THE METHODOLOGY OF ASSESSMENT OF HEALTH-RELATED QUALITY OF LIFE


Cite item

Full Text

Abstract

The article is dedicated to using the methods of cognitive analysis and analysis of hierarchy for study such complex object, as with health-related quality of life of the population. Interconnected concepts of cognitive map are used for building of the hierarchical model of quality of life and shaping the matrixes of the fresh comparisons - a bases of all computing procedures of the method of the analysis hierarchy for transformation of qualitative information on under investigation object in quantitative - an weight factors for all its descriptions. The analysis hierarchy method and cognitive analysis have independent importance, but, as it is shown, in combination, they will complement each other and become the new instrument of the study complex and bad formalized object with a set interacting heterogeneous subjective and objective factor. The Main result of our research is the description of methods for studying health-related quality of life with the combined use of cognitive maps and the basic procedures of hierarchy’s analysis method.

About the authors

Ivan Anatol’evich Finogenko

Institute of System Dynamics and Control Theory, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: fin@icc.ru
Doctor of Physics and Mathematics, Senior Researcher Irkutsk, the Russian Federation

Marina Pinkhasovna Diakovich

East-Siberian Institute of Medical and Environmental Research; Angarsk State Technical University

Email: marik914@rambler.ru
Leading Researcher; Doctor of Biology, Professor, Head of the Department of Economics, Marketing and Management Psychology Angarsk, the Russian Federation

Arseny Alexsandrovich Blokhin

East-Siberian Institute of Medical and Environmental Research

Email: senyadiamond@yandex.ru
programmer Angarsk, the Russian Federation

References

  1. Koot H.M., Wallender J.L. Quality of Life in Child and Adolescent Illness // New York: Taylor & Francis Inc. 2001. P. 3-21.
  2. Качество жизни, связанное со здоровьем: оценка и управление / Иркутск: Издательство НЦ РВХ, 2012. 168 с.
  3. Буданова Е.И., Еркин Н.В. Методика оценки качества жизни курсантов военного ВУЗа / Материалы VII международной научной конференции «Системный анализ в медицине». Благовещенск, 2013. С. 150-153.
  4. Гришина И.В., Полынев А.О., Тимонин С.А. Качество жизни населения регионов России: методология исследования и результаты комплексной оценки // Современные производительные силы. Москва, 2012. № 1. С. 70-83.
  5. Бородкин Ф.М., Айвазян С.А. Социальные индикаторы. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. 607 с.
  6. Финогенко И.А., Финогенко В.И., Дьякович М.П. Метод вложенных линейных сверток для оценки качества здоровья населения // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. Иркутск, 2008. № 2 (18). С. 154-160.
  7. Анисимов М.М. Рассуждающие сети Ван-Хао. Анализ и практическое применение // Вестник компьютерных и информационных технологий. Москва, 2009. №7(61). С. 22-27.
  8. Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях. Аналитические сети. М.: URSS, 2001. 357 с.
  9. Уварова В.И., Шуметов В.Г. Использование метода анализа иерархий // СОЦИС. 2001. № 3. С. 104-109.
  10. Жилина Н.М. Метод анализа иерархий для доказательства эффективности решений в медицинских исследованиях // Информатика и системы управления. Благовещенск, 2008. №2(16) http://ics.khstu.ru/media/2010/N16_06.pdf (дата обращения: 09.12.2015).
  11. Манайчева В.А., Хуснияров М.Х. Применение метода анализа иерархий для определения центра технологического блока установок нефтепереработки // Нефтегазовое дело, 2006. № 2. URL: http://ogbus.ru/article/primenenie-metoda-analiza-ierarxij-dlya-opredeleniya-centra-texnologicheskogo-blokaustanovok-neftepererabotki (дата обращения: 09.12.2015).
  12. Каган Е.С. Модель комплексной оценки социального капитала предпринимателей региона // Вектор науки ТГУ. 2012. № 4 (22). С. 55-58.
  13. Стёпин В.В. Прогнозирование сценариев развития политических процессов методом анализа иерархий // Вестник ВГУ. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2010. № 1. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-stsenariev-razvitiya-politicheskih-protsessov-metodom-analizaierarhiy (дата обращения: 09.12.2015).
  14. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы в управлении. М.: КДУ, 2009, 440 с.
  15. Ware J.E., Sherbour C.D. The MOS 36-item short form health survey: conceptual framework and item selection. Medical Care, 1992. V. 30. P. 473-483.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».