Роль стационарного отделения скорой медицинской помощи в условиях массового поступления пострадавших в техногенных чрезвычайных ситуациях

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Резюме. Цель исследования – планирование работы стационарного отделения скорой медицинской помощи (СтОСМП) в условиях массового поступления пострадавших в техногенных чрезвычайных ситуациях (ЧС).

Материалы и методы исследования. Для создания виртуальной модели СтОСМП было выбрано программное обеспечение Flexsim HealthCare, позволяющее проводить процессное моделирование предполагаемой работы. В программе была воссоздана работа двух стационарных отделений СМП: СтОСМП университетской клиники Первого Санкт-Петербургского государственного медицинского университета (ПСПбГМУ) им. акад. И.П.Павлова Минздрава России (модель-1) со средним потоком (23±2) пациентов в сутки и СтОСМП Городской больницы СМП №25 г.Волгограда (модель-2) со средним потоком (145±3) пациентов в сутки. Кроме того, был выполнен ретроспективный анализ техногенных ЧС, произошедших в 45 регионах России в 2017–2022 гг., на основании которого планировалось прогнозировать работу указанных СтОСМП в условиях массового поступления пострадавших в ЧС.

Результаты исследования и их анализ. По результатам экспериментов определён оптимальный штат сотрудников СтОСМП, оценена его роль в условиях массового поступления пострадавших в техногенных ЧС.

Об авторах

Е. А. Цебровская

ФГБОУ ВО "Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П.Павлова" Минздрава России

Email: tserina@bk.ru
мл. науч. сотр. лаборатории организации здравоохранения НИЦ; врач СМП стационарного отделения СМП; ассистент кафедры СМП и неотложной хирургии Санкт-Петербург

В. М. Теплов

ФГБОУ ВО "Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П.Павлова" Минздрава России

Email: tserina@bk.ru
Санкт-Петербург

К. С. Клюковкин

ФГБОУ ВО "Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П.Павлова" Минздрава России

Email: tserina@bk.ru
Санкт-Петербург

Д. М. Прасол

ФГБОУ ВО "Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П.Павлова" Минздрава России

Email: tserina@bk.ru
Санкт-Петербург

В. В. Коломойцев

ФГБОУ ВО "Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П.Павлова" Минздрава России

Email: tserina@bk.ru
Санкт-Петербург

В. В. Бурыкина

ФГБОУ ВО "Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П.Павлова" Минздрава России

Email: tserina@bk.ru
Санкт-Петербург

Н. Д. Архангельский

ФГБОУ ВО "Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П.Павлова" Минздрава России

Email: tserina@bk.ru
Санкт-Петербург

А. Б. Ихаев

Республиканская станция скорой медицинской помощи

Email: tserina@bk.ru
Грозный

С. Ф. Багненко

ФГБОУ ВО "Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П.Павлова" Минздрава России

Email: tserina@bk.ru
Санкт-Петербург

О. А. Касымова

ФГБУ "ГНЦ - Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И.Бурназяна" ФМБА России

Email: tserina@bk.ru
Москва

Список литературы

  1. Пальмов С.В. Обзор возможностей системы имитационного моделирования FlexSim в сфере здравоохранения // Международный научно-исследовательский журнал. 2018. № 1. 124–127.
  2. Якимов И.М., Кирпичников А.П. Имитационное моделирование вероятностных объектов в системе Flexsim // Вестник технологического университета. 2016. Т.19, № 21. С. 170-173.
  3. Теплов В.М., Цебровская Е.А. и др. Применение имитационного моделирования для оптимизации работы стационарного отделения скорой медицинской помощи в многопрофильном стационаре в условиях перепрофилирования медицинского учреждения на приём пациентов с новой коронавирусной инфекцией // Скорая медицинская помощь. 2020. Т.21, № 4. С. 11-16. https://doi.org/10.24884/2072-6716-2020-21-4-11-16.
  4. Теплов В.М. и др. Применение имитационного моделирования для оптимизации работы стационарного отделения скорой медицинской помощи // Скорая медицинская помощь. 2019. Т.20, № 2. С. 14-19.
  5. Цебровская Е.А. и др. Использование FlexSim Healthcare в оптимизации работы стационарного отделения скорой медицинской помощи // Имитационное моделирование. Теория и практика (ИММОД-2017): Материалы Восьмой всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности. Санкт-Петербург, 18-20 октября 2017 г. СПб.: Изд-во ВВМ, 2017. С. 592.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».