Кластерный анализ комплексного понятия «лекарственное обеспечение»

Обложка
  • Авторы: Баркаев Г.С.1, Кабакова Т.И.2, Горячев А.Б.3
  • Учреждения:
    1. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Дагестанский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
    2. Пятигорский медико-фармацевтический институт – филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Волгоградский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
    3. Федеральное государственное автономное учреждение высшего образования «Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова» Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет)
  • Выпуск: Том 10, № 3 (2022)
  • Страницы: 232-243
  • Раздел: Статьи
  • URL: https://journals.rcsi.science/2307-9266/article/view/111725
  • DOI: https://doi.org/10.19163/2307-9266-2022-10-3-232-243
  • ID: 111725

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Уточнение структуры и содержания предметной области профессионального термина «лекарственное обеспечение» для углубления и конкретизации понятийного аппарата в сфере фармацевтической деятельности.

Материалы и методы. В обзоре представлен анализ 389 заголовков научных фармацевтических публикаций за периоды 1995–1998 гг. и 2010–2019 гг. Выбор публикаций осуществлялся методом случайной выборки при помощи словосочетаний: «лекарственное обеспечение», «лекарственная помощь», «обеспечение лекарственными препаратами», «фармацевтическая помощь», «лекарственное обслуживание», «лекарственное снабжение» и их англоязычных аналогов в российских и зарубежных электронных источниках информации. Методической базой исследования выбрали кластерный анализ предметной области понятия «лекарственное обеспечение» по методике, предложенной Э.А. Коржавых и И.В. Вороновичем. Под кластером в настоящем исследовании понимали совокупность публикаций, в которых одновременно цитировалась определенная пара терминов с установленной частотой социтирования.

Результаты. При анализе публикаций сформировали два кластера понятия «лекарственное обеспечение» по указанным временным периодам. Сравнение кластеров показало рост активности научных исследований по расширению структуры и содержания предметной области понятия «лекарственное обеспечение». Для современного кластера отобрали 124 социтируемые пары лексических единиц, которые сгруппировали по 9-ти уровням иерархии по силе связи с интервалом 10 единиц и частотой упоминания термина «лекарственное обеспечение». На заключительной стадии сформировали графическую модель кластера понятия «лекарственное обеспечение». Установили, что лексические единицы, входящие с первого по пятый уровень, являются ядром кластера понятия «лекарственное обеспечение» как наиболее стабильная часть лексического массива, на которую целесообразно опираться при разработке определения для исследуемого понятия.

Заключение. Таким образом, предметное поле понятия «лекарственное обеспечение» характеризуется научными исследованиями, отражающими социально-экономическую значимость изучаемых объектов сферы фармацевтической деятельности, а его содержание – высоким уровнем фармацевтического знания, которым описываются наиболее устойчивые элементы, позволяющие сформулировать адекватное определение дефиниции «лекарственное обеспечение».

Об авторах

Гасбулла Сулейманович Баркаев

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Дагестанский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: bdgmu@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9075-3513

кандидат фармацевтических наук, доцент, заведующий кафедрой фармации ФГБОУ ВО ДГМУ Минздрава России

Россия, 367000, г. Махачкала, пл. Ленина, д. 1

Таисия Ивановна Кабакова

Пятигорский медико-фармацевтический институт – филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Волгоградский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: kabtais@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6182-5637

доктор фармацевтических наук, доцент, профессор кафедры организации и экономики фармации ПМФИ – филиала ФГБОУ ВО ВолгГМУ Минздрава России

Россия, 357532, г. Пятигорск, пр-кт Калинина, д. 11

Андрей Борисович Горячев

Федеральное государственное автономное учреждение высшего образования «Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова» Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет)

Email: abgor61@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6844-4578

доктор фармацевтических наук, доцент, профессор кафедры безопасности жизнедеятельности и медицины катастроф Института клинической медицины имени Н.В. Склифосовского, ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Россия, 119991, г. Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2

Список литературы

  1. Лазарева М.Н. Из опыта формирования терминологической компетентности в курсе фармацевтической латыни // Классические языки в постклассический период: сборник статей. – Казань: ООО «Бриг». – 2017. – С. 44–50.
  2. Бурдина О.Б., Лазарева М.Н. Проблемы обучения фармацевтической терминологии и рецептуре в условиях изменения профессиональных и образовательных стандартов // Преподавание классических языков в эпоху глобальной информатизации: сборник статей. – Казань: Казанский государственный медицинский университет. – 2019. – С. 279–287.
  3. Rayala V., Kalli S.R. Big data clustering using Improvised Fuzzy C-Means clustering // Revue d’Intelligence Artificielle. – 2021. – Vol. 34, No.6. – P. 701–708. doi: 10.18280/RIA.340604.
  4. Wittle A., Stackhouse M. Cluster Analysis: What It Is and How to Use It // PharmaSUG 2019. – 2019. – Paper ST-183. – P. 1–28.
  5. Клименкова А.А., Геллер Л.Н., Скрипко А.А., Гравченко Л.А., Коржавых Э.А. Фармацевтические услуги: состояние и тенденции развития // Фармация и фармакология. – 2021. – Т. 9, №1. – С. 32–53. doi: 10.19163/2307-9266-2021-9-1-32-53.
  6. Коржавых Э.А., Дремова Н.Б. Кластерный анализ понятия «рынок» в фармации // Евразийское научное объединение. – 2018. – Т. 42, № 8–1. – С. 36–39.
  7. Чиж И.М., Горячев А.Б., Лемещенко Е.Ю., Афанасьев О.Н. К вопросу о формировании в Российской Федерации системы фармацевтической безопасности // История медицины. – 2018. – Т. 5, №2. – С. 144–156. doi: 10.17720/2409-5583.t5.2.2018.05e.
  8. Дельцов А.А., Косова И.В. Особенности нормативно-правового регулирования производства лекарственных средств для медицинского и ветеринарного применения в свете принятия стандарта GMP // Биофармацевтический журнал. – 2018. – Т. 10, № 2. – С. 23-27.
  9. Tran V.D., Dorofeeva V.V., Loskutova E.E. Development and validation of a scale to measure the quality of patient medication counseling using rasch model // Pharmacy Practice. – 2018. Vol. 16, No.4. – Art. No.1327. doi: 10.18549/PharmPract.2018.04.1327.
  10. Soboleva M.S., Loskutova E.E., Amelina I.V. Improvement of pharmaceutical consultation process in drugstores // Journal of Advanced Pharmacy Education and Research. – 2020. – Vol. 10, No.1. – P. 136–142.
  11. Аджиенко В.Л., Горячев А.Б., Глембоцкая Г.Т., Кабакова Т.И., Горячева К.А. Основные принципы управления ассортиментной политикой на уровне организации оптовой торговли лекарственными средствами // Волгоградский научно-медицинский журнал. – 2020. – Т. 68, № 4. – С. 46–49.
  12. Степанов А.С., Манжула И.С., Кожевникова Т.В. Применение кластерного анализа и множественной регрессии в изучении аптечного рынка Дальнего Востока // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Медицина. Фармация. – 2017. – Т. 261, № 12. – С. 149-155.
  13. Коржавых Э.А., Третьякова Е.В. Методика выявления структуры концепта «Потребители фармацевтических товаров и услуг» // Кластерные подходы в современной фармации и фармац. образовании: Сб. мат-лов междунар. науч.- практ. конф. (Белгород, 20–21 ноября 2008 г.). – Белгород: Изд-во БелГУ, 2008. – С. 100–103.
  14. Баркаев Г.С., Аджиенко В.Л., Кабакова Т.И., Горячев А.Б., Коржавых Э.А. Развитие научно-практической области «Организация лекарственного обеспечения» в период 1991–2020 гг.: наукометрический подход // Волгоградский научно-медицинский журнал. – 2021. – Т. 71, № 3. – С. 23–28.
  15. Наумов Д.В. Кластерный подход в развитии фармацевтического рынка: тренд на инновационную составляющую // Молодой ученый. – 2016. – № 3 (107). – С. 585-588.
  16. Youssar S., Bahtaoui M., Jarmouni Y., Berrado A. Clustering of Pharmaceutical products using Random Forest algorithm // In Proceedings of the 12th International Conference on Intelligent Systems: Theories and Applications (SITA’18). – Association for Computing Machinery, New York, (NY, USA). – 2018. – P. 1–6. doi: 10.1145/3289402.3289511.
  17. Фитисова А.И., Наркевич И.А., Немятых О.Д., Умаров С.З. Применение кластерного анализа для классификации парфюмерно-косметических средств – товаров аптечного ассортимента // Фармация. – 2019. – Т. 68, № 3. – С. 33–37. doi: 10.29296/25419218-2019-03-06.
  18. Si L., Robinson A., Haines T.P., Tierney P., Palmer A.J. Cost analysis of employing general practitioners within residential aged care facilities based on a prospective, stepped-wedge, cluster randomised trial // BMC Health Services Research. – 2022. – Vol. 22, No. 1. – Art. No. 374. doi: 10.1186/s12913-022-07766-0.
  19. Silva D.C., Rabelo-da-Ponte F.D., Salati L.R., Lobato M.I.R. Heterogeneity in gender dysphoria in a Brazilian sample awaiting gender-affirming surgery: a data-driven analysis // BMC Psychiatry. – 2022. – Vol. 22, No. 1. – Art. No. 79. doi: 10.1186/s12888-022-03727-3.
  20. de Vries P.J., Leclezio L., Gardner-Lubbe S., Krueger D., Sahin M., Sparagana S., de Waele L., Jansen A. Multivariate data analysis identifies natural clusters of Tuberous Sclerosis Complex Associated Neuropsychiatric Disorders (TAND) // Orphanet J. Rare. Dis. – 2021. – Vol. 16. – Art. No.447. doi: 10.1186/s13023-021-02076-w.
  21. Manabe T., Phan D., Nohara Y., Kambayashi D., Nguyen T.H., Van D.T., Kudo K. Spatiotemporal distribution of COVID-19 during the first 7 months of the epidemic in Vietnam // BMC Infect. Dis. – 2021. – Vol. 21. – Art. No. 1124. doi: 10.1186/s12879-021-06822-0.
  22. Lee N., Yoo H., Yang H. Cluster analysis of medicinal plants and targets based on multipartite network // Biomolecules. – 2021. – Vol. 11, No. 4. – Art. No. 546. doi: 10.3390/biom11040546.
  23. Yu W.-X., Dong X.-M., Lei Z.-X., Yuan Y., Shun Q.-S., Wei G., Yu N.-J., Huang R.-P., Wu Q.-W. Cluster analysis of Dendrobium officinale from different populations through agronomy characterization // Zhongguo Zhongyao Zazhi. – 2019. – Vol. 44, No.1. – P. 53–58. doi: 10.19540/j.cnki.cjcmm.20181106.009.
  24. Mahmud S.M.H., Chen W., Meng H., Jahan H., Liu Y., Hasan S.M.M. Prediction of drug-target interaction based on protein features using undersampling and feature selection techniques with boosting // Analytical Biochemistry. – 2020. – Vol. 589. – Art. No.113507. doi: 10.1016/j.ab.2019.113507.
  25. Fang J., Wu T., Yang C., Cai H., Fang S., Chen Y., Wang Q. Network pharmacology-based study on the mechanism of action for herbal medicines in Alzheimer treatment // J. Ethnopharmacol. – 2017. – Vol. 196. – P. 281–292. doi: 10.1016/j.jep.2016.11.034.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рисунок 1 – Распределение лексических единиц по уровням в объединенном кластере понятия «Лекарственное обеспечение» за период 1995–2019 гг.

Скачать (124KB)
Метаданные
3. Рисунок 2 – Современный кластер понятия «лекарственное обеспечение»

Скачать (601KB)
Метаданные
4. Рисунок 1 – Распределение ЛП по уровням в объединенном кластере концепции «Лекарственное обеспечение» за период 1995–2019 гг.

Скачать (125KB)
Метаданные
5. Рисунок 2 – Современный кластер понятия «лекарственное обеспечение»

Скачать (565KB)
Метаданные

© Баркаев Г.С., Кабакова Т.И., Горячев А.Б., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.
 

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах