Довкілля та здоров'я | ISSN: 2077-7477 eISSN: 2077-7485 |
Номер: 2 (111) - ЧЕРВЕНЬ, 2024 - Сторінки: 4-9
Можливості використання лікарняних даних для покращання якості медичної допомоги та безпеки пацієнтів
Скалецький Ю.М.1, Яворовський О.П.2, Брухно Р.П.2, Риган М.М.2, Зінченко Т.О.2, Іванько О.В.3
1 ДУ "Інститут громадського здоров'я ім. О.М. Марзєєва НАМНУ", Київ 2 Національний медичний університет ім. О.О. Богомольця, Київ 3 КНП «Київська міська клінічна лікарня №1 виконавчого органу Київської міської ради (Київської міської державної адміністрації)», Київ, Україна
УДК: 614.23:303.71]:614.253.8-049.5
РЕФЕРАТ:
Мета полягала у спробі використання лікарняних даних для покращання безпеки пацієнтів з урахуванням питань гігієни і безпеки праці медичного персоналу.
Матеріал та методи. У ході роботи використано бібліосемантичний, анкетно-опитувальний, гігієнічні та статистичні методи досліджень.
Результати досліджень. Використання лікарняних даних є корисним для покращання якості та безпеки медичної допомоги і підвищення ефективності діяльності закладів охорони здоров’я. Незважаючи на існуючу систему збору даних в охороні здоров’я національна нормативна база практично не приділяє уваги питанням використання їх для покращання діяльності лікарняних закладів. Значною проблемою ефективного використання даних медичної статистики є їхній узагальнений характер, що може бути усунуто запровадженням електронної системи охорони здоров’я. Відносно детальний аналіз медичних записів лише померлих пацієнтів дозволив підтвердити важливість розробки організаційних заходів і рекомендацій, що можуть покращити якість і безпеку медичної допомоги не лише у конкретному закладі охорони здоров’я, а й у системі охорони здоров’я загалом.
Висновки. Удосконалення нормативної бази у частині використання даних медичної статистики є актуальним завданням вітчизняної науки і практики.
КЛЮЧОВІ СЛОВА:
заклади охорони здоров’я, лікарняні дані, якість медичної допомоги, безпека медичної допомоги
ЛІТЕРАТУРА:
1. Filippi M, Del Prete E, Aquilini F, Totaro M, Di Serafino F, Civitelli S, Geminale G, Rocchi D et al. Evaluation, description and magnitude of readmission phenomenon in Azienda Ospedaliero Universitaria Pisana (AOUP) for chronic-degenerative diseases in the period 2018-2021. Healthcare. 2023 Feb 23; 11(5):651. DOI: https://doi.org/10.3390/healthcare11050651
2. Pitocco C, Sexton TR, Stickle K. Using data analytics to improve hospital quality performance. Journal of Healthcare Management. 2020 Jul; 65(4):285-98. DOI: https://doi.org/10.1097/jhm-d-19-00118
3. Kaji DA, Zech JR, Kim JS, Cho SK, Dangayach NS, Costa AB, Oermann EK. An attention based deep learning model of clinical events in the intensive care unit. Plos One. 2019 Feb 13; 14(2):e0211057. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0211057
4. Bertolini F, Robertson L, Bisson JI, Meader N, Churchill R, Ostuzzi G, Stein DJ, Williams T et al. Early pharmacological interventions for universal prevention of post-traumatic stress disorder (PTSD). Cochrane Database of Systematic Reviews. 2022 Feb 10; 2022(2). DOI: https://doi.org/10.1002/14651858.cd013443.pub2
5. Miranda O, Fan P, Qi X, Wang H, Brannock MD, Kosten TR, Ryan ND, Kirisci L et al. DeepBiomarker2: prediction of alcohol and substance use disorder risk in post-traumatic stress disorder patients using electronic medical records and multiple social determinants of health. Journal of Personalized Medicine. 2024 Jan 14; 14(1):94. DOI: https://doi.org/10.3390/jpm14010094
6. Xie F, Yuan H, Ning Y, Ong ME, Feng M, Hsu W, Chakraborty B, Liu N. Deep learning for temporal data representation in electronic health records: a systematic review of challenges and methodologies. Journal of Biomedical Informatics. 2022 Feb; 126:103980. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2021.103980
7. Pro zatverdzhennia form zvitnosti z pytan okhorony zdorovia ta instruktsii shchodo yikhnoho zapovnennia, Nakaz Ministerstva okhorony zdorovia Ukrainy № 378 [On the approval of health reporting forms and instructions for filling them out, Order of the Ministry of Health of Ukraine № 378], 2007 Jul 10. Ukrainian. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z1009-07#Text
8. Pro zatverdzhennia Prymirnoho pereliku indykatoriv yakosti nadannia pervynnoi medychnoi dopomohy, Nakaz Ministerstva okhorony zdorovia Ukrainy № 716 [On approval of the Exemplary list of quality indicators for the provision of primary medical care, Order of the Ministry of Health of Ukraine № 716], 2023 Apr 17. Ukrainian. URL: https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v0716282-23#Text
9. Pro orhanizatsiiu kliniko-ekspertnoi otsinky yakosti nadannia medychnoi dopomohy ta medychnoho obsluhovuvannia, Nakaz Ministerstva okhorony zdorovia Ukrainy № 69 [On the organization of a clinical and expert assessment of the quality of medical care and medical services, Order of the Ministry of Health of Ukraine № 69], 2016 Feb 5. Ukrainian. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0285-16#Text
10. Skaletskyi YuM, Yavorovskyi OP, Hychka SH, Ryhan MM, Didkovskyi VL, Brukhno RP. Tendentsii statsionarnoi ta pisliaoperatsiinoi letalnosti yak pokaznykiv bezpeky patsiientiv v Ukraini [Trends in inpatient and postoperative mortality as indicators of patient safety in Ukraine]. Ukrainian Medical Journal. 2020 Jul 3; 137. Ukrainian. DOI: https://doi.org/10.32471/umj.1680-3051.137.182411
11. Tendentsii statsionarnoi ta pisliaoperatsiinoi letalnosti yak pokaznykiv bezpeky patsiientiv na rivni okremykh zakladiv okhorony zdorovia (povidomlennia 2) [Trends in inpatient and postoperative mortality as indicators of patient safety at the level of individual health care facilities (message 2)]. Ukrainian Medical Journal. 2020 Dec 29; 140. . Ukrainian. DOI: https://doi.org/10.32471/umj.1680-3051.140.196368
|