Факторный анализ как средство интерпретации оценки деятельности АПУ пациентами

Условия, сложившиеся в амбулаторно-поликлиническом звене здравоохранения к настоящему времени, требуют всестороннего развития и модернизации системы управления, поиску методов адаптации ко все еще формирующимся в России рыночным условиям и их реализации. Для того, чтобы внедрить новаторские подходы к управлению амбулаторно-поликлиническими учреждениями необходимо, чтобы возросла роль контроля за ключевыми организационными и управленческими функциями, а также качеством оказываемой медицинской помощи. Создать систему детального сбора информации, характеризующую качество медицинской помощи с учетом анализа ошибок диагностики и лечения, выявления и устранения их причин различными уровнями контрольных органов. Другим важным моментом является обращение особого внимания вопросу мотивации медицинского персонала, работа с сотрудниками с точки зрения материального и морального стимулирования.

Основой достижения результативности является личная заинтересованность сотрудников больницы, как в конечном результате своей работы, так и их отделений и в итоге всего учреждения, забота о росте имиджа больницы и ее привлекательности для пациентов.

На сегодняшний день проблема, связанная с качеством и доступностью медицинской помощи, оказываемой в амбулаторно-поликлиническом звене здравоохранения, становится всё более обсуждаемой и требует внедрения новых подходов, инновационных методик управления, которые бы смогли поднять эту сферу российского здравоохранения на новый качественный уровень. Данные многих исследований свидетельствуют о наличии большого числа проблем в медицинских учреждениях, которые до сих пор имеют место, в связи с этим в 2012 году мы провели анкетирование среди пациентов, целью которого было выяснить как относятся пациенты к деятельности амбулаторно-поликлинических учреждений города Нижнего Новгорода, Нижегородской области и некоторых соседствующих областей.

В данной статье мы хотели бы представить интерпретацию полученных сведений посредством факторного анализа, который представляет собой один из лучших инструментов как для структуризации данных, путем сокращения числа переменных, в результате объединения их в факторы, что значительно упрощает дальнейшую обработку информации, так и для изучения взаимосвязей данных, так как для получаемых при помощи данного вида анализа известных переменных уменьшается уровень зависимости от случайной ошибки.

На выходе предполагается получить интерпретацию данных, отличительной чертой которой являлась бы ее ориентация на выявление относительно независимых факторов, описывающих отношение пациентов к амбулаторно-поликлиническим учреждениям. Каждый фактор представляет собой взаимосвязь несколько поверхностных характеристик, объединенных вокруг одного центрального аспекта.

Факторный анализ проводился при помощи компьютерной программы, «SPSSStatistics 20» (аббревиатура англ. «StatisticalPackage for theSocialSciences» — «статистический пакет для социальных наук»), которая служит для статистической обработки данных. Это значительно упростило нашу работу, так как необходимость проводить сложные математические расчеты отпала автоматически. На основе введенного нами массива данных и выставленных параметров программа рассчитывает искомую факторную модель.

В качестве переменных для проведения факторного анализа мы использовали вопросы нашей анкеты, которые наиболее четко характеризуют значимые для будущей интерпретации проведенного исследования сферы:

· Довольны ли Вы результатами обращения/ лечения в данном учреждении (решением проблемы, явившейся причиной обращения в поликлинику или госпитализации и пр.);

· Удовлетворены ли Вы отношением к Вам медицинских сестер;

· Как Вы оцениваете расположенность к Вам медицинского персонала данного учреждения (внимательность, заинтересованность, доброжелательность, бескорыстие);

· Возможность оказания помощи при неотложных состояниях в условиях поликлиники;

· Возможность оказания помощи в организации ухода за тяжелобольными на дому;

· Удобство режима работы учреждения в выходные и праздничные дни;

· Возможность обращения к администрации учреждения при возникновении жалоб (наличие графика приёма по личным вопросам у руководителя учреждения и его заместителей);

· Очереди на приеме к врачу-специалисту (кардиолог, офтальмолог, оториноларинголог, онколог, хирург, гастроэнтеролог и др.);

· Очереди в регистратуру, невозможность дозвонится до регистратуры;

· Очереди на приеме к участковому врачу;

· Очереди на обследования (лабораторные анализы, УЗИ, эндоскопические исследования, ЭКГ и др.);

· Работа по профилактике заболеваний и их обострений, профилактике вредных привычек и формированию здорового образа жизни;

· Удобство режима работы учреждения в будние дни;

· Очереди на получение физиотерапевтического и других видов лечения (массаж, ЛФК и т.д.);

· Доступность выбора лечащего врача по желанию пациента;

· Доступность предварительной записи на приём к врачу;

· Сохранность амбулаторных карт и результатов анализов в поликлинике;

· Удовлетворены ли Вы отношением к Вам врача;

· Как бы Вы в целом определили Ваше отношение к работе данного учреждения;

· Удовлетворены ли Вы отношением к Вам младшего мед.персонала (санитарок);

· Как Вы оцениваете свое здоровье в целом;

· Часто ли Вам приходится обращаться за помощью в медицинские учреждения;

· Навязывание платных услуг;

· Присутствие нелегальных доплат и стимулирования персонала;

· Решение конкретной проблемы, связанной со здоровьем(послужившей причиной обращения).

Теперь когда мы установили список переменных, которые лягут в основу будущей факторной модели, нам необходимо удостовериться в том, что отобранные данные соответствуют базовым критериям, без которых проведении факторного анализа не имеет смысла. Основным из них является мера выборочной адекватности Кайзера-Мейера-Олкина, названное так по фамилиям исследователей, занимавшихся его разработкой. Значение этого коэффициента равно 0,87, что нас более чем устраивает так как, он подразумевает высокий уровень адекватности. Второй необходимый нам критерий - это коэффициент сферичности Бартлетта, он характеризует уровень многомерной нормальности для распределения переменных., а также проверяет существование отличных от нуля корреляций. Так как мы получили значение р < 0,05, то выбранные нами переменные пригодны для проведения факторного анализа. Непосредственно результаты факторного анализа генерируются в виде последовательного ряда таблиц. Таблица общности (табл. 1) представляет информацию о том, насколько переменные объясняются разработанной факторной моделью, например, переменная «13», которая описывает сложность работы с регистратурой медицинского учреждения, объясняется моделью на 60,0%, а переменная «21», отвечающая возможность оказания помощи в организации ухода за тяжелобольными на дому, объясняетсяна 61,2%.

Табл. 1.

Общности

	Начальные	Извлеченные
9,	1,000	,856
10,	1,000	,903
11,	1,000	,847
12,	1,000	,666
13,	1,000	,600
14,	1,000	,718
15,	1,000	,616
16,	1,000	,625
17,	1,000	,641
18,	1,000	,668
19,	1,000	,702
20,	1,000	,636
21,	1,000	,612
22,	1,000	,521
23,	1,000	,693
24,	1,000	,710
25,	1,000	,658
26,	1,000	,673
27,	1,000	,631
28,	1,000	,505
33,	1,000	,704
34,	1,000	,730
37,	1,000	,884
38,	1,000	,904
39,	1,000	,803

Для определения числа факторов мы воспользуемся одновременно 2-мя методами: методом собственных чисел и методом каменной осыпи. Анализируя информацию таблицы полной объясненной дисперсии модели (табл. 2), которую мы получили методом главных компонент, мы можем говорить о том, что значимыми для нашей факторной модели, согласно 1-му методу, будут 5 главных компонент (факторов), первая из которых объясняет 35,576% общей дисперсии, вторая — 16,333% и т.д., так как в данной корреляционной матрице существует пять собственных чисел, значения которых больше единицы. В совокупности выделенные факторы объясняют приблизительно 70% общей дисперсии.

Табл. 2.

Полная объясненная дисперсия
Компо-нента	Начальные собственные значения			Суммы квадратов нагрузок извлечения
	Итого	% Дисперсии	Кумулятивный %	Итого	% Дисперсии
1	8,894	35,576	35,576	8,894	35,576
2	4,083	16,333	51,908	4,083	16,333
3	2,085	8,341	60,249	2,085	8,341
4	1,364	5,454	65,703	1,364	5,454
5	1,080	4,321	70,024	1,080	4,321
6	,834	3,336	73,360
7	,795	3,178	76,539
8	,655	2,618	79,157
9	,629	2,516	81,673
10	,580	2,318	83,991
11	,517	2,070	86,061
12	,470	1,880	87,941
13	,443	1,773	89,714
14	,382	1,530	91,244
15	,361	1,443	92,687
16	,326	1,304	93,991
17	,298	1,192	95,183
18	,271	1,085	96,268
19	,226	,906	97,173
20	,213	,852	98,026
21	,157	,627	98,653
22	,117	,467	99,120
23	,097	,388	99,508
24	,071	,285	99,793
25	,052	,207	100,000

Метод каменной осыпи (рис. 1) базируется на графике, по оси абсцисс которого откладываются номера факторов, а по оси ординат — значения собственных чисел для каждого из факторов. Количество факторов определяется по точке, где происходит относительно резкое понижение кривой. В нашем случае резкое понижение происходит от 5-го к 6-му фактору, что соответствует результату полученному предыдущим методом.

Рис. 1. График каменной осыпи для модели табл.2.

Необходимо понимать, что полное описание дисперсии возможно, только в случае, когда количество факторов будет полностью соответствовать количеству изначальных переменных. Так как мы пытаемся сократить число переменных, то в результате мы уже не сможем объяснить исходную информацию на 100%.

Наиболее часто в социологии встречаются факторные модели, которые объясняют порядка 60-75% массива данных, но возможно найти варианты и с большими, и с меньшими значениями.

Перейдем к анализу матрицы компонент (табл. 3), которая носит название матрица факторных нагрузок и позволяет определить взаимосвязь исходных переменных с полученными в ходе анализа факторами.

Табл. 3.

Матрица компонент
	Компонента
	1	2	3	4	5
38,	,878	-,331	,095	-,041	,110
37,	,855	-,358	,118	-,035	,093
11,	,838	-,338	,128	-,098	,071
10,	,834	-,348	,141	-,066	,250
39,	,792	-,378	,104	-,123	,081
9,	,786	-,380	,222	-,076	,197
24,	,753	,167	,136	-,112	-,290
28,	,679	,089	,059	,148	,106
21,	,646	,154	,026	,209	-,356
27,	-,632	,374	,270	-,128	,049
26,	-,604	,506	,132	-,042	,183
17,	,562	,516	-,123	,206	,018
13,	,557	,109	-,520	,042	,073
15,	,545	,327	-,420	,057	,183
23,	,533	,512	,310	-,029	-,223
18,	,377	,715	,050	,087	,065
16,	-,114	,658	-,072	-,075	,410
22,	,332	,619	,094	,062	,120
19,	,495	,606	,267	-,115	,071
20,	,329	,556	,454	-,012	,112
12,	,530	,141	-,592	-,035	,116
14,	,523	,337	-,530	,069	-,214
33,	,140	-,038	,038	,779	-,274
34,	-,049	-,161	,517	,612	,245
25,	,369	,233	,319	-,405	-,449

Более удобную для интерпретации матрицу факторных нагрузок дают методы вращения факторов, рассмотрим ту же факторную матрицу, но уже после вращения (табл. 4).

Табл. 4.

Матрица повернутых компонент
	Компонента
	1	2	3	4	5
10,	,934	,131	,112	-,027	-,020
38,	,921	,111	,182	,092	,050
9,	,918	,106	,016	,023	-,006
37,	,917	,086	,147	,101	,063
11,	,894	,092	,134	,144	,011
39,	,877	,035	,124	,126	-,021
26,	-,676	,284	-,244	-,207	-,182
27,	-,624	,185	-,407	-,055	-,196
28,	,522	,373	,248	,019	,178
19,	,164	,788	,108	,192	-,078
20,	,096	,774	-,132	,105	,007
18,	-,048	,756	,290	,075	,069
22,	-,013	,691	,205	,022	,031
23,	,185	,677	,080	,425	,118
17,	,148	,589	,474	,066	,207
16,	-,355	,558	,160	-,303	-,265
14,	,086	,209	,773	,233	,123
12,	,256	,102	,762	-,048	-,084
13,	,294	,107	,708	-,025	,015
15,	,215	,344	,665	-,093	-,011
25,	,179	,325	-,073	,701	-,155
24,	,494	,389	,234	,502	,088
21,	,355	,295	,303	,399	,384
33,	,026	,004	,065	-,014	,836
34,	,158	,137	-,493	-,391	,539

Вращение является необходимым в связи с тем, что первично полученная структура факторов, как правило, сложна для интерпретации, а вращения позволяет получить более простую структуру. Коэффициенты, из которых состоит таблица являются нагрузками, которые демонстрируют связь между исходными переменными и полученными факторами, являясь подобием коэффициента корреляции и принимая значения от -1 до 1.

Нетрудно заметить, что первый фактор имеет высокие корреляции с переменными 10, 38, 9, 37, 11, 39, 26, 27 и 28, под которыми скрываются исходные вопросы анкетирования:

1. Довольны ли Вы результатами обращения/ лечения в данном учреждении (решением проблемы, явившейся причиной обращения в поликлинику или госпитализации и пр.) (10);

2. Удовлетворены ли Вы отношением к Вам медицинских сестер (38);

3. Как Вы оцениваете расположенность к Вам медицинского персонала данного учреждения (внимательность, заинтересованность, доброжелательность, бескорыстие) (9)

4. Удовлетворены ли Вы отношением к Вам врача (37)

5. Как бы Вы в целом определили Ваше отношение к работе данного учреждения (11);

6. Удовлетворены ли Вы отношением к Вам младшего медицинского персонала (санитарок) (39);

7. Навязывание платных услуг (26);

8. Присутствие нелегальных доплат и стимулирования персонала (27)

9. Решение конкретной проблемы, связанной со здоровьем(послужившей причиной обращения) (28).

Если свести все вышеизложенные 9 пунктов, то становится ясно, что этот фактор характеризует результативность оказания медицинских услуг пациентам.

Подробно проанализировав каждую из полученных взаимосвязей, мы можем сформировать 5 относительно независимых факторов (табл. 5) и присвоить им имена в соответствии с теми аспектами отношения пациентов к медицинским учреждениям, которые они характеризуют.

На основании полученной таблицы мы уже можем подвести определенного рода итог и дать краткую характеристику проделанной нами работе по проведению факторного анализа.

Табл. 5.

Содержательная интерпретация факторов

Фактор 1. Результативность
· Довольны ли Вы результатами обращения/ лечения в данном учреждении (решением проблемы, явившейся причиной обращения в поликлинику или госпитализации и пр.)?	0,934
· Удовлетворены ли Вы отношением к Вам медицинских сестер?	0,921
· Как Вы оцениваете расположенность к Вам медицинского персонала данного учреждения (внимательность, заинтересованность, доброжелательность, бескорыстие)?	0,918
· Удовлетворены ли Вы отношением к Вам врача?	0,917
· Как бы Вы в целом определили Ваше отношение к работе данного учреждения?	0,894
· Удовлетворены ли Вы отношением к Вам младшего мед. персонала (санитарок)?	0,877
· Навязывание платных услуг	0,676
· Присутствие нелегальных доплат и стимулирования персонала	0,624
· Решение конкретной проблемы, связанной со здоровьем (послужившей причиной обращения)	0,522

Фактор 2. Спектр услуг
· Возможность оказания помощи при неотложных состояниях в условиях поликлиники	0,788
· Возможность оказания помощи в организации ухода за тяжелобольными на дому	0,774
· Удобство режима работы учреждения в выходные и праздничные дни	0,756
· Возможность обращения к администрации учреждения при возникновении жалоб (наличие графика приёма по личным вопросам у руководителя учреждения и его заместителей)	0,691
· Работа по профилактике заболеваний и их обострений, профилактике вредных привычек и формированию здорового образа жизни	0,677
· Удобство режима работы учреждения в будние дни	0,589
· Очереди на получение физиотерапевтического и других видов лечения (массаж, ЛФК и т.д.)	0,558

Фактор 3. Очереди
· Очереди на приеме к врачу-специалисту (кардиолог, офтальмолог, оториноларинголог, онколог, хирург, гастроэнтеролог и др.)	0,773
· Очереди в регистратуру, невозможность дозвонится до регистратуры	0,762
· Очереди на приеме к участковому врачу	0,708
· Очереди на обследования (лабораторные анализы, УЗИ, эндоскопические исследования, ЭКГ и др.)	0,665

Фактор 4. Уровень сервиса
· Доступность выбора лечащего врача по желанию пациента	0,701
· Доступность предварительной записи на приём к врачу	0,502
· Сохранность амбулаторных карт и результатов анализов в поликлинике	0,399

Фактор 5. Здоровье
· Как Вы оцениваете свое здоровье в целом?	0,836
· Часто ли Вам приходится обращаться за помощью в медицинские учреждения?	0,539

Основываясь на полученных в результате опроса пациентов данных, мы получили 5 факторов, совокупность которых содержит все переменные без исключения и значительно упрощает дальнейшую работу с анализом уровня удовлетворенности пациентов оказанием услуг и деятельностью амбулаторно-поликлинических учреждений в целом. Из 25 основных отобранных переменных, каждая из которых представляет конкретную проблему, мы получили 5 сгруппированных комплексов данных, что в значительной мере упросит дальнейший анализ.

В заключении необходимо обратить внимание, что при проведении факторного анализа мы придерживались всех установленных для него правил, своевременно определяя соответствие между получаемыми промежуточными результатами и требованиями, связанными с уровнем достоверности его результатов.