В предыдущем сообщении^​1​᠎, посвященном анализу и разработке концептуальной базы современной психиатрической службы, описывались основные задачи ее развития и совершенствования. Для их решения были определены актуальные направления исследований: 1) мониторинг динамики медико-демографических процессов в стране и состояния психического здоровья населения; 2) оценка эффективности деятельности служб психического здоровья; 3) выбор оптимальных решений для совершенствования помощи и профилактики психических расстройств (ПР).

Результаты исследований в русле указанных направлений позволяют создать основу для решения тактических и стратегических задач организации современной службы психического здоровья: от проблем организации работы полипрофессиональных бригад до вопросов организации исследований в области классификации ПР.

Цель настоящего исследования — проведение системного анализа и построение базовых моделей организации психиатрической службы в России с учетом закономерностей формирования психического здоровья населения, определение факторов, влияющих на образование различных контингентов лиц с ПР, а также организационную и функциональную структуру психиатрических служб.

Материалом для данной работы послужили совокупность научных публикаций (отечественные и зарубежные), посвященных проблемам организации психиатрической помощи, а также результаты собственных исследований, выполненных в течение последних 25 лет.

В качестве источников информации использовали 1) данные официальной российской медицинской статистики об основных показателях деятельности психиатрических служб в период 1992—2014 гг. [1—4]; 2) данные официальной государственной статистики о медико-демографическом и социально-экономическом положении населения России в указанный период [2, 3]; 3) результаты клинических и социально-психологических исследований по изучению приверженности лечению больных шизофренией и членов их семей [5, 6].

В работе была использована методика системного анализа данных и аналитические методы, предложенные в предыдущих работах [7—14]. Все расчеты и статистические оценки значимости полученных моделей выполняли в среде MS Excel.

В современных условиях отчетливо выявляется зависимость психического здоровья людей от социально-экономических факторов и условий жизни. В предыдущей работе^​1​᠎ было обосновано, что методологический подход при проведении современных эпидемиологических, клинико-статистических и иных исследований должен базироваться на системном анализе и аналитико-экспертной оценке факторов, оказывающих влияние на состояние психического здоровья населения и организацию психиатрической помощи. В рамках этого направления авторами было построено более 40 моделей, связанных с оценкой психического здоровья населения, деятельностью психиатрических служб и соответствующих факторов, наиболее значимые из которых будут продемонстрированы в данном сообщении. Впервые основные аналитические модели этой зависимости на основе данных для РФ в период 1992—2008 гг. были представлены в ряде работ [7—9] и получили дальнейшее подтверждение и развитие в других исследованиях [4, 5, 10, 13].

Первая негативная компонента — стресс социальных изменений, воздействие которого испытала на себе большая часть населения страны, и последствия социально-экономического кризиса, который резко ухудшил материальные ресурсы не только населения, но и психиатрических служб. Второй негативной предпосылкой явилась психологическая неготовность населения к быстрым и радикальным переменам.

На важность изучения зависимости ПР от социальных и демографических факторов указано в представленном ВОЗ в 2012 г. [15] Европейском плане действий по охране психического здоровья на период 2013—2020 гг.

В рамках первого направления исследований (мониторинг динамики медико-демографических процессов в стране и состояния психического здоровья населения) рассмотрим полученную базовую модель для оценки болезненности (стационарный и диспансерный учет) ПР населения РФ в 1992—2014 гг. в зависимости от медико-демографических и социально-экономических факторов на основе данных официальной статистики. Показатель болезненности ПР на 10 000 населения увеличился с 242,9 до 280,2 (рост на 15,4%, а в отдельные периоды и до 20%). В клиническом и социальном аспекте контингент больных становится с каждым годом более тяжелым.

Модель получена на основе статистического анализа значений показателя болезненности и широкого круга медико-демографических и социально-экономических факторов и показателей в период 1992—2014 гг. Их исходный список включал более 60 наименований, которые можно разбить на три группы. Первая группа — это демографические показатели: численность населения, рождаемость, смертность, миграция. Вторая группа — а) показатели психического здоровья населения: болезненность и заболеваемость ПР, показатели структуры ПР; б) показатели ресурсов службы психического здоровья: численность врачей, число коек, число мест в лечебно-профилактических учреждениях (ЛПУ), средняя длительность пребывания в стационаре, повторные госпитализации и т. д. Третья группа — социально-экономические показатели: государственные расходы на здравоохранение, ожидаемая продолжительность жизни, доход на душу населения, индекс цен, отношение средней пенсии к среднему доходу, уровень безработицы, браки, разводы и т. д.

Полученная регрессионная модель (1) обладает высокой надежностью: коэффициент адекватности R²=0,993 — т. е. модель объясняет на 99,3% вариацию показателя болезненности (рис. 1):

PR=926,80+6,279·Ps—5,211·Po—0,127·Mi+2,173·Mo, (1)

где PR (prevalence) — модельное значение болезненности ПР на 10 000 населения, Po — численность населения в млн человек, Ps — число должностей психиатров на 100 000 населения, Mi — миграционный прирост в десятках тысяч человек, Mo — смертность населения на 1000 человек.

Интерпретация факторов модели (1):

а) основным фактором следует считать Ps. Этот чисто статистический вывод совпадает с практическими реалиями психиатрической помощи, в рамках которой ведущая роль отводится врачу-психиатру; б) примерно такой же вклад (~ на 10% меньше) в изменение показателя PR дает фактор Po — его следует рассматривать в свете действия принципа демографического императива [16], который декларирует демографическую обусловленность основных явлений и процессов, изучаемых социально-экономическими науками. При этом необходимо выделить направленность влияния фактора Po (коэффициент в модели (1) отрицательный), что означает рост болезненности при депопуляции населения. На качественном уровне этот эффект можно интерпретировать как «стресс депопуляции». На рис. 1 явное влияние «стресса депопуляции» можно заметить в период 1992—2008 гг. Напомним, что с 2007 г. началась реализация «Концепции демографической политики РФ на период до 2025 г.» и давление «стресса депопуляции» стало падать, но с 2005—2006 гг. включился негативный компонент — нарастание дефицита специалистов службы психического здоровья; в) давление факторов Mi и Mo с 2006 г. стало ослабевать; г) стабилизация и уменьшение показателя болезненности ПР в рамках модели (1) возможно в первую очередь при росте ресурсов службы психического здоровья и численности населения (т.е. ослабление «стресса депопуляции») и уменьшении смертности.

Модель (1) позволяет с высокой точностью выполнять прогнозирование (на ближайшие годы) рассматриваемого показателя болезненности, используя значения указанных медико-демографических факторов.

Клинико-эпидемиологическими сплошными и выборочными исследованиями, проведенными в последние 20 лет, установлено, что основной тенденцией в России и современном мире является значительный рост показателей заболеваемости и болезненности непсихотическими психическими расстройствами (НПР) [9, 10, 17—19]). Увеличение частоты возникновения состояний психической дезадаптации, сопровождаемых психическими нарушениями, идет главным образом за счет роста невротических предболезненных проявлений, а не классических, клинически очерченных форм пограничных состояний. Показатель болезненности НПР на 10 000 населения увеличился в рассматриваемый период со 106,4 до 142,8 (рост на 34,2%) и в 2014 г. она составляла 51% от всех ПР, а в структуре заболеваемости — около 75%. Таким образом, произошел отчетливый сдвиг в структуре психической болезненности и заболеваемости населения России в сторону НПР и современную психиатрию можно кратко характеризовать как психиатрию пограничных состояний.

Для показателя болезненности НПР на 10 000 населения получен следующий список значимых факторов: Po, Ps и Mo.

PR_НПР=661,69+7,292·Ps—4,302·Po+0,478·Mo. (2)

Полученная регрессионная модель обладает высокой надежностью: коэффициент адекватности R²=0,991 — т. е., модель объясняет на 99,1% вариацию показателя болезненности (рис. 2).

Аналогично получены надежные модели (коэффициент адекватности R² в пределах от 0,95 до 0,99) для показателей болезненности других основных диагностических групп: психозы и умственная отсталость, которые включают зависимость от таких социальных факторов, как доля вынужденных (по медико-социальным показаниям) абортов; число суицидов в российской популяции, младенческая смертность. Качественная интерпретация такой зависимости весьма неприятна: популяция использует эти факторы в качестве «клапанов» по отношению к болезненности психотическими расстройствами.

Модели для показателей заболеваемости по основным диагностическим группам [9, 10] также характеризуются высокой статистической надежностью и включают зависимость от таких медико-социальных факторов, как число должностей психотерапевтов (для модели заболеваемости этот фактор можно объяснить известными в населении опасениями стигматизации и постановки на психиатрический учет), а также отношение средней пенсии к среднему доходу.

Еще одним показателем негативного состояния психического здоровья населения служит высокий уровень самоубийств. Опираясь на расширенный корреляционный анализ данных за период 1992—2012 гг. можно предложить [11] простую, но достаточно точную (R²=0,957) регрессионную модель для описания динамики показателя суицидов в зависимости от ожидаемой продолжительности жизни и болезненности психотическими расстройствами.

Таким образом, разработанные регрессионные модели, связывающие основные показатели психического здоровья населения с медико-демографическими и социально-экономическими факторами, имеют хорошие прогностические характеристики, что позволяет использовать их в качестве инструмента оперативного мониторинга психического здоровья населения, планирования деятельности медико-социальных служб, а также оптимизации структуры служб в зависимости от результатов мониторинга состояния здоровья населения.

Следует подчеркнуть, что судьба пациентов психиатрических служб и эффективность функционирования служб психического здоровья связаны с медико-демографическими и социально-экономическими факторами теснее, чем в других медицинских дисциплинах, на что обращали внимание еще психиатры первой половины прошлого века.

Построенные модели позволяют вскрыть связи между структурными трендами характеристик психиатрической службы и психического здоровья населения. Так, например, за 2004—2014 гг. показатель заболеваемости ПР снизился на 23% (с 39,9 до 30,9 на 10 000 населения). С точки зрения биопсихосоциального подхода как методологической основы изучения ПР и с учетом российской действительности последних лет, такое резкое снижение уровня заболеваемости не совсем понятно. Качественное и количественное обоснование этого факта можно дать с помощью наших работ [9, 10], где получена модель для показателя заболеваемости. Выявлено, что основным фактором, определяющим значение показателя, является число занятых должностей психотерапевтов, которое в указанный период уменьшилось, и это привело к снижению показателя обеспеченности психотерапевтами (на 10 тыс. населения) на 21,9% и соответствующему эффекту падения показателя заболеваемости. Высокий коэффициент совместительства (в 2014 г. для психиатров и психотерапевтов он составлял соответственно 1,6 и 2,0) указывает на явный (и даже острый) дефицит специалистов в службе, что непосредственно сказывается на показателях работы службы.

В рамках второго направления исследований — оценка эффективности деятельности служб психического здоровья — можно рассмотреть общую модель в виде иерархии. Обращение к иерархическим моделям и соответствующему аппарату их анализа [20] совершенно естественно, так как они ориентированы на описание реальных иерархических систем, к которым, в частности, относятся службы психического здоровья. Проблемы корректного использования метода анализа иерархий при решении практических задач рассматривались в целом ряде работ [12—14].

Рассмотрим иерархию, представленную на рис. 3.

На представленной схеме элементы иерархии распределены по уровням, характеристика которых, начиная снизу, следующая: 1-й уровень (уровень альтернатив): С1, С2, … — перечень оцениваемых служб психического здоровья или их учреждений (психоневрологический диспансер, психиатрическая больница, дневные стационары, лечебно-профилактические учреждения, психоневрологические кабинеты и др.); 2-й уровень (уровень отдельных критериев, показателей): П1₁, П1₂, … — выбранные показатели, характеризующие обслуживаемую территорию, сами службы или их учреждения (обеспеченность населения врачами, койками, кадрами, материально-техническими ресурсами, лекарственными препаратами, число посещений и др.); 3-й уровень (уровень групп показателей): Гп1, Гп2, … — выбранные группы показателей для оценки деятельности служб (ресурсы служб, качество помощи, социально-трудовая реабилитация больных, экономические, правовые и др.); 4-й уровень: принятие решения (Пр.Реш.) — фокус иерархии.

При построении такой иерархии необходимо обеспечить наибольшую независимость элементов иерархии, расположенных на одном уровне. Независимость элементов одного уровня необходима с точки зрения их дальнейшей оценки на основе парного сравнения по отношению к стоящим выше элементам иерархии, в противном случае объективность результатов парного сравнения может пострадать.

При проведении системного анализа иерархической модели (см. рис. 3) для элементов 2-го уровня, отражающих основные характеристики психиатрических служб, входящих в них учреждений, особенностей обслуживаемых территорий, необходимо учитывать важный методический аспект, в соответствии с которым нежелательно одновременное использование двух видов показателей (в связи с их существенной корреляцией): обеспеченности населения а) врачами-психиатрами и б) койками. Отметим, что по рекомендации ВОЗ [21] эти показатели являются основными при анализе деятельности психиатрических служб. Наличие существенной корреляции (мультиколлинеарность) в исходных базовых наборах переменных приводит к невозможности оценки параметров модели или к получению модели с плохими свойствами в ситуациях, когда малые ошибки в исходных данных приводят к большим — в конечных результатах расчета.

В анализируемый нами период коэффициент корреляции между обоими показателями (на основе данных официальной статистики [1, 2, 4]), с надежностью 0,95 равен –0,7 (отрицательная корреляционная связь). Это значение коэффициента корреляции является средним за период 1992—2014 гг. Однако за 2004—2014 гг. наблюдается существенная положительная корреляционная связь между указанными показателями (коэффициент корреляции равен 0,94), что свидетельствует о дисбалансе в развитии психиатрической службы: снижаются одновременно и материальные, и кадровые ресурсы стационарной службы без должного увеличения лекарственного обеспечения и необходимого развития/расширения внебольничной системы психиатрической помощи.

Представленная на рис. 3 иерархия представляет собой пример четырехуровневой неполной иерархии, в которой, например, элемент Гп1 не имеет связи с элементом П2₁. В полной иерархической схеме должны присутствовать все возможные связи между элементами соседних уровней. При проведении того или иного исследования на основе иерархических моделей число уровней, элементов и связей между параметрами соседних уровней зависит от поставленной проблемы и целей проводимой работы.

При оценке деятельности российских региональных служб можно воспользоваться информацией, которая содержится в материалах государственной статистики и статистических сборниках [2—4]. При этом необходимо учитывать, что первичная информация в них может оказаться неточной, неполной или избыточной. В связи с этим при мониторинге и оценке деятельности психиатрических служб, которые проводятся путем построения соответствующих математических моделей, необходим дополнительный анализ первичной информации (примеры такого анализа представлены в одной из работ [7]).

Пример оценки сравнения эффективности региональных служб психического здоровья в рамках иерархического моделирования подробно рассматривался в нашей предыдущей работе [14].

В рамках этого (третье) направления исследований, посвященного совершенствованию помощи и профилактике ПР, рассмотрим результаты, относящиеся к области психосоциальной реабилитации и развивающие изложенный нами ранее подход [22]. При системном подходе психосоциальная реабилитация должна рассматриваться как определенное множество элементов, взаимосвязь которых обусловливает его целостные свойства. В этом случае основной акцент делается на выявлении многообразия связей и отношений, имеющих место как внутри исследуемого явления, так и в его взаимоотношениях с внешним окружением, средой.

С позиций общей теории моделирования в рамках иерархических моделей могут быть описаны все существующие в настоящее время концепции и действующие модели психосоциальной реабилитации. Модели этого класса могут использоваться для описания оптимального решения проблем на следующих основных направлениях психосоциальной деятельности: 1) на макросоциальном уровне, где осуществляется стратегическая оценка программ реабилитации и их отдельных компонент с учетом различных материальных и социальных ресурсов, необходимых для поддержки этих программ при участии государственных, общественных, коммерческих организаций, средств массовой информации и др.; 2) на уровне ближайшего окружения пациента (семья, друзья, соседи, коллеги по работе, учебе); 3) на уровне пациента, при котором проводятся индивидуально-групповые формы психосоциальных вмешательств.

Задача первого этапа реабилитационного процесса заключается в формулировании цели психосоциальной реабилитации применительно к конкретному случаю и выделении мишеней воздействия. Для этого необходимо оценить широкий спектр клинических, социально-демографических, психологических характеристик больного, показателей его социального функционирования и качества жизни, а также особенностей социально-ситуационных условий. На этом этапе большое значение имеет оценка личности психически больного (структура личности, самосознание, выявление защитных механизмов и др.), включая ее психологическую предиспозицию, наличие межличностных проблем и связанного с этим уровня дистресса. Важным моментом является изучение семьи и ее социально-психологических характеристик. Концептуальная основа изучения семьи базируется на общей теории систем, согласно которой семью можно представить в качестве социальной системы, т. е. комплекса элементов и их свойств, находящихся в динамических связях и отношениях друг с другом. При нарушении одного из элементов этой системы возникают изменения в других ее частях как положительного, так и отрицательного свойства. Исходя из этого, объектом изучения и воздействия является семейная система в целом, а не отдельный ее элемент, в данном случае пациент из этой семьи. Итогом первого этапа должна быть разработка программы психосоциальной реабилитации для конкретного больного и его семьи на основании полученных на данном этапе оценок.

Второй этап реабилитационного процесса включает психосоциальные вмешательства, целью которых является повышение уровня социальной компетентности больного и толерантности к нему социума путем реализации программы, разработанной на предыдущем этапе. Эти воздействия носят комплексный характер, включающий привлечение необходимых ресурсов и форм помощи. С пациентом и его семьей проводятся социо- и психотерапевтическая работа, обучение и тренинги, профориентация и трудоустройство, оказывается помощь в разрешении юридических, жилищных и иных проблем.

Целью третьего этапа является ассимиляция больного в адекватную его возможностям социальную нишу: он может быть подготовлен к автономной жизни в обществе, либо жизни с опорой на сообщество, или проживанию в условиях интерната. Важно еще раз отметить, что социальная ниша также является мишенью реабилитационного процесса и «подготавливается» к приему больного. Данный этап завершается комплексной оценкой проделанной работы с точки зрения ее клинической, социальной и экономической эффективности. Кроме того, оценивается целесообразность нового цикла реабилитационных воздействий к данному больному и его окружению.

Адекватно спланировать и алгоритмизировать указанный процесс с учетом интересов всех его участников позволяет современный раздел иерархического моделирования — метод анализа иерархий (МАИ). МАИ дает возможность получать не только статические, но и динамические оценки деятельности служб психосоциальной реабилитации как по отдельным показателям, так и в целом, с учетом весомости отдельных шкал и их групп (см. рис. 3), а также анализировать экспертные оценки компонентов моделей и программ психосоциальной реабилитации с точки зрения согласованности и эффективности.

Реализация задач первого и второго этапов реабилитационного процесса связана с решением такой сложной проблемы, как улучшение приверженности лечению психически больных и членов их семей. Формирование комплаенса представляет собой сложный процесс, обусловленный взаимодействием нескольких групп факторов. При том что выявлено более 200 факторов [23], имеющих отношение к формированию уровня комплаенса, наиболее проблематичным остается вопрос об инструменте его оценки. Каждый из предложенных методов (их обзор приводится, например, в работах [23, 24]) имеет недостатки — высокую стоимость, обременительность выполнения, недостаточную надежность. В исследованиях используются как количественные методы оценки комплаенса (определение уровня лекарств или их следов в организме, электронный мониторинг частоты приема лекарства, подсчет числа «неизрасходованных» таблеток, оценка частоты обращения больного к врачу для продления рецепта), так и качественные. Также предложено использовать специальные шкалы и опросники [23—26], в том числе и самоотчеты пациентов. В зарубежных исследованиях комплаенса наиболее часто используются опросники в виде интервью или полуструктурированных интервью, представляющие собой самоотчеты пациентов. Подобные инструменты, оперируя исключительно данными самоотчета пациентов, не дают возможности вносить объективную коррекцию, опираясь на наблюдения врача и используя дополнительную информацию за пределами прямых ответов пациентов по ряду параметров, являющихся предикторами комплаенса. В отечественных работах [25, 26] предложена шкала оценки медикаментозного комплаенса, которая имеет в составе ряд субшкал: отношение к лекарствам; факторы, связанные с пациентом; факторы, связанные с близким окружением; факторы, связанные с лечащим врачом.

Основная проблема оценивания комплаенса, связанная с использованием подобных опросников, шкал и субшкал, состоит в том, что эти инструменты используют порядковые шкалы (иногда это просто бинарные шкалы), а далее полученные в этих шкалах оценки в баллах просто суммируются без учета весомости как самих уровней шкал, так и соответствующих шкал и субшкал. Кроме того, большая часть факторов процесса и характеристик пациентов и родственников (социо-демографические, клинические и т. д.) измеряются на основе порядковых шкал с достаточно произвольным числом уровней оценивания.

Для решения проблемы оценки комплаенса следует использовать методы системного анализа. В первую очередь следует назвать МАИ, позволяющий на основе экспертной информации использовать вместо порядковых шкалы отношений (на базе фундаментальной шкалы МАИ). Далее полученные числовые оценки факторов (социо-демографические, клинико-эпидемиологические, медикаментозные и др.) можно использовать в рамках корреляционного и регрессионного анализа для формирования моделей связи и прогнозирования уровня комплаенса с его предикторами.

Приведем результаты использования предлагаемого подхода оценки уровня комплаенса. Из первичной выборки были отобраны и обследованы 107 больных, 44 мужчины и 63 женщины, и 105 членов семей больных, 27 мужчин и 78 женщин. В исследовании использовался следующий методический инструментарий: шкалы осознания болезни — ISP (M. Birchwood и соавт., 1994) и отношения к лекарственным препаратам (T. Hogan, A. Awad, R. Eastwood, 1983) для пациентов и адаптированные для родственников больных; опросник «Индикатор копинг-стратегий» (J. Amirkhan 1990), адаптированный Н.А. Сиротой (1994) и В.М. Ялтонским (1995); опросник выраженности психопатологической симптоматики (L. Derogatis и соавт., 1974), адаптированный Н.В. Тарабриной (2001); опросник исследования межличностных проблем (L. Horowitz, 2000), адаптированный в отделе клинической психологии Научного центра психического здоровья С.Н. Ениколоповым, А.И. Цапенко (2009); шкала социального функционирования — SAS-SR (M. Weissman и S. Bothwell, 1976), адаптированная в отделе клинической психологии Научного центра психического здоровья (С.Н. Ениколопов, А.И. Цапенко, 2009); опросники по оценке удовлетворенность лечением, разработанные в отделе организации психиатрических служб Научного центра психического здоровья, а также ряд других опросников и шкал. Изучены социально-демографические характеристики больных и их родственников, а также клинико-эпидемиологические — больных.

Исходный список социально-демографических показателей для пациентов и родственников, а также клинико-эпидемиологических характеристик пациентов включал более 50 наименований: пол, возраст, образование, профессиональная группа, трудовая занятость, доходы, отношения в семье, длительность заболевания, диагноз, социальное функционирование, инвалидность, число госпитализаций, отношение к лекарствам и болезни пациентов и родственников, показатель стресса от проблем в межличностном функционировании, удовлетворенность пациентов и родственников помощью и др.

На первом этапе проводился корреляционный анализ с целью отбора характеристик пациентов и родственников, значимых для показателя комплаенса, а также формирование групп для дальнейшего моделирования. В качестве показателя комплаенса рассматривался показатель отношения пациентов и родственников к лекарственным препаратам. На втором этапе формировались регрессионные модели для показателя комплаенса. Модели строились раздельно для пациентов и их родственников с учетом гендерного фактора. Указанный подход позволил построить 20 линейных регрессионных моделей с коэффициентами надежности от 0,41 до 0,95.

В качестве примеров приведем полученные модели оценки комплаенса в группах пациентов-мужчин, а также пациентов и родственников с полным осознанием болезни. Для оценки комплаенса пациентов-мужчин (Кпм) имеем следующий набор наиболее значимых факторов модели: Х1 — наличие источника доходов; Х2 — отношение пациента с его слов к приему терапии; Х3 — возраст пациента; Х4 — взаимоотношения пациента и врача; Х5 — осознание пациентом необходимости лечения; Х6 — удовлетворенность родственников помощью; Х7 — отношение к болезни родственника; Х8 — отношение родственников к приему лекарств.

Получена следующая линейная регрессионная модель для показателя комплаенса пациентов-мужчин (М _Кпм) в зависимости от указанных факторов с надежностью R²=0,607 (т.е. объясняющая на 60,7% вариацию величины Кпм):

М_Кпм=–3,306+0,886·Х1–3,686·Х2+0,059·Х3+0,166·Х4+0,574·Х5–0,031·Х6+2,385·Х7–0,608·Х8. (3)

Из соотношения (3) следует, что положительное влияние на уровень Кпм оказывают факторы Х1, Х3 (чем старше пациент, тем у него более высокая комплаентность), Х4, Х5 и Х7.

Отрицательное влияние связано с факторами Х2 (неаккуратность при приеме лекарств, забывчивость, Х6 — низкая удовлетворенность родственников помощью, Х8 — негативное отношение родственников к приему лекарств. На рис. 4 приведена графическая иллюстрация совпадения фактических значений Кпм и М_Кпм, полученных по модели (3).

В качестве другой модели приведем полученную модель оценки Кп в группе пациентов и родственников с полным осознанием болезни.

Для оценки Кп имеем следующий набор наиболее значимых факторов модели: Хдб — длительность болезни, Хвоз — возраст, Хчг — частота госпитализаций, Хсоз — показатель созависимости родственников пациентов.

Получена следующая линейная регрессионная модель для показателя Кп (М_Кп) в зависимости от указанных факторов с надежностью R²=0,72 (т.е. объясняющая на 72% вариацию величины Кп):

М_Кп=12,697+0,091·Хдб—0,134·Хвоз+1,073·Хчг—0,016·Хсоз. (4)

Из соотношения (4) следует, что положительное влияние на уровень Кп оказывают следующие факторы: длительность болезни; частота госпитализаций.

Отрицательное влияние связано с факторами: возраст пациента (чем он моложе, тем комплаентность более низкая); показатель созависимости родственников пациентов.

На рис. 5 приведена графическая иллюстрация совпадения фактических значений Кп и М_Кп, полученных по модели (4).

Полученные в рамках изложенного подхода модели комплаенса позволяют повысить эффективность психосоциальных и терапевтических вмешательств на основе учета факторов модели с поправкой на индивидуальные характеристики пациентов и родственников [4, 5].

Полученные результаты позволяют сделать следующие выводы: 1. Разработанные популяционные модели в рамках актуальных направлений исследований организации психиатрической службы в России позволяют раскрыть связи между структурными трендами характеристик психиатрической службы и тенденциями психического здоровья населения с учетом медико-демографических и социальных факторов жизни населения. Учет этих связей и факторов обеспечивает возможность прогнозирования состояния психического здоровья населения и определения направления развития службы. 2. Представленные модели и подходы обеспечивают оценку деятельности подразделений службы психического здоровья на макро- и микросоциальном уровне с учетом экспертной информации и индивидуальных характеристик пациентов и родственников.

Конфликт интересов отсутствует.