Статистико-экономический анализ показателей отрасли здравоохранения в регионах Центрального федерального округа: методология и практические рекомендации

По данным Росстата, ожидаемая продолжительность жизни при рождении в Российской Федерации в 2022 году составила 72,73 года. Этот показатель, хоть и демонстрирует рост по сравнению с предыдущими годами, остается одним из ключевых индикаторов эффективности системы здравоохранения и социально-экономического благополучия нации. Именно поэтому статистико-экономический анализ отрасли здравоохранения становится не просто академическим упражнением, а жизненно важным инструментом для понимания текущего состояния, выявления проблемных зон и разработки эффективных стратегий развития. В условиях постоянно меняющейся демографической ситуации, внедрения новых медицинских технологий и вызовов, подобных пандемии COVID-19, детальный региональный анализ приобретает особую актуальность. Центральный федеральный округ (ЦФО), будучи одним из наиболее экономически развитых и густонаселенных регионов страны, представляет собой уникальную площадку для такого исследования.

Целью данной курсовой работы является разработка всесторонней методологии статистико-экономического анализа показателей отрасли здравоохранения на примере выборочной совокупности регионов ЦФО, а также формулирование практических рекомендаций по оптимизации ее развития. Для достижения этой цели будет последовательно решен ряд задач: от изучения теоретических основ и системы ключевых показателей до применения современных статистических методов, анализа динамики и региональных различий, построения прогнозных моделей и, наконец, выработки обоснованных предложений. В основе исследования лежит строгий научный подход, опирающийся на официальные статистические данные Росстата, Минздрава РФ и других авторитетных источников, что обеспечивает надежность и объективность полученных результатов.

Теоретические основы и система показателей статистического анализа здравоохранения

Сущность и задачи медицинской статистики

Медицинская статистика, по своей сути, является краеугольным камнем общественного здравоохранения. Это не просто сбор и обработка цифр, а полноценная общественная медицинская наука, призванная дать количественную оценку здоровью населения и всесторонне изучить деятельность органов управления и организаций здравоохранения. Её роль трудно переоценить: от обоснования тактики и приоритетов в применении лечебно-профилактических мероприятий до выявления динамики состояния здоровья нации и его региональных особенностей.

В условиях современной системы здравоохранения, где каждый ресурс должен быть использован максимально эффективно, статистический метод становится незаменимым инструментом. Он позволяет решать сложнейшие задачи менеджмента и маркетинга, оптимизировать распределение ресурсов, оценивать эффективность внедряемых программ и прогнозировать будущие потребности. Без глубокого статистического анализа невозможно адекватно оценить уровень заболеваемости, смертности, инвалидности, а также эффективность работы медицинских учреждений и кадрового потенциала. Таким образом, медицинская статистика является не только наукой, но и мощным практическим инструментом, обеспечивающим информационную базу для принятия стратегических решений, ведь понимание этих данных позволяет не просто констатировать проблемы, но и активно формировать будущее здоровье населения.

Основные группы показателей состояния здоровья населения

Оценка состояния здоровья населения – комплексная задача, требующая использования многомерного подхода. Статистика здоровья населения использует три взаимодополняющие группы показателей, которые позволяют дать всестороннюю количественную характеристику состояния различных групп населения, учитывая широкий спектр социально-экономических, природных и биологических факторов.

Медико-демографические показатели являются основой для анализа воспроизводства населения и включают:

• Рождаемость: Количество родившихся живыми на 1000 человек населения.
• Смертность: Общий коэффициент смертности (число умерших на 1000 человек населения).
• Естественный прирост: Разница между рождаемостью и смертностью, характеризующая естественные изменения численности населения.
• Младенческая смертность: Количество умерших детей в возрасте до 1 года на 1000 родившихся живыми. Это один из наиболее чувствительных индикаторов качества здравоохранения и социально-экономического благополучия.
• Средняя продолжительность жизни (ожидаемая продолжительность жизни при рождении): Среднее число лет, которое предстоит прожить человеку из данного поколения при сохранении текущих уровней смертности.

Показатели заболеваемости и инвалидности отражают текущее бремя болезней и их последствия:

• Общая заболеваемость (первичная обращаемость): Количество зарегистрированных случаев заболеваний, по поводу которых население впервые обратилось за медицинской помощью в текущем году.
• Распространенность заболеваний (болезненность): Общее число всех зарегистрированных заболеваний (впервые выявленных и ранее существовавших) на определенный момент времени.
• Первичная заболеваемость: Число случаев заболеваний, впервые зарегистрированных в данном календарном году.
• Структура заболеваемости по нозологическим формам: Распределение заболеваний по классам Международной классификации болезней (МКБ), позволяющее выявлять доминирующие патологии.

Детализация показателей заболеваемости: Для более глубокого анализа заболеваемости важно не только знать общие цифры, но и понимать её структуру и динамику. Например, анализ структуры по нозологическим формам позволяет выявить наиболее актуальные проблемы для региона, такие как преобладание сердечно-сосудистых заболеваний или новообразований, что в свою очередь является сигналом для разработки целенаправленных профилактических и лечебных программ. Изучение первичной заболеваемости даёт представление о новых случаях и уровне заболеваемости, в то время как распространённость отражает накопленное бремя болезней в популяции.

Детализация показателей инвалидности:

• Первичная инвалидность: Количество лиц, впервые признанных инвалидами за отчетный год. Этот показатель отражает частоту новых случаев инвалидности.
• Общая инвалидность: Общее количество инвалидов, состоящих на учете на конец отчетного года. Даёт представление о накопленном контингенте инвалидов.
• Структура инвалидности по группам и причинам: Распределение инвалидов по группам (I, II, III) и по основным причинам, приведшим к инвалидности. Этот анализ помогает выявить доминирующие причины инвалидизации и разработать программы реабилитации и профилактики.

Показатели физического развития дополняют картину здоровья, особенно в отношении детского населения, и включают антропометрические данные (рост, вес, окружность груди), а также гармоничность развития.

Показатели ресурсного обеспечения и деятельности системы здравоохранения

Эффективность системы здравоохранения неразрывно связана с её ресурсным обеспечением и интенсивностью деятельности. Анализ этих показателей позволяет оценить потенциал отрасли и уровень её загруженности.

• Обеспеченность населения врачами: Количество врачей всех специальностей на 10 тыс. населения.
• Обеспеченность населения средним медицинским персоналом: Количество среднего медицинского персонала на 10 тыс. населения.
• Обеспеченность коечным фондом: Число больничных коек на 10 тыс. населения.
• Показатели использования коечного фонда:
  • Загруженность койки: Среднегодовое число дней занятости койки. Отражает интенсивность использования стационара.
  • Средняя длительность пребывания на койке: Среднее число дней, проведённых одним пациентом в стационаре. Позволяет оценить эффективность лечебного процесса.
  • Оборот койки: Число пациентов, пролеченных на одной койке за год.

Изучение сети медицинских учреждений и кадров также включает анализ доступности специализированных видов помощи, распределения ресурсов между городскими и сельскими территориями, а также соответствия кадрового потенциала потребностям населения. Например, высокие показатели обеспеченности врачами могут скрывать дисбаланс в распределении специалистов по профилям или географическим регионам, что требует более глубокого изучения для адекватного планирования.

Критерии оценки эффективности, качества и доступности медицинской помощи

Оценка эффективности, качества и доступности медицинской помощи — это многомерная задача, требующая комплексного подхода и использования как объективных, так и субъективных критериев.

Критерии эффективности в здравоохранении:

• Удовлетворенность населения медицинской помощью (субъективный): Оценивается посредством социологических опросов, анкетирования пациентов. Важный индикатор, отражающий восприятие населением работы системы.
• Качество медицинской помощи (объективный): Соответствие оказанной помощи установленным стандартам, клиническим рекомендациям, достижение запланированных результатов лечения.
• Доступность медицинской помощи (объективный): Возможность получения необходимой медицинской помощи своевременно, без чрезмерных барьеров.
• Эффективность использования ресурсов (объективный): Рациональное расходование финансовых, кадровых и материально-технических ресурсов для достижения максимальных результатов.
• Справедливость распределения общественных ресурсов (объективный): Равномерность распределения медицинских услуг и ресурсов среди различных групп населения, независимо от их социального статуса, дохода или места жительства.

Детализация индикаторов качества оказания медицинской помощи:

• Частота внутрибольничных инфекций: Процент пациентов, у которых развилась инфекция, приобретённая в медицинском учреждении. Низкий показатель свидетельствует о высоком уровне инфекционного контроля.
• Показатель повторных госпитализаций в течение определённого периода (например, 30 дней): Процент пациентов, повторно госпитализированных вскоре после выписки по той же причине. Высокий показатель может указывать на недостаточную эффективность первичного лечения или послебольничного наблюдения.
• Процент успешно проведённых профилактических осмотров и диспансеризации: Доля населения, охваченная профилактическими мероприятиями в соответствии с планом.
• Уровень смертности после определённых хирургических вмешательств: Например, после инфаркта миокарда или инсульта.
• Удовлетворённость пациентов: Субъективная оценка пациентами полученной медицинской помощи, включая отношение персонала, условия пребывания, результативность лечения.

Детализация индикаторов доступности медицинской помощи:

• Своевременность оказания медицинской помощи: Время ожидания приёма врача-специалиста, диагностических процедур, плановой госпитализации.
• Удалённость медицинских организаций: Расстояние от места жительства до ближайшего медицинского учреждения, особенно актуально для сельской местности.
• Наличие очередей: Время ожидания в очередях на приём, процедуры или операции.
• Финансовая доступность: Отсутствие значительных финансовых барьеров для получения необходимой медицинской помощи, доля соплатежей населения.

В конечном итоге, все эти показатели, от медико-демографических до индикаторов качества и доступности, формируют комплексную картину состояния отрасли здравоохранения и служат основой для принятия взвешенных управленческих решений.

Методология статистико-экономического анализа показателей здравоохранения

Этапы статистического исследования

Статистическое исследование – это не хаотичный сбор данных, а строго структурированный процесс, включающий четыре последовательных этапа. Соблюдение этой последовательности гарантирует логичность, полноту и достоверность получаемых результатов.

1. Составление плана и программы: Это фундамент всего исследования. На этом этапе определяются:
   • Цель: Что именно мы хотим выяснить? (Например, оценить динамику обеспеченности врачами в ЦФО).
   • Задачи: Какие конкретные шаги нужно предпринять для достижения цели? (Например, собрать данные за 10 лет, рассчитать темпы роста).
   • Объект исследования: Что или кто будет изучаться? (Например, региональные системы здравоохранения ЦФО).
   • Единицы наблюдения: Отдельные элементы, по которым собирается информация (Например, каждый регион ЦФО, или каждый врач).
   • Объём исследования: Количество единиц наблюдения (Например, все регионы ЦФО).
   • Методы исследования: Какие инструменты будут использоваться для сбора и анализа данных (Например, Росстат, Минздрав, метод динамических рядов).
   • Сроки и ответственные: Чёткое распределение обязанностей и временных рамок.
2. Сбор статистического материала (статистическое наблюдение): На этом этапе происходит фактическая регистрация необходимых данных в соответствии с разработанным планом. Это может быть извлечение информации из официальных отчётов, проведение опросов или мониторинг. Важно обеспечить полноту, точность и единообразие собираемых данных.
3. Обработка собранного материала: Полученные «сырые» данные требуют тщательной обработки:
   • Контроль: Проверка данных на полноту, логичность и отсутствие ошибок.
   • Группировка: Распределение единиц наблюдения на однородные группы по определённым признакам (об этом подробнее ниже).
   • Сводка: Обобщение данных по группам, расчёт итоговых и средних значений.
   • Представление данных: Оформление результатов в виде таблиц, графиков, диаграмм для наглядности.
4. Анализ полученных данных: Кульминационный этап, на котором происходит интерпретация результатов обработки, выявление закономерностей, взаимосвязей, тенденций, причинно-следственных связей. На основе анализа формулируются выводы, гипотезы и рекомендации. Это этап глубокого погружения в смысл цифр.

Методы статистической группировки данных

Статистическая группировка — это мощный инструмент для систематизации разрозненных данных и выявления скрытых закономерностей. Это операция по распределению единиц наблюдения изучаемого социально-экономического явления (в нашем случае, регионов ЦФО или их показателей здравоохранения) на группы.

Принципы группировки:

• Выбор группировочного признака: Признак, по которому будет производиться деление (например, уровень обеспеченности врачами, плотность населения).
• Определение интервалов группировки: Для количественных признаков (например, число врачей на 10 тыс. населения) необходимо определить границы каждого интервала.
• Составление системы показателей: Для каждой группы рассчитываются типичные показатели (средние значения, доли, темпы).

Различают несколько типов группировок:

• Типологические группировки: Цель — выделить качественно однородные группы единиц наблюдения в изучаемой совокупности. Например, можно сгруппировать регионы ЦФО по уровню социально-экономического развития, чтобы затем сравнить их показатели здравоохранения.
• Структурные группировки: Предназначены для анализа состава изучаемой совокупности. Например, можно сгруппировать врачей по специальностям или по возрастным группам, чтобы понять структуру кадрового потенциала.
• Аналитические группировки: Используются для изучения взаимосвязей между различными признаками. Например, сгруппировав регионы по уровню финансирования здравоохранения, можно проанализировать, как это влияет на медико-демографические показатели или доступность медицинской помощи.

Группировка данных является важнейшим шагом, позволяющим не только систематизировать информацию, но и провести расчёт групповых итогов (например, общее число коек в регионах с высоким уровнем рождаемости) и производных величин (статистических коэффициентов, средних значений для каждой группы), что значительно упрощает последующий анализ и интерпретацию.

Анализ динамических рядов в здравоохранении

Динамический ряд (или временной ряд) – это последовательность статистических величин, отражающих изменение какого-либо явления (например, числа врачей, уровня смертности) на протяжении определённого промежутка времени. Анализ динамических рядов позволяет выявить основные тенденции, закономерности развития и прогнозировать будущие значения.

Динамические ряды делятся на:

• Моментные ряды: Характеризуют явление на определённый момент времени (дату). Например, численность врачей на 1 января 2025 года, количество коек на конец года.
• Интервальные ряды: Характеризуют явление за определённый период времени (интервал). Например, число случаев госпитализации за год, объём финансирования здравоохранения за квартал.

Для анализа динамических рядов используются следующие показатели:

• Абсолютный прирост (Δy): Разница между текущим и предыдущим уровнем ряда. Показывает абсолютное изменение за период.
  Δy = yi – yi-1
  где y_i — текущий уровень ряда, y_i-1 — предыдущий уровень ряда.
• Темп роста (Т_р): Отношение текущего уровня к предыдущему, выраженное в процентах. Показывает относительное изменение.
  Тр = (yi / yi-1) × 100%
  или коэффициент роста = yi / yi-1.
• Темп прироста (Т_пр): Темп роста минус 100%. Показывает относительное увеличение или уменьшение в процентах.
  Тпр = (Δy / yi-1) × 100% = Тр – 100%.
• Абсолютное значение 1% прироста (А_1%): Величина, соответствующая одному проценту прироста или убыли. Позволяет оценить, какой абсолютной величиной является 1% изменения.
  А1% = Δy / Тпр, или А1% = yi-1 / 100.

Пример расчёта динамического ряда:

Предположим, численность врачей на 10 тыс. населения в регионе N была:

• 2020 год (y₂₀₂₀): 35 человек
• 2021 год (y₂₀₂₁): 37 человек

• Абсолютный прирост (2021 к 2020): Δy = 37 – 35 = 2 человека.
• Темп роста (2021 к 2020): Тр = (37 / 35) × 100% ≈ 105,71%.
• Темп прироста (2021 к 2020): Тпр = 105,71% – 100% = 5,71%.
• Абсолютное значение 1% прироста: А1% = 2 / 5,71 ≈ 0,35 человека, или А1% = 35 / 100 = 0,35 человека.

Этот анализ позволяет не только констатировать факт изменения, но и понять его интенсивность и значимость, что критически важно для планирования в здравоохранении.

Индексный метод анализа ресурсной обеспеченности

Индексный метод является мощным инструментом для оценки изменений в ресурсной обеспеченности региональных систем здравоохранения. Он позволяет агрегировать множество отдельных показателей в обобщённые индексы, отражающие динамику или сравнительную характеристику различных аспектов.

Индексный метод может использовать различные показатели:

• Индексы физического объёма ресурсов: Отражают изменение количества ресурсов. Например, индекс количества врачей, индекс числа коек.
  • Формула: Iq = Σ(q1 ⋅ p0) / Σ(q0 ⋅ p0), где q1, q0 — количество ресурсов в текущем и базисном периодах соответственно; p0 — цены (или условные веса) базисного периода. В упрощённом виде для одного ресурса: Iq = q1 / q0.
• Индексы стоимости ресурсов: Характеризуют изменение затрат на ресурсы. Например, индекс затрат на медикаменты, индекс стоимости медицинского оборудования.
  • Формула: Ip = Σ(p1 ⋅ q1) / Σ(p0 ⋅ q1), где p1, p0 — цены (стоимость единицы) в текущем и базисном периодах; q1 — количество ресурсов в текущем периоде. В упрощённом виде для одного ресурса: Ip = p1 / p0.
• Индексы эффективности использования ресурсов: Позволяют оценить, насколько рационально используются ресурсы. Например, индекс койко-дня на одного врача, индекс затрат на одну медицинскую услугу.

Применение индексного метода:

С помощью индексного метода можно:

1. Оценить изменение ресурсной обеспеченности с течением времени: Например, сравнить индекс обеспеченности врачами в ЦФО за 2015 год и 2025 год.
2. Сравнить ресурсную обеспеченность между регионами: Например, индекс обеспеченности койками в Московской области относительно Ивановской области.
3. Выявить факторы, влияющие на общую динамику: Разложить общий индекс на компоненты, чтобы понять, что больше повлияло – изменение физического объёма или стоимости ресурсов.

Например, для оценки изменения объёма медицинских услуг можно использовать индекс физического объёма услуг, где q1 и q0 – количество услуг в текущем и базисном периодах, а p0 – средняя стоимость услуги в базисном периоде. Такой подход позволяет нивелировать инфляционные эффекты и получить реальную картину изменений.

Применение метода наименьших квадратов и математической статистики

Метод наименьших квадратов (МНК) — это один из наиболее распространённых способов выравнивания динамических рядов и построения трендовых моделей. Его принцип заключается в нахождении такой линии (прямой, параболы и т.д.), для которой сумма квадратов отклонений фактических значений ряда от теоретических (выравненных) значений является минимальной. Это позволяет наилучшим образом аппроксимировать динамику ряда и выделить его основную тенденцию, свободную от случайных колебаний.

Для прямой линии (линейного тренда) уравнение имеет вид: Yx = a + bX, где Yx — выравненный уровень ряда, X — порядковый номер периода времени, а и b — параметры уравнения, которые находятся из системы нормальных уравнений:

1. ΣY = n ⋅ a + b ⋅ ΣX
2. ΣXY = a ⋅ ΣX + b ⋅ ΣX2

Для параболического тренда (полинома 2-го порядка) уравнение: Yt = a + b ⋅ t + c ⋅ t2, где t — порядковый номер периода времени, а, b, c — параметры, определяемые аналогичной системой нормальных уравнений.

Математическая статистика предлагает широкий спектр методов для анализа медицинских данных:

• Описательная статистика: Используется для обобщения и наглядного представления данных (средние значения, медиана, мода, стандартное отклонение, дисперсия, процентили).
• Параметрические методы: Применяются, когда данные соответствуют определённым распределениям (например, нормальному распределению) и имеют достаточно большой объём.
  • t-критерий Стьюдента: Используется для оценки достоверности различий между средними значениями двух групп. Например, сравнение средней продолжительности жизни в двух регионах.
  • Корреляционный анализ Пирсона: Позволяет измерить силу и направление линейной взаимосвязи между двумя количественными переменными. Например, корреляция между уровнем обеспеченности врачами и младенческой смертностью.
• Непараметрические методы: Применяются, когда данные не соответствуют условиям параметрических тестов (например, ненормальное распределение, малый объём выборки, порядковые данные).
  • Критерий Манна-Уитни: Аналог t-критерия Стьюдента для сравнения двух независимых групп.
  • Критерий Уилкоксона: Аналог t-критерия Стьюдента для связанных выборок (например, сравнение показателей до и после лечения у одной группы пациентов).
  • Критерий Краскала-Уоллиса: Аналог однофакторного дисперсионного анализа для сравнения более двух независимых групп.
  • Критерий Фридмана: Аналог дисперсионного анализа для связанных выборок.
  • Ранговый коэффициент корреляции Спирмена: Измеряет силу и направление монотонной (необязательно линейной) взаимосвязи между двумя порядковыми или количественными переменными.

Выбор конкретного метода зависит от типа данных, целей исследования и соблюдения условий применимости каждого теста. Например, при анализе взаимосвязи между показателями здравоохранения и социально-экономическими факторами (такими как ВРП, доходы населения), корреляционный анализ Пирсона будет уместен при нормальном распределении данных, в противном случае следует использовать ранговый коэффициент Спирмена.

Динамика и региональные различия показателей здравоохранения Центрального федерального округа

Оценка состояния здоровья населения и эффективности системы здравоохранения требует не только теоретического осмысления, но и глубокого эмпирического анализа конкретных данных. В данном разделе мы погрузимся в динамику ключевых показателей по Российской Федерации в целом и Центральному федеральному округу в частности, выявим региональные различия и попытаемся понять факторы, влияющие на них.

Общая динамика медико-демографических показателей в РФ и ЦФО

Здравоохранение, как ни одна другая отрасль, напрямую влияет на демографический потенциал страны, определяя уровень смертности, рождаемости и, в конечном итоге, продолжительность жизни. Последние годы, особенно период пандемии, ярко продемонстрировали эту связь.

В 2021 году ожидаемая продолжительность жизни в Российской Федерации составила 70,06 года, что стало заметным снижением на 1,48 года по сравнению с 2020 годом (71,54 года). Этот спад был прямым следствием глобального вызова пандемии COVID-19, который обнажил системную неготовность отрасли к эпидемиологическим вызовам, что привело к существенным негативным последствиям для демографического потенциала страны. К счастью, уже в 2022 году наблюдался отскок: ожидаемая продолжительность жизни при рождении в Российской Федерации восстановилась до 72,73 года, что свидетельствует о преодолении острого кризиса и адаптации системы к новым условиям.

Аналогичная картина прослеживалась и в показателях смертности. В 2021 году по сравнению с 2020 годом в Российской Федерации был зафиксирован рост показателя общей смертности на 14,4 процента, достигнув 16,7 на 1000 человек. Это также стало прямым результатом пандемии. Однако, как и в случае с продолжительностью жизни, 2022 год принёс позитивные изменения: общий коэффициент смертности в Российской Федерации снизился до 12,9 на 1000 человек населения, возвращаясь к допандемийным значениям.

Что касается Центрального федерального округа, то, несмотря на отсутствие отдельных детализированных данных по годам в представленной базе, общие тенденции по продолжительности жизни и смертности коррелируют с общероссийскими. Будучи одним из наиболее развитых и густонаселённых округов, ЦФО, как правило, демонстрирует показатели выше среднероссийских благодаря более высокому уровню развития медицинской инфраструктуры и более широкому доступу к специализированной помощи, особенно в Московском регионе. Однако и он не избежал влияния пандемии, которая внесла свои коррективы в демографическую статистику. Можно ли считать, что регионы ЦФО смогли быстрее справиться с последствиями пандемии благодаря более высокой концентрации медицинских ресурсов?

Динамика заболеваемости населения в РФ и ЦФО

Помимо демографических показателей, ключевым индикатором состояния здоровья является заболеваемость населения. В 2021 году общая заболеваемость населения в Российской Федерации выросла на 7,2 процента, с 156419,2 случая на 100 тыс. человек населения в 2020 году до 167713,8 случая на 100 тыс. человек населения в 2021 году. Этот рост также может быть частично объяснён эффектами пандемии, которая не только непосредственно вызывала заболевания, но и могла повлиять на обращаемость за медицинской помощью по другим причинам.

Анализ структуры заболеваемости показывает, что не все классы болезней демонстрировали одинаковую динамику. Единственным классом, по которому в 2021 году отмечалось снижение заболеваемости, был «беременность, роды и послеродовый период» (на 3,3 процента). Это может быть связано как с общим снижением рождаемости, так и с изменениями в организации акушерско-гинекологической помощи в условиях пандемии.

В то же время, общая заболеваемость населения болезнями системы кровообращения и новообразованиями – двумя ведущими причинами смертности и инвалидности – в Российской Федерации выросла на 2,5 процента по каждому классу. Этот факт вызывает особую обеспокоенность, поскольку указывает на сохраняющуюся актуальность борьбы с хроническими неинфекционными заболеваниями, требующими систематической профилактики и лечения. Это подчеркивает острую необходимость в усилении профилактической направленности здравоохранения и масштабных программах по здоровому образу жизни.

В контексте ЦФО, динамика заболеваемости также должна быть рассмотрена через призму как общероссийских тенденций, так и региональных особенностей. В условиях более высокой плотности населения и урбанизации, характерных для многих регионов ЦФО, могут быть свои специфические факторы, влияющие на распространённость определённых заболеваний, например, рост числа респираторных инфекций или заболеваний, связанных с образом жизни.

Анализ ресурсного обеспечения и эффективности здравоохранения ЦФО

Эффективность системы здравоохранения определяется не только состоянием здоровья населения, но и её ресурсным обеспечением и рациональным использованием этих ресурсов. Центральный федеральный округ представляет собой интересный кейс в этом отношении.

Система здравоохранения ЦФО характеризуется, как правило, высокими показателями эффективности (например, более высокой укомплектованностью врачами учреждений здравоохранения – 39,2 врача на 10 тыс. населения в 2022 году) при недостаточном уровне ресурсного обеспечения в сравнении с некоторыми другими федеральными округами. Это означает, что ресурсы используются интенсивно, но их объёмы могут быть недостаточными для удовлетворения всех потребностей. Например, относительно низкие показатели расходов на здравоохранение на душу населения по сравнению с высокодотационными регионами могут указывать на необходимость повышения финансирования.

Одним из ключевых трендов в ЦФО в период с 2014 по 2022 год стало снижение коечного фонда на 13,8%. Это является частью общероссийской тенденции по оптимизации стационарной помощи, направленной на повышение её эффективности и переориентацию на амбулаторное звено. В противовес этому, за тот же период увеличилась мощность амбулаторно-поликлинических учреждений на 11,5%. Этот сдвиг отражает приоритет развития первичной медико-санитарной помощи, профилактики и ранней диагностики, что является более экономически эффективным подходом к управлению здоровьем населения.

Что касается кадрового потенциала, то в период 2005-2022 гг. в целом по РФ и отдельно по регионам, включая ЦФО (кроме Сибирского федерального округа), наблюдалась повышательная динамика численности врачей всех специальностей на 10 тыс. человек населения и понижательная динамика нагрузки на врачей (численности населения на одного врача).

• В Российской Федерации численность врачей на 10 тыс. человек населения выросла с 42,4 в 2005 году до 43,4 в 2022 году.
• В ЦФО этот показатель увеличился более значительно – с 49,6 в 2005 году до 50,2 в 2022 году, что подчёркивает относительно лучшую обеспеченность кадрами в округе.
• Нагрузка на врачей в целом по РФ снизилась с 236 человек в 2005 году до 230 человек в 2022 году.
• В ЦФО снижение нагрузки было более выраженным: с 202 человек до 199 человек за тот же период.

Эти данные свидетельствуют о положительных сдвигах в кадровом обеспечении, хотя вопросы распределения врачей по специальностям и регионам внутри ЦФО остаются актуальными.

Региональная дифференциация показателей и их корреляция с социально-экономическими факторами

Центральный федеральный округ состоит из множества регионов, каждый из которых обладает своими уникальными социально-экономическими характеристиками и, как следствие, спецификой в показателях здравоохранения. Выявление и анализ этих различий, а также их корреляции с социально-экономическими факторами, является ключевым для разработки адресных региональных стратегий.

Региональные различия в обеспеченности и доступности:

В пределах ЦФО наблюдается значительная региональная дифференциация. Например, Московская область и город Москва традиционно демонстрируют более высокие показатели обеспеченности врачами и койками, а также лучшую доступность высокотехнологичной медицинской помощи по сравнению с менее развитыми регионами округа, такими как Ивановская или Костромская области. Эти различия могут проявляться в:

• Обеспеченности врачами и койками: Например, в 2022 году обеспеченность врачами на 10 тыс. населения в Москве могла составлять около 70-80, в то время как в некоторых областях ЦФО она могла быть в пределах 30-40.
• Доступности медицинских услуг: Время ожидания специализированной помощи, удалённость медицинских учреждений, особенно в сельских районах.
• Финансировании здравоохранения на душу населения: Регионы с более высоким ВРП, как правило, имеют возможность выделять больше средств на здравоохранение из региональных бюджетов.

Корреляционный анализ:

Для выявления взаимосвязей между показателями здравоохранения и ключевыми социально-экономическими индикаторами регионов ЦФО необходимо провести корреляционный анализ.

• ВРП на душу населения и показатели здоровья: Часто наблюдается прямая корреляция между уровнем ВРП на душу населения и ожидаемой продолжительностью жизни, а также обратная корреляция с общей смертностью. Более богатые регионы могут инвестировать больше в профилактику, медицинские технологии и инфраструктуру.
• Доходы населения и доступность медицины: Высокие доходы населения могут коррелировать с лучшей финансовой доступностью платных медицинских услуг, а также с более высоким уровнем медицинской грамотности и приверженности здоровому образу жизни.
• Уровень образования и медико-демографические показатели: Регионы с более высоким уровнем образования населения могут демонстрировать более низкие показатели заболеваемости по некоторым социально обусловленным болезням и более высокую осведомлённо��ть о профилактике.
• Плотность населения и обеспеченность: В регионах с высокой плотностью населения (например, Москва и Московская область) наблюдается более высокая концентрация медицинских учреждений и специалистов, но при этом и более высокая нагрузка на систему.

Пример гипотетического корреляционного анализа (Пирсона):

Предположим, мы анализируем данные по 18 регионам ЦФО за 2024 год и получаем следующие коэффициенты корреляции:

• Коэффициент корреляции между ВРП на душу населения и ожидаемой продолжительностью жизни: r = +0,75. Это свидетельствует о сильной прямой зависимости – чем выше ВРП, тем выше продолжительность жизни.
• Коэффициент корреляции между расходами регионального бюджета на здравоохранение на душу населения и обеспеченностью врачами: r = +0,82. Очень сильная прямая связь.
• Коэффициент корреляции между уровнем безработицы и первичной заболеваемостью социально значимыми болезнями: r = +0,60. Умеренная прямая связь.

Такой анализ позволяет не только констатировать различия, но и понять их причины, что является основой для разработки целенаправленных региональных программ развития здравоохранения.

Трендовые модели и прогнозирование развития здравоохранения ЦФО

В постоянно меняющемся мире, где здравоохранение сталкивается с новыми вызовами, будь то старение населения, эпидемии или технологические прорывы, способность предвидеть будущее становится критически важной. Прогнозирование в здравоохранении – это не просто попытка угадать, а научно обоснованный процесс, позволяющий эффективно планировать ресурсы и совершенствовать систему оказания медицинской помощи.

Актуальность и методы прогнозирования в здравоохранении

Прогнозирование в здравоохранении является одной из наиболее актуальных задач современности. Оно позволяет предвидеть изменения в структуре и уровне заболеваемости, динамике смертности, потребности населения в различных видах медицинских услуг, а также заблаговременно планировать кадровое, материально-техническое и финансовое обеспечение отрасли. Без адекватных прогнозных моделей невозможно эффективно управлять системой, избегать дефицита или переизбытка ресурсов, а также обеспечивать своевременное внедрение инноваций.

Среди различных методов прогнозирования особое место занимает нормативно-факторный метод. Он является комплексным подходом к расчёту прогнозной потребности населения в медицинских услугах и ресурсах. Этот метод включает несколько этапов:

1. Анализ состояния медицинского обслуживания: Детальное изучение текущей ситуации, выявление «узких мест» и причин их возникновения (например, дефицит врачей определённой специальности, недостаточное количество коек для пациентов с хроническими заболеваниями).
2. Выявление факторов, влияющих на заболеваемость и потребность: Анализ демографических изменений (старение населения, миграция), социально-экономических условий (доходы, уровень жизни), экологических факторов, развития медицинских технологий, изменений в законодательстве.
3. Определение нормативов потребления: Использование утверждённых нормативов потребления медицинских услуг (например, число посещений врача на 1 человека в год, число койко-дней на 1000 населения).
4. Корректировка нормативов с учётом факторов: Применение корректирующих коэффициентов, учитывающих выявленные факторы. Например, если ожидается рост числа пожилых людей, норматив потребления гериатрических услуг будет скорректирован в сторону увеличения.
5. Расчёт прогнозной потребности: На основе скорректированных нормативов и прогнозируемой численности населения рассчитывается будущая потребность в койках, врачах, медикаментах, оборудовании и финансовых средствах.

Таким образом, нормативно-факторный метод позволяет создать достаточно точный и обоснованный прогноз, который учитывает как текущие стандарты, так и ожидаемые изменения внешней среды.

Построение и анализ линейных и параболических трендов

В практике социально-экономического прогнозирования, включая здравоохранение, для моделирования трендов часто используются элементарные математические функции, такие как линейная и параболическая.

1. Линейный тренд:

Описывается уравнением прямой линии: Yx = a + bX

• Y_x: выравненный (прогнозируемый) уровень ряда в период X.
• X: порядковый номер периода времени (например, 1, 2, 3… для годов).
• a: свободный член, значение Yx при X = 0 (точка пересечения с осью Y).
• b: коэффициент наклона, характеризующий средний абсолютный прирост или убыль показателя за единицу времени. Если b > 0, тренд восходящий; если b < 0, тренд нисходящий.

Параметры 'a' и 'b' определяются методом наименьших квадратов, минимизируя сумму квадратов отклонений фактических значений от теоретических.

Система нормальных уравнений для линейного тренда:

1. ΣY = n ⋅ a + b ⋅ ΣX
2. ΣXY = a ⋅ ΣX + b ⋅ ΣX2

Где n – количество периодов.

Пример использования линейного тренда:

Если число врачей на 10 тыс. населения в регионе ЦФО растёт примерно на 0,5 человека в год, линейный тренд может быть адекватным для краткосрочного прогнозирования. Однако, линейная модель не учитывает возможное ускорение или замедление роста.

2. Параболический тренд (полином 2-го порядка):

Описывается уравнением вида: Yt = a + b ⋅ t + c ⋅ t2

• Y_t: выравненный (прогнозируемый) уровень ряда в период t.
• t: порядковый номер периода времени.
• a, b, c: параметры уравнения, также определяемые методом наименьших квадратов.

Интерпретация параметров параболической модели:

• Значение коэффициента 'c' является ключевым для понимания характера тренда:
  • Если c > 0: Парабола имеет ветви, направленные вверх. Это может отображать рост с ускорением (правая восходящая ветвь) или снижение с замедлением (левая нисходящая ветвь).
  • Если c < 0: Парабола имеет ветви, направленные вниз. Это может отображать рост с замедлением (левая восходящая ветвь) или снижение с ускорением (правая нисходящая ветвь).

Ограничения параболической модели при долгосрочном прогнозировании:

Несмотря на то, что параболический тренд может более точно описывать сложную динамику, чем линейный, он имеет свои ограничения, особенно при экстраполяции на значительный период времени. Правая ветвь параболы может давать неприемлемый прогноз, уходя в бесконечность (резкий рост или падение), что редко соответствует реальным процессам в здравоохранении, которые обычно имеют естественные ограничения. Например, численность врачей не может расти до бесконечности, как и продолжительность жизни.

Оценка адекватности трендовых моделей

Построение трендовой модели – это только первый шаг. Гораздо важнее оценить её адекватность, то есть пригодность для описания данных и, что особенно важно, для прогнозирования. Неадекватная модель может привести к ошибочным управленческим решениям.

Для оценки адекватности трендовых моделей и пригодности к прогнозированию используют ряд статистических критериев:

1. Коэффициент автокорреляции в остатках: Остатки (или ошибки) модели – это разница между фактическими значениями ряда и значениями, предсказанными моделью. Если остатки автокоррелированы (то есть значения остатков в один период зависят от значений в предыдущий), это указывает на то, что модель не полностью уловила всю информацию из временного ряда, и в ней могут присутствовать не учтённые систематические компоненты (например, сезонность, цикличность).
2. Критерий Дарбина-Уотсона (DW-статистика): Это один из наиболее распространённых критериев для проверки гипотезы об отсутствии автокорреляции остатков в регрессионной модели.
   • Значение критерия DW находится в диапазоне от 0 до 4.
   • Значение, близкое к 2, свидетельствует об отсутствии автокорреляции.
   • Значения менее 2 указывают на положительную автокорреляцию (остатки имеют тенденцию быть похожими друг на друга в соседних периодах).
   • Значения более 2 указывают на отрицательную автокорреляцию (остатки чередуются в знаке).
   • Правила принятия решения основаны на сравнении вычисленного DW-значения с табличными критическими значениями (d_L и d_U) для заданного уровня значимости и числа наблюдений.

Пример применения критерия Дарбина-Уотсона:

Допустим, мы построили линейную модель для прогнозирования численности среднего медицинского персонала в ЦФО и получили DW-статистику, равную 1,8. Это значение близко к 2, что позволяет предположить отсутствие значимой автокорреляции остатков и делает модель более надёжной для прогнозирования. Если бы DW было 0,5, это свидетельствовало бы о сильной положительной автокорреляции, что указывает на упущение важной информации в модели (возможно, другого тренда или сезонности).

Требования к ретроспективному периоду данных:

Для построения математических моделей прогнозирования, особенно таких сложных, как структура и уровень заболеваемости, смертности или показателей физического развития, необходима исчерпывающая информация за значительный ретроспективный период наблюдения – не менее 10-12 лет. Это связано с тем, что:

• Длительный период позволяет выявить устойчивые тренды и закономерности, отфильтровать случайные колебания.
• Чем длиннее временной ряд, тем точнее можно оценить параметры модели и тем надёжнее будут прогнозные значения.
• Короткие ряды могут не содержать достаточной информации для адекватного отражения всех компонентов временного ряда (тренда, сезонности, цикличности).

Важно отметить, что простейшая прогнозная модель временного ряда (например, модель наивного прогноза, где прогноз на следующий период равен последнему наблюдаемому значению) даёт удовлетворительные результаты в смысле адекватности прогноза только в случае одиночного импульса. То есть, если произошло однократное резкое изменение, после которого ряд вернулся к прежнему состоянию или продолжил плавное изменение. В более сложных случаях, когда присутствуют долгосрочные тренды, сезонность или цикличность, требуются более совершенные методы моделирования.

Таким образом, комплексный подход к построению и оценке адекватности трендовых моделей позволяет получить обоснованные прогнозы, которые станут надёжной основой для стратегического планирования развития здравоохранения в регионах ЦФО.

Выводы и практические рекомендации по оптимизации развития отрасли здравоохранения в ЦФО

Ключевые выводы по результатам анализа

Проведённый статистико-экономический анализ показателей отрасли здравоохранения в регионах Центрального федерального округа позволил выявить ряд существенных закономерностей, проблем и региональных особенностей, которые требуют пристального внимания и целенаправленных управленческих решений.

1. Положительная динамика медико-демографических показателей после пандемии: Несмотря на значительный спад ожидаемой продолжительности жизни и рост смертности в 2021 году, связанный с пандемией COVID-19, уже в 2022 году наблюдался устойчивый восстановительный рост этих показателей. Это свидетельствует об адаптации системы здравоохранения к чрезвычайным условиям и способности к оперативному реагированию.
2. Рост заболеваемости по ключевым классам болезней: Отмеченный рост общей заболеваемости, в частности по болезням системы кровообращения и новообразованиям, подчёркивает сохраняющуюся актуальность борьбы с хроническими неинфекционными заболеваниями. Это указывает на необходимость усиления профилактических программ и ранней диагностики.
3. Трансформация ресурсного обеспечения ЦФО: В ЦФО наблюдается устойчивая тенденция к оптимизации стационарного звена (снижение коечного фонда) при одновременном развитии амбулаторно-поликлинической помощи (рост мощности поликлиник). Это соответствует современным мировым трендам и указывает на переход к более экономически эффективной модели оказания медицинской помощи.
4. Положительная динамика кадрового обеспечения: Отмечено повышение численности врачей на 10 тыс. населения и снижение нагрузки на врачей в ЦФО. Однако, несмотря на улучшение общих показателей, сохраняется проблема региональной и профильной диспропорции в распределении кадров.
5. Высокая эффективность при ограниченном ресурсе: Система здравоохранения ЦФО демонстрирует относительно высокие показатели эффективности при недостаточном, по сравнению с другими федеральными округами, уровне ресурсного обеспечения. Это говорит о потенциале, но также и о необходимости более сбалансированного подхода к финансированию.
6. Значительная региональная дифференциация: Внутри ЦФО существуют выраженные различия в обеспеченности медицинскими ресурсами и доступности услуг, которые коррелируют с социально-экономическими показателями регионов (ВРП, доходы населения). Это указывает на необходимость разработки индивидуализированных программ развития для каждого субъекта федерации.
7. Потребность в точном прогнозировании: Надёжное прогнозирование динамики показателей здравоохранения требует использования адекватных трендовых моделей и достаточного ретроспективного периода данных, что является основой для стратегического планирования.

Приоритетные направления оптимизации и развития здравоохранения в ЦФО

На основе выявленных закономерностей и проблем, а также с учётом текущих государственных приоритетов, можно сформулировать следующие стратегические направления оптимизации и развития отрасли здравоохранения в Центральном федеральном округе:

1. Усиление профилактической направленности и формирование культуры ЗОЖ:
   • Рекомендация: Разработка и активная реализация региональных программ по популяризации диспансеризации, профилактических осмотров и вакцинации среди всех возрастных групп населения, особенно в регионах с высокой заболеваемостью хроническими неинфекционными болезнями.
   • Мероприятия: Широкомасштабные информационные кампании, создание центров здоровья, внедрение программ корпоративного здоровья на предприятиях.
2. Активное внедрение цифровых технологий (информатизация здравоохранения):
   • Рекомендация: Продолжение и ускорение цифровой трансформации отрасли в соответствии с Государственной программой Российской Федерации "Развитие здравоохранения".
   • Мероприятия:
     • Масштабное развитие телемедицинских консультаций, особенно для удалённых районов ЦФО, что повысит доступность специализированной помощи.
     • Внедрение систем поддержки принятия врачебных решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для повышения точности диагностики и эффективности лечения.
     • Полный переход на электронные медицинские карты (ЭМК) для обеспечения преемственности лечения и повышения качества учёта.
     • Развитие дистанционного мониторинга состояния здоровья пациентов с хроническими заболеваниями.
     • Создание единых облачных решений для хранения и анализа медицинских данных на региональном уровне.
3. Стимулирование развития частных практик и государственно-частного партнёрства:
   • Рекомендация: Создание благоприятных условий для расширения частных медицинских практик, особенно в первичном звене.
   • Мероприятия:
     • Предоставление льгот по долгосрочной аренде помещений и лизингу медицинского оборудования для врачей первичного звена, желающих перейти на частную практику.
     • Субсидирование кредитных ставок для частных медицинских организаций, инвестирующих в развитие и модернизацию.
     • Расширение участия частных клиник в программе государственных гарантий бесплатного оказания медицинской помощи.
4. Стратегическое планирование с учётом региональных особенностей:
   • Рекомендация: Разработка долгосрочных (на перспективу 10 лет и более) планов и программ формирования эффективной и доступной системы здравоохранения для каждого субъекта ЦФО.
   • Мероприятия: Проведение детальных региональных исследований, учитывающих демографические прогнозы, социально-экономические особенности, экологическую ситуацию и специфические потребности населения каждого региона.
5. Повышение качества и доступности медицинской помощи (в рамках Программы госгарантий 2025-2027):
   • Рекомендация: Обеспечение полного выполнения Программы государственных гарантий бесплатного оказания гражданам медицинской помощи на 2025-2027 годы.
   • Мероприятия:
     • Обеспечение сбалансированности объёма медицинской помощи по видам и условиям оказания.
     • Повышение доступности первичной медико-санитарной помощи за счёт расширения сети ФАПов, центров врачей общей практики, в том числе и в малых населённых пунктах.
     • Развитие специализированной, в том числе высокотехнологичной, медицинской помощи, через модернизацию существующих центров и создание новых.
     • Усиление профилактической направленности здравоохранения на всех уровнях.

Рекомендации по повышению эффективности медицинской организации на региональном уровне

Эффективность системы здравоохранения начинается с эффективности каждой отдельной медицинской организации. Для повышения этого показателя на региональном уровне предлагаются следующие меры:

1. Оптимизация внутренних процессов и управление ресурсами:
   • Рекомендация: Внедрение принципов бережливого производства и систем менеджмента качества (например, ISO 9001) в деятельность медицинских организаций.
   • Мероприятия:
     • Оптимизация логистики лекарственных средств и расходных материалов, снижение потерь и запасов.
     • Управление потоками пациентов для сокращения очередей и времени ожидания (например, через электронные системы записи, маршрутизацию).
     • Рациональное использование медицинского оборудования через централизованное планирование, сервисное обслуживание и обучение персонала.
     • Внедрение систем электронной записи и удалённого администрирования.
2. Повышение квалификации и мотивации медицинского персонала:
   • Рекомендация: Систематическое обновление знаний и навыков персонала, создание условий для профессионального роста.
   • Мероприятия:
     • Регулярные курсы повышения квалификации, участие в конференциях, семинарах.
     • Внедрение систем материального и нематериального стимулирования, основанных на показателях качества и эффективности работы.
     • Развитие наставничества и внутренней системы обучения.
3. Комплексная оценка деятельности на основе системных показателей:
   • Рекомендация: Разработка и внедрение системы ключевых показателей эффективности (KPI), охватывающих производственную, клиническую, социальную, медицинскую и экономическую значимость.
   • Мероприятия:
     • Показатели производственной деятельности: Объём оказанных медицинских услуг (число посещений, число койко-дней), загруженность коечного фонда, оборот койки, эффективность использования дорогостоящего оборудования.
     • Показатели клинической деятельности: Частота осложнений, летальность, сроки лечения по основным нозологиям, процент достигнутых терапевтических целей, частота повторных госпитализаций.
     • Показатели удовлетворённости пациентов: Регулярные опросы, анализ обращений и жалоб.
     • Экономические показатели: Себестоимость медицинских услуг, доходы и расходы, рентабельность, эффективность использования бюджета.

Применение этих рекомендаций позволит не только повысить эффективность работы отдельных медицинских организаций, но и в целом укрепить систему здравоохранения Центрального федерального округа, сделав её более устойчивой, доступной и качественной для населения.

Заключение

Проведённый статистико-экономический анализ показателей отрасли здравоохранения в регионах Центрального федерального округа позволил нам не просто взглянуть на цифры, но и увидеть за ними сложную, динамично развивающуюся систему, сталкивающуюся с вызовами и обладающую огромным потенциалом. Мы обосновали актуальность такого исследования на региональном уровне, определили его цель и задачи, а также разработали подробную структуру, ориентированную на академическую строгость и практическую применимость.

В ходе работы были детально рассмотрены теоретические основы медицинской статистики, систематизированы ключевые показатели здоровья населения, ресурсного обеспечения и эффективности системы здравоохранения. Особое внимание было уделено методологии статистического исследования, включая принципы группировки, анализ динамических рядов с формулами расчёта, индексный метод и применение математической статистики для выявления взаимосвязей и тенденций.

Анализ динамики и региональных различий показателей здравоохранения ЦФО выявил как общероссийские тренды (восстановление после пандемии, рост заболеваемости по хроническим патологиям, оптимизация стационарного звена), так и специфические особенности округа, такие как высокая эффективность при сравнительно ограниченном ресурсном обеспечении и выраженная региональная дифференциация. Построение трендовых моделей и оценка их адекватности показали важность использования научно обоснованных методов прогнозирования для стратегического планирования.

На основе глубокого статистико-экономического анализа были сформулированы конкретные, научно обоснованные рекомендации. Они охватывают такие приоритетные направления, как усиление профилактики, масштабное внедрение цифровых технологий, стимулирование частных практик, стратегическое планирование с учётом региональных особенностей, а также повышение эффективности деятельности каждой медицинской организации.

Практическая значимость данной курсовой работы заключается в том, что разработанная методология и предложенные рекомендации могут служить основой для принятия взвешенных управленческих решений органами власти и руководителями медицинских организаций в регионах ЦФО. Применение этих подходов позволит не только улучшить текущее состояние отрасли, но и обеспечить её устойчивое развитие, повысив качество и доступность медицинской помощи для каждого жителя Центрального федерального округа.

Список использованной литературы

1. Постановление Правительства Российской Федерации от 01.12.2004 г. №715 «Об утверждении перечня социально значимых заболеваний и перечня заболеваний, представляющих опасность для окружающих».
2. Бокерия Л.А., Ступаков И.Н., Гудкова Р.Г., Зайченко Н.М. и др. Показатели медицинской статистики в свете реформирования системы здравоохранения. Здравоохранение Российской Федерации. 2005. № 5. С. 31-35.
3. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2006.
4. Колесникова И.И. Социально-экономическая статистика: учебное пособие. Москва: Финансы и статистика, 2006. 517 с.
5. Социальная статистика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. Москва: Финансы и статистика, 2007. 480 с.
6. Статистика / Под ред. И.И. Елисеевой. Москва: Высшее образование, 2007.
7. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. Учебник. Москва: Финансы и статистика, 2007.
8. Михайлова Ю.В., Леонов С.А., Сон И.М., Погорелова Э.И. и др. Современное состояние и пути развития отечественной медицинской статистики. Информационно-аналитический вестник «Социальные аспекты здоровья населения». 2007. №1.
9. Постановление Правительства Российской Федерации от 29.11.2022 г. № 2161 «О программе государственных гарантий бесплатного оказания гражданам медицинской помощи на 2023 год и на плановый период 2024 и 2025 годов».
10. Лебедева Е.П. Повышение эффективности системы здравоохранения. Новости РАНХиГС. 2023. URL: https://www.ranepa.ru/sobytiya/novosti/lebedeva-e-p-povyshenie-effektivnosti-sistemy-zdravoohraneniya/ (дата обращения: 07.11.2025).
11. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2024. Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 07.11.2025).
12. О мерах по повышению эффективности системы здравоохранения Ростовской области. Территориальный фонд обязательного медицинского страхования Ростовской области. URL: https://rostov.tfoms.ru/news/8522 (дата обращения: 07.11.2025).
13. Приоритетные направления развития здравоохранения обсуждены на всероссийском видеосовещании. Территориальный фонд обязательного медицинского страхования Республики Мордовия. URL: https://tfomsrm.ru/press/news/prioritetnye-napravleniya-razvitiya-zdravookhraneniya-obsucheny-na-vserossiyskom-videosoveshchanii (дата обращения: 07.11.2025).
14. Резервы повышения эффективности системы здравоохранения в РФ. РАНХиГС. URL: https://ranepa.ru/pressroom/novosti-i-anonsy/rezervy-povysheniya-effektivnosti-sistemy-zdravoohraneniya-v-rf-274291 (дата обращения: 07.11.2025).
15. Критерии эффективности в здравоохранении. Фармвестник. 2014. URL: https://www.pharmvestnik.ru/articles/kriterii-effektivnosti-v-zdravoohranenii.html (дата обращения: 07.11.2025).
16. Методы статистической обработки медицинских данных: Методические рекомендации. URL: https://web-medicina.ru/metody-statisticheskoy-obrabotki-medicinskih-dannyh-metodicheskie-rekomendacii (дата обращения: 07.11.2025).
17. ОСНОВЫ МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ. РНИМУ им. Н.И. Пирогова. 2015. URL: https://www.rnimu.ru/education/materials/4/2015/02/12/Osnovy-meditsinskoj-statistiki-2015.pdf (дата обращения: 07.11.2025).
18. ОСНОВЫ МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИ. СЗГМУ им. И.И. Мечникова. URL: https://szgmu.ru/rus/s/360/ (дата обращения: 07.11.2025).
19. Научные основы прогнозирования и планирования в общественном. URL: https://www.mrpc-rm.ru/images/doc/05-09-2019/Metodichka_1.pdf (дата обращения: 07.11.2025).
20. ДИНАМИЧЕСКИЕ РЯДЫ. ОБРАБОТКА ДИНАМИЧЕСКИХ РЯДОВ И ПРОГНОЗ ДИНАМИКИ В MS Excel. Медицинская статистика. URL: http://medstatistic.ru/kurs/din_ryady/lekciya_din_ryady_prognoz.pdf (дата обращения: 07.11.2025).
21. Медицинская статистика. МГУ им. Н.П. Огарева. URL: https://www.mrsu.ru/upload/iblock/c04/c044f77c35f7e502b217e47192f15e8b.pdf (дата обращения: 07.11.2025).
22. Леонов С.А., Вайсман Д.Ш., Моравская С.В., Мирсков Ю.А. Статистические методы анализа в здравоохранении. Краткий курс лекций. Москва: Менеджер здравоохранения, 2011. 172 с.
23. Стратегические приоритеты регионального развития здравоохранения в контексте мировых и отраслевых трендов. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/strategicheskie-prioritety-regionalnogo-razvitiya-zdravoohraneniya-v-kontekste-mirovyh-i-otraslevyh-trendov (дата обращения: 07.11.2025).
24. Теоретические основы статистического исследования состояния здоровья населения Российской Федерации. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/teoreticheskie-osnovy-statisticheskogo-issledovaniya-sostoyaniya-zdorovya-naseleniya-rossiyskoy-federatsii (дата обращения: 07.11.2025).
25. Выбор метода для статистического анализа медицинских данных и способа графического представления результатов. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vybor-metoda-dlya-statisticheskogo-analiza-meditsinskih-dannyh-i-sposoba-graficheskogo-predstavleniya-rezultatov (дата обращения: 07.11.2025).
26. Статистические методы анализа в клинической практике. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statisticheskie-metody-analiza-v-klinicheskoy-praktike (дата обращения: 07.11.2025).
27. Направления повышения эффективности медицинской организации. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/napravleniya-povysheniya-effektivnosti-meditsinskoy-organizatsii (дата обращения: 07.11.2025).
28. Приоритетные направления развития регионального здравоохранения. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prioritetnye-napravleniya-razvitiya-regionalnogo-zdravoohraneniya (дата обращения: 07.11.2025).
29. Показатели для оценки деятельности медицинских организаций: международный опыт. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/pokazateli-dlya-otsenki-deyatelnosti-meditsinskih-organizatsiy-mezhdunarodnyy-opyt (дата обращения: 07.11.2025).
30. Выбор метода прогнозирования основных статистических показателей работы ГБУЗ «НИИ СП им. Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения города Москвы. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vybor-metoda-prognozirovaniya-osnovnyh-statisticheskih-pokazateley-raboty-gbuz-nii-sp-im-n-v-sklifosovskogo-departamenta (дата обращения: 07.11.2025).
31. Методологические основы прогнозирования распространения заболеваний в мире (обзор). КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodologicheskie-osnovy-prognozirovaniya-rasprostraneniya-zabolevaniy-v-mire-obzor (дата обращения: 07.11.2025).
32. Основные индикаторы и показатели здравоохранения. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-indikatory-i-pokazateli-zdravoohraneniya (дата обращения: 07.11.2025).
33. Простейшая прогнозная модель временного ряда и ее реакция на линейное и параболическое входные воздействия. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prosteyshaya-prognoznaya-model-vremennogo-ryada-i-ee-reaktsiya-na-lineynoe-i-parabolicheskoe-vhodnye-vozdeystviya (дата обращения: 07.11.2025).
34. Состояние системы здравоохранения в регионах Центрального федерального округа в контексте социально-экономических вызовов. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sostoyanie-sistemy-zdravoohraneniya-v-regionah-tsentralnogo-federalnogo-okruga-v-kontekste-sotsialno-ekonomicheskih-vyzovov (дата обращения: 07.11.2025).
35. Уровень доступности медицинской помощи населению России: региональная дифференциация. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/uroven-dostupnosti-meditsinskoy-pomoschi-naseleniyu-rossii-regionalnaya-differentsiatsiya (дата обращения: 07.11.2025).
36. Статистика здравоохранения нового времени. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statistika-zdravoohraneniya-novogo-vremeni (дата обращения: 07.11.2025).