Scientific Repository of I.Horbachevsky Ternopil National Medical University
    • українська
    • English
  • English 
    • українська
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace Home
  • Архів спеціалізованих вчених рад
  • Разові спеціалізовані вчені ради
  • View Item
  •   DSpace Home
  • Архів спеціалізованих вчених рад
  • Разові спеціалізовані вчені ради
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Оптимізація прогнозування наслідків гострого інфаркту міокарда шляхом визначення лейкоцитарних і тромбоцитарних показників та відношення фактору фон Віллебранда до ADAMTS13

Thumbnail
View/Open
Дисертація (4.615Mb)
Date
2021
Author
Жегестовська, Діана Володимирівна
Metadata
Show full item record
Abstract
Дисертаційна робота присвячена вивченню прогностичної цінності лейкоцитарних та тромбоцитарних показників загального аналізу крові (ЗАК), їх співвідношень, а також рівнів фактору фон Віллебранда (vWF) та металопротеїнази ADAMTS13 (a disintegrin and metalloproteinase with a thrombospondin type 1 motif, member 13) стосовно перебігу гострого інфаркту міокарда (ІМ) на госпітальному етапі лікування та після виписки з стаціонару. На основі отриманих результатів обрано провідні параметри, що прогнозують розвиток ускладнень під час перебування в стаціонарі, а також сформовано групи ризику ймовірності розвитку несприятливих серцево-судинних подій (НССП) у віддаленій перспективі. Встановлено значимі клініко-інструментальні маркери перебігу ІМ на підставі загальноприйнятих методів статистичної обробки даних, а також із використанням ROC аналізу. Встановлено звʼязок між тяжкістю ураження коронарного русла за результатами ангіографії відповідно до шкали Gensini та рівнями vWF, vWF/ADAMTS13. Доповнено існуючі знання про відмінності між гістологічним та клінічним віком коронарних тромбів, а також роль їх морфологічних характеристик у прогнозуванні подальшого перебігу ІМ. Виявлено основні маркери перебігу ІМ на госпітальному етапі лікування, а саме відношення лейкоцитарних та тромбоцитарних параметрів PLR та NLR, що у комбінації з шкалою ризику GRACE суттєво покращували точність прогнозу ускладнень ІМ в стаціонарі. Вперше застосовано метод машинного навчання за допомогою якого побудовано дерево класифікації та регресії із використанням параметрів загального аналізу крові та показників vWF і ADAMTS13 з метою прогнозування ймовірних ускладнень перебігу ІМ. Відповідно до цього сформовано групи ризику розвитку НССП після виписки з стаціонару.
URI
https://repository.tdmu.edu.ua//handle/123456789/17466
Collections
  • Разові спеціалізовані вчені ради [178]

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV
 

 

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

LoginRegister

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV