Grażyna Trzpiot Jacek Szołtysek Anna Ojrzyńska Sebastian Twaróg
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
ANALIZA PORÓWNAWCZA DZIAŁALNOŚCI SYSTEMU KRWIODAWSTWA PAŃSTW UNII EUROPEJSKIEJ
Wstęp
Dostępność krwi i jej składników wykorzystywanych w celach leczniczych, w związku z brakiem możliwości syntetycznego jej wytworzenia, zależy od go- towości obywateli kraju do jej honorowego oddawania. Na tym bazuje istota krwiodawstwa. Ponadto, zgodnie z polityką Unii Europejskiej, państwa człon- kowskie mają w taki sposób prowadzić gospodarowanie zasobami krwi, by być w pełni krajem samowystarczalnym. Oznacza to, że wszelkie potrzeby w zakre- sie wykorzystania krwi i jej składników muszą być zaspokojone z pozyskanych na terenie kraju zasobów. W tym celu kraje członkowskie mają za zadanie stwo- rzyć sprawnie działający system krwiodawstwa na swoim terytorium. System krwiodawstwa można, jak to wynika z obserwacji, podzielić na system cywilny i służb mundurowych oraz równolegle publiczny, prywatny i mieszany. Pozy- skanie krwi od dawców to jedynie początek procesu gospodarowania krwią w systemie krwiodawstwa. Poza poddaniem jej procesowi przetwarzania i kon- serwowania są podejmowane decyzje zarządcze w zakresie jej składowania, lo- kalizacji miejsca przechowywania, jak również zasad przekazywania do jedno- stek ochrony zdrowia, w których krew, jako lek, ma służyć dobru konkretnych pacjentów. Działanie systemu krwiodawstwa poprzez umiejętne zarządzanie za- sobami ma również na celu ograniczanie ryzyk związanych z brakiem krwi i jej składników w czasie i przestrzeni. Aby zmniejszyć część problemów powodo- wanych niską dostępnością krwi w funkcjonowaniu systemu krwiodawstwa,
Grażyna Trzpiot, Jacek Szołtysek, Anna Ojrzyńska, Sebastian Twaróg 126
można zastosować rozwiązania logistyczne. Biorąc jednak pod uwagę przesłanki podejmowania decyzji zarządczych oraz priorytety działań, w tym przypadku należałoby sięgnąć do jednej z trzech czystych typów logistyki – logistyki spo- łecznej1 – traktując ją jako wzorzec rozważań.
1. Perspektywa logistyki społecznej w gospodarowaniu zasobami krwi
Logistyka społeczna to kształtowanie przepływów materialnych (oraz towa- rzyszącej im informacji) o szczególnej roli społecznej w celu uzyskania określo- nych walorów czasoprzestrzennych (oraz przymiotów uzupełniających), wynikają- cych z potrzeb społeczeństwa i zapewniających jego prawidłowe funkcjonowanie2. Zatem rozważania natury logistycznej bazują na postrzeganiu problemów go- spodarowania zasobami krwi w pryzmacie strumieni materialnych krwi i jej składników oraz towarzyszących im informacji, które wskutek celowego kształ- towania, będącego wynikiem działań zarządczych, są poddawane modyfikacjom sprzyjającym osiąganiu założonego wcześniej celu działania systemu krwiodaw- stwa – skutecznego ratowania życia i zdrowia ludzkiego poprzez zapewnienie dostępności krwi i jej składników w ramach łańcucha dostaw krwi, tworzącego system krwiodawstwa (rysunek 1). Pogląd ten odzwierciedla istotę paradygmatu logistyki3. Strumień ma swój początek i koniec. Początek i koniec w przypadku strumienia materialnego krwi i jej składników jest stochastyczny. Zatem zada- niem instytucji uczestniczących w przepływie krwi jest ich równoważenie (po- czątku z końcem).
1 J. Szołtysek, S. Twaróg: Koncepcja logistyki społecznej na tle paradygmatu logistyki. W: De- mograficzne uwarunkowania logistyki społecznej. Red. J. Szołtysek, G. Trzpiot. Zeszyty Na- ukowe nr 175, Uniwersytet Ekonomiczny, Katowice 2013.
2 Por. J. Szołtysek: Typologia obszarów stosowania logistyki – propozycja rozwiązania. „Gospo- darka Materiałowa i Logistyka” 2010, nr 8.
3 Więcej informacji na temat paradygmatu logistyki zob. J. Szołtysek: Paradygmat logistyki a paradygmat w logistyce. W: Logistyka i inne koncepcje zarządzania w naukach ekonomicz- nych. Red. S. Kauf. Uniwersytet Opolski, Opole 2012.
R Ź
o k t p s w w n m m ł r
4
5
Rys.
Źród
oraz krw tych przy star wan wła nyc mów mow łańc row
4 Z rz
5 Ani U sk la
. 1. K dło: S
m
Ła z bi wi o
h p ypa rczy nie, aściw ch o
w z wys cuch wego
defi ządz iepu A. Oj Unive ka, S and.
Kon S. Tw micz
ańc iorc d m prze
adku yć w tem weg obse
zwi star ha o od
iniow zania ublik jrzy ersit S. Tw
„Co nfigu
waró zny, K
cuch cy k mom epły
u w wła
mp go n erw
ąza rcza dos dda
wan a łań kowa yńska tatis waró omp
An
uracj óg: L Kato
hy d krw men ywó w p ściw era nab wacj anyc alno staw awa
ny i ńcuc ana) a, S Lo óg: D parat
naliz
je ła Logis owice
dos wi, i ntu j ów
ersp wą atura
byw i, w ch ości w kr ania
szer cham ).
S. Tw dzie Dyn tive
za p
ańcu stycz e 20
staw inst jej pow pek
kre a, t wcy w w z in i go rwi a krw
rzej mi d waró ensis nami Eco
poró
uchó zne a 12 (p
w kr tytu poz win ktyw ew term
ko waru
nicj ospo i4 w
wi w
opi dosta
óg: B s, Fo ics o onom
ówna
w d aspek praca
rwi ucji
zys nny wie (gru min
ńco unk
jaliz oda w głó
w o
sany aw k
Bad olia of C mic R
awc
dosta kty z a dok
w i o kan zo dz upę wa owe kach zacj arow ówn okre
y w krwi danie
Oe Chang
Rese cza d
aw k zarzą ktors
wy orga nia osta ziała ę) w ażn ego h Po cją s wan
nej eślo
roz i w P e au cono ge i earc
dzia
krwi ądzan
ska n
ymi aniz
do ć z ań we w nośc
(bi olsk
stru nia k
mi ony
zpraw Pols utoko
omi in Sp ch. C
ałaln
nia ł niepu
arz zacj
mo zasp log wła ci, w
iorc ki z umi krw ierz
m c
wie ce. U orel ca 2 patia Centr
nośc
łańcu ublik
e in ji, k ome pok gisty aściw
wła cy).
zarz ieni wią ze z czas
dok Uniw lacji 253, al D ral a
ci sy
ucha kowa
nsty któr entu ojo yczn
wym aści
Jed ządz
i kr pow ależ sie,
ktors wers i prz Un Depe and
yste
ami d ana).
ytuc re w u tra
ne nyc m c wy dna zają rwi
wod ży o , ilo
skiej syte zestr niwe enden
East emu
dosta
cjon wsp ans
ust ch n
czas y op ak, j ący i je duje od g ości
j: S et Ek
rzen ersyt ncie tern
krw
aw k
naln półu sfuz
talo nale sie, pis) jak nap ej s e, ż got i i p
. Tw kono nnej tet Ł es in
Eur wiod
krwi
nym ucz zji. W one
eży , mi
, w k wy pot skła że s tow prze
waró omic krw Łódz n Blo rope
daws
w P
m sk estn W
po y sp iejs we w
ynik yka adn sukc wośc estrz
óg: L czny wiod
zki, ood e” 20
stwa
olsce
kład nicz rez otrze pow
scu, wła ka z ają
ikó ces ci da
zen
Log y, Ka daws
Łód Don 012,
a…
e. Un
dają zą w
ulta eby wodo
, po aściw
z pr na ów.
fun awc ni5.
istyc atow stwa dź 2 natio , Vo
niwe
ą si w p acie y. W
owa osta
wej rzep
wie Wa nkcj ców
czne wice w P 011 on S ol. 15
ersyt
ię z prze e re W k
ać, aci (
j ilo pro ele arun
jon w do
e asp e 201 Pols
; A.
Syste 5, N
tet E
z da epły ealiz każ
by (op ośc owa pro nek now o ho
pekt 12 (p sce.
. Oj em in No. 4
12
Ekono
awc ywi zacj
dym y do
ako ci d
dzo oble k sa wani ono
ty za prac Act rzyń n Po 4.
27
o-
cy ie ji m o- o- do
o- e- a- ia o-
a- ca
ta ń- o-
Grażyna Trzpiot, Jacek Szołtysek, Anna Ojrzyńska, Sebastian Twaróg 128
2. Problemy z inicjowaniem strumieni krwi
w systemie mogące zagrozić jego skuteczności
Problemy związane z inicjowaniem strumieni krwi i jej składników w sys- temie mogące zagrozić skuteczności tegoż systemu można podzielić na trzy ka- tegorie ryzyka (rysunek 2).
Rys. 2. Kategorie ryzyka w inicjalizacji strumienia krwi i jej składników w łańcuchu dostaw Źródło: Opracowanie własne.
Ogólnie rzecz biorąc, ryzyko w łańcuchu dostaw krwi jest w głównej mierze związane z istniejącą luką czasoprzestrzenną i może być rozumiane jako zagroże- nie utratą płynności w dostawach krwi i jej składników. W zależności od kategorii ryzyka można zidentyfikować wiele ich czynników. W przypadku ryzyka organi- zacyjnego można wyróżnić następujące czynniki: nieterminowe, niekompletne do- starczenie krwi i jej składników, pogorszenie jakości podczas procesów technolo- gicznych, złe oznakowanie grupy krwi, awarie sprzętu. Czynniki charakteryzujące ryzyko zdrowotne to m.in.: pojawienie się chorób zmniejszających liczbę dawców spełniających wymogi zdrowotne, niezaplanowane okoliczności uniemożliwiające konkretnemu dawcy oddanie krwi (wskutek zwiększającej się liczby wykonanych tatuaży, kolczykowania czy innych form ozdabiania ciała). Z kolei przekonanie o braku bezpieczeństwa przy oddawaniu krwi to jeden z czynników opisujących ryzyko psychologiczne6. W związku z powyższym można zadać następujące pyta- nia badawcze: 1) Jak można zmniejszać ryzyka wynikające z wymienionych czyn- ników? oraz 2) Czy i gdzie poszukiwać wzorców zmniejszenia zidentyfikowanych czynników? W tym celu przeprowadzono analizę, wykorzystując metody staty- styczne wielowymiarowej eksploracji danych w badaniu działalności systemu krwiodawstwa w krajach Unii Europejskiej.
6 Do innych należą: przekonania związane z wyznawaną wiarą, obiegowe poglądy związane z możliwo- ścią uzależnienia od oddawania krwi (nadprodukcja krwi), towarzyszący ból przy oddawaniu krwi. Jak wynika z obserwacji, powodem rezygnowania z oddawania krwi w Polsce jest utrata przez krwiodaw- ców przywilejów (tańsze leki, obsługa poza kolejnością w jednostkach ochrony zdrowia).
Analiza porównawcza działalności systemu krwiodawstwa… 129
3. Metody badawcze
Obiektywną ocenę sytuacji krwiodawstwa w danym kraju mogą umożliwić metody wielowymiarowej analizy. W niniejszym artykule przedstawiono sposób zastosowania taksonomicznej miary rozwoju Z. Hellwiga7 w wyborze krajów UE cechujących się najwyższym poziomem atrakcyjności i bezpieczeństwa z punktu widzenia ryzyka ze względu na liczbę dawców krwi. Miara ta po raz pierwszy została wykorzystana do porównania poziomu rozwoju gospodarczego wybranych krajów. Budowa miernika składa się z kilku etapów. Ze względu na istnienie w zbiorze danych zmiennej mającej charakter destymulanty należy do- konać transformacji tej zmiennej na stymulantę zgodnie z następującą formułą8:
= ( ) ( > 0), (1)
gdzie:
– wartość j-tej destymulanty zaobserwowana w i-tym obiekcie, b – stała przyjmowana arbitralnie (np. = min , = 1).
W pierwszej kolejności dokonuje się normalizacji zmiennych przedstawio- nych w postaci stymulant. Można wykorzystać np. standaryzację wartości doko- nywaną według wzoru:
= ̅, (2)
gdzie:
– znormalizowane wartości j-tej zmiennej diagnostycznej dla i-tego obiektu, – wartości j-tej zmiennej diagnostycznej dla i-tego obiektu,
̅ – średnia arytmetyczna j-tej zmiennej, – odchylenie standardowe j-tej zmiennej.
Następnie jest obliczana odległość każdego obiektu od wzorca 9, z uwzględ- nieniem wag różnicujących wpływ poszczególnych zmiennych, według wzoru:
= ∑ ( − ) ( = 1,2,3, … , ), (3)
7 Z. Hellwig: Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze wzglę- du na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr. „Przegląd Staty- styczny” 1968, No. 4.
8 M. Walesiak: Uogólniona miara odległości GDM w statystycznej analizie wielowymiarowej z wyko- rzystaniem programu R. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Wrocław 2011, s. 18.
9 Aby wyznaczyć wzorzec , należy z macierzy zmiennych znormalizowanych, dla każdej zmiennej j, wybrać wartość największą.
Grażyna Trzpiot, Jacek Szołtysek, Anna Ojrzyńska, Sebastian Twaróg 130
gdzie:
di – odległość i-tego obiektu od obiektu wzorca,
– waga j-tej zmiennej dobrana na podstawie współczynników zmienności zmiennych według wzoru:
=∑ . (4)
Im mniejsza odległość danego obiektu od wzorca, tym mniejsza wartość . Aby unormować zmienną , należy przekształcić ją wykorzystując wzór:
0
1 d
zi = − di , (5)
gdzie:
– norma zapewniająca przyjmowanie przez zi wartości z przedziału od 0 do 1, obliczana według wzoru:
= ̅ + 2 ∙ , (6)
gdzie:
̅ – średnia arytmetyczna , – odchylenie standardowe .
Kolejną z zastosowanych w tym badaniu metod wielowymiarowych było grupowanie danych wykorzystujące algorytm aglomeracji mający na celu łącze- nie obiektów w coraz to większe wiązki z zastosowaniem pewnej miary podo- bieństwa lub odległości10. Hierarchiczne procedury grupowania można opisać za pomocą następującego schematu. Mając daną macierz odległości zbioru obiek- tów, zakłada się, że każdy obiekt tworzy odrębną klasę. Na każdym etapie znaj- duje się parę klas, między którymi odległość jest najmniejsza, by połączyć je w jedno skupienie. Następnie ustala się odległość nowej klasy od pozostałych.
Algorytm ten jest powtarzany do momentu zebrania wszystkich klas w jedną.
Różnice między wariantami metod aglomeracyjnych tkwią w odmiennym spo- sobie określania odległości między skupieniami. Wyróżnia się m.in. metody: po- jedynczego wiązania, pełnego wiązania, średnich połączeń, metodę Warda.
W niniejszym artykule zastosowano hierarchiczną analizę skupień, która pozwala utworzyć klasy obiektów podobnych do siebie ze względu na kilka zmiennych na podstawie macierzy odległości. Odległości zostały wyznaczone za
10 J. Szołtysek, G. Trzpiot: Cluster Analysis in Description of Travel Behaviours. Zeszyty Naukowe Politechniki Częstochowskiej, Zarządzanie nr 5, Częstochowa 2012.
p n
W r
4
m k r 1 ż
R Ź
s k c n
1
pom niow
Wy rym
4. J k
met krw row 100 żało
Rys.
Źród
staw kolw co nad
11 W im
moc wan
yniki m wę
Jed krw
N tr, wiod wało 0 mę
o do
. 3. S dło: O
Z wion
wie naj dal u
W. O m. O 1
cą m ne j
kiem ęzły
dno wio
Na p w daw o, iż ężc o gr
Stru Opra
ko no ek k
mn ucz
Ostas Oska 0%
20%
40%
60%
80%
100%
Nie
meto ako
m dz y od
owy da
pods pie wstw ż ki czyz
rupy
uktur cowa
olei na krew niej
ący
siew ara L
%
%
%
%
%
%
Tak
An
ody o śr
ziała dpow
ym ws
staw erw wa w
iedy zn)
y w
ra da anie
stru rys w, c
20 ych
wicz:
Lang
k
naliz
y W redn
ania wia
miar stw
wie wsze w k yko
niż wiek
awc wła
ukt sunk
cha 0 la się
: Sta gego
15 za p
Ward nia
a me adają
row wa w
prz ej k kraj olwi ż ko kow
ów k sne.
turę kac arak at. N
osó
atyst o, W 5-24
poró
da, w kw
etod ą sk
wy w k
zep kole
ach iek obie wej 4
krw
ę da h 4 ktery
Nat ób.
tyczn Wrocł
4 Czy
ówna
w k wadr
dy j kupi
op kraj
prow ejno h U
odd ety
40-
i we
awc 4 i 5 yzo tom
ne m ław
y od awc
któr ratu
jest ieni
pis jac
wad ośc Unii dało
(31 -54
edłu
ców 5. N owa mias
meto 199 ddaw
cza d
rej n u od
= den iom
sy ch
dzon ci d
Eu o kr 1 na lata
g w
w kr Najw
ały st n
ody 8, s.
2 wałeś
dzia
niep dleg
= ndro m, na
ytua UE
neg dok urop
rew a 10 a, a
ieku
rwi więk
się najm
ana . 88- 25-39 ś kied
ałaln
pod głoś
ogra atom
acj E
go w kona
pejs w. W
00 k a naj
u w U
we ksz oso mnie
lizy -96.
9 dyko
nośc
dobi ści ś
am mias
ji
w 2 ano skie W t kob jmn
UE
edłu zym oby ej d
dan olwie
ci sy
ieńs środ ( będ st li
2009 je ej. S tym biet) niej
ug w m od
y, k daw
nych ek k
yste
stw dkó
̅ , dący
ście
9 r.
edno Spo m cz ). P j do
wyk dset któr wcó
h. W krew
emu
wa p ów c
̅ ) y bi e kla
. ba owy ośró
zęśc ona o gru
kszt tkie re u ów
Wyda 40-5 w?
krw
pom cięż ).
inar asyf
adan ym ód o
ciej adto rupy
tałc em o ukoń krw
awni 54
wiod
międ żko
rnym fiko
nia miaro
obyw by o na y 15
ceni osó ńcz wi z
ictw daws
dzy ści
m d owa
po owe
wat yli to
ajw 5-24
ia o ób, k zyły
zna
wo A stwa
obi kla
drze anym
od n ej teli o m więc
4 la
oraz któ y ed ajdo
Akad 55
a…
iekt as11
ewem m o
nazw ana
UE mężc ej d ata (
z za re o duka owa
demi lat i
tam :
m k obiek
wą alizy
E 3 czy daw
(rys
awo odd ację ało
ii Ek więc
mi są
klas ktom
Eu y s
7%
yźni wców
sun
odu dały ę w się
kon cej
ą zd
, w m.
urob sytu
% de i (4
w n nek
u pr y ki w w ę w
omi
13
defi
(7 któ
baro uacj ekla 4 n nale 3).
rzed edy wiek wśró
iczne
31
fi-
7) ó-
o- ji a- na
e-
d- y- ku ód
ej
1
R Ź
d n
R Ź
o n p t n ł ( w c b 132
Rys.
Źród
do o noś
Rys.
Źród
osób nale pań twie niż ły, (25%
w p czy bezp
10%0%
20%30%
40%50%
60%70%
80%90%
100%
. 4. S dło: O
Ze odd ć or
. 5. S dło: O
Je b, k D eżą ństw
e, L prz iż
%) post ków pie
%%
%%
%%
%%
%%
%
sa
Ni Ta
G
Stru Opra
e w daw raz
Stru Opra
edna któr
o k : A w cz Litw zeci
odd i n taci w o czn
0%
20%
40%
60%
80%
100%
amozat
ie ak
Graż
uktur cowa
wzgl wani pra
uktur cowa
akż re o kraj Aust złon wie, iętn dały na M
od odd ne ja
%
%
%
%
%
%
Nie Tak
trudni
yna
ra da anie
lędu ia k acow
ra da anie
że o dda ów tria nko
, W na w y k Mal ddan awa ak 1
ieni m
a Trz
awc wła
u n krw wn
awc wła
obsz ały k w o
(6 wsk Węgr w U krew lcie nia anie 10 l
mened
zpio
ów k sne.
na p wi w icy
ów k sne.
zar kied naj 66%
kich rzec UE (
w, o e (2 krw e k lat t
15
dżerow
ot, J
krw
przy wyka
fiz
krw
Un dyk wy
%), F h i ch (37%
odn 29%
wi, j krwi tem
Czy
wie
Jace
i we
ynal aza zycz
i we
nii E kolw yższ
Fra kra i S
%).
noto
%). O jest i i mu (
y od
praco biu
ek S
edłu
leżn ali m zni.
edłu
Eur wiek zym ancj ajów
łow . Z owa Ods t zb
jej (rys
ddaw
ownic urowi
C Szoł
g wy
noś men
g gr
rope k kr m od ja ( w E wen kol ano sete byt n sk sune
wałe
cy
Czy łtys
yksz
ść d nedż
rup z
ejsk rew dset (52%
Euro nii o lei n w ek o nisk kład
ek 7
16-19 ś kie
prac fiz
odd ek,
ztałc
do g żero
zawo
kiej w (p
tku
%), opy odse najm
Po osó ki, p dnik
7).
9 edyk
cownic zyczni
dawa Ann
ceni
grup owi
odow
nie poda os , G Ws etek mn
rtug ób,
pom ków
kolw
cy i
ałeś k na O
a w
p z ie,
wyc
e je aż e
ób, Grecj
sch k o iejs gali któ mim w je
wiek
prow gospo do
kiedy Ojrz
UE
awo oso
ch w
est ex p
któ cja hodn
sób szy i (2 óre mo ż
est b
20 l krew
wadzą odarst omowe
ykol zyńs
odo oby
w UE
jed post óre i C niej b od
ods 22%
dec że z bez
lat i w w?
ący two e
lwiek ska,
owy pro
E
dnol t), c kie Cyp
j, w ddaj
sete
%), cydu zdan zpie
więce
bez
k kr , Se
ych owa
lity co p edy r (5 w Bu ający ek o
Wł ują niem eczn
ej
zrobot
ew?
bas
naj adz
ze poka
ykol 51%
ułga ych osób łosz
się m w niej
tni
stian
ajwi zące
wz azan lwi
%).
arii h kr b, k zech ę na więk
sze
nad
em
n Tw
ięks e w
zglę no n ek
W i, E rew któr h (2 a fo
ksz e bą
dal uc
meryc
waró
szą własn
ędu na r odd Wśró
ston w by
re d 23%
orm zośc ądź
czący
ci
óg
skł ną
u na rysu dały ód n nii, ył w dekl
%), mę p ci E
tak
się
ucz st
łonn dzi
a lic unk y k now
na więk
laro Po pom Euro k s
zniow tudenc
noś ałal
czb ku 6 krew
wyc a Ło
ksz owa olsc moc opej
am
wie/
ci
ść l-
bę 6.
w, ch o- zy
a- ce cy
j- mo
R
R Ź Rys.
Rys.
Źród 0 20 40 60 80 100
. 6a.
. 6b.
dło: B g 0%
0%
0%
0%
0%
0%
Pod
. Pod Bloo gium
Austria (AT)
daż
daż od D m 20
Francja (FR)
An
ex p
ex p Donat 10, s Cypr (CY) Grecja(EL)
naliz
post
post tion s. 10.
Grecja (EL) Łotwa(LV) za p
w s
w s and .
Łotwa (LV) Słowenia (SI) poró
yste
syste Bloo () Estonia (EE)
ówna
emac
emac od T
Litwa (LT)
awc
ch k
ch k Trans Finlandia (FI) W(HU)
cza d
krwio
krwio sfusi
Węgry (HU) Bułgaria(BG) dzia
odaw
odaw ion. S Bułgaria (BG) Hiszpania (ES)
ałaln
wstw
wstw Spec p() Niemcy (DE)
nośc
wa w
wa w cial E
Irlandia (IE)
ci sy
w po
w po Euro Dania (DK) WilkBti
yste
oszcz
oszcz obaro
Wielka Brytania … EU27 emu
zegó
zegó omet
EU27 Belgia(BE) krw
ólny
ólny ter 3 Belgia (BE) Luksemburg (LU)
wiod
ych k
ych k 33 b g Słowacja (SK)
daws
kraja
kraja b, TN Holandia (NL) Ri(RO)
stwa
ach U
ach NS O
Rumunia (RO) Czechy(CZ) a…
Uni
Uni Opini Czechy (CZ) Szwecja(SE)
i Eu
ii Eu ion &
Szwecja (SE) Malta (MT) urop
urop
& So () Polska (PL)
ejsk
pejsk ocial
Włochy (IT)
13
kiej
kiej l, Be
Portugalia (PT)
33
el-
1
R Ź
5
n
‒
‒
‒
‒
c g 134
Rys.
Źród
5. W k
na n
‒ l
‒ o
‒ o l
‒ o n ciem głoś
1
. 7. B dło: Ib
Wie krw
W nast licz ods ods lub ods niż G m o
ści
0%
20%
40%
60%
80%
00%
G
Bezp bid.
elo wio
W ni tępu zbę sete sete tak sete
10 Grup odle dok
Malta(MT)
Graż
piec
owy da
inie ując daw k o k o k sa k o lat pow egło kon
Malta (MT) Szwecja(SE)
B B yna
czeń
ym ws
ejsz ce c wcó sób osób amo osób tem wani
ości nano
Szwecja (SE) Cypr (CY)
Bezp Bezp
a Trz
stwo
iar stw
zej c cech ów b de
b, k o be b, k mu.
ia d i eu o a
yp() Francja (FR)
piecz piecz
zpio
o od
row wa w
czę hy:
prz ekla któr ezpi które
dok ukli arbit
Luksemburg (LU)
zny zne
ot, J
ddaw
wa a w k
ści zypa
aruj re u iecz e uw kona
ides tral
Grecja (EL) Dania(DK) Jace
wani
ana kraj
art adaj
ący uwa
zne waż ano sow lnie
Dania (DK) Holandia(NL)
Bezp Bezp
ek S
ia kr
aliz jac
tyku ającą ych ażały
jak żały wy wej.
e na
Holandia (NL) Belgia (BE)
piecz piecz
Szoł
rwi w
za ch
ułu ą na , iż y, i k 10 y, iż yko W a po
g() Hiszpania (ES)
zny j zne j
łtys
w pr
syt UE
dok a 10 od iż o 0 lat ż od orzy Wybo ods
Wielka Brytania (UK)
jak d jak d
ek,
rzek
tua E
kon 000 dały odda t tem dda ystu oru taw
Portugalia (PT) Eti(EE)
dawn dawn
Ann
konan
acj
nan 0 m y k anie mu anie ując me wie
Estonia (EE) Włochy(IT)
niej niej
na O
niac
i
o k iesz kied
e k u;
e krw c m
etod ana
Włochy (IT) Słowenia(SI) Ojrz
ch E
klasy zka dyko krwi
wi meto dy aliz
Słowenia (SI) Irlandia (IE)
Mni Mni
zyńs
Europ
yfik ańcó
olw i w
w 2 odę
gru zy k
Austria (AT)
iej beej be ska,
pejc
kacj ów wiek 20 200 hie upow kszt
Czechy (CZ) Fildi(FI)
ezpie ezpie
, Se
czyk
cji k w l k kre 009 09 r.
erar wan tałtó
Finlandia (FI) Węgry(HU)
eczny eczne
bas
ów
kraj lata ew;
r. j . jes rchi
nia ów
Węgry (HU) Litwa(LT)
y e
stian
ów ch 2
; jest
st m iczn
ora dia
Litwa (LT) Niemcy (DE)
N N
n Tw
w UE 200 t be mni ną W
az r agra
y() Słowacja (SK)
Nie w Nie w
waró
E z 01-2 ezpi
ej b War rod amó
Polska (PL)
wiem wiem
óg
ze w 200 iecz bezp
rda dzaj ów
Łotwa (LV) Ri(RO)
m
wzg 08;
znie piec a z u u o
drz
Rumunia (RO) Bułgaria(BG)
ględ
ejsz czn uży odle zew
Bułgaria (BG)
du
ze ne y- e- w.
Analiza porównawcza działalności systemu krwiodawstwa… 135
Aby uzyskać dane o porównywalnej skali, przeprowadzono standaryzację zgod- nie z równaniem 1. Po zastosowaniu metody Warda z wykorzystaniem odległo- ści euklidesowej można wyróżnić siedem grup krajów (rysunek 8).
Rys. 8. Dendrogram krajów UE z wykorzystaniem wiązania Warda z linią podziału na klasy Źródło: Opracowanie własne.
Skupienie 1 tworzą takie kraje, jak: Rumunia, Słowacja i Litwa. Jest to gru- pa krajów, w których liczba dawców przypadająca na 1000 mieszkańców jest niewielka w badanym okresie oraz w opinii tylko około 70% mieszkańców transfuzja krwi odbywa się w bezpieczniejszy lub tak samo bezpieczny sposób jak w minionej dekadzie. Skupienie 2 składające się z Polski, Włoch, Łotwy i Bułgarii charakteryzuje się również niską liczbą dawców krwi, przy czym za- ufanie do sposobu transfuzji krwi jest większe niż w przypadku państw z grupy pierwszej. Do skupienia 3 należą: Francja, Szwecja, Grecja, Finlandia, Czechy, Holandia, Luksemburg i Belgia. Grupę tę określa przeciętna liczba dawców krwi oraz wysoki odsetek osób uważających, iż transfuzja krwi przebiega bezpiecz- niej lub równie bezpiecznie jak 10 lat temu. Cechami charakterystycznymi ko- lejnej grupy państw jest wysoka liczba dawców krwi. Skupienie to tworzą: Esto- nia, Malta, Cypr. Następna 5 grupa państw to: Wielka Brytania i Niemcy, które określa przeciętna liczba dawców krwi oraz przeciętne zaufanie mieszkańców do sposobu wykonywania transfuzji krwi. Skupienie 6 składa się z Irlandii i Wę- gier, w których przeciętna liczba dawców może wynikać z mniejszego zaufania
Grażyna Trzpiot, Jacek Szołtysek, Anna Ojrzyńska, Sebastian Twaróg 136
do bezpieczeństwa podczas transfuzji krwi. Do ostatniego skupienia należą:
Słowenia, Dania i Austria. Są to kraje, które posiadają najwyższy odsetek daw- ców wśród mieszkańców oraz najwyższą frakcję osób oceniających aktualny przebieg transfuzji krwi za bezpieczniejszy niż 10 lat temu.
Do wyboru krajów UE cechujących się najwyższym poziomem atrakcyjności i bezpieczeństwa z punktu widzenia ryzyka ze względu na liczbę dawców krwi wy- korzystano metodę porządkowania liniowego Hellwiga dla następujących cech:
‒ trzech stymulant:
a) liczba dawców przypadająca na 1000 mieszkańców w latach 2001-2008;
b) odsetek osób deklarujących, iż oddało kiedykolwiek krew;
c) odsetek osób, które uważały, iż oddawanie krwi w 2009 r. jest bezpiecz- niejsze lub tak samo bezpieczne jak 10 lat temu;
‒ jednej destymulanty:
d) odsetek osób, które uważały, iż oddawanie krwi w 2009 r. jest mniej bez- pieczne niż 10 lat temu;
Następnie utworzono ranking krajów o najlepszej i najgorszej sytuacji krwiodawstwa (tabela 1, rysunek 9).
Tabela 1 Krwiodawstwo w Unii Europejskiej – zagrożenie utraty płynności w dostawach krwi
i jej składników – miara rozwoju Hellwiga
KRAJ zi
1 2
Cypr (CY) 0,820
Słowenia (SI) 0,687
Malta (MT) 0,668
Dania (DK) 0,628
Austria (AT) 0,512
Wielka Brytania (UK) 0,453
Grecja (EL) 0,444
Niemcy (DE) 0,425
Szwecja (SE) 0,422
Węgry (HU) 0,420
Estonia (EE) 0,389
Czechy (CZ) 0,372
Finlandia (FI) 0,372
Luksemburg (LU) 0,354
Francja (FR) 0,341
Irlandia (IE) 0,335
R
Ź
r w k B
P
w d ( w s
Rys.
Źród
ryzy w d kraj Buł
Pod
w p daw (zdr wzg są z
0 0,2 0,4 0,60,8
. 9. K s dło: O
D yko dost jów łgar
ds
Su pozo wców
row ględ zwi
0 2 4 68 1
Krw skła Opra
o g o lu taw w na
ria,
um
ukc osta w d wotn
dem iąza
wiod adnik
cowa
grup uki c wach araż Lit
mow
ces ałyc do nej) m lic
ane An
daws ków anie
py p cza h kr żon twa
wan
fun ch
odd ). P
czb w
naliz
stwo w
wła
pań sop rwi nych
i Ł
nie
nkcj kra daw Pols
by d głó
za p
H
S W
B R
o w U
sne.
ństw prze ) na h na Łotw
e
cjon ajac wan ka daw ówn
poró
Holan Belg Słowa Wło
Łotw Litw Bułga Rumu Pols
Unii
w o estrz
ależ a z wa.
now ch U nia k na wców
nej ówna
1 ndia gia (B
acja chy wa (L wa (L aria ( unia ska (
i Eu
naj zen żą:
dec
wani Uni krw
tle w k mi
awc
(NL BE)
(SK (IT) LV) LT) (BG
(RO PL)
urop
kor nnej Cy cydo
ia s ii E wi w
kra krw
ierz cza d
L)
K)
) O)
ejsk
rzys za ypr,
owa
syst Euro w o ajów wi na
ze z dzia
kiej –
stni asila Sło anie
tem opej odpo
w U a 10 z o
ałaln
– za
iejs ania
ow e w
mu k jski owi Uni
000 kol
nośc
agro
zej a w eni więk
krw iej, iedn ii E 0 m licz
ci sy
żeni
syt kre a, M ksze
wiod jes nim Euro mies
znoś yste
ie ut
tuac ew Mal e ry
daw st d m: c opej zka ścia
emu
traty
cji r i je lta, yzy
wstw dete czas jski ańcó ami
krw
y pły
roz ej sk
Da yko
wa erm sie, iej w ów.
in wiod
ynno
um kład ania
nal
w mino m wyp . Zi
icja daws
ości
mian dnik a i
leżą
Po owa iejs pad iden alizu
stwa
w d
nej j ki ( Au ą P
olsc any scu, da n ntyf ują
a…
2 0,32 0,31 0,25 0,18 0,17 0,16 0,10 0,09 0,06
dost
jako (utr
stri olsk
e, p prz , ilo nie
fiko cym
24 14 56 89 76 68 05 94 64
tawa
o na raty ia. Z
ka,
pod zez ośc
naj owa mi
cd
ach k
ajm y pły Z k
Ru
dob go i i jlep ane stru
d. tab
krwi
mnie ynn kole umu
nie otow
jak piej ryz umi
13
beli
i i je
ejsz nośc ei d
unia
ja woś kośc
po zyk ieni 37
1
ej
ze ci do a,
ak ść
ci d ka ie
Grażyna Trzpiot, Jacek Szołtysek, Anna Ojrzyńska, Sebastian Twaróg 138
krwi w systemach krwiodawstwa. Każdy z krajów UE borykający się z przej- ściowymi problemami związanymi z brakiem krwi w systemie wypracowuje własne metody aktywizujące dawców dostosowane do warunków ekonomicz- nych, prawnych i kulturowych bądź sięga po rozwiązania stosowane w innych krajach. Trafny dobór tych metod zmniejsza prawdopodobieństwo wystąpienia zakłóceń w dostępności krwi i jej składników w systemie (zmniejsza skutki ry- zyka). W poszukiwaniu benchmarków można wykorzystać zaprezentowane w artykule metody wielowymiarowej analizy danych po to, by (uwzględniając wielowątkowość i wieloaspektowość sytuacji krwiodawstwa) wskazać na te kra- je, które ze względu na stopień podobieństwa mogą być wzorcem do naślado- wania. Podobieństwo upatrywano w ocenie: 1) sytuacji krwiodawstwa w zakre- sie zasileń w krew i jej składników, 2) postaw ludzkich wyrażających się gotowością do oddania krwi (podaż ex ante) lub skutkujących oddaniem krwi (podaż ex post), 3) destymulanty – przejawiającej się niekorzystnymi poglądami w zakresie bezpieczeństwa oddawania krwi. W celu zwiększenia sukcesu funk- cjonowania systemów krwiodawstwa (oraz zmniejszenia skutków zidentyfiko- wanych ryzyk) dla każdego kraju Unii Europejskiej jest zalecane dokonanie wy- boru krajów – benchmarków stanowiących „model do naśladowania”.
Literatura
Blood Donation and Blood Transfusion. Special Eurobarometer 333b, TNS Opinion
& Social, Belgium 2010.
Hellwig Z.: Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr.
„Przegląd Statystyczny” 1968, nr 4.
Ojrzyńska A., Twaróg S.: Badanie autokorelacji przestrzennej krwiodawstwa w Polsce. Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica 253, Uniwersytet Łódzki, Łódź 2011.
Ojrzyńska A., Twaróg S.: Dynamics of Change in Spatial Dependencies in Blood Donation System in Poland. „Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe”
2012, Vol. 15, No. 4.
Statystyczne metody analizy danych. Red. W. Ostasiewicz. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego, Wrocław 1998.
Szołtysek J.: Paradygmat logistyki a paradygmat w logistyce. W: Logistyka i inne kon- cepcje zarządzania w naukach ekonomicznych. Red. S. Kauf. Uniwersytet Opolski, Opole 2012.
Szołtysek J.: Typologia obszarów stosowania logistyki – propozycja rozwiązania. „Go- spodarka Materiałowa i Logistyka” 2010, nr 8.
Analiza porównawcza działalności systemu krwiodawstwa… 139
Szołtysek J., Trzpiot G.: Cluster Analysis in Description of Travel Behaviours. Zeszyty Naukowe Politechniki Częstochowskiej, Zarządzanie nr 5, Częstochowa 2012.
Szołtysek J., Twaróg S.: Koncepcja logistyki społecznej na tle paradygmatu logistyki.
W: Demograficzne uwarunkowania logistyki społecznej. Red. J. Szołtysek, G. Trzpiot.
Zeszyty Naukowe nr 175, Uniwersytet Ekonomiczny, Katowice 2013.
Twaróg S.: Logistyczne aspekty zarządzania łańcuchami dostaw krwi w Polsce. Uniwer- sytet Ekonomiczny, Katowice 2012 (rozprawa doktorska niepublikowana).
Walesiak M.: Uogólniona miara odległości GDM w statystycznej analizie wielowymia- rowej z wykorzystaniem programu R. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Wrocław 2011.
COMPARATIVE ANALYSIS OF ACTIVITY OF THE SYSTEM OF THE BLOOD DONATION OF STATES OF THE EUROPEAN UNION
Summary
The effectiveness functioning of the blood donation system is to provide of citi- zens’ health security. It is subject of an action both medical and logistical services. The aim of this paper is to use multivariate statistical analysis to assess the functioning blood donation system and risk analysis in this study area. In this paper the methods were used multivariate data mining in the study of blood donation system activities in the European Union countries.
