Регистрация
Забыли свой пароль?
  1. Главная
  2. Каталог статей
  3. Креативная кардиология. 2025; 19(4)
  4. Новые критерии оценки состояния коморбидных пациентов с хроническими бронхообструктивными заболеваниями и хронической сердечной недостаточностью для удаленного наблюдения в клинической практике

Новые критерии оценки состояния коморбидных пациентов с хроническими бронхообструктивными заболеваниями и хронической сердечной недостаточностью для удаленного наблюдения в клинической практике

Авторы: Мишланов В.Ю.1, Чучалин А.Г.2, Черешнев В.А.3, Кошурникова Е.П.1, Беккер К.Н.1, Емелькина В.В.1, Шубин И.В.2

Организация:
1 ФГБОУ ВО «Пермский государственный медицинский университет им. Е.А. Вагнера» Минздрава России, Пермь, Российская Федерация
2 ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова Минздрава России, Москва, Российская Федерация
3 ФГБУН «Институт физиологии и иммунологии» Уральского отделения РАН, Екатеринбург, Российская Федерация

Для корреспонденции: Сведения доступны для зарегистрированных пользователей.

Тип статьи: Оригинальные статьи

DOI: https://doi.org/10.24022/1997-3187-2025-19-4-459-468

УДК: 616.233-007.271+616.12-008.64]-071

Для цитирования:  Мишланов В.Ю., Чучалин А.Г., Черешнев В.А., Кошурникова Е.П., Беккер К.Н., Емелькина В.В., Шубин И.В. Новые критерии оценки состояния коморбидных пациентов с хроническими бронхообструктивными заболеваниями и хронической сердечной недостаточностью для удаленного наблюдения в клинической практике. Креативная кардиология. 2025; 19 (4): 459–468. DOI: 10.24022/1997-3187-2025-19-4-459-468

Поступила / Принята к печати:  15.09.2025 / 29.09.2025

Ключевые слова: респираторные заболевания, цифровые модели, регрессионный анализ, интерактивный опросник, смарт-часы, велометрический тест, оценка эффективности мониторинга пациента

Скачать (Download)


 

Аннотация

Цель исследования – включение новых параметров, регистрируемых смарт-часами и велотренажером, в систему удаленного мониторинга состояния коморбидных пациентов с хроническими бронхообструктивными заболеваниями (ХБОЗ) и хронической сердечной недостаточностью (ХСН) на основе цифровых моделей.

Материал и методы. В данном ретроспективно-проспективном наблюдательном исследовании были обследованы в условиях стационара 69 коморбидных пациентов: 43 пациента с хронической обструктивной болезнью легких и 26 пациентов с бронхиальной астмой в период обострения в сочетании с ХСН (первое наблюдение). После этого они наблюдались с помощью цифровой системы с интерактивным опросником, включающим результаты использования смарт-часов и велометрического теста в домашних условиях в течение 6 мес. Эффективность дистанционного мониторинга пациентов достигалась в результате изменения программы лечения и реабилитации. Интегративная шкала оценки эффективности мониторинга пациентов использовалась для сравнительного исследования до и после начала дистанционного мониторинга.

Результаты. Данные корреляционного, регрессионного анализа и расчета отношения шансов показали, что новые параметры мониторинга: дистанция в 3-минутном велометрическом тесте, количество шагов в день, продолжительность ночного сна и количество ночных пробуждений зависели от показателя объема форсированного выдоха за первую секунду (ОФВ1) и одышки.

Заключение. Система дистанционного мониторинга пациентов на основе цифровой модели с включением новых параметров, регистрируемых смарт-часами и велотренажером, позволила снизить количество вызовов скорой медицинской помощи, госпитализаций и повысить эффективность удаленного наблюдения состояния коморбидных пациентов с ХБОЗ и ХСН.

Литература

  1. Mall P.K., Singh P.K., Srivastav S., Narayan V., Paprzycki M., Jaworska T., Ganzha M. A comprehensive review of deep neural networks for medical image processing: Recent developments and future opportunities. Healthcare Analytics. 2023; 4: 100216. DOI: 10.1016/j.health.2023.100216
  2. He Y., Huang P., Hong W., Luo Q., Li.L., Tsui K.L. In-depth insights into the application of recurrent neural networks (RNNs) in traffic prediction: a comprehensive review. Algorithms. 2024; 17 (9): 398. DOI: 10.3390/a17090398
  3. Honkoop P.J., Simpson A., Bonini M., Snoeck-Stroband J.B., Meah S., Chunget K.F. et al. MyAirCoach: the use of home-monitoring and mHealth systems to predict deterioration in asthma control and the occurrence of asthma exacerbations; study protocol of an observational study. BMJ. 2017; 7 (1): e013935. DOI: 10.1136/bmjopen-2016-013935
  4. Nemanic T., Sarc I., Skrgat S., Flezar M., Cukjati I., Malovrh M.M. Telemonitoring in asthma control: a randomized controlled trial. J. Asthma. 2019; 56 (7): 782–790. DOI: 10.1080/02770903.2018.1493599
  5. Henriques J., Gil P., Dourado A. Application of a recurrent neural network in online modelling of real-time systems. 1990, June 3-4; ESIT; Greece. Greece; 1999. https://www.researchgate.net/publication/2456166_Application_Of_A_Recurrent_Neural_Network_In_Online_Modelling_Of_Real-Time_Systems.
  6. Stausholm M.N., Egmose A., Dahl S.C., Lilholt P.H., Cichosz S.L., Hejlesen O.K. Stratification of telehealthcare for patients with chronic obstructive pulmonary disease using a predictive algorithm as decision support: A pilot study. J. Telemed. Telecare. 2017; 23 (3): 410–415.
  7. Bernocchi P., Giordano A., Pintavalle G., Galli T., Ballini Spoglia E., Baratti D., Scalvini S. Feasibility and clinical efficacy of a multidisciplinary home-telehealth program to prevent falls in older adults: a randomized controlled trial. J. Am. Med. Dir. Assoc. 2019; 20 (3): 340–346. DOI: 10.1016/j.jamda.2018.09.003
  8. Un K.C., Wong C.K., Lau Y.M., Lee J.Ch., Tam F.Ch., Lai W.H. et al. Observational study on wearable biosensors and machine learning-based remote monitoring of COVID-19 patients. Sci. Rep. 2021; 11: 4388. DOI: 10.1038/s41598-021-82771-7
  9. Шубин И.В., Мишланов В.Ю. Основные элементы электронной информационной системы здравоохранения в Российской Федерации (обзор и анализ научных публикаций). Вестник современной клинической медицины. 2020: 13 (3): 74–80. DOI: 10.20969/VSKM.2020.13(3)
  10. Мишланов Я.В., Мишланов В.Ю., Мишланова И.В., Мишланова С.Л. Свидетельство о государственной регистрации программы для ПК «Электронная поликлиника» №2012614202, дата регистрации 12.05.12.
  11. Беккер К.Н., Мишланов В.Ю., Кошурникова Е.П., Каткова А.В. Алгоритм оптимизации дингамического наблюдения пациентов с сочетанным течением ХОБЛ и сердечно-сосудистыми заболеваниями с использованием данных регионального электронного регистра больных. Уральский медицинский журнал. 2019; 172 (4): 75–81. DOI: 10.25694/URMJ.2019.04.19
  12. Мишланов В.Ю., Чучалин А.Г., Черешнев В.А., Шубин И.В., Никитин А.Э. Новые технологии в реабилитации больных респираторными заболеваниями. Телемониторинг и телереабилитация. Практическая пульмонология. 2019; 3: 28–31.
  13. Мишланов В.Ю., Бурцева Е.А., Аникеева А.В., Селезнёва В.И., Кошурникова Е.П., Чугайнов С.В. Роль интерактивного опроса в ранней диагностике хронической болезни почек. Пермский медицинский журнал. 2021; 38 (6): 74–82. DOI: 10.17816/pmj38674%82
  14. Шубин И.В., Мишланов В.Ю., Кошурникова Е.П. Клинический электронный регистр больных хронической обструктивной болезнью легких: анализ эффективности медикаментозной терапии и вакцинопрофилактики больных хронической обструктивной болезнью легких, их влияние на летальность. Практическая пульмонология. 2020; 3: 40–48.
  15. Мишланов В.Ю., Каткова А.В., Кошурникова Е.П., Козловская М.А., Беккер К.Н. Эффективность автоматизированной системы «Электронная поликлиника» с целью первичной диагностики заболеваний респираторного профиля в группе практически здоровых лиц. Уральский медицинский журнал. 2020; 3 (186): 190–194. DOI: 10.25694/URMJ.2020.03.37
  16. Шубин И.В., Мишланов В.Ю., Кошурникова Е.П. Применение методики структурированного интерактивного опроса в динамическом наблюдении и дифференциальной диагностике бронхообструктивных заболеваний и внебольничной пневмонии. Вестник Центрального научно-исследовательского института туберкулеза. 2020; 4: 64–72. DOI: 10.7868/S258766782004007X
  17. Holland A.E., Spruit M.A., Troosters T., Puhan M.A., Pepin V., Saey D. et al. An official European Respiratory Society/American Thoracic Society technical standard: field walking tests in chronic respiratory disease. Eur. Respir. J. 2014; 44 (6): 1428–1446. DOI: 10.1183/09031936.00150314
  18. Brooke J. SUS – A quick and dirty usability scale. Usability evaluation Ind. 189. https://www.researchgate.net/publication/228593520_SUS_A_quick_and_dirty_usability_scale (дата обращения 09.07.2025/ accessed July 09, 2025).
  19. Чучалин А.Г., Черешнев В.А., Мишланов В.Ю., Мишланов Я.В., Никитин А.Э., Шубин И.В. Биоэтика, искуственный интеллект и медицинская диагностика. Пермь; 2019.
    20. Markup  
    1. Мишланов В.Ю., Чучалин А.Г., Черешнев В.А., Шубин И.В., Никитин А.Э. Новые технологии в медицине. Телемониторинг и телереабилитация. В кн.: Современный мир, актуальные вопросы биоэтики, молекулярной и персонализированной медицины: сборник материалов Международного Евро-Азиатского конгресса по вопросам биоэтики, молекулярной и персонализированной медицины «Biomed-inn-2019». 5–8 ноября 2019 г. Пермь; 2019: 117–125.
    2. Martin S.B., Morrow J.R., Jackson A.W., Dunn A.L. Variables related to meeting the CDC/ACSM physical activity guidelines. Med. Sci. Sports. Exerc. 2000; 32 (12): 2087–2092. DOI: 10.1097/00005768-200012000-00019
    3. Albarrati A.M., Gale N.S., Munnery M.M., Cockcroft J.R., Shale D.J. Daily physical activity and related risk factors in COPD. BMC. Pulm. Med. 2020; 20 (1): 60. DOI: 10.1186/s12890-020-1097-y
    4. Midaglia L., Sastre-Garriga J., Montalban X. Clinical monitoring of multiple sclerosis patients by means of digital technology, a field in the midst of a revolution. Rev. Neurol. 2021; 73 (6): 210–218 (Spanish). DOI: 10.33588/rn.7306.2021136
    5. Park K.S., Choi S.H. Smart technologies toward sleep monitoring at home. Biomed. Eng. Lett. 2019; 9 (1): 73–85. DOI: 10.1007/s13534-018-0091-2
    6. Azkona M.S., Nuñez A., Esquinas C., Barrecheguren M., Loeb E., Izquierdo J.L. et al. Assessing the impact of COPD on sleep quality with the CASIS questionnaire. Eur. Respir. J. 2019; 54 (63): OA3290. https://www.medsci.cn/sci/show_paper.asp?id=5056512c2a140ee3 (дата обращения 09.07.2025/ accessed Julym 09, 2025).
    7. Serin E.K., Ister E.D., Ozdemir A. The relationship between sleep quality and dyspnoea severity in patients with COPD. Afr. Health Sci. 2020; 20 (4): 1785–1792. DOI: 10.4314/ahs.v20i4.32
    8. Grote L., Sommermeyer D., Ficker J., Randerath W., Penzel T., Fietze I. et al. REM sleep imposes a vascular load in copd patients independent of sleep apnea. COPD. 2017; 14 (6): 565–572. DOI: 10.1080/15412555.2017.1365119
    9. Mc Kinstry B., Alexander H., Maxwell G., Blaikie L., Patel S., Guthrie B. et al. The use of telemonitoring in managing the COVID-19 pandemic: pilot implementation study. JMIR. Form. Res. 2021; 5 (9): e20131. DOI: 10.2196/20131
    10. Ляпина И.Н., Дрень Е.В., Кузьмина О.К., Осинцев Е.С., Стасев А.Н., Евтушенко А.В., Барбараш О.Л. Десятилетняя динамика фенотипа пациентов, подвергшихся хирургической коррекции приобретенных пороков клапанов сердца: результаты одноцентрового регистра. Грудная и сердечно-сосудистая хирургия. 2023; 66 (3): 302–310. DOI: 10.24022/0236-2791-2024-66-3-302-310

Об авторах

  • Мишланов Виталий Юрьевич, д-р мед. наук, профессор, член-корр. РАН; ORCID
  • Черешнев Валерий Александрович, д-р мед. наук, профессор, академик РАН; ORCID
  • ✉ Кошурникова Екатерина Петровна, канд. мед. наук, доцент, кардиолог, врач функциональной диагностики; ORCID
  • Беккер Ксения Николаевна, канд. мед. наук, доцент, аллерголог; ORCID
  • Емелькина Вероника Владимировна, аспирант, пульмонолог; ORCID
  • Шубин Игорь Владимирович, д-р мед. наук, заслуженный врач РФ, врач-эксперт; ORCID

Электронная подписка

Для получения доступа к тексту статей журнала воспользуйтесь услугой «Электронная подписка»:

Оформить подписку Подробнее об электронной подписке

Главный редактор

Елена Зеликовна Голухова, академик РАН

Елена Зеликовна Голухова, доктор медицинских наук, профессор, академик РАН, директор


Сортировать по


 Если вы заметили опечатку, выделите текст и нажмите alt+A