ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ ТЕРРИТОРИАЛЬНОЙ ДОСТУПНОСТИСТАНЦИИ СКОРОЙ МЕДИЦИНКОЙ ПОМОЩИ ПРИ ОСТРОМКОРОНАРНОМ СИНДРОМЕ В ГОРОДЕ ПАВЛОДАР (КАЗАХСТАН)

Аннотация

Введение. Основной причиной летального исхода, по сей день, в мире остаются заболевания сердечнососудистой системы (ЗССС). На долю болезней сердца сегодня приходится 16% всех случаев смерти в мире.
Данный показатель в Республике Казахстан ежегодно занимает лидирующие позиции. Среди ЗССС ишемическая
болезнь сердца (ИБС) остаётся основной причиной смерти. Половина больных погибает ещё на догоспитальном
этапе, не дождавшись медицинской помощи, а многие выжившие становятся инвалидами. Временной фактор играет
очень важную роль в лечение острого инфаркта миокарда (ОИМ).
Целью исследования является проведение пространственного анализа с целью определения территориальной
доступности экстренной кардиологической помощи в городе Павлодар с учётом времени с помощью
геоинформационной системы.
Материалы и методы. На основе вызовов, поступивших на станцию Скорой Медицинской Помомщи города
Павлодар, Республика Казахстан за период с 1 августа 2017 года по 30 июля 2018 года был проведён ретроспективный
анализ 2053 случаев с острым коронарным синдромом с элевацией сегмента ST и без элевации сегмента ST.
Пространственный анализ и Network Analyst проводились на программе QGIS 3.16 (Hannover) с целью
определения плотности скопления вызовов с ОКС, в том числе с определением 10-, 15-, и 20-минутных зон
доступности. Для определения степени перегруженности телефонных линий на один квадратный километр были
использованы такие инструменты, как Hot Spot Analysis (теплокарта), и Kernel Density. Последний используется для
вычисления показателя «площадь magnitude-per-unit» от точечных или полилинейных объектов с использованием
функции Кернела для подгонки плавно сужающейся поверхности к каждой точке или полилинии. Новый инструмент
Service Area создаёт область, охватывающую все доступные улицы (т.е. улицы с установленым импедансом).
Статистическая значимость была установлена на уровне 95% достоверности.
Результаты. Мы обнаружили наличие кластеров по наибольшему скоплению вызовов, отмеченные красным и
оранжевым цветами, что также, как и анализ теплокарты соответствует плотно застроенным районам. Таким
образом, используя анализ Kernel density, мы выявили 6 отдельных кластеров с плотностью вызовов более 42
обращений на 1 км2
: 4 кластера расположены на северо-западе, севере и северо-востоке города, и 2 кластера на
юго-западе и юго-востоке города. Из остальных других районов города, которые представлены в зонах
многоэтажных домов, поступает от 18,8 до 32,8 обращения на 1 км2
. С окраин города и районов, преимущественно
застроенных частными домами, поступает не более 18 вызовов на 1 км2
.
В плотно застроенных многоэтажными домами участки, а также кластерные участки, карета скорой медицинской
помощи (СМП) успевает доехать в течении 5-ти минут, с момента поступления вызова. Участки с низкой плотностью
вызовов карета СМП достигает в течение 10 минут. Окраины города и пригород могут быть обслужены в течение 15
минут.
Выводы. Основываясь на данных, которые были изложены выше, возможно предположить, что необходимо
проведение дополнительных исследований в этой области с применением геоинформационных систем.