Патологічна фізіологія / Оториноларингологія / Організація системи охорони здоров'я / Онкологія / Неврологія і нейрохірургія / Спадкові, генні хвороби / Шкірні та венеричні хвороби / Історія медицини / Інфекційні захворювання / Імунологія та алергологія / Гематологія / Валеологія / Інтенсивна терапія, анестезіологія та реанімація, перша допомога / Гігієна і санепідконтроль / Кардіологія / Ветеринарія / Вірусологія / Внутрішні хвороби / Акушерство і гінекологія
ГоловнаМедицинаОрганізація системи охорони здоров'я
« Попередня Наступна »
Дьяченко В.Г.. Якість в сучасній медицині, 2007 - перейти до змісту підручника

Сучасний етап розвитку теорії експертних оцінок

На переломі XIX-XX століть в охороні здоров'я США почався рух до підвищення медичних стандартів . У 1910 р. Авраам Флекснер узагальнив результати інспекційної поїздки по 163 американським і канадським медичним навчальним закладам. У своєму знаменитому «Доповіді Флекснера» він рекомендував закрити 124 медичні школи. Причина: погана матеріально-технічна база, відсутність фінансових коштів і низький рівень навчальних програм. Його доповідь вплинув на рівень викладання та оснащеності медичних навчальних закладів тільки через 25 років, але проте саме він послужив першим імпульсом для великого починання - вдосконалення системи медичної освіти.

Свого часу Аведіс Донабедіан писав: «Провідна роль і головна відповідальність (за якість медичної допомоги) належить медичним працівникам, щодня надають допомогу пацієнтам. Тому саме вони краще, ніж хто б то не було, повинні бачити найкоротший шлях до забезпечення високої ефективності, дієвості та доцільності медичного обслуговування. Їм достатньо лише по-новому поглянути на взаємодію лікар-пацієнт: вони без праці зрозуміють, що саме їм належить важлива роль головних захисників благополуччя та інтересів пацієнтів - кожного і всіх разом. Правда, можливо це за однієї умови: вони усвідомлюють, що управління якістю медичної допомоги складає їх першорядну, найважливішу обов'язок, що якість медичної допомоги становить моральний фундамент, який повинен бути основою їхньої професійної діяльності, і без якого вони неминуче приречені на професійну невдачу ... Якість медичної допомоги ... належить усім нам, і кожен з нас зобов'язаний зіграти яскраву і, безперечно, необхідну роль у захисті, зміцненні та підвищенні цієї якості ».

У російській медицині в останні роки розроблені методичні підходи до експертизи КМП, закріплені відповідними нормативними документами. Експертиза закінчених випадків надання специфічних послуг є основним змістом вітчизняної моделі контролю якості медичної допомоги. Наказ МОЗ РФ і ФФ ОМС від 24.10.96 р. № 363/77 «Про вдосконалення контролю якості медичної допомоги населенню Російської Федерації» передбачає проведення внутрівідомчого контролю якості: оцінку використання ресурсів ЛПУ, експертизу якості медичної допомоги окремій хворому по закінченому нагоди, оцінку задоволеності пацієнта, виявлення дефектів і лікарських помилок.

Методи експертних оцінок - це методи організації роботи з фахівцями-експертами і обробки думок експертів, виражених у кількісній або якісній формі з метою підготовки інформації для прийняття рішень. Для проведення роботи в ЛПУ за методом експертних оцінок, як правило, створюють робочу групу, яка і організує за дорученням керівника установи діяльність експертів, об'єднаних в експертну комісію.

Існує значна кількість методів отримання експертних оцінок. В одних з кожним експертом працюють окремо, він навіть не знає, хто ще є експертом, а тому висловлює свою думку незалежно від авторитетів. В інших експертів збирають разом для підготовки матеріалів для керівників ЛПУ, при цьому експерти обговорюють проблему один з одним, вчаться один у одного і невірні думки відкидаються. В одних методах число експертів фіксоване і таке, щоб статистичні методи перевірки узгодженості думок і потім їх усереднення дозволяли приймати обгрунтовані рішення. В інших - число експертів росте в процесі проведення експертизи, наприклад, при використанні методу «снігової кулі» (Орлов А.І., 1974). В даний час не існує науково обгрунтованої класифікації методів експертних оцінок і тим більше - однозначних рекомендацій щодо їх застосування. Цілком природно, що спочатку в нашій країні з'явилися публікації про найпростіших методах експертних оцінок (Бешелев С.Д., Гурвіч Ф.Г., 1983; Панкова Л.А., з співавт., 1984).

Як зазвичай буває, тривіальні міркування широко поширилися, увійшли в масову свідомість фахівців і менеджерів і стали гальмом на шляху впровадження сучасних результатів у галузі експертних оцінок (Райхман Е.П., Азгальдов Г.Г., 1974; Китаєв М.М., 1975; Ларичев О.І., 1987; Бурков В.Н., 1989, і ін.) Достатнього рівня результати в розглянутій області були отримані в результаті роботи комісії «Експертні оцінки» Наукової ради АН СРСР з комплексної проблеми «Кібернетика» в 70-90-х роках минулого століття (Орлов А.І., 1979-1986; Литвак Б.Г ., 1982; Раушенбах Г.В., Філіппов О.В., 1983; Дорофеюк А.А., 1985; Сидельников Ю.В., 1990, і ін.) У контексті обговорюваних питань у цій главі слід виділити основні проблеми в розглянутій області.

Основні проблеми експертних оцінок

Що повинна представити експертна комісія ЛПУ в результаті своєї роботи - інформацію для прийняття рішення керівниками ЛПУ - менеджерами або проект самого рішення? Від відповіді на це методологічний питання залежить організація роботи експертної комісії ЛПУ.

Мета - збір інформації для генерального менеджера (головного лікаря)

Тоді Робоча група повинна зібрати можливо більше відноситься до справи, аргументів «за» і «проти» певних варіантів рішень. Корисний метод поступового збільшення числа експертів, описаний А.І. Орловим в 1979 році. Спочатку перший експерт наводить свої міркування з даного питання. Складений ним матеріал передається другому експерту, який додає свої аргументи. Накопичений матеріал надходить до наступного - третій експерту ... Процедура проведення «комісійної експертизи» закінчується, коли вичерпується потік нових міркувань.

Відзначимо, що експерти в розглянутому методі тільки постачають інформацію, аргументи «за» і «проти», але не виробляють узгодженого проекту рішення. Немає ніякої необхідності прагнути до того, щоб експертні думки були узгоджені між собою. Більш того, найбільшу користь приносять експерти з мисленням, що відхиляється від масового, оскільки саме від них слід чекати найбільш оригінальних аргументів.

Мета - підготовка проекту рішення для генерального менеджера

Математичні методи в експертних оцінках застосовуються зазвичай саме для вирішення завдань підготовки проекту рішення. При цьому найчастіше некритично приймають догми узгодженості і одномірності.

Догма узгодженості

Вважається, що рішення може бути прийняте лише на основі погоджених думок експертів. Тому виключають з експертної групи тих, чия думка відрізняється від думки більшості. При цьому відкидаються як некваліфіковані особи, що потрапили до складу експертної комісії з непорозуміння чи з міркувань, які не мають відношення до їх професійного рівня, так і найбільш оригінальні мислителі, глибше проникли в проблему, ніж більшість. Варто було б з'ясувати їхні аргументи, надати їм можливість для обгрунтування їх точок зору. Замість цього їх думкою, як правило, нехтують. Буває й так, що експерти діляться на дві або більше груп, мають єдині групові точки зору.

Оскільки число експертів зазвичай не перевищує 5-8 (10-15), то формальна статистична узгодженість думок експертів може поєднуватися з реально існуючим поділом на групи, що робить подальші розрахунки не мають відношення до дійсності. Якщо ж звернутися до конкретних методів розрахунків, наприклад, за допомогою коефіцієнтів конкордації на основі коефіцієнтів рангової кореляції Кендалла або Спірмена (Волков Н.Г., Єрофєєва С.Ю., 1992), то необхідно пам'ятати, що насправді позитивний результат перевірки узгодженості таким способом означає ні більше, ні менше, як відхилення гіпотези про незалежність і рівномірної розподіленості думок експертів на множині всіх ранжировок. Недоліки розглянутих математико-статистичних методів аналізу ранжировок привела деяких авторів до розробки нового математичного апарату для перевірки узгодженості - непараметричних методів, заснованих на «люсіанов» (Большев Л.Н., Смирнов Н.В., 1968).

З метою штучно домогтися узгодженості намагаються зменшити вплив думок «експертів-дисидентів». Жорсткий спосіб боротьби з дисидентами полягає в їх виключення зі складу експертної комісії. Відбраковування експертів, як і відбраковування різко виділяються результатів спостережень, призводить до процедур, які мають погані або невідомі статистичні властивості (Орлов А.І., Риданова Г.В., 1986). М'який спосіб боротьби з дисидентами полягає в застосуванні робастних (стійких) статистичних процедур. Найпростіший приклад: якщо відповідь експерта - дійсне число, то різко виділяється думку дисидента сильно впливає на середнє арифметичне відповідей експертів і не впливає на їх медіану. Тому розумно як узгодженого думки розглядати медіану. Однак при цьому ігноруються (не досягають генерального менеджера) аргументи дисидентів.

У будь-якому з двох способів боротьби з дисидентами керівник ЛПУ позбавляється інформації, яка від дисидентів, а тому може прийняти необгрунтоване рішення, яке призведе до негативних наслідків. З іншого боку, уявлення генеральним менеджером всього набору думок знімає частину відповідальності і праці з підготовки остаточного рішення з комісії експертів і робочої групи з проведення експертного опитування і перекладає її на плечі керівника ЛПУ.

Догма одномірності

Поширений досить примітивний підхід так званої «кваліметрії» (Орлов А.І, 1992), згідно з яким об'єкт завжди можна оцінити одним числом. Кожен об'єкт можна оцінювати за багатьма показниками якості. Наприклад, виготовлений зубний протез можна оцінювати за такими показниками:

- матеріал, з якого виготовлений протез,

- якість оброблюваних поверхонь,

- щільність змикання з зубами-антагоністами,

- наявність 2 - 3 точок контакту на молярах і премолярах відповідно і т.п.

Чи можна звести оцінки за цими показниками разом?

Визначальним є конкретний пацієнт, для якого виготовляється зубний протез. Для одних пацієнтів провідне місце займають естетичні вимоги, для інших - надійність, для третіх - функціональна відповідність і пр.

Таким чином, важлива конкретна (вузька) постановка завдання перед експертами. Але такої постановки часто немає, а тоді мотиви розробки узагальненого показника якості послуг не мають об'єктивного характеру. Ринкові відносини вимагають індивідуалізації виробництва медичних послуг в умовах конвеєрного виробництва. Альтернативою єдиному узагальненим показником є ??математичний апарат типу багатокритеріальної оптимізації - безлічі Парето і т.д. (Глічев А.В., 1983).

Основні стадії проведення експертизи

Виділяють наступні стадії проведення експертизи:

- формулювання генеральним менеджером мети експертизи;

- підбір генеральним менеджером основного складу Робочої групи;

- розробка Робочої групи та затвердження у генерального менеджера технічного завдання на проведення експертизи;

- розробка Робочої групи докладного сценарію проведення збору та аналізу експертних думок (оцінок), включаючи як конкретний вид експертної інформації (слова, умовні градації, числа, ранжування, розбиття чи інші види об'єктів нечислової природи) і конкретні методи аналізу цієї інформації (обчислення медіани Кемені, статистичний аналіз «люсианов »і інші методи статистики об'єктів нечислової природи та інших розділів прикладної статистики);

- підбір експертів відповідно до їх компетентністю;

- формування експертної комісії (доцільно укладання договорів з експертами про умови їх роботи та її оплати, затвердження генеральним менеджером складу експертної комісії);

- проведення збору експертної інформації;

- аналіз експертної інформації;

- при наявності декількох турів - повторення двох попередніх етапів;

- інтерпретація отриманих результатів і підготовка висновку для генерального менеджера;

- офіційне закінчення діяльності Робочої групи.

Підбір експертів

Проблема підбору експертів є однією з найбільш складних. Очевидно, в якості експертів необхідно використовувати тих фахівців, чиї судження найбільшою мірою допоможуть прийняттю адекватного рішення. Але як виділити, знайти, підібрати таких людей? Треба прямо сказати, що немає методів підбору експертів, напевно забезпечують успіх експертизи. Зараз ми не будемо повертатися до обговорення проблеми існування різних «партій» серед експертів і звернемо увагу на різні інші сторони підбору експертів.

Часто пропонують використовувати методи взаімооценкі і самооцінки компетентності експертів. З одного боку, хто краще може знати можливості експерта, ніж він сам? З іншого боку, при самооцінці компетентності швидше оцінюється ступінь самовпевненості експерта, ніж його реальна компетентність. Тим більше, що саме поняття «компетентність» строго не визначено. Можна його уточнювати, виділяючи складові, але при цьому ускладнюється попередня частина діяльності експертної комісії.

При використанні методу взаімооценкі, крім можливості прояву особистісних і групових симпатій і антипатій, грає роль необізнаність експертів про можливості один одного. У сучасних умовах досить хороше знайомство з роботами і можливостями один одного може бути лише у фахівців, які багато років працюють спільно. Однак залучення таких пар фахівців не дуже-то доцільно, оскільки вони занадто схожі один на одного.

  Використання формальних показників (посада, вчені ступінь і звання, стаж, категорія, число публікацій ...), очевидно, може носити допоміжний характер. Успішність участі в попередніх експертизах лікарів-експертів, тобто таких експертів, які беруть участь у довгих серіях однотипних експертиз. Однак, на жаль, найбільш цікаві і важливі унікальні експертизи при формуванні позовів про відшкодування морального і матеріального збитку при неналежному наданні медичної допомоги, проведенні великих проектів, що стосуються серії випадків внутрішньолікарняного інфікування або інших випадків експертиз, що не мають аналогів.

  У разі, якщо процедура експертизи передбачає спільну роботу експертів, велике значення мають їх особистісні якості. Один «балакун» може паралізувати діяльність всієї комісії.

  Є корисний метод згадуваного зарубіжними авторами «снігової кулі», при якому від кожного спеціаліста, що залучається в якості експерта, отримують кілька прізвищ тих, хто може бути експертом з розглянутої тематики. Очевидно, деякі з цих прізвищ зустрічалися раніше в діяльності Робочої групи, а деякі - нові. Процес розширення списку зупиняється, коли нові прізвища перестають зустрічатися. У результаті виходить досить великий список можливих експертів. Ясно, що якщо на першому етапі всі експерти були з одного «клану», то і метод «снігової кулі» дасть, швидше за все, осіб з цього «клану», думки й аргументи інших «кланів» будуть упущені (Орлов А.І. , 1974).

  Необхідно підкреслити, що підбір експертів, в кінцевому рахунку - функція Робочої групи, і ніякі методики підбору не знімають з неї відповідальності. Іншими словами, саме на Робочій групі лежить відповідальність за компетентність експертів, за їх принципову здатність вирішити поставлене завдання.

  Математичні моделі поведінки експертів

  Теорія і практика експертних оцінок засновані на відомих статистичних та математичних методах. Можна виділити два взаємопов'язані напрями - математичні моделі поведінки експертів і математико-статистичні методи аналізу експертних оцінок.

  Моделі поведінки експертів звичайно засновані на припущенні, що експерти оцінюють цікавить генерального менеджера параметр (наприклад, ранжирування зразків протезів суглобів з конкурентоспроможності) з деякими помилками, тобто особистість експерта розглядають як особливого роду прилад з притаманними йому метрологічними характеристиками. Оцінки групи експертів розглядають як сукупність незалежних однаково розподілених випадкових величин зі значеннями у відповідному просторі об'єктів числової або нечислової природи. Звичайно передбачається, що експерт частіше вибирає правильне рішення (тобто адекватне реальності), ніж неправильне.
 У математичних моделях це виражається в тому, що щільність розподілу випадкової величини - відповіді експерта монотонно убуває із збільшенням відстані від центру розподілу - істинного значення параметра. Різні варіанти моделей поведінки експертів описані та вивчені досить давно (Кисельов Н.І., 1980; Кемені Дж., Снелл Дж., 1972).

  На математичних моделях поведінки експертів засновані методи планування експертного опитування, збору та аналізу відповідей експертів. Очевидно, чим більше припущень закладено в модель, тим більше висновків можна зробити на основі експертних оцінок, що розглядаються як статистичні дані - і тим менш обгрунтованими є ці висновки, якщо немає підстав для прийняття використовуваної моделі. У цьому зв'язку варто розглянути тріаду моделей поведінки експертів:

  - Параметрическая модель

  - Непараметрична модель

  - Модель аналізу даних

  Параметричним моделям відповідають найбільш сильні припущення, перевірити які зазвичай не вдається. Так, слід звернути увагу на те, що зазвичай неможливо обгрунтувати нормальність розподілу відповідей експертів. Причини відсутності нормальності в реальних даних, окремим випадком яких є експертні оцінки, детально розглянуті в публікації AI Orlov, 1993. Додатковим фактором є обмеженість числа експертів - зазвичай не більше 10 - 30, що робить неможливим надійну перевірку нормальності навіть за допомогою такого ефективного по відношенню до зазвичай зустрічається альтернативам критерію, як критерій Шапіро-Уілкі.

  Непараметричні моделі експертних оцінок спираються лише на припущення загального характеру про можливість ймовірносно-статистичного опису поведінки експертів за допомогою безперервних функцій розподілу або «люсианов», параметрами для яких служать нечіткі множини - вектор ймовірностей відповідей «так». Тому в багатьох ситуаціях такі моделі видаються адекватними.

  Під моделями аналізу даних розуміються моделі, які не використовують імовірнісні міркування. Очевидно, вони найбільш адекватні і захищені від критики, оскільки не претендують на вихід на межі наявних даних, не передбачають побудови та обгрунтування будь-якої ймовірносно-статистичної моделі реального явища або процесу. Однак з їх допомогою, очевидно, не можна зробити ніяких висновків про майбутніх аналогічних ситуаціях. А адже багато експертизи проводяться заради обгрунтування поведінки в майбутньому. Іншими словами, методи і моделі аналізу даних - найбільш обгрунтовані, але й найбільш даремні.

  Обгрунтування необхідності застосування математичних методів при проведенні експертизи КМП

  Статистичні методи контролю якості в даний час набувають все більшого визнання і поширення в охороні здоров'я. Термінологія, що використовується в цій області, запозичена з теорії ймовірностей і математичної статистики; вона застосовується до виробництва та використання предметів споживання і наданню послуг.

  Основним завданням статистичних методів контролю є забезпечення виробництва придатної до вживання продукції (медичних послуг) і надання цих послуг з найменшими витратами. З цією метою проводять аналіз нових операцій або інші дослідження, спрямовані на забезпечення виробництва придатної до вживання продукції.

  У даній главі поняття контроль якості буде розглядатися у зв'язку з плануванням, проектуванням, розробкою вимог до виробництва медичних послуг тощо Статистичні методи контролю якості продукції були впроваджені в кількох провідних галузях виробництва та урядових установах колишнього СРСР, що дало значні результати за такими показниками:

  - підвищення якості закуповуваного сировини;

  - економія сировини і робочої сили;

  - підвищення якості виробленої продукції;

  - зниження кількості браку;

  - зниження витрат на проведення контролю;

  - поліпшення взаємозв'язку між виробником і споживачем;

  - полегшення переходу виробництва з одного виду продукції на інший.

  Головне завдання контролю якості - не просто збільшити кількість послуг, а збільшити кількість таких послуг, які б відповідали запитам споживачів, тобто пацієнтів. Хоча якість медичних послуг багато в чому залежить від планування та розробки вимог, проте не менше значення мають також якість медикаментів і предметів медичного призначення, організація процесу виробництва і контролю вироблених медичних послуг. Одним з основних принципів контролю якості за допомогою статистичних методів є прагнення підвищити якість медичної допомоги, здійснюючи контроль на різних етапах виробничого процесу в ЛПЗ.

  Існують два основних поняття в контролі якості медичної допомоги: це вимірювання контрольованих параметрів і розподіл. Для того, щоб можна було судити про якість медичної послуги, необхідно виміряти такі параметри, як надійність стандарту її виробництва, значимість побічних ефектів реалізованої технології, потенційна економічність, показник ефективності та т.п. Друге поняття - розподіл значень контрольованого параметра - засноване на тому, що немає двох абсолютно однакових за величиною параметрів у одних і тих же медичних послуг, у міру того, як вимірювання стають все більш точними, в результатах вимірювань параметрів виявляються невеликі розбіжності.

  Ці розбіжності можуть мати якусь закономірність або бути хаотичними. Мінливість «поведінки» контрольованого параметра буває двох видів. Перший випадок - коли значення його складають сукупність випадкових величин, що утворюються в нормальних умовах; другий - коли сукупність його випадкових величин утворюється в умовах, відмінних від нормальних під дією певних причин.

  Персонал, що здійснює управління процесом надання медичної допомоги, в якому формується контрольований параметр, повинен за його значенням встановити кілька параметрів. По-перше, в яких умовах параметри послуги отримані (стандартних або відмінних від них). І якщо вони отримані в умовах, відмінних від стандартних, то які причини цих порушень. Потім приймається керуючий вплив щодо усунення цих причин. Таким чином, параметри виробництва медичних послуг представити у вигляді числових даних досить важко, проте зрештою вирішення багатьох, а то і більшості завдань з виробництва якісних медичних послуг залежить саме від вимірюваних даних. З метою подолання зазначених труднощів в теорії статистичного контролю якості продукції розроблено ряд математичних моделей.

  Правильність управлінських рішень залежить від точності вихідних даних. Рішення, прийняті на підставі невеликої кількості точних даних, правильніше рішень, прийнятих на підставі великої кількості неточних даних. Навіть використання ПЕОМ для аналізу великої кількості неточних даних призведе тільки до того, що неправильне рішення буде прийнято швидше, ніж правильне. Чим точніше дані, які ми маємо при вирішенні якої-небудь проблеми, тим скоріше ми прийдемо до правильного рішення, якщо зможемо їх правильно оцінити і використовувати.

  Контроль якості за допомогою статистичних методів можна з успіхом здійснювати в різних областях виробництва товарів і послуг. Такий контроль використовується в управлінні таким процесом, при якому одні й ті ж товари виготовляються серійно протягом тривалого періоду часу або коли потрібно підтримувати певний рівень якості виробів, оскільки навіть невелике відхилення призводить до великої втрати коштів.

  Статистичні методи використовуються також в контролі при одиничному і дрібносерійного виробництва. У відсотковому відношенні економія чи прибуток при короткочасних процесах виробництва медичних послуг виявляється більше, ніж при довгострокових. Це означає, що якщо обладнання відновлює роботу або якщо процес повторюється, то корисно знати можливості і недоліки, наприклад, діагностичного обладнання та обслуговуючого його персоналу. При короткочасних процесах важливо мати надійне обладнання, що складається з мінімальної кількості окремих частин. Дуже важливо при цьому вміти отримати максимальну вигоду з невеликої кількості даних. У таких ситуаціях дуже важливо «вимір» думок експертів.

  При аналізі думок експертів можна застосовувати самі різноманітні статистичні методи, описувати їх - значить описувати всю прикладну статистику. Тим не менш, можна виділити основні широко використовуються в даний час методи математичної обробки експертних оцінок - це перевірка узгодженості думок експертів (або класифікація експертів, якщо немає узгодженості) і усереднення думок експертів всередині узгодженої групи.

  Оскільки відповіді експертів у багатьох процедурах експертного опитування - не числом, а такі об'єкти нечислової природи, як градації якісних ознак, ранжування, розбиття, результати парних порівнянь, нечіткі переваги і т.д., то для їх аналізу виявляються корисними методи статистики об'єктів нечислової природи .

  Чому відповіді експертів носять нечислової характер? Найбільш загальна відповідь полягає в тому, що люди не мислять числами. У мисленні людини використовуються образи, слова, але не числа. Тому вимагати від експерта відповіді у формі числа - означає «гвалтувати» його розум. Навіть в економіці підприємці, приймаючи рішення, лише частково спираються на чисельні розрахунки. Це видно з умовного (тобто визначається довільно прийнятими угодами) характеру балансового прибутку, амортизаційних відрахувань та інших економічних показників (Орлов А.І., 1995). Тому фраза типу «Медична клініка прагне до максимізації прибутку» не може мати чітко визначеного сенсу.

  Експерт може порівняти два об'єкти (ортопедичний протез, медична послуга тощо), дати їм оцінки типу «хороший», «прийнятний», «поганий», впорядкувати кілька об'єктів за привабливістю, але зазвичай не може сказати, у скільки разів або на скільки один об'єкт краще іншого. Іншими словами, відповіді експерта зазвичай виміряні в порядкової шкалою, є ранжировками, результатами парних порівнянь та іншими об'єктами нечислової природи, але не числами.

  Поширена помилка полягає в тому, що відповіді експертів намагаються розглядати як числа, займаються «оцифровкой» їх думок, приписуючи цим думкам чисельні значення - бали, які потім обробляють за допомогою методів прикладної статистики як результати звичайних фізичних вимірювань. У разі довільності оцифровки висновки, отримані в результаті обробки даних, можуть не мати відношення до реальності (Кемені Дж., Снелл Дж., 1972). З позицій репрезентативною теорії вимірювань (Литвак Б.Г., 1982) слід застосовувати алгоритми аналізу даних, результати роботи яких не змінюються при допустимому перетворення шкали.

  Проте, математична статистика, дає можливість приймати правильні рішення керівникам ЛПЗ, які грунтуються на інтерпретації. Інтерпретація, в свою чергу, грунтується на аналізі, аналіз - на табличних даних, а табличні дані на сукупності зібраних даних. Кожен з наведених етапів залежить від попереднього. Дані можуть бути отримані на підставі даних експертизи, аналізу реєстрів (рахунків), опитування пацієнтів і т. д. Формування вибірки здійснюється методом спрямованого і випадкового (рандомізованого) відбору.

  Математична статистика служить для:

  - визначення, встановлення або опису характеру отриманих даних;

  - можливості висновку щодо популяції або генеральної сукупності, з якої зроблена вибірка.

  Для системного розгляду процесу, виявлення проблеми слід використовувати графічні прийоми, такі як причинно - наслідкові діаграма, діаграма алгоритму процесу та інші. Отже, безперервне підвищення якості - це науково організований процес, заснований на використанні методів математичної статистики, в тому числі графічних прийомів.

  Основоположним методом в оцінці якості медичної допомоги є експертиза закінчених випадків профілактики, діагностики та лікування, а так само експертиза якості функціонування протезів клапанів серця, зубних протезів тощо, що припускає визначення відповідності конкретних результатів діагностики, лікування, профілактики захворювань, реабілітації хворих та інвалідів - стандартним показниками. В ідеалі оцінку якості медичної допомоги слід було б проводити на підставі кінцевих показників здоров'я населення. Теоретично галузь охорони здоров'я повинна використовувати системи таких кінцевих показників для вивчення процесів профілактики, діагностики, лікування і реабілітації, щоб в результаті спостережень сприяти поширенню тільки тих технологій надання медичної допомоги, при яких максимальні кінцеві результати поєднувалися б з мінімальними витратами на їх досягнення.

  На практиці використання кінцевих показників здоров'я контингентів населення для вимірювання якості профілактики, діагностики та лікування має значні обмеження. Більш практичним методом вимірювання якості представляється оцінка його проміжних показників. Вони суттєво впливають на кінцеві результати і можуть служити хорошим їх наближенням у випадку використання конкретних медичних технологій. Крім того, вони дають можливість безперервного, а не періодичного вимірювання якості.

  Проміжні показники повинні достовірно відображати хід лікування і максимально виключати коливання в залежності від особливостей пацієнтів. Показники, що відображають остаточні і проміжні результати, дають уявлення про стандартних ситуаціях. Разом з ними знаходять застосування сигнальні показники, що характеризують поодинокі ситуації.

  Сигнальні показники показують, що ситуація вимагає додаткового розслідування. Для аналізу статистичної інформації застосовуються узагальнюючі показники - середні і відносні. Для того, щоб статистичні показники правильно відображали досліджувані явища, необхідно виконувати наступні вимоги:

  - Прагнути до того, щоб вони висловлювали сутність явищ і давали їм точну кількісну оцінку.

  - Домагатися повноти інформації, особливо з комплексного відображенню всіх сторін поточного процесу.

  - Забезпечувати порівнянність статистичних показників за допомогою однакових часових інтервалів, а також однакових одиниць виміру.

  - Підвищувати ступінь точності вихідної інформації, на підставі якої обчислюються показники, так як дані достовірні тільки в тому випадку, якщо вони збігаються з дійсними розмірами процесів, правильно характеризують їх зміст.

  Аналіз - це, перш за все порівняння, зіставлення статистичних даних. У результаті порівняння отримують якісну оцінку явищ, яка виражається у вигляді відносних величин. За своїм пізнавальному значенню відносні величини поділяються на такі види: структура, інтенсивність, динаміка, порівняння, координація. Відносні величини структури характеризують склад сукупності. Обчислюються як відношення абсолютної величини кожного з елементів сукупності до абсолютної величини всієї сукупності. Наприклад, структура недотримання стандартів КСГ по набору діагностичних, лікувальних заходів і т. д. Як правило, показники структури виражаються у відсотках.

  Відносні величини динаміки характеризують зміну досліджуваного явища в часі, виявляють напрям розвитку, вимірюють інтенсивність розвитку. Розрахунок відносних величин виконується у вигляді темпів зростання та інших показників динаміки. Відносні величини інтенсивності показують, наскільки поширене явище, що вивчається в середовищі, тобто частоту явища.

  Розраховуються показники інтенсивності діленням абсолютної величини досліджуваного явища на абсолютну величину, що характеризує об'єм середовища, в якій виявлено явище. Відносна величина показує, скільки одиниць однієї сукупності припадає на одиницю іншої сукупності. Наприклад, показник частоти недотримання стандартів КСГ на 100 експертиз. Проміжні та остаточні показники якості також є відносними.

  Основними характеристиками тенденцій протікання процесу є середнє арифметичне (математичне очікування), мода і медіана, параметри розсіювання. Параметрами розсіювання є розмах, середньоквадратичне відхилення і дисперсія.
 Середньоквадратичне відхилення визначається за стандартною формулою. Розмах - це різниця між найбільшим і найменшим значеннями у вибірці. Він являє собою випадкову величину і підпорядковується певному розподілу, що характеризується математичним очікуванням. Існують таблиці відносин математичного сподівання розмаху до середнього квадратическому відхиленню залежно від обсягу вибірки. Знаючи ці коефіцієнти, можна за значенням розмаху оцінити величину генерального середнього квадратичного відхилення, що часто робиться в практиці, наприклад, при побудові контрольного графіка. Слід зазначити, що математичне сподівання розмаху швидко збільшується із зростанням обсягу вибірки. Тому розмах для оцінки середньоквадратичного відхилення застосовують, як правило, при використанні вибірок малого об'єму (5-10).

  Розподілу випадкових величин володіють важливою властивістю - більшість результатів спостережень групуються поблизу математичного сподівання спостерігається величини, в міру віддалення від нього результати спостережень зустрічаються рідше. Крім нормального розподілу виділяють биномиальное, гипергеометрическое, розподіл розмаху і розподіл Пуассона.

  Графічні способи оцінки КМП

  До графічних прийомів, які використовуються для виявлення проблеми, відносяться такі методи, як діаграма алгоритму процесу, лист підрахунку, метод номінальної груп та ін Для аналізу проблеми слід скористатися гістограмою, контрольним графіком, діаграмою розсіювання та ін Діаграму Парето, причинно-наслідковий діаграму , лінійний графік можна застосовувати як на фазі виявлення, так і на фазі аналізу проблеми.

  Лист підрахунку

  Використовується для збору вибіркових даних з метою виявлення закономірностей функціонування процесу. Лист підрахунку використовується, щоб відповісти на запитання «Як часто відбувається дана подія?» Для цього необхідно прийти до угоди про те, яка подія ми спостерігаємо, за який період часу ми хочемо зібрати дані. Слід розробити ясний і зручний бланк для запису даних, систематично й об'єктивно їх збирати.

  На отримання та занесення даних має бути відведено відповідне час. Особлива увага приділяється тому, щоб спостереження вибірка максимально точно відображали дійсний стан справ, щоб процес складання вибірки був нетрудомістким.

  Діаграма Парето

  Різновид стовпчастий діаграми, використовується коли потрібно порівняти між собою важливість проблем і вибрати відправну крапку у вирішенні проблем, відслідковувати процес або встановити основну причину проблеми. Представлення даних, отриманих за допомогою аркуша підрахунку або інших методів у вигляді діаграми Парето, дозволяє зосередитися на справді важливих проблемах. Таким чином, можна виявити основні причини низької якості роботи і вірно визначити, які проблеми і в якій послідовності вирішувати.

  Побудова діаграми Парето включає в себе кілька етапів:

  - відібрати проблеми, що підлягають порівнянню і впорядкування, використовуючи наявні дані і «мозковий штурм»;

  - вибрати критерій порівняння - одиницю виміру;

  - визначити за який інтервал потрібно збирати дані;

  - зібрати дані по кожній з категорій;

  - порівняти частоту або вартість категорій проблем між собою;

  - уздовж горизонтальної осі діаграми перерахувати категорії проблем зліва направо в порядку убування частоти або вартості;

  - дрібні категорії для наочності діаграми збирають в одну категорію «Інші», яку розміщують справа останнім стовпцем; над кожною категорією накреслити прямокутний стовпець, висота якого відповідає частоті або вартості даної категорії.

  Причинно - слідча діаграма або діаграма Ішикави

  Використовується для того, щоб встановити, пояснити і наочно представити причини проблеми.



  Рис. 1.

 Діаграма подій і результатів, складена на основі національного демонстраційного проекту управління якістю в охороні здоров'я

.

  Ця діаграма показує взаємозв'язок багатьох факторів, що сприяють або перешкоджають отриманню бажаного результату медичної допомоги. Кожна проблема обумовлена ??низкою причин, з докладного переліку яких відбираються для детального аналізу найбільш важливі, що дозволяють зрозуміти, що може допомогти, а що може перешкодити досягненню кінцевого результату.

  Етапи побудови причинно-наслідкового діаграми:

  - Скласти перелік причин, необхідний для побудови даної діаграми за допомогою упорядкованого мозкового штурму, як із застосуванням простих листів підрахунку, так і без попередньої підготовки;

  - Побудувати причинно-наслідковий діаграму. Для цього розташуйте формулювання проблеми в квадраті праворуч. Далі накресліть категорії причин неполадок в робочому процесі або будь-які інші категорії, що допомагають виявити найбільш важливі фактори, розмістіть під підходящими категоріями запропоновані в ході мозкового штурму ідеї. По кожній з причин поставте запитання: "Чому?" І покажіть відповіді у вигляді гілок діаграми.

  - Щоб знайти першопричину проблеми, шукайте повторювані причини, досягайте згоди у своїй команді і порівнюйте частоту різних причин.

  Виділяють три різновиди причинно-наслідкових діаграм:

  - Аналіз відхилень. Така діаграма будується шляхом розташування приватних причин під основною категорією і потім пошуку відповіді на питання "Чому відбувається це відхилення?".

  - Етапи робочого процесу. Спочатку складається список всіх етапів процесу. Потім від стрілок, відповідних етапам, відгалужуються стрілочки на даному етапі.

  - Метод множення причин. Попередньо складається список причин, які потім використовуються в якості основних категорій причинно-наслідкового діаграми.

  Блок - схема або схема послідовності операцій

  Дозволяє графічно представити взаємодію між різними учасниками процесу надання медичної допомоги. Вивчаючи алгоритм робочих процесів, знаходять порушення оптимальної послідовності, які можуть бути джерелами неприємностей. Найбільш широко діаграму алгоритму процесу застосовують для зіставлення алгоритму реального процесу та алгоритму ідеального процесу. Це дає можливість виявити відмінності, а з ними - проблеми і можливості. Блок - схема дозволяє визначити, наскільки оптимально пов'язані між собою робочі операції, на ній видно окремі елементи процесу надання допомоги хворим з вказівкою можливих результатів різних видів лікування. При складанні блок-схеми необхідно чітко визначити межі процесу, користуватися найпростішими символами і керуватися принципом, що з блоку є тільки один вихід, у випадку двох виходів, ймовірно, потрібно прийняття рішення.

  Лінійна діаграма

  Дозволяє найпростішим способом зобразити загальну тенденцію зміни показників за певний час. Точкою на графіку зображується результат вимірювання або підрахована кількість в даний момент часу. Для наочності і ясності висновків точки з'єднують лініями. Часовий інтервал та одиниці вимірювання повинні бути ясно позначені, дані представлені в тому порядку, в якому вони були отримані, так як тимчасова послідовність має вирішальне значення. Таким чином, лінійна діаграма показує зміни вимірюваного показника якості медичної допомоги за часом. Вихід лінії за межі статистично прийнятного діапазону означає необхідність внесення коректив у практику лікування.

  Контрольний графік

  Для побудови контрольного графіка визначається середнє значення показника і межі верхнього і нижнього контролю. Ці межі обчислюються за відповідними формулами, підставляючи в них результати вимірювання показників процесу. Далі на графік наносять дані розвитку процесу і аналізують їх. Якщо будь-які точки випадають за межі контролю, отже, даний процес поза статистичного контролю. Коливання даних всередині кордонів контролю обумовлені природною варіабельністю, що виникає під дією загальних причин, властивих самій системі. Таким чином, контрольний графік необхідний для визначення, яка частка варіативності процесу обумовлена ??випадковими причинами, а яка частка обумовлена ??особливими причинами.

  Оцінка можливості процесу

  Недостатньо поставити процес під контроль, так як і під контролем можуть бути погані результати. Індекси можливостей процесу дозволяють об'єктивно виміряти і наочно показати, як розподіл процесу співвідноситься із заданими межами допуску. Оцінка можливостей процесу заснована на визначенні середньоквадратичного відхилення і меж допуску.

  Гістограма

  Наочно зображує характер статистичного розподілу даних. На відміну від діаграми Парето, гістограма будується за результатами вимірювань і наочно зображує характер їх статичного розподілу. Знання розподілу має вирішальне значення для вивчення процесу, адже, як ми вже знаємо, результати будь-якого процесу змінюються в часі. Гістограма розкриває величину варіативності процесу. Якщо гістограма складається з прямокутників однакового розміру, то такий розподіл називається рівномірним. Якщо найбільшу кількість результатів вимірювань розташовується в середині галузі вимірювань, причому кількість вимірювань більше середнього приблизно дорівнює кількості вимірів менше середнього, то така гістограма характеризує нормальний розподіл. Багато процесів, що знаходяться під статистичним контролем, дають подібну гистограмму. Якщо найвищі стовпці виявляються осторонь від центру, такі розподілу називають "скошеними" і вони потребують аналізу.

  Для того щоб зробити висновки, необхідно враховувати наступне:

  - Кількість класів (стовпців діаграми) визначає наскільки добре буде видно характер розподілу.

  - Деякі процеси дають скошене розподіл з природних причин. Не слід очікувати нормального розподілу від кожного процесу.

  - Якщо гістограмамма різко обривається, підійшовши до деякій точці, то точність даних сумнівна.

  - Якщо виявляються подвійні піки, то це вказує на те, що дані надходять з двох або більше різних джерел.

  Графік кореляції

  Дозволяє наочно уявити, як змінюється одна змінна в міру зміни іншої, перевірити припущення про те, що ці змінні взаємопов'язані. Графік кореляції використовується для вивчення можливої ??статистичної зв'язку між змінними. По горизонтальній осі графіка кореляції відкладаються значення першої змінної, а по вертикальній - значення другого. Відкладені на графіку точки утворюють візерунок у вигляді хмари. Густота і подовженість хмари дають уявлення про силу кореляції між змінними. Чим ближче форма хмари до прямої лінії, тим сильніше кореляція. Кореляція, проте, не може бути використана для доказу того, що зміна однієї змінної є причиною зміни другий змінної. Обидві вони, наприклад, можуть змінюватися як наслідок дії якої третьої змінної.

  Застосування статистичного аналізу технологічних процесів передбачає переважне використання аналітичної статистики в порівнянні з цифровою статистикою. Це статистичне мислення фокусується на майбутньої характеристиці відбуваються в даний час процесів і функціонуванні систем, а не на описі або порівнянні фіксованих сукупностей минулих даних.

  Перевірка узгодженості та класифікація експертів

  Статистичні методи перевірки узгодженості залежать від математичної природи відповідей експертів. Відповідні статистичні теорії вельми важкі, якщо ці відповіді ранжировки або розбиття, і досить прості, якщо відповіді - результати парних порівнянь. Звідси випливає рекомендація з організації експертного опитування: чи не намагайтеся отримати від експерта ранжування або розбиття, йому важко це зробити, та й наявні математичні методи не дозволяють далеко просунутися. Експертові набагато легше на кожному кроці порівнювати тільки два об'єкти. Нехай він займається парними порівняннями. Непараметрична теорія парних порівнянь (теорія «люсианов») (Орлов А.І, 1979) дозволяє вирішувати більш складні завдання, ніж статистика ранжіровок або розбиття. Зокрема, замість гіпотези рівномірного розподілу можна розглядати гіпотезу однорідності, тобто замість збіги всіх розподілів з одним фіксованим (рівномірним) можна перевіряти лише збіг розподілів думок експертів між собою, що природно трактувати як узгодженість їх думок. Таким чином, вдається позбутися від неприродного припущення рівномірності.

  За відсутності узгодженості експертів природно розбити їх на групи подібних на думку. Це можна зробити методами кластер-аналізу, попередньо ввівши метрику в простір думок експертів. Ідея Кемені (Кисельов Н.І., 1989) про аксіоматичному введенні метрик знайшла в СРСР численних продовжувачів (Литвак Б.Г., 1982). Проте методи кластер-аналізу звичайно є евристичними, зокрема, неможливо з позицій статистичної теорії обгрунтувати «законність» об'єднання двох кластерів в один. Мається важливий виняток - для незалежних парних порівнянь розроблені методи, що дозволяють перевіряти можливість об'єднання кластерів як статистичну гіпотезу.

  Знаходження підсумкового думки комісії експертів

  Нехай думки комісії експертів або якоїсь її частини визнані узгодженими. Яке ж підсумкове (загальне) думка комісії? Математична складність полягає в тому, що думки експертів лежать в деякому просторі об'єктів нечислової природи. Загальна теорія подібного усереднення представлена ??в роботі Литвак Б.Г. (1982). Зокрема, показано, що в силу узагальнення закону великих чисел середню думку при збільшенні числа експертів (чиї думки незалежні і однаково розподілені) наближається до деякого межі, який можна назвати математичним очікуванням. У конкретних просторах нечислових думок експертів обчислення медіани Кемені може бути досить складною справою (Дорофеюк А.А., 1985). Крім властивостей простору, велика роль конкретних метрик. Так, у просторі ранжировок при використанні метрики (Кисельов Н.І., 1985), пов'язаної з коефіцієнтом рангової кореляції Кендалла, необхідно проводити досить складні розрахунки, в той час як застосування метрики на основі коефіцієнта рангової кореляції Спірмена призводить до впорядкування за середніми рангах, тобто обчислюється елементарно.

  Інтервальні експертні оцінки

  З початку 80-х років активно розвивається интервальная математика, як найбільш практично важлива частина її - інтервальна статистика. У розробляється підході основна увага приділяється розрахунками максимально можливого відхилення значення розглянутої статистики, викликаного похибками у вихідних даних і «раціонального обсягу вибірки», перевищення якого не може привести до істотного підвищення точності оцінювання. Основні ідеї та результати статистики інтервальних даних опубліковані досить давно.

  Перспективним є використання інтервальних експертних оцінок: експерт називає не числом, а інтервал як оцінки розглянутого параметра. Такі процедури вдало поєднують в собі кількісний і якісний підходи в експертних оцінках. Як приклад можна назвати процедуру регресійного аналізу, яка застосовується в експертно-статистичному методі для отримання коефіцієнтів вагомості ознак, що дозволяють найбільш точно відновити глобальне висновок про об'єкт за результатами оцінок окремих параметрів.

  При використанні методу інтервальних експертних оцінок замість оцінки показника чи характеристики об'єкта числом експерт вказує інтервал, в якому він міститься. У багатьох випадках оцінювання інтервалом більш природно для експерта, ніж оцінювання числом.

  В даний час у сучасній медицині все ширше застосовуються різні методи експертних оцінок. Вони незамінні при вирішенні складних завдань оцінки якості виробництва медичних послуг, у тому числі спеціального призначення, при аналізі та прогнозуванні ситуацій з великим числом значущих чинників - усюди, коли необхідно залучення знань, інтуїції і досвіду багатьох висококваліфікованих фахівців-експертів. 
« Попередня Наступна »
= Перейти до змісту підручника =
 Інформація, релевантна "Сучасний етап розвитку теорії експертних оцінок"
  1.  Невирішені проблеми забезпечення якості медичної допомоги населенню Далекого Сходу Росії
      На «плечах» лікарів і медичних сестер лежить важкий тягар відповідальності за якість надаваних медичних послуг. Російське суспільство досі сприймає медичних працівників як якусь категорію людей, одягнених в білий одяг і дали клятву Гіппократа, які повинна працювати на благо того самого суспільства, відмовляючи собі в найнеобхіднішому. Наприклад, в отриманні гідної заробітної
  2. Э
      + + + Евботріоз (Eubothriosis), гельмінтоз лососевих, що викликається цестодами (Eubothrium crassum і Е. salvelini), що паразитують у кишечнику у виробників і молоді лосося, райдужної та озерної форелей. Реєструється в ставкових господарствах СРСР, а також країн Західної Європи та Північної Америки. Дорослі паразити довжиною 15-20 см, на головному кінці мають дві прісасивательние ямки, за допомогою яких
  3.  Якість процесу, структури і результату в медицині
      Системний аналіз У наш час багато фахівців з управління охороною здоров'я в Росії погано знають споживачів, в т.ч. пацієнтів, платників податків та ін Знання і розуміння споживачів продукції (послуг) ЛПУ повинні купуватися в ході осмисленого діалогу з ними і інформація повинна проникати на всі рівні медичних установ, які прагнуть задовольнити потреби споживачів.
  4.  Методи експертних оцінок КМП і їх особливості в медичній практиці
      Якість і тісно залежна від нього ефективність діяльності лікувально-профілактичних установ в умовах економічних перетворень в Росії - ключові проблеми в управлінні охороною здоров'я. І якщо проблем якості медичної допомоги в останні роки приділяється все більше уваги, то ефективність діяльності медичних установ, як правило, залишається «за кадром». А тим часом це
  5.  Експертиза якості медичної допомоги. Організація експертної роботи, питання технології експертизи
      Президент Російської Федерації В.В. Путін в одному зі своїх послань Федеральним зборам особливо підкреслив, що здоров'я народу пов'язано не тільки з громадським охороною здоров'я, але і з образом життя людей, станом навколишнього середовища, розвитком медичної науки. Експертиза якості медичної допомоги в силу певної специфіки проблеми зачіпає інтереси багатьох державних,
  6.  Розробка та застосування стандартів при виробництві медичних послуг
      Зростаюче значення медичних стандартів обумовлено необхідністю позначення провідних орієнтирів у процесі вдосконалення медичної допомоги, самоконтролю в діяльності медичного працівника, забезпечення захисту населення від неякісного медичного втручання, формування адекватного ресурсного забезпечення. Визначення сутності процесу стандартизації в медицині є
  7.  TQM базується на ідеології чесних відносин виробників із споживачами
      Основна передумова застосування безперервного управління якістю медичних послуг полягає в тому, що керівники ЛПУ прагнуть пов'язати керовані ними установи з основними соціальними обов'язками цих установ. Будучи на певному рівні обезоружівающе простою справою, визначення соціальних обов'язків даного ЛПУ грунтується на розумінні того, який сегмент суспільства має намір
  8.  Хронічна серцева недостатність
      Спроби дати повноцінне визначення даному стану робилися протягом декількох десятиліть. У міру розвитку медичної науки змінювалися уявлення про сутність серцевої недостатності, про причини призводять до її розвитку, патогенетичних механізмах, процеси, які відбуваються в самій серцевому м'язі і різних органах і тканинах організму в умовах неадекватного кровопостачання
  9.  ОСНОВИ ТЕОРІЇ епізоотичного процесу
      Вивчення епізоотичного процесу інфекційних хвороб сільськогосподарських тварин за допомогою експериментів, як показала багаторічна практика, не дає бажаних результатів. У такій ситуації велику допомогу може надати розробка теоретичної концепція цього процесу і її інтерпретація стосовно реальної епізоотичної ситуації відповідної інфекції.
© medbib.in.ua - Медична Бібліотека