Method for assessing self-rated professional effectiveness among paramedics working in rural areas: a cohort study

Full Text

ОБОСНОВАНИЕ

В современных условиях здравоохранения задача повышения профессиональной эффективности медицинских специалистов, в частности фельдшеров, работающих в сельской местности, приобретает особое значение. Россия остаётся преимущественно аграрной страной, значительная часть населения проживает в сельских территориях, где доступность квалифицированной медицинской помощи ограничена. В настоящее время фельдшер становится ключевым агентом системы первичной медико-санитарной помощи, и от качества его работы напрямую зависит качество всей медицинской системы на селе. При этом в сельской медицине отмечается устойчивая тенденция к увеличению среднего возраста кадров: по данным А.А. Латышовой и соавт. [1], возрастная структура медицинских работников сельской местности смещается в сторону более зрелых возрастных групп. В сочетании с ограниченным притоком молодых специалистов это усложняет своевременное освоение новых компетенций, особенно в области цифровизации здравоохранения и внедрения инновационных форм оказания помощи. Как отмечают И.Э. Есауленко и соавт. [2], старение кадрового состава и дефицит молодых специалистов являются ключевыми барьерами модернизации сельской медицины и требуют системных мер по привлечению и удержанию молодых кадров.

Проведение исследования в том числе обусловлено устойчивым ростом числа пациентов с хронической сердечной недостаточностью (ХСН). По международным оценкам, её распространённость достигает 64,3 млн случаев, а совокупные затраты, связанные с заболеванием, составляют 346,2 млрд долларов США [3]. В России ситуация сопоставима: распространённость ХСН составляет 7–10% взрослого населения, а годовой экономический ущерб превышает 81,86 млрд рублей, причём почти половина затрат приходится на прямые немедицинские расходы [4, 5].

В последние годы наблюдается расширение спектра профессиональных компетенций фельдшеров, что в ряде направлений приближает их деятельность к функционалу врача. Однако действующий профессиональный стандарт фельдшера, утверждённый приказом Минтруда России от 31 июля 2020 г. № 470н, в основном фиксирует традиционные трудовые функции, связанные с оказанием первичной доврачебной медико-санитарной помощи, включая обследование пациентов, назначение лечения, проведение профилактических и реабилитационных мероприятий, ведение медицинской документации и оказание экстренной помощи¹. В стандарте упоминается использование информационных систем в сфере здравоохранения, однако отсутствует детальная регламентация цифровых компетенций, необходимых для работы в условиях телемедицины, дистанционного мониторинга пациентов и цифрового документооборота. Кроме того, действующий документ не отражает новые инициативы по расширению полномочий фельдшеров, включая участие в оказании специализированной помощи и применение более широкого спектра медицинских технологий.

Актуальность ведения сельских пациентов с ХСН в новых цифровых условиях подтверждается непроработанностью вопроса цифровой готовности среднего медицинского персонала. Это подчёркивает необходимость обсуждения новых инструментов развития и оценки компетентности фельдшерского персонала в цифровой среде, а также обновления нормативно-квалификационных требований с учётом современных условий оказания помощи.

Разработанная структурно-уровневая модель социальной эффективности ведения сельских пациентов с ХСН демонстрирует циклическую взаимосвязь микро-, мезо- и макроуровней медицинской помощи. Представленная модель опирается на концептуальные положения академика А.В. Решетникова о социальной эффективности здравоохранения как интегративной характеристике, отражающей степень соответствия структуры, процессов и результатов функционирования медицинской организации ожиданиям населения и требованиям социальной среды [6]. Эффективность медицинской помощи формируется на стыке организационных механизмов, качества медицинских услуг и реакции пациентов, что позволяет рассматривать обратную связь (в том числе жалобы) как индикатор функциональности и устойчивости первичного звена помощи (рис. 1) [7].

 

Рис. 1. Структурно-уровневая модель социальной эффективности ведения сельских пациентов с хронической сердечной недостаточностью. ХСН — хроническая сердечная недостаточность.

Fig. 1. Structural-level model of social effectiveness in the management of rural patients with CHF.

 

В отличие от общей концепции социальной эффективности, где основное внимание уделяется соответствию результатов работы медицинской организации общественным ожиданиям, наша структурно-уровневая модель дополняет теорию операциональными механизмами достижения этой эффективности. Модель вводит два принципиально новых аналитических компонента:

• цифровые инструменты дистанционного мониторинга сельских пациентов с ХСН как системообразующий канал получения обратной связи, обеспечивающий непрерывность наблюдения и клинических решений;
• самооценку профессиональной эффективности фельдшера как центральное условие качества медицинской помощи на селе, влияющее на устойчивость процессов взаимодействия между микро-, мезо- и макроуровнями.

Таким образом, модель не только раскрывает уровневую структуру социальной эффективности ведения сельских пациентов с ХСН, но и предлагает конкретный инструментальный контур её реализации — через цифровое сопровождение пациентов и оценку профессиональной самоэффективности фельдшеров.

В рамках структурно-уровневой модели ведения сельских пациентов с ХСН различные уровни модели представлены через совокупность индикаторов, позволяющих оценивать эффективность как на уровне индивидуальной деятельности медицинского работника, так и на уровне институциональных процессов и социальной эффективности медицинской помощи.

Центральным агентом модели выступает фельдшер, чья профессиональная самооценка и цифровая готовность определяют точность дистанционного мониторинга, устойчивость межуровневой маршрутизации и качество клинических решений. Важными функциональными компонентами модели являются цифровые инструменты — приложение «Ди-МОЗАИК»² и чат-бот «Сердечное здоровье региона».

Особое значение имеет также вертикаль институциональных форм оказания медицинской помощи, представленная следующими этапами: фельдшерско-акушерский пункт → районная больница → лечебные учреждения III уровня. Эта маршрутизация показывает, что результаты цифрового мониторинга транслируются между уровнями нашей модели, обеспечивая согласованность медицинских решений и возможность своевременной специализированной помощи.

Профессиональная подготовленность и уверенность фельдшера определяют качество выполнения процедур дистанционного мониторинга, точность измерений и интерпретации данных, способность обеспечивать непрерывность взаимодействия между уровнями медицинской помощи. Постоянный мониторинг самоэффективности фельдшера усиливает функциональность внутреннего контура медицинской организации, что приводит к оптимизации организационных процессов на мезоуровне и способствует росту удовлетворённости пациентов на макроуровне.

В свою очередь, институциональные условия мезоуровня — оснащённость цифровыми ресурсами, наличие регламентов, чёткий порядок передачи данных между уровнями и доступность обратной связи, — а также социальные эффекты макроуровня оказывают обратное влияние на микроуровень. Укрепление доверия пациентов, улучшение организационных процессов и расширение информационной прозрачности повышают профессиональную мотивацию фельдшера и укрепляют его профессиональную самоэффективность. Таким образом, стабильная циркуляция влияний между уровнями обеспечивает непрерывное повышение качества помощи и устойчивость модели ведения сельских пациентов с ХСН.

Повышение профессиональной ответственности способствует стабилизации выполнения регламентов и увеличению надёжности каналов обратной связи. Устранение дефицита профессиональных знаний ведёт к росту качества диагностической информации. На микроуровне положительная оценка деятельности фельдшера со стороны администрации медицинской организации усиливает мотивацию фельдшеров и их культуру взаимодействия. Расширение профессиональной автономии повышает оперативность решений и качество цифрового мониторинга. Комплексное присутствие этих факторов сопровождается устойчивым повышением удовлетворённости пациентов, что отражает достижение социальной эффективности медицинской организации.

Тем не менее оценка эффективности деятельности фельдшера остаётся методологически сложной задачей.

Во-первых, в системе сельского здравоохранения до настоящего времени отсутствует многоуровневая интегрированная система количественных и качественных показателей, позволяющая комплексно оценивать эффективность деятельности фельдшеров. Применяемые индикаторы в основном ориентированы на показатели объёма — число приёмов, вызовов скорой помощи, выполнение планов диспансеризации. При этом в нормативных документах и программах государственных гарантий недостаточно представлены показатели, характеризующие медицинскую результативность, клинические исходы и удовлетворённость пациентов, что не позволяет в полной мере оценивать качество и эффективность оказания помощи [8, 9].

Во-вторых, цифровизация требует освоения новых компетенций: работы с медицинскими информационными системами, телемедицинскими сервисами, цифровыми журналами наблюдения и системами удалённого мониторинга. При этом действующий профессиональный стандарт не содержит чётких критериев оценки цифровых навыков и готовности фельдшеров к работе в гибридных (офлайн/онлайн) форматах оказания помощи.

В-третьих, в ряде регионов сохраняется неравномерность внедрения цифровых технологий: в сельской местности и малых фельдшерско-акушерских пунктах ограничены интернет-каналы, отсутствует полноценная техническая поддержка, что затрудняет объективную оценку результативности [10–12].

Наконец, на эффективность работы влияет фактор межпрофессионального взаимодействия: цифровизация подразумевает работу в единой информационной среде с врачами и другими специалистами, но уровень интеграции таких систем и готовность к командной работе варьируют [13], что приводит к недооценке вклада фельдшера в конечный результат оказания помощи.

Универсальные методики для диагностики профессиональной самоэффективности часто не учитывают уникальные задачи, стрессовые ситуации и особенности коммуникации фельдшеров, а также изменчивость самооценки в зависимости от конкретных профессиональных условий [14]. Это обусловливает необходимость создания специализированной методики, объективно отражающей динамику самооценки эффективности фельдшеров с учётом индивидуальных медико-социологических факторов.

Разработка такого медико-социологического инструмента имеет большую научную и практическую значимость. С научной точки зрения она позволяет глубже понять динамику самоэффективности фельдшеров, которая является внутренним фактором социальной эффективности системы здравоохранения. Практические результаты исследования могут использоваться для мониторинга профессиональных рисков, профилактики выгорания, повышения мотивации и эффективности труда.

ЦЕЛЬ

Разработать и апробировать медико-социологическую методику диагностики самооценки профессиональной эффективности фельдшеров сельских территорий с учётом их особой роли в процессе ведения пациентов с ХСН.

МЕТОДЫ

Статистическую обработку данных производили с помощью пакета Jamovi 2.6.44³. Общая выборка исследования составила 373 человека. Исследование выполнено на когортной выборке. Когорта была составлена из фельдшеров из семи районов Саратовской области. Средний возраст респондентов составил 47±4 года. При проведении корреляционного исследования для подтверждения конвергентной валидности выборка сократилась до 77 респондентов. При этом половозрастное соотношение не изменилось.

Критерии включения респондентов:

• действующие фельдшеры, имеющие квалификацию, подтверждённую соответствующими документами;
• стаж работы в должности фельдшера не менее 1 года, что позволяет им осознавать свою профессиональную эффективность и иметь достаточно опыта для самооценки;
• добровольное согласие на участие в исследовании;
• осуществление деятельности на территории Саратовской области.

Респонденты, отказавшиеся от дальнейшего участия в исследовании, исключались из выборки.

На первом этапе исследования осуществляли отбор утверждений в опросник, для чего были использованы следующие критерии:

• значения коэффициентов конфирматорного факторного анализа, показывающие, с каким весом пункт входит в шкалу [конфирматорный анализ выполнен с использованием робастного (устойчивого) метода максимального правдоподобия (Robust Maximum Likelihood, MLM)];
• метрики оценки качества модели.

На втором этапе надёжность по внутренней согласованности, опирающаяся на оценку интеркорреляционных связей между пунктами опросника, оценивали с помощью коэффициента ω Макдональда.

Третий этап конструирования методики был ориентирован на исследование конвергентной валидности — основной составляющей конструктной валидности. Она направлена на оценку значений коэффициентов корреляции с переменными, с которыми самооценка профессиональной эффективности фельдшеров может коррелировать. Для оценки конвергентной валидности использовали следующие методики.

1. Методика ролевой самоэффективности под авторством В.В. Енина, состоящая из 24 утверждений для диаг-ностирования выраженности самоэффективности, определяемой как уверенность человека в своей способности эффективно выполнять социальные роли в определённых условиях [15].
2. Опросник «Виды ролевой самоэффективности личности», разработанный В.В. Ениным, включающий 34 вопроса и предназначенный для диагностики выраженности трёх типов ролевой самоэффективности: личностной, профессиональной и ситуативной. Личностная самоэффективность определяется как убеждённость в своей способности успешно реализовывать индивидуально выработанное поведение, соответствующее собственным ожиданиям и образу «Я». Профессиональная самоэффективность — это уверенность в способности достигать успехов в профессиональной сфере, следуя социально закреплённым стандартам и образцам профессиональной успешности. Ситуативная самоэффективность включает уверенность в способности успешно справляться с различными ситуациями, особенно в условиях неопределённости или стресса [15].

При разработке ключа методики для нахождения границ выраженности признака «самооценка профессиональной эффективности фельдшеров» была выполнена нелинейная нормализация «сырых» баллов по шкале станайнов.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Конфирматорный анализ проведён с использованием метода MLM, поскольку сумма баллов по шкале самооценки профессиональной эффективности фельдшеров не соответствовала нормальному распределению (рис. 2). Метод MLM является робастным, что означает его меньшую чувствительность к нарушениям нормальности в данных.

 

Рис. 2. Плотность распределения по шкале «Самооценка профессиональной эффективности фельдшеров», итоговый балл.

Fig. 2. Distribution density on the Paramedic Professional Effectiveness Self-Assessment scale, final score.

 

Размер выборки составил 373 человека. Для оценки качества подгонки модели были использованы несколько статистических индексов. Все модели подвергнуты тесту на χ², и результаты показали статистически значимое отклонение от идеальной модели (p < 0,001) для каждой из проверенных моделей (User Model: χ²=218,6; df=44; Baseline Model: χ²=1153,6; df=55; Scaled User: χ²=99,3; df=44; Scaled Baseline: χ²=657,5; df=55). Полученные результаты свидетельствуют о том, что модели не демонстрируют идеального соответствия данным. Тем не менее они могут служить основой для дальнейшего анализа и оптимизации модели.

Для всех типов моделей значение стандартизированного среднеквадратического остатка (SRMR)=0,059 подтверждает хорошее соответствие модели данным, поскольку значение ниже 0,08 считается приемлемым для моделирования структурными уравнениями (SEM). Это указывает на то, что модель имеет хорошую подгонку к данным, что является важным индикатором её качества. Что касается среднеквадратической ошибки аппроксимации (RMSEA), то результаты различаются для каждой модели. Для классической модели значение RMSEA составляет 0,104, что превышает пороговое значение 0,08, указывая на плохое соответствие модели данным. Робастная модель имеет RMSEA равное 0,087, что близко к пороговому значению. Наилучший результат показала масштабированная модель: значение RMSEA составило 0,059, что свидетельствует о хорошем соответствии модели данным. Значения p-value для RMSEA составили менее 0,001 для классической модели и 0,005 для робастной, что подтверждает статистически значимое отклонение от идеального соответствия и необходимости улучшения моделей. В то же время для масштабированной модели p=0,080, что соответствует границе статистической значимости и делает её предпочтительной для дальнейшего использования. Таким образом, масштабированная модель показала лучшие результаты по индексу RMSEA и p-value, что подтверждает её более высокое качество подгонки по сравнению с другими моделями. Рекомендуется использовать масштабированную модель.

На рис. 3 представлена факторная модель структуры методики «Самооценка профессиональной эффективности фельдшеров» (стандартизированный вариант). Модель демонстрирует хорошее соответствие данным, что подтверждается высокими значениями GFI=0,995, AGFI=0,991 и CFI=0,908. Рекомендуемые пороговые значения для GFI, AGFI и CFI обычно лежат в пределах 0,85–1,00. Однако индекс TLI=0,885 находится ниже рекомендуемых пороговых значений, что указывает на некоторые проблемы с подгонкой модели, которые требуют улучшения. Рекомендуемые пороговые значения для TLI обычно лежат в пределах 0,90–0,95.

 

Рис. 3. Конфирматорная факторная модель структуры методики «Самооценка профессиональной эффективности фельдшеров» (стандартизованный вариант). Q1–Q11 — пункты методики.

Fig. 3. Confirmatory factor model of the structure of the “Paramedic Professional Effectiveness Self-Assessment” instrument (standardized version). Notes: Q1–Q11 are the instrument items.

 

Обратившись к табл. 1, можно увидеть, что все факторные нагрузки статистически значимы (p < 0,001). Коэффициенты факторных нагрузок варьируют от 0,329 до 0,692, что соответствует средним и высоким значениям. Факторная нагрузка выше 0,30 считается значимой, а значения выше 0,50 указывают на хорошую связь между наблюдаемой переменной и латентной переменной. Это подтверждает, что все наблюдаемые переменные (Q2–Q11) в значительной степени связаны с латентной переменной F1. Для Q1 статистика не приводится, так как её факторная нагрузка зафиксирована при стандартизации модели.

 

Таблица 1. Факторные нагрузки пунктов методики «Самооценка профессиональной эффективности фельдшеров» (стандартизованный вариант) Table 1. Factor loadings of the items in the “Self-Assessment of Paramedics' Professional Effectiveness” instrument (standardized version)
Пункт методики	Факторная нагрузка	95% доверительный интервал		Стандартная ошибка	Z-оценка	Уровень значимости
		нижняя граница	верхняя граница
Q1	0,692	0,617	0,766	0,000	–	–
Q2	0,497	0,365	0,628	0,128	6,16	< 0,001
Q3	0,637	0,539	0,734	0,106	10,15	< 0,001
Q4	0,690	0,594	0,786	0,149	7,65	< 0,001
Q5	0,555	0,426	0,684	0,138	6,75	< 0,001
Q6	0,519	0,407	0,630	0,165	6,83	< 0,001
Q7	0,517	0,414	0,620	0,095	7,18	< 0,001
Q8	0,624	0,532	0,716	0,106	9,26	< 0,001
Q9	0,561	0,476	0,651	0,176	7,03	< 0,001
Q10	0,570	0,473	0,667	0,172	7,10	< 0,001
Q11	0,329	0,218	0,440	0,196	4,95	< 0,001

 

Корреляционная матрица, представленная в табл. 2, показывает, что взаимосвязи между пунктами разрабатываемой методики недостаточно сильны, чтобы обоснованно объединять их в один пункт с целью упрощения факторной модели. Обычно для объединения пунктов в один требуется, чтобы их корреляция была не менее 0,70, что указывает на сильную взаимосвязь между ними. Пункты с корреляцией ниже этого порога обычно не объединяются, так как их связь недостаточно выражена для предполагаемого упрощения модели.

 

Таблица 2. Корреляционная матрица пунктов методики «Самооценка профессиональной эффективности фельдшеров» Table 2. Correlation matrix of the items in the “Self-Assessment of Paramedics' Professional Effectiveness” instrument
Взаимосвязь пунктов опросника	Q1	Q2	Q3	Q4	Q5	Q6	Q7	Q8	Q9	Q10	Q11
Q1	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
Q2	0,433***	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
Q3	0.528***	0,509***	—	—	—	—	—	—	—	—	—
Q4	0,504***	0,382***	0,467***	—	—	—	—	—	—	—	—
Q5	0,408***	0,340***	0,330***	0,601***	—	—	—	—	—	—	—
Q6	0,313***	0,287***	0,377***	0,449***	0,404***	—	—	—	—	—	—
Q7	0,333***	0,281***	0,310***	0,355***	0,374***	0,382***	—	—	—	—	—
Q8	0,467***	0,331***	0,363***	0,408***	0,467***	0,399***	0,411***	—	—	—	—
Q9	0,363***	0,330***	0,370***	0,431***	0,396***	0,348***	0,251***	0,441***	—	—	—
Q10	0,393***	0,306***	0,326***	0,492***	0,443***	0,338***	0,291***	0,439***	0,613***	—	—
Q11	0,221***	0,158**	0,210***	0,369***	0,312***	0,288***	0,220***	0,335***	0,454***	0,393***	—
Примечание. * p < 0,05, ** p < 0,01, *** p < 0,001.

 

Надёжность предложенной шкалы была изучена на следующем этапе исследования. Для проверки внутренней согласованности опросника рассчитан коэффициент ω Макдональда. Внутренняя согласованность пунктов методики «Самооценка профессиональной эффективности фельдшеров», оценённая с использованием коэффициента ω Макдональда, составила 0,838. Омега Макдональда лучше оценивает надёжность в случае, когда пункты шкалы имеют разные факторные нагрузки в отношении латентной переменной и измеряют различные аспекты одной шкалы.

Утверждения, вошедшие в шкалу методики, показали хорошую внутреннюю согласованность.

Перед проверкой конвергентной валидности методики был проведён предварительный анализ размера выборки, необходимого для обнаружения предполагаемого размера эффекта. Согласно табл. 3 и рис. 4, при заданных значениях размера эффекта, мощности теста и уровня значимости минимально необходимый объём выборки составил 78 респондентов. Размер собранной выборки для корреляционного анализа составил 77 респондентов.

 

Рис. 4. Контурный график мощности.

Fig. 4. Power contour plot.

 

Таблица 3. Априорный анализ мощности Table 3. A priori power analysis
Количество респондентов	78
Размер эффекта	0,45
Мощность	0,95
Уровень значимости	0,01

 

Таблица 4. Корреляции между выраженностью самооценки профессиональной эффективности фельдшеров и показателями методик, измеряющих самоэффективность Table 4. Correlations between the level of self-assessment of paramedics' professional effectiveness and the indicators of instruments measuring self-efficacy
Шкалы опросника самоэффективности	Коэффициент корреляции
Самоэффективность личностной роли	0,303*
Самоэффективность профессиональной роли	0,373**
Самоэффективность ситуативной роли	0,346*
Ролевая самоэффективность	0,473**
Примечание. * p < 0,01; ** p < 0,001.

 

Корреляции между выраженностью самооценки профессиональной эффективности, измеренной с помощью разработанной шкалы, и показателями самоэффективности в личностной, профессиональной и ситуативной ролях, а также с ролевой самоэффективностью представлены в табл. 4.

Положительная связь между изучаемыми показателями наблюдается для всех характеристик. Для корреляций с самоэффективностью личностной роли и ролевой самоэффективностью уровень значимости составляет p < 0,001, а для корреляций с самоэффективностью профессиональной роли и самоэффективностью личностной роли — p < 0,01. Полученные корреляционные связи подтверждают, что выраженность самооценки профессиональной эффективности, измеренной с помощью этого опросника, тесно связана с показателями самоэффективности в личностной, профессиональной и ситуативной ролях, а также с показателем ролевой самоэффективности.

После проверки конвергентной валидности методики «Самооценка профессиональной эффективности фельдшеров» проведена процедура стандартизации «сырых» баллов шкалы опросника. В результате вычисления частот «сырых» баллов по шкале самооценки профессиональной эффективности были получены данные, представленные в табл. 5.

 

Таблица 5. Таблица распределения частот «сырых» баллов по шкале самооценки профессиональной эффективности фельдшеров Table 5. Frequency distribution table of the “raw” scores on the Paramedic Professional Effectiveness Self-Assessment Scale
«Сырые» баллы по шкале самооценки профессиональной эффективности	Частота, n
11	1
20	1
27	1
28	1
30	1
31	4
34	5
35	4
36	2
37	5
38	2
39	1
40	7
41	8
42	8
43	15
44	18
45	20
46	14
47	25
48	16
49	22
50	25
51	28
52	26
53	17
54	19
55	77

 

Несоответствие распределения нормальному закону может быть связано как с высокой самооценкой профессиональной эффективности фельдшеров, так и с возможностью случайного включения большого числа респондентов с высоким суммарным показателем самооценки в выборку.

Для теоретического определения необходимого размера выборки, которая будет нормально распределена и охватывать все значения от 11 до 55 по суммарной шкале самооценки, использована формула расчёта выборки на основе средних значений:

$n={\left(\frac{Z·\sigma }{E}\right)}^2$,

где n — расчётный объём выборки, Z — критическое значение стандартного нормального распределения, соответствующее выбранному уровню доверия; σ — предполагаемое стандартное отклонение исследуемого показателя; E — допустимая абсолютная погрешность оценки среднего значения. Допустимая погрешность E составляет 0,05, что означает, что максимальное отклонение от истинного значения среднего не должно превышать 0,05. Стандартное отклонение рассчитывается по формуле:

$\sigma \approx \frac{b-a}{6}$,

где b — максимальное значение шкалы, a — минимальное значение шкалы. Число 6 в знаменателе связано с правилом трёх сигм. Суть этого правила такова: для данных, распределённых нормально, примерно 68,27% всех наблюдений находятся в пределах ±1σ от среднего (μ), 95,45% наблюдений — в пределах ±2σ, а 99,73% — в интервале ±3σ. При выбранном доверительном интервале 95% Z-оценка составляет 1,96. Таким образом, при δ=7,33 размер выборки (n) для нормально распределённых показателей самооценки профессиональной эффективности должен составлять 82 562 респондента. Однако для оптимизации затрат времени и ресурсов было принято решение ограничить размер выборки.

Поскольку распределение «сырых» баллов не соответствует нормальному закону, для приведения данных к нормальному виду выполнена нелинейная нормализация, преобразующая диапазон «сырых» баллов в шкалу станайнов. Для каждой градации шкалы станайнов известны процентные доли. Исходя из этих процентных долей и таблицы распределения частот «сырых» баллов, были вычислены приблизительные тестовые нормы, представленные в табл. 6. Диапазоны низкой, средней и высокой выраженности самооценки определены путём деления шкалы станайнов на три равные части. Следует отметить, что диапазоны высоких, средних и низких баллов могут незначительно смещаться при изменении характера распределения «сырых» баллов, однако процентное соотношение остаётся постоянным. Готовность к новому виду деятельности у фельдшеров, работающих в сельской местности, будет определяться средней и высокой выраженностью баллов по шкале самооценки профессиональной эффективности.

 

Таблица 6. Результаты пересчёта «сырых» баллов в шкалу станайнов Table 6. Results of converting the “raw” scores to a stanine scale
Станайн	Доля обследованных, %	Диапазон «сырых» баллов	Уровень самооценки профессиональной эффективности
1	4	< 36	Низкая выраженность
2	7	36–41	Низкая выраженность
3	12	42–45	Низкая выраженность
4	17	46–48	Средняя выраженность
5	20	49–51	Средняя выраженность
6	17	52–54	Средняя выраженность
7	12	55	Высокая выраженность
8	7	55	Высокая выраженность
9	4	55	Высокая выраженность

 

ОБСУЖДЕНИЕ

Созданный диагностический инструментарий отражает ключевые компоненты профессиональной деятельности фельдшера, соответствующие четырём кластерам профессиональной компетентности: результативности и ответственности, профессиональным знаниям и подготовке, социальной оценке деятельности и профессиональной автономии. Такое построение шкал обеспечивает возможность комплексного анализа как субъективного представления специалиста о собственных возможностях, так и факторов, влияющих на успешность выполнения профессиональных обязанностей.

Представленные в шкалах параметры фиксируют не только уровень уверенности фельдшера в своей профессиональной продуктивности, но и способность к мониторингу состояния пациентов, владение клинически значимыми показателями, готовность к использованию цифровых сервисов и восприятие обратной связи со стороны пациентов, коллег и руководства.

Факт того, что даже при положительном отношении к цифровому мониторингу часть специалистов испытывает сомнения в достаточности собственных цифровых компетенций, подчёркивает актуальность разработки инструмента, способного выявлять дефициты профессиональной подготовки и служить основанием для адресного повышения квалификации. Следовательно, новая методика может выполнять не только диагностическую, но и прогностическую функцию — определять зоны профессионального роста, предикторы успешной цифровой адаптации и риски профессионального выгорания.

Важно отметить, что включение в модель профессиональной самооценки не противоречит концепции социальной эффективности здравоохранения, предложенной А.В. Решетниковым, а расширяет её операциональный контур. Если базовая концепция определяет социальную эффективность как соответствие результатов работы медицинской системы ожиданиям общества, то предлагаемая нами модель конкретизирует механизмы достижения этих результатов — через цифровую маршрутизацию пациента и профессиональную самоэффективность фельдшера как центральный механизм управления качеством. Таким образом, предложенная методика является логическим звеном, соединяющим теоретический макроуровень социальной эффективности и практическую деятельность медицинского работника на микроуровне системы.

Результаты исследования и валидизация опросника позволяют утверждать, что мониторинг субъективной профессиональной самоэффективности может выступать инструментом раннего выявления кадровых и компетентностных рисков, повышения качества траекторий профессионального обучения и развития фельдшеров, а также повышения эффективности цифровых моделей ведения пациентов с хроническими заболеваниями. Использование данной методики в практическом здравоохранении способно обеспечить обратную связь, необходимую для управления качеством медицинской помощи, а также повысить удовлетворённость пациентов — как ключевой интегральный показатель социальной эффективности медицинской системы.

Разработанная нами медико-социологическая методика «Самооценка профессиональной эффективности фельдшеров» опирается на структурно-уровневую модель социальной эффективности ведения пациентов с ХСН и позволяет количественно оценить готовность специалистов к реализации функционала первичного звена в условиях цифровизации здравоохранения (рис. 5).

 

Рис. 5. Структура медико-социологической методики «Самооценка профессиональной эффективности фельдшеров».

Fig. 5. Structure of the medical-sociological instrument “Self-Assessment of Professional Effectiveness of Paramedics.”

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведённое исследование было направлено на разработку и медико-социологическую валидизацию «Шкалы самооценки профессиональной эффективности фельдшеров» как инструмента оценки готовности специалистов среднего звена к выполнению профессиональных задач в условиях цифровизации первичной медицинской помощи. Полученные результаты позволяют рассматривать предложенную методику как надёжный и валидный инструмент, пригодный для научных исследований и практической работы в системе сельского здравоохранения.

Факторный анализ и показатели соответствия модели продемонстрировали устойчивую структуру шкалы. Индексы качества подгонки (SRMR, RMSEA, GFI, CFI) подтверждают корректность факторной структуры, а рассчитанный коэффициент внутренней согласованности (ω Макдональда) указывает на высокий уровень надёжности методики. Все утверждения показали статистически значимые факторные нагрузки, что свидетельствует о содержательной валидности измеряемых конструктов.

Конвергентная валидность методики была подтверждена посредством корреляционного анализа с методиками, измеряющими ролевую, личностную, профессиональную и ситуативную самоэффективность. Наличие устойчивых взаимосвязей свидетельствует о том, что разработанная шкала измеряет характеристику, включённую в более широкий контекст общей самоэффективности, при этом сохраняя специфику профессионального функционирования фельдшеров.

Нелинейная нормализация шкалы позволяет использовать её как диагностический инструмент для выявления уровней профессиональной уверенности, определения выраженности профессиональных дефицитов, а также разработки индивидуальных и групповых программ повышения квалификации. Методика может быть интегрирована в кадровые процессы, служить основой для мониторинга состояния профессионального ресурса медицинских организаций и оценивать эффективность образовательных мероприятий.

Интерпретация результатов исследования в контексте структурно-уровневой модели эффективности медицинской помощи показала, что самоэффективность фельдшеров является значимым компонентом микроуровня, оказывающим влияние на организационные процессы мезоуровня и социальную эффективность на макроуровне. Повышение профессиональной самоэффективности способствует улучшению качества выполнения клинических и организационных процедур, укреплению надёжности каналов обратной связи, повышению точности дистанционного мониторинга и росту доверия пациентов к медицинской системе. Низкая самоэффективность, напротив, способна усиливать структурные риски, снижать качество цифрового взаимодействия и опосредованно уменьшать удовлетворённость пациентов оказанной медицинской помощью.

Таким образом, разработанная шкала представляет собой теоретически обоснованный и психометрически проверенный инструмент, отражающий индивидуальные характеристики профессиональной деятельности фельдшеров и позволяющий оценивать вклад их профессиональной эффективности в социальную эффективность медицинской организации. Применение разработанной методики открывает возможности для системного анализа состояния фельдшерских ресурсов сельского здравоохранения, разработки адресных мер профессиональной поддержки и повышения качества медицинской помощи в условиях цифровой трансформации.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Вклад авторов. Т.М. Богданова — определение концепции, написание черновика рукописи, пересмотр и редактирование рукописи; Е.А. Андриянова — разработка методологии; Р.А. Раскалиев — анализ данных; И.Л. Кром — работа с данными; А.С. Федонников — обеспечение исследования. Все авторы одобрили рукопись (версию для публикации), а также согласились нести ответственность за все аспекты работы, гарантируя надлежащее рассмотрение и решение вопросов, связанных с точностью и добросовестностью любой её части.

Этическая экспертиза. Исследование получило одобрение локального этического комитета Саратовского государственного медицинского университета (протокол № 11 от 02.05.2023). Все респонденты подписали информированное согласие на участие в исследовании.

Источники финансирования. Отсутствуют.

Раскрытие интересов. Авторы заявляют об отсутствии отношений, деятельности и интересов за последние три года, связанных с третьими лицами (коммерческими и некоммерческими), интересы которых могут быть затронуты содержанием статьи.

Оригинальность. При создании настоящей работы авторы не использовали ранее опубликованные сведения (текст, иллюстрации, данные).

Доступ к данным. Все данные, полученные в настоящем исследовании, представлены в статье.

Генеративный искусственный интеллект. При создании настоящей статьи технологии генеративного искусственного интеллекта не использовали.

Рассмотрение и рецензирование. Настоящая работа подана в журнал в инициативном порядке и рассмотрена по обычной процедуре. В рецензировании участвовали два внешних рецензента.

ADDITIONAL INFORMATION

Author contributions: T.M. Bogdanova: conceptualization, writing—original draft, writing—review & editing; E.A. Andriyanova: methodology; R.A. Raskaliev: formal analysis; I.L. Krom: data curation; A.S. Fedonnikov: resources. All the authors approved the version of the manuscript to be published and agreed to be accountable for all aspects of the work, ensuring that questions related to the accuracy or integrity of any part of the work are appropriately investigated and resolved.

Ethics approval: The study was approved by the Local Ethics Committee of Saratov State Medical University (Minutes No. 11 dated May 2, 2023). All respondents provided written informed consent to participate in the study.

Funding source: No funding.

Disclosure of interests: The authors have no relationships, activities, or interests for the last three years related to for-profit or not-for-profit third parties whose interests may be affected by the content of the article.

Statement of originality: No previously obtained or published material (text, images, or data) was used in this study or article.

Data availability statement: All data obtained in this study are available in the article.

Generative AI: No generative artificial intelligence technologies were used to prepare this article.

Provenance and peer-review: This article was submitted unsolicited and reviewed according to the usual procedure. Two external reviewers participated in the review.

 

¹ Приказ Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации от 31 июля 2020 г. № 470н «Об утверждении профессионального стандарта "Фельдшер"». Зарегистрировано в Минюсте России 26 августа 2020 г. № 59474. Режим доступа: https://base.garant.ru/74561326/ Дата обращения: 01.12.2025.

² Богданова Т.М., Зубрев А.А., Потапов К.В., Погосян К.Л. Информационная система «Ди-МОЗАИК»: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025690815, Российская Федерация; заявл. и зарегистр. 11.11.2025.

³ Богданова Т.М., Зубрев А.А., Потапов К.В., Погосян К.Л. Информационная система «Ди-МОЗАИК»: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025690815, Российская Федерация; заявл. и зарегистр. 11.11.2025.

About the authors

Tatyana M. Bogdanova

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky

Author for correspondence.
Email: bogtanmih@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9203-451X
SPIN-code: 8224-5777

MD, Cand. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, Saratov

Elena A. Andriyanova

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky

Email: elena-andriyanova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6250-8331
SPIN-code: 8378-3460

Dr. Sci. (Sociology), Professor

Russian Federation, Saratov

Rustam A. Raskaliev

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky

Email: rustamrask@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1110-5276
SPIN-code: 2655-7175
Russian Federation, Saratov

Irina L. Krom

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky

Email: irina.crom@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1355-5163
SPIN-code: 4854-1094

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Saratov

Alexander S. Fedonnikov

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky

Email: fedonnikov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0344-4419
SPIN-code: 2248-5246

MD, Dr. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, Saratov

References

Supplementary files