Опыт применения метода TOPSIS для многокритериальной оценки медико-демографической ситуации в Республике Башкортостан

Введение. Корректная оценка медико-демографической ситуации в регионах в разрезе муниципальных образований позволяет выявить тенденции и возникающие проблемы в области здравоохранения в муниципалитетах и оценить эффективность действующих на данных территориях социальных программ и политик. Разработка системы единой квалиметрической оценки медико-демографической ситуации позволит поддерживать оперативный мониторинг муниципалитетов по этому показателю, сравнивать их между собой, определять эффективность решений для улучшения качества жизни населения.

Цель работы – многокритериальная оценка медико-демографической ситуации в территориальных образованиях Республики Башкортостан (РБ). Актуальность исследования обусловлена необходимостью диагностировать возникающие проблемы и оценивать эффективность проводимых в муниципалитетах социальных программ и политик.

Материалы и методы. Информационная база исследования сформирована на основе данных, публикуемых ГКУЗ «Медицинский информационно-аналитический центр» Минздрава Республики Башкортостан. В работе использованы 14 показателей, характеризующих медицинские ресурсы и медицинскую эффективность здравоохранения, здоровье населения и демографическую ситуацию в 2022 г. Расчёты проведены по 62 территориям, в том числе в 54 муниципальных районах и 8 городских округах. В качестве метода многокритериального оценивания использовали TOPSIS, веса показателей определяли по методу взвешивания по энтропии.

Результаты. Расчёты показали, что наиболее благополучная медико-демографическая ситуация сложилась на промышленно развитых территориях РБ (города Уфа, Стерлитамак, Октябрьский, Кумертау и Туймазинский, Мелеузовский, Бирский районы). В эту же категорию вошли три северо-восточные территории РБ (Караидельский, Дуванский и Кигинский районы) с хорошо развитой рекреационной составляющей, крупными организациями здравоохранения (межрайонный медицинский центр в с. Месягутово). Абзелиловский и Зианчуринский районы включены в эту категорию во многом благодаря высокой рождаемости, традиционной для сельских территорий. Наиболее неблагоприятная медико-демографическая ситуация сложилась на северо-западных территориях РБ, а также в находящихся на значительном расстоянии от столицы Куюргазинском, Шаранском, Архангельском и Белокатайском районах, в которых на протяжении многих лет отмечается самая высокая естественная убыль населения.

Ограничения. Расчёты выполнены по данным одного года (2022). Расчёты по нескольким периодам позволят оценить устойчивость полученных оценок. Набор включаемых в анализ показателей также будет уточнён.

Заключение. Полученные результаты могут быть использованы в региональной системе управления здравоохранением для принятия адресных решений.

Соблюдение этических стандартов. Исследование не требует представления заключения комитета по биомедицинской этике.

Участие авторов:
Рахманин Ю.А. – концепция и дизайн исследования, редактирование;
Аскаров Р.А. – концепция и дизайн исследования, редактирование;
Франц М.В. – сбор материала и обработка данных, редактирование;
Лакман И.А. – написание текста, редактирование.
Все соавторы – утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех её частей.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.

Финансирование. Исследование не имело финансовой поддержки.

Поступила: 30.07.2025 / Поступила после доработки: 24.09.2025 / Принята к печати: 03.11.2025 / Опубликована: 19.12.2025

1. Дмитриев В.В., Огурцов А.Н., Семенова З.А., Чистобаев А.И. Интегральная оценка состояния общественного здоровья на региональном уровне. Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2015; (12): 16. https://elibrary.ru/vorzvl

2. Чистобаев А.И., Дмитриев В.В., Семенова З.А., Грудцын Н.А., Огурцов А.Н. Общественное здоровье в регионе: опыт интегральной оценки. Здравоохранение Российской Федерации. 2022; 66(3): 251–8. https://doi.org/10.47470/0044-197X-2022-66-3-251-258 https://elibrary.ru/cjdwzr

3. Погорелов А.Р. Территориальная дифференциация состояния здоровья населения Камчатского края. Региональные исследования. 2022; (1): 56–67. https://doi.org/10.5922/1994-5280-2022-1-5 https://elibrary.ru/zjbcsp

4. Аскаров Р.А., Карелин А.О., Лакман И.А., Розанова Л.Ф., Аскарова З.Ф. Сегментация территорий Республики Башкортостан по уровню смертности от злокачественных новообразований. Здравоохранение Российской Федерации. 2019; 63(1): 4–13. https://elibrary.ru/zazldn

5. Hwang C.L., Yoon K. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Verlag, New York. 1981. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9

6. Arslan D.T., Yeşilaydın G. Performance assessment of public hospitals with the entropy-weighted TOPSIS method: the case of Turkey. Hosp. Top. 2024; 1–9. https://doi.org/10.1080/00185868.2024.2404694

7. Alharbi A., Alosaimi W., Alyami H., Alouffi B., Almulihi A., Nadeem M., et al. Selection of data analytic techniques by using fuzzy AHP TOPSIS from a healthcare perspective. BMC Med. Inform. Decis. Mak. 2024; 24(1): 240. https://doi.org/10.1186/s12911-024-02651-8

8. Богачевская С.А. Дифференциация субъектов Российской Федерации Дальневосточного федерального округа (на основе многофакторного кластерного анализа климатогеографических, социально-экономических, демографических и медико-эпидемиологических показателей). Социальные аспекты здоровья населения. 2017; (6): 4. https://elibrary.ru/tapeth

9. Dai X., Jiang Y., Li Y., Wang X., Wang R., Zhang Y. Evaluation of community basic public health service effect in a city in Inner Mongolia Autonomous Region–based on entropy weight TOPSIS method and RSR fuzzy set. Arch Public Health. 2023; 81(1): 149. https://doi.org/10.1186/s13690-023-01151-x

10. Кузнецова Т.Ю. Геодемографическая типология муниципальных образований Калининградской области. Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Естественные и медицинские науки. 2016; (1): 15–27. https://elibrary.ru/vxcyib

11. Молчанова Е.В. Применение систем BI-аналитики для оценки демографических индикаторов муниципальных образований в России (на примере Республики Карелия). Экономический анализ: теория и практика. 2025; 24(2): 159–79. https://doi.org/10.24891/ea.24.2.159 https://elibrary.ru/xfssmc

12. Лещенко Я.А., Лисовцов A.A., Базяева М.А. Эпидемиологическая характеристика социально значимых инфекционных болезней как индикатор качества жизни населения. Acta Biomedica Scientifica. 2022; 7(2): 292–303. https://doi.org/10.29413/ABS.2022-7.2.29 https://elibrary.ru/nmkcvs

13. Brizuela V., Tunçalp Ö. Global initiatives in maternal and newborn health. Obstet. Med. 2017; 10(1): 21–5. https://doi.org/10.1177/1753495x16684987

14. Lawn J.E., Blencowe H., Waiswa P., Amouzou A., Mathers C., Hogan D., et al. Stillbirths: rates, risk factors, and acceleration towards 2030. Lancet. 2016; 387(10018): 587–603. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(15)00837-5

15. Chawla D., Darlow B.A. Development of quality measures in perinatal care – priority for developing countries. Indian Pediatr. 2018; 55(9): 797–802.

16. Смышляев А.В., Мельников Ю.Ю., Артемова П.В. Процессно-ориентированный подход в управлении здравоохранением в Российской Федерации на современном этапе: ключевые проблемы и перспективы развития. Проблемы экономики и юридической практики. 2018; (3): 37–42. https://elibrary.ru/utloze

17. Савичев В.Л., Ахметова Г.Ф., Валиахметов Р.М., Скрябина Я.А., Комлева Р.Н., Утяшева И.Б., ред. Республика Башкортостан: Демографический доклад. Уфа; 2023. https://elibrary.ru/rjepjq

18. Саттаров Э.И., Булатов Р.А. Влияние медицинских и социально- экономических факторов на демографические показатели региона (на примере Республики Башкортостан). Вестник Башкирского государственного педагогического университета им. М. Акмуллы. Серия: Социально-гуманитарные науки. 2024; (2): 27–43. https://elibrary.ru/cgkijo

19. Якупова Г.А. Сельская молодая семья в Республике Башкортостан: социально-демографические особенности состояния и развития. Вестник ВЭГУ. 2017; (1): 155–62. https://elibrary.ru/xwkvwl

20. Даутова Т.А. Социально-демографические аспекты стратегического развития Республики Башкортостан. Доклады Башкирского университета. 2019: 4(3): 328–32. https://elibrary.ru/msptpq

21. Буранбаева Л.З., Сабирова З.Э. Сельская медицина в Республике Башкортостан: современное состояние и тенденции развития. Вестник Башкирского института социальных технологий. 2023; (4): 58–65. https://doi.org/10.47598/2078-9025-2023-4-61-58-65 https://elibrary.ru/clwqia

22. Рахматуллина Л.Р., Валеев Т.К., Сулейманов Р.А., Бактыбаева З.Б., Рахматуллин Н.Р. Влияние социально-экономических факторов на здоровье детского населения на примере промышленного региона. Санитарный врач. 2020; (3): 48–56. https://doi.org/10.33920/med-08-2003-05 https://elibrary.ru/pzmkhc

23. Dai Z., Xu S., Wu X., Hu R., Li H., He H., et al. Knowledge mapping of multicriteria decision analysis in healthcare: a bibliometric analysis. Front. Public Health. 2022; 10: 895552. https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.895552