Оценка ‎эффективности организации лечебно-‎эвакуационного обеспечения при ликвидации медицинских последствий чрезвычайных ситуаций

Ключевые слова: лечебно-эвакуационное обеспечение, математическое моделирование, показатели и критерии эффективности, чрезвычайные ситуации, вероятностно-аналитические методы исследования операций

В настоящее время во многих странах ведутся научные исследования по статистике и наиболее вероятным зонам стихийных бедствий, изучени ‏ю факторов и уровня риска катастроф, созданию их классификации, ретроспективному анализу последствий стихийных бедствий и катастроф прошлых лет. По нашему мнению, крайне актуальна проблема повышения эффективности организации лечебно-эвакуационного обеспечения (ЛЭО), и от ее решения зависит эффективность медицин-ского обеспечения при чрезвычайных ситуациях (ЧС) в целом. Речь идет, прежде всего, о внедрении в практику наиболее эффективных форм медицинского обеспечения, научно обоснованных методов лечения раненых и больных, новых образцов специальной медицинской техники и оборудования. Практика медицинского обеспечения населения в известных экстремальных ситуациях последних десятилетий XX века показала, что принятая в настоящее время система ЛЭО не в полной мере отвечает современным принципам и нуждается в пересмотре. В то же время в целом современную систему ЛЭО можно считать уже сложившейся, проверенной на практике, поэтому речь идет не о коренной ее перестройке, а о более эффективной работе отдельных звеньев (подсистем). Применяя системный подход, в ЛЭО (рис.) условно можно выделить следующие подсистемы: розыск, сбор и вынос (вывоз) из районов ЧС; оказание видов медицинской помощи; эвакуационная; предэвакуационная подготовка и сопровождение [1,5].

 
Рис. Системное представление лечебно-эвакуационного обеспечения при ЧС

Таким образом, эффективность функционирования всей системы зависит от эффективности работы ее подсистем, от эффективности отдельных мероприятий, входящих как составные части в ЛЭО. Под эффективностью обычно понимается отдача (эффект) от каких-либо затрат, достижение устойчивого, продолжительного результата. Эффективность организации ЛЭО как системы выражается в степени ее адаптированности к выполнению стоящей перед ней задачи. Чем лучше организована ЛЭО, тем она эффективнее. Проанализировав литературные данные, можно утверждать, что под эффективностью организации ЛЭО чаще всего понимают степень решения поставленных перед медицинской службой задач по проведению в оптимальные сроки и в предписанном (стандартном) объеме лечебных мероприятий на соответствующих этапах медицинской эвакуации пораженных и больных в специализированные лечебные учреждения по медицинским показаниям в интересах восстановления их здоровья [7-9]. Термин организация выступает здесь в значении внутренней упорядоченности, согласованности, взаимодействия более или менее дифференцированных и автономных частей целого, обусловленных его строением. Само понятие эффективность ЛЭО включает целый комплекс проблем: оценка видов и объема оказанной медицинской помощи в районе ЧС и этапы эвакуации, привлекаемые для этого силы и средства, условия и порядок медицинской эвакуации и т.д. [1,10]. Чтобы судить об эффективности организации ЛЭО, нужно иметь некоторый численный критерий оценки или показатель эффективности (в некоторых источниках его называют целевой функцией) – W.

Конкретный вид показателя и критерия эффективности W, которым следует пользоваться при численной оценке эффективности, зависит от специфики рассматриваемой системы ЛЭО, от задачи исследования и пр. В доступной литературе определения показателя и критерия эффективности довольно противоречивы. Например, А.Е. Романенко приводит такое определение: критерий эффективности – это количественный показатель, отражающий степень достижения намеченных результатов при различных способах воздействия. При этом численное значение показателя критерия эффективности определяет вариант с наибольшим выигрышем. Во избежание разночтения в настоящем исследовании под показателем понимается параметр системы, обладающий количественной или качественной характеристикой. Если ее величина или значение на каком-либо уровне меняет частную или общую оценку для принятия решения, то такие величина или значение показателя являются критерием. На ЛЭО при ЧС оказывает влияние множество факторов, содержащих элемент случайности, поэтому эффективность организации и функционирования системы не может быть точно предсказана и остается случайной. Если это так, то в качестве показателя эффективности W выбираются не просто характеристики (параметры) системы ЛЭО, а их средние значения (математическое ожидание). В одних случаях – это получение данных о максимальной пропускной способности этапа медицинской эвакуации (ЭМЭ), при этом в качестве показателя эффективности берется средняя пропускная способность этапов. В других, – когда задачей ЛЭО является осуществление вполне определенного события, в качестве показателя эффективности берут вероятность этого события (например, вероятность оказания первой врачебной помощи в течение 2–4 часов с момента ранения) [1-4].

Все факторы, от которых зависит эффективность организации ЛЭО, делятся на две группы:

• заданные заранее факторы (условия организации ЛЭО) α1, α2, ..., на которые мы влиять не можем;
• факторы, зависящие от организации (элементы решения), х1, х2, ..., которые в известных пределах можно выбирать по своему усмотрению. Этот случай можно назвать детерминированным.

Показатель эффективности (W) ЛЭО зависит как от заданных условий, так и от элементов решения:

W=W(α1, α2, ...х1, х2, ...).             (1)

Так как математическая модель построена, то задачу определения эффективности системы ЛЭО можно математически сформулировать так: при заданных условиях α1, α2, ... найти такие элементы решения х1, х2, ..., которые обращают показатель W в максимум (минимум). Это типичная математическая задача, относящаяся к классу вариационных.

Однако этот простой метод при исследовании эффективности ЛЭО имеет ограниченное применение, поскольку при большом числе аргументов х1, х2, ..., наложенных ограничениях и дискретных значениях аргумента схема классических вариационных методов не может быть применена [4,3,7].

Общих математических методов нахождения экстремумов функций любого вида при наличии произвольных ограничений не существует. Однако современная математика предлагает ряд специальных методов: линейного, выпуклого или квадратичного, динамического программирования и др.

К сожалению, детерминированный случай не так уж часто встречается на практике. Более типичен случай, когда не все условия, в которых осуществляется ЛЭО, известны заранее, а некоторые из них содержат элемент неопределенности. Например, успех ЛЭО может зависеть от метеорологических условий, которые заранее не известны и др. В подобных случаях эффективность организации ЛЭО зависит уже не от двух, а от трех факторов:

• условия организации ЛЭО α1, α2, ... , которые известны заранее и не могут быть изменены;
• неизвестные условия или факторы Y1, Y2, ...;
• элементы решения х1, х2, ..., которые нам предстоит выбрать.

В этом случае эффективность организации ЛЭО можно выразить следующим образом:

W=W(α1, α2, ...; Y1, Y2, ...; х1, х2, ...).              (2)

В этих условиях задача выбора решения формулируется так: при заданных условиях α1, α2, ... с учетом неизвестных факторов Y1, Y2, ... найти такие элементы решения х1, х2, ..., которые по возможности обращали бы в максимум показатель эффективности W. В случае, когда неизвестные факторы, влияющие на организацию ЛЭО, – Y1, Y2, ... – являются обычными случайными величинами (или случайными функциями), распределение которых хотя бы ориентировочно известно, то для оптимизации решения может быть применен один из двух приемов:

I– искусственное сведение к детерминированной схеме;

II–оптимизация в среднем [4-7].

Первый прием сводится к тому, что неопределенная, вероятностная картина явления приближенно заменяется детерминированной. Для этого все участвующие в задаче случайные факторы Y1, Y2, ... приближенно заменяются не случайными (как правило, их математическими ожиданиями). Этот прием замены случайных величин их математическими ожиданиями может успешно применяться и в случаях, когда величины Y1, Y2, ... обладают большим разбросом, но показатель эффективности W зависит от них линейно (или почти линейно).

Второй прием (оптимизация в среднем), более сложный, применяется, когда случайность величин Y1, Y2, ... весьма существенна и замена каждой из них ее математическим ожиданием может привести к большим ошибкам. В этом случае нужно выбирать такое решение х1, х2, ..., при котором обращается в максимум математическое ожидание показателя эффективности:

=M[W]= ∫∫...∫ W(α1, α2, ..; y1, y2, ..; х1, х2, ..)f(y1, y2, ..) dy1, dy2, ...,                (3)

где f(y1, y2, ...) – распределение плотности вероятности.

Наиболее трудным для исследования является тот случай неопределенности, когда неизвестные факторы Y1, Y2, ... не могут быть изучены и описаны с помощью статистических методов: их законы распределения или не могут быть получены (соответствующие статистические данные отсутствуют), или таких законов распределения вовсе не существует. В подобных случаях вместо произвольного и субъективного назначения вероятностей с дальнейшей оптимизацией в среднем рекомендуется рассмотреть весь диапазон возможных условий Y1, Y2, ... и составить представление о том, какова эффективность ЛЭО в этом диапазоне и как на нее влияют неизвестные условия. При этом задача исследования эффективности ЛЭО приобретает новые методологические особенности.

Рассмотрим случай, когда эффективность организации ЛЭО (W) зависит, помимо заданных условий и элементов решения, еще и от ряда неизвестных факторов Y1, Y2, ... нестатистической природы, о которых никаких определенных сведений нет, а можно делать только предположения. Зафиксировав параметры Y1, Y2, ..., придадим им вполне определенные значения Y1=y1, Y2= y2 и переведем тем самым в категорию заданных условий α1, α2, … .Для этих условий мы в принципе можем решить задачу исследования эффективности ЛЭО и найти соответствующее оптимальное решение х1, х2, ... . Его элементы, кроме заданных условий α1, α2,... , очевидно, будут зависеть еще и от того, какие частные значения мы придали условиям Y1, Y2, ...:

x1=x1(α1, α2, ...; y1, y2, ...),
x2=x2(α1, α2, ...; y1, y2, ...).

Такое решение, оптимальное для данной совокупности условий y1, y2, ... (и только для нее), называется локально-оптимальным. Это решение, как правило, уже не оптимально для других значений Y1, Y2, ... . Совокупность локально-оптимальных решений для всего диапазона условий Y1, Y2, … дает нам представление о том, как бы мы поступили, если бы неизвестные условия Y1, Y2, … были нам в точности известны. Поэтому локально-оптимальное решение имеет в случае неопределенности ограниченную ценность. Очевидно, что в данном случае следует предпочесть не строго оптимальное решение для каких-то определенных условий, а компромиссное, которое, не будучи строго оптимальным ни для каких условий, оказывается приемлемым в целом диапазоне условий. Обычно окончательный выбор компромиссного решения осуществляется человеком, который, опираясь на расчеты, может оценить и сопоставить сильные и слабые стороны каждого варианта решения в разных условиях и на основе этого сделать окончательный выбор. При этом необязательно знать точный локальный оптимум для каждой совокупности условий y1, y2, ... [3,6].

При обосновании решения в условиях неопределенности элемент неопределенности остается. Поэтому нерационально предъявлять к точности таких решений слишком высокие требования. Вместо того, чтобы однозначно указать одно-единственное в точности оптимальное (в каком-то смысле) решение, всегда лучше выделить область приемлемых (субоптимальных) решений, которые оказываются несущественно хуже других, какой бы точкой зрения мы ни пользовались. В пределах этой области могут произвести свой окончательный выбор лица, ответственные за организацию ЛЭО. Как правило, эффективность функционирования сложных систем, таких как ЛЭО, не может быть исчерпывающим образом охарактеризована с помощью одного показателя, поэтому приходится использовать и другие: W1, W2, …, Wh. В этом случае, часто приходится одни из этих показателей сделать больше, другие – меньше. Например, оказать помощь наибольшему числу раненых при наименьших затратах. Однако, как указывала Е.С. Вентцель [2], широко распространенная формулировка: достижение максимального эффекта при минимальных затратах для научного исследования не подходит. Корректной является любая из формулировок: достижение максимального эффекта при заданных затратах или же достижение заданного эффекта при минимальных затратах.

Ввиду того, что комплексная оценка эффективности организации ЛЭО сразу по нескольким показателям затруднительна и требует размышлений, на практике часто пытаются искусственно объединить несколько показателей в один обобщенный показатель (критерий). Нередко в качестве такого обобщенного (составного) критерия берут дробь; в числителе ставят те показатели W1, ..., Wm, которые желательно увеличить, а в знаменателе – те, которые желательно уменьшить:

                      (4)

Для показателя эффективности организации ЛЭО в числителе можно поставить такие величины, как количество раненых, получивших первую помощь, доля раненых и больных, эвакуированных санитарным транспортом, пропускная способность этапа медицинской эвакуации; в знаменателе – л/с медицинской службы, среднее время ожидания в очереди для получения вида медицинской помощи, затраты на медицинское имущество и т. п. [3]. В конечном итоге выбор показателей и критериев эффективности ЛЭО зависит от целей исследования, принципов моделирования и применяемых математических методов.

Корректное использование математического аппарата для решения задач оценки эффективности медицинской помощи представляет собой сложную методологическую проблему, необходимым условием и средством решения которой является нахождение адекватных способов формализации, описывающих два зависимых друг от друга процесса на этапах медицинской эвакуации – патофизиология и течение травмы и проведение лечебно-эвакуационных мероприятий. Успешное решение задачи оценки эффективности той или иной системы медицинского обеспечения или ЛЭО во многом зависит от искусства владения методологией самого исследователя.

Становится очевидным, что процесс совершенствования организации ЛЭО является непрерывным процессом, тесно связанным с развитием медицинской науки. Решение этой сложной комплексной задачи требует проведения исследований частных вопросов, связанных с индивидуальным медицинским оснащением личного состава медицинской службы, организационно-штатной структуры подразделений медицинской службы и организации медицинского обеспечения в целом.

Литература

1. Бар И, Шеглер Дж. К вопросу о планировании мероприятий по ликвидации последствий катастроф. Воен.-мед. журн., 1998, 9, с. 3– 4.
2. Вентцель Е. С. Исследование операций, задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988, с. 206.
3. Григорян А. Р, Параскевов С. А. Принципы моделирования системы лечебно-эвакуационного обеспечения. Тез. докл. Итоговой конф. Воен.-науч. общества слушателей ФРМС, 2002, с. 33–34.
4. Максимов Г.К., Синицын А.А. Статистическое моделирование многомерных систем в медицине. М.: Медицина, 1983, с. 143.
5. Нечаев Э.А., Фарматов М.Н. Военная медицина и катастрофы мирного времени. М.: Медицина, 1994, с. 320.
6. Саати Т.И. Математические методы исследования операций. М.: Воениздат. 1963, с. 245.
7. Шеннон Р.Ю. Имитационное моделирование систем – искусство и наука. М.: Мир, 1978, с. 418.
8. Keller A.A., Kuvakin V.I. New problems of military medical geography, Voen. Med. Zh., 1997, 4 (318): 14-8,80. MJME: Military- Medicine-trends.
9. Jonas W.B. Physician health promotion training activities in primary care: a survey of the military residencies, J Am. Board. Fam. Pract., 1997 Mar-Apr; 2 (10): 104-10.
10. Cripps N.P. Surgical training in the Defence Medical Services./ J. R. Nav. Med. Serv., 1997, 3 (82): 183-7.

Вопросы, ответы, комментарии