NEW OPPORTUNITIES IN PREDICTION OF RISK FOR DEVELOPMENT OF PROFESSIONAL ALLERGIC DISEASES


Cite item

Full Text

Abstract

Aim. To work out complex of methods for assessment of risk for development of professional allergic diseases. Materials and methods. Gene polymorphism was analyzed using the method of multiplex polymerase chain reaction. Genomic DNA was extracted from peripheral blood with the method of phenolic-chloroform extraction. To control correspondence of the observed distribution of genotype frequencies to theoretically expected balanced distribution according to Hardy-Weinberg law, χ 2 criterion was applied. The integrated risk index was calculated for a concrete person according to prognostic map taking into account gradations for each risk factor by means of summing the scores and comparing the obtained values with the risk scale. Results. New professional allergic disease risk markers were found. In presence of genotype CC ( OR =3,23) and allele C ( OR =2,07) of polymorphic graft rs2069812 of gene IL5, risk for development of PBA increased by 3 and 2 times, respectively. In presence of allele T of polymorphic graft rs3939286 of gene IL33, risk for development of allergic dermatitis increased by 1,5 times ( OR =1,56). Elevated risk for development of allergic rhinitis was determined by genotype CT and allele T of polymorphic graft rs3939286 of gene IL33 ( OR =1,35, OR =1,45, respectively). Integrated risk index (P) for a concrete person was calculated individually according to prognostic map taking into account presence of gradations for each risk factor by means of summing the scores and comparing the obtained value with the risk scale: P = Σ scores. Risk scale was calculated by determination of risk range. The border of minimum risk is equal to the sum of minimum values of scores for all factor gradations P min= Σ scores corresponding to R min=14. The border of maximum risk is equal to the sum of maximum values scores for all factor gradations P max= Σ scores corresponding to R max=23. Conclusions. The offered methods permit to assess the risks for development of professional diseases of allergic etiology with high reliability.

About the authors

A U Shagalina

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

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

A B Bakirov

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

Д.м.н., профессор, директор

L M Masyagutova

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

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

D O Karimov

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

Заведующий молекулярно - генетической лабораторией

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2014 Shagalina A.U., Bakirov A.B., Masyagutova L.M., Karimov D.O.

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».