Diagnostics and treatment of congenital heart diseases in newborns

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. Early detection and timely appropriate surgical treatment of congenital heart disease in order to reduce infant mortality.

Methods. The algorithm was designed for the prediction of critical conditions in congenital heart disease in newborns. The algorithm is simple to use, because it does not set a pediatrician-neonatologist a difficult task for the accurate diagnosis of congenital heart disease, but leads physician from the syndromic diagnosis to a certain group of diseases and, therefore, appropriate strategy of patient treatment and management. The algorithm combines both syndromes and hemodynamic conditions causing them. The conditions are divided into fetal-dependent and fetal-independent, which determines the time of surgery. The questionnaire consisting of a series of questions with multiple choice answers helps the doctor to see into the symptoms and syndromes. The questions are made in a way to emphasize the certain signs, the details of medical history and disease progression to pediatricians. It is important to notice that 13 out of 20 questions are based on the medical history and clinical picture, 7 questions are based on the test results such as electrocardiography, radiography, and do not include echocardiography.

Results. Since 2000, the questionnaire was implemented in the Republic of Tatarstan as a recommended diagnostic algorithm for examining newborns with congenital heart disease. Since 2003, the questionnaire and algorithm for prediction of the critical conditions was introduced by the order №867 of the Ministry of Health of the Republic of Tatarstan «On measures to improve health care in congenital heart disease in children». Remote consultations with maternity hospitals are strictly based on them. They carry a certain training load, and when doctors pronounce aloud all the items of the test, the examination algorithm gradually becomes automatic.

Conclusion. During 13 years of using the proposed diagnostic algorithm for congenital heart disease with physiological rationale for palliative care and timely terms of surgery, the mortality rate from congenital heart disease in the Republic of Tatarstan has significantly dropped.

About the authors

L M Mirolyubov

Kazan State Medical University, Kazan, Russia

Author for correspondence.
Email: mirolubov@mail.ru

D Yu Petrushenko

Children’s Clinical Hospital of the Health Ministry of the Republic of Tatarstan, Kazan, Russia

Email: mirolubov@mail.ru

J B Kalinicheva

Children’s Clinical Hospital of the Health Ministry of the Republic of Tatarstan, Kazan, Russia

Email: mirolubov@mail.ru

D R Sabirova

Kazan State Medical Academy, Kazan, Russia

Email: mirolubov@mail.ru

References

  1. Бокерия Л.А., Гудкова Р.Г. Сердечно-сосудистая хирургия - 2011. Болезни и врождённые аномалии системы кровообращения // Грудная и сердечно-сосудист. хир. - 2012. - № 5. - С. 19-72.
  2. Миролюбов Л.М. Врождённые пороки сердца у новорождённых и детей первого года жизни. - К.: Медицина, 2008. - 149 с.
  3. Миролюбов Л.М., Калиничева Ю.Б. Пороки сердца у новорождённых (диагностика и лечение). - К.: КГМУ, 2002. - 58 с.
  4. Прахов А.В., Гапоненко В.А., Игнашина Е.Г. Болезни сердца плода и новорождённого ребёнка. - Н.Н.: НГМА, 2001. - 188 с.
  5. Ступаков И.Н., Самородская И.В. Вопросы организации специализированной помощи детям с врождёнными пороками сердца и сосудов // Детская больница. - 2003. - №1. - С. 15-19.
  6. Физиология и патология сердечно-сосудистой системы у детей первого года жизни / Под ред. М.А. Школьниковой, Л.А. Кравцовой. - М.: Медпрактика-М, 2002. - 160 с.
  7. Шарыкин А.С. Неотложная помощь новорождённым с врождёнными пороками сердца. - М.: НЦ ССХ им. А.Н. Бакулева РАМН, 2000. - 44 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

© 2015 Mirolyubov L.M., Petrushenko D.Y., Kalinicheva J.B., Sabirova D.R.

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».