Приоритетными задачами Стратегии лекарственного обеспечения населения РФ на период до 2015 года является увеличение доступности лекарственных препаратов, имеющих высокую социально-экономическую эффективность, формирование системы рационального назначения и использования лекарственных средств и оптимизация системы обращения ЛС, гарантирующих их безопасность, эффективность и качество [6].
Вопросы оказания лекарственной помощи очень многогранны, однако несмотря на глубокие научные изыскания в этой области, многие вопросы остаются нерешенными. Проблема обеспечения медицинских организаций (МО) и населения высокозатратными видами лекарственной помощи (ВЗЛП), к которым следует относить внутриаптечное изготовление лекарственных средств, а также отпуск наркотических анальгетиков (НА) инкурабельным больным требует более детального изучения и разработки новых организационно-экономических подходов [1, 3].
Цель исследования: разработка методологических основ создания организационно-экономической модели обеспечения МО и населения ВЗЛП.
Материалы и методы исследования
Объектами исследования явились аптечные организации (АО), осуществляющие изготовление лекарственных препаратов и отпуск НА; медицинские организации Самарской области (МО). Исходной информацией служили данные региональных органов государственной статистики по СО, статистические и информационные материалы АО и МО, отчетные данные управления Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения по СО.
В процессе исследования использовались методы статистического, маркетингового, графического, экономико-математические и социологические методы. Экономико-математические расчеты в проводимых исследованиях осуществлялись с использованием программного пакета Statistica 6.0; SPSS Statistica 17.0.
Результаты исследования и их обсуждение
С целью наиболее полного удовлетворения потребности населения в лекарственных средствах нами предложена концептуальная модель оказания ВЗЛП населению и МО на региональном уровне на примере СО (рис. 1). Основная идея предлагаемой модели заключается в создании межмуниципальных центров лекарственного обеспечения населения и МО (МЦЛО), создаваемых на базе центральных районных больниц (ЦРБ).
В настоящее время практически каждая ЦРБ на территории СО имеет в качестве структурного подразделения аптеку. Именно эти аптеки сохранили у себя такой высокозатратный вид деятельности как внутриаптечное изготовление лекарственных препаратов. Эти аптеки уже имеют помещения, необходимое оборудование, налаженные отношения с поставщиками фармацевтических субстанций, сложившуюся рецептуру экстемпоральных лекарственных препаратов, высокопрофессиональный штат специалистов, занятых внутриаптечным изготовлением ЛП. Следовательно, этим аптекам не надо вкладывать дополнительные финансовые средства для создания необходимых условий.
Рис. 1. Концептуальная модель оказания ВЗЛП населению и медицинским организациям на региональном уровне (на примере Самарской области)
Согласно предлагаемой модели, МЦЛО могут изготавливать лекарственных препараты по индивидуальным рецептам врачей поликлиник, офисов врачей общей практики, фельдшерско-акушерских пунктов и амбулаторий близко расположенных муниципальных районов.
К другому виду ВЗЛП относится отпуск НА инкурабельным больным. В значительном числе муниципальных районов СО отсутствуют аптеки, имеющие лицензию на данный вид деятельности. В этих условиях больные вынуждены получать необходимые лекарственные препараты в городах СО, что приводит к несвоевременному получению необходимых НА для купирования болевого синдрома. Больничные аптеки уже имеют необходимую лицензию, у них созданы все необходимые условия для организации хранения месячного запаса НА, отлажена система ведения учета и составления отчетности, формирования заявок в соответствии с потребностью МО. Следовательно, МЦЛО должны осуществлять отпуск НА онкологическим больным.
С целью решения вопроса об оптимальном объединении муниципальных районов для создания МЦЛОН, был использован метод кластерного анализа, позволяющего классифицировать многомерные наблюдения [2, 4]. На основе кластерного анализа муниципальные районы СО были объединены в кластеры по однородности показателей.
Для проведения кластерного анализа, были отобраны показатели, характеризующие уровень оказания медицинской и лекарственной помощи в муниципальных районах СО: численность населения; распространенность заболеваний взрослого населения на 100 000 взрослых; количество коек в МО на 10 000 населения; количество амбулаторно-поликлинических посещений на одного жителя; количество вызовов скорой медицинской помощи на одного жителя района в год; количество врачей на 10 000 жителей района; количество средних медицинских работников на 10 000 жителей района; общее количество аптек; количество аптек, приходящихся на 10 000 жителей района; количество производственных аптек, приходящихся на 10 000 жителей района; количества аптек, осуществляющих отпуск НА.
Рис. 2. Выделение кластеров муниципальных районов на дендрограмме
На первом этапе была проведена агломеративная группировка стандартизованных аналитических показателей с построением дендрограммы (иерархическое объединение кластеров). Для иерархического объединения в кластеры был использован метод Уорда. В качестве метрики использовано «обычное евклидово расстояние», так как в равной мере учитывались все выбранные аналитические признаки (рис. 2).
В ходе анализа дендрограммы, были выделены 5 кластеров по схожести анализируемых признаков. Определить количество кластеров можно и по величине евклидова расстояния. Номер шага (m), на котором объединение происходит на существенно большем расстоянии, позволяет рассчитать количество кластеров: n – m (n – количество объектов (27); m – номер шага, когда произошел «перелом» (22). На 22 шаге евклидово расстояние существенно увеличилось и составило 50629,89.
Однако, для создания МЦЛОН необходимо объединение районов, отличающихся по показателям медицинской и лекарственной помощи населению, с целью взаимного дополнения. Следовательно, на следующем этапе был проведен дискриминантный пошаговый анализ, позволивший выявить признаки, которые наилучшим образом разделяют объекты (муниципальные районы) между собой. Для проведения пошагового анализа и отбора признаков был установлен критерий F-включить = 1,00 и значение толерантности = 0,01. Для дальнейшего анализа отбирались признаки с F-критерием > 1,00 и толерантностью > 0,01 [2, 4].
Дискриминантный анализ был проведен в 6 шагов, т.е. были отобраны 6 переменных (признаков), на основании которых происходит разделение изучаемых объектов (муниципальных районов) на кластеры. Анализ позволил установить, какой признак вносит наибольший вклад в дискриминацию (по величине частной лямбда). Самый большой вклад вносит признак «общая заболеваемость на 100 000 населения» (0,040779); второй по значению признак «количество амбулаторно-поликлинических посещений на одного жителя в год» (0,108803); третий – «количество жителей в районе» (0,220908); четвертый – «количество аптек, отпускающих НА на 10 000 жителей» (0,467431); пятый – «количество коек в МО» (0,519032); шестой – «количество вызовов скорой медицинской помощи на одного жителя в год» (0,680400).
На основе проведенного дискриминантного анализа нами была проведена классификация анализируемых объектов с целью сравнения с результатами кластерного анализа. Дискриминантные функции позволяют вычислить для каждого признака и для каждого объекта веса классификации по формуле:
Si = ci + wi1x1 + wi2x2 + ... + wimxm. (1)
Индекс i, обозначает соответствующую совокупность (группу, кластер), а индексы 1.2,…m обозначают m переменных (признаков); ci являются константами для i-ой совокупности; wij – веса для j-ой переменной при вычислении показателя классификации для i-ой совокупности; xi- наблюдаемое значение для j-ой переменной. Величина Si является результатом показателя классификации (таблица) [4].
Функции классификации анализируемых признаков
|
Признаки |
G 1:1 |
G 2:2 |
G 3:3 |
G 4:4 |
G 5:5 |
|
Общая заболеваемость на 100 000 населения |
0,003 |
0,004 |
0,002 |
0,003 |
0,001 |
|
Количество жителей |
-0,003 |
-0,003 |
-0,002 |
-0,002 |
-0,001 |
|
Количество АПП на 1 жителя в год |
23,185 |
22,949 |
15,045 |
17,8900 |
11,236 |
|
Количество аптек, отпускающих НС на 10 000 жителей |
-107,992 |
-114,509 |
-62,132 |
-76,631 |
-30,551 |
|
Количество коек |
-2,154 |
-2,223 |
-1,068 |
-1,311 |
-0,461 |
|
Количество вызовов СМП на 1 жителя в год |
0,0319 |
0,335 |
0,211 |
0,239 |
0,113 |
|
Константа |
-369,097 |
-449,318 |
-196,194 |
-196,194 |
-116,060 |
Для оценки принадлежности муниципального района конкретному кластеру, были рассчитаны априорные вероятности. Для установления, к какой группе относятся анализируемые объекты по выделенным в ходе дискриминантного анализа признакам, было определено расстояние Махаланобиса – расстояние между наблюдением и центром каждой совокупности, т.е. центроидом совокупности [2, 4].
Чем ближе наблюдение (район) к центроиду группы, тем в большей степени наблюдение (район) принадлежит этой группе. Результаты анализа представлены на рисунке 3. Как показали результаты проведенного анализа, выделенные в ходе анализа кластеры муниципальных районов полностью совпали с результатами дискриминационного анализа при классификации районов на группы, что подтверждает достоверность проведенных исследований. На основании проведенного анализа нами были определены муниципальные районы, которые могут явиться местом территориального расположения МЦЛОН.
Рис. 3. Матрица квадратов расстояний Махаланобиса для анализируемых муниципальных районов
При решении вопроса о создании МЦЛО необходимо учитывать не только результаты кластерного анализа, но и уже имеющиеся в муниципальных районах аптеки, осуществляющие ВЗЛП, а также территориальное расположение районов. В МЦЛО должны входить районы СО, которые в ходе исследования были отнесены к различным кластерам, чтобы обеспечить равноценное оказание медицинской и лекарственной помощи населению.
Выводы
На основе проведенных исследований построена концептуальная модель оказания ВЗЛП населению и МО на региональном уровне, заключающаяся в создании межмуниципальных центров лекарственного обеспечения населения, создаваемых на базе центральных районных больниц. С целью решения вопроса об оптимальном объединении муниципальных районов для создания МЦЛО предложено использование метода кластерного анализа, позволяющего объединять муниципальные районы в кластеры по однородности показателей.
Рецензенты:
Первушкин С.В., д.фарм.н., профессор, зав. кафедрой фармацевтической технологии ГБОУ ВПО СамГМУ Минздрава России, г. Самара;
Ежков В.Н., д.фарм.н., доцент, доцент кафедры управления и экономики фармации ГБОУ ВПО СамГМУ Минздрава России, г. Самара.
Работа поступила в редакцию 24.06.2014.
Библиографическая ссылка
Гладунова Е.П. РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИЧЕСКИХ ПОДХОДОВ К СОЗДАНИЮ «МЕЖМУНИЦИПАЛЬНЫХ ЦЕНТРОВ ЛЕКАРСТВЕННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ НАСЕЛЕНИЯ» НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 9-3. – С. 611-615;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=34897 (дата обращения: 26.04.2024).