CC BY
36
Оригинальная статья / Original article
УДК: 612.821:303.6:681.518
DOI: 10.21285/1814-3520-2016-8-56-64
ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ МУЛЬТИЦЕНТРОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ
© А.А. Блохин1
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева, 664033, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130.
Резюме. Цель. Мультицентровые исследования являются достаточно актуальными в сфере исследований качества жизни в связи с высокой скоростью сбора обработки данных и легкостью получения репрезентативной выборки на больших территориях. Целью данной работы является разработка информационной системы для поддержки таких исследований, что позволит сократить временные и трудовые затраты на организацию исследований качества жизни, повысит точность и достоверность результатов, собираемых в ходе исследования. Методы. При создании информационной системы использовались методы системного проектирования информационных систем, когнитивное моделирование, методы объектно-ориентированного программирования, а также методы оценки качества жизни, например, SF-36, ИИСС, ОФС и др. Результаты и обсуждение. В ходе работы был выполнен анализ бизнес-процессов типичного мультицентрового исследования. После ручного сбора данных сведения о качестве жизни респондентов вручную вводятся в электронные таблицы, которые спустя ряд этапов попадают в головной центр исследования, где объединяются и обрабатываются исследователями. Анализ существующей схемы организации информационной поддержки мультицентровых исследований качества жизни и возможностей информационных технологий позволил автору предложить схему с центральным звеном в виде информационной системы, что значительно сократит ручной труд исследователей, упростит организацию и проведение исследования. Выводы. Мультицентровые исследования качества жизни нуждаются в информационной поддержке в виде информационной системы, предложенной автором. Благодаря единожды разработанной информационной системе исследователи получают инструмент для множества будущих исследований. Ключевые слова: мультицентровые исследования, качество жизни, информационная поддержка, информационная система, веб-портал.
Формат цитирования: Блохин А.А. Информационная система для поддержки мультицентровых исследований качества жизни // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2016. № 8 (115). С. 56-64. DOI: 10.21285/1814-3520-2016-8-56-64
INFORMATION SYSTEM TO SUPPORT MULTICENTER STUDIES OF LIFE QUALITY A.A. Blokhin
Melentiev Energy Systems Institute, 130, Lermontov St., Irkutsk, 664033, Russia.
Abstract. Purpose. Multicenter studies are quite relevant in life quality investigations due to the high speed of data collection and easiness in obtaining a representative sample in large areas. The purpose of this work is to develop an information system to support such researches in order to reduce the time and labor costs for the organization of life quality researches, improve the accuracy and reliability of research results. Methods. The information system has been created with the use of the following methods: system design methods, cognitive modeling, methods of object-oriented programming, and life quality estimation methods, for example, SF-36, ^S (information source of complex structure), OFS, and others. Results and discussion. The work involves the analysis of the business processes of a typical multicenter study. Manual collection of data on responders' life quality is followed by their manual entering into spreadsheets which, having undergone several stages enter the hub of study where the spreadsheets are integrated and processed by researchers. The analysis of the existing organization scheme of information support of life quality multicenter studies and capabilities of information technologies allowed the author to propose a scheme with the core in the form of the information system. It will significantly reduce the manual labor of researches, simplify research organization and procedure. Conclusions. Multicenter studies of life quality require information support in the form of the information system proposed by the author. Having developed the information system once, researchers receive the tool for many future researches.
Keywords: multicenter studies, life quality, information support, information system, web-portal
Блохин Арсений Андреевич, аспирант, e-mail: SenyaDiamond@yandex.ru Blokhin Arseniy, Postgraduate, e-mail: SenyaDia-mond@yandex.ru
For citation: Blokhin A.A. Information system to support multicenter studies of life quality. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2016, no. 8 (115), pp. 56-64. (In Russian) DOI: 10.21285/1814-3520-2016-8-56-64
Введение
Мультицентровые исследования, или многоцентровые исследования (МЦИ), - это такие исследования, которые проводятся одновременно, по одной методике, на выборках, отвечающих одним требованиям, но при этом в различных (зачастую географически удаленных друг от друга) центрах. В основном исследования подобного характера проводят в медицине (МЦИ является обязательной фазой при рандомизированных контролируемых клинических исследованиях новых лекарственных средств), социологии, экономике, политических обзорах, общественных науках, и др.
Мультицентровые исследования являются достаточно актуальными в сфере исследований качества жизни в связи с высокой скоростью сбора обработки данных и легкостью получения репрезентативной выборки на больших территориях. Целью данной работы является разработка информационной системы для поддержки таких исследований, что позволит сократить временные и трудовые затраты на организацию исследований качества жизни, повысит точность и достоверность результатов исследования.
Преимущества и недостатки мультицентровых исследований
Мультицентровый способ ведения научного исследования обладает рядом преимуществ:
- благодаря слаженной работе исследовательского коллектива за короткий срок можно собрать большой материал по интересующим исследователей показателям.
- географическая удаленность центры друг от друга (рис. 1) способствует тому, что исследователи покрывают большие пространства и могут определять наличие
характерных особенностей изучаемого явления в различных регионах, где имеются центры исследования.
- значительным преимуществом мультицентровых исследований является то, что в силу независимости исследователей друг от друга практически исключается предвзятый и субъективный подход исследователей к работе, он дифференцируется на этапе объединения данных. Благодаря большому объему получаемых данных, каждый из участников мультицентрового
Рис. 1. Схема организации мультицентрового исследования Fig. 1. A scheme of multicenter study arrangement
исследования может, сделав небольшой вклад, работать с большим набором данных, что при значительной экономии времени и сил увеличивает точность получаемых результатов.
Мультицентровые исследования обладают также некоторыми недостатками, которые нужно иметь в виду при выборе способа организации ведения исследования. Прежде всего нужно понимать, что эффективность ведения исследования за-
висит от его организации. При организации МЦИ это имеет особое значение, поскольку эффективно и правильно организовать информационную поддержку для ряда центров значительно труднее, чем для одного центра. Особое внимание нужно уделить этапам сбора и обработки данных, которые в ходе мультицентрового исследования значительно влияют на конечный результат.
Анализ информационной поддержки мультицентрового исследования
Для слаженной работы всех центров по одному плану исследования необходима информационная поддержка, в состав которой входят:
1. План исследования - документ, в котором сформированы основные принципы конкретного исследования, описаны цели, задачи и методы исследования.
2. Методики сбора данных, основных показателей и характеристик объектов исследования.
3. Принципы организации работы отдельных центров. Каждый отдельный центр МЦИ может работать самостоятельно как элемент сбора данных либо может выполнять предварительную их обработку в рамках исследований. Тем не менее централизованная обработка всех данных предпочтительнее, поскольку позволяет корректировать ход исследования в зависимости от получаемых данных.
4. Элементы организации информационных потоков между центрами исследования и головным центром. Любое мультицентровое исследование подразумевает этапы агрегации полученных данных и их статистическо-математическую обработку.
5. Положения об авторстве и праве на интеллектуальную собственность. Это обязательный элемент совместной работы большого числа исследователей, где описывается вклад каждого центра, права на результаты обработки собранных данных и соавторство при получении результатов в ходе анализа собранных данных [1, 2].
Некоторые из обязательных составляющих организации информационной поддержки мультицентрового исследования в силу своего характера могут быть автоматизированы с помощью компьютерных программ [3]. Благодаря возможностям обмена данными через сеть Интернет практически все взаимодействие между центрами исследования не требует физического присутствия представителей центров исследования в головном центре.
Автор выделил ряд составляющих информационной поддержки, которые нуждаются в автоматизации:
1. Сбор данных является одной из основных (по затратам времени и трудозатратам) составляющих работы центров исследования и нуждается в автоматизации в первую очередь: благодаря повторяющимся, однотипным действиям легко поддается автоматизации, но при работе с респондентами необходим учет требований к эргономике интерфейса.
2. Централизованное накопление и хранение данных, агрегация всех собираемых центрами данных в головном центре исследования.
3. Математическая обработка данных в соответствии с алгоритмами используемых методик. При проведении МЦИ зачастую используют различные методики оценки показателей объекта исследования. Машинная, потоковая (сразу после сбора) обработка полученных данных позволяет существенно сэкономить время и повысить точность исследования.
4. Мониторинг и наблюдение за ходом исследования в регионах. Возможность централизованного мониторинга за ходом исследования в центрах является желательной, но не обязательной составляющей информационной поддержки. Благодаря мониторингу можно своевременно обнаружить отклонения или ошибки в программе исследования и исправить их до завершения сбора данных, что значительно сэкономит объем работы исследователей.
5. Итоговая статистическая обработка данных может быть выполнена лишь на поверхностном уровне в силу особенностей каждого отдельного исследования, однако экспорт накопленных данных в совместимые со статистическими программами форматы должен быть автоматизирован.
Организационные составляющие не нуждаются в автоматизации, потому что их содержание достаточно вариабельно и может значительно изменяться от исследования к исследованию в силу творческого характера составляемых документов, кроме того, имеется значительное количество стандартных средств коммуникации для связи между головным центром исследования и другими центрами [4, 5].
В силу характерных особенностей
Автоматизация этапов му
Для разработки любого приложения автоматизации процессов необходимо выполнить анализ функциональных процессов до автоматизации, определить участки автоматизации и точки интеграции разрабатываемой информационной системы. На рис. 2 представлена схема функциональных процессов в типичном МЦИ качества жизни.
Заполненные респондентами бумажные опросники традиционно вручную обрабатываются исследователями, и результаты обработки размещаются в электронных таблицах. По окончании сбора данных в головном центре исследования объединяют все таблицы в одну. Передача таблиц в головной центр осуществляется
МЦИ к информационной системе предъявляется ряд требований. Из-за географической удаленности друг от друга центров исследования наибольшими преимуществами обладает клиент-серверная архитектура информационной системы. Наиболее удачным решением при реализации клиент-серверных приложений является использование веб-сервера в качестве сервера и браузера в качестве клиента. Такой подход обладает рядом преимуществ в данном прикладном контексте, поскольку участникам исследования не придется устанавливать стороннее программное обеспечение, кроме того, организаторы исследования могут оперативно вносить изменения в серверную часть приложения с минимальными издержками и, наконец, трудозатраты на реализацию лишь серверной стороны значительно меньше, хотя и обладают своими характерными особенностями. В ходе исследования в системе накапливается большое количество персональной информации о респондентах, поэтому система должна обладать возможностями аутентификации и авторизации пользователей, данные должны храниться в зашифрованном виде, а при их публикации должны быть анонимизированы.
|ентрового исследования
посредством электронной почты. В такой схеме организации информационных потоков существует большое число недостатков. Во-первых, во время сбора данных респонденты могут случайно либо намеренно пропустить вопрос, дать неправильный или неполный ответ. Такие проблемы довольно тяжело исправить, обычно прибегают к подстановке среднего значения по показателю либо исключают респондента из выборки, что сказывается на достоверности результатов исследования. Вторая проблема возникает в процессе ручной обработки опросников и переноса результатов в электронную таблицу из-за человеческого фактора (ошибки в расчетах, при переносе данных, опечатки). Также возмож-
Рис. 2. Функциональные процессы МЦИ Fig. 2. Functional processes of multicenter studies
ны, хотя и маловероятны, проблемы при пересылке данных по электронной почте и на этапе объединения таблиц в головном центре исследования. Несмотря на то, что по отдельности эти недостатки не опасны, в совокупности они могут негативно повлиять на ход и результаты исследования. Также следует отметить сложность в организации и контроле работы исследователей в удаленных центрах.
При внедрении в МЦИ новой информационной системы функциональные
процессы претерпят значительные изменения. В этом случае роль центрального звена, отвечающего за ряд этапов сбора, обработки, хранения и анализа данных, будет выполнять информационная система (рис. 3). Благодаря снижению количества ручных операций значительно уменьшается количество «узких» мест, в которых могут возникать ошибки. Это означает, что при разработке информационной системы следует уделить особое внимание ее тестированию и апробации.
Рис. 3. Функциональные процессы МЦИ с учетом автоматизации Fig. 3. Optimization-oriented functional processes of multicenter studies
Реализация информационной системы
Выделим основные функциональ- БД) для хранения ответов респондентов, ные блоки такой системы (рис. 4): результатов обработки и другой необходи-
- реляционная база данных (далее мой информации;
- подсистема расчета основных характеристик согласно методикам исследования (математический блок) и интерфейс пользователя для ввода данных и проверки их на корректность (веб интерфейс и проверка ввода);
- ряд вспомогательных блоков (авторизация, шифрование, математическая обработка и аудит);
- подсистемы экспорта/импорта данных, являющиеся важной частью информационной системы, поскольку позволяют успешно интегрировать ее в рабочий процесс;
- подсистема математической обработки данных в соответствии с алгоритмами методик.
Информационная система позволяет респондентам работать с системой самостоятельно через веб-интерфейс (рис. 5), они имеют возможность заполнить опросники и разместить их в БД после проверки правильности ввода. Вслед за этим система подсчитывает необходимые показатели респондента (по алгоритмам интегрированных в систему методик) с помощью математического блока и после сохранения их в БД осведомляет респондента об уровне тех или иных показателей, публикуя при этом расшифровку значений из заранее размещенных в системе шаблонов. Исследователи, работая через веб-интерфейс, могут наблюдать за ходом сбо-
ра данных по количеству заполненных опросников. При отсутствии возможности обеспечить доступ в Интернет респондентов либо при наличии ранее собранного материала существует возможность импортировать в систему данных из файлов электронной таблицы, в этом случае система также проверяет правильность ввода, заносит данные в БД и выполняет их математическую обработку.
При реализации информационной системы использовался ряд инструментальных средств веб-программирования и СУБД (Python, Django, PostgreSQL), которые позволяют выполнять программирование по шаблону MVC (Model-ViewController). Основный смысл данного шаблона заключается в разделении системы на три составляющих: «Модель» (Model), «Представление» (View) и «Контроллер» (Controller). Модель описывает данные и методы работы с этими данными, реагирует на запросы, изменяя свое состояние. Она не содержит информацию, как эти данные можно визуализировать. За визуализацию данных и их подготовку для пользовательской части системы отвечает «Представление». «Контроллер» организует прослойку между «Представлением» и «Моделью», производит проверку вводимых данных, выполняет требуемые операции.
Рис. 4. Общая схема информационной системы Fig. 4. Information system general diagram
ОССИЗ Наплавную Сбор данных Отчеты ~ Зкспорт ~ Администрирование" О программе
Обследование по ОФС
На данной странице вы можете узнать результаты обследования и основную информацию о респонденте. При помощи соответствующих кнопок вы можете изменить или удалить обследование.
Результаты
В таблице предоставлены рассчетные результаты по методике ОФС.
Показатель Значение Примечание
Индекс массы тела (гр/см) 29,4 -2 балла (высокий)
ЖЕ Л индекс (мл/кг) 32,0 -1 балл (низкий)
Силовой индекс (%) 38 -1 балл (низкий)
Индекс Робинсона 72,0 3 балла (выше среднего)
Индекс Апанасенко 2 Низкий
Индекс функциональных изменений 2,4 Состояние функционального напряжения
Вегетативный индекс 121 Ваготония (преобладание парасимпатических влияний)
Индекс Кердо -21 В аготония (п реобл ад ание парасимпатических влияний)
Индекс физического состояния 0,7 Выше среднего
Коэффициент выносливости 22,0 Детренированность ССС
Коэффициент эффективности кровообращения 1980 Ниже нормы
Протокол обследования
В протоколе приведены ответы респондента на вопросы анкеты.
Респондент
Фамилия
Имя
Отчество
Пол Женский
Дата рождения 16 ноября 1975 г.
Предприятие Арктика
Цех Поселок
Профессия Взрослые
Стаж 14
Обследование
Добавил root
Дата анкетирования 31 марта 2015 г.
Дата добавления 31 марта 2015 г. 9:39:39
Изменить Удалить
Вопрос Ответ Примечание
Рост (см.) 164,0
Вес (кг.) 79,0
ЖЕЛ (мл.) 2500
ЧСС (уд/мин) 66
АД сист. 110
АД диаст. 80
Сила лев. кисти (кг.) 34
Сила прав, кисти (кг.) 27
Время восстановления ЧСС (с.) 60
Рис. 5. Пример веб-интерфейса информационной системы Fig. 5. An example of the information system web-interface
Одним из преимуществ вышеописанной схемы является возможность абстрактно модифицировать бизнес-логику, «Модель» данных либо визуальный интерфейс системы с минимальным воздействием на другие компоненты.
Помимо этого, важным достоинством MVC схемы является наличие встроенной поддержки ORM в большинстве фреймворков, основанных на шаблоне MVC. ORM - это технология объектно-реляционного отображения (object-relational mapping), которая позволяет эффективно избавиться от проблемы так называемого
семантического провала, когда разработчикам приходится работать с данными в объектной форме, а сохранять в реляционном виде [6]. К существенным достоинствам ORM можно отнести: отсутствие необходимости реализации прослойки между реляционным и объектно-ориентированным представлением данных, возможность автоматической генерации команд к СУБД для создания и обновления структуры БД, исключаются ошибки программиста при составлении запросов и конвертации типов данных, существует возможность генерации форм по объектной модели данных.
Заключение
Мультицентровые исследования являются очень эффективным исследовательским инструментом для изучения различных социальных (и не только) явлений. Благодаря одновременной распределенной работе коллектива исследователей в разных районах удается собрать большое количество материала, отвечающего поставленным требованиям. Во многих областях научного знания с использованием данного инструмента получены значительные результаты. МЦИ являются стандартом при проведении многих видов клинических исследований. Современные мультицентровые исследования качества жизни предъявляют высокие требования к персоналу центров и к организаторам. Важнейшая составляющая любого МЦИ на всех этапах -организация информационной поддержки исследования.
В результате анализа существующей схемы организации информационной поддержки МЦИ качества жизни и возможностей информационных технологий автором была разработана и усовершенствована схема и реализована информационная система для автоматизации ряда этапов МЦИ, а также оценена потенциальная возможность когнитивного моделирования индикаторов качества жизни [7, 8].
Предложенная технология информационной поддержки МЦИ позволяет избавиться от ошибок неправильного заполнения опросников, ошибок, допущенных исследователями при ручной обработке опросников, а также существенно ускорить
1. Billingham L.J. Methods for the analysis of quality-of-life and survival data in health technology assessment // Health Technology Assessment. 1999. Vol. 3. № 10. C. 20-25.
2. Kind, P. Measuring success in health care - the time has come to do it properly // Health policy matter. 2004. № 9. C. 1-8.
3. Wright, E.P. Feasibility and compliance of automated measurement of quality of life in oncology practice / E.P. Wright, P.J. Selby, M. Crawford, A. Gillibrand, C. Johnston, T.J. Perren, R. Rush, A. Smith, G. Ve-
и упростить процесс взаимодействия центров исследования между собой. В результате использования разработанной системы в МЦИ появится возможность оперативного информирования респондента о состоянии его индивидуальных показателей качества жизни, ведения аудита работы конкретного исследователя или центра, подсчета основных статистических параметров по выборкам и другие преимущества, которые обеспечивает предложенная технология.
При реализации в системе алгоритмов по большому числу методик появится возможность использовать систему как некий «конструктор» исследования, когда можно одновременно проводить исследования с использованием выбранных из имеющегося набора методик. При отсутствии нужных инструментов их можно интегрировать в систему перед проведением нового исследования. Таким образом, описанный в статье способ организации информационной поддержки с помощью информационной системы заслуживает внимания при проведении мультицентровых исследований качества жизни.
Разработанная система [9, 10] прошла апробацию как в мультицентровых, так и в точечных исследованиях и рассматривается как претендент для информационной поддержки МЦИ, проводимых в ВСНЦ ЭЧ СО РАМН (г. Ангарск).
Работа выполнена при частичной финансовой поддержке гранта РФФИ № 14-07-00116.
чий список
likova, K. Watson, A. Gould, C. Cull // Journal of clinical oncology. 2003. № 2. С. 374-382.
4. Пенова И.В. Компьютерная реализация номенклатуры показателей качества жизни населения // III Всероссийский социологический конгресс «Социология и общество: пути взаимодействия». Сессия 17. Качество жизни населения России: показатели и критерии: тез. докл. М., 2008. С. 12-15.
5. Зараковский Г.М. Качество жизни населения России: психологические составляющие. М.: Смысл, 2009. 319 с.
6. Рогачев С. Обобщeнный Model-View-Controller // RSDN Magazine. 2008. № 4. С. 72.
7. Сонькин В.Д., Макеева А.Г., Сонькин В.В. Зайцева В.В.. Компоненты качества жизни современных российских школьников: результаты мониторинговых исследований // Методология всероссийского мониторинга. 2011. Вып. 27. С. 57-72.
8. Осадчий Г.Б. Чрезвычайные ситуации и влияние энергетики возобновляемых источников энергии на качество жизни в период их прохождения [Элек-
тронный ресурс]. URL: http://www.geoclab.ru/ articles/95/2674/ (25.06. 2016).
9. Blokhin A.A., Massel L.V. Analysis of the ability to assess quality of life through cognitive modeling // Computer Science and Information Technologies, Moscow: UGATU, 2014. С. 16-19.
10. Блохин А.А. Информационная система для интегральной оценки качества жизни. // Труды XVII Байкальской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении». Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2013. С. 120-125.
References
1. Billingham L.J. Methods for the analysis of quality-of-life and survival data in health technology assessment. Health Technology Assessment. 1999. Vol. 3, no. 10, pp. 20-25.
2. Kind P. Measuring success in health care - the time has come to do it properly. Health policy matter. 2004. no. 9, pp. 1-8.
3. Wright E.P. Feasibility and compliance of automated measurement of quality of life in oncology practice / E.P. Wright, P.J. Selby, M. Crawford, A. Gillibrand, C. Johnston, T.J. Perren, R. Rush, A. Smith, G. Velikova, K. Watson, A. Gould, C. Cull. Journal of clinical oncology. 2003, no. 2, pp. 374-382.
4. Penov I.V. Komp'yuternaya realizatsiya nomenkla-tury pokazatelei kachestva zhizni naseleniya [Computer implementation of the range of population life quality indicators]. Tez. dokl. III Vserossiiskii sotsiologicheskii kongress "Sotsiologiya i obshchestvo: puti vzai-modeistviya". Sessiya 17. Kachestvo zhizni naseleniya Rossii: pokazateli i kriterii [Abstracts of the Reports of III All-Russian Sociological Congress "Sociology and Society: ways of interaction." Session 17. Life quality of Russian Population: indicators and criteria]. 2008, pp. 120-125. (In Russian)
5. Zarakovsky G.M. Kachestvo zhizni naseleniya Rossii: psikhologicheskie sostavlyayushchie [Life Quality of the Russian Population: Psychological Components]. Moscow, 2009, 319 p. (In Russian)
6. Rogachev S. Obobshchennyi Model-ViewController [Generalized Model-View-Controller]. RSDN
Критерии авторства
Блохин А.А. полностью подготовил статью и несет ответственность за плагиат.
Конфликт интересов
Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Статья поступила 07.06.2016 г.
Magazine [RSDN Magazine]. 2008, no. 4, 72. p. (In Russian)
7. Sonkin V.D., Makeev A.G., Sonkin V.V., Zaitsev V.V. Komponenty kachestva zhizni sovremennykh ros-siiskikh Shkol'nikov: rezul'taty monitoringovykh issledo-vanii [The components of modern Russian schoolchildren life quality: monitoring results]. Metodologija vse-rossijskogo monitoringa [Methodology of Russian National Monitoring]. 2011, no. 27, pp. 57-72. (In Russian)
8. Osadchy G.B. Chrezvychainye situatsii i vliyanie energetiki vozobnovlyaemykh is-tochnikov energii na kachestvo zhizni v period ikh prokhozhdeniya [Emergency situations and the impact of renewable energy sources energetics on life quality during their occurrence]. Geologicheskii klub muzeya im. V.I Vernad-skogo RAN [Geology Club of the Museum named after V.I. Vernadsky, RAS]. Available at: http://www.geoclab.ru/articles/95/2674/ (accessed 25 June 2015). (In Russian)
9. Blokhin A.A., Massel L.V. Analysis of the ability to assess quality of life through cognitive modeling. Computer Science and Information Technologies. Moscow, UGATU Publ. 2014, pp. 16-19. (In Russian)
10. Blokhin A.A. Informatsionnaya sistema dlya inte-gral'noi otsenki kachestva zhizni. [Information system for life quality integral estimation]. Trudy XVII Bajkal'skoj konferencii "Informacionnye i matematicheskie tehnologii v nauke i upravlenii" [Proceedings of XVII Baikal Conference "Information and Mathematical Technologies in Science and Management"]. Irkutsk, ESI SB RAS Publ. 2013, pp. 120-125. (In Russian)
Authorship criteria
Blokhin A. has written the article and bears the responsibility for plagiarism.
Conflict of interest
The author declares that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.
The article was received on 07 June 2016
