Классификация здоровья: РОП — произошла ошибка

Содержание

Страны-члены ВОЗ одобрили новую версию Международной классификации болезней. Она вступит в силу в 2022 году

Международная статистическая классификация болезней – это настольная книга врачей и студентов-медиков. Она позволяет специалистам из разных стран мира «говорить на одном языке» и понимать друг друга с полуслова. Каждое заболевание или состояние имеет свой код, благодаря которому Всемирная организация здравоохранения может получать и обрабатывать статистические данные и разрабатывать стратегию по улучшению здоровья на глобальном уровне.

Новая версия классификации опубликована спустя 18 лет после предыдущей. Государствам-членам ВОЗ предоставили время на изучение этого документа и его внедрение. Он вступит в силу в январе 2022 года. На подготовку новой версии потребовалось более десяти лет. Как заявляют в ВОЗ, специалисты работали в условиях транспарентности и «беспрецедентного» сотрудничества. Классификация полностью переведена в электронный формат и может быть интегрирована в электронные приложения и информационные системы.

Международная классификация болезней обновлена с учетом требований XXI века и отражает критически важные достижения в науке и медицинской практике.  Впервые ввели понятие игрового расстройства — новой формы зависимости. Состояния, связанные с гендерной идентичностью, более не относят к психическим расстройствам. Это шаг вперед в борьбе против стигматизации трансгендерных людей. Тем не менее, эксперты все же включили эти состояния в классификацию — в раздел, связанный с сексуальным здоровьем, — считая, что таким образом трансгендеры смогут в случае необходимости получать медицинскую помощь. 

Кстати, в версии классификации, опубликованной в 1948 году, гомосексуальность тоже классифицировалась как психическое расстройство и лишь в 1970-е годы ее полностью исключили из классификации болезней.

И еще немного истории. В XVI веке в Англии каждую неделю составляли списки умерших с указанием причин смерти, характерных для того времени: цынги, проказы и главного убийцы ― чумы. В конце XIX века английский специалист в области медицинской статистики Флоренс Найтингейл, тренировавшая медсестер в ходе Крымской войны, предложила систематизировать данные о причинах заболеваемости и смертности. Приблизительно в то же время французский эксперт Жак Бертильон разработал Классификацию Бертильона, которая была принята на вооружение несколькими странами.

В 1940-е годы Всемирная организация здравоохранения переняла систему Бертильона и расширила ее, чтобы охватить и статистические данные о причинах травм и болезней, создав первый вариант Международной классификации болезней, травм и причин смерти (МКБ).

Условия и формы оказания медицинской помощи установленые законом № 323-ФЗ

Условия и формы оказания медицинской помощи установленые законом № 323-ФЗ

В соответствии с Федеральным законом от 21. 11.2011 № 323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» (далее — Закон об охране здоровья), медицинская помощь — это комплекс мероприятий, направленных на поддержание и (или) восстановление здоровья и включающих в себя предоставление медицинских услуг.

 

Медицинская помощь в РФ оказывается медицинскими организациями и классифицируется по видам, условиям и форме оказания такой помощи.

 

Виды медицинской помощи

 

В соответствии с Территориальной программой государственных гарантий от 24 декабря 2019 г. № 1822-ПП жителям Москвы бесплатно предоставляются:

 

1.        

Первичная медико-санитарная помощь, в том числе первичная
доврачебная, первичная врачебная и первичная специализированная.

2.         Специализированная, в том числе высокотехнологичная, медицинская помощь.

3.         Скорая, в том числе скорая специализированная, медицинская помощь.

4.         Паллиативная медицинская помощь, в том числе паллиативная
первичная медицинская помощь, включая доврачебную и врачебную, паллиативная
специализированная медицинская помощь.

5.         Медицинская реабилитация.

Выделяют следующие виды медицинской помощи:

1.    Первичная медико-санитарная помощь, её еще называют (амбулаторная) — является основой системы оказания медицинской помощи и включает в себя мероприятия по профилактике, диагностике, лечению заболеваний и состояний, медицинской реабилитации, наблюдению за течением беременности, формированию здорового образа жизни и санитарно-гигиеническому просвещению населения.

Оказывается бесплатно в плановой и неотложной формах в поликлиниках и в условиях дневного стационара, женских консультациях, кожно-венерологических диспансерах (кроме венерических заболеваний), стоматологических поликлиниках, травматологических пунктах включая:

— посещения участковых врачей, в том числе на дому,

— консультации врачей-специалистов и диагностические исследования,

— диспансеризацию и профилактическую помощь.       

Первичная медико-санитарная помощь делится на:

Первичную доврачебную медико-санитарную помощь

, которая оказывается фельдшерами, акушерами и другими медицинскими работниками со средним медицинским образованием;

Первичную врачебная медико-санитарную помощь, которая оказывается врачами-терапевтами, врачами-терапевтами участковыми, врачами-педиатрами, врачами-педиатрами участковыми и врачами общей практики (семейными врачами).

Первичную специализированную медико-санитарная помощь оказывается врачами-специалистами, включая врачей-специалистов медицинских организаций, оказывающих специализированную, в том числе высокотехнологичную, медицинскую помощи.

Показания и объемы диагностических и лечебных мероприятий определяются лечащим врачом (в необходимых случаях – врачебным консилиумом, врачебной комиссией в соответствии с требованиями, установленными стандартами и порядками оказания медицинской помощи).

2.    Скорая медицинская помощь, в том числе специализированная, оказывается гражданам в экстренной или неотложной форме вне медицинской организации, а также в амбулаторных и стационарных условиях при заболеваниях, несчастных случаях, травмах, отравлениях и других состояниях, требующих срочного медицинского вмешательства. Оказывается бесплатно.        

Согласно ст. 39 Федерального закона от 21.11.2011г. № 323-ФЗ «Об охране здоровья граждан в Российской Федерации» право на бесплатную скорую медпомощь имеют не только граждане Российской Федерации, но и все прочие лица, находящиеся на территории России.

Скорая, в том числе скорая специализированная, медицинская помощь
оказывается также в амбулаторных и стационарных условиях выездными
экстренными консультативными бригадами скорой, в том числе скорой
специализированной, медицинской помощи в случае невозможности оказания

данного вида медицинской помощи в соответствующей медицинской организации.

При оказании скорой, в том числе скорой специализированной, медицинской помощи в случае необходимости осуществляется медицинская эвакуация, представляющая собой транспортировку граждан в целях спасения жизни и сохранения здоровья (в том числе лиц, находящихся на лечении в медицинских организациях, в которых отсутствует возможность оказания необходимой медицинской помощи при угрожающих жизни состояниях, женщин в период беременности, родов, послеродовой период и новорожденных, лиц, пострадавших в результате дорожно-транспортных происшествий, чрезвычайных ситуаций и стихийных бедствий).

Скорая, в том числе скорая специализированная, медицинская помощь
оказывается бесплатно медицинскими организациями государственной системы здравоохранения города Москвы, а также иными медицинскими организациями, участвующими в реализации Территориальной программы, в части оказания указанного вида медицинской помощи.

Медицинская эвакуация осуществляется выездными бригадами скорой, в том числе скорой специализированной, медицинской помощи с проведением во время транспортировки мероприятий по оказанию медицинской помощи, в том числе с применением медицинского оборудования.

 3. Специализированная (стационарная) медицинская помощь Специализированная медицинская помощь оказывается бесплатно в стационарных условиях и в условиях дневного стационара врачами-специалистами и включает в себя профилактику, диагностику и лечение заболеваний и состояний (в том числе в период беременности, родов и послеродовой период), требующих использования специальных методов и сложных медицинских технологий, а также медицинскую реабилитацию.

Предельный срок ожидания плановой госпитализации – не более 30 календарных дней с момента выдачи лечащим врачом направления на госпитализацию (при условии обращения пациента за госпитализацией в рекомендуемые лечащим врачом сроки).

При оказании медицинской помощи пациенту в стационаре предоставляются лекарственные препараты, включенные в Формулярный перечень лекарственных препаратов и медицинских изделий, необходимых для оказания медицинской помощи в стационарных условиях в соответствии с базовой и территориальной программой обязательного медицинского страхования на 2019).

    К этому же виду относится и высокотехнологичная медпомощь. Высокотехнологичная медицинская помощь, являющаяся частью специализированной медицинской помощи, включает в себя применение новых сложных и (или) уникальных методов лечения, а также ресурсоемких методов лечения с научно доказанной эффективностью, в том числе клеточных технологий, роботизированной техники, информационных технологий и методов генной инженерии, разработанных на основе достижений медицинской науки и смежных отраслей науки и техники. С дополнительной информацией для жителей города Москвы об организации и порядке оказания высокотехнологичной медицинской помощи можно ознакомиться

здесь. (распоряжение Департамента здравоохранения города Москвы от 16.10.2013 N 1153-р).

4. Паллиативная медицинская помощь в амбулаторных условиях, в том числе на дому, и в стационарных условиях оказывается медицинскими работниками, прошедшими обучение по оказанию такой помощи, и представляет собой комплекс медицинских вмешательств, направленных на избавление от боли и облегчение других тяжелых проявлений заболевания, в целях улучшения качества жизни неизлечимо больных граждан.

Паллиативная медицинская помощь жителям города Москвы оказывается бесплатно Государственным бюджетным учреждением здравоохранения города Москвы «Московский многопрофильный центр паллиативной помощи Департамента здравоохранения города Москвы», отделениями (кабинетами) паллиативной помощи медицинских организаций государственной системы здравоохранения города Москвы, в том числе на койках сестринского ухода, а также выездными патронажными службами.

            Информирование о пациенте, нуждающемся в паллиативной первичной
медицинской помощи в амбулаторных условиях, в том числе на дому, медицинской организацией, оказывающей в стационарных условиях специализированную медицинскую помощь, в том числе паллиативную, выявившей такого пациента до осуществления его выписки, медицинской организации, к которой этот пациент прикреплен в целях получения первичной медико-санитарной помощи, и Государственного бюджетного учреждения здравоохранения города Москвы «Московский многопрофильный центр паллиативной помощи Департамента здравоохранения города Москвы».

5.    Медицинская реабилитация как необходимый этап лечения оказывается бесплатно в амбулаторных условиях, условиях дневного стационара и стационарных условиях и включает в себя комплексное применение природных лечебных факторов, лекарственной, немедикаментозной терапии и других методов, направленных на полное или частичное восстановление нарушенных и (или) компенсацию утраченных функций пораженного органа либо системы организма, поддержание функций организма в процессе завершения остро развившегося патологического процесса в организме, а также на предупреждение, раннюю диагностику и коррекцию возможных нарушений функций поврежденных органов либо систем организма, предупреждение и снижение степени возможной инвалидности, улучшение качества жизни, сохранение работоспособности пациента и его социальную интеграцию в общество.

 

Формы и условия оказания медицинской помощи определяются также Положениями об организации оказания соответствующих видов медицинской помощи.

Условия оказания медицинской помощи

 

В рамках Территориальной программы обеспечивается оказание медицинской помощи в следующих условиях:

Вне медицинской организации, в том числе в специализированном
транспортном средстве и во временных быстровозводимых конструкциях:

—                              по месту вызова выездной бригады скорой, в том числе скорой
специализированной, медицинской помощи, а также в транспортном средстве при медицинской эвакуации;

—                              по месту проведения профилактических прививок населению в местах, определенных Департаментом здравоохранения города Москвы для организации проведения профилактических мероприятий, в целях предупреждения заболеваемости населения гриппом;

— по месту проведения определяемых Департаментом здравоохранения города Москвы мероприятий (включая отдельные диагностические исследования) в местах, определенных Департаментом здравоохранения города Москвы для организации проведения таких мероприятий.

Амбулаторно (в условиях, не предусматривающих круглосуточного медицинского наблюдения и лечения), в том числе на дому при вызове медицинского работника.

В дневном стационаре (в условиях, предусматривающих медицинское наблюдение и лечение в дневное время, но не требующих круглосуточного медицинского наблюдения и лечения).

Стационарно (в условиях, обеспечивающих круглосуточное медицинское наблюдение и лечение).

 

Формы оказания медицинской помощи

 

Формами оказания медицинской помощи являются:

Экстренная — медицинская помощь, оказываемая при внезапных острых заболеваниях, состояниях, обострении хронических заболеваний, представляющих угрозу жизни пациента;

Неотложная — медицинская помощь, оказываемая при внезапных острых заболеваниях, состояниях, обострении хронических заболеваний без явных признаков угрозы жизни пациента;

Плановая — медицинская помощь, которая оказывается при проведении профилактических мероприятий, при заболеваниях и состояниях, не сопровождающихся угрозой жизни пациента, не требующих экстренной и неотложной медицинской помощи, и отсрочка оказания которой на определенное время не повлечет за собой ухудшение состояния пациента, угрозу его жизни и здоровью.

 

Экстренная и неотложная медицинская помощь

 

Экстренная медицинская помощь оказывается медицинской организацией и медицинским работником гражданину безотлагательно и бесплатно. Отказ в ее оказании не допускается.

Необходимо отметить, что чёткое разграничение форм и условий оказания медицинской помощи устранило существующую ранее терминологическую неопределенность в данном вопросе. Однако в виду отсутствия нормативных критериев разделения экстренной и неотложной медицинской помощи, у медицинских работников на практике возникает ряд проблем с определением наличия угрозы для жизни пациента и, как следствие, невозможность точного отнесения оказываемой помощи к той или иной форме.

В целях оказания гражданам первичной медико-санитарной помощи при внезапных острых заболеваниях, состояниях, обострении хронических заболеваний, не сопровождающихся угрозой жизни пациента и не требующих экстренной медицинской помощи, в структуре медицинских организаций могут создаваться подразделения медицинской помощи, оказывающие указанную помощь в неотложной форме.



Применение глубокого обучения для оценки здоровья пальм

Для инвентаризации и оценки здоровья каждой пальмы на плантации Коловаи, Тонга, требуется много времени и трудовых ресурсов. Для упрощения процесса вы примените модель глубокого обучения в ArcGIS Pro, чтобы идентифицировать деревья, а затем вычислить состояние их здоровья на основании измерения вегетационного индекса зелености. Первый шаг – найти снимок на Коловаи, Тонга, имеющий достаточно хорошее пространственное и спектральное разрешение, чтобы идентифицировать деревья. После получения снимка вы создадите обучающие выборки и конвертируете их в формат, который может использовать модель глубокого обучения. Для того, чтобы модель распознавала то, что ей назначено находить, необходимо задать изображения пальмовых деревьев, чтобы она идентифицировала сходные пикселы.

Загрузка данных

Для извлечения объектов необходимо точное изображение высокого разрешения. Модель сможет идентифицировать пальмы только в том случае, когда размер пикселов достаточно мал, чтобы различать кроны пальм. Дополнительно, для вычисления состояния здоровья деревьев необходим снимок со спектральными каналами, обеспечивающими построение индекса здоровья растительности. Для этого урока вы найдете и скачаете снимок с OpenAerialMap, открытого хранилища мультиспектральных изображений высокого разрешения.

  1. Перейдите к веб-сайту OpenAerialMap.
  2. Щелкните Start Exploring.

    В интерактивном виде карты можно изменять масштаб, перемещаться и искать снимки по всей планете. Карта разбита на сетку. Когда вы указываете на ячейку сетки, появляется число. Это число указывает на количество доступных изображений для данной ячейки.

  3. В окне поиска введите Kolovai. В списке результатов щелкните Kolovai.

    Это город с кокосовой плантацией на главном острове Тонгатапу.

  4. При необходимости уменьшайте масштаб до тех пор, пока на карте не появится надпись Kolovai. Щелкните ячейку сетки непосредственно над Коловаи и щелкните Kolovai UAV4R Subset (OSM-Fit) by Cristiano Giovando.

  5. Щелкните кнопку скачивания, чтобы загрузить необработанный (raw) файл .tif . Сохраните изображение в выбранном вами месте.

    Из-за размера файла загрузка может занять несколько минут.

Изучение данных

Для того, чтобы начать процесс классификации, вы создадите проект ArcGIS Pro со скачанным снимком и сохраните несколько закладок, которые будете использовать при создании обучающих выборок.

  1. Start ArcGIS Pro. If prompted, sign in using your licensed ArcGIS account.

    If you don’t have ArcGIS Pro or an ArcGIS account, you can sign up for an ArcGIS free trial.

  2. В разделе Новый щелкните Карта.

    Шаблон Карты создает проект с 2D-картой.

  3. В окне Создать новый проект назовите проект CoconutHealth. Сохраните этот проект в местоположении по вашему выбору и щелкните OK.

    Проект откроется, в нем будет показана Топографическая базовая карта.

  4. На вкладке Карта в группе Слой щелкните Добавить данные.

    Откроется окно Добавить данные.

  5. В окне Добавить данные в разделе Компьютер найдите снимок Коловаи, скачанный с OpenAerialMap. Выберите файл .tif и нажмите OK.

    Снимок Коловаи добавлен на карту. На панели Содержание слой указан по его уникальному идентификатору, который не несет большого смысла. Лучше переименовать слой на что-то более понятное.

  6. На панели Содержание дважды щелкните на слое и введите Пальмы Коловаи. Нажмите Enter.

  7. Перемещайте и масштабируйте карту, чтобы понять, как выглядит плантация пальм.

    На снимке видно большое количество коксовых пальм. Чтобы сосчитать их, на местности или по снимку, понадобится несколько дней. Для того, чтобы модель глубокого обучения сделала эту работу за вас, вы создадите небольшую выборку пальм, чтобы обучить вашу модель. Сначала вы создадите пользовательское отображение карты, чтобы быстро перемещаться к различным областям на снимке.

  8. Внизу окна карты щелкните стрелку масштабов карты и выберите Настроить.

    Откроется окно Свойства масштаба.

  9. В окне Свойства масштаба проверьте, что выбрана вкладка Стандартные масштабы. В окне Масштаб введите 1:500.

  10. Щелкните Добавить, затем ОК.

    Пользовательский масштаб добавлен к списку масштабов карты в проекте. Вы примените этот масштаб при создании создании закладок.

  11. На ленте на вкладке Карта в группе Запрос щелкните Найти.

    Появится панель Найти местоположение.

  12. В строку поиска Местоположений вставьте следующие координаты и нажмите Enter: 175. 3458501°W 21.0901350°S.

    На карте появится буква A, отмечающая местоположение координат. Вы отметите это место закладкой, применив пользовательский масштаб, чтобы вы могли обратиться к нему в следующем разделе.

  13. Щелкните список масштабов карты и выберите 1:500.

    Вы видите приближенное изображение координатного местоположения на карте.

  14. На ленте на вкладке Карта в группе Навигация щелкните Закладки. В меню щелкните Новая закладка.

    Появится окно Создать закладку.

  15. В окне Создать закладку напечатайте Северо-западные пальмы и щелкните OK.
  16. Создайте закладки для следующих координат в масштабе 1:500:
    КоординатыИмя закладки

    175.3413074°W 21.0949798°S

    Центрально-восточные пальмы

    175. 3479054°W 21.1018014°S

    Юго-западные пальмы

    175.3409475°W 21.1035265°S

    Юго-восточные пальмы

    175.3479457°W 21.0959058°S

    Центрально-западные пальмы

  17. Закройте панель Найти местоположение и сохраните проект.

Создание схемы обучения

Для обучения модели глубокого обучения или любых моделей классификации изображений необходимо создание хороших обучающих выборок. И часто это самый затратный по времени шаг процесса. Для того, чтобы предоставить модели глубокого обучения информацию, необходимую для извлечения всех пальмовых деревьев на снимке, вы создадите объекты из некоторого числа пальм, чтобы объяснить модели, какой размер, форма и спектральная сигнатура может быть у пальм. Эти обучающие образцы создаются и управляются с помощью инструмента Отметить объекты для глубокого обучения.

  1. На ленте щелкните вкладку Изображения.

    ArcGIS Pro работает на контекстной основе, поэтому определенные инструменты и вкладки становятся доступными, только если на панели Содержание выбраны соответствующие данные. Для активации инструментов анализа растров необходимо выбрать растр.

  2. На панели Содержание убедитесь, что выбран Пальмы Коловаи.

    Теперь вам доступны инструменты в группах Классификация изображений, Измерение и Инструменты. И стала активной контекстная вкладка Растровый слой с вкладками Оформление и Данные.

  3. В группе Классификация изображений щелкните Инструменты классификации и выберите Отметить объекты для глубокого обучения

    Панель Классификация изображений отображается с новой пустой схемой. Вы создадите схему только с одним классом, так как вам необходимо извлечь из снимка только кокосовые пальмы.

  4. Щелкните правой кнопкой Новая схема и выберите Редактировать свойства. Для Имени введите Кокосовые пальмы. В Описание добавьте краткое объяснение Сохранить.

    Схема переименована на панели Классификации изображений. Теперь можно добавлять в нее примеры.

  5. Правой кнопкой мыши щелкните Кокосовые пальмы и выберите Добавить новый класс.
  6. На панели Добавить новый класс задайте следующие параметры:
    • Для Имени введите Пальма.
    • Для Значения введите 1.
    • Для Цвета выберите Красный марс.

  7. Нажмите OK.

    Класс Пальма добавлен в схему Кокосовые пальмы на панели Классификации изображений. Вы создадите объекты в классе Пальма на каждой созданной закладке, чтобы научить модель глубокого обучения.

Создание обучающих выборок

Чтобы обеспечить репрезентативную выборку деревьев в каждой области, вы оцифруете деревья по снимку. Эти объекты записываются в модель глубокого обучения в определенном формате, называемом кусочками изображений. Кусочки изображения – это небольшие блоки изображений, вырезанные из основного изображения. После того, как вы создадите достаточное число объектов на панели Классификации изображений, вы экспортируете их как кусочки изображений с метаданными.

  1. На ленте щелкните вкладку Карта. В группе Навигация щелкните кнопку ниспадающего списка Закладки и выберите закладку Северо-западные пальмы.
  2. На панели Классификации изображений выберите класс Пальма и щелкните инструмент Окружность.

    При помощи этого инструмента вы нарисуете окружности вокруг каждой пальмы в текущем отображении. Круги нарисованы от центра объекта наружу, измеряя радиус объекта.

  3. На карте щелкните центр пальмового дерева и нарисуйте круг, охватывающий отдельное дерево.

    Новая запись пальм добавлена в группу Отмеченные объекты на панели Классификации изображений. При обучении модели глубокого обучения каждый чип изображения должен содержать в себе все пальмовые деревья, помеченные как пальма. Кусочки изображения будут намного меньше, чем текущее отображение карты, но вы создадите записи пальм для каждого дерева, чтобы убедиться, что есть много кусочков изображений со всеми отмеченными пальмами.

  4. Нарисуйте окружности вокруг каждого дерева в отображении карты.

    По окончании у вас получится около 100 примеров, записанных на панели Менеджер обучающих выборок.

  5. Создайте обучающие выборки для каждой пальмы на каждой из закладок.

    Чем больше примеров для обучения в модели, тем лучше модель выполнит классификацию.

    Оцифровка обучающей выборки может занять время, но но это окупается большим количеством выборок. Чем больше примеров вы предоставите модели в обучающих данных, тем более точный результат получится.

  6. Когда закончите создавать выборку, на панели Классификации изображений щелкните Сохранить.

  7. В окне Сохранить текущие обучающие выборки в разделе Проект щелкните Папки и дважды щелкните папку проекта по умолчанию CoconutHealth.
  8. Назовите класс объектов PalmTraining и щелкните Сохранить.

    Последним шагом перед обучением модели является экспорт обучающей выборки в допустимый формат, кусочки изображений.

  9. На панели Классификации изображений щелкните вкладку Экспорт обучающих данных.

    Список обучающих образцов заменен параметрами Экспорт обучающих данных.

  10. На вкладке Экспорт обучающих данных введите следующие параметры:
    • Для Выходной папки, перейдите в папку проекта CoconutHealth и создайте новую папку с именем ImageChips.
    • Для формата изображения выберите JPEG.
    • Для Размера листа по X и Размера листа по Y введите 448.
    • Для Формата метаданных выберите PASCAL Visual Object Classes.

  11. Щелкните Запустить.

    Инструмент запустится. Это может занять несколько минут.

  12. На панели Каталог разверните Папки . Щелкните правой кнопкой CoconutHealth и выберите Обновить.

    Папка обновится, чтобы показать папку ImageChips.

  13. Разверните папку ImageChips.

    Папка теперь заполнена примерами кусочков изображений и метаданными.

  14. Сохраните проект.

На этом уроке вы скачали и добавили изображение из открытого источника в проект, создали обучающую выборку при помощи панели Менеджер обучающих выборок и экспортировали ее в формат, подходящий для обучения модели глубокого обучения. Далее вы идентифицируете все деревья на плантации.


Клонируйте среду conda по умолчанию

Ранее вы создали обучающую выборку кокосовых пальм и экспортировали ее в кусочки изображения. Эта обучающая выборка может быть использована для обучения модели с помощью опции Выявить объекты с использованием инструмента Глубокого обучения в ArcGIS Pro 2. 5, который опирается на структуры глубокого обучения, такие как TensorFlow, Keras или CNTK. Чтобы установить эти библиотеки глубокого изучения, вы клонируете среду Python по умолчанию с помощью командной строки Python. Вы можете узнать больше о наборе инструментов Глубокого обучения ArcGIS Pro и процессе установки сред глубокого обучения в документации.

  1. При необходимости сохраните свой проект и закройте ArcGIS Pro.
  2. На рабочем столе найдите и запустите командную строку Python от имени администратора.

    Командная строка Python была загружена при установке ArcGIS Pro, поэтому она автоматически запускает файл инициализации propy.bat. Этот файл, который запускается вместо python.exe, распознает активную среду conda вашего приложения и позволяет запускать автономные сценарии с использованием этой среды.

    Для этого проекта вам нужно создать новую среду с именем deeplearning. Среда по умолчанию в ArcGIS Pro доступна только для чтения, поэтому вы будете клонировать ее для внесения изменений.

  3. Запустите следующую команду, чтобы создать новую среду conda путем клонирования среды ArcGIS Pro по умолчанию:
    conda create -n deeplearning –-clone arcgispro-py3

    Процесс клонирования может занять несколько минут. Клонированные среды хранятся в папке envs по адресу %LOCALAPPDATA%\Esri\conda\envs\. Системная переменная %LOCALAPPDATA% является заменой для C:\Users\YourUserFolderName\AppData\Local\.

  4. После создания новой среды запустите следующие команды, чтобы изменить вашу директорию на эту папку:
    cd C:\Program Files\ArcGIS\Pro\bin\Python\envs\deeplearning

    Если ваша установка ArcGIS Pro не находится в папке Program Files, вы должны использовать вместо нее путь установки. Существует несколько папок по умолчанию, в которые могут быть клонированы среды Python. Они включают \AppData\Local\ESRI\conda\envs, и \ArcGIS\Pro\bin\Python\envs, и могут варьироваться в зависимости от предыдущей активной среды.

  5. Выполните следующую команду, чтобы активировать новую среду и обновить путь к файлу в соответствии с тем, где вы сохранили клонированную среду:

    Это может занять несколько минут. По завершении процесса активации имя активной среды отображается в скобках перед расположением папки. Активация новой среды означает, что все сделанные вами изменения происходят только в выбранной среде. При выполнении нескольких проектов, в которых требуются разные пакеты или разные версии пакетов, это важно. Теперь вы установите пакеты, необходимые для запуска модуля arcgis.learn.

  6. Запустите следующие команды по одной для установки зависимостей пакета глубокого обучения:
    conda install tensorflow-gpu=1.14.0
    conda install keras-gpu=2.2.4
    conda install scikit-image=0.15.0
    conda install Pillow=6.1.0
    conda install fastai=1.0.54
    conda install pytorch=1.1.0
    conda install libtiff=4.0.10 --no-deps

    Некоторые пакеты потребуют от вас подтверждения установки. При появлении запроса введите y и нажмите Enter.

  7. Используйте команду proswap, чтобы установить среду проекта ArcGIS Pro в вашу среду.deeplearning.

    Теперь у вас есть среда conda со всеми библиотеками, необходимыми для работы инструментов глубокого обучения.

  8. Закройте командную строку, затем снова откройте ваш проект CoconutHealth.

    Необходимо обновить проект, чтобы разрешить обновление новых параметров среды. Перед началом процесса обучения модели глубокого обучения вы будете использовать Менеджер пакета Python, чтобы подтвердить, что среда deeplearning активна в ArcGIS Pro.

  9. На ленте щелкните вкладку Проект и выберите Python..

    Открывается Менеджер пакета Python. Если вы ранее не использовали разные среды в ArcGIS Pro, среда по умолчанию, arcgispro-py3, активна. Среды, созданные и активированные в командной строке, сохраняются только в этом экземпляре, если только вы не установите их как активные в ArcGIS Pro.

  10. Для Параметров среды проекта, убедитесь, что среда deeplearning активна.

    Теперь вы будете использовать инструмент Тренировка модели глубокого обучения, чтобы создать файл определения модели Esri (.emd), отформатированный для чтения инструментами геообработки ArcGIS, такими как Выявить объекты при помощи глубокого обучения.

Тренировка модели глубокого обучения

Инструмент геообработки Тренировка модели глубокого обучения использует чипы изображений, которые вы пометили, чтобы определить, какие комбинации пикселов в данном изображении представляют пальмы. В процессе обучения создается файл определения модели Esri (.emd), который может использоваться другими инструментами глубокого обучения в ArcGIS. Вы заполняете файл .emd, а затем используете инструмент Выявить объекты при помощи глубокого обучения, чтобы идентифицировать пальмы на изображении.

  1. На ленте щелкните вкладку Анализ. В группе Геообработка щелкните Инструменты.
  2. На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Тренировка модели глубокого обучения.
  3. Для Входных обучающих данных, перейдите в папку ImageChips, которую вы сохранили в папке проекта CoconutHealth.

    В папке ImageChips содержатся две папки, два текстовых файла, .json и файл .emd, которые созданы инструментом Экспорт обучающих данных для глубокого обучения. Файл esri_model_definition.emd – это шаблон, который будет заполнен специалистом по данным, обучившим модель, информацией, такой как среда глубокого обучения, файловый путь к обученной модели, имена классов, тип модели и спецификации изображения, использованные при обучении. Файл .emd – это мост между обученной моделью и ArcGIS Pro.

  4. Для Выходной модели создайте папку в папке проекта CoconutHealth и назовите ее PalmDetection_25_SSD.

    Это имя содержит информацию о параметрах, которые вы будете использовать для обучения модели. 25 — это количество эпох, которые вы будете использовать, а SSD обозначает Single Shot Detector, тип модели, который вы будете использовать.

  5. Для Max Epochs введите 25.

    Эпоха – это полный цикл набора обучающих данных. В течение каждой эпохи обучающий набор данных, который вы сохраняли в папке ImageChips, будет передан вперед и назад через нейронную сеть один раз. Значение по умолчанию равно 20.

  6. Разверните Параметры модели и убедитесь, что Тип модели установлен на Single Shot Detector.

    Тип модели будет определять алгоритм глубокого обучения и нейронную сеть, которые вы будете использовать для обучения вашей модели. В этом случае вы используете метод Single Shot Detector, потому что он оптимизирован для обнаружения объектов.

  7. Примите остальные параметры.

    Аргументы модели, значения параметров, используемые для обучения модели, варьируются в зависимости от выбранного типа модели и могут настраиваться. Для получения дополнительной информации о выборе аргументов модели см. документацию Тренировать модель глубокого обучения.

    В зависимости от вычислительной мощности вашего компьютера, запуск этого инструмента может занять некоторое время. Чтобы немедленно приступить к этому уроку, загрузите предварительно обученный файл PalmDetection_25_SSD и перейдите к следующему разделу.

  8. Щелкните Выполнить.

Выявление пальм

Основная часть работы по извлечению объектов из изображений – это подготовка данных, создание обучающих выборок и обучение модели. Теперь эти шаги выполнены и вы примените обученную модель для обнаружения пальмовых деревьев на снимке. Обнаружение объекта – это процесс, который обычно требует нескольких тестов для достижения наилучших результатов. Есть несколько параметров, которые вы можете изменить, чтобы позволить вашей модели работать лучше. Чтобы быстро проверить эти параметры, вы попытаетесь обнаружить деревья на небольшом фрагменте изображения. Как только вы будете удовлетворены результатами, вы расширите инструменты обнаружения до полного изображения.

  1. На панели Геообработка, найдите и откройте инструмент Выявить объекты при помощи глубокого обучения.

    Этот инструмент вызывает сторонний Python API глубокого обучения и использует определенную растровую функцию Python для обработки изображения.

  2. Для инструмента Выявить объекты при помощи глубокого обучения введите следующие параметры:
    • Для Входного растра выберите Kolovai Palms.
    • Для Выходные выявленные объекты введите CoconutTrees.
    • Для Определения модели, перейдите к PalmDetection_25_SSD.emd (загружается с данными урока, расположенным в C:\DeepLearning\Data) или к файлу .emd, который был создан с помощью инструмента Тренировать модель глубокого обучения.
    • Padding: 0
    • Threshold: 0.5
    • nms_overlap: 0.6
    • Для Размера пакета введите 1.
    • Включите опцию Не максимальное подавление.
    • Для Коэффициента максимального перекрытия введите 0.6.

    В окне инструмента появятся дополнительные аргументы, благодаря информации обученной модели. Специалист по обработке и анализу данных, который предоставил вам модель, должен предоставить рекомендации для каждого аргумента. Об аргументах предоставляется дополнительная информация, если вы хотите поэкспериментировать с другими значениями. В противном случае, сохраните настройки по умолчанию.

    Аргумент threshold – это пороговое значение достоверности: насколько велика должна быть достоверность, чтобы отметить объект как пальму? Это число можно настроить для достижения желаемой точности.

    При выполнении свертки изображений в сверточном моделировании нейронных сетей вы существенно сокращаете данные, а пикселы на краю изображения используются гораздо меньше во время анализа, по сравнению с внутренними пикселами. По умолчанию параметр padding равен нулю 0, а параметр padding, равный 1, означает, что к внешним краям изображения добавляется дополнительная граница из пикселов, каждый со значением 0. Это сокращает потерю информации из корректных пикселов на краях и сокращений. Можете измените параметр на 1 или 2, чтобы увидеть эффект.

    Коэффициент максимального перекрытия (также отображается в аргументах Python как nms_overlap) контролирует степень пересечения каждого объекта. Параметр появляется дважды из-за аргументов, указанных в файле .emd, но не всегда добавляется. Меньшее число для этого аргумента будет указывать, что объекты не могут перекрываться, чтобы считаться отдельными элементами. Параметр batch_size задает количество выборок, которое будет использовано для обучения сети в каждой итерации обучения. Например, если имеется 1 000 обучающих выборок (кусочков изображений), а размер пакета (batch size) равен 100, первые 100 обучающие выборки будут обучать нейронную сеть. В следующей итерации будут использоваться следующие 100 и т.д. В зависимости от объема памяти, имеющейся на вашем компьютере, вы можете увеличить этот параметр, хотя обучение следует проводить только в идеальных квадратных пакетах. Например, вы можете использовать пакет 4, 9, 16 и далее.

    Выполнение инструмента для полного изображения может занять некоторое время, так что если вы хотите поэкспериментировать с другими параметрами, измените экстент обработки на меньшую область.

  3. Приблизьтесь к масштабу 1:500 где-нибудь на снимке.
  4. Щелкните вкладку Параметры среды в инструменте Выявить объекты при помощи глубокого обучения. Измените Экстент на Текущий экстент отображения.
  5. Щелкните Запустить.
  6. Попробуйте изменить параметры, чтобы увидеть, улучшается ли ваша модель. Как только вы будете удовлетворены результатами в меньшем масштабе, измените степень обработки обратно на Default, чтобы обработать все изображение.
  7. Щелкните Запустить.

    Выполнение инструмента займет несколько минут, в зависимости от используемого аппаратного обеспечения: CPU, GPU или RAM.

  8. Сохраните проект.

Инструменты глубокого обучения в ArcGIS Pro зависят от обученной модели от специалиста по изучению и анализу данных и функций вывода, которые поставляются с пакетом Python для стороннего программного обеспечения для моделирования глубокого обучения. На следующем уроке вы примените растровые функции для получения оценки состояния здоровья для каждого дерева в изучаемой области.


На предыдущем уроке вы использовали модель глубокого обучения для извлечения пальмовых деревьев на снимке. На этом уроке вы используете этот же снимок для оценки здоровья растительности при помощи вычисления индекса здоровья растительности.

Для получения сведений о здоровье растительности вы вычислите Индекс устойчивости к видимой атмосфере (VARI), который был разработан как косвенный показатель индекса листовой поверхности (LAI) и доли растительности (VF), используя только значения отражения от видимой длины волны:

(Rg - Rr) / (Rg + Rr - R(Rg - Rb))

где Rr, Rg и Rb – значения отражения для красного, зеленого и синего каналов соответственно (Gitelson et al. 2002).

Обычно для оценки состояния здоровья растительности используются значения отражения и в видимых, и в ближнем инфракрасном (NIR) диапазонах длин волн, как для Стандартизованного индекса различий растительного покрова (NDVI). Но растровые данные для пальм Коловаи, скачанные из OpenAerialMap, – это многоканальное изображение с 3 каналами, все в видимом электромагнитном спектре, поэтому вы будете использовать VARI.

Вычисление VARI

Для измерения VARI в качестве входных данных необходимы три канала растра Пальмы Коловаи. Для вычисления VARI вы примените растровую функцию Арифметика каналов. Растровые функции работают быстрее инструментов геообработки, так как они не создают новые наборы растровых данных. Вместо этого они выполняют анализ в реальном времени по пикселам, по мере перемещения и масштабирования.

  1. Если необходимо, откройте проект CoconutHealth в ArcGIS Pro.
  2. На ленте щелкните вкладку Изображения. В группе Анализ щелкните Функции растра.
  3. На панели Растровые функции найдите и выберите растровую функцию Арифметика каналов.

  4. В Свойствах Арифметики каналов задайте следующие параметры и щелкните Создать новый слой:
    • Для Растр выберите растровый слой Пальмы Коловаи.
    • Для Метод выберите VARI. В функции для формулы требуется указать индекс каналов, соответствующий входным каналам. Параметр Входные данные под полем для Индексов каналов показывает Red Green Blue, поэтому вы предоставите номера индексов каналов в соответствующем порядке: Red, Green и Blue. Проверьте, что между индексами есть пробел.
    • Для Индекс каналов введите 1 2 3.

    Слой VARI добавлен на панель Содержание как Арифметики каналов_Пальмы Коловаи. Перемещаясь и масштабируя снимок, можно увидеть объекты береговой линии, дорог, зданий и полей.

  5. На панели Содержание убедитесь, выбран слой Арифметики каналов_Пальмы Коловаи.
  6. На ленте щелкните контекстную вкладку Оформление.
  7. В группе Отображение раскройте ниспадающее меню Тип растяжки и выберите Средне-квадратичное отклонение.

  8. На панели Содержание дважды щелкните Арифметики каналов_Пальмы Коловаи и переименуйте его в VARI.

Извлечение VARI для кокосовых пальм

Наличие растрового слоя, показывающего VARI, пригодиться, но не дает места для необходимых действий. Чтобы выяснить, какие деревья требуют внимания, необходимо знать среднее значение VARI для каждого отдельного дерева. Для того, чтобы найти среднее значение VARI для каждого дерева, вы извлечете лежащее в основе среднее значение VARI и присвоите ему символы, чтобы увидеть, какие деревья здоровы, а каким требуется помощь.

Сначала вы конвертируете полигоны объектов в круги, чтобы представить пальмы.

  1. На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Объект в точку. Введите следующие параметры и щелкните Запустить:
    • Для Входные объекты выберите слой CoconutTrees.
    • Для Выходной класс объектов введите CoconutTrees_Points.

    Вы получили класс точечных объектов – центроидов каждого выявленного полигона. Если приблизиться к различным местоположениям и применить инструмент Измерить, можно увидеть, что средний радиус пальмовых деревьев составляет приблизительно 3 метра.

  2. На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Буфер.
  3. Укажите следующие параметры и щелкните Запустить:
    • Для Входные объекты выберите CoconutTrees_Points.
    • Для Выходной класс объектов выберите PalmTreesBuffer.
    • Для Расстояние выберите 3 метра (проверьте, что значение задано в Линейных единицах).

    Вы получили класс полигональных объектов, изображающий местоположение и общую форму верхушек каждой пальмы.

  4. На панели Содержание выключите слои VARI, CoconutTrees и CoconutTrees_Points.

    Далее вы извлечете среднее значение VARI для каждого полигона.

  5. На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Зональная статистика в таблицу.
  6. В инструменте Зональная статистика в таблицу введите следующие параметры и щелкните Запустить:
    • Для Входные векторные или растровые данные зон выберите PalmTreesBuffer.
    • Для Поле зоны выберите ORIG_FID.
    • Для Входной растр значений выберите VARI.
    • Для Выходная таблица введите MeanVARI_per_Palm.
    • Включите опцию Игнорировать значение NoData при вычислениях.
    • Для Тип статистики выберите Среднее.

    Указание для Поля зоны ORIG_FID обеспечит получение статистики для каждого отдельного дерева. Этот атрибут является уникальным идентификатором из исходного слоя CoconutTrees .

    Внизу панели Содержание добавится выходная таблица. Если ее открыть, вы увидите исходное значение FID и столбец с названием MEAN, содержащий среднее значение VARI. Вы присоедините эту таблицу к слою PalmTreesBuffer, чтобы получить класс объектов и со значением Confidence, и средним VARI, для каждого выявленного дерева.

  7. На панели Геообработка найдите и откройте инструмент Соединение полей.
  8. В инструменте Соединение полей введите следующие параметры и щелкните Запустить:
    • Для Входная таблица выберите PalmTreesBuffer.
    • Для Входное поле соединения выберите ORIG_FID.
    • Для Соединяемая таблица выберите MeanVARI_per_Palm.
    • Для Выходное поле соединения выберите ORIG_FID.
    • Для Соединяемые поля выберите MEAN.

    Слой PalmTreesBuffer теперь получил присоединенное поле с именем MEAN. Вы переименуете его и присвоите символы, чтобы данные стали понятны.

  9. На панели Содержание дважды щелкните PalmTreesBuffer и переименуйте его в PalmTreesVARI.
  10. На ленте во вкладке Оформление в группе Отображение щелкните Символы.
  11. Под Основные символы выберите Градуированные цвета.

  12. Для Поля выберите MEAN.
  13. Если необходимо, для Метод выберите Естественные границы и задайте4 для Классы.
  14. Для Цветовой схемы щелкните ниспадающее меню, отметьте Показать все и Показать названия. Прокрутите выберите схему Красно-желто-зеленый (4 класса).

  15. В Классах щелкните каждую подпись и переименуйте классы сверху вниз следующим образом: Необходима инспекция, Ухудшение здоровья, Среднее и Здорово.

    Теперь вы получили карту с классами объектов, показывающую местоположение, здоровье и достоверность модели для каждого пальмового дерева на снимке.

  16. Сохраните проект.

Дополнительное задание: Назначение полевых задач и мониторинг процесса выполнения проекта

Одним из преимуществ использования ArcGIS Pro для извлечения объектов и анализа снимков является то, что его можно интегрировать со всей платформой ArcGIS. На последнем уроке вы использовали инструменты глубокого обучения в ArcGIS Pro для идентификации кокосовых пальм на снимке. Пальмовые деревья можно сохранить как объекты в классе объектов, который подходит для использования в ГИС GIS. Для продолжения рабочего процесса можно опубликовать результаты в облаке, настроить шаблон веб-приложения для проведения контроля качества, назначить задачи по инспекции деревьев полевым рабочим и отслеживать выполнение при помощи операционная панели.

Публикация на ArcGIS Online

Для того, чтобы использовать настраиваемые приложения с вашими данными, необходимо опубликовать данные о пальмах как сервис объектов в ArcGIS Online или ArcGIS Enterprise. В ArcGIS Pro щелкните правой кнопкой слой PalmTreesVARI на панели Содержание и выберите Общий доступ, а затем – Опубликовать как веб-слой. Он будет опубликован в вашей учетной записи ArcGIS Online.

Более подробно о публикации сервиса объектов.

Использование шаблонов приложений для просмотра точности глубокого обучения

Инструменты глубокого обучения предоставляют результаты с точностью, пропорциональной точности обучающих выборок и качеству обученной модели. Другими словами, результаты не всегда совершенны. Вы можете оценить качество результатов модели, проверив ее через деревья, где величина Confidence, сохраненная в результатах глубокого обучения, меньше заданного значения. Вместо того, чтобы приближаться к каждой записи при помощи фильтра атрибутов в ArcGIS Pro, настраиваемый шаблон веб-приложения Image Visit позволит быстро просмотреть точность результатов в веб-приложении.

Более подробно о приложении Image Visit.

Применение Workforce for ArcGIS для выполнения полевой проверки

Workforce for ArcGIS – мобильное приложение, которое использует местоположения объектов для координирования работы полевых сотрудников. Можно использовать приложение Workforce для назначения задач участникам вашей организации, чтобы все деревья со значением VARI, указанным как Необходима инспекция, были назначены кому-либо из полевых работников, проверены и отмечены предлагаемым лечением.

Более подробно о Workforce for ArcGIS.

Применение Operations Dashboard для мониторинга выполнения работ

Наконец, вы можете отслеживать ход выполнения заданий, отправленных в вашем проекте Workforce for ArcGIS с помощью Operations Dashboard for ArcGIS. Operations Dashboard for ArcGIS – настраиваемое веб-приложение, которое предоставляет визуализацию и аналитику для оперативного просмотра людей, служб и задач в реальном времени.

Более подробно о начале работы с Operations Dashboard.

На этом уроке вы получили снимки с БПЛА из открытого источника данных и создали на снимке обучающие выборки пальмовых деревьев. Эти кусочки изображений были переданы специалисту по изучению и анализу данных и применены для обучения модели глубокого обучения для извлечения примерно 11 000 пальм на снимке.

Вы узнали о глубоком обучении и анализе изображений, а также о настраиваемых приложениях на платформе ArcGIS. Если у вас имеется снимок и знания о моделях глубокого обучения, этот рабочий процесс можно применять для множества задач. Например, эти инструменты можно применять для изучения результатов повреждения сооружений при природных катастрофах, количестве транспорта в городских территориях или поиска антропогенных сооружений рядом с зонами геологического риска.

You can find more lessons in the Learn ArcGIS Lesson Gallery.


Трансгендерность исключили из всемирного списка психических расстройств

Автор фото, Getty Images

Всемирная организация здравоохранения утвердила новое издание Международной классификации болезней. В нем трансгендерность рассматривается не как психическое расстройство, а как вопрос, связанный с «сексуальным здоровьем».

Представители правозащитной организации Human Rights Watch считают это важным шагом в борьбе за свободу трансгендеров по всему миру.

Последнее издание Международной классификации болезней (МКБ-11), изначальное обнародованное год назад, определяет трансгендерность как несовпадение гендерной принадлежности человека с полом, определенным при рождении.

В предыдущей версии (МКБ-10) трансгендерность считалась расстройством идентичности и рассматривалась в рамках «психических и поведенческих расстройств».

Автор фото, Getty Images

«У нас появилось лучшее понимание того, что это не вопрос психического здоровья. Пока трансгендерность оставалась в разделе психических расстройств, это поддерживало стигматизацию в обществе», — заявила эксперт ВОЗ по репродуктивному здоровью Лейл Сэй.

Представитель Human Rights Watch Грэм Рид призвал правительства всех стран провести скорейшие реформы национальных систем здравоохранения и принять законы, чтобы избавиться от этого «устаревшего диагноза».

Комментарий корреспондента Би-би-си по гендерным вопросам и вопросам идентичности Меги Мохан

Решение ВОЗ перестать рассматривать трансгендерность как психическое расстройство вызвало тихую радость, но при этом еще больше вопросов среди тех, кто наблюдает за дискуссией об идентичности.

Во-первых, что это будет на самом деле означать в практическом смысле?

Принесет ли эта мера больше свободы трансгендерным людям во всем мире — особенно в странах, где активисты заявляют о неверных диагнозах и запугивании со стороны медицинского персонала при обсуждении гендерной идентичности?

Поможет ли этот шаг устранить стигматизацию маргинализированных сообществ, в отстутствие дополнительных ресурсов на изменение отношения к трансгендерам?

Кроме того, для описания трансгендерных людей ВОЗ все еще использует термин «гендерное несоответствие» (желание иметь гендер, отличающийся от назначенного при рождении).

Эти формулировки важны, особенно когда дело касается гендера. Именно из-за термина несоответствия, или «неуместности», некоторые активисты обвиняют ВОЗ в недостаточно прогрессивных взглядах.

Были и претензии к другим разделам МКБ. Более 50 организаций подписали совместное заявление, в котором осудили ВОЗ за то, что она определяет вариации в половом развитии как «расстройства полового развития».

группы здоровья детей | ЮУГМУ, Челябинск

Группы здоровья в структуре комплексной оценки состояния здоровья детей.

Группу здоровья определяет педиатр, учитывая осмотры специалистов. При  исследовании состояния здоровья ребенка учитываются в качестве основополагающих следующие критерии:

I критерий    – наличие или отсутствие отклонений в раннем онтогенезе,

II критерий   – уровень физического развития и степень его гармоничности,

III критерий  – уровень нервно–психического развития,

IV критерий  – резистентность организма,

V  критерий  – функциональное состояние органов и систем,

VI критерий  – наличие или  отсутствие хронических болезней или врожденных пороков развития.

 

Первая (I) группа здоровья объединяет детей, не имеющих отклонений по всем избранным  для оценки критериям здоровья, не болевших или редко болевших за период наблюдения, имеющих отставание в нервно–психическом развитии не более чем на 1 эпикризный срок, а также детей, имеющих единичные морфологические отклонения (аномалии  ногтей, деформация  ушной раковины и др. ), не влияющие на состояние здоровья ребенка и не требующие коррекции.

 

Вторую (II) группу здоровья составляют также здоровые дети, но имеющие «риск»  формирования хронических заболеваний. В раннем возрасте принято выделять 2 подгруппы среди детей со II группой здоровья.

IIA “угрожаемые дети”, имеющие отягощенный биологический, генеалогический или социальный анамнез, но не имеющие отклонений по всем остальным критериям здоровья.

II–Б группа “риска” – дети, имеющие некоторые функциональные и морфологические изменения, часто болеющие дети (4 и более раз в год), дети с аномалиями конституции и другими отклонениями в состоянии здоровья.

 

Для отнесения детей раннего и дошкольного возраста ко II группе здоровья можно использовать перечень следующих основных отклонении в развитии и состоянии здоровья:

—   ребенок от многоплодной беременности,

—   недоношенность, переношенность, незрелость,

—   перинатальное поражение ЦНС,

—   внутриутробное инфицирование,

—   низкая масса тела при рождении,

—   избыточная масса тела при рождении (более 4 кг),

—   рахит (начальный период, 1-я степень, остаточные явления),

—   гипотрофия 1-й ст. ,

—   дефицит или избыток массы тела 1-й и  II-й степени,

—   аномалии конституции (экссудативно–катаральный, лимфатико-гипопластический, нервно–артритический диатезы),

—   функциональные изменения сердечно–сосудистой системы, шумы функционального характера, тенденция к понижению или повышению АД, изменение ритма и частоты пульса, неблагоприятная реакция на функциональную пробу с мышечной нагрузкой,

—   частые острые заболевания, в т.ч. респираторные,

—   понижение содержания гемоглобина в крови до нижней границы нормы, угроза анемии,

—   тимомегалия,

—   дисфункция ЖКТ – периодические боли в животе, нарушение аппетита и др.,

—   вираж туберкулиновых проб,

—   состояние реконвалесценции «после перенесенных острых инфекционных и неинфекционных заболеваний с длительным нарушением общего самочувствия и состояния (в т.ч. острой пневмонии, болезни Боткина, острых нейроинфекций и др.),

—   состояние после неотложных хирургических вмешательств.

 

Третья (III) группа здоровья объединяет больных детей с наличием  хронических  болезней или врожденной патологии в состоянии компенсации, т.е. с редкими, нетяжелыми по характеру течения обострениями хронического заболевания без выраженного нарушения общего самочувствия и поведения, редкими   интеркуррентными   заболеваниями,   наличием функциональных отклонений только одной, патологически измененной системы или органа (без клинических проявлений функциональных отклонений других органов и систем).

 

Четвертая (IV) группа включает в себя детей с хроническими болезнями, врожденными пороками развития в состоянии субкомпенсации, которое определяется наличием функциональных отклонений не только патологически измененного органа, системы, но и других органов и систем, с частыми обострениями основного заболевания с нарушением общего состояния и самочувствия после обострения, с затяжными реконвалесцентными периодами после интеркуррентного заболевания.

 

Пятая (V) группа – дети с тяжелыми хроническими заболеваниями, тяжелыми врожденными пороками развития в состоянии декомпенсации, т.е. угрожаемые по инвалидности  или инвалиды.

 

При отнесении детей ко  2 – 5 группам здоровья не обязательно  наличие  отклонений  по всем критериям здоровья, достаточно по одному из них, но может быть и по нескольким. Группа здоровья определяется по самому тяжелому отклонению или диагнозу.

 

 

 

Сроки расследования несчастных случаев на производстве

Сроки расследования несчастного случая установлены ст. 229.1 ТК РФ и п. 19 Положения о расследовании несчастных случаев и зависят от тяжести полученных работником повреждений.

Степень тяжести повреждений определяется на основании Приложения к Приказу Минздравсоцразвития России от 24.02.2005 N 160.

По указанному Приложению несчастный случай может быть признан тяжелым или легким. Эта информация отражается в медицинском заключении, составленном медицинским учреждением, куда после несчастного случая был направлен или самостоятельно обратился работник. Работодатель может получить такое заключение, направив в медучреждение соответствующий запрос (Приложение N 3, утвержденное Приказом Минздравсоцразвития России от 15.04.2005 N 275).

В зависимости от тяжести повреждений срок расследования несчастного случая может составить (ст. 229.1 ТК РФ, п. 19 Положения о расследовании несчастных случаев):

— три дня, если один или несколько пострадавших получили легкие повреждения здоровья;

— 15 дней, если один или несколько пострадавших получили тяжелые повреждения здоровья либо есть погибшие;

— один месяц со дня поступления заявления пострадавшего (доверенного лица), если он не сообщил о несчастном случае сразу или утратил трудоспособность спустя какое-то время.

Важно! Срок расследования следует исчислять в календарных днях, начиная со дня издания приказа об образовании комиссии по расследованию несчастного случая (п. 19 Положения о расследовании несчастных случаев).

Важно! Срока давности для расследования несчастного случая, произошедшего с работником на производстве, нет. Следовательно, если работник сообщит работодателю о полученной им травме только после того, как сам обратится в больницу или даже по окончании временной нетрудоспособности, отказать ему в расследовании несчастного случая работодатель не вправе.

В отдельных случаях срок расследования может быть продлен, но не больше чем на 15 дней (ч. 3 ст. 229.1 ТК РФ).

Срок расследования продлевают при следующих условиях (ч. 3 ст. 229.1 ТК РФ, п. 19 Положения о расследовании несчастных случаев):

1) необходимо дополнительно проверить обстоятельства несчастного случая;

2) требуется получить медицинское заключение и другие медицинские документы;

3) необходимо провести медицинскую, техническую или иную экспертизу;

4) необходимо привлечь органы дознания, следствия, суд;

5) место происшествия находится в труднодоступном или отдаленном районе (например, на буровой платформе на шельфе моря, за границей и т. п.).

Решение о продлении срока расследования принимает председатель комиссии по расследованию несчастного случая (ч. 3 ст. 229.1 ТК РФ). 

Важно! Если завершить расследование несчастного случая в установленные сроки невозможно, так как придется привлечь к рассмотрению его обстоятельств экспертные организации, органы дознания, следствия или суд, то решение о продлении срока расследования принимается по согласованию с этими организациями, органами либо с учетом принятых ими решений (ч. 2 ст. 229.1 ТК РФ).

Важно! Если по объективным причинам завершить расследование в установленный срок невозможно, председатель комиссии обязан своевременно проинформировать пострадавшего или его доверенных лиц о причинах задержки сроков расследования (п. 20 Положения о расследовании несчастных случаев).

Изменение и согласование сроков расследования целесообразно оформлять письменно, с регистрацией входящей и исходящей корреспонденции. Если возникнут разногласия по вопросам расследования (ст. 231 ТК РФ), работодателю, возглавляющему комиссию по расследованию, это позволит избежать возможных обвинений в затягивании процесса.

На практике продление срока расследования оформляют приказом, в котором рекомендуется указать:

— причины продления срока расследования,

— дату окончания расследования.

Несоответствие периода расследования несчастного случая, указанного в акте, срокам расследования, установленным ч. 1, 2, 3 ст. 229.1 ТК РФ, является нарушением трудового законодательства. За такое нарушение предусмотрена административная ответственность по ст. 5.27 КоАП РФ.

Классификация групп здоровья при диспансеризации взрослых и детей

Диспансеризация представляет собой комплексный медицинский осмотр населения, предназначенный для выявления заболеваний и факторов риска, а также общей оценки состояния здоровья граждан РФ, включающий в себя: осмотр пациентов, проведение лабораторных исследований, пропаганду здорового образа жизни и привлечение внимания граждан к состоянию здоровья своего организма.

Лица до 18 лет проходят диспансеризацию ежегодно, а основная часть взрослого населения – один раз в три года, начиная в установленные возрастные периоды (21, 24, 27 и т.д. до 39) и ежегодно после 40 лет.

В данной статье мы рассмотрим какие группы здоровья выделяют по итогам диспансеризации взрослых и детей, и чем они различаются.

Группы здоровья для взрослого населения

Диспансеризация является основным мероприятием для исследования и мониторинга уровня здоровья взрослого населения. На основании сведений, полученных в результате прохождения диспансеризации, врач или фельдшер присваивает каждому гражданину группу здоровья в соответствии с требованиями и критериями, определенными в Приказе Минздрава РФ от 13 марта 2019 года N 124н «Об утверждении порядка проведения профилактического медицинского осмотра и диспансеризации определенных групп взрослого населения»

Нормативный акт выделяет четыре группы здоровья взрослого населения – 1, 2, 3а и 3б.

К I-ой категории относятся лица, не имеющие каких-либо хронических заболеваний, а также факторов риска развития таких заболеваний или имеются указанные факторы риска при низком или среднем абсолютном сердечно-сосудистом риске и которые не нуждаются в диспансерном наблюдении по поводу других заболеваний (состояний).

Результаты лабораторных обследований данной группы лиц находятся в пределах нормальных показателей. Как нетрудно догадаться, данная категория включает в себя граждан с наиболее благоприятным уровнем самочувствия.

По итогам диспансеризации для лиц этой категории проводят профилактические консультации и другие лечебно-оздоровительные мероприятия, имеющие своей основной целью пропаганду здорового образа жизни и соблюдение санитарно-гигиенических норм.

II группа

В данную категорию входят лица, не обладающие какими-либо хроническими заболеваниями, но находящиеся в зоне повышенного риска их приобретения. Кроме этого, сюда относят людей, имеющих предрасположенность к развитию сердечно-сосудистых заболеваний. Данная группа – самая обширная по своей численности, что связано с большим количеством факторов, негативно влияющих на организм человека (вредные привычки, неправильное питание, сидячий образ жизни, загрязнение климата и т.д.).

Эта категория граждан диагностируется путем проведения общепринятого стандартного обследования здоровья, а также дополнительных исследований отдельных рисков в случае наличия таковых.

К II группе здоровья относятся граждане, у которых не установлены хронические неинфекционные заболевания, но имеются факторы риска развития таких заболеваний

  • при высоком или очень высоком абсолютном сердечно-сосудистом риске,
  • а также граждане, у которых выявлено ожирение и (или) гиперхолестеринемия с уровнем общего холестерина 8 ммоль/л и более, и (или) лица,
  • курящие более 20 сигарет в день,
  • и (или) лица с выявленным риском пагубного потребления алкоголя и (или) риском потреблением наркотических средств и психотропных веществ без назначения врача, и которые не нуждаются в диспансерном наблюдении по поводу других заболеваний (состояний).

Граждане со II группой здоровья с высоким или очень высоким абсолютным сердечно-сосудистым риском подлежат диспансерному наблюдению врачом (фельдшером) отделения (кабинета) медицинской профилактики или центра здоровья, а также фельдшером фельдшерского здравпункта или фельдшерско-акушерского пункта, за исключением пациентов с уровнем общего холестерина 8 ммоль/л и более, которые подлежат диспансерному наблюдению врачом-терапевтом.

Гражданам со II группой здоровья при наличии медицинских показаний врачом-терапевтом назначаются лекарственные препараты для медицинского применения в целях фармакологической коррекции выявленных факторов риска.

III группа (а и б)

К группе III а относятся лица, страдающие хроническими неинфекционными заболеваниями (ХНИЗ), которые требуют диспансерного наблюдения и высококвалифицированной медицинской помощи. Основная масса граждан в этой категории – люди старше 40 лет, недуги которых напрямую связаны с возрастом и старением организма. Диспансеризация таких лиц проводится с целью вторичной профилактики, а именно предупреждения осложнений и обострений уже имеющейся болезни.

К категории III б относятся лица, у которых не выявлены ХНИЗы, но требующие установления диспансерного наблюдения или оказания специализированной, в том числе высокотехнологичной, медицинской помощи по поводу иных заболеваний, а также граждане с подозрением на наличие этих заболеваний, нуждающиеся в дополнительном обследовании.

Граждане с III а и III б группами здоровья подлежат диспансерному наблюдению врачом-терапевтом, врачами-специалистами с проведением профилактических, лечебных и реабилитационных мероприятий.

Группы здоровья для детей

Группы здоровья, выделяемые по итогам диспансеризации детского населения, значительно отличаются от аналогичных у взрослых. В первую очередь стоит сказать о том, что для классификации детей существует целых 5 категорий (в отличие от 3 у взрослых).

Такое количество связано с повышенной уязвимостью детского организма перед различными заболеваниями, из-за чего их диспансеризация требует большего внимания и тщательности, что в результате приводит к получению значительного количества информации для классификации на категории.

1 группа

К данной категории относят физически и психически здоровых малышей, обладающих высокой сопротивляемостью организма болезням. Они тоже могут иногда болеть, но в момент осмотра какие-либо патологии у них отсутствуют. Фактически, в 1-ую группу входят дети, которые совсем не болеют, но на практике таких детей встречается очень мало.

2 группа

Данная категория включает в себя детей, не страдающих хроническими заболеваниями, но обладающих при этом пониженным иммунитетом. Такие малыши могут несколько раз в год перенести острые инфекции, но не более того. Обычно их разделяют на несколько подгрупп по типу риска. Например, в категорию «А» входят дети с проблемной наследственностью, а в «Б» включены малыши, подверженные риску развития хронических заболеваний.

3 группа

К 3-ей категории относят детей, имеющих какое-либо хроническое заболевание. Однако пациентов данной категории отличает тот факт, что такая болезнь протекает в состоянии компенсации. Это значит, что, несмотря на наличие патологии, ребенок не сталкивается с тяжелыми последствиями либо обострениями болезни и может вести нормальный образ жизни.

4 группа

Данная категория здоровья обозначает детей с хроническими недугами в стадии субкомпенсации. В этом состоянии уже наблюдаются значительные ухудшения самочувствия, нарушение работы некоторых органов и сниженная сопротивляемость организма. Таким детям зачастую нужно постоянное лечение и реабилитация, при этом их заболевания чаще всего выражены в какой-то физической неполноценности, а нервно-психическое развитие находится в состоянии нормы.

5 группа

К данной категории относятся дети с серьезными хроническими болезнями в состоянии декомпенсации. Это дети-инвалиды с тяжелыми проблемами в развитии либо сниженными функциональными возможностями. Стоит отметить, что заболевания этой группы не всегда являются врожденными. Абсолютно здоровый ребенок после перенесенной болезни, операции или травмы может получить 5 группу. Такие дети практически всегда требуют постоянного надзора и помощи.

Заключение

Таким образом, группы здоровья представляют собой шкалу, по которой определяется состояние организма, как взрослого, так и ребенка.

Учитывая осмотры узких специалистов, группу здоровья определяет педиатр или терапевт, который в свою очередь осуществляет комплексную оценку состояния организма человека.

МКБ — МКБ-10-CM — Международная классификация болезней, (переход на МКБ-10-CM / PCS

Министерство здравоохранения и социальных служб (HHS) обязало все организации, подпадающие под действие Закона о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA), все должны перейти на новый набор кодов для электронных транзакций здравоохранения 1 октября 2015 г. .

Что это?

Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) санкционировала публикацию Международной классификации болезней 10-го пересмотра внешнего вида (МКБ-10), которая была внедрена для кодирования и классификации смертности на основании свидетельств о смерти в США.S. в 1999 году. США разработали клиническую модификацию (ICD-10-CM) для медицинских диагнозов на основе ICD-10 ВОЗ, а CMS разработала новую систему кодирования процедур (ICD-10-PCS) для стационарных процедур. ICD-10-CM заменяет ICD-9-CM, тома 1 и 2, а ICD-10-PCS заменяет ICD-9-CM, том 3.

Как это влияет на организации, не участвующие в программе HIPAA, и организации общественного здравоохранения?

Коды

ICD-9-CM в настоящее время являются краеугольным камнем классификации болезней, травм, обращений за медицинской помощью и стационарных процедур в условиях заболеваемости. Должностные лица общественного здравоохранения США на федеральном уровне, уровне штата и на местном уровне полагаются на получение данных в кодировке ICD-9-CM от организаций, подпадающих под действие HIPAA, для проведения многих мероприятий, связанных с заболеваниями. Программы CDC используют коды ICD-9-CM для проведения эпиднадзора (например, наблюдения за хроническими заболеваниями и травмами, обращением за медицинской помощью, нежелательными явлениями, связанными с оказанием медицинской помощи), для списков выявленных случаев для выявления случаев рака, подлежащих регистрации, и определенных врожденных дефектов и инвалидности, и предоставить файлы данных общего пользования для публичного анализа.Некоторые программы извлекают информацию из медицинских карт пациентов и присваивают коды, а одна программа CDC использует коды ICD-9-CM для возмещения претензий.

  • Основной пользователь кодов ICD включает медицинский персонал, такой как врачи и медсестры, а также медицинские кодировщики, которые присваивают коды ICD-9-CM дословной или абстрактной диагностической или процедурной информации и, таким образом, являются создателями кодов ICD. . Коды ICD-9-CM используются для различных целей, включая статистику, а также для выставления счетов и возмещения убытков.
  • Вторичный пользователь кодов МКБ-9-CM — это тот, кто использует уже закодированные данные из больниц, поставщиков медицинских услуг или планов медицинского страхования для проведения эпиднадзора и / или исследовательской деятельности. Общественное здравоохранение в значительной степени является вторичным пользователем закодированных данных.

Зачем менять?

Периодические пересмотры МКБ-9-КМ отражают изменения в области медицины и здравоохранения. В США МКБ-9-СМ используется с 1979 года, и он недостаточно надежен, чтобы удовлетворить потребности здравоохранения в будущем.Контент больше не является клинически точным и содержит ограниченные данные о состоянии здоровья пациентов и стационарных процедурах в больнице, количество доступных кодов ограничено, а структура кодирования слишком строгая. США не могут напрямую сравнивать данные диагностики заболеваемости с данными о смертности в штатах и ​​на национальном уровне, поскольку данные о смертности уже переведены в наборы кодов МКБ-10. Кроме того, большинство развитых стран уже перешли на наборы кодов МКБ-10, поэтому США не могут сравнивать U.Данные диагностики заболеваемости S. на международном уровне.

Наборы кодов ICD-10-CM / PCS улучшат качество данных для:

  • Отслеживание состояния здоровья населения (осложнения, анатомическая локализация)
  • Улучшенные данные для эпидемиологических исследований (тяжесть заболевания, сопутствующие заболевания)
  • Измерение результатов и оказание помощи пациентам
  • Принятие клинических решений
  • Выявление мошенничества и злоупотреблений
  • Разработка платежных систем / обработка претензий

Отличия кодового набора

Коды ICD-9-CM сильно отличаются от кодовых наборов ICD-10-CM / PCS:

  • В МКБ-10-PCS кодов процедур почти в 19 раз больше, чем в МКБ-9-CM, том 3
  • В МКБ-10-CM почти в 5 раз больше диагностических кодов, чем в МКБ-9-CM
  • В МКБ-10 вместо числовых категорий используются буквенно-цифровые.
  • Порядок некоторых глав был изменен, некоторые заголовки были переименованы, а условия сгруппированы иначе

Рисунок 1.Ключевые различия между наборами кодов ICD-9-CM и ICD-10-CM и ICD-10-PCS.

Срок перехода

Переход на наборы кодов ICD-10-CM / PCS вступит в силу 1 октября 2015 года, и все пользователи перейдут на новые наборы кодов в тот же день.

Для вторичных пользователей это означает, что данные, которые вы получаете, будут закодированы в ICD-10-CM / PCS, начиная с 1 октября 2015 года. Некоторые коды ICD-9-CM все еще будут циркулировать в системе для услуг, предоставленных до дата перехода.

Польза для общественного здравоохранения от новых кодовых наборов

Хотя переход на наборы кодов ICD-10-CM / PCS будет значительным изменением, новая система кодирования имеет значительные преимущества перед ICD-9-CM. Вот некоторые заслуживающие внимания преимущества:

Более простое сравнение данных о смертности и заболеваемости

В настоящее время США являются единственной промышленно развитой страной, все еще использующей коды МКБ-9-КМ для данных о заболеваемости, хотя мы уже перешли на МКБ-10 для оценки смертности. Это серьезно ограничивает прямое сравнение данных диагностики заболеваемости в США с данными о смертности штата и страны в США, а также ограничивает международную сопоставимость болезней. Когда США перейдут на наборы кодов МКБ-10 для заболеваемости и процедур, это позволит обеспечить более прямое сопоставление данных о заболеваемости в США с данными о смертности в США, а также позволит сравнивать данные о заболеваемости в США с международными данными о заболеваемости.

Повышенное качество данных

Детализация ICD-10-CM и ICD-10-PCS значительно улучшена по сравнению с ICD-9-CM и позволит более точно определять состояния здоровья.Он также предоставляет более точные данные для измерения и отслеживания использования медицинских услуг и качества ухода за пациентами.

  • Более высокий уровень детализации в новых наборах кодов включает латеральность, серьезность и сложность болезненных состояний, что позволит более точно идентифицировать и отслеживать конкретные состояния.
  • Терминология и классификация болезней теперь соответствуют новым технологиям и современной клинической практике.
  • В МКБ-10-CM гораздо более подробно описаны травмы, отравления и внешние причины, включая степень тяжести травм, а также то, как и где они произошли.Расширения также используются для предоставления дополнительной информации для многих кодов травм.
  • Триместр беременности обозначен кодами МКБ-10-CM в главе о беременности, родах и послеродовом периоде.
  • Послеоперационные коды расширены и теперь различают интраоперационные и послеоперационные осложнения.
  • Есть новые концепции, которых не было в МКБ-9-СМ, такие как недостаточная дозировка, группа крови, шкала комы Глазго и уровень алкоголя.

Классификации здоровья и терминология — Медицинский факультет

Международная классификация функционирования, инвалидности и здоровья (ICF) представляет собой основу и классификацию для описания и систематизации информации о функционировании и инвалидности.

Он был одобрен для использования Всемирной ассамблеей здравоохранения в 2001 году после обширных испытаний по всему миру с участием людей с ограниченными возможностями и людей из ряда соответствующих дисциплин.

МКФ объединяет основные модели инвалидности, признавая роль факторов окружающей среды, важность участия, а также актуальность связанных состояний здоровья.

МКФ была принята в качестве одной из социальных классификаций ООН и представляет собой подходящий инструмент для выполнения установленных международных мандатов в области прав человека, а также национального законодательства.

Скачать краткий обзор ICF (pdf, 145.3kb)

Зайдите на веб-страницу ICF или выполните поиск в браузере ВОЗ ICF

О ICF Australia

Поскольку многие австралийцы в настоящее время живут с длительной инвалидностью или хроническими заболеваниями, становится все более настоятельной необходимость того, чтобы исследователи, администраторы и специалисты работали с людьми с инвалидностью, чтобы понять и способствовать оптимальному участию.

МКФ предоставляет структуру и классификацию, которая предназначена для использования в широком диапазоне целей, людей, дисциплин и секторов и признана национальной и международной стандартной классификацией функциональности и инвалидности.

Присоединяйтесь к группе интересов ICF Australia

Группа интересов ICF Australia способствует пониманию и обучению ICF и ее использованию, обеспечивая форум для обсуждения, предоставляя ключевые образовательные ресурсы и платформу для спонсируемых сетью мероприятий.

Ключевые направления деятельности группы интересов ICF:

  • разработка практических инструментов и инициатив по повышению доступности и простоты использования ICF
  • использование ICF для получения знаний и улучшения политики, практики, услуг и жизни людей с ограниченными возможностями
  • предлагает улучшения в существующей МКФ, в том числе ее межкультурную значимость и применимость

Доступ к образовательным ресурсам ICF Australia

Свяжитесь с руководителем проекта ICF Australia, чтобы принять участие

Международная классификация функционирования, инвалидности и здоровья (ICF)

МКФ — это классификация состояний здоровья и связанных со здоровьем состояний детей и взрослых, разработанная Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) и опубликованная в 2001 году. Структура ICF может использоваться в межпрофессиональной совместной практике и в уходе, ориентированном на человека.

Написание функциональных целей с использованием ICF

Компоненты ICF

Структура ICF состоит из двух частей: Функционирование и инвалидность и Контекстные факторы . Эти части далее разбиваются следующим образом:

Функционирование и инвалидность включает:

  • Функции и структура тела — описывает фактическую анатомию и физиологию / психологию человеческого тела.
  • Активность и участие — описывает функциональный статус человека, включая общение, мобильность, межличностное взаимодействие, самообслуживание, обучение, применение знаний и т. Д.

Контекстные факторы включают:

  • Факторы окружающей среды — факторы, не зависящие от человека, такие как семья, работа, государственные учреждения, законы и культурные убеждения.
  • Личные факторы — включают расу, пол, возраст, уровень образования, стили преодоления и т. Д.Личностные факторы специально не кодируются в МКФ из-за большого разнообразия культур. Однако они включены в рамки, потому что, хотя они не зависят от состояния здоровья, они могут влиять на то, как человек функционирует.

Ключевые точки

  • МКБ (Международная классификация болезней и проблем, связанных со здоровьем) классифицирует болезни, МКФ рассматривает функционирование. Следовательно, их совместное использование позволит получить более полную картину здоровья людей и населения.
  • МКФ основана не на этиологии или «последствиях болезни», а как составляющая здоровья. Таким образом, хотя функциональный статус может быть связан с состоянием здоровья, знание состояния здоровья не позволяет прогнозировать функциональный статус.
  • Всемирная организация здравоохранения определяет «здоровье» как «полное физическое, умственное и социальное функционирование человека, а не просто отсутствие болезней». Согласно этому определению, функционирование согласно классификации МКФ является важным компонентом здоровья.
  • ICF описывает здоровье и связанные со здоровьем домены на стандартном языке.
  • Цели ICF включают:
    • Сбор статистических данных
    • Клинические исследования
    • Клиническое применение
    • Использование социальной политики
  • ICF заявлена ​​как основа для данной области как в «Объеме практики по патологии речи и языка» (2001 г.), так и в «Объеме практики по аудиологии» (2004 г.).

Классифицируйте ваше медицинское устройство | FDA

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) установило классификации примерно для 1700 различных универсальных типов устройств и сгруппировало их по 16 медицинским специальностям, называемым группами. Каждый из этих универсальных типов устройств отнесен к одному из трех нормативных классов в зависимости от уровня контроля, необходимого для обеспечения безопасности и эффективности устройства. Три класса и требования, которые к ним применяются:

Класс устройства и нормативные требования

1. Общие средства контроля класса I

  • С исключениями
  • Без исключений

2. Общие и специальные средства контроля класса II

  • С исключениями
  • Без исключений

3.Общий контроль класса III и предпродажное одобрение

Класс, к которому относится ваше устройство, определяет, среди прочего, тип представления / заявки на премаркетинг, необходимой для допуска FDA к рынку. Если ваше устройство относится к классу I или II и не является исключением, для маркетинга потребуется 510k. На все устройства, отнесенные к исключениям, распространяются ограничения по исключениям. Ограничения исключений для устройств описаны в 21 CFR xxx. 9, где xxx относится к частям 862-892.Для устройств класса III потребуется предварительная заявка на одобрение (PMA), если ваше устройство не является устройством с предварительными изменениями (на рынке до принятия поправок к медицинским устройствам в 1976 году или по существу эквивалентным такому устройству) и PMA не имеет был вызван. В этом случае выход на рынок будет 510k.

Классификация устройства зависит от предполагаемого использования устройства, а также от показаний к применению . Например, скальпель предназначен для разрезания тканей.Подмножество предполагаемого использования возникает, когда в маркировку устройства добавляется более специализированное указание, такое как «для выполнения разрезов в роговице». Показания к применению можно найти на этикетке устройства, но также могут передаваться устно во время продажи продукта. Обсуждение значения предполагаемого использования содержится в Программе 510 (k): Оценка существенной эквивалентности в предварительном уведомлении [510 (k)].

Кроме того, классификация основана на риске, то есть риск, который устройство представляет для пациента и / или пользователя, является основным фактором в классе, которому оно присвоено.К классу I относятся устройства с наименьшим риском, а к классу III — устройства с наибольшим риском.

Как указано выше, все классы устройств подлежат общему контролю. Общий контроль — это базовые требования Закона о пищевых продуктах, лекарствах и косметических средствах (FD&C), которые применяются ко всем медицинским устройствам классов I, II и III.


Как определить классификацию

Чтобы определить классификацию вашего устройства, а также указать, существуют ли какие-либо исключения, вам нужно найти номер нормативного документа, который является нормативным документом классификации для вашего устройства.Для этого есть два метода: перейти непосредственно к базе данных классификации и найти часть имени устройства или, если вам известна панель устройства (медицинская специальность), к которой относится ваше устройство, перейти непосредственно к списку для этой панели. и укажите свое устройство и соответствующие правила. Вы можете сделать выбор сейчас или продолжить чтение справочной информации ниже. Если вы продолжите читать, у вас будет еще один шанс побывать в этих местах.

Если вы уже знаете соответствующую панель, вы можете перейти непосредственно к CFR и найти классификацию для вашего устройства, прочитав список классифицированных устройств, или, если вы не уверены, вы можете использовать каталог ключевых слов в КЛАССИФИКАЦИИ КОДОВ ПРОДУКТА БАЗА ДАННЫХ.В большинстве случаев эта база данных будет определять правила классификации в CFR. Вы также можете проверить приведенные ниже правила классификации для получения информации о различных продуктах и ​​о том, как они регулируются CDRH.

Каждая классификационная панель в CFR начинается со списка устройств, отнесенных к этой панели. Каждое классифицированное устройство имеет связанный с ним семизначный номер, например, 21 CFR 880.2920 — Клинический ртутный термометр. Как только вы найдете свое устройство в начальном списке панели, перейдите в указанный раздел: в этом примере 21 CFR 880. 2920. В нем описывается устройство и указано, что оно относится к классу II. Точно так же в базе данных классификации в разделе «термометр» вы увидите несколько записей для различных типов термометров. Трехбуквенный код продукта FLK в базе данных клинического ртутного термометра также является классификационным номером, который используется в форме описания медицинского оборудования.

После того, как вы определили правильное правило классификации, перейдите к разделу «Что такое панели классификации» ниже и щелкните правильное правило классификации или перейдите на страницу поиска CFR.Некоторые устройства класса I освобождены от предварительного уведомления и / или части правил надлежащей производственной практики. Примерно 572 или 74% устройств класса I не подлежат предварительному уведомлению. Эти исключения перечислены в правилах классификации 21 CFR, а также собраны вместе в документе «Исключения для медицинских устройств».

Если вы хотите получить официальное определение или классификацию устройства от FDA, рассмотрите возможность подачи запроса 513 (g). Для получения инструкций о том, как подать запрос 513 (g), обратитесь к руководящему документу «FDA и отраслевые процедуры для требований раздела 513 (g) на информацию в соответствии с Руководящими указаниями Федерального закона о пищевых продуктах, лекарствах и косметических средствах (2012 г.)». Для получения дополнительной информации вы можете просмотреть учебный модуль CDRH Learn под названием 513 (g) Запросы информации (в разделе «Как изучить и продать свое устройство», подраздел «Классификация»).

Обратите внимание, что за запрос 513 (g) взимается абонентская плата. В соответствии с веб-страницей сборов с пользователей, для правомочных предприятий предусмотрена сниженная плата за «малый бизнес».Вы можете обратиться к веб-странице программы «Сниженные сборы за использование медицинских устройств: определение малого бизнеса» (SBD) для получения подробной информации, в том числе о критериях участия, процессе подачи заявки, руководстве по применению и ссылке на обучающие видеоролики CDRH Learn.


Описание устройства класса


Ресурсы для вас

UNSD — Классификационная деталь


Классификация функций здравоохранения (ICHA-HC)

Основная библиографическая информация

Статус:

Оперативный

Тип:

Подлежит определению

Образец цитирования:

ОЭСР / ВОЗ / Евростат (2011 г.), Система счетов здравоохранения: издание 2011 г., Издательство ОЭСР, Париж, Глава 5, стр.71-119. ISBN: 9789264116016 (PDF); 9789264116009 (печать) DOI: 10.1787 / 9789264116016-en

ISBN:

9789264116009

Сайт:

Хранитель:

Организация экономического сотрудничества и развития

Доступные форматы:

Печать, PDF

Год принятия:

НЕТ

Год публикации:

2011

Доступные языки (кроме английского):

НЕТ

Наличие:

Полностью доступен только на английском языке.

Цель классификации

Статистические области:

1,4 Здоровье

Назначение:

Группировка товаров и услуг здравоохранения по назначению; Перекрестная классификация этих групп с другими соответствующими классификациями учета здравоохранения; Создание показателей, таких как относительные доли затрат на профилактику / лечение, соотношение расходов на стационарное лечение и амбулаторное лечение, а также других показателей путем перекрестной классификации с финансовой или предоставленной информацией, например: частные расходы на группы товаров и услуг здравоохранения ( е.г. медицинские товары, оплачиваемые наличными средствами) или услуги по способу предоставления (например, в стационаре / амбулаторно).

Основные приложения:

Составление статистики расходов и финансирования здравоохранения и счетов здравоохранения в соответствии с руководством «Система счетов здравоохранения 2011» (SHA 2011). Классификация является неотъемлемой частью базовой системы бухгалтерского учета, предусмотренной SHA 2011.

Основные пользователи:

Составители счетов здравоохранения (в основном национальные статистические институты, министерства здравоохранения)

Методология

Объем:

Расходы на конечное потребление единиц-резидентов на товары и услуги здравоохранения

Классифицируемый концепт:

здоровье, товары, услуги

Статистических единиц:

транзакция

Основные принципы:

Естественное течение болезней и назначение товаров и услуг здравоохранения.

Связь с другими международными классификациями:

относится к:

Основные различия (объем, структура и концепции):

Классификация функций здравоохранения (ICHA-HC) — Европейская система интегрированной статистики социальной защиты (ESSPROS)

Классификация функций здравоохранения (ICHA-HC) и Классификация основных продуктов (CPC)

Структура классификации

Определение структуры:

Уровень:

Название уровня:

Формат кода:

Количество позиций:

Уровень 1

Уровень первой цифры

HC. 1

8 предметы

Уровень 2

Уровень второй цифры

HC.1.1

25 предметов

Уровень 3

Уровень третьей цифры

HC.1.1.1

14 предметов

Замечания:

Классификация также содержит следующие элементы Меморандума, которые не включены в приведенную выше таблицу: Элементы отчетности: состоят из 3 элементов уровня с первой цифрой (формат кода: HC.RI.2) и 9 элементов уровня второй цифры (формат кода: HC.RI.2.1) Элементы, относящиеся к здравоохранению: состоящие из 2 элементов уровня первой цифры (формат кода: HCR.1) и 2 элементов уровня второй цифры ( Формат кода: HCR.1.1)

Критерии определения уровней:

Категории первого уровня функциональной классификации направлены на распределение потребления здоровья в соответствии с типом потребностей потребителя (например, лечение, уход, профилактика и т. Д.). Категории, относящиеся к лечению, реабилитации и долгосрочному уходу (HC.1-HC.3) разбиваются на второй уровень классификации на основе подхода, основанного на режиме предоставления (MoP), который основан на конкретных организационных и технологических схемах потребляемых услуг. Выявленные категории MoP: стационар, дневной уход, амбулаторный уход и уход на дому.

Информация о редакции

Хронология редакций / версий классификации:

Год принятия:

Номер названия или версии:

Веб-сайт:

Официальное принимающее лицо:

ОЭСР, Евростат, ВОЗ

Координационный орган:

Группа международных счетов здравоохранения (ОЭСР, ВОЗ, Евростат)

Причина последней редакции:

Для уточнения, расширения и исправления предыдущей версии.

Основные изменения:

SHA 2011 предлагает более полный охват в рамках функциональной классификации в таких областях, как профилактика и долгосрочное лечение.

Подтверждающие документы

Доступный индекс кодирования:

Есть

Индекс Веб-сайт:

Доступные форматы:

Печать, PDF

Переписка с другими классификациями:

Классификация:

Таблица корреспонденции:

Классификация функций здравоохранения (ICHA-HC) — Европейская система интегрированной статистики социальной защиты (ESSPROS)

Классификация функций здравоохранения (ICHA-HC) и Классификация основных продуктов (CPC)

Учебные материалы и другие документы:

НЕТ

Контактная информация

Агентство / Офис:

ОЭСР, Отдел здравоохранения

Единица:

Отдел здравоохранения

Контактное лицо:

Дэвид Морган

Электронная почта:

Сайт:

Телефон:

+33 1 45 24 76 09

Факс:

+33 1 44 30 63 61

Адрес:

2, rue André Pascal 75775 Paris Cedex 16 Франция

Комментарии

Дополнительный контакт — для общего пользования: Агентство / Офис: Евростат Имя: Кристина Коин Должность: Начальник отдела Единица: F. 5 Образование, здравоохранение и социальная защита Телефон: +352 4301 33722 Факс: — Эл. Почта: Christine.Coin@ec.europa.eu Адрес: BECH B4 / 335 5, Rue Alphonse Weicker 2721 ЛЮКСЕМБУРГ дополнительные идентификационные номера / номера ISBN публикации: ISBN: 9789264116016 (PDF) DOI: 10.1787 / 9789264116016-en

Руководство по классификации курсов

AMCAS® | AAMC

Каждый курс в приложении AMCAS должен классифицироваться строго по основному содержанию курса.Вы несете ответственность за выбор правильной классификации курсов, но AMCAS оставляет за собой право изменять классификации, если назначенная классификация явно не применяется.

В случае, если вы не можете комфортно классифицировать курс или в случае междисциплинарных курсов, обратитесь к описанию курса на веб-сайте вашей школы или проконсультируйтесь со своим консультантом по предварительному здоровью, чтобы выбрать наиболее подходящую классификацию.

В следующем руководстве приведены примеры того, как курсы часто классифицируются. Это руководство также доступно в формате PDF для печати.

Курсы BCPM (естествознание)

Анатомия
Биология
Биофизика
Биотехнология
Ботаника
Клеточная биология
Экология
Энтомология
Генетика
Гистология
Иммунология
Микробиология
Молекулярная биология
Неврология
Физиология
Зоология

Биохимия
Химия
Физическая химия
Термодинамика

Прикладная математика
Биостатистика
Математика
Статистика

Курсы АО (все прочие)

Антропология
Экономика
Семейные исследования
Психология
Социология

Бухгалтерский учет
Финансы
Исследования человеческих ресурсов
Менеджмент
Маркетинг
Организационные исследования

Журналистика
Производство средств массовой информации и исследования
Телевидение, видео и аудио

Информатика
Компьютерная инженерия
Информационные системы
Телекоммуникации

Консультации и кадровые услуги
Учебные программы и инструкции
Управление образованием
Образовательная политика
Медицинское образование
Человеческое развитие
Физическое воспитание (кроме спортивных курсов)
Специальное образование

Аэрокосмическая инженерия
Биомедицинская инженерия
Химическая инженерия
Гражданское строительство
Электротехника
Экологическая инженерия
Ядерная инженерия

Композиция и риторика
Творческое письмо
Литература

Искусство
История искусства
Танец
Изобразительное искусство
Музыка
Фотография
Театр

Американский язык жестов
Сравнительная литература
Иностранные языки и литература
Лингвистика

Криминология и уголовное правосудие
Правительство
Международные отношения и исследования
Правовые исследования
Политология
Связи с общественностью и политика
Городская политика и планирование

Allied Health
Хиропрактика
Стоматология
Изучение слуха и речи
Администрация больницы
Кинезиология
Сестринское дело
Питание
Трудотерапия
Оптометрия
Остеопатия
Психиатрия
Физическая терапия
Помощник врача
Общественное здравоохранение
Фармакология и фармация
Ветеринарная медицина Спортивная медицина

Сельское хозяйство
Науки о животных и птицах
Наука об окружающей среде и политика
Лесное хозяйство
География
Геология
Садоводство
Ландшафтная архитектура
Метеорология
Природные ресурсы
Океанография

Архитектура
Библиотековедение
Военное дело
Спорт (теннис, гольф, аэробика и т. Д.))

Этика
Логика
Философия
Религия
Теология

Афроамериканские исследования
Американские исследования
Гендерные исследования

Классификация системы заслуг — Кабинет здравоохранения и семейных услуг

Менеджмент, администрация и административная поддержка


Директор по общественному здравоохранению Серия

1000 — Директор общественного здравоохранения IV, 30 класс
1001 — Директор общественного здравоохранения III, 29 класс
1002 — Директор общественного здравоохранения II, 28 класс
1003 — Директор общественного здравоохранения I, 26 класс

Серия административной поддержки

1117 — Помощник по кадрам, 13 класс
1118 — Менеджер по персоналу, 21 класс
1120 — Административный помощник, 13 класс
1121 — Административный специалист I, 15 класс
1122 — Административный специалист II, 18 уровень
1125 — Менеджер административных служб, 21 класс
1130 — Директор по административным услугам 24 класс

Бухгалтерский учет Финансовые серии

1319 — Бухгалтерия I, уровень 10
1320 — Бухгалтерия II, уровень 11
1321 — Бухгалтерия III, уровень 14
1322 — Начальник бухгалтерии, уровень 16
1330 — Финансовый администратор, 21 уровень

Секретарский / офисный координатор серии

1401 — Административный секретарь, уровень 13
1402 — Секретарь, уровень 10
1411 — Оператор ввода данных, уровень 10
1415 — Технический специалист I, уровень 14
1416 — Технический специалист II, уровень 15
1417 — Специалист по сетевым системам, уровень 17
1418 — Менеджер по информации, 21 класс

Серия управления программами

1500 — технический консультант, уровень 20
1515 — специалист общественного здравоохранения, уровень 12
1520 — менеджер служб общественного здравоохранения, уровень 21
1521 — руководитель службы общественного здравоохранения, уровень 18
1523 — координатор служб общественного здравоохранения, уровень 16
1526 — общественный Специалист программы здравоохранения, 14 класс
1530 — Менеджер служб общественного здравоохранения — Первые шаги, 21 класс
1533 — Координатор служб общественного здравоохранения — Первые шаги, 16 класс
1540 — Менеджер HANDS общественного здравоохранения, 21 класс
1541 — Супервайзер HANDS общественного здравоохранения, Класс 18
1543 — Специалист по общественному здравоохранению HANDS II, класс 16
1546 — Специалист по общественному здравоохранению HANDS — Посетитель для родителей, 14 класс
1550 — Менеджер по обеспечению готовности общественного здравоохранения, 21 класс
1551 — Руководитель по обеспечению готовности общественного здравоохранения, 18 класс
1553 — Общественное Координатор по обеспечению готовности к здоровью, 16 класс
1556 — Специалист по обеспечению готовности общественного здравоохранения, 14 класс

Медицинское и медицинское обеспечение

Сестринское дело 90 116

2000 — Директор по сестринскому делу, 25 класс
2003 — Администратор медсестры, 24 класс
2115 — Помощник врача, 19 класс
2122 — Местная медсестра I класса 15
2123 — Местная медсестра II, класс 18
2124 — Местная медсестра III , Класс 19
2125 — местная медсестра IV / руководитель группы, класс 20
2126 — местный медсестра-специалист, класс 20
2127 — менеджер программы медсестер, класс 22
2128 — начальник медсестры I, класс 22
2129 — начальник медсестры II Уровень 23
2130 — Медсестра общественного здравоохранения, I, уровень 16
2131 — Медсестра общественного здравоохранения II, уровень 19
2132 — Медсестра общественного здравоохранения III, уровень 20
2135 — Местная медсестра I — Медицинское обслуживание на дому Уровень 16
2136 — Местное здравоохранение Медсестра II — Домашнее здравоохранение, класс 19
2137 — Местная медсестра III — Домашнее здравоохранение, уровень 20
2141 — Лицензированная практическая медсестра I, класс 10
2142 — Лицензированная практическая медсестра II, уровень 12
2145 — Лицензированная практическая медсестра I — Домашний Health, Grade 10
2146 — Лицензионный пр. актическая медсестра II — Домашнее здравоохранение, 12 класс
2170 — Эпидемиолог, 19 класс
2171 — Старший эпидемиолог, 21 класс

Серия медицинской поддержки

2205 — Социальный работник, 10 класс
2208 — Старший социальный работник, 11 класс
2210 — Клинический ассистент, 10 класс
2211 — Старший клинический помощник, 11 класс
2220 — Сотрудник по поддержке семьи I / посетитель на дому, 10 класс
2221 — Сотрудник по поддержке семьи II / посетитель на дому, 11 класс
2222 — Сотрудник по поддержке семьи III, 12 класс
2302 — Помощник по уходу на дому, 10 класс
2303 — Старший помощник по дому, 11 класс

Социальные службы и службы питания

Социальные услуги Серии

2401 — Координатор социальных служб, 19 класс
2402 — Социальный работник, 14 класс
2403 — Старший социальный работник, 17 класс
2404 — Директор социальных служб, 22 класс

Служба питания, серия

2508 — диетолог I, степень 15
2509 — диетолог II, степень 17
2510 — диетолог III, степень 18
2511 — диетолог MNT I, степень 18
2512 — диетолог MNT II, ​​степень 19
2513 — диетолог MNT III, степень 20
2514 — Руководитель службы питания, класс 22
2515 — Директор службы питания, класс 24

Лабораторная поддержка

Серия лабораторной поддержки

2701 — Руководитель лаборатории, 19 класс
2702 — Медицинский технолог, уровень 16
2703 — Лаборант, уровень 12
2704 — Лаборант, уровень 10
2708 — Аналитик лаборатории окружающей среды I, уровень 15
2709 — Аналитик лаборатории окружающей среды II, уровень 18
2710 — Руководитель экологической лаборатории, 21 класс
2711 — Директор экологической лаборатории, 24 класс

Санитарное просвещение

Медико-санитарное просвещение Серия

2808 — санитарный педагог I, класс 15
2809 — санитарный педагог II, класс 17
2810 — санитарный педагог III, класс 19
2812 — координатор санитарного просвещения, класс 20
2814 — директор санитарного просвещения, 23 класс

Медицинское обеспечение — административное обеспечение

Медицинское обеспечение — административная серия

2905 — Старший сотрудник службы поддержки I — клинический, уровень 10
2906 — Старший сотрудник службы поддержки II — клинический, уровень 11
2907 — Старший сотрудник службы поддержки III — клинический, уровень 14
2908 — Старший сотрудник службы поддержки I — домашнее здравоохранение, 10 класс
2909 — Старший сотрудник службы поддержки II — Домашнее здравоохранение, 11 класс
2910 — Старший сотрудник службы поддержки III — Здоровье на дому, 14 класс
2911 — Старший сотрудник службы поддержки I — Окружающая среда, 10 класс
2912 — Старший сотрудник службы поддержки II — Экология, уровень 11
2913 — Старший сотрудник службы поддержки III — Экология, уровень 14
2914 — Супервайзер вспомогательных услуг I, уровень 15
2915 — Супервайзер вспомогательных услуг II, уровень 17

Экологические услуги

Серия экологических услуг

3009 — Специалист по охране окружающей среды I, класс 15
3010 — Специалист по охране окружающей среды II, класс 19
3011 — Специалист по охране окружающей среды III, класс 20
3012 — Менеджер программы гигиены окружающей среды, класс 22
3015 — Директор по гигиене окружающей среды, 24 класс

Врач / здравоохранение Сотрудник

Врач / Медицинский работник Серия

4001 — Врач общественного здравоохранения, уровень B
4002 — Сотрудник здравоохранения, уровень A
4003 — Медицинский директор, уровень C

Техническое обслуживание

Техническое обслуживание серии

5001 — Начальник технического обслуживания, уровень 14
5002 — Техник по техническому обслуживанию, уровень 11
5003 — Дворник, уровень 10
5004 — Специалист по техническому обслуживанию, уровень 10


.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.