Omarbekov Ye.D.

Omarbekov Ye.D.

Auto-generated profile, based on publicly available information

Omarbekov Ye.D.

NCJSC «Semey Medical University», Semey, Republic of Kazakhstan

Research Focus & Metrics

Academic Career Length

4Years (2023-Present)

(Calculated once Scilit publication data is synced: current year − year of first publication + 1)

Representative Publications

View All Publications
28 December 2023 in Наука и здравоохранение
Verified
Journal Article
Open access
НХН.з. Хайруллаева
Н.з. Хайруллаева
ШТШ.е. Токанова
Ш.е. Токанова
ЕОЕ.д. Омарбеков
Е.д. Омарбеков
ЕОЕ.а. Оспанов
Е.а. Оспанов
МТМ.с. Төребекова
М.с. Төребекова
Актуальность. Обзор литературы посвящен вопросам организации безопасного обращения с медицинскими отходами лечебно-профилактических учреждений. В современных условиях в связи с развитием и использованием в медицине новых методов диагностики, применения для лечения новейших лекарственных форм (химических, бактериологических и т.д.), одноразовых шприцев, систем, индивидуальных пакетов, низкорадиоактивных изотопов, освоением новых хирургических методов лечения в лечебных учреждениях образуются в большом количестве отходы, которые из-за своей специфичности требуют к себе особого внимания и немедленного решения вопросы по их сбору, хранению и утилизации, как источника загрязнения окружающей среды, имеющий гигиеническое, эпидемиологическое и социальное значение. Целью настоящего исследования является изучение и анализ источников литературы об организации безопасного обращения с медицинскими отходами лечебно-профилактических учреждений. Стратегия поиска. Поиск научных публикаций был произведен в следующих базах данных: PubMed, Medline, eLibrary, при помощи научной поисковой системы Google Scholar. Глубина поиска - 5 лет. Всего было найдено 263 литературных источников, из которых для последующего анализа были отобраны 71 публикаций. Критерии включения публикаций в обзор: публикации на русском и английском языках; публикации, включенные в базы PubMed, Medline, e-Library; постановления и приказы по биобезопасности медицинских отходов за последние 5лет. Критерии исключения: публикации без четкого формулирования результатов и выводов; статьи, тезисы, имеющие платный доступ. Результаты и выводы. Медицинские организации сталкиваются с проблемой низкой практики сортировки, сбора, хранения, транспортировки и утилизации отходов, что может привести к профессиональным рискам. Уровень знаний и информированности в отношении надлежащего обращения с отходами остается на низком уровне в силу недостаточной подготовки медицинского персонала. Relevance:The review of the literature is devoted to the issues of organizing the safe handling of medical waste in medical institutions. In modern conditions, in connection with the development and use in medicine of new diagnostic methods, the use of the latest dosage forms (chemical, bacteriological, etc.), disposable syringes, systems, individual packages, low-radioactive isotopes for the treatment, the development of new surgical methods of treatment in medical institutions generate a large amount of waste, which, due to its specificity, requires special attention and immediate resolution of issues related to their collection, storage and disposal, as a source of environmental pollution, which has hygienic, epidemiological and social significance. Аim: Study and analysis of literature sources on the organization of safe handling of medical waste in medical institutions. Search Strategy:Scientific publications were searched in the following databases: PubMed, Medline, eLibrary, using the scientific search engine Google Scholar. Search depth - 5 years. A total of 263 literature sources were found, of which 46 publications were selected for further analysis. Criteria for inclusion of publications in the literature review: publications in Russian and English; publications included in the PubMed, Medline, e-Library databases; resolutions and orders on the biosafety of medical waste for the last 5 years. Exclusion criteria: publications without a clear formulation of the results and conclusions; articles, abstracts with paid access. Results and conclusions. Medical organizations face the problem of low practices in sorting, collecting, storing, transporting and disposing of waste, which can lead to occupational risks. The level of knowledge and awareness regarding proper waste management remains low due to insufficient training of medical personnel. Өзектілігі: Әдебиеттерге шолу медициналық мекемелерде медициналық қалдықтармен қауіпсіз жұмыс істеуді ұйымдастыру мәселелеріне арналған. Заманауи жағдайларда медицинада жаңа диагностикалық әдістердің енгізілуімен және соңғы дәрілік формаларды (химиялық, бактериологиялық және т.б.), бір реттік...

28 February 2023 in Наука и здравоохранение
Verified
Journal Article
Open access
OYOmarbekov Ye.D.
Omarbekov Ye.D.
ТSТоkanova Sh.е.
Тоkanova Sh.е.
ABAssel Baibussinova
Assel Baibussinova
OEOspanov E.A.
Ospanov E.A.
KAKrykpayeva A.S.
Krykpayeva A.S.
ANALYSIS OF EPIDEMIOLOGICAL FEATURES OF COVID-19 IN PAVLODAR REGION

28 February 2024 in Наука и здравоохранение
Verified
Journal Article
Open access
OYOmarbekov Ye.D.
Omarbekov Ye.D.
ТSТоkanova Sh.е.
Тоkanova Sh.е.
OEOspanov E.A.
Ospanov E.A.
NBNauryzbayev B.а.
Nauryzbayev B.а.
ZAZhakhiyanov A.ZH.
Zhakhiyanov A.ZH.
Background. The study focuses on the need for effective strategies to address global challenges, such as the COVID-19 pandemic, which requires not only medical but also technological responses. In this context, the research aims to analyze issues and assess the potential use of artificial intelligence (AI) in predicting the spread of the virus, taking into account current knowledge and identifying gaps in understanding this field. The aimof this study is to analyze scientific publications dedicated to the use of artificial intelligence in the field of forecasting and prevention of COVID-19 infection. Search strategy.The search for literary sources was conducted in the PubMed database, and the selection of scientific works was based on keywords related to the COVID-19 pandemic and forecasting using artificial intelligence technologies. The search yielded 3,894 publications, extracted on December 27, 2023. Bibliometric analysis was performed using VOSviewer software version 1.6.19, visualizing the interconnections between keywords, identifying clusters of similar terms, and facilitating a deeper understanding of the research topic, trends, and directions in the field of artificial intelligence for combating the COVID-19 pandemic. Exclusion of articles not meeting the keyword criteria was done manually. From the initial pool of 3,894 works, a final set of 23 most relevant publications was selected, reflecting the researched theme and meeting the established search criteria. Conclusions. Contemporary trends and prospects of utilizing models and AI for forecasting COVID-19 outbreaks demonstrate an interdisciplinary approach, encompassing statistical analysis, simulation models, machine learning, and intelligent data analysis. The study emphasizes the importance of data quality, the selection of appropriate algorithms based on country-specific data, and the potential of AI to make a significant contribution to decision-making in public health and pandemic management. Введение. Исследование фокусируется на необходимости эффективных стратегий борьбы с глобальными вызовами, такими как пандемия COVID-19, требующей не только медицинских, но и технологических ответов. В данном контексте, исследование направлено на анализ проблем и оценку потенциала использования искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования распространения вируса, с учетом текущих знаний и выявления пробелов в понимании этой области. Целью настоящего исследования является анализ научных публикаций, посвященных использованию искусственного интеллекта в области прогнозирования и профилактики инфекции COVID-19. Стратегия поиска. Исследование литературных источников о пандемии COVID-19 и прогнозировании с применением технологий искусственного интеллекта проведено с использованием базы данных PubMed. Результаты поиска включают 3,894 публикации, выгруженные 27 декабря 2023 года. Библиометрический анализ с применением программного обеспечения VOSviewer 1.6.19 позволил визуализировать взаимосвязи ключевых слов, выявив кластеры схожих терминов и обеспечив глубокое понимание темы исследования в контексте использования искусственного интеллекта для противостояния пандемии COVID-19. Ручная фильтрация исключила статьи, не соответствующие критериям по ключевым словам, и сформировала окончательный набор из 23 наиболее релевантных работ, отражающих тематику и соответствующих установленным критериям. Выводы.Современные тенденции и перспективы применения моделей и ИИ для прогнозирования вспышек COVID-19 демонстрируют междисциплинарный подход, включающий статистический анализ, имитационные модели, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных. В исследовании подчеркивается важность качества данных, выбора подходящих алгоритмов на основе данных по конкретной стране, а также потенциал ИИ для внесения значительного вклада в принятие решений в области общественного здравоохранения и управление пандемиями. Кіріспе. Зерттеу тек медициналық ғана емес, сонымен қатар технологиялық жауаптарды қажет ететін COVID-19 пандемиясы сияқты жаһандық сын-қатерлермен күресудің тиімді стратегияларының қажеттілігіне бағытталған. Осы тұрғыда зерттеу проблемаларды талдауға және...