Predicting the development of cardiac arrhythmias and cardiac conduction disorders in patients


Cite item

Full Text

Abstract

The article is devoted to descriftion of the new method for diagnostics and predicting of the development of risk for development of cardiac arrhythmias and cardiac conduction disorders in patients by using of the computer system. For oftimization of the diagnostic and prevention of these pathologies in different health facilities (outpatient clinics, in-patient clinics)was developed a technology for the estimation of genetic risk and predicting in families by analysis of clinical, instrumental and genetic data. The process is automated by using the analytical software complex (computer system). The basis for the technology is the results of our multiyear researches to identify associations between the genetic polymorphisms and different cardiac conduction disorders. The article presents the possibilities of using the developed technology in clinical practice, the basic principles of work with the computer system.

About the authors

S. Yu Nicoulina

V.F.Voino-Yasenetski Krasnoyarsk State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation

Email: nicoulina@mail.ru
д-р мед. наук, проф., зав. каф. внутренних болезней №1 ФГБОУ ВО «КрасГМУ им. проф. В.Ф.Войно-Ясенецкого» 660022, Russian Federation, Krasnoyarsk, ul. Partizana Zhelezniaka, d. 1

A. A Chernova

V.F.Voino-Yasenetski Krasnoyarsk State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation

Email: anechkachernova@yandex.ru
д-р мед. наук, доц. каф. внутренних болезней №1 ФГБОУ ВО «КрасГМУ им. проф. В.Ф.Войно-Ясенецкого» 660022, Russian Federation, Krasnoyarsk, ul. Partizana Zhelezniaka, d. 1

S. S Tretyakova

V.F.Voino-Yasenetski Krasnoyarsk State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation

Email: tretyakova-svet@mail.ru
соискатель степени канд. мед. наук каф. внутренних болезней №1 ФГБОУ ВО «КрасГМУ им. проф. В.Ф.Войно-Ясенецкого» 660022, Russian Federation, Krasnoyarsk, ul. Partizana Zhelezniaka, d. 1

E. V Plita

V.F.Voino-Yasenetski Krasnoyarsk State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation

Email: evgeniiplita@gmail.com
зав. лаб. разработки и внедрения информационных технологий в медицинское образование и здравоохранение ФГБОУ ВО «КрасГМУ им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого» 660022, Russian Federation, Krasnoyarsk, ul. Partizana Zhelezniaka, d. 1

References

  1. Генетический паспорт - основа индивидуальной и предиктивной медицины. Под ред. В.С.Баранова. СПб.: Н-Л, 2009.
  2. Баранов В.С., Баранова Е.В., Иващенко Т.Э. и др. Геном человека и гены «предрасположенности» (введение в предиктивную медицину). СПб.: Интермедика, 2000.
  3. Чернова А.А., Никулина С.Ю., Максимов В.Н. и др. Полиморфные аллельные варианты гена eNOS у больных с нарушениями сердечной проводимости. Кардиология. 2014; 54 (10): 26-32.
  4. Nikulina S.Y, Chernova A.A, Shulman V.A et al. An investigation of the Assotiation of the H558R Polimorphism of the SCN5A Gene with idiopathic Cardiac Conduction Disorders. Genetic Testing and Molecular Biomarkers 2015; 19 (6): 288-94.
  5. Чернова А.А., Никулина С.Ю., Третьякова С.С. и др. Полиморфизм гена альфа-2 бета адренорецептора у больных с нарушениями проводимости сердца. Кардиология. 2013; 53 (7): 45-9.
  6. Никулина С.Ю., Чернова А.А., Шульман В.А. и др. Роль полиморфизма гена коннексина 40 в генезе наследственного синдрома слабости синусового узла. Кардиосоматика. 2011; 2 (1): 41-3.
  7. Нова М., ДельТредичи А., Шавла А., Магнусон В. Устройство и способы охраны здоровья на основе генетических данных. Заявка на изобретение № 2012124157/10, 18.03.2012; опубл. 10.01.2015 бюл. №1.
  8. Гундаров И.А., Крутько В.Н. Аппаратно - программный комплекс для управления индивидуальными резервами здоровья - АПК «ЭСКИЗ». Ученые заметки ТОГУ. 2010; 1 (1): 5-8.
  9. Боровиков В.П. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. СПб.: Питер, 2001.
  10. Никулина С.Ю., Чернова А.А., Шульман В.А. и др. Метод логистической регрессии как дополнительный метод прогнозирования нарушений сердечной проводимости в семьях г. Красноярска. Рос. кардиол. журн. 2014; 114 (10): 46-52.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2017 Eco-Vector

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».