Prediction of community-acquired pneumonia complications in military men

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. To develop diagnostic algorithm to predict the risk of community-acquired pneumonia development. Methods. 2000 patients with community-acquired pneumonia (male conscripts aged 18 to 22 years, mean age 19.2±0.19). A comparative analysis of two groups of patients to assess the algorithm for toxic shock syndrome, acute respiratory failure and acute kidney injury prediction was performed. In the comparison group (n=782, 1998 to 2003), prediction of complications was based on doctors’ personal knowledge and experience without using the prediction algorithms. In the main group (n=1218, 2003 to 2008), the established prediction algorithm was used. Results. The introduction of community-acquired pneumonia complications prediction algorithm allowed to decrease the incidence of such complications significantly. Toxic shock syndrome was diagnosed in 8.8% of patients in the comparison group and in 3.7% of patients of the main group (р <0.05), acute respiratory failure - in 43.1% of patients of the comparison group and in 19.5% of patients of the main group (р <0.05). The effectiveness of the algorithm for toxic shock syndrome prognosis was 90.8%, sensitivity - 91.8%, specificity - 89.7%, accuracy - 94.5%. The effectiveness of the algorithm for acute kidney injury prognosis was 90.7%, sensitivity - 90.7%, specificity - 90.8%, accuracy - 95.1%. Conclusion. Offered prediction algorithms can help a physician to suspect a possibility of potentially dangerous and lethal complications development in patients with community-acquired pneumonia at the early stages of the disease. It allows to adjust the treatment, to simplify the estimate for transportation need, to detect the indications for patients admission, including the admission to intensive care unit, and improve the results of treatment.

About the authors

I M Borisov

Branch №12 1602 District Military Hospital, Znamensk, Russia

Email: skbo@mail.ru

T G Shapovalova

Saratov State Medical University, Saratov, Russia

References

  1. Казанцев В.А., Удальцов Б.Б. Пневмония. Руководство для врачей. - СПб.: СпецЛит, 2002. - 118 с.
  2. Раков А.Л., Мельниченко П.И., Синопальников А.И., Мосягин В.Д. Диагностика, лечение и профилактика внебольничной пневмонии у военнослужащих МО РФ. - М.: РМ-Вести, 2003. - 82 с.
  3. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ «Statistica». - М.: Медиа Сфера, 2006. - 312 с.
  4. Синопальников А.И., Зайцев А.А. Анализ состояния пульмонологической помощи в Вооружённых силах и пути её улучшения // Воен.-мед. ж. - 2008. - Т. 329, №8. - С. 31-40.
  5. Стандарты (протоколы) диагностики и лечения больных с неспецифическими заболеваниями лёгких: приказ МЗ РФ от 9.10.1998 г. №300. - М.: Гранть, 1999. - 40 с.
  6. Чучалин А.Г., Синопальников А.И., Страчунский Л.С. и др. Внебольничная пневмония у взрослых. Практические рекомендации по диагностике, лечению и профилактике. - М.: Издательский дом «М-Вести», 2006. - 76 с.
  7. Чучалин А.Г., Синопальников А.И., Страчунский Л.С. Пневмония. - М.: МИА, 2006. - 461 с.
  8. Bartlett J.G., Dowell S.F., Mandell L.A. Guidelines from the Infections Diseases Society of America. Practice guidelines for the management of community-acquired pneumonia in adults // Clin. Infect. Dis. - 2000. - Vol. 31. - P. 347-382.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

© 2012 Borisov I.M., Shapovalova T.G.

Creative Commons License

This work is licensed
under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-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».