Новые методические подходы в системе ранней диагностики мастопатии с применением метода компьютерной дермографии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Оптимизация раннего выявления мастопатии при скрининговых обследованиях за счёт внедрения в алгоритм комплексной диагностики данных, полученных с применением метода компьютерной дермографии.

Методы. Проведена интегральная оценка состояния здоровья с применением метода компьютерной дермографии, реализованного в диагностическом комплексе ДгКТД-01. Женщин (n=107) фертильного возраста разделили на три группы. Основную группу (n=36) составили пациентки с дифференцированной мастопатией. В контрольную группу (n=20) включены практически здоровые. В группу сравнения (n=51) объединены женщины, предъявляющие жалобы на дискомфорт в молочных железах, нагрубание, болезненность. Изучены показатели исходного уровня основной группы и группы контроля, выделена прогностическая модель мастопатии. Проведён сравнительный анализ выделенных характеристик в группе сравнения.

Результаты. Женщины основной группы относятся к группе адаптационного риска с формированием преморбидных состояний и болезни. Прогностической моделью мастопатии были устойчивое нарушение тонической активности базовых функций F2' и F3', функций F5-1', F5-2', F5-3' с экстремумом в сегментах Th4-6 в режиме 2, что позволило в группе сравнения выделить круг женщин с риском развития данной патологии.

Вывод. Метод компьютерной дермографии служит методическим приёмом выявления донозологических состояний, что позволяет использовать его в качестве дополнительного неинвазивного диагностического скрининг-теста в выявлении групп риска развития мастопатии; полученные результаты дают основание для продолжения работы по дальнейшему изучению и усовершенствованию диагностики на большом клиническом материале и созданию компьютерной системы интерпретации полученных данных.

Об авторах

Галина Анатольевна Меркулова

Научно-исследовательский центр «Арктика» Дальневосточного отделения Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: galinmer@gmail.com
г. Магадан, Россия

Елена Валентиновна Пегова

Научно-исследовательский центр «Арктика» Дальневосточного отделения Российской академии наук

Email: galinmer@gmail.com
г. Магадан, Россия

Список литературы

  1. Андреева Е.Н., Хомошина М.Б., Руднева О.Д. Пролактин и молочные железы. Гинекология. 2012; 14 (1): 12-16.
  2. Безнощенко Г.Б., Кравченко Е.Н., Кропмаер К.П. Современные патогенетические аспекты доброкачественных дисплазий молочных желёз. Мать и дитя в Кузбассе. 2018; (1): 93-96.
  3. Кравец Е.Б., Слонимская Е.М., Столярова В.А., Трынченкова Н.Н. Патология щитовидной железы как один из факторов развития мастопатий. Бюлл. сибирской мед. 2004; (1): 110-116.
  4. Радзинский В.Е., Ордиянц И.М., Масленникова Н.М., Павлова Е.А. Молочные железы и гинекологические заболевания: от общности патогенетических воззрений к практическим решениям. Здоровье женщины. 2016; (6): 104-109.
  5. Трынченкова Н.Н., Слонимская Е.М., Кравец Е.Б. Влияние тиреоидного статуса на формирование дисгормональных заболеваний молочной железы. Сибирский онкол. ж. 2005; (4): 21-26.
  6. Collins L.C., Aroner S.A., Connolly J.L. et al. Breast cancer risk by extent and type of atypical hyperplasia: An update from the Nurses' Health Studies. Cancer. 2016; 122 (4): 515-520. doi: 10.1002/cncr.29775.
  7. Нишанова Ю.Х., Хайдарова Г.Б. Современные возможности диагностики фиброзно-кистозной мастопатии молочной железы. Молодой учёный. 2015; (4): 100-104.
  8. Dyrstad S.W., Yan Y., Fowler A.M., Colditz G.A. Breast cancer risk associated with benign breast disease: systematic review and meta-analysis. Breast Cancer Res. Treat. 2015; 149 (3): 569-575. doi: 10.1007/s10549-014-3254-6.
  9. Баевский Р.М., Берсенёва А.П. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. М.: Медицина. 1997; 236 с.
  10. Лебедев Ю.А., Шабанов Г.А., Рыбченко А.А. Дермограф компьютерный для топической диагностики очагов патологии внутренних органов человека. Мед. техника; 2007; (5): 37-39.
  11. Шабанов Г.А., Рыбченко А.А., Максимов А.А. Разработка системы мониторинга индивидуального здоровья для практически здоровых людей. Вестн. ДВО РАН. 2004; (3): 139-154.
  12. Меркулова Г.А., Пегова Е.В. Оценка репродуктивного здоровья на этапе проведения медицинских осмотров работающих. Международный науч.-исслед. ж. 2017; (6): 65-66. doi: 10.23670/IRJ.2017.60.020.
  13. Рыбченко А.А., Шабанов Г.А., Пегова Е.В., Меркулова Г.А. Методика регистрации и анализа данных по оценке индивидуального здоровья с помощью диагностического комплекса ДгКТД-01. Уч.-метод. пособие. Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та. 2009; 96 с.
  14. Шабанов Г.А., Рыбченко А.А., Пегова Е.В., Меркулова Г.А. Способ диагностики состояния внутренних органов (стадии воспалительного процесса). Патент на изобретение №2321340. Бюлл. №10 от 10.04.2008.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Амплитудно-конфигурационный вид базовых функций F5-1, F5-2, F5-3 (прямая линия — правая ветка, пунктирная линия — левая ветка) в сегментах Th4–5 свидетельствует о напряжении нейротрофических процессов, обеспечивающих регенерацию клетки, развитии выраженной дисфункции

Скачать (62KB)
3. Рис. 2. Амплитудно-конфигурационный вид базовых функций F5-1', F5-2' и F5–3' (прямая линия — правая ветка, пунктирная линия — левая ветка) в сегментах Th4–5 свидетельствует о вегетативной дисфункции в области изучения, истощении трофических ресурсов

Скачать (70KB)

© 2019 Меркулова Г.А., Пегова Е.В.

Creative Commons License

Эта статья доступна по лицензии
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.



Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».