Dokazatel'naya meditsina: vnedrenie sovremennykh tekhnologiy v diagnostiku i lechenie disgormonal'noy patologii molochnykh zhelez

  • Authors: Sotnikova L.S1, Udut E.V2, Tonkikh O.S3, Gerget O.M4
  • Affiliations:
    1. ГБОУ ВПО Сибирский государственный медицинский университет Минздрава РФ, Томск
    2. ФГБУ Научно-исследовательский институт фармакологии Сибирского отделения Российской академии медицинских наук, Томск
    3. ООО Лечебно-диагностический центр Международного института биологических систем – Томск
    4. ФГБОУ ВПО Национальный исследовательский Томский политехнический университет Министерства образования РФ
  • Issue: Vol 15, No 6 (2013)
  • Pages: 30-33
  • Section: Articles
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2075-1753/article/view/93835
  • ID: 93835

Cite item

Full Text

Abstract

Основой для выявления патологии молочных желез является применение ультразвукового исследования (УЗИ) и методов лучевой диагностики – маммографии, магнитно-резонансной томографии. Именно гинеколог должен стать для женщины первым специалистом для выбора дифференцированной тактики: ежегодное наблюдение, лечение диффузных форм мастопатии у гинеколога или направление к онкологу при выявлении узловых форм заболевания и рака молочных желез [5, 6]. Для этих целей наиболее удобным и доступным диагностическим методом является УЗИ. Однако на современном этапе мы имеем трудности, касающиеся интерпретации сонографических характеристик клинических форм диффузной мастопатии разными авторами, что затрудняет работу практикующего специалиста и не позволяет решить глобальную задачу, а именно – выполнить раннюю профилактику развития рака молочных желез [7–9]. Вопрос о наличии или отсутствии диффузной дисгормональной дисплазии молочных желез (ДДДМЖ) у пациентки, правильная интерпретация полученных клинико-анамнестических, лабораторных и эхоскопических данных, а также определение формы мастопатии у данной конкретной пациентки остаются острыми проблемами и в настоящее время. Данные проблемы ежедневно возникают у многих специалистов (гинекологов, онкологов, врачей ультразвуковой диагностики). В связи с этим назрела необходимость создания и использования в практической медицине алгоритмов с целью получения диагностических коэффициентов согласно современным требованиям доказательной медицины. Цель исследования Создание современной математической модели ультразвуковой диагностики дисгормональной патологии молочных желез. При помощи разработанной математической модели оценить эффективность препарата Мастодинон в терапии доброкачественной дисплазии молочных желез (№60 по МКБ-10).

About the authors

L. S Sotnikova

ГБОУ ВПО Сибирский государственный медицинский университет Минздрава РФ, Томск

E. V Udut

ФГБУ Научно-исследовательский институт фармакологии Сибирского отделения Российской академии медицинских наук, Томск

O. S Tonkikh

ООО Лечебно-диагностический центр Международного института биологических систем – Томск

O. M Gerget

ФГБОУ ВПО Национальный исследовательский Томский политехнический университет Министерства образования РФ

References

  1. Радзинский В.Е. Молочные железы и гинекологические болезни. М., 2010.
  2. Филиппов О.С. Доброкачественные заболевания молочных желез: руководство по диагностике и лечению. М.: МЕДпресс - информ, 2007.
  3. Gynecol Endocrinol 2001; 15 (Suppl. 6): 37–43.
  4. Власов В.В. Введение в доказательную медицину. М.: Медиа Сфера, 2001.
  5. Цой Л.К. Лекарственная терапия диффузной мастопатии и ПМС. Эффективная фармакотерапия. Онкология, гематология и радиология. 2010; 3: 2–7.
  6. Olawaiye A, Withiam-Leitch M, Danakas G et al. Mastalgia: a review of management. J Reprod Med 2005; 12 (50): 933–9.
  7. Рожкова Н.И. Рентгенодиагностика заболеваний молочной железы. Под ред. А.С.Павлова. М.: Медицина, 1993.
  8. Коновалова В.Н. Дискуссионные вопросы тактики ведения женщин с дисгормональными заболеваниями молочных желез. Эффективная фармакотерапия. Акушерство и гинекология. 2009; 6: 6–12.
  9. Love S.M, Gelman R.S, Silen W. Fibrocystic disease of the breast: a nondisease. N Engl J Med 1982; 307: 1010–4.
  10. Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. Спб.: Медицина, 2002.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2013 Consilium Medicum

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».