RU2672686C1 - Способ прогнозирования риска развития артериальной гипертонии - Google Patents
Способ прогнозирования риска развития артериальной гипертонии Download PDFInfo
- Publication number
- RU2672686C1 RU2672686C1 RU2017144745A RU2017144745A RU2672686C1 RU 2672686 C1 RU2672686 C1 RU 2672686C1 RU 2017144745 A RU2017144745 A RU 2017144745A RU 2017144745 A RU2017144745 A RU 2017144745A RU 2672686 C1 RU2672686 C1 RU 2672686C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- risk
- value
- hypertension
- exp
- hyperglycemia
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 title claims description 33
- 208000037849 arterial hypertension Diseases 0.000 claims abstract description 16
- 230000035488 systolic blood pressure Effects 0.000 claims abstract description 16
- 201000001421 hyperglycemia Diseases 0.000 claims abstract description 15
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 claims description 15
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 claims description 15
- 208000035150 Hypercholesterolemia Diseases 0.000 claims description 4
- 208000002720 Malnutrition Diseases 0.000 claims description 2
- 235000000824 malnutrition Nutrition 0.000 claims description 2
- 230000001071 malnutrition Effects 0.000 claims description 2
- 208000015380 nutritional deficiency disease Diseases 0.000 claims description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 7
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 abstract description 5
- 235000003784 poor nutrition Nutrition 0.000 abstract description 4
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 3
- 230000000069 prophylactic effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 description 9
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 7
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 6
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 4
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 3
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 2
- 108010007622 LDL Lipoproteins Proteins 0.000 description 2
- 102000007330 LDL Lipoproteins Human genes 0.000 description 2
- 208000030886 Traumatic Brain injury Diseases 0.000 description 2
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 2
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000037081 physical activity Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 2
- 230000009529 traumatic brain injury Effects 0.000 description 2
- 150000003626 triacylglycerols Chemical class 0.000 description 2
- 208000032928 Dyslipidaemia Diseases 0.000 description 1
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 201000001431 Hyperuricemia Diseases 0.000 description 1
- 108010028554 LDL Cholesterol Proteins 0.000 description 1
- 208000017170 Lipid metabolism disease Diseases 0.000 description 1
- 208000006011 Stroke Diseases 0.000 description 1
- 206010000891 acute myocardial infarction Diseases 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 description 1
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 1
- 238000000546 chi-square test Methods 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 208000029078 coronary artery disease Diseases 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000002526 effect on cardiovascular system Effects 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 208000006575 hypertriglyceridemia Diseases 0.000 description 1
- 208000001851 hypotonia-cystinuria syndrome Diseases 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 108010022197 lipoprotein cholesterol Proteins 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 230000029865 regulation of blood pressure Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области медицины и может быть использовано в терапии, кардиологии. В комплексе определяют систолическое артериальное давление (САД), выявляют нерациональное питание (НП), гипергликемию, затем определяют риск развития артериальной гипертонии (АГ) на основании наличия факторов риска (ФР) по оригинальной формуле (Y). При этом значение Y округляют до целого и при значении Y=0 определяют отсутствие риска развития АГ, а при Y=1 - наличие риска. При этом если значение Y<0,5, то округляем его до 0, если значение Y≥0,5, то округляем до 1. Способ имеет высокую степень информативности и позволяет провести диспансеризацию и профилактический осмотр взрослого населения. 3 пр., 1 табл.
Description
Предполагаемое изобретение относится к области медицины и может быть использовано в терапии, кардиологии, с целью ранней диагностики риска развития артериальной гипертонии.
Артериальная гипертония (АГ) АГ относится к числу наиболее распространенных сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ), а также является наиболее важным и влиятельным фактором риска развития ССЗ в России, таких как ишемическая болезнь сердца (ИБС) [Баланова Ю.А., Шальнова С.А., Деев А.Д. и соавт. 2014; Боровкова Н.Ю., Кузнецова Т.Е., Боровков Н.Н. и соавт. 2015; Чазова И.Е., Ощепкова Е.В. 2015]. АГ является ведущей причиной развития хронической сердечно-сосудистой недостаточности [Боровкова Н.Ю., Кузнецова Т.Е., Боровков Н.Н. и соавт. 2015]. По данным многочисленных исследований, наличие АГ существенно ухудшает прогноз жизни за счет увеличения риска развития острого инфаркта миокарда и инсульта [Мелехов А.В., Рязанцева Е.Е. 2014]. Основными факторами риска ССЗ являются повышенное артериальное давление (АД), гиперхолестеринемия, курение, ожирение, нерациональное питание, сахарный диабет (СД) и низкий уровень физической активности, а также высокий уровень в крови общего холестерина, возраст, пол [Бойцов С.А., Чучалин А.Г., Арутюнов Г.П. и соавт. 2013].
Однако, несмотря на имеющиеся в литературе данные о влиянии различных факторов риска (ФР) на возникновение АГ, до настоящего времени не разработан способ комплексного использования всех основных ФР для предупреждения возникновения этого заболевания.
За аналог принят «Способ прогнозирования риска возникновения АГ» [Новикова И.А., Сидоров П.И. и соавт. 2007], в котором используется регрессионная модель. В данном аналоге с помощью опроса и клинико-лабораторного исследования были отобраны ФР, имеющие значимую корреляционную связь для прогнозирования АГ: психоэмоциональный стресс, неблагоприятная наследственность, дислипидемия (повышение показателей холестерина, триглицеридов и β-липопротеидов), возраст - мужчины старше 55 лет, женщины старше 65 лет; гиподинамия, черепно-мозговые травмы (ЧМТ) в анамнезе. Недостатком этого способа было то, что в анализ не включены важные ФР ССЗ такие как: нерациональное питание (НП), ожирение, гипергликемия, показатели систолическоего АД, среди которых не выявлена корреляционная значимость, а также проводилось более углубленное, исследование липидного спектра (триглицеридов и β-липопротеидов), которое требует дополнительных затрат и времени.
За ближайший аналог принят «Способ прогнозировния риска развития артериальной гипертензии у тубаларов - коренных жителей республики Алтай» по выявлению следующих признаков: возраст, образовательный статус, курение, ожирение, гиперхолестеринемия (ГХС), злоупотребление солью, масса тела по индексу Кетле, уровень холестерина липопротеидов низкой плотности (ХС-ЛПНП), индекс атерогенности (ИА), гипертриглицеридемия (ГТГ), гиперурикемия, социальные факторы: семейное положение, доход, генетические маркеры: группа крови системы резус и группа крови системы MN [Райгородский Ю.М., Болотова Н.В. и соавт.2016]. Недостатком данного способа является то, что в анализ исследования не были включены такие ФР как, гипергликемия, показатели систолическоего АД, из принципов НП было учтено лишь злоупотребление солью. Способ более трудоемкий, так как, используется большое число признаков для прогнозирования риска развития АГ, не указан в модели уровень значимости р критерия Хи-квадрат.
Задачи:
- разработка простого и доступного способа прогнозирования риска развития АГ для выявления группы лиц, нуждающихся в обязательном проведении профилактических мероприятий;
- расширение информативности и доступности способа диагностики АГ.
Сущностью изобретения является способ прогнозирования риска развития АГ, включающий дополнительное определение систолического артериального давления (САД), нерационального питания (НП), гипергликемию, затем определяют риск развития АГ на основании наличия факторов риска (ФР) по следующей формуле:
Y=ехр(-22,719-0,426×V1+0,163×V2+2,164×V3+1,463×V4+0,704V5+0,784×V6):(1+ехр(-22,719-0,426×V1+0,163×V2+2,164×V3+1,463×V4+0,704×V5+0,784×V6)),
где наличие ФР оценивается как 1 балл, а отсутствие - 0 баллов;
V1 - пол: для мужчин V1=1; для женщин V1=2; V2 - САД; V3 - НП; V4 - ожирение; V5 - ГХС; V6 - гипергликемия, ехр - экспонента от полученного в скобках числа, взятая в электронном калькуляторе. Значение Y округляют до целого и при значении Y=0 определяют отсутствие риска развития АГ, а при Y=1 - наличие риска.
Эффективность способа. Способ более прост и доступен в применении, позволяет спрогнозировать риск развития АГ на основе наличия факторов риска, для выявления группы лиц, нуждающихся в обязательном проведении профилактических мероприятий.
Технический результат. Поставленные задачи решены за счет того, что с помощью метода логистической регрессии были выявлены наиболее значимые ФР развития АГ, и построена модель логистической регрессии, которая позволяет определить риск развития АГ. Разработано многофакторное прогностическое уравнение определения риска развития АГ, учитывающего совместное влияние основных ФР. Для разработки способа включены данные популяционного исследования 1223 человека старше 18 лет, без АГ (495 мужчин; 728 женщин), средний возраст которых составил - 41,75±14,9 лет. Исследование включало выявление факторов риска ССЗ, способствующих развитию АГ: пол, возраст, курение, чрезмерное употребление алкоголя, нерациональное питание (НП), низкая физическая активность (НФА), ожирение, гиперхолестеринемия (ГХС), гипергликемия, а также измерение систолического артериального давления (САД), согласно клинических рекомендаций [Диагностика и лечение артериальной гипертонии. 2015], антропометрических данных и лабораторного исследования показателей общего холестерина (ОХС) и глюкозы. Уровень ОХС считался повышенным при значении показателя ≥5,0 ммоль/л, повышенный уровень глюкозы - при значении показателя >6,1 ммоль/л [Бойцов С.А., Вылегжанин СВ., Гамбарян М.Г. и соавт. 2013]. С целью выявления ФР ССЗ, проводили опрос с помощью анкеты методических рекомендаций (приложение №8) для организации проведения диспансеризации и профилактических медицинских осмотров взрослого населения [Бойцов С.А., Вылегжанин С.В., Гамбарян М.Г. и соавт. 2013].
Поиск взаимосвязей наличия АГ с факторами риска проводился с помощью регрессионного анализа с построением регрессионного уравнения.
Для анализа были отобраны наиболее значимые модифицируемые и немодифицируемые факторы риска. С помощью метода логистической регрессии выявлено, что АГ (согласно статистики Вальда) достоверно чаще ассоциировалась с шестью факторами риска: с полом, САД, ожирением, ГХС, НП и гипергликемией. Наличие каждого из ФР у обследуемых принималось за 1, а отсутствие - за 0.
Задачей построения модели было предсказать величину переменной Y, выражающей риск развития АГ, из отрезка от 0 до 1. При этом, если Y меньше, чем 0,5, то переменной присваивали значение 0 (нет), если больше чем 0,5-1 (да). Разработанная модель для АГ имела вид:
где Y - зависимый признак (показатель риска);
(b0)- константа, рассчитанная с помощью метода логистической регрессии в программе IBM SPSS Statistics 23.0
b1, b2, …, bn - постоянные коэффициенты регрессии;
V1+…+Vn - факторы риска
Уровень значимости p критерия Хи-квадрат (1854,0) был значительно меньше 0,05 (p=0,000…).
В уравнение (1) подставляем числовые значения переменных пола, НП, ожирения, ГХС, гипергликемии, САД и вычисляем Y.
Y=ехр(-22,719-0,426V1+0,163V2+2,164V3+1,463V4+0,704V5+0,784V6)/(1+exp(-22,719-0,426V1+0,163V2+2,164V3+1,463V4+0,704V5+0,784V6)),
где V1 - пол (1 - мужчины; 2 - женщины); V2 - САД; V3 - НП; V4 - ожирение; V5 - ГХС; V6 - гипергликемия.
Округлив полученное значение до целого числа, это будет либо 0 (нет), либо 1 (да), получим прогнозируемое значение вероятности риска возникновения у больного АГ. Средний процент правильно предсказанных объектов составил 91,4%.
Приведем пример (1) прогнозирования риска развития АГ для мужчины с САД=135 мм рт ст., с НП=1, без ожирения = 0, с ГХС = 1 и без гипергликемии = 0
Y=ехр(-22,719-0,426×1+0,163×135+2,164×1+1,463×0+0,704×1+0,784×0):(1+ехр(-22,719-0,426×1+0,163×135+2,164×1+1,463×0+0,704×1+0,784×0))=ехр(1,687):(1+ехр(1,687))=5,403: (1+5,403))=0,84
Таким образом, так как Y=0,84 больше, чем 0,5, то переменной Y присваиваем значение 1, т.е. подтверждается риск развития АГ у данного обследуемого. Значение Y=0,84 можно считать прогнозируемым риском возникновения АГ у обследуемого с указанными значениями показателей. Выполнено: контроль за артериальным давлением (АД), коррекция при увеличении АД выше нормы, коррекция ГХС и пациент взят на диспансерный учет участковым терапевтом.
Пример (2) прогнозирования риска возникновения АГ для женщины, с САД 130 мм рт ст., с НП=1, и ожирением = 1, без ГХС=0 и без гипергликемии = 0
Y=ехр(-22,719-0,426×2+0,163×130+2,164×1+1,463×1+0,704×0+0,784×0)/(1+ехр((-22,719-0,426×2+0,163×130+2,164×1+1,463×1+0,704×0+0,784×0))=ехр(1,246):(1+ехр(1,246))=3,476:(1+3,476))=0,78
Таким образом, так как Y=0,78 больше, чем 0,5, то переменной Y присваиваем значение 1, т.е. подтверждается вероятность риска развития АГ.
Выполнено: контроль за АД, коррекция повышенного АД, пациент взят на диспансерный учет участковым терапевтом.
Пример (3) прогнозирования риска возникновения АГ для женщины с САД 125 мм рт ст., без НП=0 и без ожирения = 0, с ГХС = 1 и без гипергликемии = 0
Y=ехр(-22,719-0,426×2+0,163×125+2,164×0+1,463×0+0,704×1+0,784×0):(1+ехр((-22,719-0,426×2+0,163×125+2,164×0+1,463×0+0,704×1+0,784×0))=ехр(-2,492):(1+ехр(-2,492))=0,083:(1+0,083))=0,08.
Таким образом, так как Y=0,08 меньше, чем 0,5, то переменной Y присваиваем значение 0, т.е. не подтверждается вероятность риска развития АГ. В связи с этим, обследуемому назначили в течение 6 месяцев контроль АД, коррекцию ГХС, дополнительное обследование: электрокардиограмму, консультацию окулиста с обследованием глазного дна, после чего вторично обследовали и выявили, что значение Y=0,08. Присвоили окончательное значение Y=0 - отсутствие риска развития АГ. Наблюдение за обследуемым в течение 6 месяцев выявило стабильность АД в пределах нормы. Поэтому для оценки точности прогнозирования риска развития АГ в представленном исследовании, имели значение такие факторы как, пол, САД, НП, ожирение, ГХС, гипергликемия. Важным фактом необходимо назвать статистическую и клиническую максимально значимую связь АГ с САД, НП, ожирением и ГХС. Созданная модель, помимо прогнозирования, позволяет выделить наиболее значимые признаки.
Таким образом, в ходе рассматриваемой модели можно предсказать величину риска развития АГ по наличию ФР, полученных в ходе опроса и клинико-лабораторного исследования.
Результаты этой модели могут быть использованы в профилактических целях для создания программ профилактики, с целью коррекции ФР развития АГ.
Широкая распространенность АГ требует относительно недорогих и простых для применения в повседневной практике способов. Данный способ имеет высокую степень информативности и может применяться при проведении диспансеризации и профилактических осмотров.
Claims (3)
- Способ прогнозирования риска развития артериальной гипертонии (АГ), включающий определение пола, ожирения, гиперхолестеринемии (ГХС), отличающийся тем, что дополнительно учитывают нерациональное питание (НП), систолическое артериальное давление (САД) и гипергликемию, затем определяют риск развития АГ на основании наличия факторов риска (ФР) по следующей формуле:
- Y=ехр(-22,719-0,426×V1+0,163×V2+2,164×V3+1,463×V4+0,704V5+0,784×V6):(1+exp(-22,719-0,426×V1+0,163×V2+2,164×V3+1,463×V4+0,704×V5+0,784×V6)),
- где V1 - пол: для мужчин V1=1; для женщин V1=2; V2 - САД; V3 - НП; V4 - ожирение; V5 - ГХС; V6 - гипергликемия, ехр - экспонента от полученного в скобках числа, взятая в электронном калькуляторе, значение Y округляют до целого, и при значении Y=0 определяют отсутствие риска развития АГ, а при Y=1 - наличие риска, причем если значение Y<0,5, то округляют его до 0, если значение Y≥0,5 - до 1.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017144745A RU2672686C1 (ru) | 2017-12-19 | 2017-12-19 | Способ прогнозирования риска развития артериальной гипертонии |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017144745A RU2672686C1 (ru) | 2017-12-19 | 2017-12-19 | Способ прогнозирования риска развития артериальной гипертонии |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2672686C1 true RU2672686C1 (ru) | 2018-11-19 |
Family
ID=64327845
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017144745A RU2672686C1 (ru) | 2017-12-19 | 2017-12-19 | Способ прогнозирования риска развития артериальной гипертонии |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2672686C1 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2700889C1 (ru) * | 2018-12-10 | 2019-09-24 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ кардиологии" Минздрава России) | Способ определения вероятности отсроченного развития феномена "ускользания" эффективности антигипертензивной терапии |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2623455C1 (ru) * | 2016-04-25 | 2017-06-26 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук" | Способ прогнозирования риска развития артериальной гипертонии у мужчин трудоспособного возраста, работающих в условиях вахты на крайнем севере |
-
2017
- 2017-12-19 RU RU2017144745A patent/RU2672686C1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2623455C1 (ru) * | 2016-04-25 | 2017-06-26 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук" | Способ прогнозирования риска развития артериальной гипертонии у мужчин трудоспособного возраста, работающих в условиях вахты на крайнем севере |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| БОЙЦОВ С.А. Десять лет поиска генетической основы гипертонической болезни: трудности и перспективы. Артериальная гипертензия. - 2002, т.8. * |
| Райгородский Ю.М. и др. Трансцеребральные физические методики в лечении ожирения у детей, Физиотерапия, бальнеология и реабилитация, 2016, 15 (2), с. 75-81. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2700889C1 (ru) * | 2018-12-10 | 2019-09-24 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ кардиологии" Минздрава России) | Способ определения вероятности отсроченного развития феномена "ускользания" эффективности антигипертензивной терапии |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Conceição et al. | Assessment of patients with hereditary transthyretin amyloidosis–understanding the impact of management and disease progression | |
| Liatis et al. | Cardiac autonomic function correlates with arterial stiffness in the early stage of type 1 diabetes | |
| Heur et al. | The value of keratometry and central corneal thickness measurements in the clinical diagnosis of Marfan syndrome | |
| Moses et al. | Psychogenic factors in essential hypertension: Methodology and preliminary report | |
| RU2672686C1 (ru) | Способ прогнозирования риска развития артериальной гипертонии | |
| van der Kooi et al. | Cardiac and pulmonary investigations in Bethlem myopathy | |
| Sumi et al. | Examination of prognostic factors in patients undergoing surgery for colorectal perforation: a case controlled study | |
| Teston et al. | Risk factors for foot ulceration in individuals with type 2 diabetes mellitus | |
| Conde et al. | Algorithm for probable acute coronary syndrome using high-sensitivity troponin T assay vs fourth-generation troponin T assay | |
| RU2571715C1 (ru) | Способ прогнозирования сердечно-сосудистых осложнений у больных ишемической болезнью сердца после коронарного шунтирования | |
| Vikramaditya et al. | A community based cross-sectional study to estimate total cardiovascular risk in rural Punjab | |
| RU2439573C1 (ru) | Способ прогнозирования риска развития вегетативно-сосудистой дистонии по симпатикотоническому типу у мальчиков подросткового возраста | |
| RU2691617C1 (ru) | Способ прогнозирования неблагоприятных сердечно-сосудистых событий у пациентов пожилого и старческого возраста в течение пяти лет после перенесенного инфаркта миокарда | |
| RU2723734C1 (ru) | Способ прогнозирования кардиометаболического риска у коренных народов севера | |
| RU2751412C1 (ru) | Способ прогнозирования риска летального исхода у пациентов, перенесших инфаркт миокарда в трудоспособном возрасте | |
| Valencia Hernández | Arterial stiffness, cardiovascular risk and physical functioning in the Whitehall II study | |
| RU2725282C1 (ru) | Способ прогнозирования повторного инфаркта миокарда у пациентов пожилого и старческого возраста в течение одного года после перенесенного инфаркта миокарда | |
| Kothari et al. | Accuracy Of Traditional Risk Factors In Comparison To Coronary Calcium Scoring For Risk Stratification Of Coronary Artery Disease In Indians-A Large Single Centre Study | |
| Putri et al. | 29 ENDOTHELIN-1 LEVEL IN HYPERTENSIVE SUBJECTS BETWEEN CORONARY ARTERY DISEASE AND HEALTHY POPULATIONS | |
| RU2718285C1 (ru) | Способ прогнозирования риска развития инсульта у мужчин, работающих в условиях воздействия общей вибрации | |
| Chiotos et al. | A Wrinkle in Time to Antibiotics in Sepsis: When Should ONE Hour Be the Goal? | |
| RU2587036C1 (ru) | Способ диагностики синдрома вегетативной дистонии по гипотоническому типу | |
| Hossain et al. | Glycemic control of stroke patients and their outcomes in a comprehensive stroke center at a tertiary care hospital: a retrospective cohort | |
| Ashraf et al. | PREVALENCE OF DIABETES AND HYPERTENSION IN SAMARKAND UZBEKISTAN | |
| Liu et al. | Life-threatening complications of acute pancreatitis |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20191220 |