Математический анализ результатов скрининга пациенток в целях прогнозирования преэклампсии
https://doi.org/10.1134/S2304487X20050041
Аннотация
Ключевые слова
маркеры преэклампсии,
логические симптомы,
непараметрическая статистика,
перцентильные скользящие нормативы
При поддержке: Работа выполнена при поддержке программы Повышения конкурентоспособности НИЯУ МИФИ
Об авторах
В. М. Гурьева
Московский областной научно-исследовательский институт акушерства и гинекологии
Россия
Россия
101000
Москва
Ю. Б. Котов
Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН
Россия
Россия
125047
Москва
М. О. Матвеев
Московский областной научно-исследовательский институт акушерства и гинекологии
Россия
Россия
101000
Москва
Т. А. Семенова
Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”
Россия
Россия
115409
Москва
А. А. Травкина
Московский областной научно-исследовательский институт акушерства и гинекологии
Россия
Россия
101000
Москва
Т. С. Будыкина
Московский областной научно-исследовательский институт акушерства и гинекологии
Россия
Россия
101000
Москва
Список литературы
1. Say L., Chou D., Gemmill A., Tuncalp O., Moller A. B., Daniels J. et al. Global causes of maternal death: a WHO systematic analysis // Lancet Glob Health. 2014. V. 2. P. e323–33.
2. Bellamy L., Casas J. P., Hingorani A. D., Williams D. J. Pre-eclampsia and risk of cardiovascular disease and cancer in later life: systematic review and meta-analysis // BMJ. 2007. V. 335. № 7627. P. 974. doi: 10.1136/bmj.39335.385301.BE
3. Hollegaard B., Lykke J. A., Boomsma J. J. Time from pre-eclampsia diagnosis to delivery affects future health prospects of children // Evol. Med. Public Health. 2017. V. 2017. № 1. P. 53–66. doi: 10.1093/emph/eox004
4. Jose Carlos Peracoli, Vera Therezinha Medeiros Borges, Jose Geraldo Lopes Ramos, Ricardo de Carvalho Cavalli, Sergio Hofmeister de Almeida Martins Costa, Leandro Gustavo de Oliveira, Francisco Lazaro Pereira de Souza, Henri Augusto Korkes, Ione Rodrigues Brum, Maria Laura Costa, Mario Dias Correa Junior, Nelson Sass, Angelica Lemos Debs Diniz, Caio Antonio de Campos Prado, Edson Viera da Cunha Filho. Pre-eclampsia/Eclampsia // Rev Bras Ginecol Obstet. 2019. V. 41. № 5. P. 318–332. doi: 10.1055/s-0039-1687859
5. Шалина Р. И. Особенности течения тяжелых форм преэклампсии в современных условиях / Р. И. Шалина [и др.] // Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. – М., 2017. – Т. 16. – № 6. – С. 16–23.
6. Palm M., Basu S., Larsson A. et al. A longitudinal study of plasma levels of soluble fms-like tyrosine kinase 1 (sFlt1), placental growth factor (PlGF), sFlt1: PlGF ratio and vascular endothelial growth factor (VEGF-A) in normal pregnancy // ACTA Obstetricia et Gynecologica Scand. 2011. V. 90. № 11. P. 1244–1251.
7. Иванец Т. Ю. Плацентарный фактор роста и fms-подобная тирозинкиназа-1 как маркеры преэклампсии в динамике беременности / Т. Ю. Иванец [и др.] // Клиническая лабораторная диагностика. – 2013. – № 8. – С. 14–17.
8. Гурьева В. М. Возможности профилактики преэклампсии: сегодня и завтра / В. М. Гурьева [и др.] // Фарматека. – 2020. – № 6. – С. 24–33. doi: 10.18565/pharmateca.2020.6.24–32
9. Burton G. I., Charnock-Jones D. S., Jauniaux E. Regulation of vascular growth and function in the human placenta // Reproduction. 2009. V. 138. № 6. P. 895–902.
10. Приказ Министерства здравоохранения Московской области № 1072 от 23. 07. 2018. “Об организации работы по раннему скринингу преэклампсии у беременных в Московской области”.
11. Котов Ю. Б. Новые математические подходы к задачам медицинской диагностики / Ю. Б. Котов. – М.: Едиториал УРСС, 2004. – 328 с.
12. Орлов А. И. Нечисловая статистика / А. И. Орлов. – М.: МЗ-Пресс, 2004. – 513 с.
13. Баринова И. В. Многомерный математический метод классификации пациентов / И. В. Баринова [и др.] // Вестник НИЯУ МИФИ. – 2017. – Т. 6. – № 2. – С. 72–79. doi: 10.1134/S2304487X17020031
14. Гурьева В. М. Технология подбора маски в методе логических симптомов / В. М. Гурьева [и др.] // Вестник НИЯУ МИФИ. – 2017. – Т. 6. – № 4. – С. 368–376. doi: 10.1134/S2304487X17040058
15. Kotov Yu. B., Semenova T. Mathematical Methods for Solving Cognitive Problems in Medical Diagnosis // BICA2020 (в пeчaти).
16. Stepan H., Herraiz I., Schlembach D., Verlohren S., Brennecke S., Chantraine F., Klein E., Lapaire O., Llurba E., Ramoni A., Vatish M., Wertaschnigg D., Galindo A. Implementation of the sFlt-1/PlGF ratio for prediction and diagnosis of pre-eclampsia in singleton pregnancy: implications for clinical practice // Ultrasound Obstet. Gynecol. 2015. V. 45. P. 241–246.
17. Gomez-Arriaga P.I., Herraiz I., Lopez-Jimenez E.A., Escribano D., Denk B., Galindo A. Uterine artery Doppler and sFlt-1/PlGF ratio: prognostic value in early-onset pre-eclampsia // Ultrasound Obstet. Gynecol. 2014. V. 43. P. 525–532.
Рецензия
Для цитирования:
Гурьева В.М., Котов Ю.Б., Матвеев М.О., Семенова Т.А., Травкина А.А., Будыкина Т.С. Математический анализ результатов скрининга пациенток в целях прогнозирования преэклампсии. Вестник НИЯУ МИФИ. 2020;9(6):567-576. https://doi.org/10.1134/S2304487X20050041
For citation:
Guryeva V.M., Kotov Yu.B., Matveev M.O., Semenova T.A., Travkina A.A., Budykina T.S. Mathematical Analysis of Patient Screening Results to Predict Preeclampsia. Vestnik natsional'nogo issledovatel'skogo yadernogo universiteta "MIFI". 2020;9(6):567-576. (In Russ.) https://doi.org/10.1134/S2304487X20050041
Просмотров:
113
Послать статью по эл. почте 