Анотація
Трансформація публічного управління в Україні в умовах воєнного стану потребує нової якості менеджменту закладів охорони здоров’я. Фінансова нестабільність (до 96,66 % державних лікарень демонструють ознаки фінансового дистресу), кадровий дефіцит та репутаційні ризики вимагають впровадження ефективних механізмів раннього попередження. Емпіричні дослідження підтверджують, що 66–84 % критичних подій мають виявні попереджувальні сигнали за 3–6 місяців до критичної точки. Мета статті – систематизувати «червоні прапорці» для закладів охорони здоров’я та розробити уніфікований алгоритм управлінських рішень в умовах неповної інформації. В результаті розроблено та апробовано багатосферний реєстр 21 індикатора управлінських ризиків за п’ятьма напрямами (фінанси, кадри, якість, репутація, операції). Запропоновано алгоритм STOP–SCAN–ACT, адаптований з моделі Identify–Isolate–Inform. Апробація на анонімізованих даних реального комунального закладу охорони здоров’я показала: через 3 місяці після впровадження плинність кадрів знизилася з 22 % до 19 %, кредиторська заборгованість стабілізувалася на рівні 12 % бюджету (з 18 %), кількість негативних публікацій у медіа скоротилася з 4 до 1 за квартал. Запропоновано три практичні управлінські інструменти: щотижневий фінансовий дашборд, щомісячну кадрову карту та щоквартальний стрес-тест EWS. Таким чином, раннє виявлення «червоних прапорців» знижує ризик неконтрольованої кризи на 60–70 %. Алгоритм STOP–SCAN–ACT довів свою ефективність для прийняття рішень в умовах невизначеності. Подальші дослідження мають бути спрямовані на розробку інтегрального індексу управлінського здоров’я (аналог NEWS) та вивчення організаційних бар’єрів ігнорування сигналів (нормалізація девіацій).
Посилання
1. Bein, B., Rall, M., Rief, M., & Scholz, J. (2016). How to avoid catastrophic events on the ward. Best Practice & Research Clinical Anaesthesiology, 30(2), 237–245. https://doi.org/10.1016/j.bpa.2016.04.002
2. Correia, N., & Almeida, A. (2014). Improving recognition of patients at risk in a Portuguese general hospital: Results from a preliminary study on the early warning score. International Journal of Emergency Medicine, (7), Article 22. https://doi.org/10.1186/1865-1380-7-22
3. Franklin, C., & Mathew, J. (1994). Developing strategies to prevent inhospital cardiac arrest: Analyzing responses of physicians and nurses in the hours before the event. Critical Care Medicine, 22(2), 244–247. https://doi.org/10.1097/00003246-199402000-00014
4. Goldhill, D. R., McNarry, A. F., Mandersloot, G., & McGinley, A. (2005). A physiologically-based early warning score for ward patients: The association between score and outcome. Anaesthesia, 60(6), 547–553. https://doi.org/10.1111/j.1365-2044.2005.04186.x
5. Grytsko, R. Yu. (2021). Nehotovnist systemy okhorony zdorov’ia do podolannia naslidkiv pandemii COVID-19 [Unpreparedness of the healthcare system to overcome the consequences of the COVID-19 pandemic]. Graal nauky, (10), 112–117. https://doi.org/10.36074/grail-of-science.19.11.2021.018 (in Ukrainian)
6. Grytsko, R. Yu. (2026). Zv’iazok mizh COVID-19 ta viddalenymy naslidkamy: autoimunni patolohii ta syndrom postkovidnoho stanu (Long COVID) [Connection between COVID-19 and long-term consequences: Autoimmune pathologies and long COVID syndrome]. Intermedical Journal, (1). https://doi.org/10.32782/2786-7684/2026-1-13 (in Ukrainian)
7. Grytsko, R. Yu., Furtak, I. I., & Grytsko, O. M. (2022). Rekomendatsii dlia systemy okhorony zdorov’ia Ukrainy dlia podolannia naslidkiv pandemii COVID-19 [Recommendations for the healthcare system of Ukraine to overcome the consequences of the COVID-19 pandemic]. Derzhava ta rehiony. Seriia: Derzhavne upravlinnia, (1), 18–23 (in Ukrainian)
8. Johnstone, C. C., Rattray, J., & Myers, L. (2007). Physiological risk factors, early warning scoring systems and organisational changes. Nursing in Critical Care, 12(5), 219–224. https://doi.org/10.1111/j.1478-5153.2007.00245.x
9. Koenig, K. L. (2015). Identify, isolate, inform: A 3-pronged approach to management of public health emergencies. Disaster Medicine and Public Health Preparedness, 9(1), 74–78. https://doi.org/10.1017/dmp.2014.113
10. Koyuncugil, A. S., & Ozgulbas, N. (2012). Early warning system for financially distressed hospitals via data mining application. Journal of Medical Systems, 36(4), 2271–2287. https://doi.org/10.1007/s10916-011-9694-1
11. Liaw, W.-J., Wu, T.-J., Huang, L.-H., Chen, C.-S., Tsai, M.-C., Lin, I.-C., Liao, Y.-H., & Shen, W.-C. (2024). Effectiveness of implementing modified early warning system and rapid response team for general ward inpatients. Journal of Medical Systems, 48(1), Article 35. https://doi.org/10.1007/s10916-024-02046-2
12. Schein, R. M., Hazday, N., Pena, M., Ruben, B. H., & Sprung, C. L. (1990). Clinical antecedents to in-hospital cardiopulmonary arrest. Chest, 98(6), 1388–1392. https://doi.org/10.1378/chest.98.6.1388
13. Tirkkonen, J., Ylä-Mattila, J., Olkkola, K. T., Huhtala, H., Tenhunen, J., & Hoppu, S. (2014). Factors associated with delayed activation of medical emergency team and excess mortality: An Utstein-style analysis. Acta Anaesthesiologica Scandinavica, 58(4), 411–419. https://doi.org/10.1111/aas.12277
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Авторське право (c) 2026 Роман Ю. Грицко, Орися М. Грицко, Соломія Р. Пеканець