Актуальність зумовлена потребою прикладної верифікації концептуальної моделі, що інтегрує соціологічні дані у біостатистичні показники для виявлення причинно-наслідкових зв’язків у біопсихосоціальному стані населення. Модель усуває методологічну прогалину в медичній науці України, пов’язану з відсутністю інтегрованого підходу, нестачею стандартизованих методів оцінки факторів ризику та браком доказової верифікації соціологічних результатів, а її впровадження забезпечує комплексну методику, що підвищує точність аналітики та ефективність управлінських рішень у сфері охорони здоров’я.
Мета дослідження Прикладна верифікація наукової методології як складової концептуальної моделі встановлення причинно-наслідкових зв’язків у біопсихосоціальному стані населення на основі соціологічних даних.
Матеріали й методи. Проведено комплексне прикладне когортне аналітично-описове дослідження з елементами системного моделювання. Аналітико-управлінська модель, побудована на засадах евристичної теорії моделювання та біопсихосоціального підходу Д. Енгеля, структурована у вигляді багаторівневої логіко-семантичної схеми. Методика поєднує якісний аналіз (контент-аналіз, експертне оцінювання) із кількісними методами (біостатистика, оцінка ризиків, кореляційний аналіз), що дозволяє виявити зв’язки між змінними, кількісно оцінити вплив факторів ризику та обґрунтувати адресні медико-соціальні інтервенції.
Результати. У результаті прикладної верифікації Концептуальної моделі встановлено структуровані причинно-наслідкові зв’язки між суб’єктивними оцінками респондентів (за результатами анкетного опитування) та біопсихосоціальними чинниками, що впливають на загальний стан життя населення. Реалізація етапів «Крок–1» та «Крок–2» моделі дозволила достовірно виявити групи детермінант і факторів ризику, біостатистично вимірявши їх вплив. Отримані дані підтвердили наукову доцільність поєднання соціологічних індикаторів із кількісною оцінкою ризиків з допомогою алгоритмів Моделі, що забезпечило доказову основу для формування управлінських висновків та медико-соціальних інтервенцій.
Висновок. Результати прикладного аналізу запропонованої концептуальної моделі підтвердили науково обґрунтовану інтеграцію соціологічних даних у біостатистичні показники з метою виявлення причинно-наслідкових зв’язків у біопсихосоціальному стані населення. Проведена верифікація засвідчила усування методологічніого розриву між соціологічними даними та біостатистичними методами, що підвищує точність досліджень і ефективність моделі у визначенні факторів ризику, формуванні доказових висновків і прийнятті управлінських рішень у сфері охорони здоров’я, що підтверджує її практичну значущість і методологічну новизну та якість впровадження цільових медико-соціальних інтервенцій.
Ключові слова: біопсихосоціальний стан населення; концептуальна модель; прикладна верифікація; соціологічне дослідження; біостатистичний аналіз; фактори ризику; доказова аналітика; управління охороною здоров’я; інтегрована методика.
Introduction. The study is driven by the need for an applied verification of a Conceptual Model that integrates sociological data into biostatistical indicators to identify cause-and-effect relationships within the biopsychosocial state of the population. The Model addresses a methodological gap in Ukrainian medical science, namely the lack of an integrated approach, the absence of standardised methods for assessing risk factors, and the insufficient evidence-based validation of sociological findings. Its implementation offers a comprehensive methodology that enhances the precision of analytics and the effectiveness of managerial decisions in the field of public health.
The aim of the study. Applied verification of the scientific methodology as a component of the Conceptual Model for establishing cause-and-effect relationships in the biopsychosocial state of the population, based on sociological data.
Materials and Methods. A comprehensive, applied, cohort-based analytical-descriptive study was conducted, incorporating elements of systems modelling. The analytical and managerial model, developed on the principles of heuristic modelling theory and G. Engel’s biopsychosocial approach, is structured as a multi-level logical-semantic framework. The methodology combines qualitative analysis (content analysis, expert evaluation) with quantitative methods (biostatistics, risk assessment, correlation analysis), enabling the identification of relationships between variables, the quantitative evaluation of risk factor impact, and the justification of targeted medico-social interventions.
Results. As part of the applied implementation of the Conceptual Model for identifying cause-and-effect relationships within the biopsychosocial state of the population, a systematic integration of sociological and biostatistical analysis was carried out. This enabled the transformation of qualitative subjective assessments into quantitatively measurable analytical indicators. The key instrument for this transformation was the generalised factor rating (ZFR index), which reflects the average standardised assessment of a factor’s impact on population life quality.
Through the execution of “Step 1” and “Step 2” of the Model, a range of determinants and corresponding risk factors was identified and recorded in a structured matrix. The analytical methodology included the calculation of ZFR indices for each factor, their thematic grouping, and ranking of influence based on an interval scale. This ensured a consistent transition from individual responses to aggregated systemic evaluations.
Subsequently, biostatistical methods were applied: – correlation analysis to determine the strength and direction of relationships between independent variables and the dependent variable (ZFR); – regression analysis to assess directed influence; – Student's t-test to evaluate statistical significance.
As a result, key influencing factors on subjective quality of life perception were identified, their levels of significance substantiated, and the expected shifts in ZFR under variable changes were established.
An illustrative example of the model’s application was the evaluation of the psycho-emotional factor 1.2 “Meaning in life,” which among a sample of 432 respondents showed an exceptionally high subjective score (ZFR = 93.52). The strong correlation with the composite indicator (r = +0.81) and a high standardised regression coefficient (β = 0.58) confirmed a robust and statistically valid impact. The expected ZFR shift (ΔZFR) of 2.70 supports its predictive value.
A p-analysis with t-statistic calculation revealed extremely high statistical significance (p < 0.000001), justifying the inclusion of this factor among priority targets for future psychosocial interventions. The algorithm for conclusion formulation, developed within “Element 6” of the Model, integrates both quantitative and qualitative dimensions of impact assessment, enabling comprehensive, evidence-based interpretation of findings.
Overall, the results confirmed that applying the generalised factor rating (ZFR) in combination with a correlation-regression approach ensures high analytical precision, internal coherence, and validity in identifying links between subjective assessments and psychosocial wellbeing. Such integration of qualitative and quantitative methods opens new opportunities for evidence-based analysis of complex socio-medical processes.
In the final “Step 3” of the Model, all findings were synthesised within a holistic analytical framework, allowing for the formulation of conclusions relevant to healthcare management. This provides not only an analytical conclusion to the study but also a basis for developing targeted interdisciplinary interventions aimed at mitigating identified risk factors.
Thus, the applied verification of the Conceptual Model confirmed its capacity to integrate sociological and biostatistical methods in identifying systemic interrelations within the biopsychosocial profile of the population. The research outcomes are valuable not only from a scientific standpoint but also in practical terms, as they support the evidence-based planning of medico-social support programmes and the development of effective public health analytics.
Conclusion. The applied implementation of the Conceptual Model confirmed its effectiveness in transforming respondents’ subjective self-assessments into quantitatively measurable biostatistical indicators. The integration of sociological and biostatistical analyses within the framework of “Step 1” and “Step 2” enabled the construction of a structured matrix of risk factors and determinants that demonstrably affect the psychosocial well-being of the population.
The model facilitated the formation of a generalised factor rating (ZFR index) as a valid analytical tool for ranking the strength of factor influence, as evidenced by the results of regression, correlation, and t-statistical analyses. High β-coefficients and statistically significant p-values confirmed the model’s reliability in identifying predictors of quality of life.
A representative example was the evaluation of the factor “Meaning in life,” which demonstrated a strong positive association with the overall well-being index, as confirmed by a high ZFR score, a correlation coefficient of r = +0.81, and an expected shift of ΔZFR = 2.70 points.
The final “Step 3” of the Model allowed the synthesis of findings into a holistic analytical framework, relevant for managerial decision-making in healthcare. This opens prospects for the implementation of evidence-based medico-social interventions aimed at mitigating identified risks among vulnerable population groups.
Keywords: biopsychosocial state of the population; conceptual model; applied verification; sociological research; biostatistical analysis; risk factors; evidence-based analytics; healthcare management; integrated methodology.