ГІГІЄНІЧНІ ОСНОВИ ПРОГНОСТИЧНОЇ ОЦІНКИ ПРОФЕСІЙНОЇ АДАПТАЦІЇ ТА СТАНУ ЗДОРОВ’Я СТУДЕНТІВ, ЯКІ ОВОЛОДІВАЮТЬ МЕДИЧНИМИ СПЕЦІАЛЬНОСТЯМИ, НА ПІДСТАВІ ВИКОРИСТАННЯ СТАТИСТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ

  2. 2023
  3. ГІГІЄНІЧНІ ОСНОВИ ПРОГНОСТИЧНОЇ ОЦІНКИ ПРОФЕСІЙНОЇ АДАПТАЦІЇ ТА СТАНУ ЗДОРОВ’Я СТУДЕНТІВ, ЯКІ ОВОЛОДІВАЮТЬ МЕДИЧНИМИ СПЕЦІАЛЬНОСТЯМИ, НА ПІДСТАВІ ВИКОРИСТАННЯ СТАТИСТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ

Сергета І. В., Браткова О. Ю., Серебреннікова О. А., Редчіц М. А., Очередько О. М.

ГІГІЄНІЧНІ ОСНОВИ ПРОГНОСТИЧНОЇ ОЦІНКИ ПРОФЕСІЙНОЇ АДАПТАЦІЇ ТА СТАНУ ЗДОРОВ’Я СТУДЕНТІВ, ЯКІ ОВОЛОДІВАЮТЬ МЕДИЧНИМИ СПЕЦІАЛЬНОСТЯМИ, НА ПІДСТАВІ ВИКОРИСТАННЯ СТАТИСТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ

Показати/Завантажити PDF

Про автора:

Сергета І. В., Браткова О. Ю., Серебреннікова О. А., Редчіц М. А., Очередько О. М.

Рубрика:

ГІГІЄНА, ЕКОЛОГІЯ ТА ЕПІДЕМІОЛОГІЯ

Тип статті:

Наукова стаття

Анотація:

У теперішній час серед пріоритетних проблем профілактичної медицини одне із найвагоміших місць, незаперечно. належить питанням як збереження і зміцнення здоров’я, так і підвищення рівня професійної адаптації студентської молоді, яка оволодіває певними спеціальностями, в тому числі і здобуває медичний фах. Мета наукової роботи полягала в обґрунтуванні гігієнічних основ здійснення ефективної прогностичної оцінки професійної адаптації та стану здоров’я студентів, які оволодівають основними медичними спеціальностями, на підставі використання статистичних моделей. Результати, отримані під час використання процедур кореляційного аналізу дозволили виявити комплекс показників психофізіологічних функцій, особливостей особистості, стану здоров’я, навчальної успішності, особливостей умов перебування та способу життя, які відзначались наявністю чіткої взаємозумовленості і навіть глибокої спорідненості з критеріальними характеристиками рівня успішності професійної підготовки дівчат і юнаків, які засвоюють медичний фах. Найбільш показовими у цьому контексті та, що ще більш важливо, найбільш суттєвими із професійно-значущої точки зору слід було вважати закономірності взаємозв’язків, встановлених на заключному етапі перебування студентства у медичному закладі вищої освіти. Саме у цей час привертали на себе увагу жорстка спорідненість навчальної успішності і за клінічно-орієнтованими дисциплінами, і за загальноосвітніми предметами та критеріальних показників стану здоров’я, неспецифічної реактивності, розвитку психофізіологічних функцій, особливостей особистості, особливостей способу життя тощо. Дані застосування процедур кластерного аналізу дозволили встановити достатньо стабільну впродовж часу навчання у медичному закладі вищої освіти структуру просторової класифікації досліджуваних об’єктів. Так, серед дівчат слід було відзначити декілька стабільних за внутрішньо-структурними характеристиками кластерів, а саме: інтегрально-адаптаційний особистісно-орієнтований, інтегрально-адаптаційний середовищноорієнтований, мікросоціально-гігієнічний, тривожнісно-характерологічний, темпераментологічний, психофізіологічний та швидкісно-координаційний кластери, серед юнаків – інтегрально-адаптаційний особистісно-орієнтований, інтегрально-адаптаційний середовищно-орієнтований, мікросоціальногігієнічний, мікросоціально-психофізіологічний, тривожнісно-характерологічний, темпераментологічний, просторово-координаційний, швидкісно-координаційний та мотиваційно-самооціночний кластери.

Теги:

адаптація, психофізіологічні функції і особливості особистості, стан здоров’я, статистичний аналіз, студенти

Список цитованої літератури:

  1. Makarov SYu, Stoyan NV, Serheta IV, Taran OA, Dyakova OV. Peculiarities of the interaction of the indicators of psychophysiological adaptation of modern students in the context of the effective monitoring of individual health of young women and young men. Wiadomości Lekarskie. 2019;LXXII.5(II):1053-1058.
  2. Moroz VM, Makarov SYu, Serebrennikova OA, Serheta IV. Navchalnyi stres ta psykhofiziolohichni kryterii otsinky adaptatsiinykh mozhlyvostei orhanizmu studentiv zakladiv vyshchoi medychnoi osvity. Vinnytsya: TOV “TVORY”; 2020. 184 s. [in Ukrainian].
  3. Moroz VM, Serebrennikova OA, Serheta IV, Stoyan NV. Psy`xofiziologichni ta psy’xogigiyenichni osnovy’ efekty’vnogo vy’kory’stannya zdorov’yazberigayuchy`x texnologij u zakladax vy’shhoyi osvity. Vinnytsya: TOV “TVORY”; 2020. 208 s. [in Ukrainian].
  4. Serheta IV, Panchuk OY, Stoyan NV, Drezhenkova ІL, Makarov SYu. Universitetska gigiena u konteksti implementatsiyi “Zakonu pro vischu osvItu”: fIzіologo-gigienichni osnovi, realiyi ta shlyahi rozvitku. Dovkillya ta zdorov’ya. 2016;4(80):46-52. DOI: https://doi.org/10.32402/ dovkil2016. 04.046. [in Ukrainian].
  5. Serheta IV, Bratkova OYu, Serebrennikova OA. Naukove obgruntuvannya gigiyenichnih principiv profilaktiki rozvitku donozologichnih zrushen u stani psihichnogo zdorov’ya uchniv suchasnih zakladiv serednoyi osviti (oglyad literaturi i vlasnih doslidzhen) Zhurnal NAMN Ukrayini. 2022;19(1):306-326. DOI: http://doi.org/10/37621|JNAMSU-2022-1-2. [in Ukrainian].
  6. Serheta IV, Serebrennikova OA, Stoyan NV, Drezhenkova IL, Makarova OI. Psihogigiyenichni prinpipi vikoristannya zdorov’yazberigayuchih tehnologij u suchasnih zakladah vishoyi osviti. Dovkillya ta zdorov’ya. 2022;2(103):32-41. DOI: https://doi.org/10.32402/dovkil2022.02.032. [in Ukrainian].
  7. Serheta IV, Bardov VH, Drezhenkova ІL, Panchuk OYu. Hihiienichni normatyvy rukhovoi aktyvnosti studentiv zakladiv vyshchoi medychnoi osvity ta shliakhy yii optymizatsii. Vinnytsya: TOV “TVORY”; 2020. 184 s. [in Ukrainian].
  8. Serheta IV, Panchuk OYu, Yavorovskyi OP. Hygienic diagnostics of professional suitability of students of medical education institutions (on the example of dental specialties). Vinnytsya: TOV “TVORY”; 2020. 348 s. [in Ukrainian].
  9. Tymoshchuk OV, Polka NS, Serheta IV. Naukovi osnovy kompleksnoi hihiienichnoi otsinky yakosti zhyttia ta adaptatsiinykh mozhlyvostei suchasnoi uchnivskoi i studentskoi molodi. Vinnytsya: TOV “TVORY”; 2020. 272 s. [in Ukrainian].
  10. Hrynzovskyi AM, Bielai SV, Kernickyi AM, Pasichnik VI, Vasischev VS, Minko AV. Medical, social and psychological aspects of assisting the families of the military personnel of ukraine who performed combat tasks in extreme conditions. Wiadomosci lekarskie. 2022;75(1(2)):310- 318. DOI: http://doi.org/10.36740/WLek202201228.
  11. Antomonov MYu. Matematicheskaya obrabotka i analiz mediko-biologicheskih dannyah. 2-e izd. Kiyiv: MIC “Medinform”; 2018. 579 s. [in Ukrainian].
  12. Ierina AM. Statystychne modeliuvannia ta prohnozuvannia. K.: KNEU; 2001. 170 s. [in Ukrainian].
  13. Jin S, Yang-Wallentin F. Asymptotic Robustness Study of the Polychoric Correlation Estimation. Psychometrika. 2017;82(1):67-85. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11336-016-9512-2.
  14. Kim N, Fischer AH, Dyring-Andersen B, Rosner B, Okoye GA. Research Techniques Made Simple: Choosing Appropriate Statistical Methods for Clinical Research. J Invest Dermatol. 2017;137(10):e173-8. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jid.2017.08.007.
  15. Liu J, Tang W, Chen G, Lu Y, Feng C, Tu XM. Correlation and agreement: overview and clarification of competing concepts and measures. Shanghai Arch Psychiatry. 2016;28(2):115-20.
  16. Miot HA. Assessing normality of data in clinical and experimental trials. J Vasc Bras. 2017;16:88-91. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/1677- 5449. 041117.
  17. Ness RO, Sachs K, Vitek O. From correlation to causality: statistical approaches to learning regulatory relationships in large-scale biomolecular investigations. J Proteome Res. 2016;15(3):683-90. DOI: http://dx.doi.org/10.1021/acs.jproteome.5b00911.
  18. Hahsler M, Piekenbrock M, Doran D. Fast density-based clustering with R. Journal of Statistical Software. 2019;91(1):1-30. DOI: https:// doi.org/10. 18637/jss.v091.i01.
  19. Janssen A, Wan P. K-means clustering of extremes. Electronic Journal of Statistics. 2020;14(1):1211-1233. DOI: https://doi.org/10.1214/20- EJS1689.
  20. Pandey P, Singh I. Comparision between K-mean clustering and improved K-mean clustering. International Journal of Computer Applications, 2016:146(13);39-42. DOI: http://doi.org/10.5120/IJCA2016910868.
  21. Sun L, Chen G, Xiong H, Guo C. Cluster analysis in data-driven management decisions. Journal of Management Science and Engineering. 2017;2(4):227-251. DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1383.204011.
  22. Yu H, Wang X, Wang G, Zeng X. An active three-way clustering method via low-rank matrices for multi-view data. Information Sciences. 2020;507:823-839. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.03.009.

Публікація статті:

«Вісник проблем біології і медицини», 2023 Випуск 2, 169, 159-172 сторінки, код УДК 378.1+371.7]:159.922.2+612.071.2]:311

DOI:

10.29254/2077-4214-2023-2-169-159-172

2023 Випуск 2, 169
адаптація психофізіологічні функції і особливості особистості стан здоров’я статистичний аналіз студенти
29.06.2023
Чи була ця стаття корисною?
1
0