Prediction of risk of arterial hypertension among female adolescents born preterm

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. Development of an algorithm for predicting the risk of arterial hypertension among female adolescents in Bashkortostan Republic who were born preterm.

Methods. The analysis of risk factors of cardiovascular diseases was performed among 95 female adolescents with arterial hypertension and 120 female adolescents with normal blood pressure aged 16 years who were born preterm. Blood pressure was measured depending on the percentile distribution of height according to Russian guidelines on prevention of cardiovascular diseases among children and adolescents.

Results. Based on Wald's method, predictive algorithm of risk of arterial hypertension and computer soft on its bases were developed for female adolescents of Bashkortostan Republic born preterm. Prognostic indicators, which demonstrated diagnostic index ≥2,0 and informativeness coefficient ≥0,25 were selected. If the total score of diagnostic indices is +13 points or more, then the conclusion should be made that there is 95% probability of arterial hypertension development. Total score of +8 to +12 is evident for 75% probability of arterial hypertension development. The developed soft makes it possible for female adolescents born preterm to pass comprehensive test and to get a conclusion about the probability of arterial hypertension development and scientifically based personalized recommendations for its prevention.

Conclusion. The developed prognostic algorithm will promote early diagnosis of arterial hypertension among female adolescents in Bashkortostan Republic who were born preterm; it allows defining adolescent groups at risk of this pathology aimed at early preventive measures.

About the authors

R A Abrarov

Bashkir State Medical University

Author for correspondence.
Email: russlan908@rambler.ru
Ufa, Russia

References

  1. Aleksandrov A.A., Bubnova M.G., Kislyak O.A. et al. Prevention of cardiovascular diseases in childhood and adolescence. Russian recommendations. Rossiyskiy kardiologicheskiy zhurnal. 2012; (6 S1): 1–39. (In Russ.)
  2. Samarina O.V. Essentsial’naya arterial’naya gipertenziya u detey: personalizirovannyy podkhod k prognozirovaniyu rannego debyuta zabolevaniya i naznacheniyu lekarstvennoy terapii. (Essential arterial hypertension in children: a personalized approach to predicting the early onset of the disease and prescribing drug therapy.) Summary to PhD thesis. Ekate­rinburg, 2017. 219 p. (In Russ.)
  3. Berdina O.N. Sleep medicine and essential hypertension in adolescents. Byulleten’ VSNTs SO RAMN. 2014; (2): 90–96. (In Russ.)
  4. Abrarov R.A. Characteristics of cardiovascular risk factors and total cholesterol levels in adolescent girls living in the centre and suburbs of Ufa. Meditsina. 2016; (1): 25–33. (In Russ.)
  5. Rafikova Yu.S., Saprina T.V., Loshkova E.V., Mikhalev E.V. Prematurity and its longterm metabolic consequences in children and adolescents. Pediatriya im. G.N. Speranskogo. 2015; 94 (5): 132–142. (In Russ.)
  6. Sipola-Leppanen M., Vaarasmaki M., Tikanmaki M. et al. Cardiovascular risk factors in adolescents born preterm. Pediatrics. 2014; 134 (4): 1072–1081. doi: 10.1542/peds.2013-4186.
  7. Suchkov S.V., Abe Kh., Antonova E.N. et al. Personalized medicine as an updated model of national health-care system. Part 1. Strategic aspects of infrastructure. Rossiyskiy vestnik perinatologii i pediatrii. 2017; 62 (3): 7–14. (In Russ.)
  8. Kewal K.J. Textbook of personalized medicine. Springer. 2009; 365 p. doi: 10.1007/978-1-4419-0769-1.
  9. Zdorovyy obraz zhizni i profilaktika zabolevaniy. (Healthy lifestyle and disease prevention.) Ed. by N.D. Yushchuk, I.V. Maev, K.G. Gurevich. Moscow: Pero. 2012; 659 p. (In Russ.)
  10. Kupriyanov R.V., Kuz’mina Yu.M. Psikhodiagnostika stressa: praktikum. (Psychodiagnostics of stress: a workshop.) Kazan: KNITU. 2012; 212 p. (In Russ.)
  11. Poluektov M.G. Clinical algorithm for diagnosis and treatment of insomnia. Effektivnaya farmakoterapiya. 2013; (12): ­22–28. (In Russ.)
  12. Karatyuk T.I., Samosudova I.B., Klinyshkova T.V., Mozgovoy S.I. A method for predicting the course of the disease in patients with squamous epithelial lesions of low degree against the background of papillomavirus infection. Patent for invention RF №2472444.2013. Byull. №2 issued on 20.01.2013. (In Russ.)
  13. Nuriakhmetova A.Zh., Fayzullina R.M. Predic­ting the development of recurrent and chronic bronchitis in children. Vrach-aspirant. 2013; 61 (6.3): 436–441. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

© 2018 Abrarov R.A.

Creative Commons License

This work is licensed
under a 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».