 |
В Москве и области специальную социальную выплату получают более 96 тысяч медработников
По данным Отделения Социального фонда по Москве и Московской области, на сегодняшний день специальную социальную выплату получают более 96 тысяч медицинских работников. В прошлом году 114,5 тысячам специалистов здравоохранения было перечислено 8,9 миллиарда рублей. Специальная социальная выплата предоставляется медикам первичного звена здравоохранения, центральных районных, районных и участковых больниц, а также занятым на станциях и отделениях скорой помощи. Ее размер составляет от 4,5 до 18,5 тысяч рублей и зависит от категории специалиста и типа медицинской организации, которая должна входить в государственную или муниципальную системы здравоохранения и участвовать в базовой или территориальной программе обязательного медицинского страхования. Региональное Отделение СФР выступает оператором выплаты, используя данные, предоставленные медицинскими организациями. Каждый месяц медучреждения составляют электронный реестр работников, имеющих право на специальные социальные выплаты, и передают эти сведения в ОСФР. В реестре указывается информация о работнике, сумма назначаемой выплаты и данные, на основании которых она рассчитана. Отделение назначает специальную социальную выплату в течение 7 рабочих дней со дня получения такого реестра. Средства начисляются на банковский счет работника, реквизиты которого указаны в этом документе. Следует отметить, что данная выплата относится к категории социальных, не учитывается при расчёте среднего заработка, не облагается подоходным налогом и не может быть удержана по исполнительным листам. Подробная информация о мерах поддержки медицинских работников размещена на официальном сайте Социального фонда России. Если у вас остались вопросы, вы всегда можете обратиться в единый контакт-центр по взаимодействию с гражданами, позвонив по телефону: 8(800)100-00-01 (работает круглосуточно, звонок бесплатный).
Контактное лицо: ОСФР по г.Москве и Московской обл.
Компания: ОСФР по г.Москве и Московской обл.
Добавлен: 22:18, 03.04.2024
Количество просмотров: 253
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия594 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия586 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия664 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия789 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |