Применение статистических методов в анализе качества и результативности медицинской помощи Адлер Юрий Павлович, профессор, Национальный исследовательский. - презентация

1 Применение статистических методов в анализе качества и результативности медицинской помощи Адлер Юрий Павлович, профессор, Национальный исследовательский технологический университет МИСИС, г. Москва; Корначев Александр Сергеевич, главный научный сотрудник, ФБУН «Тюменский НИИ краевой инфекционной патологии» Роспотребнадзора, г. Тюмень; Мазуркевич Владислав Васильевич, начальник, ГБУЗ ТО Областное бюро судебно- медицинской экспертизы, г. Тюмень; Брынза Наталья Семеновна, первый заместитель директора, Департамент здравоохранения Тюменской области

2 2 Цель исследования: Ситуация, складывающаяся в России с демографической обстановкой, особенно в уровнях ожидаемой продолжительности жизни (ОПЖ), остается неустойчивой. Увеличение ОПЖ в гг. не может устраивать из-за возрастающего разброса регионов по этому показателю. Неоднородность такого рода – негативное явление, нарушающее конституционное право на одинаковую продолжительность жизни для всех жителей, и на её рост в будущем. В связи с этим целью исследования являлось применение статистических методов для поиска источников различий между регионами по ОПЖ, негативно влияющих на работоспособность процессов, отвечающих за профилактику преждевременной смертности. В первую очередь нас интересовали качество и результативность медицинской помощи (МП).

3 3 План исследования: 1)Оценка разброса регионов по ОПЖ и предсказание способности процессов, обеспечивающих минимизацию угроз жизни и здоровью населения, выйти к 2015 г. на целевой уровень в 75 лет; 2)Оценка источников различий регионов по ОПЖ, негативно влияющих на работоспособность этих процессов; 3)Формирование математических моделей интегральной количественной оценки качества и результативности МП и их влияния на профилактику преждевременной смертности от предотвратимых причин; 4)Постановка и проверка гипотезы, раскрывающей связь между ОПЖ и результативностью МП; 5)Определение территорий риска, где действуют особые причины низкой результативности МП.

4 4 Оценка разброса регионов РФ по ОПЖ и предсказание способности процессов, обеспечивающих минимизацию угроз жизни и здоровью населения, выйти к 2015 г. на целевое значение в 75 лет

5 5 Контрольные карты Шухарта Контрольные карты Шухарта – средство оценки разброса регионов России по величине ожидаемой продолжительности жизни населения Стратификация во времени На левой карте упорядочены во времени средние значения ОПЖ населения РФ за гг. На правой карте представлены размахи, показывающие в каждом году разброс между регионом с самым маленьким и с самым большим значением ОПЖ. Увеличение ОПЖ в гг. не устраивает из-за роста разброса регионов по этому показателю. Судя по правой карте размах между регионом с самой высокой и низкой ОПЖ увеличился, с 18 до 24 лет. Рост вариации указывает на нестабильность процессов, обеспечивающих сохранение ключевого ресурса страны – его жителей, особенно в трудоспособном возрасте.

6 6 Контрольные карты Шухарта Контрольные карты Шухарта – средство оценки разброса регионов России по величине ожидаемой продолжительности жизни населения На данных картах показан разброс регионов в отдельных округах по средним значениям ОПЖ. Левая карта характеризует ситуацию в гг., а правая в гг. Представленные карты свидетельствуют, что среднее значение ОПЖ выросло с 64 в гг. до 66,2 лет в гг. Однако, судя по контрольным пределам, увеличилась и вариация территорий с 1,3 года до 1,9 лет. С-Западный; Сибирский и Дальневосточный округа, отличались числом регионов, расположившихся под нижними контрольными пределами соответствующих карт. В этих округах процессы, минимизирующие угрозы жизни и здоровью населения нестабильны и не могут решать поставленные задачи. Стратификация по регионам и периодам 1. Центральный; 2. С-Западный; 3. Южный; 4. Приволжский; 5. Уральский; 6. Сибирский; 7.Дальневосточный 1,3 1,9 Среднее=64,0 Среднее=66,2

7 7 Для оценки работоспособности процессов, обеспечивающих минимизацию угроз жизни и здоровью населения использованы два показателя: Фактический % наблюдений, вне границ допуска и Pрm – Индекс работоспособности, связывающий вариацию процесса и разность между средним и плановым его значениями. Для их расчета задано целевое значение ОПЖ в 75 лет, и определены границы его допуска в 82,35 и 67,65 лет. Из левой диаграммы видно, что в гг. % регионов, оказавшихся под нижней границей допуска, колебался от 62,5% в Южном и Уральском, до 100% в Дальневосточном округе. Из правой диаграммы видно, что индекс Ppm варьировал от 0,313 в Южном, до 0,207 в Дальневосточном округе. Т.О., в гг. процессы, обеспечивающие минимизацию угроз жизни и здоровью населения, демонстрировали полную несостоятельность в достижении даже нижней границы допуска целевого значения ОПЖ. Индекс Ppm Индекс Ppm – средство оценки работоспособности процессов, отвечающих за минимизацию угроз жизни и здоровью населения России 1. Центральный; 2. С-Западный; 3. Южный; 4. Приволжский; 5. Уральский; 6. Сибирский; 7.Дальневосточный

8 8 Результаты прогноза значений индекса работоспособности процессов, отвечающих за минимизацию угроз жизни и здоровью населения отдельных Федеральных округов России в гг. Знание темпов прироста позволило осуществить прогноз индекса для округов до 2015 г. При сохранении темпов прироста Ppm на уровне гг., размах между краями распределения вырастет с 0,22 в 2009 г., до 1,23 в 2015 г. Рост вариации определяется, с одной стороны, Южным и Уральским округами, где Ppm будет стремительно приближаться к заветному значению в 1,87, а с другой, Дальневосточным округом, который сохранит признаки депрессии, при этом его индекс так и не достигнет даже 1. 1,23 0,22 Ppm Предсказание значений Ppm до 2015г.

9 9 Оценка источников различий регионов по ОПЖ, негативно влияющих на работоспособность процессов, обеспечивающих минимизацию угроз жизни и здоровью населения

10 10 Диаграммы рассеивания Диаграммы рассеивания – средство поиска зависимости между ОПЖ и социально-экономическими факторами(данные по регионам России за 2010 г.) Попытки обнаружить зависимость между ОПЖ и величиной четырех критериев, характеризующих социально-экономическое положение регионов: ВВП, рейтинг социально- экономического положения регионов, рейтинг отношения доходов населения к стоимости фиксированного набора товаров и услуг, рейтинг безработицы, показали, что такой зависимости нет. Судя по коэффициенту детерминации (R 2 ), вариация регионов по ОПЖ в 2010 г., лишь в 0,2-7,6% случаев определялась колебаниями этих рейтингов. Т.О., в 92,6-99,8% случаев дисперсия регионов по ОПЖ обуславливалась другими источниками. R 2 линейный= 0,002 R 2 линейный =0,041 R 2 линейный =0,043 R 2 линейный =0,076

11 11 Диаграммы рассеивания Диаграммы рассеивания – средство поиска зависимости между индексом Ppm и откликами воздействия на здоровье некоторых социальных и поведенческих факторов (данные по округам России за гг.) Далее оценена способность некоторых социальных и поведенческих факторов влиять на Ppm. Оказалось, что в гг. из четырех факторов только два оказывали определенное влияние на Ppm. Откликом негативного действия этих факторов являлись самоубийства и смертность от случайного отравления алкоголем. По нашему мнению эти два показателя отражают уровень качества жизни людей. С ростом их значений величина Ppm снижалась и наоборот. R 2 линейный =0,014 R 2 линейный =0,161 R 2 линейный =0,349 R 2 линейный =0,643

12 12 На наш взгляд нестабильность исследуемых процессов определяется двумя группами причин: одна объединяет факторы риска и угроз, а другая представляет систему МП, которая призвана минимизировать эти угрозы. Для предотвращения нежелательных клинических исходов используется система профилактики, состоящая из трех уровней. Из них два связаны с МП. Т.О., с позиций клинической эпидемиологии, МП играет ключевую роль в профилактике нежелательных клинических исходов, особенно преждевременной смертности. Перечень основных групп факторов риска и биологические механизмы их влияния на клинические исходы массовых неинфекционных заболеваний Предотвратимой смертности Уровни профилактики нежелательных клинических исходов с позиций Европейского Сообщества «Предотвратимой смертности»

13 13 Диаграммы рассеивания Диаграммы рассеивания – средство оценки результативности вторичной профилактики острого инфаркта миокарда (ОИМ) и смертности от болезней системы кровообращения (БСК), через раннее выявление и лечение артериальной гипертензии (АГ) в РФ гг. Чем раньше выявлена АГ, тем результативней профилактика ОИМ и преждевременной смертности от этой причины. В гг. эта закономерность не работала в большинстве регионов. В пяти округах связь между АГ и ОИМ обратная. При этом, исходя из (R 2 ) в Уральском округе 42% колебаний регионов по частоте ОИМ определялись вариацией регистрации новых случаев АГ. Чем больше выявлялось АГ, тем выше шансы минимизировать угрозу ОИМ. В Дальневосточном округе величина этого показателя составляла 6,2%. В Сибирском и Северо-Западном округах связь между АГ и ОИМ прямая. Здесь рост выявления АГ не снижал а увеличивал угрозу ОИМ. При оценке влияния результативности на смертность от БСК, установлено, что между этими явлениями существует выраженная прямая зависимость. Чем больше отрицательное значение коэффициента корреляции между выявлением АГ и ОИМ, тем ниже смертность от БСК, и наоборот. Т.О., коэффициенты детерминации отражали результативность вторичной профилактики ОИМ. R 2 =0,422 R 2 =0,182 R 2 =0,159 R 2 =0,076 R 2 =0,062 R 2 =0,026 R 2 =0,135

14 14 Формирование канонической переменной интегральной количественной оценки качества и результативности МП и их влияния на работоспособность процессов, отвечающих за профилактику преждевременной смертности от предотвратимых причин

15 15 Дискриминантный анализ и регрессионное моделирование Дискриминантный анализ и регрессионное моделирование – средства оценки зависимости между результативностью МП и индексом Ppm ( гг.) Для определения количественной зависимости между ОПЖ и Ppm, с одной стороны, и результативностью МП, с другой разработана математическая модель переменной, дающей интегральную количественную оценку результативности МП в минимизации угроз жизни и здоровью населения. С помощью диаграммы рассеивания оценена зависимость колебаний регионов по показателям стандартизованной смертности в гг. от вариации этой переменной. При этом регионы по уровням смертности разбиты на три кластера. Судя по R 2 более 76% колебаний регионов по показателям смертности можно связать с вариацией результативности МП. При содействии регрессионного анализа оценена способность этой переменной и некоторых других показателей, изменять значения индекса Ppm.

16 16 Регрессионное моделирование и дискриминантный анализ Регрессионное моделирование и дискриминантный анализ – средства оценки зависимости между результативностью медицинской помощи и индексом Ppm ( гг.) Установлено, что Ppm связан с двумя факторами, один из которых отражал результативность МП, а другой в виде показателя смертности от отравления алкоголем служил индикатором качества жизни жителей России. Первый фактор более значим. При его увеличении Ppm возрастал, в то время как, рост второго фактора давал обратный эффект. С помощью полиномиального тренда и диаграмм рассеивания, осуществлен прогноз способности выбранных факторов обеспечить желаемое значение индекса Ppm, равное 1,87. Из левой диаграммы видно, что снижение смертности от случайного отравления алкоголем с 36 до 0 случаев на 100 тыс. жителей, привет к росту Ppm с 0,2 до 0,4, что явно недостаточно. Судя по правой диаграмме, рост результативности МП с -2 до 12 дискриминантных баллов обеспечит нарастание Ppm с 0,2 до 1,87. Т.О., из двух факторов, предпочтенье следует отдать результативности МП, так как она может увеличить Ppm до заветного уровня, равного 1,87.

17 17 Постановка и проверка гипотезы, раскрывающей связь между ОПЖ и результативностью МП

18 18 Формулировка и проверка гипотезы о связях между ожидаемой продолжительностью жизни жителей Российской Федерации и результативностью медицинской помощи Для объяснения связи между результативностью МП и нежелательными клиническими исходами выдвинута гипотеза, что вариация преждевременной смертности определяется разной распространенностью среди населения патологических состояний и степенью их декомпенсации. Очевидно, чем раньше и в большем объеме будут выявлены эти состояния, тем ниже уровень их декомпенсации, и меньше смертность населения. На правомочность этой гипотезы указывали данные, представленные в таблице. Видно, что в кластере высокой смертности число летальных исходов в 1,3 раза выше, чем в кластере с низкой смертностью. Иная ситуация с распространенностью и заболеваемостью. Здесь наибольшие значения отмечались в кластере с низкой смертностью. В итоге кратность различия кластеров по этим показателям меньше 1. Априори каждому случаю смерти от конкретной причины характерно наличие в популяции населения определенного количества патологических состояний с четким спектром клинических форм, от латентной до крайне тяжелой. Следовательно, если сложить распространенность и заболеваемость и разделить на показатель смертности, то можно измерить полноту выявления патологических состояний, и окажется, что она выше в кластере с низкой смертностью. Если же летальные исходы разделить на распространенность и заболеваемость, то можно измерить уровень декомпенсации патологических состояний, которая оказалось выше в кластере с высокой смертностью. Данные за гг. по регионам РФ

19 19 Диаграммы рассеивания и регрессионный анализ Диаграммы рассеивания и регрессионный анализ – средство определения приоритетов в повышении результативности медицинских мероприятий до требуемого уровня Для интегральной оценки полноты выявления заболеваний и уровня их декомпенсации разработаны математические модели для двух дополнительных переменных. Одна использовалась для оценки полноты выявления заболеваний, а другая для измерения уровня декомпенсации этих состояний. Степень зависимости данных переменных с результативностью МП, визуализирована на левой диаграмме. Судя по R 2, более 97% вариации округов по результативности МП, определялись вариацией этих переменных. В округах с положительными значениями результативности МП полнота выявления заболеваний была высокой, а уровень их декомпенсации низкий. В округах, где результативность МП располагалась в отрицательной зоне, все было наоборот. При оценке способности этих переменных обеспечить повышение результативности МП установлено, что снижение уровня декомпенсации заболеваний до -3 баллов, приведет к росту результативности МП до 4 баллов, что явно недостаточно. Увеличение полноты выявления заболеваний до 14 баллов, позволит поднять результативность МП до требуемого уровня (12 баллов).

20 20 Определение территорий риска, где действуют особые причины низкой результативности МП

21 21 Контрольные карты Шухарта Контрольные карты Шухарта – средство определения округов и регионов, где действуют особые причины низкой результативности медицинской помощи (РФ гг.) С помощью карт Шухарта дана оценка федеральных округов и регионов Уральского округа на наличие особых причин нежелательных отклонений, как в результативности МП, так и в уровнях смертности населения трудоспособного возраста в гг. Верхние карты иллюстрируют состояние результативности МП, слева – по округам, справа – по регионам Уральского округа Нижние карты отражают уровни смертности населения трудоспособного возраста. Видно, что территории, вышедшие из-за действия особых причин, за нижние контрольные пределы по результативности располагались над верхними контрольными пределами по смертности и наоборот. Уральский округ неоднороден. В трех регионах, где результативность МП была такой же низкой, как в С-Западном и Дальневосточном округах, там показатели смертности в трудоспособном возрасте такие же высокие, как и в этих двух федеральных округах 1.Центральный 2.С-Запад 3.Южный 4.Приволжский 5.Уральский 6.Сибирский 7.Дальневосточный К. Курганская С. Свердловская Т. Тюменская Х. ХМАО Я. ЯНАО Ч. Челябинская

22 22 Контрольные карты Шухарта с уровня региона Контрольные карты Шухарта – средство оценки адекватности разработанных подходов для определения территорий риска с уровня региона, где действуют особые причины низкой результативности медицинской помощи (Тюменская область без округов гг.) Разработанный подход хорошо работал не только на федеральном но и на региональном уровне и даже в отдельных поликлиниках. На верхней карте визуализирован разброс 23 административных территорий Тюменской области по результативности МП. Видно, что на трех территориях в гг. имелись особые причины. В результате эти территории расположились под нижним контрольным пределом. Как видно из нижней карты, следствием недостаточной результативности являлась высокая смертность населения трудоспособного возраста этих территорий. В итоге они вышли за верхний контрольный предел.

23 23 Контрольные карты Шухарта с уровня отдельных поликлиник Контрольные карты Шухарта – средство оценки адекватности разработанных подходов для определения территорий риска с уровня отдельных поликлиник, где действуют особые причины низкой результативности медицинской помощи (г. Тюмень) Адекватность разработанного подхода продемонстрирована и с уровня поликлиник. На верхней карте представлен разброс результативности МП в гг. на 27 терапевтических участках одной из поликлиник Тюмени, которая обслуживает более 60 тыс. жителей города. Видно, что четыре участка располагались над верхним контрольным, а три участка под нижним пределом. На всех этих участках действовали особые причины, но разного генеза. На четырех участках они обеспечивали высокую результативность МП, а на трех, напротив снижали результативность. В результате, как это видно из нижней карты, население трудоспособного возраста с участков с высокой результативностью МП имело низкую смертность, без учета травм, в то время как на участках с низкой результативностью все было наоборот.

24 24 Заключение: На протяжении гг. в РФ ОПЖ имела тенденцию к росту. Вместе с тем, работоспособность процессов, отвечающих за минимизацию угрозы жизни и здоровью населения трудоспособного возраста и профилактику преждевременной смертности от предотвратимых причин, продолжает оставаться крайне низкой. Существенное влияние на работоспособность этих процессов оказывает результативность МП в удовлетворении ключевых потребностей и ожиданий пациентов, среди которых главные - раннее, полное выявление и результативное лечение всех патологических состояний, возникающих у пациентов, способных угрожать их жизни и здоровью. В гг. более 76% колебаний регионов России по величине стандартизованной смертности населения определялись вариацией результативности МП и только 24% связаны с другими факторами.

25 25 Заключение: В ходе исследования удалось определить особые причины вариации регионов по результативности МП, которые детерминировались полнотой и своевременностью выявления патологических состояний у населения и профилактикой их декомпенсации за счет амбулаторной помощи. Установлено, что для обеспечения выхода каждого региона на уровень ОПЖ в 75 лет, необходимо увеличить полноту выявления патологических состояний среди населения на ранних стадиях их развития, доведя значения соответствующей переменной до баллов, что в пересчете на 100 тыс. взрослых жителей составит 206 тысяч случаев. Это приведет к снижению смертности населения трудоспособного возраста до 278 случаев на 100 тыс. жителей. При этом ОПЖ возрастет до 77 лет.

26 26 Заключение: Определенную помощь в решении этой задачи может оказать социально-гигиенический мониторинг, который должен быть ориентирован не только на факторы риска, но и на результативность МП в способности удовлетворять потребности пациентов и других заинтересованных сторон. Основными инструментами анализа и оценки результатов этого мониторинга должны стать дискриминантный анализ, контрольные карты Шухарта и диаграммы рассеивания.

27 27 Благодарю за внимание!