«Полемика», выпуск 12 Л. А. Королева. Власть и советское диссидентство. (Окончание) А. С. Макарычев. Регионализм и территориальное устройство в пост-тоталитарных странах... Ю. И. Лахмоткина. Антимонопольная политика в странах - членах СНГ. Е. М. Левинтова. Российская интеллектуальная элита и ее дискурс (1992-2001 гг.) В. А. Сергеев. Проблемы продвижения российской наукоемкой продукции на мировой рынок Э. В. Карюхин, Е. С. Матюнин. Математическое моделирование геронтологических организаций... Т. А. Фомина. Американизация России: миф или реальность? Н. А. Сухомлинова. "Современные Приемы Менеджмента" — как это было С. С. Макеев. Шесть шляп одного семинара

Математическое моделирование геронтологических организаций и их информационное сопровождение

Э. В. Карюхин
Врач-геронтолог,
Президент Регионального общественного фонда
помощи престарелым "Доброе дело" (Москва)

Е. С. Матюнин
Аспирант Вычислительного центра им. А. А. Дородницына РАН
(Отдел вычислительных методов прогнозирования,
Сектор математического моделирования в экологии и медицине)

Население России стареет, т. е. увеличивается доля лиц старше трудоспособного возраста в общей численности населения. Цель данной работы — создание системы поддержки решений, направленных на повышение качества жизни людей старшего поколения. Один из путей достижения этой цели, по мнению авторов, — применение математического моделирования для создания оптимальной структуры и управления геронтологической поддерживающей организации, а также обучение персонала.

1. Характеристики объектов исследования

Объекты исследования в данной работе — общественная организация геронтологического ухода на дому, а также группа пожилых и старых пациентов, получавших медицинскую и социальную помощь на дому. В данном разделе представлены некоторые основные характеристики группы пожилых и старых пациентов, выявленные методом эмпирического наблюдения.

Группа пожилых и старых людей была разделена по возрастным группам - до 60 лет, 60-69 лет, 70-79 лет, 80-89 лет и 90 лет и старше. Большинство составили женщины. Значительная часть пациентов была способна покидать пределы своего жилища самостоятельно или при помощи посторонних лиц, часть не могла этого сделать, а часть пациентов была прикована к постели. Часть исследуемых являлась инвалидами 2-ой и 1-ой групп.

Практически все обследуемые страдали хроническими или острыми заболеваниями различных систем, органов, тканей, последствиями переломов костей и обращались за врачебной помощью на дом к различным специалистам. Потребность в консультативных и других услугах врачей-специалистов была обусловлена также тем, что районные амбулаторные учреждения часто не способны предоставить консультативную врачебную помощь старым людям на дому.

Обращаемость пожилых и старых людей за врачебной медицинской помощью на дом различалась в зависимости от врачебного профиля и была максимальной у терапевтов. Различия также касались и возрастно-половых соотношений. В разных возрастных группах обращаемость к врачам была различной: минимальной у людей до 60 лет, возрастала в группе 80-летних и вновь снижалась в группе 90-летних и старше. Обращаемость женщин всех возрастных групп к врачам различных специальностей была выше, чем у мужчин. Различия носили также сезонный характер: обращаемость за медицинской помощью нарастала осенью и достигала пика в зимне-весенний период, снижаясь летом. Частота повторных (активных) визитов на дом также различалась между врачами разных специальностей.

Для получения разнообразных статистических данных, характеризующих группу пожилых и старых пациентов, было принято решение о создании компьютерной базы данных (БД) и последующей ее обработки. БД необходима для выявления закономерностей функционирования геронтологической популяции и геронтологической организации.

2. База данных геронтологической популяции

Созданная БД насчитывает около 7500 строк и имеет следующую структуру.

• Рубрика "дата визита": указание на число, месяц и год визита врача на дом пациента.
• Рубрика "ФИО": указаны фамилия, имя и отчество пациентов, обращавшихся за медицинской и социальной помощью.
• Рубрика "пол": указан пол, обратившихся пациентов.
• Рубрика "год рождения": указан год рождения (там, где был отмечен врачами), обратившихся пациентов.
• Рубрика "диагноз": указан перечень диагностированных заболеваний, как основных по профилю лечащего врача, так и сопутствующих. Сопутствующие диагнозы отмечались не всеми врачами, нередко они ограничивались лишь указанием на основное заболевание, по поводу которого было обращение пациента.
• Рубрика "рекомендации": перечислены рекомендации врачей, которые были даны на основании осмотров пациентов на дому. Рекомендации касались необходимых диагностических обследований (лабораторных, инструментальных), диетических и лекарственных назначений, физиотерапии, ЛФК, массажа, госпитализации. Фиксировались также назначения консультаций других врачей организации, специалистов иных лечебных учреждений.
• Рубрика "мобильность": отмечена степень двигательной активности пациентов, обращавшихся к врачам за медицинской помощью на дом. Термином "ходячий/ая" отмечены те пациенты, которые были способны самостоятельно покидать пределы квартиры; "мобильность нарушена" - означает, что пациент способен передвигаться самостоятельно только в пределах квартиры. Указание "лежачий" означает, что пациент на момент осмотра врача самостоятельно не передвигался и находился на постельном режиме.
• Рубрика "инвалидность": указаны степени инвалидности пациентов в тех случаях, когда это было отражено во врачебных записях.

Были разработаны экспертные задания на получение численных статистических результатов обработки БД, структурированных следующим способом.

1. Возрастно-половые соотношения

• Возрастные группы
• до 60 лет
• 60-69 лет
• 70-79 лет
• 80-89 лет
• 90 лет и старше
• Половые

2. Врачебная активность на дому

• Общие показатели
• По врачебным специализациям
• По возрасту и полу пациентов
• По функциональному статусу пациентов
• По клиническому статусу пациентов
• По времени года

3. Функциональный статус пациентов

• Степени нарушения мобильности
• Степени нарушенной мобильности по возрасту и полу
• По врачебной активности среди пациентов с нарушенной мобильностью

4. Клинический статус пациента

• Клинические возрастно-половые возрастные показатели
• Распространенность заболеваний

Ниже показаны некоторые результаты компьютерной обработки (программа Access) геронтологической Базы данных.

Распределение пациентов по возрастным группам

Распределение женщин-инвалидов по возрастным группам

Распределение мужчин-инвалидов по возрастным группам

Соотношение визитов врачей различных специальностей

Соотношение ходячих пациентов и пациентов с нарушенной мобильностью и лежачих по специальности

Распределение визитов к пациентам с нарушенной мобильностью и лежачим по сезонам

Распределение визитов к ходячим пациентам по сезонам

Соотношение визитов к ходячим пациентам и к остальным по сезонам

Распределение по сезонам визитов врачей разных специальностей

3. Математическая модель системы геронтологического ухода

Описания геронтологического пациента могут включать в себя от 2-3 до тысячи параметров. Состояние здоровья пациента можно охарактеризовать словами "здоров" и "болен", а можно дать подробное описание состояния пациента и истории болезни с помощью большого количества параметров (температура, давление, пульс и др.). Однако для проблем управления существенным кажется выделение нескольких параметров (групп параметров). Эти параметры должны давать хорошую и не слишком сложную картину пациента. Воздействуя управляющими решениями на выделенные параметры, можно воздействовать на всю совокупность параметров в целом.

Состояние пациента геронтологической организации оценивается нами по оригинальным формам Гериатрической и Социальной оценок статусов. Они представляют собой тематические группы вопросов об объекте исследования. Например, является ли пациент инвалидом (с указанием группы инвалидности), какими заболеваниями он страдает, какие испытывает социальные потребности и нужды. Кроме изучения индивидуальных параметров состояния, в данном исследовании использовано и изучение параметров группы пациентов при помощи созданной Базы данных. Это позволило выяснить, сколько, например, инвалидов 1 группы в данном множестве пациентов; или сколько пациентов старше 90 лет и т.д. Множество ответов на эти вопросы может быть и исчисляемым, и бесконечным. Эти возможные ответы можно пронумеровать. Ответы на вопросы являются признаками или параметрами. Набор параметров дает описание объекта и является элементом признакового пространства. Размерность этого пространства равняется количеству признаков, а всевозможные наборы значений параметров образуют множество его точек.

Объектом управления описываемой математической модели является геронтологическая популяция, находящаяся в признаковом пространстве внутри некоторого контура, который ограничивает область жизненного функционирования представителей популяции. Состояния пациентов описываются точками признакового пространства. При этом каждый представитель в силу состояния здоровья, функционального, а также социального статусов соответствующего пациента находится в разной степени удаленности от перехода через контур в статус летальный. Внешняя область контура определяется нами как зона летальности или критическая зона. Можно говорить, геронтологические пациенты имеют множественность параметров жизненного функционирования. Если состояние объекта управления существенно меняется, то изменяется набор признаков и состояние описывается другой точкой пространства. Причем оказывается, что с ухудшением состояния (например, при обострении какого-либо хронического заболевания, повлекшего изменение состояния геронтологического пациента) можно утверждать, что пациент приближается к контуру, отделяющего его от критической зоны (зоны летальности), что сопровождается уменьшением параметров благополучия.

В нашем случае геронтологическая организация (субъект управления) управляет пациентом или группой пациентов (объектом управления). Для лучшего понимания модели управления предлагается следующая схема.

Дадим описание элементов этой схемы.

X - состояние объекта. Слово "состояние" в данном случае надо понимать в самом общем смысле.

Y=F(X) - измерение состояния объекта. Например, у больного можно измерить давление и пульс, узнать, что его беспокоило вчера и т. д.

По измерениям Y делается оценка состояния объекта Z=G(Y) .Например, по данным медицинских приборов, действиям и рассказам пациента можно определить, чем он болен.

R - ресурсы, которыми обладает организация. Ресурсы имеют кадровую, материально-техническую и денежную составляющие.

На основе оценки состояния объекта управления Z и ресурсов R с помощью критериальной функции C(Z, R) определяется управление U. То есть функция U=C(Z, R) показывает, какие действия в данной ситуации выгоднее совершить.

Наиболее спорным моментом в данной модели является выбор критериальной функции. Дело в том, что не все люди едины в своих предпочтениях. Поясним это на следующем примере. Предположим, что есть группа больных. В основном эта группа состоит из больных средней тяжести, а меньшинство составляют тяжелые больные. У организации нет возможностей помочь всем полностью. Если она окажет полную комплексную помощь тяжелым больным, то остальные, а их - большинство, останутся без внимания. Если она окажет помощь всем понемногу, то тяжелые больные получат гораздо меньше, чем им надо. Что делать?

Часто критерии основываются на значениях параметров, которые в рамках модели стремятся улучшить. Геронтологическая организация заинтересована в том, чтобы у их пациентов была большая продолжительность жизни, малое количество заболеваний, чтобы пациенты мало нуждались в социальных услугах, чтобы большая часть пациентов была довольна своей жизнью и во многом другом. Соответствующие параметры можно выразить численно и просуммировать с нужными коэффициентами. Тогда получится то, что принято называть интегральным показателем. Каждая услуга повышает этот интегральный показатель, но нужно стремиться максимально увеличить этот интегральный показатель.

4. Выводы

Разработка математической модели показала, что выбор управления сложен, так как зависит от многих факторов, и объективных и субъективных. Чтобы учесть все эти факторы, нужна компьютерная обработка информации, использующая математические методы.

Обработка базы данных дала ряд неожиданных и неочевидных показателей, которые, безусловно, полезны для организации работы геронтологической организации. Для этого усилиями математиков и геронтологов создается интернет-сайт для дистанционного обучения персонала геронтологических организаций.

5. Заключение

Эта работа может быть полезна для:

• выявления демографических показателей;
• изучения деятельности врачей различных специальностей, работающих на дому, с целью планирования эффективных геронтологических служб;
• изучения функционального статуса пожилых и старых людей, учет которого необходим для создания геронтологических служб, в том числе на дому.

Клинические показатели важны для изучения структур заболеваемости, обращаемости за медицинской помощью на дом. Это также необходимо для планирования эффективных профилактических и терапевтических вмешательств.

Полученные данные будут полезны студентам медицинских и социальных вузов, специалистам геронтологического профиля, организаторам здравоохранения и системы социальной поддержки людей старшего поколения в регионах страны.

6. Литература

1. Матюнин Е.С., Изгачева Т. С., Казакова Т. В., Карюхин Э. В., Стрижов В. В., Шакин В. В. Математическое моделирование и информационная поддержка геронтологических организаций. М.: ВЦ РАН, 2001.
2. Биосистемы в экстремальных условиях /под редакцией В. В. Шакина/. М.: ВЦ РАН, 1996.
3. С. А. Айвазян. Интегральные индикаторы качества жизни: их построение и использование в социально экономическом управлении и межрегиональных сопоставлениях. М.: ЦЭМИ РАН, 2000.
4. Работа выполняется при поддержке РФФИ (грант N00-01-00197). Создание СУБД финансируется британской программой "Партнерство в сфере здравоохранения и социальной помощи".