ЛАБОРАТОРНЫЕ И ЛУЧЕВЫЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПАЦИЕНТОВ С COVID-19 : научное издание

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2023

Идентификатор DOI: 10.34219/2306-3645-2023-13-1-15-26

Ключевые слова: CT image, lungpathologyfrom COVID-19, pulmonaryfibrosis, prognosis ofoutcomes, image analysis, КТ изображение, патология легких от COVID-19, фиброз легких, прогноз результатов, анализ изображения

Аннотация: Исследование посвящено сравнительному анализу и ретроспективной оценке лабораторных и инструментальных данных со степенью тяжести пациентов при COVID-19. Анализ и интерпретация проводится на формирующейся базе данных пациентов. При этом выделяются следующие критерии: КТ исследование легких в динамике и клинические данные (степень тПоказать полностьюяжести, температура, сатурация и др.). Результаты лабораторных исследований анализируются с акцентом ключевого показателя - интерлейкин-6. Данный показатель является маркером значимых и серьезных изменений тяжести состояния пациента. The study is devoted to a comparative analysis and retrospective evaluation of laboratory and instrumental data with the severity of patients with COVID-19. Analysis and interpretation is carried out on the emerging database of patients. In this case, the following criteria are distinguished: CT examination of the lungs in dynamics and clinical data (severity of the disease, temperature, saturation, etc.). The results of laboratory studies are analyzed with an emphasis on the key indicator - interleukin-6. This indicator is a marker of significant and serious changes in the severity of the patient’s condition.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Медицина и высокие технологии

Выпуск журнала: 1

Номера страниц: 15-26

ISSN журнала: 23063645

Место издания: Москва

Издатель: Общественная организация Московское отделение "Качество информационных технологий в системах управления" Академии проблем качества, ГУП «Отраслевой научно-практический комплекс «Здоровье», ООО «Инкеля»

Персоны

  • Кенц А.С. (Федеральный Сибирский научно-клинический центр ФМБА России)
  • Зотин А.Г. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
  • Симонов К.В. (Институт вычислительного моделирования СО РАН)
  • Столярова Н.И. (Сибирский федеральный университет)
  • Галиулина Д.С. (Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого)
  • Рябов В.А. (Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого)

Вхождение в базы данных