The trans-system polymorbid states and their relationship with social status of patients of therapeutic clinic


Cite item

Full Text

Abstract

The article presents result of analysis of indicator of polymorbidity in sampling of 9871 patients of therapeutic clinic of the research institute of experimental and clinical medicine (Novosibirsk)during 2003-2011. The study was carried out using archive method with statistical analysis of all nosologic forms, groups and classes of ICD-10 irrespective of particular diagnosis being main or concomitant. The gender differences of indicator trans-systemic polymorbidity during 2003-2011consisted in that in males its increasing was more dynamic than in females. The trans-systemic polymorbidity is correlated with social economic indicators considering as stressors having significant importance for its occurrence and development. These regularities are more specific for males due to direct correlation between trans-systemic polymorbidity and level of payroll salary in contrast with females. Hence, necessity to take into account impact of social economic factors on development of polymorbid pathology for improving system of secondary and tertiary prevention, diagnostic, treatment and rehabilitation of concomitant nosologies in patients. The development of new medical economic standards of treatment of patients with polymorbid pathology to implement principles of personified medicine is required.

About the authors

Yu. A Nikolaev

The research institute of experimental and clinical medicine; The Novosibirskii state medical university of Minzdrav of Russia

630117, Novosibirsk, Russia

V. A Shkurupiy

The research institute of experimental and clinical medicine; The Novosibirskii state medical university of Minzdrav of Russia

630117, Novosibirsk, Russia

I. M Mitrofanov

The research institute of experimental and clinical medicine; The Novosibirskii state medical university of Minzdrav of Russia

630117, Novosibirsk, Russia

Vladimir Ya. Polyakov

The research institute of experimental and clinical medicine

Email: vpolyakov15@mail.ru
MD, PhD, DSc, senior researcher of the somatic diseases pathogenesis laboratory of the medical and environmental research department 630117, Novosibirsk, Russia

N. A Dolgova

The research institute of experimental and clinical medicine; The Novosibirskii national research medical university

630117, Novosibirsk, Russia

References

  1. Николаев Ю.А., Шкурупий В.А., Митрофанов И.М., Поляков В.Я. Динамика распространенности сочетанных хронических неинфекционных заболеваний у трудящихся г. Мирного Республики Саха (Якутия). Бюллетень Сибирского отделения Российской академии медицинских наук. 2012; 32 (5): 69-74.
  2. Белялов Ф.И. Лечение внутренних болезней в условиях коморбидности. Иркутск; 2014.
  3. Митрофанов И.М., Николаев Ю.А., Долгова Н.А., Поспелова Т.И. Региональные особенности полиморбидности в современной клинике внутренних болезней. Клиническая медицина. 2013; 6: 26-9.
  4. Шабунова А. А. Здоровье населения России: состояние и динамика. Вологда; 2010.
  5. Соловьева Е. А. Методические аспекты мониторинга социально-экономических факторов развития услуг медицинских осмотров в сфере здравоохранения: Дисс. … канд. мед. наук. Кисловодск; 2014.
  6. Поляков В.Я., Николаев Ю.А., Обухов И.В., Геворгян М.М. Особенности клинико-функциональных показателей у больных артериальной гипертензией сочетанной с заболеваниями гепатобилиарной системы в условиях Севера. Вестник новых медицинских технологий. 2013; 2: 395-9.
  7. Оганов Р.Г. Профилактика сердечно-сосудистых заболеваний: возможности практического здравоохранении. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2002; 1: 5-9.
  8. Комаров Ф.И., Рапопорт С.И., ред. Руководство по гастроэнтерологии. М.: Медицинское информационное агентство; 2010.
  9. Ермакова М.А., Афтанас Л.И., Шпагина Л.А. Характеристика психофизиологических маркеров стресса у больных артериальной гипертензией в зависимости от степени профессионального риска. Бюллетень Сибирского отделения Российской академии медицинских наук. 2014; 4: 42-7.
  10. Запесочная И.Л., Автандилов А.Г. Особенности течения аpтеpиальной гипертонии в северных регионах страны. Клиническая медицина. 2008; 5: 42-4.
  11. Schellevis F.G., van der Velden J., van de Lisdonk E., van Eijk J.T., van Weel C. Comorbidity of chronic diseases in general practice. J. Clin. Epidemiol. 1993; 46 (5): 469-73.
  12. Fortin M., Lapointe L., Hudon C., Vanasse A., Ntetu A.L., Maltais D. Multimorbidity and quality of life in primary care: a systematic review. Health Qual. Life Outcomes. 2004; 2: 51.
  13. Wolff J.L., Starfi eld B., Anderson G. Prevalence, expenditures, and complication of multiple chronic conditions in the elderly. Arch. Intern. Med. 2002; 162 (20): 2269-76.
  14. Valderas J.M., Starfi eld B., Sibbald B., Salisbury C., Roland M. Defining comorbidity: implications for understanding health and health services. Ann. Fam. Med. 2009; 7 (4): 357-63.
  15. Nikolaev Yu.A., Mitrofanov I.M., Polyakov V.Ya., Dolgova N.A. Arterial hypertension associated with somatic pathology in present-day practice of internal diseases. Health. 2014; 6 (1): 94-8. Available at: http://dx.doi.org/10.4236/health.2014.61015
  16. Stronks K., Van de Mheen H., Loomon-Casper W.N., Casper W.N., Mackenbach J.P. Behavioural and structural factors in the explanation of socioeconomic enequalities in health: An empirical analysi. Sociol. Health Illn. 1996; 18: 653-74.
  17. Kraemer H.C. Statistical issues in assessing comorbidity. Stat. Med. 1995; 14 (8): 721-3.
  18. Dausset J. Predictive medicine and its ethics. Pathol. Biol. (Paris). 1997; 45 (3): 199-204.
  19. Saltykova I., Simakina A., Bragina E., Freidin M., Ogorodova L., Pusyrev. IL4RA and IL12B gene polymorphisms with atopic asthma and opistorchosis. Eur. J. Hum. Genet. 2008; 16 (S2): 6-28.
  20. Auffray C., Chen Z., Hood L. Systems medicine: the future of medical genomics and healthcare. Genome Med. 2009; 1 (1): 2.
  21. Hood L., Heath J.R., Phelps M.E., Lin B. Systems biology and new technologies enable predictive and preventative medicine. Science. 2004; 306 (5696): 640-3.
  22. Weston A.D., Hood L. Systems biology, proteomics, and the future of health care: toward predictive, preventative, and personalized medicine. J. Proteome Res. 2004; 3(2): 179-96.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2016 Eco-Vector


 


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».