CC BY
21
ПРЕДИКТОРЫ ВЫБЫТИЯ СТУДЕНТОВ МЕДИЦИНСКОГО ВУЗА
Мещеряков А.О.1, Баянова Н.А.2, Калинина Е.А.2, Денисов В.А.2
1 Акционерное общество «СИНИМЕКС-ИНФОРМАТИКА», 115184, г. Москва, Российская Федерация
2 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Оренбургский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 460000, г. Оренбург, Российская Федерация
Актуальность. Медицинская отрасль испытывает серьезную потребность в высококвалифицированных медицинских кадрах. Выбытие студентов производит негативный эффект, связанный как с финансовыми затратами на обучение студентов, не завершивших обучение, так и с потерями для общества, нуждающегося в специалистах.
Цель - изучение академических предикторов выбытия студентов медицинского вуза.
Материал и методы. Объем выборки составил 1 1 075 человек ФГБОУ ВО ОрГМУ Минздрава России за 2009-2020 гг.
Был разработан учетный документ «Карта изучения предикторов получения медицинского образования», содержащий данные об обучающихся, а также о результатах успеваемости в процессе обучения.
Для анализа предикторов выбытия студентов во время обучения применялась модель пропорциональных рисков Кокса. Из анализа выживаемости исключили переменные, которые имели только одно уникальное значение (отсутствие дисперсии значений), а также те переменные, которые полностью предопределяли исход для группы (например, переменная, которая присутствовала только у выбывших студентов).
Критическим уровнем значимости для статистических тестов был выбран р-уровень <0,05.
Для факторов риска, имеющих статистически значимый вклад в предсказание выживаемости, указывались р-уровень значимости и отношение рисков для данной категории учащихся.
Результаты. Наиболее значимыми зависимыми переменными являются обучение студента на бюджетной основе [отношение рисков (ОР) 0,72], очная форма обучения (ОР 2,24), хорошее знание иностранного языка (ОР 1,55), обучение по индивидуальному учебному плану (ОР 1,2), обучение по целевому направлению (ОР 1,67).
Вывод. Риск отчисления у студентов целевого направления ниже, чем у студентов, обучающихся за счет собственных средств.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки. Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Для цитирования: Мещеряков А.О., Баянова Н.А., Калинина Е.А., Денисов В.А. Предикторы выбытия студентов медицинского вуза // Медицинское образование и профессиональное развитие. 2022. Т. 13, № 3. С. 125-136. DOI: https://doi. org/10.33029/2220-8453-2022-13-3-125-136
Статья поступила в редакцию 06.07.2022. Принята в печать 15.08.2022.
Ключевые слова:
выбытие студентов;
предикторы;
академическая
успеваемость;
обучение; анализ
выживаемости
MEDICAL STUDENTS DROPOUT PREDICTORS
Mescheryakov A.O.1, Bayanova N.A.2, Kalinina E.A.2, Denisov V.A.2
1 Cinimex, 115184, Moscow, Russian Federation
2 Orenburg State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation, 460000, Orenburg, Russian Federation
Introduction. The medical industry is experiencing a serious need for highly Keywords: qualified medical personnel. The dropout of students has a negative effect student dropout; associated with both financial costs for the education of students who have not predictors; academic completed their studies, and losses for society in need of specialists. performance;
Aim - the study of academic predictors of dropout of medical students. learning; survival
Material and methods. The sample size was about 1 1075 people of the federal analysis state budgetary educational institution of higher education Orenburg State Medical University (OrSMU) for 2009-2020.
We developed an accounting document «Map of the study of predictors of obtaining medical education», which contained data on students, as well as on the results of academic performance in the learning process.
In order to analyze the predictors of student dropout during training we used Cox's proportional hazards model. Variables that had only one unique value (no variance of values) were excluded from the «survival analysis» as well as those variables that completely determined the outcome for the group (for example, a variable that was present only in students who dropped out). The critical level for statistical tests is 0.05.
We were indicating the p-level of significance and the risk ratio for this category of students for cases when the risk factor have a statistically significant contribution to the prediction of survival.
Results. The most significant dependent variables are: student education on a budgetary basis (hazard ratio 0.72), full-time education (hazard ratio 2.24), good knowledge of a foreign language (hazard ratio 1.55), training according to an individual curriculum (hazard ratio 1.2), training in the target area (risk ratio 1.67).
Conclusion. The risk of expulsion for students of the targeted admission is lower than for students studying at their own expense.
Funding. The study had no sponsor support.
Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
For citation: Mescheryakov A.O., Bayanova N.A., Kalinina E.A., Denisov V.A. Medical students dropout predictors. Meditsinskoe obrazovanie i professional'noe razvitie [Medical Education and Professional Development]. 2022; 13 (3): 125-36. DOI: https://doi.org/10.33029/2220-8453-2022-13-3-125-136 (in Russian) Received 06.07.2022. Accepted for publication 15.08.2022.
Повышение качества подготовки специалистов во многих странах рассматривается как фактор благосостояния населения. Медицинская отрасль испытывает серьезную потребность в высококвалифицированных медицинских кадрах.
Подготовка медицинского персонала должна отвечать современным требованиям науки и общества, а также соответствовать потребностям медицинских организаций [1].
Высокая академическая успеваемость на этапе доклинического образования взаи-
мосвязана с профессиональными успехами у медицинских специалистов в долгосрочной перспективе.
Процесс обучения в медицинских вузах имеет значительные отличия от других учебных заведений,что создает определенные трудности в адаптации и освоении учебного материала студентами начальных курсов [2].
Низкий уровень мотивации в освоении профессии, увеличение доли абитуриентов, приехавших из других регионов, увеличение разрыва в материальных возможностях студентов затрудняет процесс адаптации, что может приводить к возникновению проблем с академической успеваемостью, а это, в свою очередь, может приводить к отчислению студентов.
В свое время выбытие студентов вызывает негативный эффект, связанный как с финансовыми затратами на обучение студентов, не завершивших обучение, так и с потерями для общества, нуждающегося в квалифицированных специалистах [3].
Цель исследования - изучение академических предикторов выбытия студентов медицинского вуза.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
Объем выборки ретроспективного аналитического исследования составил 1 1 075 человек ФГБОУ ВО ОрГМУ Минздрава России (далее - ОрГМУ) за 2009-2020 гг.
Был разработан учетный документ «Карта изучения предикторов получения медицинского образования», содержащий данные об обучающихся, а также о результатах успеваемости в процессе обучения. Первичный документ содержал следующие учетные признаки: пол, знание иностранных языков при поступлении, форма возмещения затрат (из средств бюджета или на коммерческой основе), признак целевого обучения, органи-
зация-заказчик для студентов, обучающихся по целевому набору, специальность, по которой проходит обучение, форма обучения (очная, очно-заочная, заочная), признак обучения по индивидуальному плану. Всего подвергнуто статистической обработке 10 866 записей. В анализ также включен итоговый рейтинговый балл по дисциплинам за I курс по шкале от 0 до 115 баллов, признак содержал 125 725 записей с итоговыми рейтинговыми баллами студентов по дисциплинам первого года обучения.
Анализ данных производился с помощью языка программирования Python 3.8 с использованием библиотек pandas, scipy, lifelines. Для сравнения распределения категориальных данных применялся критерий X2 с исключением категорий, в которых было меньше 10 значений.
Для количественных данных указывалась медиана (Me), а также нижний (Q25) и верхний (Q75) квартили в формате Me (Q25; Q75). Для определения соответствия распределения количественных данных закону нормального распределения использовался критерий Шапиро-Уилка. Критическим уровнем значимости для статистических тестов был выбран р-уровень <0,05.
Для анализа предикторов выбытия студентов во время обучения применялась модель пропорциональных рисков Кокса. Были использованы следующие признаки: пол, целевой прием, обучение на бюджетной основе (включая целевой прием), очная форма обучения, обучение по индивидуальной программе, основной иностранный язык указан как английский, знание иностранного языка хотя бы на уровне «читает и может объясняться», студент находится в группе с низкой успеваемостью за I курс, студент находится в группе с высокой успеваемостью за I курс.
Для объектов исследования были рассчитаны средние арифметические значения итоговых баллов за I курс.
Выделены 2 группы студентов по 10% выборки: у 1-й группы студентов средний балл за I курс был ниже 10-го процентиля (балл <58,6), у 2-й группы студентов средний балл за I курс был выше 90-го процентиля (балл >78). Студенты, для которых не мог быть рассчитан средний балл, не относились ни к одной из двух групп.
Из «анализа выживаемости» исключались переменные, которые имели только одно уникальное значение (отсутствие дисперсии значений), а также те переменные, которые полностью предопределяли исход для группы (например, переменная, которая присутствовала только у отчисленных студентов).
Для визуализации кумулятивного риска выживания использовались кривые Капла-на-Мейера [4].
Для факторов риска, имеющих статистически значимый вклад в предсказание выживаемости, указывались р-уровень значимости и отношение рисков (ОР) для данной категории учащихся. Базовый риск выбытия (Рг) рассчитывался как отношение числа выбывших студентов к общему количеству студентов, риск выбытия при переходе на курс «х» (Рх) рассчитывался как отношение количества студентов, выбывших при переходе на курс «х», к общему количеству студентов, обучавшихся на прошлом курсе.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Из 11 075 учащихся ОрГМУ 10 847 (97,9%) относились к категории студентов, 1046 (9,4%) - к категории ординаторов, 221 (2%) учащийся был аспирантом и 1 (<0,1%) учащийся в данной выборке был магистром. У 421 (3,8%) учащегося были пропуски в гра-
фе «Категория учащегося» (Ы/А), из них у 84 учащегося отсутствовали данные хотя бы об одной категории (0,7% учащихся), пропущенные значения в дальнейшем анализе не учитывались.
Из 10 911 учащихся, имеющих хотя бы одну непропущенную категорию (88,9%) учащихся являлись студентами ОрГМУ, при этом они не продолжали обучение по программам подготовки кадров высшей квалификации в данном вузе, 937 (8,5%) студентов поступили в ординатуру после выпуска, 119 (1,1%) -в аспирантуру после получения высшего образования, 62 (0,6%) учащихся - в ординатуру, а 54 (0,5%) - в аспирантуру без получения высшего образования в данном вузе. 39 (0,4%) человек получили высшее образование и проходили обучение по программам как ординатуры, так и аспирантуры. 9 (0,1%) учащихся проходили подготовку только по программам подготовки кадров высшей квалификации (ординатура + аспирантура). 1 (<0,1%) студент после выпуска поступил на программу магистратуры (рис. 1).
Далее исследовались данные о студентах (10 866 учащихся, 97,9% записей без пропусков категории). Среди студентов преобладают девушки - 75,4%. По виду возмещения затрат студенты распределялись следующим образом: на коммерческой основе обучались 74,8% студентов, на основе средств из бюджета - 24,7%. Среди студентов, обучающихся за счет бюджетных средств, 9,4% студента поступали по целевому приему.
Среди 253 студентов, поступивших по целевому договору, у 18 (7,1%) указана организация-заказчик.
Среди исследуемой группы студентов 29,9% указали, что знают хотя бы один иностранный язык. В качестве основного языка учитывался язык с наибольшей степенью владения. Наиболее популяр-
Рис. 1. Модель процесса движения учащихся между категориями. Указано количество учащихся, переходящих из категории, а также доля учащихся среди общего оттока из данной категории
ным иностранным языком был английский у 88,3% студентов, немецкий язык - у 11%. Степень владения иностранным языком студенты оценивали по следующей шкале: 1 - «читает и переводит со словарем» (79,7%); 2 - «читает и может объясняться» (26,5% студентов); 3 - «владеет свободно» (6,9%). Производилось сравнение степени владения иностранным языком по двум наиболее представленным группам: студентам, указавшим в качестве основного иностранного языка английский (п=2869; 88,3%), и студентам, для которых основным иностранным языком был немецкий (п=359; 11%). Сравнивались наиболее представленные группы по степени владения: «читает и переводит со словарем»
(1-я группа) и «читает и может объясняться» (2-я группа). Были выявлены статистически значимые различия в степени владения иностранным языком в группах студентов, указавших английский и немецкий языки (р<0,001): среди студентов группы английского языка на уровне «читает и может объясняться» язык знает 25,3%, в то время как доля студентов, знающих немецкий язык на таком же уровне, составляет 8,1%.
Распределение студентов по специальностям представлено в табл. 1: количество студентов, обучающихся по специальности «Лечебное дело», составило 34,0%; «Сестринское дело» - 20,6%; «Лечебное дело» (факультет иностранных студентов) - 20,6%; по специальностям «Клиническая психоло-
Таблица 1. Распределение студентов по специальностям; специальности указаны в порядке убывания количества студентов, обучающихся по данному направлению подготовки
Специальность Уровень образования Количество лет обучения Количество студентов Доля студентов, %
Лечебное дело Специалитет 6 3693 34,0
Сестринское дело Бакалавриат 4 2241 20,6
Лечебное дело (факультет иностранных студентов) Специалитет 6 1312 12,1
Фармация Специалитет 5 1265 11,6
Педиатрия Специалитет 6 1081 9,9
Стоматология Специалитет 5 572 5,2
Медико- профилактическое дело Специалитет 6 422 3,9
Клиническая психология Специалитет 6 280 2,6
гия» - 2,6%; «Медико-профилактическое дело» - 3,9% и «Стоматология» - 5,2%.
Соотношение полов по исследуемым специальностям неравномерно (р<0,001): наибольшая доля студентов женского пола характерна для специальностей «Фармация» - 1100 (85,4%) студентов, «Медико-профилактическое дело» - 308 (79,8%) студентов и «Педиатрия» -827 (78,7%) студентов. Меньше всего студентов женского пола обучается по специальностям «Лечебное дело» (факультет иностранных студентов) - 848 (65,1%) студентов, «Клиническая психология» - 208 (71,7%) студентов и «Лечебное дело» - 2642 (72,9%) студента.
Также имеются статистически значимые различия в распределении студентов с разным видом возмещения затрат по специальностям (р<0,001).
Доля студентов, поступивших по целевому приему, представлена по специальностям (р<0,001) следующим образом: «Лечебное дело» - 117 (3,2%) студентов; «Стоматоло-
гия» - 18 (3,2%) студентов; «Педиатрия» -32 (3%) студента; «Сестринское дело» - 41 (1,8%) студент; «Фармация» - 21 (1,6%) студент; «Лечебное дело» (факультет иностранных студентов) - 16 (1,2%) студентов.
Имеются статистически значимые различия в распределении студентов, обучающихся по различным специальностям, по степени владения иностранными языками (р<0,001).
Распределение студентов по указанным приоритетным иностранным языкам статистически значимо (р=0,015) различалось по различным специальностям.
Заочная форма обучения представлена только по специальностям «Сестринское дело» и «Фармация» (1,2 и 18,3% обучающихся соответственно). Также по специальности «Фармация» возможно обучение в очно-заочной форме [28 (2,2%) студентов].
Также только для части представленных специальностей в качестве альтернативной технологии освоения программы указано
Кривые Каплана-Мейера
1,00-
о 0,96-
S 0,94-
^ 0,92 К
0,90-
Лечебное дело Сестринское дело Лечебное дело (факультет иностранных студентов) Фармация
—I-
3
Курс
Рис. 2. Кривые Каплана-Мейера для специальностей «Лечебное дело», «Сестринское дело», «Лечебное дело» (факультет иностранных студентов) и «Фармация»
По оси ординат указана кумулятивная вероятность выживания - вероятность того, что студент сможет продолжить обучение на данном курсе.
освоение по индивидуальному плану, доля студентов, обучающихся по индивидуальному плану, составляет для специальности «Клиническая психология» - 24,1%; «Фармация» - 61,8% и «Сестринское дело» - 98,6%.
Медианный балл студентов по дисциплинам I курса составлял 70 ^=60; Q3=80).
Распределение итоговых баллов студентов за дисциплины I курса статистически значимо отличается от нормального распределения (р<0,001). Имеются аномально высокие частоты для значений, кратных пяти: 85 баллов - 5388 (4,3%) записей, 75 баллов -4859 (3,9%) записей, 70 баллов - 4858 (3,9%) записей. Также стоит отметить пик значений на уровне 30 баллов (проходной балл для допуска к сессии) - 340 (0,3%) значений.
Для 7910 (72,8%) студентов из 1 0 866 имелась хотя бы 1 оценка за I курс. Ме-
дианный средний балл за I курс среди студентов составил 69,5 ^=63,5; Qз=74,3). Данное распределение также статистически значимо отличалось от нормального (р<0,001).
Среди всех студентов 693 были отчислены без последующего восстановления (базовый риск выбытия студента Рг=0,064). Наиболее значимыми зависимыми переменными являются обучение студента на бюджетной основе (ОР 0,72; р<0,005), очная форма обучения (ОР 2,24; р=0,01), хорошее знание иностранного языка (ОР 1,55; р=0,02), обучение по индивидуальному учебному плану (ОР 1,2; р=0,03), обучение по целевому направлению (ОР 1,67; р=0,04).
Полученные результаты исследования по отдельным направлениям подготовки представлены на рис. 1 и 2.
1,00
i 0,98
сб ш
S
*
" 0,96
§ 0,94 о.
ф
(Я
5 0,92
0,90
Кривые Каплана-Мейера
Педиатрия Стоматология
Медико-профилактическое дело Клиническая психология
Курс
Рис. 3. Кривые Каплана-Мейера для специальностей «Педиатрия», «Стоматология», «Медико-профилактическое дело» и «Клиническая психология»
Для специальности «Лечебное дело» единственным значимым предиктором было обучение студента на бюджетной основе (ОР 0,35; р<0,005). Обучение на бюджетной основе снижает риск выбытия студента в 2,86 раза при базовом риске выбытия, равном Pr=0,064 (232 выбывших студента). Наибольший риск выбытия студентов (табл. 2) наблюдается при переходе с III на IV курс (P4=0,027).
Для специальности «Сестринское дело» все указанные предикторы не были статистически значимыми при базовом риске, равном Pr=0,053 (125 отчисленных студентов). Максимальный риск выбытия наблюдается при переходе на III курс (P3=0,047).
Базовый риск для специальности «Лечебное дело» (факультет иностранных студентов) составляет Pr=0,071 (92 выбывших
студента), при этом максимальный риск выбытия характерен для перехода на III курс (P3=0,054). Для этого направления подготовки статистически значимыми предикторами выбытия являются обучение на бюджетной основе (ОР 0,31; р=0,02), а также обучение по целевому направлению (ОР 8,21; р=0,02). Необходимо отметить, что обучение на бюджетной основе и обучение по целевому направлению - факторы, оказывающие противоположное влияние на риск выбытия: в то время как обучение на бюджетной основе в 3,22 раза снижает риск отчисления, при обучении по целевому набору риск отчисления увеличивается в 8,21 раза. Студенты, обучающиеся по целевому набору, являются подмножеством группы студентов, обучающихся на бюджетной основе, таким образом, совместное действие признаков «обучение
Таблица 2. Риск выбытия при переходе на курс, а также базовый риск выбытия за весь период обучения
Риск выбытия при переходе на курс Базовый риск
Специальность 2 3 4 5 6 выбытия за весь период обучения Pr
Клиническая психология 0,034 0,033 0 0,009 0 0,062
Лечебное дело 0,015 0,027 0,027 0,021 0,008 0,064
Лечебное дело (факультет иностранных студентов) 0,022 0,054 0,014 0,011 0 0,071
Медико- профилактическое дело 0,036 0,016 0,025 0,022 0,037 0,088
Педиатрия 0,016 0,036 0,017 0,008 0,003 0,061
Сестринское дело 0,017 0,045 0,019 - - 0,053
Стоматология 0,014 0,029 0,031 0,04 - 0,068
Фармация 0,029 0,032 0,02 0,028 - 0,068
Примечание. В таблице полужирным курсивом выделены максимальные риски выбытия студентов для специальности за весь период обучения.
на бюджетной основе» и «обучение по целевому направлению» дает отношение рисков, равное 2,55.
Для специальностей «Фармация» (Pr=0,068; 88 студентов выбыли; максимальный риск выбытия при переходе на III курс P3=0,032), «Педиатрия» (Pr=0,061; 64 студента выбыли; максимальный риск выбытия при переходе на III курс P3=0,036), «Стоматология» (Pr=0,068; 64 студента выбыли; максимальный риск выбытия при переходе на V курс P5=0,04) и «Медико-профилактическое дело» (Pr=0,088; 34 студента выбыли; максимальный риск выбытия при переходе на II курс - P2=0,032) не были выявлены статистически значимые предикторы, влияющие на риск выбыли.
Специальность «Клиническая психология» характеризуется риском выбытия, равным Pr=0,062 (18 студентов выбыли). Достоверным предиктором, влияющим на
риск отчисления, является обучение по индивидуальному плану (ОР 5,71; р<0,005). Наибольший риск выбытия студентов наблюдается при переходе на II курс (Р2=0,034).
ОБСУЖДЕНИЕ
Для студентов ОрГМУ характерен низкий коэффициент выбытия (6,4% за весь период обучения), что ниже среднего значения для вузов Российской Федерации. За весь период обучения по различным специальностям от 91,2 до 93,9% студентов успешно получают высшее медицинское образование. Около 36,1% студентов планирует дальнейшее обучение в ординатуре, при этом 10,1% студентов продолжает дальнейшее обучение по программам подготовки кадров высшей квалификации (ординатура и/или аспирантура).
За период 2009-2020 гг. доля студентов, обучающихся по программе целевой подготовки, составляет 9,4% всех студен-
тов, обучающихся на бюджетной основе. В Послании Президента РФ Федеральному Собранию от 15 февраля 2020 г. было озвучено решение повысить долю целевых мест: для специальности «Лечебное дело» 70% бюджетных мест станут целевыми, а по специальности «Педиатрия» доля целевых мест составит 75% [5]. Согласно данным исследования [5], от 70 до 90% студентов, обучающихся в медицинских вузах по целевому направлению, трудоустраиваются в медицинскую организацию заказчика.
Наибольшая доля студентов, обучающихся по целевому направлению, проходят подготовку по специальностям «Лечебное дело», «Стоматология» и «Педиатрия», что соответствует их высокой потребности.
При этом риск отчисления у студентов, обучающихся по целевому направлению, достоверно выше, чем у других студентов, обучающихся на бюджетной основе, особенно эта зависимость выражена для иностранных студентов. Следует также отметить, что у иностранных студентов коэффициент выбытия один из самых высоких среди других специальностей (7,1% за весь период обучения). Это может быть связано с тем, что, помимо академической адаптации, иностранные студенты проходят также социокультурную адаптацию, связанную с переездом в другую страну, языковым барьером, разрывом прежних социальных контактов и новой культурной средой.
Наиболее высокий риск отчисления у студентов начальных курсов (с I по III курс), что также наблюдается в исследованиях, посвященных вопросам как высшего образования в целом, так и высшего медицинского образования в частности [6]. Необходим персонифицированный подход к студентам начальных курсов, а также к обучающимся по программе целевой подготовки.
В нашем исследовании не выявлены различия в риске выбытия по гендерному признаку, что подтверждается результатами других исследований [7], при этом в части других исследований [8] пол указывается как фактор, влияющий на риск выбытия.
Вид возмещения затрат также является предиктором выбытия студентов медицинского вуза: это может быть связано с тем, что низкие баллы ЕГЭ не позволяют поступить на желаемое направление подготовки на бюджетное место, и абитуриент вынужден выбирать коммерческое обучение, и с высокой финансовой нагрузкой, связанной с необходимостью оплачивать обучение.
ВЫВОДЫ
Раннее выявление студентов из группы риска по академической неуспеваемости, в том числе с применением математических моделей и методов машинного обучения [9]. Вовлечение студентов во внеучебную активность с целью снижения рисков эмоционального выгорания и потери мотивации к обучению [10]. Регулярные индивидуальные встречи с наставником-преподавателем (либо работа в малых группах), а также формирование культуры наставничества среди студентов [11]. Индивидуальное психологическое консультирование и социальное сопровождение студентов группы риска [12].
Полученные результаты проведенного исследования позволяют сделать следующие выводы.
1. Целевой набор является более оптимальной альтернативой коммерческому обучению, так как целевая подготовка предоставляет возможность снизить финансовую нагрузку на обучающегося, а также позволяет выбрать абитуриенту оптимальную специальность и определиться с трудоустройством еще на этапе поступления в вуз.
2. Риск отчисления у студентов целевого направления ниже, чем у студентов, обучающихся за счет собственных средств. При этом целевой набор позволяет удовлетворить потребность в медицинских работниках по дефицитным специальностям.
3. Для снижения риска выбытия студентов во время обучения рекомендуется разработка системы раннего выявления учащихся группы риска по отчислению.
4. Большая часть поступивших в ОрГМУ студентов успешно заканчивает обучение,
а каждый десятый студент продолжает свое обучение по программам подготовки кадров высшей квалификации.
5. Целесообразно раннее вовлечение студентов во внеучебную активность, индивидуальное академическое, психологическое сопровождение.
6. Необходимо социальное консультирование студентов группы риска.
7. Развитие и поощрение культуры наставничества не только в системе «препода-ватель-обучающийся», но и среди студентов.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Мещеряков Александр Олегович (Alexander O. Mescheryakov)* - младший специалист по анализу данных АО «СИНИМЕКС ИНФОРМАТИКА», Москва, Российская Федерация E-mail: amescheryakov19950gmail.com https://orcid.org/0000-0002-7657-3898
Баянова Наталья Александровна (Nataliya A. Bayanova) - кандидат медицинских наук, доцент, доцент кафедры общественного здоровья и здравоохранения № 1 ФГБОУ ВО ОрГМУ Минздрава России, Оренбург, Российская Федерация E-mail: Doctor_bajanova0mail.ru https://orcid.org/0000-0002-2774-4072
Калинина Екатерина Алексеевна (Ekaterina A. Kalinina) - кандидат медицинских наук, доцент, доцент кафедры общественного здоровья и здравоохранения № 1 ФГБОУ ВО ОрГМУ Минздрава России, Оренбург, Российская Федерация E-mail: kalina19570yandex.ru https://orcid.org/0000-0001-5633-4008
Денисов Владимир Александрович (Vladimir A. Denisov) - ассистент кафедры общественного здоровья и здравоохранения № 1 ФГБОУ ВО ОрГМУ Минздрава России, Оренбург, Российская Федерация
E-mail: azimut19680mail.ru https://orcid.org/0000-0002-4871-5297
ЛИТЕРАТУРА
1. Liu Q., Peng W., Zhang F., Hu R., Li Y., Yan W. The effectiveness of blended learning in health professions: systematic review and meta-analysis // Journal of medical Internet research. 2016. Vol. 18, N. 1. P. e4807. DOI: https://www.doi. org/10.2196/jmir.4807
2. Кузнецова О.В., Нефедова Е.А., Шаторная В.Ф., Демиденко Ю.В. Успеваемость студентов первокурсников как показатель адаптации к обучению в медицинском вузе // Вкник проблем бюлопУ i медицини. 2016. Т. 1, № 4. С. 218-222.
*Автор для корреспонденции.
3. Costa F.J., Bispo M.S., Pereira R.C.F. Dropout and retention of undergraduate students in management: a study at a Brazilian Federal University // RAUSP Management Journal. 2018. Vol. 53. P. 74-85. DOI: https://www.doi.org/10.10167j. rauspm.2017.12.007
4. Nelli F. Python data analytics: Data analysis and science using PANDAs, Matplotlib and the Python Programming Language. Apress, 2015.
5. Зудин А.Б., Аксенова Е.И. Некоторые аспекты кадрового обеспечения национальной системы здравоохранения и медицинского обслуживания // Ученые записки Российской академии предпринимательства. 2019. Т. 18, № 4. С. 158-164.
6. Чернышева Н.В., Молочный В.П., Жмеренецкий К.В., Чепель Т.В. Мониторинг показателей эффективности целевого приема в Дальневосточном государственном медицинском университете // Дальневосточный медицинский журнал. 2019. № 4. С. 57-61.
7. Malau-Aduli B.S., O'Connor T., Ray R.A., van der Kruk Y., Bellingan M., Teague P.-A. Risk factors associated with academic difficulty in an Australian regionally located medical school // BMC Medical Education. 2017. Vol. 17, N. 1. P. 1-9. DOI: https://www.doi.org/10.1186/s12909-017-1095-9
8. McDermott E.R., Donlan A.E., Zaff J.F. Why do students drop out? Turning points and long-term experiences // The Journal of Educational Research. 2019. Vol. 112, N. 2. P. 270-282. DOI: https://www.doi.org/10.1080/00220671.2018.1517296
9. Hoffait A.S., Schyns M. Early detection of university students with potential difficulties // Decision Support Systems. 2017. Vol. 101. P. 1-11. DOI: https://www.doi.org/10.1016/j.dss.2017.05.003
10. Almalki S.A., Almojali A.I., Alothman A.S., Masuadi E.M., Alaqeel M.K. Burnout and its association with extracurricular activities among medical students in Saudi Arabia // International journal of medical education. 2017. Vol. 8. P. 144. DOI: https://www.doi.org/10.5116/ijme.58e3.ca8a
11. Arco-Tirado J.L., Fernández-Martín F.D., Hervás-Torres M. Evidence-based peer-tutoring program to improve students' performance at the university // Studies in Higher Education. 2020. Vol. 45, N. 1 1: 2190-202. DOI: https://www.doi.org/10.10 80/03075079.2019.1597038
12. Dyrbye L.N., Thomas M.R., Power D.V., Durning S., Moutier C., Massie F.S.Jr, Harper W., Eacker A., Szydlo D.W., Sloan J.A., Shanafelt T.D. Burnout and serious thoughts of dropping out of medical school: a multi-institutional study // Academic Medicine. 2010. Vol. 85, N. 1. P. 94-102. DOI: https://www.doi.org/10.1097/ACM.0b013e3181c46aad
REFERENCES
1. Liu Q., Peng W., Zhang F., Hu R., Li Y., Yan W. The effectiveness of blended learning in health professions: systematic review and meta-analysis. Journal of medical Internet research. 2016; 18 [1]: e4807. DOI: https://www.doi.org/10.2196/ jmir.4807
2. Kuznetsova O.V., Nefedova E.A., Shatorna V.F., Demidenko Y.V. Progress of first-year students as an adaptation to studying at a medical university. Visnik problem biologii i meditsini [Bulletin of Problems of Biology and Medicine]. 2016; 1 [4]: 218-22. [in Russian]
3. Costa F.J., Bispo M.S., Pereira R.C.F. Dropout and retention of undergraduate students in management: a study at a Brazilian Federal University. RAUSP Management Journal. 2018; 53: 74-85. DOI: https://www.doi.org/10.1016Zj. rauspm.2017.12.007
4. Nelli F. Python data analytics: Data analysis and science using PANDAs, Matplotlib and the Python Programming Language. Apress, 2015.
5. Zudin A.B., Aksenova E.I. Some aspects of the staffing of the national health system and medical care. Uchenye zapiski Rossiyskoy akademii predprinimatel'stva [Scientific notes of the Russian Academy of Entrepreneurship]. 2019; 18 [4]: 158-64. [in Russian]
6. Chernysheva N.V., Molochny V.P., Zhmerenetsky K.V., Chepel T.V. Monitoring of performance indicators of targeted admission at the Far Eastern State Medical University. Dal'nevostochnyy meditsinskiy zhurnal [Far Eastern Medical Journal]. 2019; [4]: 57-61. [in Russian]
7. Malau-Aduli B.S., O'Connor T., Ray R.A., van der Kruk Y., Bellingan M., Teague P.-A. Risk factors associated with academic difficulty in an Australian regionally located medical school. BMC Medical Education. 2017; 17 [1]: 1-9. DOI: https:// www.doi.org/10.1186/s12909-017-1095-9
8. McDermott E.R., Donlan A.E., Zaff J.F. Why do students drop out? Turning points and long-term experiences. The Journal of Educational Research. 2019; 112 [2]: 270-82. DOI: https://www.doi.org/10.1080/00220671.2018.1517296
9. Hoffait A.S., Schyns M. Early detection of university students with potential difficulties. Decision Support Systems. 2017; 101: 1-11. DOI: https://www.doi.org/10.1016/j.dss.2017.05.003
10. Almalki S.A., Almojali A.I., Alothman A.S., Masuadi E.M., Alaqeel M.K. Burnout and its association with extracurricular activities among medical students in Saudi Arabia. International journal of medical education. 2017; 8: 144. DOI: https://www. doi.org/10.5116/ijme.58e3.ca8a
11. Arco-Tirado J.L., Fernández-Martín F.D., Hervás-Torres M. Evidence-based peer-tutoring program to improve students' performance at the university. Studies in Higher Education. 2020; 45 [11]: 2190-202. DOI: https://www.doi.org/10.1080/0307 5079.2019.1597038
12. Dyrbye L.N., Thomas M.R., Power D.V., Durning S., Moutier C., Massie F.S.Jr, Harper W., Eacker A., Szydlo D.W., Sloan J.A., Shanafelt T.D. Burnout and serious thoughts of dropping out of medical school: a multi-institutional study. Academic Medicine. 2010; 85 [1]: 94-102. DOI: https://www.doi.org/10.1097/ACM.0b013e3181c46aad
