Зміст |
Автори:
Ігор Рекуненко, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1558-629X д.е.н., професор, Сумський державний університет, Україна Антон Бойко, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1784-9364 д.е.н., професор, Сумський державний університет, Україна Ольга Крамаренко, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2616-0147 Сумський державний університет, Україна Бхола Хан, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4479-2762 д.е.н., професор, Державний університет Йобе, Нігерія
Сторінки: 36-43
Мова: Англійська
DOI: https://doi.org/10.21272/hem.2022.2-04
Отримано: 22.05.2022
Прийнято: 22.06.2022
Опубліковано: 30.06.2022
Завантажити: |
Перегляди: |
Завантаження: |
|
|
|
Розширена анотація українською мовою
Сьогодні, у часи спалаху епідемій, таких як вірус Зіка та COVID-19, перед системи охорони здоров’я усього світу постала нагальна потреба у швидкому реагуванні на подолання їх поширення та недопущення повторного зараження людства. Одним із способів вирішення став заклик Всесвітньої організації охорони здоров’я до негайного, швидкого, а що найголовніше, відкритого поширення даних медичних досліджень. Саме тому якість даних, а саме можливість їх легкого пошуку, доступність до даних, сумісність та можливість повторного використання, вважається нагальною у розбудові інфраструктури даних галузі охорони здоров’я. Відтак, виникає нагальна потреба у розбудові належної системи управління даними досліджень в системі охорони здоров’я. Метою є дослідження рівня ефективності управління даними в системі охорони здоров’я. Досягнення поставленої мети запропоновано здійснити в наступній послідовності: розглянути сутність поняття управління даними досліджень; провести бібліометричне дослідження поняття управління даними в медичних галузях знань, здійснити аналіз частоти публікацій присвячених питанню управління даними медичних досліджень, що були проіндексовані базою даних Scopus. Об’єктом дослідження є сфера охорони здоров’я. Предметом дослідження є детермінанти впливу належного управління даними медичних досліджень на сферу охорони здоров’я. Побудова термінологічних карт взаємозв’язків термінів була здійснена із застосуванням інструменту візуалізації VOSvіewer. У ході дослідження визначено, що 8% усіх досліджень з питань управління даними, були здійснені в медичних галузях знань. Дослідження виявило тенденцію до зростання кількості публікацій з управління даними в сфері охорони здоров’я із найбільшим показником їх зростання у 2019 та 2020 роках. Аналіз термінологічних кластерів виявив, що ключові слова «Big Data», «Machine Learning», «Data Collection», «Data Quality», «Data Sharing», «Data Reuse», «COVID-19», «Blockchain», – мають найбільшу кількість згадувань в публікаціях та їх силу зв’язку з іншими публікаціями.
Ключові слова: управління даними досліджень, відкриті дані, управління даними, якість даних, медичні дані, бібліометричний аналіз.
Класифікація JEL: I18, I23.
Цитувати як: Rekunenko, I., Boiko, A., Kramarenko, O., & Khan, B. (2022). Data Management in Healthcare Research as a Guarantee of its Quality. Health Economics and Management Review, 3(2), 36-43. https://doi.org/10.21272/hem.2022.2-04
Ця стаття публікуються за ліцензією Creative Commons Attribution International License
Список використаних джерел
- Dobrova, V., Popov, O., Zupanets, I., & Tkachenko, K. (2021). Shaping of the evidence-based substitution conceptual framework of the original medicines to generic counterparts in Ukraine. ScienceRise: Pharmaceutical Science, 4(32), 67-77. [Google Scholar] [CrossRef]
- Dobrova, V., Zupanets, K., & Ratushna, K. (2014). Analysis and study of the data quality loss risk in clinical trials. Clinical pharmacy, 18(1), 4-10. [Google Scholar]
- Heeney, C., Hawkins, N., de Vries, J., Boddington, P., & Kaye, J. (2011). Assessing the privacy risks of data sharing in genomics. Public health genomics, 14(1), 17-25. [Google Scholar] [CrossRef].
- Houston, L., Yu, P., Martin, A., & Probst, Y. (2020). Heterogeneity in clinical research data quality monitoring: a national survey. Journal of Biomedical Informatics, 108, 103491. [Google Scholar] [CrossRef]
- IBM (n.d.). Data Management Software & Solutions. Retrieved from [Link]
- Malin, B., & Sweeney, L. (2004). How (not) to protect genomic data privacy in a distributed network: using trail re-identification to evaluate and design anonymity protection systems. Journal of biomedical informatics, 37(3), 179-192. [Google Scholar] [CrossRef]
- Marco, D. P. (n.d.). Foundations of Enterprise Data Management. Retrieved from [Link]
- Queralt-Rosinach, N., Kaliyaperumal, R., Bernabé, C. H., Long, Q., Joosten, S. A., van der Wijk, H. J., … & Roos, M. (2022). Applying the FAIR principles to data in a hospital: challenges and opportunities in a pandemic. Journal of Biomedical Semantics, 13(1), 1-19. [Google Scholar] [CrossRef]
- Stuart, D., Baynes, G., Hrynaszkiewicz, I., Allin, K., Penny, D., Lucraft, M., & Astell, M. (2018). Whitepaper: Practical challenges for researchers in data sharing. LONDON: Figshare. [CrossRef]
- The Data Governance Institute. (n.d.). Definitions of Data Governance. Retrieved from [Link]
- Wellcome. (2020). Sharing Research Data and Findings Relevant to the Novel Coronavirus (COVID-19) Outbreak. Retrieved from [Link].
- Wilkinson, M. D., Dumontier, M., Aalbersberg, I. J., Appleton, G., Axton, M., Baak, A., … & Mons, B. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific data, 3(1), 1-9. [Google Scholar] [CrossRef]
- Xafis, V., & Labude, M. K. (2019). Openness in big data and data repositories. Asian Bioethics Review, 11(3), 255-273. [Google Scholar] [CrossRef]
- Xafis, V., Schaefer, G. O., Labude, M. K., Brassington, I., Ballantyne, A., Lim, H. Y., … & Tai, E. S. (2019). An ethics framework for big data in health and research. Asian Bioethics Review, 11(3), 227-254. [Google Scholar] [CrossRef]
- Zastrow, M. (2020). Open science takes on the coronavirus pandemic. Nature, 581(7806), 109-110. [Google Scholar]
|