Цель исследования: обосновать и реализовать математический анализ зависимостей между показателями потребности в медицинской помощи. Материалы и методы исследования. В качестве источника информации использовали данные о случаях оказания медицинской помощи населения старших возрастных групп (60 лет и старше) (база данных обращений ТФОМС Московской области за 2019-2020гг). Характеристика потребности выражалась путем расчета семи относительных показателей, из которых четыре отражали частоту случаев оказания медицинской помощи: число посещений и число обращений медицинских организаций, оказывающих медицинскую помощь в амбулаторных условиях, число госпитализаций в стационар круглосуточного и дневного пребывания, а три отражали объемы оказанной медицинской помощи: длительность лечения в амбулаторных условиях и длительность лечения в условиях круглосуточного и дневного стационара. Частотные показатели выражали в случаях на 1000 населения, объемные в днях лечения на 1000 населения. Зависимости между показателями потребности определялась путем расчета коэффициента корреляции каждого показателя с каждым. Анализ полученных данных о степени зависимости между показателями потребности проводили посредством сравнения модуля значения коэффициента корреляции со шкалой Чеддока. Для целей настоящего исследования были выбраны состояния, включенные в Класс IX «Болезни сердечно-сосудистой системы». Расчет зависимостей учитывал гендерный признак, то есть матрица рассчитывалась для мужчин и женщин отдельно. Заключение. Представляется целесообразным использовать при моделировании потребности в медицинской помощи, оказываемой в амбулаторных условиях, в отношении и мужчин и женщин только два интенсивных показателя: число посещений на 1000 населения и число дней амбулаторного лечения на 1000 населения, при моделировании потребности медицинской помощи, оказываемой в стационарных условиях по одному показателю: длительность лечения в стационаре круглосуточного пребывания на 1000 населения и длительность лечения в стационаре дневного пребывания на 1000 населения.
