Оценка информативности сайтов территориальных аттестационных комиссий о процедуре аттестации работников здравоохранения

Введение. Совершенствование информационного контента необходимо для решения проблем целевой аудитории и привлечения потенциальных пользователей в связи со снижением интереса врачей к институту присвоения квалификационных категорий.

Цель. Оценка качества информационного контента сайтов территориальных аттестационных комиссий и органов управления здравоохранением субъектов Российской Федерации относительно присвоения квалификационных категорий.

Материалы и методы. Выполнен поиск информации о процедуре аттестации медицинских работников на 47 сайтах органов исполнительной власти 83 субъектов Российской Федерации в сфере здравоохранения и сайтах территориальных аттестационных комиссий. Проведен заочный опрос 47 врачей: (25 (53,2%) мужчин и 22 (46,8%) женщин; средний возраст респондентов 32,30 ± 4,94 года) со стажем работы по специальности от 2 лет. Каждый респондент рассматривал информацию о прохождении аттестации, размещенную на сайтах трех различных субъектов Российской Федерации. Распределение сайтов по респондентам произведено случайным образом с помощью онлайн-ресурса генератора случайных чисел. Опрос проведен с использованием анкеты, которая была разработана сотрудниками кафедры экономики и маркетинга Академии постдипломного образования ФГБУ ФНКЦ ФМБА России. Статистическая обработка выполнена в программе SPSS (IBM Company).

Результаты. Информацию по всем пунктам приказа Минздрава России от 31 августа 2023 г. № 458н, касающимся правил и порядка подачи документов, содержали 47 (56,6%) сайтов территориальных аттестационных комиссий. При опросе достаточность информации сайтов о правилах и порядке аттестации врачами оценена выше (3,13 ± 1,04 балла) по сравнению с понятностью контента (2,98 ± 1,02 балла) (р = 0,009). Оценки респондентов достаточности и понятности контента разных сайтов значимо отличаются: 102,155 ≤ χ² ≤ 110,978 (р ≤ 0,001), а для одних и тех же сайтов — одинаковы (р = 0,881 и р = 0,976). Оценки достаточности и понятности информации не зависели от возраста респондентов (р = 0,416 и р = 0,706), их пола (р = 0,163 и р = 0,148), специальности (р = 0,901 и р = 0,947), работы в организациях, оказывающих помощь в разных условиях (р = 0,956 и р = 0,983).

Выводы. Информация о процедуре аттестации медицинских работников, размещенная на сайтах органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации в сфере здравоохранения и сайтах территориальных аттестационных комиссий, нуждается в коррекции и актуализации.

1. Ravichandran T, Rai A. Quality management in systems development: an organizational system perspective. MIS Quarterly. 2000;24(3):381–415. https://doi.org/10.2307/3250967

2. Gorla N, Somers TM, Wong B. Organizational impact of system quality, information quality, and service quality. The Journal of Strategic Information Systems. 2010;19(3):207–28. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2010.05.001

3. Basu S. Information search in the internet markets: experience versus search goods. Electronic Commerce Research and Applications. 2018;30:25–37. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2018.05.004

4. Jansen BJ, Booth DL, Spink A. Determining the informational, navigational, and transactional intent of Web queries. Information Processing and Management 2008;44:1251–66. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2007.07.015

5. Ackoff RL. Management misinformation systems. Management Science. 1967;14(4):147–56. http://www.jstor.org/stable/2628680

6. Nelson RR, Todd PA, Wixon BH. Antecedents of information and system quality: an empirical examination within the context of data warehousing. Journal of Management Information Systems. 2005; 21(4):199–236. https://doi.org/10.1080/07421222.2005.11045823

7. Kim J, Jung S, Choi H. Antecedents influencing SNS addiction and exhaustion (fatigue syndrome): focusing on six countries. Behaviour & Information Technology. 2022;42(15):2601–25. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2136531

8. Park N. The moderating influence of SNS users’ attachment style on the associations between perceived information overload, SNS fatigue, and mental health. Behaviour and Information Technology. 2023;43(14):3510–22. https://doi.org/10.1080/0144929X.2023.2281500

9. Li CY. The effects of source credibility and argument quality on employees’ responses toward information system usage. Asia Pacific Management Review. 2015;20(2):56–64. https://doi.org/10.1016/j.apmrv.2014.12.003

10. Chang YT, Yu H, Lu HP. Persuasive messages, popularity cohesion, and message diffusion in social media marketing. Journal of Business Research. 2015;68(4):777–82. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2014.11.027

11. Bhattacherjee A, Premkumar G. Understanding changes in belief and attitude toward information technology usage: a theoretical model and longitudinal test. MIS Quarterly.2004;28(2):229–54. https://doi.org/10.2307/25148634

12. Coulter K, Punj G. The effects of cognitive resource requirements, availability, and argument quality on brand attitudes: a melding of elaboration likelihood and cognitive resource matching theories. Journal of Advertising. 2004;33(4):53–64. https://doi.org/10.1080/00913367.2004.10639177

13. Коленникова ОА, Токсанбаева МС. Проблемы системности институтов оценки квалификации медицинских специалистов. Проблемы Социальной Гигиены, Здраво­ охранения и Истории Медицины. 2022;30(s1):1027–32. https://doi.org/10.32687/0869-866X-2022-30-s1-1027-1032

14. Базетова АА. Проблемы аттестации медицинских работников и пути их решения. Научный Альманах. 2022;2–2(88):47–50. EDN: NZZDCT

15. Наркевич АН, Виноградов КА. Методы определения минимально необходимого объема выборки в медицинских исследованиях. Социальные Аспекты Здоровья Населения. 2019;65(6):10.