The modern significant of the bronchial asthma


Cite item

Full Text

Abstract

A review of modern literature on the diagnostic algorithm of bronchial asthma and a detailed examination of all its stages is presented. It is known that bronchial asthma is the most common form of the disease, prone to progression to more severe forms, but fraught with the development of exacerbations, even fatal. Often, general practitioners perceive bronchial asthma as a manageable, understandable disease, for the successful treatment of which it is enough to identify and isolate the allergen, as well as prescribe therapy. Understanding the mechanisms of development of bronchial asthma helps to increase the effectiveness of the diagnosis and treatment of asthma, preferably taking into account the phenotype. Determining the phenotypic characteristics of bronchial asthma is a requirement of the time, because personalized medicine does not yet require the creation of a separate drug, diagnostic or prophylactic method for each individual patient, but it requires the selection of patients (allocation of subpopulations / clusters / phenotypes of bronchial asthma) that are most responsive to a particular drug, a method for diagnosing or preventing a disease. The essence of phenotyping in medicine is the optimization of diagnosis, treatment and prevention. The central and most studied links of the pathogenetic mechanism and its variants of development are described, phenotypes of bronchial asthma are discussed, as well as options for basic and targeted therapy of bronchial asthma. The necessity of studying personalized therapy and flexible dosing of drugs used in the treatment of bronchial asthma is emphasized.

About the authors

V. V. Salukhov

Military Medical Academy. S. M. Kirov

Author for correspondence.
Email: vmeda-nio@mil.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

M. A. Kharitonov

Military Medical Academy. S. M. Kirov

Email: vmeda-nio@mil.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

A. A. Zaycev

Military Medical Academy. S. M. Kirov

Email: vmeda-nio@mil.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

K. A. Ramazanova

Military Medical Academy. S. M. Kirov

Email: vmeda-nio@mil.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

K. V. Asyamov

Military Medical Academy. S. M. Kirov

Email: vmeda-nio@mil.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

References

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2020 Salukhov V.V., Kharitonov M.A., Zaycev A.A., Ramazanova K.A., Asyamov K.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».