НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ РИСКА РАЗВИТИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ АЛЛЕРГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Разработать комплекс методов оценки риска развития профессиональных аллергических заболеваний. Материалы и методы. Проведен анализ полиморфизма генов методом мультиплексной полимеразной цепной реакции. Геномную ДНК выделяли из периферической крови методом фенольно-хлороформной экстракции. Для проверки соответствия наблюдаемого распределения частот генотипов теоретически ожидаемому равновесному распределению по закону Харди - Вейнберга использовался критерий χ 2. Рассчитан интегрированный показатель риска ( P ) у конкретного лица по прогностической карте с учетом наличия градаций каждого фактора риска путем суммирования баллов и соотнесения полученного значения со шкалой риска. Результаты. Найдены новые маркеры риска развития профессиональных аллергических заболеваний. При наличии генотипа СС ( OR =3,23) и аллеля С ( OR =2,07) полиморфного локуса rs2069812 гена IL5 риск развития ПБА был повышен в 3 и 2 раза соответственно. При наличии аллеля Т полиморфного локуса rs3939286 гена IL33 риск развития аллергического дерматита был повышен в 1,5 раза ( OR =1,56). Повышенный риск развития аллергического ринита был детерминирован генотипом СТ и аллелем Т полиморфного локуса rs3939286 гена IL33 ( OR =1,35, OR =1,45 соответственно). Интегрированный показатель риска ( P ) у конкретного лица рассчитывается по прогностической карте индивидуально с учетом наличия градаций каждого фактора риска путем суммирования баллов и соотнесения полученного значения со шкалой риска: P =∑баллов. Шкала риска рассчитана на основании определения диапазонов риска. Граница минимального риска равна сумме минимальных значений баллов для всех градаций факторов P min=∑ баллов, соответствующих R min=14. Граница максимального риска равна сумме максимальных значений баллов для всех градаций факторов P max=∑ баллов, соответствующих R max=23. Выводы. Предложенные методы позволяют с высокой достоверностью проводить оценку риска развития профессиональных заболеваний аллергической этиологии.

Об авторах

Альфия Узбековна Шагалина

Уфимский научно-исследовательский институт медицины труда и экологии человека, г. Уфа, Россия

к.м.н., зав. отделением аллергологии и иммунореабилитации

Ахат Бариевич Бакиров

Уфимский научно-исследовательский институт медицины труда и экологии человека, г. Уфа, Россия

Д.м.н., профессор, директор

Ляйля Марселевна Масягутова

Уфимский научно-исследовательский институт медицины труда и экологии человека, г. Уфа, Россия

Email: Kdl.ufa@rambler.ru
К.м.н., зав. иммуно - бактериологической лаборатории

Денис Олегович Каримов

Уфимский научно-исследовательский институт медицины труда и экологии человека, г. Уфа, Россия

Заведующий молекулярно - генетической лабораторией

Список литературы

  1. Измеров Н. Ф., Каспаров А. А. Медицина труда. Введение в специальность: пособие для последипломной подготовки врачей. М.: Медицина 2002; 392.
  2. Масягутова Л. М., Бакиров А. Б., Шагалина А. У. О состоянии профессиональной аллергической заболеваемости в Республике Башкортостан. Общественное здоровье и здравоохранение 2011; 1: 34-37.
  3. Степанов С. А., Глушкова Н. Ю., Воротилова Т. Б., Изергина О. И. О состоянии профессиональной заболеваемости в Российской Федерации в 2008 году: информационный сборник статистических и аналитических материалов. М.: Федеральное государственное учреждение здравоохранения «Федеральный центр гигиены и эпидемиологии» Роспотребнадзора 2009; 68.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Шагалина А.У., Бакиров А.Б., Масягутова Л.М., Каримов Д.О., 2014

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-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».