MULTIVARIABLE MODELING IN DIAGNOSIS OF LATENT FORMS OF CHRONIC DISEASES AMONG HEALTH CARE WORKERS


Cite item

Full Text

Abstract

Aim: To study associations between selected factors and levels of immune defense among medical personnel. Methods. Multivariable logistic regression models were used to assess the individual contribution of the selected socio-demographic and occupational factors on the levels of immune defense in medical professionals using SPSS software. Results. We identified the following factors contributing to the studied outcome: department where a person works, category of healthcare worker, gender and age. All these factors were significantly associated with the outcomes in binary logistic regression models. Conclusions. The factors that we identified as significant predictors in our models should be used in development of health-protecting strategies directed towards healthcare personnel in clinical settings.

About the authors

T A Ermolina

Northern (Arctic) Federal University

Email: taniaermolina@yandex.ru
SPIN-code: 4172-0910
кандидат биологических наук, доцент кафедры биологии человека и биотехнических систем Высшей школы естественных наук и технологий

N A Martynova

Northern State Medical University

SPIN-code: 9263-8430

A G Kuzmin

Vologda State Technical University

SPIN-code: 8738-7230

References

  1. Андреева И. Л., Гуров А. Н., Катунцева Н. А. Оценка показателей здоровья и условий труда медицинских работников // Менеджер здравоохранения. 2013. № 8. С. 51-55.
  2. Баке М. Я., Лусе И. Ю., Спруджа Д. Р., Кузнецова В. М., Русакова Н. Е. Факторы риска здоровья медицинских работников // Медицина труда и промышленная экология. 2002. № 3. С. 28-33.
  3. Гатиятуллина Л. Л. Факторы, влияющие на здоровье медицинских работников // Казанский медицинский журнал. 2016. Т. 97, № 3. С. 426-431.
  4. Иванов А. В., Петручук О. Е. Прогнозирование состояния здоровья врачей муниципальных учреждений // Бюллетень Национального научно-исследовательского института общественного здоровья. 2005. Вып. 2. С. 22-25.
  5. Красовский В. О., Карамова Л. М., Башарова Г. Р., Галиуллин А. Р. Клиническая и гигиеническая оценка профессиональных рисков здоровью медицинских работников станций скорой медицинской помощи // Современные проблемы науки и образования. 2016. № 2. С. 121.
  6. Многомерный статистический анализ в экономических задачах: компьютерное моделирование в SPSS / под ред. И. В. Орловой. М.: Вузовский учебник, 2009. 310 с.
  7. Профессиональная патология: национальное руководство / под ред. Н. Ф. Измерова. М.: ГЭОТАР-Медиа, 201 1. 784 с.
  8. Houston S., Casanova M. А., Leveille M., et al. The intensity and frequency of moral distress among different healthcare disciplines // J. Clin. Ethics. 2013. Vol. 24, N 2. P. 98-112.
  9. Hutton J. L., Staghellini E. Modelling bounded health scores with censored skew-normal distributions // Statist. Vtl. 2011. Vol. 30, N 4. P. 368-376.
  10. Kubik-Huch R. A., Rexroth М., Porst R., Durselen L., Otto R., Szucs T. Referrer satisfaction as a quality criterion: developing an questionnaire for measuring the quality of services provided by a radiology department // Rofo. 2005. Vol. 177, N 3. P. 429-434.
  11. Ruitenburg M. M., Frings-Dresen M. H., Sluiter J. K. The prevalence of common mental disorders among hospital physicians and their association with self-reported work ability: a cross-sectional study // BMC Health Serv. Res. 2012. Vol. 12. P. 292-298.
  12. Tsai Y. C., Liu C. H. Factors and symptoms associated with work stress and health-promoting lifestyles among hospital staff: a pilot study in Taiwan // BMC Health Serv. Res. 2012. Vol. 12. P. 199.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2019 Human Ecology


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».