pmedpharmФармация и фармакологияPharmacy & Pharmacology2307-92662413-2241Pyatigorsk Medical and Pharmaceutical Institute - branch of Volgograd State Medical Univer10.19163/2307-9266-2022-10-3-232-243pmedpharm-1116Research ArticleОБЗОРЫ, ЛЕКЦИИREVIEWS, LECTURESКЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ КОМПЛЕКСНОГО ПОНЯТИЯ «ЛЕКАРСТВЕННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ»CLUSTER ANALYSIS OF INTEGRATED “DRUG SUPPLY” CONCEPThttps://orcid.org/0000-0001-9075-3513БаркаевГ. С.BarkaevG. S.

кандидат фармацевтических наук, доцент, заведующий кафедрой фармации 

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

Candidate of Sciences (Pharmacy), Associate Professor, Head of the Department of Pharmacy

1, Lenin Sq., Makhachkala, Republic of Dagestan, Russia, 367000

bdgmu@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6182-5637КабаковаТ. И.KabakovaT. I.

доктор фармацевтических наук, доцент, профессор кафедры организации и экономики фармации 

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

Doctor of Sciences (Pharmacy), Associate Professor, Professor of the Department of Organization and Economics of Pharmacy

11, Kalinin Ave., Pyatigorsk, Russia, 357532

kabtais@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-6844-4578ГорячевА. Б.GoryachevA. B.

доктор фармацевтических наук, доцент, профессор кафедры безопасности жизнедеятельности и медицины катастроф Института клинической медицины имени Н.В. Склифосовского

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

Doctor of Sciences (Pharmacy), Associate Professor, Professor of the Department of Life Safety and Disaster Medicine, N.V. Sklifosovskiy Institute of Clinical Medicine 

Bld. 2, 8, Trubetskaya Str., Moscow, Russia 119991

abgor61@gmail.comФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Дагестанский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияDagestanian State Medical UniversityRussian FederationПятигорский медико-фармацевтический институт – филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Волгоградский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияPyatigorsk Medical and Pharmaceutical Institute – branch of Volgograd State Medical UniversityRussian FederationФедеральное государственное автономное учреждение высшего образования «Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова» Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет)РоссияSechenov First Moscow State Medical UniversityRussian Federation202224072022103232243Copyright © Баркаев Г.С., Кабакова Т.И., Горячев А.Б., 20222022Баркаев Г.С., Кабакова Т.И., Горячев А.Б.Barkaev G.S., Kabakova T.I., Goryachev A.B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.pharmpharm.ru/jour/article/view/1116Цель

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

Материалы и методы

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

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

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».

The aim of the article is the structure and content specification of the subject area professional term “drug supply” in order to deepen and concretize the conceptual apparatus in the field of the pharmaceutical activity.

Materials and methods

Materials and methods. The review presents the analysis of 389 titles of scientific pharmaceutical publications for the periods of 1995–1998 and 2010–2019. The selection of publications was carried out by the random sampling based on the phrases: «drug provision», «medical care», «provision of medicines», «pharmaceutical care», «medicinal services», «drug supply» and their English-language counterparts in Russian and foreign electronic information sources. A methodological base of the study was a cluster analysis of the subject area concept of “drug supply” according to the methodology proposed by E.A. Korzhavykh and I.V. Voronovich. In this study, a cluster was interpreted as a set of publications in which a certain pair of terms was simultaneously cited with a preset frequency of co-citation.

Results

Results. When analyzing the publications, two clusters of the “drug supply” concept were formed for the time periods indicated above. The comparison of the clusters showed an increase in the activity of the scientific research to expand the structure and content of the subject area of the “drug supply” concept. For the modern cluster, 124 co – cited pairs of lexical units were selected. They were grouped into 9 hierarchy levels according to the strength of relationship between an interval of 10 units and mentioning frequencies of the “drug supply” term. At the final stage, a graphical model of the “drug supply” concept cluster was formed. It was established that the lexical units included from the first to the fifth level, are the cluster nucleus of the “drug supply” concept as the most stable part of the lexical array, which it is advisable to rely on when developing a definition for the concept under study.

Conclusion

Conclusion. Thus, the subject field of the “drug supply” concept is characterized by the scientific research, reflecting the socio-economic significance of the objects under study in the field of pharmaceutical activities, and its content is characterized by a high level of pharmaceutical knowledge which describes the most stable elements that make it possible to formulate an adequate definition of the “drug supply” definition.

лекарственное обеспечениефармацевтическое исследованиекластерный анализкластерлексикалексическая единицаdrug supplypharmaceutical researchcluster analysisclustervocabularylexical unitДанное исследование не имело финансовой поддержки от сторонних организаций.This study did not receive any financial support from outside organizations.ReferencesЛазарева 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.Lazareva MN. Iz opyta formirovaniya terminologicheskoj kompetentnosti v kurse farmacevticheskoj latyni [The experience of forming the terminological competence in pharmaceutical latin course]. Classic Lang Postclassic Period: Сollect Papers. Kazan: Brig LLC. 2017: 44–50. RussianБурдина 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.Burdina OB, Lazareva MN. Problemy obucheniya farmacevticheskoj terminologii i recepture v usloviyah izmeneniya professional’nyh i obrazovatel’nyh standartov [Problems of teaching pharmaceutical terminology and formulation in the context of changes in professional and educational standards]. Teach Classic Languag in the Era of Global Informatization: Сollect Papers. Kazan: Kazan State Medical University. 2019: 279–87. RussianRayala 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.Rayala V, Kalli SR. Big data clustering using Improvised Fuzzy C-Means clustering. Revue d’Intelligence Artificielle. 2021; 34(6):701–8. DOI: 10.18280/RIA.340604.Wittle A., Stackhouse M. Cluster Analysis: What It Is and How to Use It // PharmaSUG 2019. – 2019. – Paper ST-183. – P. 1–28.Wittle A, Stackhouse M. Cluster Analysis: What It Is and How to Use It. PharmaSUG 2019. 2019; 183: 1–28.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.Klimenkova AA, Geller LN, Skripko AA, Gravchenko LA, Korzhavykh EA. Pharmaceutical services: status and development trends. Pharmacy & Pharmacology. 2021;9(1):32–53. DOI:10.19163/2307-9266-2021-9-1-32-53.Коржавых Э.А., Дремова Н.Б. Кластерный анализ понятия «рынок» в фармации // Евразийское научное объединение. – 2018. – Т. 42, № 8–1. – С. 36–39.Korzhavykh EA, Dremova NB. Klasternyj analiz ponyatiya «rynok» v farmacii [Cluster analysis of the concept of “market” in pharmacy]. Eurasian Sci Association. 2018; 42(8-1):36–9. RussianЧиж 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.Chizh IM, Lemeshenko EYu, Goryachev AB, Afanasiev ON. On the creation of a pharmaceutical safety system in the Russian Federation. History of Medicine. 2018; 5(2): 144–56. DOI: 10.17720/2409-5583.t5.2.2018.05e.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.Deltsov AA, Kosova IV. Features normative legal regulation manufacture of medicines for medical and veterinary use in the light of the GMP standarts. Russian Journal of Biopharmaceuticals. 2018;10(2): 23–7.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.Tran VD, Dorofeeva VV, Loskutova EE. Development and validation of a scale to measure the quality of patient medication counseling using rasch model. Pharmacy Practice. 2018; 16(4): 1327. DOI: 10.18549/PharmPract.2018.04.1327.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.Soboleva MS, Loskutova EE, Amelina IV. Improvement of pharmaceutical consultation process in drugstores. J Advanc Pharmacy Education & Research. 2020; 10(1): 136–42.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.Adzhienko VL, Goryachev AB, Glembotskaya GT, Kabakova TI, Goryacheva KA. Osnovnye principy upravleniya assortimentnoj politikoj na urovne organizacii optovoj torgovli lekarstvennymi sredstvami [Basic principles of management of assortment policy at the level of organization of wholesale trade in medicines]. Volgograd Journal of Medical Research. 2020; 68(4): 46–9. RussianСтепанов 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.Stepanov AS, Manjula IS, Kojevnikova TV. Primenenie klasternogo analiza i mnozhestvennoj regressii v izuchenii aptechnogo rynka Dal’nego Vostoka [Application of cluster analysis and multiple regression to study pharmacy market of the far east of Russia]. Sci Bull Belgorod State University. Series: Medicine. Pharmacy. 2017; 261(12): 149–55. RussianКоржавых 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.Korzhavykh EA, Tretyakova EV. Metodika vyyavleniya struktury koncepta «Potrebiteli farmacevticheskih tovarov i uslug»Methodology for identifying the structure of the concept [“Consumers of pharmaceutical goods and services”]. Cluster approaches in modern pharmacy and pharmaceutical education: Collect Mater Int Sci & Practict Conference (Belgorod, November 20–21, 2008). – Belgorod: Publishing House of BelGU, 2008. – P. 100–3. RussianБаркаев 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.Bakaev GS, Adzhienko VL, Kabakova TI, Goryachev AB, Korzhavykh EA. Development of the scientific and practical field “Organization of Drug Supply” in the period 1991–2020: Scientometric approach [Razvitie nauchno-prakticheskoj oblasti «Organizaciya lekarstvennogo obespecheniya» v period 1991-2020 gg.: naukometricheskij podhod]. Volgograd Journal of Medical Research. 2021; 71(3):23–8. RussianНаумов Д.В. Кластерный подход в развитии фармацевтического рынка: тренд на инновационную составляющую // Молодой ученый. – 2016. – № 3 (107). – С. 585-588.Naumov DV. Klasternyj podhod v razvitii farmacevticheskogo rynka: trend na innovacionnuyu sostavlyayushchuyu [Cluster approach in the development of the pharmaceutical market: a trend towards an innovative component]. Young scientist= Molodoj uchenyj. 2016; 3 (107):585–8. RussianYoussar 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.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: 1–6. DOI:10.1145/3289402.3289511.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.Fitisova AI, Narkevich IA, Nemyatykh OD, Umarov SZ. Primenenie klasternogo analiza dlya klassifikacii parfyumerno-kosmeticheskih sredstv – tovarov aptechnogo assortimenta [Use of cluster analysis for the classification of perfumes and cosmetics, which are pharmacy assortment products]. Pharmacy. 2019; 68(3): 33–7. DOI: 10.29296/25419218-2019-03-06. RussianSi 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.Si L, Robinson A, Haines TP, Tierney P, Palmer AJ. Cost analysis of employing general practitioners within residential aged care facilities based on a prospective, stepped-wedge, cluster randomised trial. BMC Health Serv Res. 2022 Mar 22;22(1):374. DOI: 10.1186/s12913-022-07766-0.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.Silva DC, Rabelo-da-Ponte FD, Salati LR, Lobato MIR. Heterogeneity in gender dysphoria in a Brazilian sample awaiting gender-affirming surgery: a data-driven analysis. BMC Psychiatry. 2022 Feb 2;22(1):79. DOI: 10.1186/s12888-022-03727-3.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.de Vries PJ, 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; 16: 447. DOI: 10.1186/s13023-021-02076-w.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.Manabe T, Phan D, Nohara Y, Kambayashi D, Nguyen TH, Van DT, Kudo K. Spatiotemporal distribution of COVID-19 during the first 7 months of the epidemic in Vietnam. BMC Infect Dis. 2021; 21: 1124. DOI: 10.1186/s12879-021-06822-0.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.Lee N, Yoo H, Yang H. Cluster Analysis of Medicinal Plants and Targets Based on Multipartite Network. Biomolecules. 2021; 11(4):546. DOI: 10.3390/biom11040546.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.Yu WX, Dong XM, Lei ZX, Yuan Y, Shun QS, Wei G, Yu NJ, Huang RP, Wu QW. [Cluster analysis of Dendrobium officinale from different populations through agronomy characterization]. Zhongguo Zhong Yao Za Zhi. 2019 Jan;44(1):53-58. Chinese. DOI: 10.19540/j.cnki.cjcmm.20181106.009.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.Mahmud SMH, Chen W, Meng H, Jahan H, Liu Y, Hasan SMM. Prediction of drug-target interaction based on protein features using undersampling and feature selection techniques with boosting. Analytical Biochemistry. 2020; 589: 113507. DOI: 10.1016/j.ab.2019.113507.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.Fang J, Wang L, Wu T, Yang C, Gao L, Cai H, Liu J, Fang S, Chen Y, Tan W, Wang Q. Network pharmacology-based study on the mechanism of action for herbal medicines in Alzheimer treatment. J Ethnopharmacol. 2017 Jan 20;196:281–92. DOI: 10.1016/j.jep.2016.11.034.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.