Role of interactive survey in early diagnosis of chronic kidney diseases

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Objective. To conduct a comparative study of the prevalence of specific symptoms in patients with kidney damage using the automated program "Electronic Polyclinic" to optimize the algorithm for early diagnosis of chronic kidney disease.

Materials and methods. 18 patients of the therapeutic unit with kidney lesions, confirmed by laboratory and instrumental studies, as well as 7 healthy persons were examined. The main problems of patients were identified by the method of interactive questioning with the help of the program "Electronic Polyclinic". Further, a statistical analysis of the data and a comparative study with the control group of healthy persons were carried out using STATISTICA 12.0 program.

Results. The main symptoms of kidney damage were reliably determined and a low sensitivity of individual symptoms in the diagnosis, in contrast to the syndromic approach, was revealed. It showed that in 100 % of cases the automated program "Electronic Polyclinic" detected the syndromes, that indicates its high efficiency. An algorithm for early diagnosis of chronic kidney disease was proposed, which consists in an initial interactive survey followed by examination formulated by the computer program.

Conclusions. The method of interactive survey using the automated program "Electronic Polyclinic" allows you to effectively identify the syndromes of kidney damage, makes a preliminary diagnosis and draws up a plan of examination for further confirmation of the diagnosis. Symptomatic diagnosis has a number of disadvantages including low sensitivity and specificity, so it yields to syndromic diagnosis.

About the authors

Ekaterina Alekseevna Burtseva

E.A. Vagner Perm State Medical University

Author for correspondence.
Email: burtseva20@yandex.ru

third-year student of Medical Faculty

Russian Federation, 614990, Perm, st. Petropavlovskaya, 26.

Vitaly Yurievich Mishlanov

E.A. Vagner Perm State Medical University

Email: permmed@hotmail.com

Corresponding Member of RAS, Professor, MD, PhD, Head Department of Propedeutics of Internal Diseases № 1

Russian Federation, 614990, Perm, st. Petropavlovskaya, 26.

Anna Vladimirovna Anikeeva

E.A. Vagner Perm State Medical University

Email: anutaanikeeva@icloud.com

resident, Department of Propedeutics of Internal Diseases № 1

Russian Federation, 614990, Perm, st. Petropavlovskaya, 26.

Victoria Ivanovna Selezneva

City Clinical Hospital № 4

Email: hosp4perm@mail.ru

therapeutist, Head of Therapeutic and Nursing Unit

Russian Federation, 613037, Perm, st. Kim, 2.

Ekaterina Petrovna Koshurnikova

E.A. Vagner Perm State Medical University

Email: ekaterina_koshur@mail.ru

Candidate of Medical Sciences, Associated Professor, Department of Propedeutics of Internal Diseases № 1

Russian Federation, 614990, Perm, st. Petropavlovskaya, 26.

Sergey Vladimirovich Chugainov

City Clinical Hospital № 4

Email: s-v-4@mail.ru

therapeutist

Russian Federation, 613037, Perm, st. Kim, 2.

References

  1. Perm Region in numbers. 2019: A short statistical collection. Territorial body of the Federal State Statistics Service for the Perm Region. Perm 2019, available at: https://permstat.gks.ru/ storage/mediabank/пермский_край_в_цифрах2019(1).pdf. (in Russian).
  2. Tariff agreement for 2019 and for the planning period of 2020 and 2021, approved at the meeting of the Commission for the Development of the Territorial program of Compulsory Medical Insurance of the Perm Region on 28.12.2018, protocol 12 of 28.12.2018. Appendix № 20. Perm 2018 (in Russian).
  3. Tomilina N.A., Andrusev A.M., Peregudova N.G., Shinkarev M.B. Substitution therapy of terminal chronic renal failure. Report on the data of the All-Russian Register of Renal Replacement Therapy of the Russian Dialysis Society. Chast' pervaya. Nefrologiya i dializ 2017; 19(4): 1–95 (in Russian).
  4. Mishlanov V.Yu., Chuchalin V.A., Chereshnev A.V., Shubin I.V., Nikitin A.E. New Technologies in Rehabilitation of Patients with Respiratory Diseases. Prakticheskaya pulmonologiya 2019; 3: 28–31(in Russian).
  5. Nagaytseva S.S. Prevalence, risk factors and the possibility of early detection of chronic kidney disease in residents of Central Russia on the example of the Kolomenskoye district of the Moscow region: avtoref. ... kand. med. nauk. Moscow; 2015; 24 (in Russian).
  6. Mishlanov Ya.V., Mishlanov V.Yu., Mishlanova I.V., Mishlanova S.L. Certificate of state registration of the computer program "Electronic polyclinic" No. 2012614202, registration date 12.05.12 (in Russian).
  7. Chuchalin A.G., Chereshnev V.A., Mishlanov V.Yu., Mishlanov Ya.V., Nikitin A.E., Shubin I.V. Bioethics, artificial intelligence and medical diagnostics. Perm: PGMU 2019; 184 (in Russian).
  8. Mishlanov V., Chuchalin A., Chereshnev V., Poberezhets V., Vitacca M., Nevzorova V., Aisanov Z., Vizel A., Shubin I., Nikitin A., Zulkarneev R., Khovaeva Y. Scope and new horizons for implementation of m-Health/e-Health services in pulmonology in 2019. Monaldi Archives for Chest Disease. 2019; 89:1112.
  9. Rebrova O. Yu. Statistical analysis of medical data. Application of the Statistica application software package. Moscow: MediaSfera 2000; 312 (in Russian).
  10. Katkova A.V., Mishlanov V.Yu., Zhigulev A.N. Interactive survey of lung cancer patients using the automated system "Electronic polyclinic". Povolzhskiy onkologicheskiy vestnik 2019; 2: 65–73 (in Russian).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Outline of study design

Download (45KB)
3. Fig. 2. Scheme of the algorithm for early diagnosis of kidney diseases

Download (42KB)

Copyright (c) 2021 Burtseva E.A., Mishlanov V.Y., Anikeeva A.V., Selezneva V.I., Koshurnikova E.P., Chugainov S.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».