Введение
Состояние здоровья населения — это комплексное явление, которое определяется множеством детерминант, находящихся в сложных ассоциациях друг с другом. К таким детерминантам относят социально-экономические и экологические факторы [1, 2], показатели деятельности учреждений здравоохранения [3, 4]. Согласно определению Всемирной организации здравоохранения, социальные детерминанты здоровья — это немедицинские факторы, которые влияют на потенциал в достижении хорошего здоровья и благополучия. Это условия, в которых люди рождаются, растут, работают, живут и стареют, а также множество других факторов, формирующих условия повседневной жизни [5].
Для того чтобы измерить социально-экономические и экологические факторы, их вариабельность и в последующем их влияние на здоровье населения используются индексы депривации [6]. Эти факторы могут оказывать влияние на ассоциацию деятельности системы здравоохранения со смертностью, поэтому в зарубежных исследованиях они используются для выявления территорий с высокой потребностью в медицинской помощи с целью привлечения медицинских кадров и других материально-технических ресурсов здравоохранения, а также для оптимизации работы медицинских учреждений и улучшения доступности и качества медицинской помощи.
В ряде отечественных исследований изучались связи между показателями доступности и качества медицинской помощи и смертностью населения, при этом результаты данных исследований позволяют предположить, что на связь между медико-организационными показателями и смертностью могут влиять территориальные социально-экономические и экологические характеристики регионов. Так, А.В. Кашепов обнаружил положительную связь общего коэффициента смертности (с 2000 по 2020 г.) с обеспечением населения местами в больничных учреждениях и отсутствием связи с числом врачей на 1000 населения и расходами на здравоохранение [7]. М.Г. Колосницына и М.Ю. Чубаров, проведя регрессионный анализ, установили отсутствие ассоциаций смертности от инфекционных болезней с численностью врачей всех специальностей на 10 тыс. жителей региона и мощностью амбулаторно-поликлинических учреждений (АПУ) на 10 тыс. жителей региона [8]. Таким образом, результаты исследований ассоциации медико-организационных показателей с уровнем смертности не всегда однозначны.
Цель исследования — изучить ассоциации медико-организационных показателей и уровня общей смертности в зависимости от социально-экономической и экологической депривации регионов России.
Материалы и методы
Источники данных
Медико-организационные показатели за 2010—2019 гг. взяты из статистических сборников Федеральной службы государственной статистики [9] и ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» Минздрава России. Показатели общей смертности за 2010—2019 гг. взяты из статистических сборников Федеральной службы государственной статистики.
Зависимая переменная
Абсолютные значения общей смертности за 2010—2019 гг.
Независимые переменные: показатели доступности и качества медицинской помощи
При изучении ассоциации медико-организационных показателей с уровнем общей смертности в качестве независимых переменных рассматривались 11 показателей доступности и качества медицинской помощи:
— кадровые ресурсы и инфраструктура системы здравоохранения (численность врачей всех специальностей на 10 тыс. населения, численность среднего медицинского персонала на 10 тыс. населения, численность врачей скорой медицинской помощи (СМП) на 10 тыс. населения, численность среднего медицинского персонала СМП на 10 тыс. населения, численность врачей общей практики на 10 тыс. населения, количество больничных организаций и количество АПУ);
— показатель обеспеченности населения больничными койками (количество больничных коек на 10 тыс. населения);
— фактическая мощность АПУ — количество посещений в смену (на 10 тыс. населения);
— показатели использования коечного фонда — средняя занятость койки в году (в днях), средняя длительность пребывания больного на койке в году (в днях).
Другие независимые переменные
При изучении ассоциации депривации с общей смертностью регрессионные модели скорректированы по полу, возрасту (возрастные группы) и году смерти (категориальный показатель). Депривация территорий измерялась с помощью российского индекса депривации (РИД), который состоит из социально-экономических и экологических показателей. Подробная информация о создании индекса опубликована ранее [10].
Статистический анализ
На рис. 1 представлены этапы исследования.
Рис. 1. Этапы исследования.
Для установления связи между медико-организационными показателями и смертностью (абсолютные значения) использовалась отрицательная биноминальная регрессия. В регрессионные модели включены эффекты модерации, что позволяет проверить гипотезу о том, что влияние независимой переменной на зависимую переменную определяется значениями другой независимой переменной (модератора — показателя депривации территории). Модератор — это переменная, влияющая на направление и/или силу связи между независимой и зависимой переменными [11]. Оптимальность полностью скорректированных статистических моделей (насколько хорошо модели соответствуют данным, из которых они созданы) оценивалась по четырем показателям: информационный критерий Акаике, байесовский информационный критерий [12], квадратный корень из среднеквадратичной ошибки и псевдо-R2 Нагелькерке. Целью оценки оптимальности модели являлись отбор подходящих независимых переменных и целесообразность включения эффекта модерации в модели. В ходе проведения анализа установлено, что наиболее оптимальными являются полностью скорректированные модели, в которых учитывается эффект модерации (результаты не показаны).
Уравнение полностью скорректированной модели отрицательной биноминальной регрессии без эффекта модерации выглядит следующим образом:
log(dk)=β0+β1dep+ β2year,
где dk — количество случаев смерти в k году; year — год смерти; dep — депривация.
log(dk)=β0+β1dep+β2sex+β3age+β4year,
где dk — количество случаев смерти в k году; year — год смерти; dep — депривация; sex — пол; age — возраст.
Уравнение полностью скорректированной модели отрицательной биноминальной регрессии с включенным двусторонним эффектом модерации выглядит следующим образом:
log(dk)=β0+β1dep+β2medk+β3year+β4(dep·medk),
где dk — количество случаев смерти в k году; year — год смерти; dep — депривация; medk — показатель доступности и качества медицинской помощи в k году.
Дополнительно рассчитывались интервалы Джонсона—Неймана для оценки уровня депривации, при котором медико-организационные показатели и общая смертность негативно ассоциированы (увеличение медико-организационных показателей уменьшает количество смертей).
Результаты считали статистически значимыми при p<0,05. Статистический анализ выполнен с использованием среды R 4.4.1.
Результаты
Ассоциация медико-организационных показателей с уровнем общей смертности
В табл. 1 представлены результаты регрессионного анализа. Не выявлена статистически значимая связь между общей смертностью, численностью врачей общей практики (на 10 тыс. населения) и численностью врачей всех специальностей (на 10 тыс. населения). Также нет статистически значимой связи между численностью среднего медицинского персонала СМП (на 10 тыс. населения) и общей смертностью. В то же время увеличение на единицу численности среднего медицинского персонала (на 10 тыс. населения) ассоциировано со снижением общей смертности на 2,9%. Увеличение на единицу средней длительности пребывания больного на койке в году (в днях), средней занятости койки в году (в днях) ассоциировано со снижением смертности на 15,4 и 2,9% соответственно. Увеличение на единицу среднего количества посещений АПУ на 1 жителя в год ассоциировано со снижением смертности на 6,8%.
Таблица 1. Регрессионный анализ ассоциаций медико-организационных показателей с уровнем общей смертности
| Медико-организационный показатель | MRR* | 95% ДИ | p | Изменения значений смертности при увеличении на единицу медико-организационного показателя |
| Численность врачей общей практики (на 10 тыс. населения) | 1,056 | 0,968; 1,156 | 0,2 | Статистически незначимо |
| Численность врачей всех специальностей (на 10 тыс. населения) | 1,003 | 0,998; 1,009 | 0,3 | Статистически незначимо |
| Численность среднего медицинского персонала (на 10 тыс. населения) | 0,971 | 0,968; 0,974 | <0,001 | –2,9% |
| Количество больничных организаций | 1,018 | 1,017; 1,019 | <0,001 | +1,8% |
| Количество АПУ | 1,003 | 1,003; 1,004 | <0,001 | +0,3% |
| Средняя занятость койки в году (в днях) | 1,004 | 0,999; 1,009 | 0,085 | Статистически незначимо |
| Средняя длительность пребывания больного на койке в году (в днях) | 0,846 | 0,795; 0,900 | <0,001 | –15,4% |
| Количество больничных коек (на 10 тыс. населения) | 0,971 | 0,967; 0,976 | <0,001 | –2,9% |
| Среднее количество посещений АПУ на 1 жителя в год | 0,932 | 0,884; 0,983 | 0,008 | –6,8% |
| Численность врачей СМП (на 10 тыс. населения) (2010—2015 гг.) | 1,127 | 1,026; 1,241 | 0,014 | +12,7% |
| Численность среднего медицинского персонала СМП (на 10 тыс. населения) (2010—2015 гг.) | 1,000 | 0,999; 1,000 | 0,6 | Статистически незначимо |
Примечание. * — регрессионные модели скорректированы по году смерти; СМП — скорая медицинская помощь; АПУ — амбулаторно-поликлинические учреждения.
В то же время не выявлена ассоциация между общей смертностью и количеством медицинских организаций, как амбулаторных, так и стационарных. А ассоциация показателей работы СМП была ожидаемо обратной, увеличение численности врачей СМП ассоциировалось с повышением уровня общей смертности.
Ассоциация депривации регионов с уровнем общей смертности
В табл. 2 представлены результаты регрессионного анализа. В скорректированных по возрасту, полу и году смерти моделях при увеличении на единицу значений общей, экономической и экологической депривации наблюдается увеличение смертности на 10,5, 9,9 и 5% соответственно. В то же время при увеличении значения социальной депривации на единицу общая смертность уменьшается на 4,6%.
Таблица 2. Ассоциации депривации (общей, социальной, экономической и экологической) с уровнем общей смертности (2010—2019 гг.) всего населения
| Показатель депривации | MRR* | 95% ДИ | p | Изменения значений смертности при увеличении на единицу значения депривации |
| Российский индекс депривации | 1,105 | 1,098; 1,112 | <0,001 | +10,5% |
| Социальный элемент | 0,954 | 0,951; 0,958 | <0,001 | –4,6% |
| Экономический элемент | 1,099 | 1,095; 1,103 | <0,001 | +9,9% |
| Экологический элемент | 1,050 | 1,046; 1,054 | <0,001 | +5% |
Примечание. * — регрессионные модели скорректированы по полу, возрасту (возрастные группы) и году смерти (категориальный показатель); ДИ — доверительный интервал; MRR — отношение уровней смертности.
Ассоциации между медико-организационными показателями и уровнем общей смертности в зависимости от уровня региональной депривации
Проведен анализ модерации для проверки гипотезы. В анализе без учета депривации, представленном выше, не выявлена ассоциация числа врачей всех специальностей и врачей общей практики и смертности. Однако при учете уровней депривации ассоциация с числом врачей оказалась разнонаправленной. Установлено, что в наиболее депривированных регионах (регионы со значениями депривированности >–0,16), увеличение численности врачей всех специальностей (на 10 тыс. населения) ассоциировано с уменьшением количества случаев смерти (рис. 2 на цв. вклейке). Увеличение численности врачей общей практики (на 10 тыс. населения) на наиболее депривированных территориях (регионы со значениями депривированности >0,15) также ассоциировано с уменьшением количества случаев смерти (см. рис. 2).
Рис. 2. Двусторонний эффект модерации, где независимая переменная — медико-организационный показатель, модератор — депривация региона, зависимая переменная — количество случаев смерти.
Здесь и на рис. 3: зеленая линия — наименее депривированные регионы; красная линия — наиболее депривированные регионы; АПУ — амбулаторно-поликлинические учреждения; РИД — российский индекс депривации.
Увеличение среднего количества посещений АПУ на 1 жителя в год на наиболее депривированных территориях (регионы со значениями депривированности >–0,28) ассоциировано с сокращением количества случаев смерти (рис. 3 на цв. вклейке).
Рис. 3. Двусторонний эффект модерации, где независимая переменная — медико-организационный показатель, модератор — депривация региона, зависимая переменная — количество случаев смерти.
Среднее количество посещений АПУ ассоциировано со снижением общей смертности во всех трех группах регионов, анализируемых по уровню депривации, однако в регионах с высоким уровнем депривации эта ассоциация была особенно выраженной.
Калькулятор для оценки общей смертности (абсолютные значения) в России
На основе статистической модели с двусторонним эффектом модерации, использованной в нашем исследовании, разработан калькулятор, который позволяет прогнозировать абсолютные значения смертности в зависимости от года смерти, численности врачей общей практики (на 10 тыс. населения) и значения уровня общей депривации для каждого региона (рис. 4). Для удобства использования все значения депривации преобразованы в значения в диапазоне от 0 до 100, при этом 0 — наименее депривированная территория, 100 — наиболее депривированная. Ссылка на калькулятор: https://nomcvdepriv.shinyapps.io/general/
Рис. 4. QR-код калькулятора для оценки общей смертности (абсолютные показатели) в России.
Например, при условии сохранения существующих ассоциаций в модели в 2025 г. в регионе с уровнем общей депривации 80 при численности врачей общей практики 1,7 на 10 тыс. населения число умерших составит 9943. Если увеличить численность врачей общей практики с 1,7 до 3 на 10 тыс. населения, то число умерших снизится и составит 6040.
Обсуждение
Общая смертность — это сложный индикатор состояния здоровья населения, который определяется большим количеством факторов и их взаимодействием.
Результаты нашего исследования демонстрируют различия влияния показателей доступности и качества медицинской помощи на общую смертность в зависимости от уровня депривации регионов Российской Федерации. Нами установлено, что увеличение численности врачей всех специальностей и врачей общей практики в наиболее депривированных регионах ассоциировано с более низкими показателями общей смертности.
Сопоставление результатов нашего исследования с результатами других исследований имеет ряд ограничений вследствие различий методологии, а также того, что подобные исследования в Российской Федерации ранее не проводились. Так, в исследовании, проведенном в Ирландии [13], установлено, что в округах с более низким уровнем депривации обеспеченность врачами общей практики связана с сокращением количества случаев госпитализации. M. Hossain и соавт. установили, что распространенность хронической болезни почек и нагрузка на 1 врача общей практики были значительно выше в наиболее депривированных районах [14]. В других исследованиях вместо сложного индекса использовали уровень дохода, что характеризует только экономическую сторону депривации, и установили, что неравенство доходов на территориальном уровне и обеспеченность врачами общей практики в значительной степени связаны с показателями здоровья населения [15, 16].
В исследовании показана критически значимая роль первичного звена здравоохранения для снижения смертности населения. Именно в наиболее депривированных регионах увеличение среднего количества посещений АПУ на 1 жителя в год ассоциировано со снижением уровня общей смертности так же, как и увеличение численности врачей общей практики, работающих преимущественно в учреждениях СМП.
В целом результаты нашего исследования показывают важность многогранной оценки проблемы здравоохранения, так как модели с включенным эффектом модерации, где модератором являлась депривация региона, были наиболее оптимальными для анализа связи медико-организационных показателей с общей смертностью.
По причине того, что наше исследование является первым в России, необходимо проведение дальнейших исследований в данной области. Особый интерес представляют показатели доступности и качества медицинской помощи в сельской местности.
Преимуществом нашего исследования является то, что представленный индекс депривации не включает показатели деятельности учреждений здравоохранения, что позволяет нам детально изучить проблемы, связанные с доступностью и качеством медицинской помощи, и способствует принятию осознанных решений для разработки эффективных стратегий, которые в целом дают возможность обозначить вектор политики в отношении сектора здравоохранения.
Заключение
Ассоциации показателей доступности и качества медицинской помощи с общей смертностью могут модерироваться уровнями депривации регионов (социально-экономическими, экологическими и другими факторами). Первичная медико-санитарная помощь особенно важна и статистически значимо ассоциирована с уровнем общей смертности в регионах с высоким уровнем депривации.
Результаты нашего исследования позволяют использовать российский индекс депривации в качестве инструмента оценки территориальных условий проживания для анализа процессов формирования популяционного здоровья населения, а также для обоснования необходимости оптимизации региональных программ медицинской и профилактической помощи, ресурсного обеспечения региональной системы здравоохранения в России.
Вклад авторов: концепция и дизайн исследования — Зеленина А.А.; сбор и обработка материала — Зеленина А.А.; статистический анализ данных —Зеленина А.А.; написание текста — Зеленина А.А.; научное редактирование — Концевая А.В., Драпкина О.М.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Authors contribution: study design and concept — Zelenina A.A.; data collection and processing — Zelenina A.A.; statistical analysis — Zelenina A.A.; text writing — Zelenina A.A.; scientific editing — Kontsevaya A.V., Drapkina O.M.