New technology of analysis of monitoring data cardiorespiratory system using cluster for caesarean section with opiate analgesia

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

The research of the regulation of respiratory and hemodynamic systems, conducted by modern methods of multivariate correlation analysis (cluster analysis) data monitoring cardiorespiratory system, showed a change of adaptation and regulation after cesarean section with opiate analgesia.

About the authors

Andrey Gennad’yevich Kiselev

D. O. Ott Research Institute of Obstetrics and Gynecology, RAMS

Email: iagmail@ott.ru
PhD, Assosiate Prof., anesthesiologist and intensive care doc

Yuriy Mikhaylovich Korostelev

D. O. Ott Research Institute of Obstetrics and Gynecology, RAMS

Email: iagmail@ott.ru
Ph.D., Associate Professor, Senior Researcher, Department of Anesthesiology and Intensive Care

Ol’ga Nikolaevna Arzhanova

D. O. Ott Research Institute of Obstetrics and Gynecology, RAMS

Email: iagmail@ott.ru
Doctor of Medicine, professor

Roman Viktorovich Kapustin

D. O. Ott Research Institute of Obstetrics and Gynecology, RAMS

Email: iagmail@ott.ru
Ph.D., obstetrician-gynecologist

Polina Alekseevna Rybal’chenko

I. P. Pavlov State Medical University of St. Petersburg

Email: iagmail@ott.ru
student

Anastasiya Viktorovna Tushina

I. P. Pavlov State Medical University of St. Petersburg

Email: iagmail@ott.ru
student

References

  1. Бериков В. С., Лбов Г. С. Современные тенденции в кластерном анализе. Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы». 2008: 1-26.
  2. Киселев А. Г., Абрамченко В. В., Габелова К. А. Роль интерпретации кластерного анализа в оценке системы дыхания и кровообращения при обосновании принципов медикаментозной терапии у беременных с поздним токсикозом. Проблемы ОПГ-гестозов: тез.докл. Чебоксары; 1996: 139.
  3. Хайдуков Д. С. Применение кластерного анализа в государственном управлении. В кн.: Философия математики: актуальные проблемы. М.: МАКС Пресс; 2009: 8-34.
  4. Ailamazyan E. K., Kisseliov A. G., Arzhanova O. N. Claster analysis for function estimation of a cardiorespiratory system of pregnant patients with a ERN-gestosis. SACS-95: Statistical analysis in clinical studies: Abstr.,10-12 may 1995, Petersburg;1995: 17-8.
  5. Kiselyov A.G Gordeev V. I., Kulitchkin Y. V. Claster analysis in evaluation of the cardiorespiratory system function in pregnant women with EPN-gestosis. Environment and Human health: The complete Works of International Ecologic Forum, june 29 - july 2, 2003. St. Petersburg: Spetslit; 2003: 384.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2015 Kiselev A.G., Korostelev Y.M., Arzhanova O.N., Kapustin R.V., Rybal’chenko P.A., Tushina A.V.

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