Predictive model of development of atopic dermatitis in children


Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Background. To identify the set of possible predictors of atopic dermatitis forming in children. Methods. There were 440 children aged from 0 to 18 years old (315 patients with atopic dermatitis, 125 - children of the monitoring group) under investigation. Mathematical models used logistic regression method were developed. Results. On the basis of the obtained data the logistic regression equation was selected, including 16 predictors, statistical significance of which was within 5% of the Wald statistics. Conclusion. Practical application of the devised formula will help to identify children with high risk to develop atopic dermatitis.

About the authors

S V Levashcva

Public budgetary educational institution of higher education «Bashkir State Medical University» of Ministry of Health of the Russian Federation

Email: levashova79@mail.ru

E I Etkina

Public budgetary educational institution of higher education «Bashkir State Medical University» of Ministry of Health of the Russian Federation

A A Fazylova

Public budgetary educational institution of higher education «Bashkir State Medical University» of Ministry of Health of the Russian Federation

G D Sakaeva

Public budgetary educational institution of higher education «Bashkir State Medical University» of Ministry of Health of the Russian Federation

L I Babenkova

Public budgetary educational institution of higher education «Bashkir State Medical University» of Ministry of Health of the Russian Federation

N A Orlova

Public budgetary educational institution of higher education «Bashkir State Medical University» of Ministry of Health of the Russian Federation

References

  1. Атопический дерматит у детей: диагностика, лечение и профилактика: научно-практическая программа Союза педиатров России. М., «МФОЗМиР». 2000, 80 с.
  2. Атопический дерматит: рекомендации для практикующих врачей. Российский национальный согласительный документ по атопическому дерматиту. Под ред. P.M. Хаитова, A.A. Кубановой. М., «Фармарус-Принт». 2002, 192 с.
  3. Терещенко С.Ю., Новицкий И.А. Способ прогнозирования развития атопических заболеваний у новорожденных: патент 246504 Рос. Федерация: МПК51 G01N33/535.
  4. Терещенко С.Ю., Васильева Л.В., Исаков И.В. и соавт. Способ прогнозирования развития атопического дерматита у новорожденных: патент 2330291.
  5. Шамов Б.А., Шамова А.Г., Газиев А.Р., Газиева Э.Г. Способ индивидуального прогнозирования развития сочетанных форм атопического дерматита у детей: патент 2297796.
  6. Катина М.М., Потрохова Е.А., Антонов О.В., Грибовская Е.Г. Атопический дерматит у детей: эпидемиологические аспекты. Педиатрия. 2012, № 2, с. 107-110.
  7. Кан А.Е., Осин А.Я. Факторы риска развития атопического дерматита у детей и подростков. Современные наукоемкие технологии. 2006, № 7, с. 55.
  8. Современная стратегия терапии атопического дерматита: программа действия педиатра: согласительный документ Ассоциации детских аллергологов и иммунологов России. М., 2004, 96 с.
  9. Леонов В.П. Логистическая регрессия в медицине и биологии URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_1.htm.
  10. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. М., «Медиа Сфера». 2002, 312 с.
  11. Бурков С.М., Гостюшкин В.В., Косых Н.Э. и соавт. Проблемы использования CAD-систем при анализе меди цинских изображений. Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления: Матер. междунар. науч.-практ. конф. Хабаровск. Издательство Тихоокеан. гос. ун-та. 2011, с. 30-38.
  12. Власов В.В. Как читать медицинские статьи. Ч. 2. Исследования, посвященные методам диагностики. Международный журнал медицинской практики. 1997, № 1, с. 11-16.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2016 Pharmarus Print Media

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».