Особенности статистического учета аллергических болезней у детей на примере г. Москвы

Обоснование. Появление новых функциональных возможностей статистического учета позволило провести сравнительный анализ заболеваемости аллергическими патологиями по реестрам аллергологов и педиатров из единой медицинской информационно-аналитической системы (ЕМИАС) г. Москвы и данным из формы федерального статистического наблюдения № 12 (ФСН № 12). Цель исследования — изучить потенциал использования ЕМИАС для оценки/ мониторинга заболеваемости аллергическими патологиями, в том числе и бронхиальной астмой, у детей на примере нескольких амбулаторно-поликлинических центров (АПЦ) г. Москвы. Методы. Проведено исследование комбинированного дизайна. Были проанализированы данные детей нескольких АПЦ г. Москвы — сведения из ЕМИАС (реестров наблюдения педиатров и аллергологов-иммунологов) и из отчетных форм ФСН № 12. Результаты. Для сравнительного анализа статистических данных из ЕМИАС и ФСН № 12 изучили сведения 60 851 ребенка в возрасте до 18 лет. Выявлено, что из 60 851 ребенка аллергический ринит, по данным ФСН № 12 и ЕМИАС, был установлен у 1001 и 1059 пациентов, атопический дерматит — у 142 и 345, крапивница — у 363 и 33; ангиоотек — у 4 и 16 соответственно, пищевая аллергия — у 233 детей (по ФСН № 12) и ни у кого из детей (по данным ЕМИАС). Диагноз бронхиальной астмы из 60 851 ребенка имели 619 детей по данным годового отчета (ФСН № 12) и 537 — по реестрам наблюдения педиатра (ЕМИАС). При этом установлено, что диагноз бронхиальной астмы отсутствует как отдельная нозология в реестре аллерголога-иммунолога, и сведения о детях с астмой доступны этому специалисту только при проведении анализа выгруженных сведений о детях с другими аллергическими болезнями. Заключение. Достаточная выборка обеспечила высокую репрезентативность полученных результатов. Выявленные при сравнительном анализе данных из различных источников — ЕМИАС и ФСН № 12 — отличия в показателях заболеваемости аллергическими болезнями указывают на необходимость как совершенствования системы статистического учета, так и разработки современных алгоритмов ранней диагностики и динамического наблюдения детей с аллергией.

1. Miyazaki D, Fukagawa K, Okamoto S, et al. Epidemiological aspects of allergic conjunctivitis. Allergol Int. 2020;69(4):487–495. doi: https://doi.org/10.1016/j.alit.2020.06.004

2. Намазова-Баранова Л.С., Огородова Л.М., Томилова А.Ю. и др. Распространенность астмаподобных симптомов и диагностированной астмы в популяции подростков // Педиатрическая фармакология. — 2009. — Т. 6. — № 3. — С. 59–55.

3. Котова Е.Г., Кобякова О.С., Александрова Г.А. и др. Общая заболеваемость детского населения России (0–14 лет) в 2021 году: статистические материалы. — М.: ЦНИИОИЗ Минздрава России; 2022.

4. Котова Е.Г., Кобякова О.С., Александрова Г.А. и др. Общая заболеваемость детского населения России (15–17 лет) в 2021 году: статистические материалы. — М.: ЦНИИОИЗ Минздрава России; 2022.

5. Berglund A, Ornstrup MJ, Lind-Holst M, et al. Epidemiology and diagnostic trends of congenital adrenal hyperplasia in Denmark: a retrospective, population-based study. Lancet Reg Health Eur. 2023;28:100598. doi: https://doi.org/10.1016/j.lanepe.2023.10059

6. Национальные системы охраны общественного здоровья: экспертный обзор / под ред. Е.И. Аксеновой. — М.: ГБУ «НИИОЗММ ДЗМ»; 2020. — 48 с.

7. Аксенова Е.И., Камынина Н.Н., Хараз А.Д., Верзилина Н.Н. Большие данные в мировом здравоохранении и клинической практике // Московская медицина. — 2022. — № 1. — С. 12–25.

8. Goh WP, Tao X, Zhang J, Yong J. Decision support systems for adoption in dental clinics: a survey. Knowledge-Based Systems. 2016;104:195–206. doi: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.04.022

9. O’Malley AS, Draper K, Gourevitch R, et al. Electronic health records and support for primary care teamwork. J Am Med Inform Assoc. 2015;22(2):426–34. doi: https://doi.org/10.1093/jamia/ocu029

10. Friedman A, Crosson JC, Howard J, et al. A typology of electronic health record workarounds in small-to-medium size primary care practices. J Am MedInform Assoc. 2014;21(e1):78–83. doi: https://doi.org/10.1136/amiajnl-2013-001686

11. Pickering BW, Dong Y, Ahmed A, et al. The implementation of clinician designed, human-centered electronic medical record viewer in the intensive care unit: a pilot step-wedge cluster randomized trial. Int J Med Inform. 2015;84(5):299–307. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2015.01.017

12. Khajouei R, Gohari SH, Mirzaee M. Comparison of two heuristic evaluation methods for evaluating the usability of health information systems. J Biomed Inform. 2018;80:37–42. doi: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2018.02.016

13. Park Y-T, Han D. Current status of electronic medical record systems in hospitals and clinics in Korea. Health Inform Res. 2017;23(3):189–198. doi: https://doi.org/10.4258/hir.2017.23.3.189

14. Paré G, Raymond L, de Guinea AO, et al. Electronic health record usage behaviors in primary caremedical practices: a survey of family physicians in Canada. Int J MedInform. 2015;84(10):857–867. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2015.07.005

15. Whitt KJ, Eden L, Merrill KC, Hughes M. Nursing student experiences regarding safe use of electronic health records: a pilot study of the Safety and Assurance Factors for EHR Resilience guides. Comput Inform Nurs. 2017;35(1):45–53. doi: https://doi.org/10.1097/CIN.0000000000000291

16. Grout RW, Cheng ER, Carroll AE, et al. A six-year repeated evaluation of computerized clinical decision support system user acceptability. Int J Med Inform. 2018;112:74–81. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2018.01.011

17. Kaipio J, Lääveri T, Hyppönen H, et al. Usability problems do not heal by themselves: national survey on physicians’ experiences with EHRs in Finland. Int J MedInform. 2017;97:266–281. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2016.10.010

18. Vossebeld DM, Puik ECN, Jaspers JEN, Schuurmans MJ. Development process of a mobile electronic medical record for nurses: a single case study. BMC Med Inform Decis Mak. 2019;19(1):11. doi: https://doi.org/10.1186/s12911-018-0726-3

19. Kihuba E, Gathara D, Mwinga S, et al. Assessing the ability of health information systems in hospitals to support evidenceinformed decisions in Kenya. Global Health Action. 2014;7:24859. doi: https://doi.org/10.3402/gha.v7.24859

20. Недогода С.В., Лопатин Ю.М., Архипов М.В. и др. Фармакоэпидемиологический анализ рутинной практики ведения пациентов с хронической сердечной недостаточностью в Российской Федерации. Часть II // Российский кардиологический журнал. — 2022. — Т. 27. — № 2. — С. 9–20. — doi: https://doi.org/10.15829/1560-4071-2022-4759

21. Zinchenko VV, Arzamasov KM, Chetverikov SF, et al. Methodology for conducting post-marketing surveillance of software as a medical device based on artificial intelligence technologies. Sovrem Tekhnologii Med. 2022;14(5):15–23. doi: https://doi.org/10.17691/stm2022.14.5.0

22. Евсиков Е.М., Теплова Н.В., Баирова К.И., Джексембеков А.Г. Характер преморбидной патологии и тяжесть течения COVID-19 у молодых больных возрастной категории 16–30 лет в перепрофилированных стационарах по данным ретроспективного исследования // Лечебное дело. — 2022. — № 2. — С. 29–37.— doi: https://doi.org/10.24412/2071-5315-2022-12803

23. Роппельт А.А., Лебедкина М.С., Чернов А.А. и др. Доконтактная профилактика новой коронавирусной инфекции COVID-19 препаратом тиксагевимаб/цилгавимаб у взрослых московских пациентов с первичными иммунодефицитами // Терапевтический архив. — 2023. — Т. 95. — № 1. — C. 78–84. — doi: https://doi.org/10.26442/00403660.2023.01.202088

24. Суворова Н.Н., Зюзина Ж.В., Минушкина Л.О. и др. Новое направление оппортунистического скрининга семейной гиперхолестеринемии в системе первичной медико-санитарной помощи Москвы // Кремлевская медицина. Клинический вестник. — 2022. — № 1. —С. 10–15.— doi: https://doi.org/10.26269/wrgz-0k81

25. Иванова А.Е., Сабгайда Т.П., Семенова В.Г. и др. Особенности смертности населения Москвы от болезней системы кровообращения // Московская медицина. — 2020. — № 3. — С. 101–112.

26. Сабгайда Т.П., Иванова А.Е., Евдокушкина Г.Н. и др. Сопряженные заболевания при смерти от болезней системы кровообращения по данным анализа множественных причин // Вестник РАМН. — 2021. — Т. 76. — № 4. — С. 368–376. — doi: https://doi.org/10.15690/vramn1496

27. Балашов С.Л., Чайка Ю.Б., Еронина Е.В. и др. Результаты аудита приема врача-ревматолога в условиях оказания первичной медико-санитарной помощи детям с проявлениями суставного синдрома // Вопросы практической педиатрии. — 2021. — Т. 16. — № 4. — С. 62–67. — doi: https://doi.org/10.20953/1817-7646-2021-4-62-67.

28. Фомина Д.С., Мальцева Н.П., Сердотецкова С.А. и др. Эпидемиология хронических индуцированных крапивниц в городе Москве // Российский аллергологический журнал. — 2022. — Т. 19. — № 3. — С. 317–327. — doi: https://doi.org/10.36691/RJA1573

29. Мушкамбаров И.Н., Долидзе Д.Д., Шевякова Т.В. Распространенность тромбоза глубоких вен нижних конечностей у пациентов с острым нарушением мозгового кровообращения в первые трое суток госпитализации // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. — 2022. — Т. 21. — № 4. — С. 25–32. — doi: https://doi.org/10.24884/1682-6655-2022-21-4-25-32

30. Zablotsky B, Black LI, Akinbami LJ. Diagnosed allergic conditions in children aged 0–17 years: United States, 2021. NCHS Data Brief. 2023;(459):1–8. doi: https://doi.org/10.15620/cdc:123250

31. Most Recent National Asthma Data. Last Reviewed: May 10, 2023. In: Centers for Disease Control and Prevention (CDC): Official website. Available online: https://www.cdc.gov/asthma/most_recent_national_asthma_data.htm. Accessed on: October 03, 2023.

32. García-Marcos L, Innes Asher M, Pearce N, et al. The burden of asthma, hay fever and eczema in children in 25 countries: GAN Phase I study. Eur Respir J. 2022;60(3):2102866. doi: https://doi.org/10.1183/13993003.02866-2021