Статистическая оценка влияния ресурсов здравоохранения на заболеваемость населения

Организация здравоохранения является сложным многоступенчатым процессом, который предполагает планирование будущих потребностей населения в медицинских услугах разного уровня, а значит и ресурсах здравоохранения. Поэтому в организации здравоохранения особое место занимает прогнозирование не только будущей численности населения и его распределение по возрастным группам (в соответствии с ожидаемой продолжительностью жизни), но и определение тенденций заболеваемости по группам болезней. Основываясь на этом предположении, в работе проведено статистическое исследование текущего уровня организации здравоохранения по доступности и достаточности ресурсов (учреждений, врачей разного профиля, лекарств) и разработана прогнозная модель изменения уровня заболеваемости населения в будущем за счет более полной обеспеченности ресурсами здравоохранения.

Постановка задач в исследовании основана на следующих тезисах:

• здравоохранение - социальная сфера, и задача государства - это обеспечение деятельности государственных услуг;
• численность населения меняется, следовательно меняется уровень заболеваемости;
• на уровень заболеваемости влияет уровень доступности медицинских ресурсов.

Исходя из этого целью исследования стала статистическая оценка влияния обеспеченности ресурсами здравоохранения на заболеваемость населения на примере Центрального и Северо-Западного федеральных округов, для чего в качестве информационной основы использовались статистические материалы, публикуемые Федеральной службой государственной статистики, в том числе ежегодный статистический сборник «Здравоохранение в России». Исходя из характеристик располагаемых нами данных, работа выполнена методом многофакторного регрессионного анализа.

На первом этапе исследования был проведен предварительный сбор данных о ресурсах здравоохранения, численности населения и заболеваемости основными группами болезней за 2010-2014 г.г., систематизация и предварительная обработка данных в Microsoft Excel. В таблице 1 представлена динамика численности населения с учетом построенного линейного прогноза в выбранных для анализа Центральном и Северо-Западном федеральных округах (ЦФО и СЗФО).

Таблица 1. Динамика численности населения

Графически динамика численности населения представлена на рисунках 1 и 2.

Рисунок 1. Динамика численности населения в Центральном федеральном округе (с учетом прогноза в 2010-2026 г.г.)

Рисунок 2. Динамика численности населения в Северо-Западном федеральном округе (с учетом прогноза в 2010-2026 г.г.)

Приведенные в таблице и на рисунках данные отражают положительную динамику роста численности населения в анализируемом периоде. Далее в работе построен прогноз основных факторов, оказывающих влияние на зарегистрированный уровень заболеваемости на основе гипотезы о том, что уровень заболеваемости зависит от:

• количества койко-мест;
• численности врачей;
• численности среднего медицинского персонала.

В таблицах 2, 3 представлены рассчитанные значения показателей (с учетом прогноза до 2026 года).

Таблица 2. Динамика анализируемых показателей в Центральном федеральном округе

Таблица 3. Динамика анализируемых показателей в Северо-Западном федеральном округе

Основываясь на данных таблиц, далее решалась задача выявления и оценки статистической зависимости зарегистрированного уровня заболеваемости от обеспеченности населения ресурсами здравоохранения, в том числе количества койко-мест, среднего мед. персонала и врачей. Для статистического анализа использовался корреляционный и многофакторный регрессионный анализ. Корреляционная матрица на основе установленных факторных и результирующего признака, где в качестве факторных признаков приняты ресурсы здравоохранения, а результирующим выступает заболеваемость населения, представлена в таблице 4.

Таблица 4. Пример корреляционной матрицы по данным Центрального федерального округа

Результаты корреляционного анализа (рисунок 3) показали, что между факторами и результирующим признаком сильная связь, так как у всех признаков в анализе значения выше 0,7, то есть зарегистрированный уровень заболеваемости зависит от количества койко-мест, врачей и среднего медицинского персонала.

Рисунок 3. Результаты оценки корреляции

Результаты регрессионного анализа представлены на рисунке 4.

Рисунок 4. Результаты регрессионного анализа

Основываясь на представленных данных, следует отметить, что нормированный R-квадрат близок по значению к R-квадрат, поэтому наблюдений достаточно для формулирования обоснованного вывода. Согласно значению R-квадрат, 95% изменений результирующего признака Y связаны с изменениями X1,2,3. Кроме этого, значимость F намного меньше 0,001, поэтому принимается гипотеза о статистической значимости анализируемой многофакторной регрессии.

Так как P-Значение для Х1 (обеспеченность койко-местами) и Х2 (доля пациентов на 1 врача) больше 0,05, то их значимость сомнительна в данных условиях, поэтому целесообразно удалить их из итогового уравнения регрессии или увеличить количество наблюдений и снова провести эксперимент. В целом получается, что уровень заболеваемости зависит только от количества среднего медперсонала, что маловероятно. В результате оценки достоверности регрессионного уравнения и соответствия модели регрессии истине, в результате чего определена недостаточность данных для достоверного прогнозирования.

Проведенное исследование подтверждает существование сильной зависимости (статистической связи) динамики заболеваемости населения от доступности (и достаточности) ресурсов здравоохранения, что подтверждается рассчитанным уравнением регрессии. Однако результаты статистического анализа должны уточняться в соответствии с тем, что фиксирование показателей численности заболевших осуществляется по фактическому обращению населения в организации здравоохранения. По этой причине увеличение доступности ресурсов здравоохранения, в первую очередь, приведет к увеличению численности заболевших.