ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ ТЕРРИТОРИАЛЬНОЙ ДОСТУПНОСТИСТАНЦИИ СКОРОЙ МЕДИЦИНКОЙ ПОМОЩИ ПРИ ОСТРОМКОРОНАРНОМ СИНДРОМЕ В ГОРОДЕ ПАВЛОДАР (КАЗАХСТАН) («Наука и здравоохранение», 2026)
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 ишемическаяболезнь сердца (ИБС) остаётся основной причиной смерти. Половина больных погибает ещё на догоспитальномэтапе, не дождавшись медицинской помощи, а многие выжившие становятся инвалидами. Временной фактор играеточень важную роль в лечение острого инфаркта миокарда (ОИМ).Целью исследования является проведение пространственного анализа с целью определения территориальнойдоступности экстренной кардиологической помощи в городе Павлодар с учётом времени с помощьюгеоинформационной системы.Материалы и методы. На основе вызовов, поступивших на станцию Скорой Медицинской Помомщи городаПавлодар, Республика Казахстан за период с 1 августа 2017 года по 30 июля 2018 года был проведён ретроспективныйанализ 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 цельюопределения плотности скопления вызовов с ОКС, в том числе с определением 10-, 15-, и 20-минутных зондоступности. Для определения степени перегруженности телефонных линий на один квадратный километр былииспользованы такие инструменты, как Hot Spot Analysis (теплокарта), и Kernel Density. Последний используется длявычисления показателя «площадь magnitude-per-unit» от точечных или полилинейных объектов с использованиемфункции Кернела для подгонки плавно сужающейся поверхности к каждой точке или полилинии. Новый инструментService 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 иоранжевым цветами, что также, как и анализ теплокарты соответствует плотно застроенным районам. Такимобразом, используя анализ Kernel density, мы выявили 6 отдельных кластеров с плотностью вызовов более 42обращений на 1 км2: 4 кластера расположены на северо-западе, севере и северо-востоке города, и 2 кластера наюго-западе и юго-востоке города. Из остальных других районов города, которые представлены в зонахмногоэтажных домов, поступает от 18,8 до 32,8 обращения на 1 км2. С окраин города и районов, преимущественнозастроенных частными домами, поступает не более 18 вызовов на 1 км2.В плотно застроенных многоэтажными домами участки, а также кластерные участки, карета скорой медицинскойпомощи (СМП) успевает доехать в течении 5-ти минут, с момента поступления вызова. Участки с низкой плотностьювызовов карета СМП достигает в течение 10 минут. Окраины города и пригород могут быть обслужены в течение 15минут.Выводы. Основываясь на данных, которые были изложены выше, возможно предположить, что необходимопроведение дополнительных исследований в этой области с применением геоинформационных систем.