Развитие государственно-частного партнерства как стратегия модернизации современной России

The article analyses legal approaches to the public private partnership as the form of interaction between public institutions and business, there are outspoken concrete proposals and recommendations related with the perspectives of its development in Russia.В статье анализируются правовые подходы к государственно-частному партнерству как форме взаимодействия публичных институтов и бизнеса, высказываются конкретные предложения и рекомендации относительно перспектив его развития в России

Зарубежный опыт и модели правового регулирования публично-частного партнерства

The author analyses foreign experience of public-private partnership, models of legal regulation of public-private partnership in foreign countries, principles of interaction between public institutions and business in realization of joint projects, there are outspoken concrete recommendations related with the perspectives of development of public-private partnership.В статье анализируются зарубежный опыт публично-частного партнерства, модели правового регулирования публично-частного партнерства в зарубежных странах, принципы взаимодействия публичных институтов и бизнеса по реализации совместных проектов, высказываются конкретные предложения относительно перспектив развития публично-частного партнерства

Характеристика эпидемиологической ситуации по COVID-19 в Российской Федерации в 2020 г.

Background.The COVID-19 epidemic in the Russian Federation, which began in March 2020, caused serious damage to health of the population and led to severe economic losses. By December 28, 2020, 3 078 035 cases of COVID-19 and 55 265 lethal outcomes were registered in the country. The population of all territorial subjects of the country is involved in the epidemic process of COVID-19. The severe epidemiological situation made it necessary to conduct an analysis to identify the factors that determine the high intensity of the epidemic process, as well as the population groups with the highest risk of SARS-CoV-2 infection. Aims to study the patterns of SARS-CoV-2 spread and the epidemiological features of the initial stage of the COVID-19 pandemic in the Russian Federation in 2020. Methods.An epidemiological analysis of the COVID-19 situation in the Russian Federation was carried out to determine the dynamics of morbidity, the gender proportion and age structure of patients, the proportion of hospitalized patients, the ratio of various forms of infection, the social and professional status of patients. Standard methods of descriptive statistics Microsoft Excel and STATISTICA 12.0 (StatSoft, USA) were used for statistical processing. The mean values were estimated with a 95% confidence interval [95% CI] (the exact Klopper Pearson method). Results.During the observation time (2020), several periods were identified in the dynamics of the new COVID-19 cases detection: the period of importation of SARS-CoV-2 and the increase in morbidity, the period of epidemic decline, the period of autumn growth, the period of sustained high incidence of COVID-19. It was found that people over 70 years of age are the group with the highest risk of infection and a more severe course of COVID-19. The presence of target contingents among social and professional groups of the population, which should include medical workers, retired person, employees of educational institutions, law enforcement agencies, transport, who require special attention and medical and social support, was shown. Conclusions.The analysis showed that the large-scale spread of COVID-19 requires in-depth epidemiological studies and the development of additional disease control measures, taking into account the dynamics of the incidence of this socially significant infection.Обоснование.ЭпидемияCOVID-19вРоссийской Федерации, начавшисьвмарте 2020 г., нанесла серьезнейший ущерб здоровью населенияипривелактяжелым экономическим потерям.К28 декабря 2020 г.встране зарегистрировано 3 078 035 случаяCOVID-19и55 265 летальных исходов.Вэпидемический процессCOVID-19 вовлечено население всех субъектов Российской Федерации. Тяжелая эпидемиологическая ситуациявстране обусловила необходимость проведения анализасвыявлением факторов, определяющих высокую интенсивность эпидемического процесса,атакже групп населенияснаиболее высоким риском инфицированияSARS-CoV-2. Цель исследования изучить закономерности распространенияSARS-CoV-2иэпидемиологические особенности начального этапа пандемииCOVID-19вРоссийской Федерациив2020 г. Методы.Проведен эпидемиологический анализ ситуациипоCOVID-19вРоссийской Федерациисопределением динамики заболеваемости, гендерной пропорцииивозрастной структуры заболевших, удельного веса госпитализированных пациентов, соотношения различных форм инфекции, социальногоипрофессионального статуса заболевших.Длястатистической обработки использованы стандартные методы описательной статистики Microsoft ExcelиSTATISTICA 12.0 (StatSoft, США). Средние значения оценивалисучетом 95% доверительного интервала [95% ДИ] (по точному методу КлоппераПирсона). Результаты.Завремя наблюдения (2020 г.) выделено несколько периодоввдинамике выявления новых случаевCOVID-19: период завозаSARS-CoV-2ироста заболеваемости, период эпидемического затишья, период осеннего подъема, период устойчиво высокого уровня заболеваемостиCOVID-19. Установлено,чтолица старше 70 лет являются группойснаиболее высоким риском зараженияиболее тяжелым течениемCOVID-19. Показано наличие целевых контингентов среди социальныхипрофессиональных групп населения,кчислу которых следует отнести медицинских работников, пенсионеров, работников образовательных учреждений, правоохранительных органов, транспорта, которые требуют особого вниманияимедико-социальной поддержки. Заключение.Проведенный анализ показал,чтомасштабное распространение COVID-19 требует проведения углубленных эпидемиологических исследованийиразработки дополнительных противоэпидемических мероприятийсучетом динамики заболеваемости этой социально значимой инфекцией

Identifying counterfeit medicines using near infrared spectroscopy

Counterfeit medicines are a growing threat to public health across the world and screening methods are needed to allow their rapid identification. A counterfeiter must duplicate both the physical characteristics and the chemical content of a proprietary product to avoid it being detected as a counterfeit product and this is almost impossible to get right. Counterfeit proprietary medicines are, therefore, relatively easy to identify by near infrared (NIR) spectroscopy which can detect physical as well as chemical differences between products by simple spectral comparison. Identifying generic products is more difficult as they use different excipients in the tablet or capsule matrix. Nevertheless, using appropriate models and a large library, NIR spectroscopy can detect counterfeit generic versions. Detecting sub-standard proprietary medicines can be carried out with NIR spectroscopy models and the most widely used is partial least squares regression (PLSR). General rules for generating accurate quantitative models are easy to describe. Quantifying the active pharmaceutical ingredient (API) in generic products can also be carried out using PLSR models with calibration samples generated by manufacturing laboratory samples or by collecting many generic versions of a medicine so as to obtain a good range of the API content in tablets and capsules. Using hand-held instruments or mobile laboratories allows NIR spectrometers to be taken to places where analyses may be made quickly, rather than taking the samples to a laboratory. This has the enormous advantage that the screening of large numbers of samples may be made in pharmacies and wholesalers. Imaging can bring a whole new dimension to NIR spectroscopy to allow the identification of the API and individual excipients as well as measuring the particle sizes of components and giving a measure of the homogeneity of the matrix. The effect of water on potential misidentifications may be obviated by only using blister-packed samples, having large spectral libraries subjected to different humidities or omitting the spectral region where water absorbs.Peer reviewe