СБОРНИК
НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ

ISSN: 2307-6879
English | Русский

Последний выпуск
№1-2(97) Январь - Июнь 2020

К ВОПРОСУ О ФОРМИРОВАНИИ ПРОГНОЗНОЙ МОДЕЛИ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ И ЛЕЧЕНИИ БЕСПЛОДИЯ

Выпуск № 1-2 (97) Январь - Июнь 2020
Авторы:

Востриков Вячеслав Валерьевич,
Белов Виктор Матвеевич,
Пивкин Евгений Николаевич
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/2307-6879-2020-1-2-77-88
Аннотация

Авторами рассмотрены существующие модели прогнозирования при диагностике и лечении бесплодия, их преимущества и недостатки. Выполнена постановка задачи на разработку модели прогнозирования для оптимизации диагностики и лечения бесплодия. В качестве ключевого элемента прогнозной модели бесплодия предложен показатель репродуктивной готовности (ПРГ) в цифровом или мультичастотном виде, характеризующий прогноз наступления беременности. ПРГ определяется как произведение коэффициента репродуктивной активности на показатель репродуктивного здоровья. В работе даны практические рекомендации по использованию ПРГ, построена блок-схема применения ПРГ в прогнозной деятельности врача. В настоящее время прогнозная модель ПРГ проходит клинические испытания.


Ключевые слова: бесплодие, репродуктивное здоровье, модель прогнозирования, показатель репродуктивной готовности

Список литературы

1. Adamson G.D., Pasta D.J. Endometriosis fertility index: the new, validated endometriosis staging system // Fertility and Sterility. – 2010. – Vol. 94, iss. 5. – P. 1609–1615. – DOI: 10.1016/j.fertnstert.2009.09.035. 2. Evaluating prediction models in reproductive medicine / S.F. Coppus, F. van der Veen, B.C. Opmeer, B.W. Mol, P.M. Bossuyt // Human Reproduction. – 2009. – Vol. 24 (8). – P. 1774–1778. – DOI: 10.1093/humrep/dep109. 3. External validation of a prediction model for an ongoing pregnancy after in-trauterine insemination / I.M. Custers, P. Steures, J.W. Van der Steeg, T.J. van Des-sel, R.E. Bernardus, P. Bourdrez, C.A. Koks, W.J. Riedijk, J.M. Burggraaff, F. van der Veen, B.W. Mol // Fertility and Sterility. – 2007. – Vol. 88. – P. 425–431. 4. Cost-effectiveness of ‘immediate IVF’ versus ‘delayed IVF’: a prospective study / M.J.C. Eijkemans, F.A.M. Kersten, A.M.E. Lintsen, C.C. Hunault, C.A.M. Bouwmans, L.H. Roijen, J.D.F. Habbema, D.D.M. Braat // Human Repro-duction. – 2017. – Vol. 32 (5). – P. 999–1008. – DOI: 10.1093/humrep/dex018. 5. Two new prediction rules for spontaneous pregnancy leading to live birth among subfertile couples, based on the synthesis of three previous models / C.C. Hunault, J.D. Habbema, M.J. Eijkemans, J.A. Collins, J.L. Evers, E.R. te Velde // Human Reproduction. – 2004. – Vol. 19. – P. 2019–2026. 6. Perinatal outcomes after stimulated versus natural cycle IVF: a systematic review and meta-analysis / M.S. Kamath, R. Kirubakaran, M. Mascarenhas, S.K. Sunkara // Reproductive BioMedicine Online. – 2018. – Vol. 36 (1). – P. 94–101. – DOI: 10.1016/j.rbmo. 7. Predicting the cumulative chance of live birth over multiple complete cycles of in vitro fertilization: an external validation study / J.A. Leijdekkers, M.J.C. Eijkemans, T.C. van Tilborg, S.C. Oudshoorn, D.J. McLernon, S. Bhat-tacharya, B.W.J. Mol, F.J.M. Broekmans, H.L. Torrance // Human Reproduction. – 2018. – Vol. 33, iss. 9. – P. 1684–1695. – DOI: 10.1093/humrep/dey263. 8. Prediction models in reproductive medicine: a critical appraisal / E. Leushuis, J.W. van der Steeg, P. Steures, P.M. Bossuyt, M.J. Eijkemans, F. van der Veen, B.W. Mol, P.G. Hompes // Human Reproduction. – 2009. – Vol. 15 (5). – P. 537–552. – DOI: 10.1093/humupd/dmp013. 9. Predicting the chances of a live birth after one or more complete cycles of in vitro fertilisation: population based study of linked cycle data from 113 873 women / D.J. McLernon, E.W. Steyerberg, E.R. Te Velde, A.J. Lee, S. Bhattacharya // BMJ. – 2016. – Vol. 355. – Art. 5735. – DOI: 10.1136/bmj.i5735. 10. Reilly B.M., Evans A.T. Translating clinical research into clinical practice: impact of using prediction rules to make decisions // Annals of Internal Medicine. – 2006. – Vol. 144. – P. 201–209. 11. Templeton A., Моррис J.K., Parslow W. Factors that affect outcome of in-vitro fertilisation treatment // The Lancet. – 1996. – Vol. 348 (9039). – P. 1402–1406. – DOI: 10.1016/S0140-6736(96)05291-9. 12. Do clinical prediction models improve concordance of treatment decisions in reproductive medicine? / J.W. van der Steeg, P. Steures, M.J. Eijkemans, J.D. Habbema, P.M. Bossuyt, P.G. Hompes, F. van der Veen, B.W. Mol // BJOG: An International Journal of Obstetrics & Gynaecology. – 2006. – Vol. 113. – P. 825–831. 13. Individualized decision-making in IVF: calculating the chances of pregnan-cy / L. van Loendersloot, M. van Wely, S. Repping, P.M. Bossuyt, F. van der Veen // Human Reproduction. – 2013. – Vol. 28 (11). – P. 2972–2980. – DOI: 10.1093/humrep/det315.

Для цитирования:

Востриков В.В., Белов В.М., Пивкин Е.Н. Модель хаотической маскировки сооб-щений с использованием ортогональных функций // Сборник научных трудов НГТУ. – 2020 – № 1–2 (97). – С. 77–88. – DOI: 10.17212/2307-6879-2020-1-2-77-88.

For citation:

Vostrikov V.V., Belov V.M., Pivkin E.N. Model' khaoticheskoi maskirovki soobshchenii s ispol'zovaniem ortogonal'nykh funktsii [On the issue of forming a predictive model for the diagnosis and treatment of infertility]. Sbornik nauchnykh trudov Novosibirskogo gosu-darstvennogo tekhnicheskogo universiteta = Transaction of scientific papers of the Novosibirsk state technical university, 2020, no. 1–2 (97), pp. 77–88. DOI: 10.17212/2307-6879-2020-1-2-77-88.

Просмотров: 118