PREDICTORS OF CLINICO-EPIDEMIOLOGICAL WHOOPING COUGH DIAGNOSIS IN CHILDREN

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. To develop the modern predictors of clinico-epidemiological diagnosis of whooping cough in children. Materials and methods. The retrospective study included 56 children aged 2 months to 6 years, who were hospitalized for whooping cough infection. Diagnostic verification was carried out by means of a double bacteriological study of fauces mucosa as well as serological study of blood serum in dynamics of the disease. Standard study included general blood and urine analyses, biochemical blood analysis, epidemiological anamnesis and clinical examination. To assess the significance of diagnostic predictors, analytical (optimal quantization) and statistical (Pirson criterion) methods were used. Results. Diagnosis of whooping cough was found to be verified using laboratory methods in 59,0 % (33/56) of children: bacteriological method - in 12,1 %, serological - in 87,9 %. Statistically significant clinico-epidemiological predictors of whooping cough infection were determined without laboratory confirmation of diagnosis in 23 (41 %) children. Conclusions. In case of typical clinical picture of whooping cough and negative results of bacteriological/serological study, it was suggested to use the following predictors as additional diagnostic criteria: absence of whooping cough vaccination, age - under 1 year, marked leucosis (Le > 15·109) of lymphocytic character with normal ESR and contact with protractedly coughing persons.

About the authors

A V Deryusheva

Пермский государственный медицинский университет им. академика Е.А. Вагнера

Email: derucheva@mail.ru
кандидат медицинских наук, доцент кафедры детских инфекционных болезней 614000, г. Пермь, ул. Петропавловская, 26

I I Lvova

Пермский государственный медицинский университет им. академика Е.А. Вагнера

доктор медицинских наук, профессор, заведующая кафедрой детских инфекционных болезней 614000, г. Пермь, ул. Петропавловская, 26

N S Degotina

Пермский государственный медицинский университет им. академика Е.А. Вагнера

аспирант, ассистент кафедры детских инфекционных болезней 614000, г. Пермь, ул. Петропавловская, 26

N V Banko

Пермская краевая клиническая инфекционная больница

заведующий инфекционным отделением № 6 614039, г. Пермь, ул. Соловьева, 9А

E Yu Uvarova

Пермская краевая клиническая инфекционная больница

педиатр-иммунолог инфекционного отделения № 6 614039, г. Пермь, ул. Соловьева, 9А

References

  1. Паклин Н.Б. Оптимальное квантование для повышения качества бинарных классификаторов. Искусственный интеллект 2013; 4: 392-400.
  2. Петрова М.С., Попова О.П., Борисова О.Ю., Абрамова Е.Н., Вартанян Р.В., Келли Е.И. Коклюш у детей раннего возраста. Эпидемиология и инфекционные болезни 2012; 6: 19-24.
  3. Таточенко В.К. Коклюш - недоуправляемая инфекция. Вопросы современной педиатрии 2014; 2: 78-82.
  4. Deductor. Руководство аналитика. Версия 5.2 © 1995-2009. Компания Base Group™ Labs, аvailable at: http:// www.basegroup.ru/ deductor/manual/guide-analyst-520.
  5. Weed D.L. Weight of evidence: a review of concept and methods. Risk Analysis 2005; 25 (6): 1545-1557.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2017 Deryusheva A.V., Lvova I.I., Degotina N.S., Banko N.V., Uvarova E.Y.

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