Research of factors impeding professional development of the personnel of domestic enterprises

Justified the urgency of the problems of professional development of personnel of enterprises. Presented the statistical data that enable to evaluate the level of professional development staff in Ukraine and in developed countries. Investigated the basic tendencies and problems of professional development of employees of domestic enterprises: the lack of sufficient funds for the organization and implementation of professional training of the staff; the economic benefits of hiring highly skilled workers from the outside; the risk of losing money to the professional training of the personnel, due to the «fluidity» of frames; lack of employee interest in professional development; there is no possibility to achieve the expected productivity from trained workers. Problems of professional development of staff due primarily to the undervaluation of the importance of staff and level of professionalism in sustainable and economic development of domestic enterprises.Обґрунтовано актуальність проблеми професійного розвитку персоналу підприємств. Наведено статистичні дані, що дозволяють оцінити рівень професійного розвитку персоналу в Україні та економічно розвинутих країнах. Досліджено основні тенденції та проблеми професійного розвитку працівників вітчизняних підприємств: відсутність необхідних коштів на організацію професійного навчання персоналу; економічні переваги прийняття на роботу висококваліфікованих працівників зі сторони; ризик втратити кошти, що спрямовані на професійне навчання персоналу в результаті плинності кадрів; недостатня зацікавленість працівників у професійному розвитку; неможливість досягти очікуваної ефективності праці від навчених працівників. Проблеми професійного розвитку персоналу обумовлені, в першу чергу, зниженням значущості персоналу та рівня його професіоналізму у забезпеченні сталого господарського та економічного розвитку вітчизняних підприємств.Обоснована актуальность проблемы профессионального развития персонала предприятий. Приведены статистические данные, позволяющие оценить уровень профессионального развития персонала в Украине и экономически развитых странах. Исследованы основные тенденции и проблемы профессионального развития работников отечественных предприятий: отсутствие необходимых средств на организацию профессионального обучения персонала; экономические преимущества принятия на работу высококвалифицированных работников со стороны; риск потерять средства, направленные на профессиональное обучение персонала в результате текучести кадров; недостаточная заинтересованность работников в профессиональном развитии; невозможность добиться ожидаемой эффективности труда от обученных работников. Проблемы профессионального развития персонала обусловлены, в первую очередь, снижением значимости персонала и уровня его профессионализма в обеспечении устойчивого хозяйственного и экономического развития отечественных предприятий

Persistent Cell-Autonomous Circadian Oscillations in Fibroblasts Revealed by Six-Week Single-Cell Imaging of PER2::LUC Bioluminescence

Biological oscillators naturally exhibit stochastic fluctuations in period and amplitude due to the random nature of molecular reactions. Accurately measuring the precision of noisy oscillators and the heterogeneity in period and strength of rhythmicity across a population of cells requires single-cell recordings of sufficient length to fully represent the variability of oscillations. We found persistent, independent circadian oscillations of clock gene expression in 6-week-long bioluminescence recordings of 80 primary fibroblast cells dissociated from PER2::LUC mice and kept in vitro for 6 months. Due to the stochastic nature of rhythmicity, the proportion of cells appearing rhythmic increases with the length of interval examined, with 100% of cells found to be rhythmic when using 3-week windows. Mean period and amplitude are remarkably stable throughout the 6-week recordings, with precision improving over time. For individual cells, precision of period and amplitude are correlated with cell size and rhythm amplitude, but not with period, and period exhibits much less cycle-to-cycle variability (CV 7.3%) than does amplitude (CV 37%). The time series are long enough to distinguish stochastic fluctuations within each cell from differences among cells, and we conclude that the cells do exhibit significant heterogeneity in period and strength of rhythmicity, which we measure using a novel statistical metric. Furthermore, stochastic modeling suggests that these single-cell clocks operate near a Hopf bifurcation, such that intrinsic noise enhances the oscillations by minimizing period variability and sustaining amplitude

Индекс ВИЗГ – новый мультипараметрический показатель для рака предстательной железы

Serum of 336 patients with primary prostate cancer (PC) with baseline total prostate-specific antigen level (totPSA) < 30.0 ng/ml was tested for free PSA (freePSA) and [-2]proPSA; %freePSA, %[-2]proPSA, prostate health index (phi), and a new index APHIG calculated using lab tests and taking into account age, T stage and Gleason score from biopsy were evaluated. Obtained data was compared to tumor stage (pTNM) and malignancy grade according to the Gleason score based on the final histological report after prostatectomy. APHIG has statistically significant benefits compared to PSA-associated markers for differentiation of clinically significant subgroups of PC: pT2c/pT3a/pT3b; local indolent PC/local aggressive/locally advanced/PC with regional metastases; total Gleason score 5–6/7(3 + 4)/7(4 + 3).В сыворотке крови 336 первичных больных раком предстательной железы (РПЖ) с исходным уровнем общего простатического специфического антигена (общПСА) < 30,0 нг/мл исследованы показатели свободного ПСА (свПСА), [-2]проПСА, определены %свПСА, %[-2]проПСА, индекс здоровья предстательной железы (ИЗП) и новый показатель ВИЗГ, рассчитанный на базе лабораторных анализов с учетом возраста, стадии Т и индекса Глисона по результатам биопсии. Полученные данные сопоставлены со стадией опухолевого процесса (pTNM) и степенью злокачественности опухоли по шкале Глисона в соответствии с окончательным гистологическим заключением после проведения простатэктомии. Показано, что ВИЗГ имеет статистически достоверное преимущество перед ПСА-ассоциированными маркерами в дифференцировке клинически значимых подгрупп РПЖ: pT2c/pT3a/pT3b; локализованный индолентный РПЖ/локализованный агрессивный/местно-распространенный/РПЖ с регионарными метастазами; сумма баллов по шкале Глисона 5–6/7(3 + 4)/7(4 + 3)

Итоги первого этапа валидации алгоритма ВИЗГ для уточнения стадирования рака предстательной железы до начала лечения

Background. We have previously described an algorithm APhiGT (Age, Prostate Health index, Gleason score, TNM stage) for staging of prostate cancer (PC) before treatment. The algorithm was developed by logistic regression on an educational selection (ES) of 337 PC cases. The algorithm includes data about the age of patients, the levels of total prostate-specific antigen (PSA), free PSA, [-2]proPSA and the ranked data of the Gleason score (by biopsy results) and T (by TNM).Objective. Validation of APhiGT on the validation selection (VS) of 83 PC cases was carried out in this work.Materials and methods. ROC analysis was performed in ES and VS.Results and сonclusion. It is established that area under the curve (AUC), characterizing the ability to divide clinically significant subgroups of patients (Gleason score <7 vs. Gleason score ≥7, рТ2 vs. рТ3, localized indolent PC vs. localized aggressive PC) for APhiGT both in ES and VS was significantly higher than AUC for total PSA, %[-2]proPSA in free PSA and prostate health index. At the same time, in all clinical subgroups of patients AUC for VS was lower than AUC for ES, which may be due to a significantly smaller size of VS compared to ES.Введение. Ранее нами был описан алгоритм ВИЗГ (Возраст, Индекс Здоровья предстательной железы, сумма баллов по шкале Глисона, стадия TNM) для уточнения стадирования рака предстательной железы (РПЖ) до начала лечения. Алгоритм был разработан путем логистической регрессии на учебной выборке (УВ) из 337 наблюдений РПЖ. В алгоритм входят данные о возрасте пациентов, уровнях общего простатического специфического антигена (общПСА), свободного ПСА, [-2]проПСА и ранжированный показатель суммы баллов по шкале Глисона (по результатам биопсии) и ранжированный показатель Т (по TNMклассификации).Цель исследования – валидация ВИЗГ на валидационной выборке (ВВ) из 83 случаев РПЖ.Материалы и методы. Был проведен ROC-анализ в УВ и ВВ.Результаты и заключение. Установлено, что площадь под ROC-кривой (АUС), характеризующая способность разделять клинически значимые подгруппы больных (сумма баллов по шкале Глисона в соответствии с патоморфологическим заключением <7 / ≥7, рТ2 / рТ3, локализованный индолентный РПЖ / локализованный агрессивный РПЖ) для ВИЗГ как в УВ, так и в ВВ, существенно превосходила АUС для общПСА, доли [-2]проПСА в свободном ПСА и индекса здоровья предстательной железы. В то же время во всех клинических подгруппах больных АUС для ВВ была меньше, чем для УВ, что может быть обусловлено существенно меньшим объемом ВВ по сравнению с УВ.

Валидация пороговых решающих правил и калькулятора для алгоритма ВИЗГ, предназначенного для уточнения стадии рака предстательной железы до начала лечения

Background. We have previously described an algorithm APhiG (Age of patients, Prostate health index and Gleason score), for staging of prostate cancer before treatment. The algorithm was developed by logistic regression on a training dataset and validated on a validation dataset (VD). Objective. Validation of threshold decision rules and a program for APhiG calculation on the VD.Materials and methods. ROC curve analysis on VD (83 cases).Results and conclusion. It was shown that sensitivity, specificity, positive and negative predictive value, diagnostic accuracy threshold decision rules and area under the curve (AUC) for APhiG in the VD (n = 83) not significantly different from those indicators in the training dataset (n = 337), which was the basis for the algorithm APhiG development.Введение. Ранее нами был описан алгоритм ВИЗГ (Возраст, Индекс Здоровья предстательной железы, сумма баллов по шкале Глисона), предназначенный для уточнения стадирования рака предстательной железы (РПЖ) до начала лечения. Алгоритм разработан путем логистической регрессии на учебной выборке и валидирован на валидационной выборке (ВВ) данных.Цель исследования – валидация пороговых решающих правил и программы-калькулятора для алгоритма ВИЗГ на ВВ данных.Материалы и методы. ROC-анализ данных ВВ (n = 83).Результаты и заключение. Показано, что чувствительность, специфичность, положительное и отрицательное прогностические значения, диагностическая точность пороговых решающих правил и площадь под кривой (АUC) для ВИЗГ по результатам ROC-анализа данных ВВ, включающей 83 случая РПЖ, достоверно не отличаются от показателей, рассчитанных по данным учебной выборки, на основании которой был разработан алгоритм ВИЗГ, состоящей из 337 наблюдений РПЖ