Представления о доказательности в ветеринарной медицине мелких домашних животных

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Ветеринарная медицина мелких домашних животных (МДЖ) в России начала свое развитие в 1990-е годы и сейчас находится в процессе профессионального становления, вступая в диалог с традиционной ветеринарией сельского хозяйства. В последнее десятилетие активно развивается доказательный подход как основа принятия обоснованных решений в различных аспектах профессиональной практики. Ветеринария МДЖ — как относительно молодая, находящаяся на стадии формирования профессиональная область в рамках консервативной профессии ветеринарного врача — сталкивается с кризисом легитимности. Этот кризис связан с нехваткой специализированного образования в области патологии собак и кошек, отсутствием утвержденных профессиональным сообществом и государством протоколов лечения МДЖ. Доказательный подход, основанный на фактических данных, является основой современной медицины и служит методом легитимации ветеринарной практики МДЖ. Он отвечает потребностям ключевых стейкхолдеров взаимодействия: коллег, государственных регуляторов в случае спорных ситуаций и владельцев животных как потребителей услуг.В статье рассматривается типология восприятия доказательности среди ветеринарных врачей, специализирующихся на мелких домашних животных в России. На результатах анализа 35 интервью выделены три типа восприятия доказательности ветеринарными врачами МДЖ: традиционный, фронетический и резидентальный, а также определено, как данные типы влияют на профессиональные практики ветеринарных специалистов и рассматриваются в контексте доказательной медицины и ее текущего развития.

Об авторах

Яков Иванович Щеглов

Европейский университет в Санкт-Петербурге; Институт экономической политики имени Е.Т. Гайдара

Email: yschglv@gmail.com
Магистр, исследователь, Институт междисциплинарных медицинских исследований, Европейский университет в Санкт-Петербурге; младший научный сотрудник, Институт экономической политики имени Е.Т. Гайдара Санкт-Петербург, Россия; Москва, Россия

Жанна Владимировна Чернова

Институт экономической политики имени Е.Т. Гайдара; Социологический институт РАН — филиал ФНИСЦ РАН

Email: chernova30@mail.ru
SPIN-код: 1080-4280
Доктор социологических наук, ведущий научный сотрудник, Институт экономической политики имени Е.Т. Гайдара; ведущий научный сотрудник, Социологический институт РАН — филиал ФНИСЦ РАН Москва, Россия; Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Абрамов Р.Н. Историко-теоретический анализ форм профессионального знания: фронезис и подразумеваемое знание // Вторые Давыдовские чтения. М.: Институт социологии РАН, 2014 С. 308–332. EDN: SWSXGR
  2. Вахштайн В.С. Резидентность как фактор социальной стратификации // Экономическая социология. 2003. Т. 4. №. 3. С. 120–135. EDN: OYUYST
  3. Губа К.С., Семенов А.В. В центре внимания или в центрах внимания? Анализ системы авторитетов локального академического сообщества // Журнал социологии и социальной антропологии. 2010. Т. 13. №. 3. С. 133–154. EDN: NCFHON
  4. Соколов М.М., Титаев К.Д. Провинциальная и туземная наука // Антропологический форум. 2013. № 19. С. 239–275. EDN: SWNIWB
  5. Чернова Ж.В., Шпаковская Л.Л. Профессионализация родительства: между экспертным и обыденным знанием // Журнал исследований социальной политики. 2016. Т. 14. №. 4. С. 521–534. EDN: XHFLVH
  6. Щеглов Я.И. Влияние структуры организационного поля ветеринарной медицины мелких домашних животных на процессы профессионализации ветеринарных врачей // Социология власти. 2022. Т. 34. № 3–4. С. 247–273. DOI: https://doi.org/10.22394/2074-0492-2022-4-247-273 EDN: JLDRPC
  7. Эттингер А.П., Жарова М.Е. Что такое доказательная медицина? // Доказательная гастроэнтерология. 2021. Т. 10. № 1. С. 38–48. DOI: https://doi.org/10.17116/dokgastro20211001138 EDN: WDYYQS
  8. Becker H.S. (2017) Evidence. Chicago: University of Chicago Press.
  9. Chalmers I., Haynes B. (1994) Systematic Reviews: Reporting, Updating, and Correcting Systematic Reviews of the Effects of Health Care. Bmj. Vol. 309. No. 6958. P. 862–865. DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.309.6958.862
  10. Chalmers I. (1993) The Cochrane Collaboration: Preparing, Maintaining, and Disseminating Systematic Reviews of the Effects of Health Care. Annals of the New York Academy of Sciences. Vol. 703. P. 156–163. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.1993.tb26345.x
  11. Braun V., Clarke V. (2012) Thematic Analysis. Washington: American Psychological Association.
  12. Connor L. et al. (2023) Evidence-Based Practice Improves Patient Outcomes and Healthcare System Return on Investment: Findings from a Scoping Review. Worldviews on Evidence‐Based Nursing. Vol. 20. No. 1. С. 6–15. DOI: https://doi.org/10.1111/wvn.12621
  13. DiMaggio P.J. et al. (1983) The Iron Cage Revisited: Institutional Isomorphism and Collective Rationality in Organizational Fields. American Sociological Review. Vol. 48. No. 2. С. 147–160. DOI: https://doi.org/10.1016/S0742-3322(00)17011-1
  14. Djulbegovic B., Guyatt G.H. (2017) Progress in Evidence-Based Medicine: A Quarter Century on. The Lancet. Vol. 390. No. 10092. С. 415–423. DOI: https://doi.org/10.1016/s0140-6736(16)31592-6
  15. Flick U. (ed.). (2013) The SAGE Handbook of Qualitative Data Analysis. Dorchester: The Dorset Press.
  16. Given L. (2006) Qualitative Research in Evidence-Based Practice: A Valuable Partnership. Library Hi Tech. Vol. 24. No. 3. С. 376–386. DOI: https://doi.org/10.1108/07378830610692145
  17. Greenhalgh T. (2002) Integrating Qualitative Research into Evidence Based Practice. Endocrinology and Metabolism Clinics. Vol. 31. No. 3. P. 583–601. DOI: https://doi.org/10.1016/s0889-8529(02)00009-9
  18. Kozleski E.B. (2017) The Uses of Qualitative Research: Powerful Methods to Inform Evidence-Based Practice in Education. Research and Practice for Persons with Severe Disabilities. Vol. 42. No. 1. P. 19–32. DOI: https://doi.org/10.1177/1540796916683710
  19. LoBiondo-Wood G., Haber J. (2021) Nursing Research E-Book: Methods and Critical Appraisal for Evidence-Based Practice. Amsterdam: Elsevier Health Sciences.
  20. Meskell L., Pels P. (2020) Embedding Ethics. London: Routledge. P. 1–26. DOI: https://doi.org/10.4324/9781003085249
  21. Stunnenberg B.C. et al. (2020) N-of-1 Trials: Evidence-Based Clinical Care or Medical Research that Requires IRB Approval? A Practical Flowchart Based on an Ethical Framework. Healthcare. Vol. 8. No. 1. P. 1–49. DOI: https://doi.org/10.3390/healthcare8010049
  22. Tracy S.J. (2010) Qualitative Quality: Eight “Big-Tent” Criteria for Excellent Qualitative Research. Qualitative Inquiry. Vol. 16. No. 10. P. 837–851. DOI: https://doi.org/10.1177/1077800410383121

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


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

Канал журнала в Telegram: t.me/inter0000

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».