Інформаційно-безпекове фармацевтичне середовище України: аналіз та класифікація об’єктів інформації на основі узгодженості думок фахівців

Abstract

Мета роботи – розробка та обґрунтування класифікації об’єктів інформаційно-безпекового фармацевтичного середовища (ІБФС) України за критеріями належності до зовнішнього або внутрішнього середовища та рівнем доступності (обмежений чи відкритий) на основі узгодженості думок фахівців, використовуючи коефіцієнт Жаккарда, для вдосконалення контенту Концепції фармацевтичної безпеки. Матеріали і методи. В основі дослідження – анкетне опитування 228 фармацевтичних працівників, включаючи науково-педагогічних працівників вищих навчальних закладів фармацевтичного спрямування. Опитування здійснили онлайн у період з лютого до жовтня 2024 року з дотриманням етичних принципів Гельсінської декларації. Респонденти класифікували 16 типів інформації (І1–І16) за середовищем і рівнем доступу до неї. Для оцінювання узгодженості думок застосовано коефіцієнт Жаккарда, обчислення здійснено в середовищі R із пакетом Vegan. Використано методи анкетування, статистичного аналізу, кластеризації та порівняння. Aim. This study aims to develop and substantiate a classification of information objects within Ukraine’s information safety pharmaceutical environment (ISPE) based on their attribution to external or internal environments and level of accessibility (restricted or open). The classification leverages expert consensus, assessed using the Jaccard similarity coefficient, to enhance the content of the Pharmaceutical Safety Concept. Materials and methods. The study involved a survey of 228 pharmaceutical professionals, including academic staff from higher education institutions specializing in pharmacy. Conducted online from February to October 2024, the survey adhered to the ethical principles of the Helsinki Declaration. Respondents classified 16 information types (I1–I16) by environment and accessibility. The Jaccard similarity coefficient was employed to evaluate consensus, with calculations performed in R using the Vegan package. Methods included survey administration, statistical analysis, clustering, and comparative analysis.