Интентный профиль населения Российской Федерации к системам визуализации медицинских организаций: одномоментное опросное социологическое исследование

Введение. Система визуализации медицинских организаций включает в себя навигационные и информационные указатели, а также визуальные элементы оперативного управления. Исследования зрительного восприятия систем визуализации медицинских организаций представляют большой интерес с точки зрения медицинской социологии. Выявление современного интента посетителей во время нахождения на территории объектов здравоохранения по отношению к визуальной информации позволит лучше понять наиболее приемлемые для населения условия получения медицинских услуг и усовершенствовать процесс оказания медицинской помощи различным категориям граждан.

Цель исследования — установить современный интент населения Российской Федерации по отношению к системам визуализации медицинских организаций.

Методы. В социологическом исследовании приняли участие 7356 граждан из 85 субъектов Российской Федерации. В качестве основного источника информации брались результаты формализованного опроса с многоступенчатой стратифицированной территориальной случайной выборкой. Для структурирования характеристик интента по отношению к системам визуализации медицинских организаций использовался метод Кано. В зависимости от двух параметров (функциональность и удовлетворенность) характеристика визуализации была определена в одну из следующих категорий: привлекательные, линейные, обязательные, индифферентные или нежелательные атрибуты.

Результаты. Наибольший уровень одобрения среди характеристик систем визуализации установлен в отношении представления на информационных указателях достоверной информации. В группу с высоким уровнем одобрения респондентами вошли атрибуты наличия внешней навигации, представления информации по правилам и нормам русского языка, профессионального изготовления элементов систем визуализации, структурирования информации и использования современных информационных технологий. Наименьший уровень одобрения установлен в атрибуте наличия единого визуально-координированного стиля оформления медицинской организации. Самый неоднозначный интент респондентов среди характеристик систем визуализации выявлен по отношению к необходимости цветовой кодировки их объектов.

Заключение. Результаты проведенного исследования показали, что население Российской Федерации имеет преимущественно сходный интентный профиль основных атрибутов систем визуализации. В категорию обязательных атрибутов вошли два показателя: «Представление информации по правилам и нормам русского языка» и «Профессиональное изготовление элементов систем визуализации». Обязательные атрибуты являются базовыми характеристиками систем визуализации медицинских организаций. Данные характеристики не повышают уровень удовлетворенности посетителей, но их отсутствие приведет к негативному восприятию системы визуализации медицинской организации.

1. Верменникова Л.В., Лупишко А.Н., Веселова Д.В. Lean-технологии как эффективный способ трансформации процессов и внедрения цифровых технологий в образовательной организации. Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. 2020; 30(3): 325–332. DOI: 10.35634/2412-9593-2020-30-3-325-332

2. Гарифуллин Т.Ю., Авдеева М.В., Панов В.П., Филатов В.Н. Направления и методы совершенствования деятельности регистратуры при реализации проекта «Новая модель медицинской организации, оказывающей первичную медико-санитарную помощь». Социальные аспекты здоровья населения. 2020; 66(3): 4. DOI: 10.21045/2071-5021-2020-66-3-3

3. Курмангулов А.А., Брынза Н.С. Перспективы стандартизации навигационных систем медицинских организаций Российской Федерации (Обзор). Проблемы стандартизации в здравоохранении. 2020; 11–12: 3–10. DOI: 10.26347/1607-2502202011-12003-010

4. Гайворонская Т.В., Верменникова Л.В., Чабанец Е.А., Рыкова А.А. Применение анализа поля сил и модели организационных изменений К. Левина для повышения эффективности реализации концепции «бережливый вуз» в студенческой среде. Кубанский научный медицинский вестник. 2021; 28(1): 152–165. DOI: 10.25207/1608-6228-2021-28-1-152-165

5. Алексеенко С.Н., Арженцов В.Ф., Верменникова Л.В., Веселова Д.В., Дегтярев В.С., Стародубов В.И. Особенности управления изменениями в медицинской организации в рамках реализации федерального проекта «Создание новой модели медицинской организации, оказывающей первичную медико-санитарную помощь». Кубанский научный медицинский вестник. 2019; 26(5): 18–28. DOI: 10.25207/1608-6228-2019-26-5-18-28

6. Старых Н.П., Егорова А.В. Значение целевых показателей национального проекта «Здравоохранение» в оценке эффективности регионального здравоохранения. Среднерусский вестник общественных наук. 2020; 15(1): 143–161. DOI: 10.22394/2071-2367-2020-15-1-143-161

7. Мирошниченко М.А., Голобородько Е.О., Сарычева И.Н. Методология эффективного управления на основе принципов бережливого производства Вестник Академии знаний. 2020; 2(37): 178–183. DOI: 10.24411/2304-6139-2020-10161

8. Шкарин В.В., Симаков С.В., Ивашева В.В., Емельянова О.С., Чепурина Н.Г., Багметов Н.П., Ломовцев М.С. Новая модель медицинской организации, оказывающей первичную медико-санитарную помощь. Опыт региона: проблемы, решения. Проблемы стандартизации в здравоохранении. 2020; 7–8: 20–26. DOI: 10.26347/1607-2502202007-08020-026

9. Маев Д.В. Развитие бережливого управления процессами на предприятиях социальной сферы. Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. 2021; 31(5): 820–826. DOI: 10.35634/2412-9593-2021-31-5-820-826

10. Bitkina O. V., Kim H. K., Park J. Usability and user experience of medical devices: An overview of the current state, analysis methodologies, and future challenges. International Journal of Industrial Ergonomics. 2020; 76: 102932. DOI: 10.1016/j.ergon.2020.102932

11. Манукян В.К. Применение программных приложений для моделирования физических процессов в радиотехнике и электронике в условиях дистанционного обучения. Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2021; 24(1): 89–97. DOI: 10.18469/1810-3189.2021.24.1.89-97

12. Simon S.S., Castellani M., Belleville S., Dwolatzky T., Hampstead B.M., Bahar-Fuchs A. The design, evaluation, and reporting on non-pharmacological, cognition-oriented treatments for older adults: Results of a survey of experts. Alzheimer’s & Dementia: Translational Research & Clinical Interventions. 2020; 6(1): e12024. DOI: 10.1002/trc2.12024

13. Tarkkanen K., Harkke V. Scope of usability tests in IS development. AIS Transactions on Human-Computer Interaction. 2019; 11(3): 136–156. DOI: 10.17705/1thci.00117

14. Моисеева А.В. К вопросу об экспериментальных методах в психолингвистики: метод интент-анализа vs «встречный текст» А.И. Новикова. Тенденции развития науки и образования. 2020; 65-4: 30–33. DOI: 10.18411/lj-09-2020-119

15. Tsilimigras D.I., Mehta R., Merath K., Bagante F., Paredes A.Z., Farooq A., Pawlik T.M. Hospital variation in textbook outcomes following curative-intent resection of hepatocellular carcinoma: an international multi-institutional analysis. Hpb. 2020; 22(9): 1305–1313. DOI: 10.1016/j.hpb.2019.12.005

16. Бронников И.А., Горбачев М.В., Кононенко О.С., Тимирчев И.К. Медиаактивизм и гражданская мобилизация: генезис и тенденции Вестник Московского государственного областного университета. 2021; 1: 44–60. DOI: 10.18384/2224-0209-2021-1-1061

17. Ding H., He Q., Zhou Y., Dan G., Cui S. An individual finger gesture recognition system based on motion-intent analysis using mechanomyogram signal. Frontiers in neurology. 2017; 8: 573. DOI: 0.3389/fneur.2017.00573

18. Wang S., Bansal C., Nagappan N. Large-scale intent analysis for identifying large-review-effort code changes. Information and Software Technology. 2021; 130: 106408. DOI: 10.1016/j.infsof.2020.106408

19. Blomsma F., Brennan G. The emergence of circular economy: a new framing around prolonging resource productivity. Journal of Industrial Ecology. 2017; 21(3): 603–614. DOI: 10.1111/jiec.12603

20. Yin Z., Wu C., Yang Z., Liu Y. Peer-to-Peer indoor navigation using smartphones. IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2017: 35(5): 1141–1153. DOI: 10.1109/jsac.2017.2680844

21. Курмангулов А.А., Набиева К.У., Рахимжанова А.К. Оценка содержательной части навигационных систем медицинских организаций с позиции бережливого производства. Кубанский научный медицинский вестник. 2021; 28(1): 70–83. DOI: 10.25207/1608-6228-2021-28-1-70-83

22. Samah K.A.F.A., Ibrahim S., Ghazali N., Suffi an M., Mansor M., Latif W.A. Mapping a hospital using Open Street Map and Graphhopper: A navigation system. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics. 2020; 9(2): 661–668. DOI: 10.11591/eei.v9i2.2082

23. Ford P., Fisher J., Paxman-Clarke L., Minichiello M. Effective wayfinding adaptation in an older National Health Service hospital in the United Kingdom: insights from mobile eye-tracking. Design for Health. 2020; 4(1): 105–121. DOI: 10.1080/24735132.2020.1729000

24. Wang Q. Su M., Zhang M., Li R. Integrating Digital Technologies and Public Health to Fight Covid-19 Pandemic: Key Technologies, Applications, Challenges and Outlook of Digital Healthcare. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021; 18(11): 6053. DOI: 10.3390/ijerph18116053

25. Shin B.S., Mou X., Mou W., Wang H. Vision-based navigation of an unmanned surface vehicle with object detection and tracking abilities. Machine Vision and Applications. 2018; 29: 95–112. DOI: 10.1007/s00138-017-0878-7

26. Lim L., Kanfer R., Stroebel R.J., Zimring C.M. Backstage staff communication: The effects of different levels of visual exposure to patients. HERD: Health Environments Research & Design Journal. 2020; 13(3): 54–69. DOI: 10.1177/1937586719888903