Прогнозування розвитку бронхіальної астми у дітей на основі вивчення змін біофізичних показників конденсату вологи видихнутого повітря

Show simple item record

dc.contributor.author Комлевой, О. М. uk
dc.contributor.author Осінцева, В. І. uk
dc.contributor.author Корнієнко, С. М. uk
dc.contributor.author Komlevoy, O. M. en
dc.contributor.author Osintseva, V. I. en
dc.contributor.author Korniyenko, S. M. en
dc.contributor.author Комлевой, А. Н. ru
dc.contributor.author Осинцева, В. И. ru
dc.contributor.author Корниенко, С. М. ru
dc.date.accessioned 2023-01-12T11:18:25Z
dc.date.available 2023-01-12T11:18:25Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.citation Комлевой О. М. Прогнозування розвитку бронхіальної астми у дітей на основі вивчення змін біофізичних показників конденсату вологи видихнутого повітря / О. М. Комлевой, В. І. Осінцева, С. М. Корнієнко // Актуальні проблеми транспортної медицини. – 2022. – № 4 (70). – С. 26–35. uk_UA
dc.identifier.uri https://repo.odmu.edu.ua:443/xmlui/handle/123456789/11962
dc.description.abstract Бронхіальна астма (БА) – хронічне запальне захворювання дихальних шляхів, в якому беруть участь багато клітин і клітинні елементи. Хронічне запалення призводить до гіперреактивності дихальних шляхів і бронхіальної обструкції. Високий ступінь захворювання на бронхіальну астму серед дітей є вагомою медико-соціальною проблемою. Мета дослідження: визначення для захворювання дітей на бронхіальну астму діагностичних показників, значення яких може бути отримано з використанням методу лазерної кореляційної спектроскопії, та вибір найбільш точного методу прогнозування розвитку захворювання на бронхіальну астму за цими показниками. Матеріали і методи дослідження: Досліджено склад конденсату видихуваного повітря у дітей віком від 8 років до 10 років з наявністю запалень в дихальних шляхах. У 76 досліджуваних дітей в ході досліджень було діагностовано захворювання на БА (з використанням стандартних методик оцінювання стану дихальних шляхів при надходженні до стаціонару). У ході досліджень було проведено 9 сеансів обстежень. На кожному сеансі визначався склад конденсату вологи видихуваного повітря з використанням методу лазерної кореляційної спектроскопії. Враховувались лише статистично достовірні з p<0,05 дані тих пацієнтів, для яких за допомогою незалежних стандартних методик було апостеріорно визначено захворювання на БА. Результати. Прогнозування захворювання на бронхіальну астму з використанням відсоткових внесків частинок радіусами 2 нм по методу ковзної середньої показало підсумкову середню відносну помилку 3,46%, що відповідає високій точності результату прогнозування. При тих же умовах прогнозування з використанням відсоткових внесків частинок радіусами 4 нм надає помилку 5,87%, що є майже вдвічі гіршим результатом у порівнянні з аналізом частинок радіусами 2 нм, але ситуація не є критичною, тому що точність може бути підвищена при збільшенні кількості сеансів обстежень. Використання методу найменших квадратів показало недоцільність його застосування для прогнозування захворювання на бронхіальну астму з використанням відсоткових внесків частинок конденсату видихуваного повітря через низьку точність результатів. Висновки. При захворюванні на бронхіальну астму зростає відсотковий вклад середньомолекулярних частинок та з’являються високомолекулярні частинки, які повністю відсутні у здорових дітей. Діагностичними показниками, які дозволяють виявляти захворювання на бронхіальну астму у дитини навіть на ранній стадії, є частинки с радіусами 2 нм, що відповідають максимальному внеску для дітей хворих на БА, та 4 нм, що є найбільшим внеском для здорових дітей. uk_UA
dc.description.abstract Bronchial asthma (BA) is a chronic inflammatory disease of the respiratory tract which involved many cells and cellular elements. Chronic inflammation leads to airway hyperreactivity and bronchial obstruction. BA high incidence among children is a serious medical and social problem. Aim of the study: determination of diagnostic parameters for bronchial asthma in children, the value of which can be obtained using the laser correlation spectroscopy method, and selection of the most accurate method of predicting the development of bronchial asthma according to these parameters. Materials and methods. The composition of exhaled air condensate in children aged 8 to 10 years with inflammation in the respiratory tract was studied. In the course of research, 76 studied children were diagnosed with asthma (using standard methods of assessing the state of the respiratory tract upon admission to the hospital). In the course of research, 9 examination sessions were conducted. At each session, the moisture condensate composition of exhaled air was determined using the method of laser correlation spectroscopy. Only statistically significant with p<0.05 data of those patients for whom AD disease was a posteriori determined using independent standard methods were taken into account. Results. Forecasting the disease of bronchial asthma using the percentage contributions of particles with a radius of 2 nm by the moving average method showed a final average relative error of 3.46%, which corresponds to a high accuracy of the forecasting result. Under the same conditions, the prediction using the percentage contributions of particles with 4 nm radii gives an error of 5.87%, which is almost twice as bad as the analysis of particles with 2 nm radii, but the situation is not critical, because the accuracy can be increased by increasing the number examination sessions. The use of the method of least squares showed the impracticality of its application for predicting the disease of bronchial asthma using the percentage contributions of exhaled air condensate particles due to the low accuracy of the results. Conclusions. When suffering from bronchial asthma, the percentage contribution of medium-molecular particles increases and high-molecular particles appear, which are completely absent in healthy children. Diagnostic parameters that allow detecting bronchial asthma in a child even at an early stage are particles with radii of 2 nm, which correspond to the maximum contribution for children with asthma, and 4 nm, which is the largest contribution for healthy children. en
dc.description.abstract Бронхиальная астма (БА) — хроническое воспалительное заболевание дыхательных путей, в котором участвуют многие клетки и клеточные элементы. Хроническое воспаление приводит к гиперреактивности дыхательных путей и бронхиальной обструкции. Высокая уровень заболевания бронхиальной астмой среди детей является весомой медико-социальной проблемой. Цель исследования: определение для детей с бронхиальной астмой диагностических показателей, значение которых может быть получено с использованием метода лазерной корреляционной спектроскопии, и выбор наиболее точного метода прогнозирования развития заболевания бронхиальной астмой по этим показателям. Материалы и методы исследования: Исследован состав конденсата выдыхаемого воздуха у детей от 8 лет до 10 лет с наличием воспалений в дыхательных путях. У 76 исследуемых детей в ходе исследований было диагностировано заболевание БА (с использованием стандартных методик оценки состояния дыхательных путей при поступлении в стационар). В ходе исследований было проведено 9 сеансов обследований. На каждом сеансе определялся состав конденсата влаги выдыхаемого воздуха с использованием лазерного метода корреляционной спектроскопии. Учитывались только статистически достоверные с p < 0,05 данные тех пациентов, для которых с помощью независимых стандартных методик было апостериорно определено заболевание БА. Результаты. Прогнозирование заболевания бронхиальной астмой с использованием процентных вкладов частиц радиусами 2 нм по методу скользящей средней показало итоговую среднюю относительную ошибку 3,46 %, что соответствует высокой точности результата прогнозирования. При тех же условиях прогнозирование с использованием процентных взносов частиц радиусами 4 нм дает ошибку 5,87 %, что является почти вдвое худшим результатом по сравнению с анализом частиц радиусами 2 нм, но ситуация не является критической, так как точность может быть повышена при увеличении количества сеансов обследований. Использование метода наименьших квадратов показало нецелесообразность его применения для прогнозирования заболевания бронхиальной астмой с использованием процентных вкладов частиц конденсата выдыхаемого воздуха из-за низкой точности результатов. Выводы. При заболевании бронхиальной астмой возрастает процентный вклад среднемолекулярных частиц и появляются высокомолекулярные частицы, которые полностью отсутствуют у здоровых детей. Диагностическими показателями, позволяющими выявлять заболевания бронхиальной астмой у ребенка даже на ранней стадии, являются частицы с радиусами 2 нм, соответствующие максимальному вкладу для детей больных БА, и 4 нм, что является наибольшим вкладом для здоровых детей. ru
dc.language.iso uk en
dc.subject бронхіальна астма uk_UA
dc.subject лазерна кореляційна спектроскопія uk_UA
dc.subject конденсат вологи видихнутого повітря uk_UA
dc.subject лазерні кореляційні спектри uk_UA
dc.subject діагностичні показники uk_UA
dc.subject bronchial asthma en
dc.subject laser correlation spectroscopy en
dc.subject moisture condensate of exhaled air en
dc.subject laser correlation spectra en
dc.subject diagnostic indicators en
dc.subject бронхиальная астма ru
dc.subject лазерная корреляционная спектроскопия ru
dc.subject конденсат влаги выдохнутого воздуха ru
dc.subject лазерные корреляционные спектры ru
dc.subject диагностические показатели ru
dc.title Прогнозування розвитку бронхіальної астми у дітей на основі вивчення змін біофізичних показників конденсату вологи видихнутого повітря uk_UA
dc.title.alternative Prediction of development of bronchial asthma in children based on study of changes in biophysical indicators of moisture condensate of exhausted air en
dc.title.alternative Прогнозирование развития бронхиальной астмы у детей на основе изучения изменений биофизических показателей конденсата влаги выдыхаемого воздуха ru
dc.type Article en


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account