The Value of Trabecular Bone Score in Patients with Rheumatic Diseases


Cite item

Full Text

Abstract

Background. Trabecular bone score obtained by lumbar spine Dual-energy X-ray Absorptiometry is a novel and insufficiently explored instrument of accessing trabecular bone quality. One of its promising applications is early diagnostics of osteoporosis (OP) before fragility fractures appear. Meanwhile most of systemic inflammatory rheumatic diseases affect bone tissue either directly and indirectly by glucocorticoids consumption. Both factors potentiate OP development and can influence the trabecular bone score. 

Aims — to evaluate the possibilities of trabecular bone score using in rheumatology. 

Materials and Methods. Data analysis of domestic and foreign scientific publications. 

Results and Discussion. Authors of analyzed publications note stable association of low trabecular bone score with vertebral fractures, its correlation with local inflammatory markers in lumbar spine and ankylosing spondylitis structural progression. In most studies trabecular bone score do not have association with systemic inflammatory activity and treatment. 

Conclusion. Trabecular bone score is effective in OP diagnostics in rheumatic patients, evaluation of local inflammatory activity in the lumbar spine and structural progression of ankylosing spondylitis.

About the authors

Konstantin I. Kolpakov

Research Institute of Clinical and Experimental Lymphology — Branch of the Institute of Cytology and Genetics, Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: elmad95@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6834-2651
Russian Federation, 10, Lavrentjev avenue, 630090, Novosibirsk

Maxim A. Korolev

Research Institute of Clinical and Experimental Lymphology — Branch of the Institute of Cytology and Genetics, Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Email: kormax@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-4890-0847
SPIN-code: 5494-7355

MD, PhD, Associate Professor

Russian Federation, 10, Lavrentjev avenue, 630090, Novosibirsk

Yuliya B. Ubshaeva

Research Institute of Clinical and Experimental Lymphology — Branch of the Institute of Cytology and Genetics, Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Email: leobina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6330-1044

MD, PhD

Russian Federation, 10, Lavrentjev avenue, 630090, Novosibirsk

References

  1. Мельниченко Г.А., Белая Ж.Е., Лесняк О.М., и др. Федеральные клинические рекомендации по диагностике, лечению и профилактике остеопороза // Проблемы эндокринологии. — 2017. — Т. 63. — № 6. — С. 392–426. [Mel’nichenko GA, Belaya ZhE, Rozhinskaya LYa, et al. Russian federal clinical guidelines on the diagnostics, treatment, and prevention of osteoporosis. Problems of Endocrinology. 2017;63(6):392–426. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.14341/probl2017636392-426
  2. Kanis JA, Johansson H, Harvey NC, McCloskey EV. A Brief History of FRAX. Arch Osteoporos. 2018;13(1):118–128. doi: https://doi.org/10.1007/s11657-018-0510-0
  3. Миронов С.П., Родионова С.С., Торгашин А.Н. Проект рекомендаций. Фармакотерапия для профилактики повторных переломов у больных остеопорозом после хирургического лечения патологического перелома проксимального отдела бедренной кости // Вестник травматологии и ортопедии им. Н.Н. Пирогова. — 2017. — Т. 24. — № 1. — С. 47–57. [Mironov SP, Rodionova SS, Torgashin AN. Draft Recommendations. Pharmacotherapy for the Prevention of Repeated Fractures in Patients with Osteoporosis after Surgical Treatment of Pathologic Proximal Femur Fracture. N.N. Priorov Journal of Traumatology and Orthopedics. 2017;24(1):47–57. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.17816/vto201724147-57
  4. Kanis JA, Johnell O, Oden A, et al. FRAX and the Assessment of Fracture Probability in Men and Women from the UK. Osteoporos Int. 2008;19(4):385–397. doi: https://doi.org/10.1007/s00198-007-0543-5
  5. Kanis JA, Harvey NC, Johansson H, et al. FRAX Update. J Clin Densitom. 2017;20(3):360–367. doi: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2017.06.022
  6. Compston J. FRAX — Where Are We Now? Maturitas. 2015;82(3):284–287. doi: https://doi.org/10.1016/j.maturitas.2015.07.024
  7. Kanis JA, Harvey NC, Cooper C, et al. A Systematic Review of Intervention Thresholds Based on FRAX: A Report Prepared for the National Osteoporosis Guideline Group and the International Osteoporosis Foundation. Arch Osteoporos. 2016;11(1):25–125. doi: https://doi.org/10.1007/s11657-016-0278-z
  8. Leslie WD, Johansson H, McCloskey EV, et al. Comparison of Methods for Improving Fracture Risk Assessment in Diabetes: The Manitoba BMD Registry. J Bone Miner Res. 2018;33(11):1923–1930. doi: https://doi.org/10.1002/jbmr.3538
  9. Грачева Т.В., Лесняк О.М. Трабекулярный костный индекс при сахарном диабете // Остеопороз и остеопатии. — 2016. — Т. 19. — № 2. — С. 42. [Gracheva TV, Lesnyak OM. Trabekulyarnyi kostnyi indeks pri sakharnom diabete. Osteoporos i osteopatii = Osteoporosis and Bone Diseases. 2016;19(2):42. (In Russ.)]
  10. Broy SB, Tanner SB. Official Positions for FRAX Clinical Regarding Rheumatoid Arthritis From Joint Official Positions Development Conference of the International Society for Clinical Densitometry and International Osteoporosis Foundation on FRAX. J Clin Densitom. 2011;14(3):184–189. doi: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2011.05.012
  11. Jain RK, Vokes T. Dual-energy X-ray Absorptiometry. J Clin Densitom. 2017;20(3):291–303. doi: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2017.06.014
  12. Kolta S, Briot K, Fechtenbaum J, et al. TBS Result Is Not Affected by Lumbar Spine Osteoarthritis. Osteoporos Int. 2014;25(6):1759–1764. doi: https://doi.org/10.1007/s00198-014-2685-6
  13. Muschitz C, Kocijan R, Haschka J, et al. TBS Reflects Trabecular Microarchitecture in Premenopausal Women and Men with Idiopathic Osteoporosis and Low-Traumatic Fractures. Bone. 2015;79:259–266. doi: https://doi.org/10.1016/j.bone.2015.06.007
  14. Robert JW, Roberts CC, Bencardino JT, et al. ACR Appropriateness Criteria of Osteoporosis and Bone Mineral Density. J Am Coll Radiol. 2017;14(5S):189–202. doi: https://doi.org/10.1016/j.jacr.2017.02.018
  15. Bonani M, Frey D, Graf N, Wuthrich RP. Effect of Denosumab on Trabecular Bone Score in De Novo Kidney Transplant Recipients. Nephrol Dial Transplant. 2019;34(10):1773–1780. doi: https://doi.org/10.1093/ndt/gfy411
  16. Saag KG, Agnusdei D, Hans D, et al. Trabecular Bone Score in Patients with Chronic Glucocorticoid Therapy-Induced Osteoporosis Treated with Alendronate or Teriparatide. Arthritis Rheumatol. 2016;68(9):2122–2128. doi: https://doi.org/10.1056/NEJMoa071408
  17. Shevroja E, Lamy O, Kohlmeier L, et al. Use of Trabecular Bone Score (TBS) as a Complementary Approach to Dual-energy X-ray Absorptiometry (DXA) for Fracture Risk Assessment in Clinical Practice. J Clin Densitom. 2017;20(3):334–345. doi: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2017.06.019
  18. Miller PD, Siris ES, Barrett-Connor E, et al. Prediction of Fracture Risk in Postmenopausal White Women with Peripheral Bone Densitometry: Evidence From the National Osteoporosis Risk Assessment. J Bone Miner Res. 2002;17(12):2222–2230. doi: https://doi.org/10.1359/jbmr.2002.17.12.2222
  19. Pasco JA, Seeman E, Henry MJ, et al. The Population Burden of Fractures Originates in Women with Osteopenia, Not Osteoporosis. Osteoporos Int. 2006;17(9):1404–1409. doi: https://doi.org/10.1007/s00198-006-0135-9
  20. Silva BC, Broy SB, Boutroy S, et al. Fracture Risk Prediction by Non-BMD DXA Measures: The 2015 ISCD Official Positions Part 2: Trabecular Bone Score. J Clin Densitom. 2015;18(3):309–330. doi: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2015.06.008
  21. Orstavik RE, Haugeberg G, Mowinckel P. Vertebral Deformities in Rheumatoid Arthritis: A Comparison with Population-Based Controls. Arch Intern Med. 2004;164(4):420–425. doi: https://doi.org/10.1001/archinte.164.4.420
  22. Bultink IEM, Lems WF. Lupus and fractures. Curr Opin Rheumatol. 2016;28(4):426–432. doi: https://doi.org/10.1097/BOR.0000000000000290
  23. Siris ES, Chen Y, Abbott TA, et al. Bone Mineral Density Thresholds for Pharmacological Intervention to Prevent Fractures. Arch Intern Med. 2004;164(10):1108–1112. doi: https://doi.org/10.1001/archinte.164.10.1108
  24. Krohn K, Schwartz EN, Chung Y, Lewiecki EM. Dual-Energy X-Ray Absorptiometry Monitoring with Trabecular Bone Score: 2019 ISCD Official Positions. J Clin Densitom. 2019;22(4):501–505. doi: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2019.07.006
  25. McCloskey EV, Oden A, Harvey NC, et al. A Meta-Analysis of Trabecular Bone Score in Fracture Risk Prediction and Its Relationship to FRAX. J Bone Miner Res. 2016;31(5):940–948. doi: https://doi.org/10.1002/jbmr.2734
  26. Martineau P, Leslie WD. Trabecular Bone Score (TBS): Method and Applications. Bone. 2017;104:66–72. doi: https://doi.org/10.1016/j.bone.2017.01.035
  27. Поворознюк В.В., Дзерович Н.И. Качество трабекулярной костной ткани у женщин в зависимости от длительности постменопаузального периода // Боль. Суставы. Позвоночник. — 2012. — № 2. — С. 86–88. [Povoroznyuk VV, Dzerovich NI. Kachestvo trabekulyarnoi kostnoi tkani u zhenshchin v zavisimosti ot dlitel’nosti postmenopauzal’nogo perioda. Pain. Joints. Spine. 2012;(2):86–88. (In Russ.)]
  28. Поворознюк В.В., Дель Рио Л., Ди Грегорио С., и др. Отличается ли показатель качества трабекулярной костной ткани у практически здоровых мужчин и женщин европеоидной расы? Создание нормативной базы данных показателя качества трабекулярной костной ткани (TBS) для мужчин // Боль. Суставы. Позвоночник. — 2014. — № 3. — С. 20–23. [Povoroznyuk VV, Del Rio L, Di Gregorio S, et al. Is TBS different in healthy european caucasian men and women? Creation of normative spine TBS data for men. Pain. Joints. Spine. 2014;(3):20–23. (In Russ.)]
  29. Поворознюк В.В., Мусиенко А.С., Дзерович Н.И. Минеральная плотность и качество костной ткани, 10-летний риск остеопоретических переломов у украинских мужчин различного возраста // Боль. Суставы. Позвоночник. — 2013. — № 3. — С. 52–55. [Povoroznyuk VV, Musienko AS, Dzerovich NI. Mineral’naya plotnost’ i kachestvo kostnoi tkani, 10-letnii risk osteoporeticheskikh perelomov u ukrainskikh muzhchin razlichnogo vozrasta. Pain. Joints. Spine. 2013;(3):52–55. (In Russ.)]
  30. Баранова И.А., Ершова О.Б., Анаев Э.Х., и др. Анализ оказания консультативной медицинской помощи пациентам с глюкокортикоидным остеопорозом или риском его развития по данным анкетирования пациентов (исследование ГЛЮКОСТ) // Терапевтический архив. — 2015. — Т. 87. — № 5. — С. 58–64. [Baranova IA, Ershova OB, Anaev EKh, et al. Analysis of the state-of-the-art of consulting medical care to patients with glucocorticoid-induced osteoporosis or its risk according to the data of a questionnaire survey (GLUCOST study). Terapevticheskiy arkhiv = Therapeutic archive. 2015;87(5):58–64. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.17116/terarkh201587558-64
  31. Choi YJ, Chung Y, Suh C, et al. Trabecular Bone Score as a Supplementary Tool for the Discrimination of Osteoporotic Fractures in Postmenopausal Women with Rheumatoid Arthritis. Medicine (Baltimore). 2017;96(45):e8861. doi: https://doi.org/10.1097/MD.0000000000008661
  32. Jung J, Han SH, Hong YS, et al. Inflammation on Spinal Magnetic Resonance Imaging Is Associated with Poor Bone Quality in Patients with Ankylosing Spondylitis. Mod Rheumatol. 2019;29(5):829–835. doi: https://doi.org/10.1080/14397595.2018.1510877
  33. Kang KY, Goo HY, Park S, Hong YS. Trabecular Bone Score as an Assessment Tool to Identify the Risk of Osteoporosis in Axial Spondyloarthritis: A Case-Control Study. Rheumatology (Oxford). 2018;57(3):462–469. doi: https://doi.org/10.1093/rheumatology/kex377
  34. Boussoualim K, Amouzougan A, Pallot-Prades B, et al. Evaluation of Bone Quality with Trabecular Bone Score in Active Spondyloarthritis. Joint Bone Spine. 2018;85(6):727–731. doi: https://doi.org/10.1016/j.jbspin.2018.02.006
  35. Lai E, Huang W, Chen H, et al. Degraded Microarchitecture by Low Trabecular Bone Score Is Associated with Prevalent Vertebral Fractures in Patients with Systemic Lupus Erythematosus. Arch Osteoporos. 2020;15(1):54. doi: https://doi.org/10.1007/s11657-020-00726-3
  36. Breban S, Briot K, Kolta S, et al. Identification of Rheumatoid Arthritis Patients with Vertebral Fractures Using Bone Mineral Density and Trabecular Bone Score. J Clin Densitom. 2012;15(3):260–266. doi: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2012.01.007
  37. Kang KY, Ju JH, Park S, Hong YS. Longitudinal Association Between Trabecular Bone Loss and Disease Activity in Axial Spondyloarthritis: A 4-year Prospective Study. J Rheumatol. 2020;47(9):1330–1337. doi: https://doi.org/10.3899/jrheum.190749
  38. Kang KY, Chung MK, Kim HN, et al. Severity of Sacroiliitis and Erythrocyte Sedimentation Rate Are Associated with a Low Trabecular Bone Score in Young Male Patients with Ankylosing Spondylitis. J Rheumatol. 2018;45(3):349–356. doi: https://doi.org/10.3899/jrheum.170079
  39. Koumakis E, Avouac J, Winzenrieth R, et al. Trabecular Bone Score in Female Patients with Systemic Sclerosis: Comparison with Rheumatoid Arthritis and Influence of Glucocorticoid Exposure. J Rheumatol. 2015;42(2):228–235. doi: https://doi.org/10.3899/jrheum.140752
  40. Caparbo VF, Furlam P, Saad CGS, et al. Assessing Bone Impairment in Ankylosing Spondylitis (AS) Using the Trabecular Bone Score (TBS) and High-Resolution Peripheral Quantitative Computed Tomography (HR-pQCT). Bone. 2019;122:8–13. doi: https://doi.org/10.1016/j.bone.2019.01.024
  41. Kim D, Cho S, Kim JY, et al. Association Between Trabecular Bone Score and Risk Factors for Fractures in Korean Female Patients with Rheumatoid Arthritis. Mod Rheumatol. 2016;26(4):540–545. doi: https://doi.org/10.3109/14397595.2015.1101212
  42. Kim J, Chung MK, Lee J, et al. Low Bone Mineral Density of Vertebral Lateral Projections Can Predict Spinal Radiographic Damage in Patients with Ankylosing Spondylitis. Clin Rheumatol. 2019;38(12):3567–3574. doi: https://doi.org/10.1007/s10067-019-04743-7
  43. Ruaro B, Casabella A, Paolino S, et al. Dickkopf-1 (Dkk-1) Serum Levels in Systemic Sclerosis and Rheumatoid Arthritis Patients: Correlation with the Trabecular Bone Score (TBS). Clin Rheumatol. 2018;37(11):3057–3062. doi: https://doi.org/10.1007/s10067-018-4322-9
  44. Ruaro B, Casabella A, Paolino S, et al. Correlation Between Bone Quality and Microvascular Damage in Systemic Sclerosis Patients. Rheumatology (Oxford). 2018;57(9):1548–1554. doi: https://doi.org/10.1093/rheumatology/key130
  45. Wildberger L, Boyadzhieva V, Hans D, et al. Impact of Lumbar Syndesmophyte on Bone Health as Assessed by Bone Density (BMD) and Bone Texture (TBS) in Men with Axial Spondyloarthritis. Joint Bone Spine. 2017;84(4):463–466. doi: https://doi.org/10.1016/j.jbspin.2016.05.015
  46. Kang KY, Jung J, Lee SK, et al. Trabecular Bone Score Value Is Associated with New Bone Formation Independently of Fat Metaplasia on Spinal Magnetic Resonance Imaging in Patients with Ankylosing Spondylitis. Scand J Rheumatol. 2020;49(4):292–300. doi: https://doi.org/10.1080/03009742.2019.1704053
  47. Killinger Z, Gajdarova L, Kuzma M, et al. Biologic Treatment in Comparison to Methotrexate Has Positive Effect on Trabecular Bone Score in Rheumatoid Arthritis Patients: 1-year Follow-Up. Acta Clin Belg. 2019;74(2):121–125. doi: https://doi.org/10.1080/17843286.2018.1512189
  48. Shimizu T, Choi HJ, Heilmeier U, et al. Assessment of 3-month Changes in Bone Microstructure under anti-TNFα Therapy in Patients with Rheumatoid Arthritis Using High-Resolution Peripheral Quantitative Computed Tomography (HR-pQCT). Arthritis Res Ther. 2017;19(1):222. doi: https://doi.org/10.1186/s13075-017-1430-x
  49. Toussirot É, Mourot L, Dehecq B, et al. Paradoxical Elevation of Serum TRACP5b Levels Despite Increase in Lumbar Spine Bone Mineral Density During anti-TNFα Therapy in Patients with Inflammatory Rheumatic Disease: A 2-year Prospective Assessment of Bone Mass, Bone Metabolism, and the Trabecular Bone Score. Eur J Rheumatol. 2017;4(3):189–193. doi: https://doi.org/10.5152/eurjrheum.2017.17006
  50. Che H, Breuil V, Cortet B, et al. Vertebral Fractures Cascade: Potential Causes and Risk Factors. Osteoporos Int. 2019;30(3):555–563. doi: https://doi.org/10.1007/s00198-018-4793-1
  51. Mundy GR. Osteoporosis and Inflammation. Nutr Rev. 2007;65(12):147–151. doi: https://doi.org/10.1111/j.1753-4887.2007.tb00353.x
  52. Hardy RS, Zhou H, Seibel MJ, Cooper MS. Glucocorticoids and Bone: Consequences of Endogenous and Exogenous Excess and Replacement Therapy. Endocr Rev. 2018;39(5):519–548. doi: https://doi.org/10.1210/er.2018-00097
  53. Hoff M, Bøyesen P, Haugeberg G, et al. High Disease Activity Is a Predictor of Cortical Hand Bone Loss in Post-Menopausal Patients with Established Rheumatoid Arthritis: A 5-year Multicentre Longitudinal Study. Rheumatology (Oxford). 2010;49(9):1676–1682. doi: https://doi.org/10.1093/rheumatology/keq125
  54. Buckley L, Guyatt G, Fink HA, et al. American College of Rheumatology Guideline for the Prevention and Treatment of Glucocorticoid-Induced Osteoporosis. Arthritis Care Res (Hoboken). 2017;69(8):1095–1110. doi: https://doi.org/10.1002/art.40137
  55. Zochling J. Measures of symptoms and disease status in ankylosing spondylitis: Ankylosing Spondylitis Disease Activity Score (ASDAS), Ankylosing Spondylitis Quality of Life Scale (ASQoL), Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index (BASDAI), Bath Ankylosing Spondylitis Functional Index (BASFI), Bath Ankylosing Spondylitis Global Score (BAS-G), Bath Ankylosing Spondylitis Metrology Index (BASMI), Dougados Functional Index (DFI), and Health Assessment Questionnaire for the Spondylarthropathies (HAQ-S). Arthritis Care Res (Hoboken). 2011;63(Suppl 11):S47–S58. doi: https://doi.org/10.1002/acr.20575
  56. Chen C, Chen H, Liao H, et al. The Clinical Usefulness of ESR, CRP, and Disease Duration in Ankylosing Spondylitis: The Product of These Acute-Phase Reactants and Disease Duration Is Associated with Patient’s Poor Physical Mobility. Rheumatol Int. 2015;35(7):1263–1267. doi: https://doi.org/10.1007/s00296-015-3214-4
  57. Dufour R, Winzenrieth R, Heraud A, et al. Generation and Validation of a Normative, Age-Specific Reference Curve for Lumbar Spine Trabecular Bone Score (TBS) in French Women. Osteoporos Int. 2013;24(11):2837–2846. doi: https://doi.org/10.1007/s00198-013-2384-8
  58. Maksymowych WP, Morency N, Conner-Spady B, Lambert RG. Suppression of Inflammation and Effects on New Bone Formation in Ankylosing Spondylitis: Evidence for a Window of Opportunity in Disease Modification. Ann Rheum Dis. 2013;72(1):23–28. doi: https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2011-200859
  59. Heijde D, Machado P, Braun J, et al. MRI Inflammation at the Vertebral Unit Only Marginally Predicts New Syndesmophyte Formation: A Multilevel Analysis in Patients with Ankylosing Spondylitis. Ann Rheum Dis. 2012;71(3):369–373. doi: https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2011-200208
  60. Maksymowych WP, Chiowchanwisawakit P, Clare T, et al. Inflammatory Lesions of the Spine on Magnetic Resonance Imaging Predict the Development of New Syndesmophytes in Ankylosing Spondylitis Evidence of a Relationship Between Inflammation and New Bone Formation. Arthritis Rheum. 2009;60(1):93–102. doi: https://doi.org/10.1002/art.24132
  61. Baraliakos X, Heldmann F, Callhoff J, et al. Which Spinal Lesions Are Associated with New Bone Formation in Patients with Ankylosing Spondylitis Treated with anti-TNF Agents? A Long-Term Observational Study Using MRI and Conventional Radiography. Ann Rheum Dis. 2014;73(10):1819–1825. doi: https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2013-203425
  62. Гребенникова Т.А., Белая Ж.Е., Мельниченко Г.А. Возможности применения терипаратида для лечения тяжелого остеопороза вследствие сахарного диабета на примере клинического случая. — Сахарный Диабет — Пандемия XXI (сборник тезисов). — М.: УП ПРИНТ; 2018. — С. 454. [Grebennikova TA, Belaya ZhE, Mel’nichenko GA. Vozmozhnosti primeneniya teriparatida dlya lecheniya tyazhelogo osteoporoza vsledstvie sakharnogo diabeta na primere klinicheskogo sluchaya. In: Diabetes mellitus — XXIth century pandemia (Conference Proceedings). Moscow: UP PRINT; 2018. Р. 454. (In Russ.)]

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Dual-energy X-ray absorptiometry, anteroposterior projection of the lumbar spine. Differences in TBS in two different patients with nearly identical BMD

Download (329KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2021 "Paediatrician" Publishers LLC

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».