Система поддержки принятия решений в формировании реабилитационного диагноза в категориях Международной классификации функционирования, ограничений жизнедеятельности и здоровья

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Введение. Комплексная реабилитация пациентов является ключевой задачей отечественного здравоохранения. Для составления эффективной реабилитационной программы необходимо установить точный реабилитационный диагноз. Проектирование индивидуального плана медицинской реабилитации на основе биопсихосоциального подхода, практическим инструментом которого стала «Международная классификация функционирования, ограничений жизнедеятельности и здоровья» (МКФ), изменил мировую концепцию реабилитации. Приоритетным направлением в области цифрового здравоохранения является внедрение систем принятия врачебных решений (СПВР), одна из задач которых — помощь в постановке диагноза и минимизация врачебных ошибок, направленные на повышение качество медицинского обслуживания.

Цель работы — создание программного обеспечения СПВР при формировании реабилитационного диагноза в категориях МКФ.

Материалы и методы. Использован контент-анализ для изучения и анализа СПВР (зарубежных и отечественных) и МКФ; проведена научно-методологическая работа над разработкой программного обеспечения СПВР.

Результаты. Разработано программное обеспечение для автоматизации, систематизации и оптимизации процесса установления реабилитационного диагноза у пациентов, перенёсших ишемический инсульт, стандартизации подходов к индивидуализации формулирования диагноза с учётом выраженности функциональных нарушений.

Ограничение исследования. При разработке и описании программного обеспечения использованы возможности медицинских информационных систем в здравоохранении г. Москвы.

Заключение. Биопсихосоциальный подход — один главных принципов современной реабилитации. Цифровое здравоохранение способствует объединению СПВР, повышающих качество медицинской помощи. Внедрение разработанной программы в цифровые платформы системы здравоохранения позволит сократить временные затраты и унифицировать процедуру постановки реабилитационного диагноза и все сопутствующие этому процессы, преемственно сохраняя необходимую информацию о пациенте.

Соблюдение этических стандартов. Все процедуры, использованные в данной статье, соответствуют этическим стандартам организации, проводившей работу, и Хельсинкской декларации в редакции 2013 г. Проведение исследования одобрено локальным этическим комитетом ГАУЗ МНПЦ МРВСМ им. С.И. Спасокукоцкого ДЗМ (протокол № 2 от 19.04.2023).

Участие авторов:
Погонченкова И.В. — концепция и дизайн исследования;
Костенко Е.В. — концепция и дизайн исследования, написание текста, редактирование;
Петрова Л.В. — сбор и обработка материала, написание текста, редактирование;
Бурковская Ю.В. — составление списка литературы, редактирование.
Все авторы — утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех частей статьи.

Финансирование. Грант Правительства г. Москвы № 1503-7/23.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.

Поступила 01.07.2024 / Принята к печати 03.10.2024 / Опубликована 06.11.2024

Об авторах

Ирэна Владимировна Погонченкова

ГАУЗ города Москвы «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины имени С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы»

Email: pogonchenkovaiv@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0001-5123-5991

Доктор мед. наук, доцент, директор ГАУЗ МНПЦ МРВСМ им. С.И. Спасокукоцкого ДЗМ, 127206, Москва, Россия

e-mail: pogonchenkovaiv@zdrav.mos.ru

Елена Владимировна Костенко

ГАУЗ города Москвы «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины имени С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы»

Email: ekostenko58@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0629-9659

Доктор мед. наук, профессор, зам. директора по научной работе, ГАУЗ МНПЦ МРВСМ им. С.И. Спасокукоцкого ДЗМ, 127206, Москва, Россия

e-mail: ekostenko58@mail.ru

Людмила Владимировна Петрова

ГАУЗ города Москвы «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины имени С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы»

Email: ludmila.v.petrova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0353-553X

Канд. мед. наук, зав. отделом медицинской реабилитации ГАУЗ МНПЦ МРВСМ им. С.И. Спасокукоцкого ДЗМ, 127206, Москва, Россия

e-mail: ludmila.v.petrova@yandex.ru

Юлия Валерьевна Бурковская

ГБУ города Москвы «Научно-исследовательский институт организации здравоохранения и медицинского менеджмента Департамента здравоохранения города Москвы»

Автор, ответственный за переписку.
Email: burkovskayayv@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-7620-0207

Науч. сотр., ГБУ «НИИ организации здравоохранения и медицинского менеджмента ДЗМ», 115088, Москва, Россия

e-mail: burkovskayayv@zdrav.mos.ru

Список литературы

  1. Погонченкова И.В. Медицинская реабилитация в Москве: настоящее и достижения, ориентированные в будущее. Московская медицина. 2022; (4): 4–12. https://elibrary.ru/clcfjj
  2. МИАЦ. Гусев А. О системах поддержки принятия врачебных решений. Доступно: https://spbmiac.ru/o-razvitii-sistem-podderzhki-prinyatiya-vrachebnykh-reshenijj-i-registracii-ikh-kak-medicinskikh-izdelijj
  3. Погонченкова И.В. Организация медицинской реабилитации и межведомственное взаимодействие. Московская медицина. 2024; (3): 4–11. https://elibrary.ru/deruvl
  4. European Physical and Rehabilitation Medicine Bodies Alliance. White book on physical and rehabilitation medicine in Europe. Introductions, executive summary, and methodology. Eur. J. Phys. Rehabil. Med. 2018; 54(2): 125–55. https://doi.org/10.23736/S1973-9087.18.05143-2
  5. Шмонин А.А., Мальцева М.Н., Мельникова Е.В., Иванова Г.Е. Базовые принципы медицинской реабилитации, реабилитационный диагноз в категориях МКФ и реабилитационный план. Вестник восстановительной медицины. 2017; (2): 16–22. https://elibrary.ru/yorcrp
  6. Мальцева М.Н., Мельникова Е.В., Шмонин А.А., Судни-кова И.А., Иванова А.В. Влияние информированности пациента с острым нарушением мозгового кровообращения во время госпитализации о среде окружения на развитие постинсультной депрессии. Consilium Medicum. 2015; 17(9): 63–5. https://elibrary.ru/solsfk
  7. Мальцева М.Н., Шмонин А.А., Мельникова Е.В. Феномен «семейной инвалидности», или депрессия у родственников, ухаживающих за пациентом с инвалидностью. Ученые записки СПБГМУ им. акад. И.П. Павлова. 2016; 23(3): 40–3. https://elibrary.ru/xwqkhb
  8. Шмонин А.А., Мальцева М.Н., Никифоров В.В., Мельникова Е.В., Иванова Г.Е., Дорофеев В.И. Предварительные результаты реализации Пилотного проекта «Развитие системы медицинской реабилитации в России» в СПбГУЗ Городской больнице № 26. Использование программы ICF-reader для установки реабилитационного диагноза. Ученые записки СПБГМУ им. акад. И.П. Павлова. 2016; 23(4): 54–60. https://doi.org/10.24884/1607-4181-2016-23-4-54-60
  9. Шмонин А.А., Мальцева М.Н., Мельникова Е.В., Иванова Г.Е. Биопсихосоциальная модель пациента с инсультом: роль факторов среды в реабилитации. Consilium Medicum. 2016; 18(2-1): 14–9. https://elibrary.ru/wbdesv
  10. Levack W.M., Weatherall M., Hay-Smith E.J., Dean S.G., McPherson K., Siegert R.J. Goal setting and strategies to enhance goal pursuit for adults with acquired disability participating in rehabilitation. Cochrane Database Syst. Rev. 2015; 2015(7): CD009727. https://doi.org/10.1002/14651858.CD009727.pub2
  11. Костенко Е.В., Погонченкова И.В., Петрова Л.В., Нахра-пов Д.И., Кашежев А.Г. Автоматизация постановки реабилитационного диагноза и определения клинико-функциональной модели пациента, перенесшего ишемический инсульт. Патент РФ № 2024617410; 2024.
  12. Geyh S., Cieza A., Schouten J., Dickson H., Frommelt P., Omar Z., et al. ICF Core Sets for stroke. J. Rehabil. Med. 2004; (44 Suppl.): 135–41. https://doi.org/10.1080/16501960410016776
  13. Park C.H., Pyun S.B., Don Yoo S., Lim S.H., Jung H.Y. Development of a short version of ICF core set for stroke adapted for rehabilitation in Korea: a preliminary study. Brain Neurorehabil. 2021; 14(1): e8. https://doi.org/10.12786/bn.2021.14.e8
  14. Wong M.N., Tong H., Cheung M.K., Ng Y.M., Yuan H.L., Lam B.Y., et al. Goal-setting and personalization under the International Classification of Functioning, Disability, and Health framework: Community reintegration program for post-stroke patients. Front. Rehabil. Sci. 2023; 4: 1219662. https://doi.org/10.3389/fresc.2023.1219662
  15. Цыкунов М.Б. Использование категорий международной классификации функционирования для оценки нарушений при патологии опорно-двигательной системы. Часть 1. Вестник травматологии и ортопедии им Н.Н. Приорова. 2019; (1): 58–66. https://doi.org/10.17116/vto201901158 https://elibrary.ru/azrxrm
  16. Козлова Н.В., Левицкая Т.Е., Цехмейструк Е.А., Атаманова И.В. Использование МКФ в реабилитации: клинический случай. Сибирский психологический журнал. 2020; (78): 145–55. https://doi.org/10.17223/17267080/78/9 https://elibrary.ru/cujphw
  17. Цыкунов М.Б., Меркулов В.Н., Дуйсенов Н.Б. Система оценки функционального состояния конечностей при их повреждениях у детей и подростков. Вестник травматологии и ортопедии им. Н.Н. Приорова. 2007; (3): 52–9. https://elibrary.ru/iayqlf
  18. Bachner F., Bobek J., Habimana K., Ladurner J., Lepuschutz L., Ostermann H., et al. Austria: health system review. Health Syst. Transit. 2018; 20(3): 1–254.
  19. Campagnini S., Arienti C., Patrini M., Liuzzi P., Mannini A., Carrozza M.C. Machine learning methods for functional recovery prediction and prognosis in post-stroke rehabilitation: a systematic review. J. Neuroeng. Rehabil. 2022; 19(1): 54. https://doi.org/10.1186/s12984-022-01032-4
  20. Nagenthiraja K., Walcott B.P., Hansen M.B., Ostergaard L., Mouridsen K. Automated decision-support system for prediction of treatment responders in acute ischemic stroke. Front. Neurol. 2013; 4: 140. https://doi.org/10.3389/fneur.2013.00140
  21. Nam H.S., Cha M.J., Kim Y.D., Kim E.H., Park E., Lee H.S., et al. Use of a handheld, computerized device as a decision support tool for stroke classification. Eur. J. Neurol. 2012; 19(3): 426–30. https://doi.org/10.1111/j.1468-1331.2011.03530.x
  22. Flynn D., Nesbitt D.J., Ford G.A., McMeekin P., Rodgers H., Price C., et al. Development of a computerised decision aid for thrombolysis in acute stroke care. BMC Med. Inform. Decis. Mak. 2015; 15: 6. https://doi.org/10.1186/s12911-014-0127-1
  23. Garg A.X., Adhikari N.K., McDonald H., Rosas-Arellano M.P., Devereaux P.J., Beyene J., et al. Effects of computerized clinical decision support systems on practitioner performance and patient outcomes: a systematic review. JAMA. 2005; 293(10): 1223–38. https://doi.org/10.1001/jama.293.10.1223
  24. Кобринский Б.А., Благосклонов Н.А., Демикова Н.С. Система для компьютерной диагностики наследственных заболеваний. Медицинская генетика. 2020; 19(8): 9–11. https://doi.org/10.25557/2073-7998.2020.08.9-11 https://elibrary.ru/ntxyac
  25. Кобринский Б.А. Системы поддержки принятия врачебных решений: история и современные решения. Методология и технология непрерывного профессионального образования. 2020; (4): 22–38. https://doi.org/10.24075/MTCPE.2020.022 https://elibrary.ru/lwvtzn

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© , 2024


СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ:  ПИ № ФС77-50668 от 13.07.2012 г.