данной предметной области.

Отличительной особенностью метода экспертных оценок является его универсальность, возможность наиболее полного использования большого количества необходимой информации.

Необходимым условием применения метода является представление рассматриваемого объекта в виде простых элементов, зависимых от минимального набора факторов.

Основой этого метода является разработка тщательно составленной программы работы экспертов.

Метод экспертных оценок предусматривает выполнение следующих основных этапов:

1. Детальное и глубокое изучение объекта;

2. Составление перечня показателей, описывающих объект;

3. Отбор экспертов и создание экспертных групп;

4. Обработка экспертных оценок;

5. Анализ полученных результатов и разработка предложений. При выполнении данного этапа целесообразно иметь укрупненные данные по каждому показателю. Например, их среднее значение по данным 89 территорий России. Это поможет оценить достигнутые результаты экспертного опроса.

В заключение следует отметить:

- предлагаемый методический подход позволяет осуществлять отбор наиболее значимых показателей из всей их совокупности;

- проводить оценку качества медицинской помощи;

- разрабатывать предложения по совершенствованию клинико-организационной системы оказания медицинской помощи;

- осуществлять мониторинг показателей качества оказания медицинской помощи;

- формировать предложения для принятия управленческих решений;

- использовать предлагаемую методику практическому здравоохранению, страховым компаниям и организаторам здравоохранения.

 

Эффективность использования метода

 

1. Представленная методика выбора показателей-индикаторов, использованная в ходе эксперимента по улучшению качества, позволила отобрать действительно информативные показатели для оценки качества медицинской помощи, что подтверждено экспериментальными данными.

2. Правильность разработанного нового технологического процесса оказания медицинской помощи матери и ребенку (на примере гипертонии, вызванной беременностью, и респираторного дистресс-синдрома новорожденных) контролировалась мониторингом отобранных показателей.

3. Отобранные показатели позволили оценить эффективность улучшенной системы помощи матери и ребенку, т.к. показали с одной стороны, улучшение показателей результатов для матери и ребенка, а с другой стороны - доказали уменьшение затрат на медицинскую помощь матерям с ГВБ.

4. В эксперименте доказано повышение эффективности принятия управленческих решений.

 

Список используемой литературы

 

1. Качество медицинской помощи. Глоссарий. Россия - США. 2000 г., 107 с.

2. Клинико-организационное руководство для лечения женщин с гипертензией, вызванной беременностью. Россия - США. 2000 г., 48 с.

3. Клинико-организационное руководство по оказанию помощи новорожденным с респираторным дистресс-синдромом. Россия - США. 2000 г., 64 с.

4. Ю.М.Комаров, А.В.Короткова, Г.И.Галанова. Концептуальные подходы к управлению качеством медицинской помощи // "Управление качеством медицинской помощи в Российской Федерации" - Материалы ежегодной 4-ой Российской научно-практической конференции НПО "Медсоцэкономинформ", 1997 г., М., с. 28-55.

5. Люблинская хартия по реформированию здравоохранения. ВОЗ, Копенгаген, 1996 г., 6 с.

6. Подходы к построению и результаты динамической топологии территорий России по критериям здоровья и влияющих на него факторов. Методические рекомендации. НПО "Медсоцэкономинформ", М. 1998 г.

7. Проблемы стандартизации в здравоохранении. М. 1999 г.

8. Руководство по управлению качеством. Россия - США. 2000 г., 88 с.

 

 

 

 

 

Приложение N 1

 

МЕТОД ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК

 

Правомерность широкого применения метода экспертных оценок обосновывается условиями большой неопределенности исходных ситуаций и состоит в обобщении и статистической обработке мнений специалистов (экспертов), обоснованных на глубоких знаниях в данной предметной области.

Отличительной особенностью метода экспертных оценок является его универсальность, возможность наиболее полного использования большого количества необходимой информации.

Необходимым условием применения метода является представление рассматриваемого объекта в виде простых элементов, зависимых от минимального набора факторов.

Основой этого метода является разработка тщательно составленной программы работы экспертов.

Метод экспертных оценок предусматривает выполнение следующих основных этапов:

6. Детальное и глубокое изучение объекта;

7. Составление перечня показателей, описывающих объект;

8. Отбор экспертов и создание экспертных групп;

9. Обработка экспертных оценок;

10. Анализ полученных результатов и разработка предложений. При выполнении данного этапа целесообразно иметь укрупненные данные по каждому показателю. Например, их среднее значение по данным 89 территорий России. Это поможет оценить достигнутые результаты экспертного опроса.

 

Составление перечня показателей

 

Составление перечня показателей проводят на основании глубокого изучения объекта и проведения ретроспективного анализа деятельности объекта.

Перечень показателей, описывающих объект, должен удовлетворять требованиям полноты, категоричности, непротиворечивости, независимости и адекватности.

Требование непротиворечивости означает, что одновременная реализация двух и более показателей, входящих в перечень, не должна противоречить физическим и другим законам.

Требование независимости означает, что каждый показатель, входящий в перечень, не может являться логическим следствием остальных показателей.

Требование адекватности означает, что входящие в перечень показатели не должны содержать функциональные, экстремальные и областные ограничения характеристик объекта.

Перечень показателей может уточняться как в количественном, так и в качественном отношении при последовательной работе экспертов.

 

Отбор экспертов и формирование экспертных групп

 

Эксперты должны быть высококвалифицированными специалистами, имеющими высокий теоретический уровень и богатый опыт практической работы в рассматриваемой области. Из подобных экспертов и создаются экспертные группы.

 

Обработка результатов экспертной оценки

 

Целью обработки результатов экспертных опросов, проводимой с помощью обработки анкет, является определение групповой (обобщенной экспертной оценки) для каждого показателя.

 

Таблица 1

Формирование групповой экспертной оценки

 

Эксперт       

Показатель      

Оценка         

1                     

1                     

1                       

2                     

2                     

0                       

3                     

3                     

0                       

...                   

...                    

 

n                     

n                     

0                       

 

Рекомендуется следующая последовательность действий при определении групповых оценок параметров.

 

По данным анкет составляется матрица экспертных оценок ||Yij||, где:

i - строка (эксперт),

j - столбец (оценка параметра)

Затем по формуле:

 

                                     n

                                    SUM Yij

                                    i=1

                             Pj = -----------

                                   n   s

                                  SUM SUM Yij

                                  i=1 j=1

 

где, i = 1... n - количество экспертов

j = 1... s - количество параметров

 

рассчитывается относительный вес каждого параметра.

Затем показатели располагаются в таблице в порядке убывания их весов.

Показатели, получившие нулевую оценку у всех экспертов, из дальнейшего рассмотрения исключаются (т.е. из перечня показателей).

После исключения из перечня показателей, которые получили только нулевые оценки, часто приходится решать вопрос о том, сколько показателей из числа оставшихся следует подвергнуть следующему изучению. Дело в том, что большое число показателей приводит к весьма большому объему вычислений и затрудняет процесс дальнейшей обработки, а их малое число делает процесс изучения объекта поверхностным.

 

Для решения этой задачи на практике часто используются два способа.

 

1. Интуитивный. Число показателей, которые оставляют, определяется по их относительным весам.

2. Применяется количественный критерий X оценки показателей.

 

                               (I <= j <= S)

                                      0

 

Если для j  - ого показателя выполняется условие (1)

          0

 

                              n       n   s

                      Xj  > n(- - 1) SUM SUM Yij , где

                        0     X      i=1 j=1    0

 

                           n              n

                      X = SUM Yij , Xk = SUM Yik                        (1)

                          i=1    0       i=1

 

k - номера показателей,  относительный  вес  которых удовлетворяет условию:

Pj < Pk < Pmax;

j  -  все  остальные  показатели,  номера  которых  не  равны  k  и  номера

показателей  с  максимальным  весом  Pmax, то j  - ый показатель остается в

                                               0

перечне.

Если  условие  (1)  не  выполняется,  то  j  - ый показатель исключается из

                                           0

перечня.

 

Таким образом, совокупность параметров принимаемых к следующему рассмотрению (анализу) состоит из:

- параметров с максимальным весом Pmax;

- параметров с весом Pk;

- параметров, удовлетворяющих условию (1)

 

Рангомизация показателей

 

Рангомизирующие экспертные опросы проводятся для упорядочения показателей в последующем перечне по величине их относительной важности, которая определяется при помощи одного критерия имеющего, как правило, интегральный характер.

 

(1 <= i <= n, 1 <= j <= s)

 

Под рангом показателя понимается натуральное число Rij

в перечне S показателей, упорядоченых j - ым экспертом по степени их значимости (важности).

Перед проведением рангомизирующих экспертных опросов необходимо проверить соответствие численности экспертных групп числу рангомизированных показателей, для чего следует использовать нижеследующую таблицу:

 

Таблица 2

 

Подбор численности группы экспертов

 

Численность      
экспертной группы   

S рекомендуемое    

S минимальное    

6-9                    

16-40                  

8-9                   

10-16                  

20-60                  

10-12                 

17-36                  

24-120                 

13-15                 

37-100                 

30-150                 

16-20                 

 

В процессе рангомизации i - ый эксперт самому ценному, с его точки зрения показателю, присваивает первый ранг, следующему по значимости - второй ранг и т.д.

В затруднительных случаях эксперт разным показателям присваивает равные ранги.

Таким образом, рангомизирующая анкета может содержать два основных типа результатов опроса.

- S показателям i - ый эксперт присваивает S различных рангов;

- Среди рангов присвоенных S показателям найдется хотя бы одна пара равных рангов.

По данным рангомизирующих анкет составляется матрица ||Rij||, где

i - номер строки (эксперта)

j - номер столбца (показателя)

Если в строках матрицы нет равных рангов, то обобщенная оценка параметра вычисляется по формуле:

 

                                   1  n

                              Rj = - SUM Rij

                                   n i=1

 

где: n - число экспертов.

При наличии одинаковых рангов возникает задача преобразования рангов, сущность которой заключается в следующем:

из i-той строки рангов матрицы ||Rij|| выделяются группы равных рангов и нумеруются натуральными числами в порядке возрастания численного значения входящих в каждую группу равных рангов по формуле:

 

                                                   t  - 1

                                     m-1            m

                    R'j(m) = Rj(m) + SUM(t  - 1) + ------

                                     k=1  k          2

 

где: Rj(m) - значение ранга j-го показателя в m-ой группе равных рангов до преобразования;

R'j(m) - значение ранга j-го показателя в m-ой группе равных рангов после преобразования;

 

(I <= k <= m)

 

к - номера предшествующих групп равных рангов

По формуле:

 

                                       m

                           R'j = Rj + SUM(t - 1)

                                      k=1  k

 

преобразуются остальные ранги, значения Rj которых удовлетворяют условию:

 

R(m) < Rj < R(m + 1)

 

После преобразования всех строк, содержащих группы разных рангов, составляется матрица ||R'ij|| преобразованных рангов и обобщенная оценка каждого показателя вычисляется в виде средней величины рангов, содержащихся в j-ом столбце матрицы

 

                              _    1  n

                              Rj = - SUM R'ij

                                   n i=1

 

||R'ij||, т.е.

где: n - число экспертов;

R'ij - значение рангов j-го показателя.

 

Затем показатели располагаются в таблице следующего вида:

 

Таблица 3

 

Ранги показателей

 

Номер показателя         

1         

2        

3       

...         

Непреобразованные ранги  

5         

5        

...     

...         

Преобразованные ранги    

8.5       

1        

...     

...         

 

Определение общей согласованности рангомизирующих оценок

экспертов

 

Для    оценки    общей   согласованности    суждений   экспертов   вводится

             2

коэффициент X (Хи квадрат),

 

                                            2

                              2    s   n   r ij

                             X  = SUM SUM -------

                                  j=1 i=1      2

                                          сигма j

 

где:

 

                                          _

                             rij = R'ij - R'j

 

                                    _

                             R'ij - R'j

 

     2

сигма j - неизвестная дисперсия распределения разности.

Закон распределения разности:

                                       _

                                R'ij - R'j

 

может   быть   определен   с   помощью  теории  "обработки  опытов"  теории

вероятностей,  из  которого  затем можно определить дисперсию распределения

               2                                          2             2

разности  сигма j  и  вычислить  значение  коэффициента  X  . Сравнив  X  с

           2

табличным X  можно сделать следующий вывод:

          2    2

а) если  X  < X альфа,  то  общая  согласованность  рангомизирующих  оценок

экспертов  считается  недостаточной и следует организовать повторный  опрос

для уточнения рангомизирующих оценок;

         2    2

б) если X  < X альфа,  то общая согласованность экспертов группы считается

достаточной.

Но при анализе результатов рангомизации возникает ряд задач, которые нельзя

                           2

решить с помощью критерия X , определяющего лишь степень согласия экспертов

в групповой оценке параметров.

 

К подобным задачам относятся такие как: определение в группе экспертов подгруппы с высокой, или наоборот низкой согласованностью оценок, выявление экспертов, имеющих оригинальные мнения и т.п.

Решение подобных задач может проводиться средствами корреляционного анализа. Например, определение подгруппы экспертов высокой или низкой согласованности осуществляется с помощью коэффициента К внутригрупповой корреляции, для вычисления которого используются корреляционные матрицы, составленные из коэффициентов парной корреляции Фирмена и Кендэла.

Представленное описание метода экспертных оценок носит в первом приближении основные моменты и этапы, его характеризующие. Это позволит исследователю (пользователю) понять принцип действия метода, и что необходимо провести для его практического использования.

Необходимо также отметить, что в настоящее время имеется большое количество компьютерных программ по применению метода экспертных оценок и исследователь, выбрав приемлемую программу, основное внимание должен сосредоточить на:

1. описании объекта,

2. отборе перечня показателей,

3. отборе экспертов и формировании экспертных групп,

4. разработке программы работы экспертных групп,

5. составлении таблиц и матриц,

6. выборе компьютерной программы обработки результатов экспертного опроса,

7. анализе полученных результатов.

Наряду в изложенным выше, другим принципиальным вопросом, возникающим при использовании экспертного метода, является вопрос о том, в какой степени сохраняется объективность исследования, если в него вводятся в качестве существенных факторов субъективные мнения тех или иных специалистов, даже если они являются экспертами в своей области, т.е. иными словами, необходимо произвести измерение точности и надежности экспертных оценок.

 

1. Достоверность оценок эксперта (степень надежности эксперта) проще всего определяется по результатам его прошлой деятельности (имеются соответствующие записи его оценок). Степень надежности эксперта может быть определена по формуле:

 

                                      Nc

                                  R = --

                                      N

 

где: Nc - число случаев, в которых эксперт, встретившийся с несколькими альтернативными гипотезами, приписал наибольшую вероятность (оценку) той гипотезе, которая впоследствии оказалась верной;

N - общее число случаев, когда им давались оценки.

Но может приниматься и относительная шкала надежности, когда есть большое количество информационных материалов,

 

                                       R

                                  R' = --

                                       Rm

 

где R - мера надежности данного эксперта;

Rm - средняя мера надежности, вычисленная для некоторой группы хорошо информированных людей или других экспертов.

Если R' < 1, то данный эксперт не представляет большой ценности. Чем R' > 1, тем больше ценность эксперта.

 

2. Точность оценок эксперта (степень научности)

Под степенью точности данного эксперта при вынесении им суждения о значении вероятности (оценки) понимают степень соответствия его "персональной" оценки вероятности того, что данное им значение вероятности является правильным для того класса гипотез, которым эксперт приписал вероятность Р.

Необходимо учитывать и использовать способы улучшения работы эксперта:

- учет и компенсация систематических погрешностей. Эксперт - это "прибор" для производства оценок, поэтому к нему применима обычная методика определения и устранения систематических ошибок (погрешностей);

- повышение квалификации эксперта - тренировка и специальное обучение;

- использование вспомогательных материалов (таблиц, необходимых данных, теоретических сведений, дополнительной информации об объекте и др).

 

 

 

 

 

Приложение N 2

 

ОПИСАНИЕ ОПЫТА ВЫБОРА ПОКАЗАТЕЛЕЙ (ИНДИКАТОРОВ)

КАЧЕСТВА МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ НА БАЗЕ ЛПУ ТВЕРСКОЙ ОБЛАСТИ

 

Согласно современной методологии управления качеством, к элементам системы управления качеством медицинской помощи относятся все управляющие структуры системы здравоохранения и весь персонал ЛПУ, работающие согласно пяти основным принципам управления качеством:

1. Практическое использование системного подхода: "для получения лучшего результата нужно улучшить саму систему, т.к. организация системы предопределяет результат ее функционирования";

2. Направления в улучшении системы определяются ожиданиями и потребностями внешних потребителей (пациентов, их родственников, страхователей, страховщиков и т.д.) и внутренних потребителей (персонала ЛПУ и руководителей здравоохранения);

3. Эффективные предложения по улучшению системы может сделать только команда людей, непосредственно занятых в процессе оказания медицинской помощи (во всех этапах), включая, прежде всего, потребителей;

4. Перед широкомасштабным внедрением предложенные изменения системы апробируются в отдельных ЛПУ или подразделениях и полученные данные подтверждают, что изменение привело к улучшению, - то есть, используется научный подход к управлению;

5. Руководитель соответствующего уровня обеспечивает условия для улучшения системы оказания медицинской помощи, организует и поддерживает работу команд по приоритетным проблемам.

Базой исследования была выбрана Тверская область (Вышневолоцкая ЦРБ, Торжокская ЦРБ, Родильный дом N 1 города Твери, Детская областная клиническая больница, Детская городская больница N 1). В проекте участвовали эксперты с баз исследования руководители, врачи, средние медицинские работники (клиницисты, организаторы), представители Тверской Государственной Медицинской Академии, главные специалисты в области акушерства и перинатологии Минздрава России, зарубежные эксперты.

Основные этапы внедрения разработанной методики определения показателей (как части методологии управления качеством), базирующейся на методе экспертных оценок, следующие:

1. Изучение предметной области и выбор наиболее актуальных ее проблем на основании анализа существующих статистических показателей.

2. Создание экспертных рабочих групп (команд) подготовка, обучение основам методологии качества и новому клиническому мышлению на основе доказательной медицины.

3. Организация работы экспертных рабочих команд и руководящего звена управления здравоохранением.

4. Выбор объекта - ЛПУ для проведения эксперимента.

5. Изучение и анализ выбранной проблемы (ресурсы (структура), процесс, существующие показатели оценки качества медицинской помощи на выбранной базе исследования).

6. Описание существующего процесса оказания медицинской помощи посредством построения алгоритмов.

7. Выбор и обоснование основных показателей оценки качества медицинской помощи.

8. Изучение опыта применения новых технологий в предметной области с учетом результатов доказательной медицины.

9. Разработка новых клинико-организационных подходов оказания медицинской помощи в выбранной предметной области с учетом результатов доказательной медицины.

10. Написание новых клинико-организационных руководств в предметной области.

11. Определение дополнительных показателей оценки качества медицинской помощи для описания изменения клинико-организационного процесса.

12. Разработка алгоритма расчета выбранных показателей.

13. Внедрение разработанных клинико-организационных руководств в базовых ЛПУ.

14. Построение системы сбора, организации потока и анализа показателей, характеризующих качество оказания медицинской помощи в условиях применения клинико-организационных руководств.

15. Организация постоянного мониторинга показателей по оценке качества медицинской помощи.

Выбор лечебно-профилактических учреждений в Тверской области осуществлялся на принципе учета всей совокупности медицинской помощи матери и ребенку, с учетом их материально-технического обеспечения, кадрового состава, системы организации лечебно-профилактической помощи. Выбранные нами ЛПУ отвечали требованиям типизации всех учреждений родовспоможения в России.

Формирование рабочих экспертных групп (команд) осуществлялось с учетом профессионального теоретического и практического уровня знаний в области родовспоможения и перинатологии.

В состав группы экспертов входили: неонатологи, акушеры-гинекологи, ученые и организаторы здравоохранения - представители органов управления здравоохранения и ведущих, клинических институтов.

Одной из задач было определение показателей в перинатологии, выбор наиболее важных из них и согласование дефиниций.

Работа экспертных и рабочих групп проводилась в соответствии с разработанной методикой, в которой сформулированы основные требования к экспертам и специалистам, порядок сбора и обработки полученных результатов.

На первом этапе команды ученых и практиков оценивали качество оказания лечебно-профилактической помощи матерям и детям в женских консультациях, акушерских стационарах, детских поликлиниках и стационарах различного типа. Оценка проводилась по существующим статистическим показателям, отражающим такие критерии качества как обоснованность, своевременность, адекватность обследования, лечения и реабилитации матерей, новорожденных и детей первого года жизни в учреждениях различного уровня: фельдшерско-акушерских пунктах (ФАЛ), сельских врачебных амбулаториях, центральной районной больницы (ЦРБ), до родильного дома, отделения новорожденных детской городской и областной больниц. Также оценивалась структура организации оказания медицинской помощи, потребность в медицинской помощи по показателям, характеризующим здоровье матерей и детей первого года жизни.

На втором этапе осуществлялся выбор показателей для оценки изменений процесса оказания лечебно-профилактической пренатальной помощи (клинико-организационные) и показатели, характеризующие частоту и характер патологии беременности, родов и состояние плода (новорожденного). Были составлены специальные статистические формы и компьютерные программы и с их помощью собраны выборочные территориальные показатели.

При отборе показателей использовалась МКБ десятого пересмотра, международные критерии живорождения и мертворождения, определения недоношенности, способ исчисления материнской смертности, перинатальной смертности и ее компонентов (мертворождаемость и ранняя неонатальная смертность) заболеваемости, и другие.

В процессе отбора наиболее важных показателей учитывались: характер изменения показателей родовспоможения по России в целом и в странах ВОЗ; методы расчета показателей; рациональные принципы сопоставимости основных показателей; перспективы развития новых показателей оценки качества родовспоможения.

Работа по отбору индикаторов проходила также в два этапа.

На первом этапе была отобрана вся совокупность индикаторов, отвечающих требованиям оценки качества перинатальной помощи. На основе экспертных оценок определялась значимость каждого индикатора с точки зрения его информативности, приемлемости и достоверности, с присвоением им весовых коэффициентов (рангов). В результате проведенной работы были отобраны единые показатели для всех учреждений, участвующих в исследовании. Перечень показателей приводится в таблице 4.

 

Таблица 4

 

Основные показатели качества родовспоможения

 

N

Название     
показателей    

Определение показателей             

1.

Материнская        
смертность         

Число случаев смерти женщин, связанных с       
беременностью и ее осложнениями, на 100000     
живорождений                                   

2.

Ранняя неонатальная
смертность         

Число случаев смерти в первые 0-6 дней после   
рождения на 1000 живорожденных                 

3.

Преждевременные роды
(до 37 недель)     

Доля (в %) рождений до 37 недель беременности с
массой тела менее 2500 г от числа всех         
новорожденных                                  

4.

Преждевременные    
роды (до 31 недели)

Доля (в %) рождений до 31 недели беременности с
массой тела менее 1500 г от числа всех         
новорожденных                                  

5.

Отсутствие         
дородовой помощи   

Доля (в %) беременных, не получивших           
пренатальную помощь от числа всех беременных,  
завершивших                                    

6.

Перинатальная      
смертность         

Число мертворожденных и умерших в первые 0-6   
дней новорожденных с массой 500 г и более на   
1000 родившихся живыми и мертвыми              

7.

Кесарево сечение   

Доля (в %) кесаревых сечений от числа всех родов

8.

Эклампсия          

Доля (в %) случаев эклампсии во время          
беременности, в родах или после родов от числа 
всех закончившихся беременностей               

9.

Смерть плода до    
поступления в      
стационар          

Доля (в %) случаев внутриутробной смерти плода 
после 22 полных недель гестации до поступления в
стационар от числа всех закончившихся на 22    
неделе и позже беременностей                   

10.

Перинатальная смерть
в анамнезе         

Доля (в%) беременных, имевших в анамнезе один  
или более случаев мертворождения               

11.

Инструментальные   
роды               

Доля (в%) инструментальных влагалищных родов   
(щипцы полостные, выходные; вакуум-экстракция  
плода) от числа всех родов                     

12.

Неконтролируемые   
роды               

Доля (в %) родов без наблюдения среднего       
медработника или врача от числа всех родов     

13.

Преждевременные роды
(до 37 полных      
недель) в анамнезе 

Число беременных, имевших в анамнезе одни или  
более роды, происшедшие до 37 полных недель    
беременности                                    

14.

Поздняя неонатальная
смертность         

Число смертей новорожденных на 7-27 день после 
рождения на 1000 живорожденных                 

15.

Неонатальные       
судороги           

Доля (в %) новорожденных с явными судорогами   
(судорожный синдром), установленными до выписки
из акушерского стационара                      

16.

Показатель по шкале
Апгар <= 6         

Доля (в %) новорожденных с оценкой по шкале    
Апгар 6 баллов и менее на 5 минуте от числа всех
живорожденных                                  

17.

Врожденные аномалии

Доля (в %) новорожденных с врожденными         
аномалиями и пороками развития, вызывающими    
нарушения в жизненно важных органах (в % ко всем
новорожденным)                                  

18.

Многоплодная       
беременность,      
выявленная до родов

Доля (в %) многоплодных беременностей,         
выявленных до родов (от всех многоплодных      
беременностей)                                 

19.

Социальное положение
матерей            

Доля (в %) социальное положение матерей по     
общественным группам (профессия, образование,  
социальное происхождение, уровень доходов)     

20.

Гистерэктомия после
родов              

Доля (в %) гистерэктомий, проведенных в течение
48 часов после родов (в % ко всем родам)       

21.

Новорожденные с РДС

Доля (в %) новорожденных с респираторным       
дистресс-синдромом (от всех живорожденным)     

 

Представленные показатели, отобранные экспертами, были отнесены к группе глобальных, (основных показателей), характеризующих качество родовспоможения.

На втором этапе наряду с представленными показателями были отобраны показатели для оценки качества в выбранных предметных областях: "Гипертония, вызванная беременностью" и "Респираторный дистресс-синдром у новорожденного".

Отбор и обоснование показателей предметных областей экспертами осуществлялось на основе выбора индикаторов, характеризующих качество медицинской помощи, клинико-организационные изменения в лечебном процессе в соответствии с достижениями медицинской науки в данных вопросах.

Результаты экспертного опроса (перечень отобранных показателей) по "Гипертонии вызванной беременностью" приведен в таблице 5.

 

Таблица 5

 

Показатели оценки качества помощи матери при ГВБ

 

N

Название показателей

Определения показателей            

1.

ГВБ без значительной
протеинурии        

Доля (%) женщин, имевших ГВБ без значительной  
протеинурии, от числа завершивших беременность в
этом месяце                                    

2.

Преэклампсия средней
тяжести            

Доля (%) женщин, имевших преэклампсию средней  
тяжести, от числа завершивших беременность в   
этом месяце                                    

3.

Тяжелая преэклампсия

Доля (%) женщин, имевших тяжелую преэклампсию, 
от числа завершивших беременность в этом месяце

4.

Эклампсия          

Доля (%) женщин, имевших эклампсию, от числа   
завершивших беременность в этом месяце         

5.

Осложнения ГВБ     

Доля (%) женщин с осложнениями ГВБ: инсульт,   
почечную и печеночную недостаточность от числа 
женщин с ГВБ и завершивших беременность в этом 
месяце                                         

6.

Осложнения         
новорожденных у    
матерей с ГВБ      

Доля (%) новорожденных, имевших осложнения:    
хроническая внутриутробная гипоксия, острая    
асфиксия, недоношенность, РДС и РД от числа    
детей у матерей, имевших ГВБ и завершивших     
беременность в этом месяце                      

7.

Направления на     
госпитализацию по  
поводу ГВБ.        

Доля (%) беременных (от числа наблюдаемых с    
ГВБ), направленных на госпитализацию в данном  
месяце по поводу ГВБ.                          

8.

Доля               
госпитализированных
по поводу ГВБ      

Доля (%) госпитализированных от числа всех     
женщин с ГВБ в этом месяце                     

9.

Потери плодов и    
новорожденных у    
женщин с ГВБ       

Доля (%) потерь плодов и новорожденных (после 20
недель беременности), от числа матерей с ГВБ   

10.

Затраты на         
медицинскую помощь 
матерям с ГВБ      

Абсолютные затраты на все случаи ГВБ за 6      
месяцев до эксперимента и 6 месяцев после      
улучшения системы                               

 

Отобранные новые показатели отражают:

- распространенность изменений (состояний или отклонений здоровья) это, так называемые показатели структуры (факторы риска);

- влияние социальных, экономических, медицинских факторов (индикаторы процесса);

- результат взаимодействия этих процессов (показатели результата).

Для осуществления мониторинга показателей качества оказания помощи матери и ребенку разработана специальная "Форма". С помощью разработанной формы осуществляется сбор информации на каждый случай рождения. Это дает возможность проводить оценку таких показателей: доступность медицинской помощи; уровень учреждения оказывающего медицинскую помощь; состояние здоровья матери; социальное положение; наличие вредных привычек и длительности их воздействия, особенно в течение настоящей беременности; течение беременности и родов, основные осложнения и действия медицинского персонала, оценка состояния ребенка при рождении с учетом срока гестации, физического и психического развития, оказания объема и качества помощи новорожденному и характера вскармливания.

Использование разработанной карты позволяет оценить важность использования данных индикаторов на различных уровнях при разработке локальных, территориальных и национальных программ по улучшению качества помощи и сохранению репродуктивного здоровья женщин и благополучия потомства. Полученные результаты эксперимента были апробированы и подтверждены на практике в выбранных ЛПУ. (Рисунок 1, 2, 3 - не приводятся).

На рисунках представлены данные по всем пилотным ЛПУ Тверской области. С начала 1999 года в пилотных ЛПУ началось усовершенствование системы оказания медицинской помощи матерям и новорожденным и тогда же началась отработка новых клинико-организационных руководств. Для оценки улучшения качества были отобраны выше упомянутые показатели и собранны данные, отражающие уровень качества до эксперимента и в ходе. На рисунках видно, что улучшение качества медицинской помощи, обусловленное улучшением системы, нашло отражение в изменении (улучшении) показателей.

Представленные рисунки являются иллюстрацией правильности обоснованного выбора методического подхода по определению информативных показателей оценки качества медицинской помощи матери и ребенку. А именно, они являются индикаторами, характеризующими изменение качества медицинской помощи.

 

 



Все нормативно-правовые акты по медицине // Здравоохранение, здоровье, заболевания, лечение, лекарства, доктора, больницы //

Рейтинг@Mail.ru Яндекс цитирования

Copyright © Медицинский информационный ресурс www.hippocratic.ru, 2012 - 2018