16.05.2025; Миколаїв, Україна: IX Міжнародна наукова конференція «Здобутки та досягнення прикладних та фундаментальних наук XXI століття»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

ВПЛИВ КОМОРБІДНОЇ ПАТОЛОГІЇ НА ПЕРЕБІГ І ПРОГНОЗ ОСНОВНОГО ЗАХВОРЮВАННЯ В УМОВАХ ВІДДІЛЕННЯ АНЕСТЕЗІОЛОГІЇ З ЛІЖКАМИ ІНТЕНСИВНОЇ ТЕРАПІЇ

  • Олексій Борейко
DOI: https://doi.org/10.62731/mcnd-16.05.2025.012
PDF

Опубліковано 16.05.2025

Як цитувати

Борейко, О. (2025). ВПЛИВ КОМОРБІДНОЇ ПАТОЛОГІЇ НА ПЕРЕБІГ І ПРОГНОЗ ОСНОВНОГО ЗАХВОРЮВАННЯ В УМОВАХ ВІДДІЛЕННЯ АНЕСТЕЗІОЛОГІЇ З ЛІЖКАМИ ІНТЕНСИВНОЇ ТЕРАПІЇ. Матеріали конференцій МЦНД, (16.05.2025; Миколаїв, Україна), 449–453. https://doi.org/10.62731/mcnd-16.05.2025.012

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Авторське право (c) 2025 Олексій Борейко

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

Досліджено вплив коморбідної патології на перебіг і прогноз основного захворювання у пацієнтів відділення анестезіології з ліжками інтенсивної терапії. Встановлено, що наявність супутніх захворювань ускладнює діагностику, лікування, підвищує летальність і тривалість госпіталізації. Виявлено зростання частоти поліорганної недостатності, зокрема у пацієнтів із серцево-судинними захворюваннями та цукровим діабетом.

PDF

Посилання

  1. 1. Коваленко ВМ, Борткевич ОП. Коморбідність: визначення, можливі напрямки діагностики та лікування. Український ревматологічний журнал. 2019;3(77):33-44.
  2. 2. Марков ЮІ. Поширеність і проблеми коморбідних (поліморбідних) станів в анестезіології: огляд літератури. Медицина невідкладних станів. 2019;8(103):25-30. DOI: 10.22141/2224-0586.8.103.2019.192367.
  3. 3. Hyun S, Newton C. Comorbidity Analysis on ICU Big Data. International Journal of Advanced Culture Technology. 2019;7(2):13–18. https://doi.org/10.17703/IJACT.2019.7.2.13
  4. 4. Akinosoglou K, Schinas G, Panagiota Almyroudi M, Gogos Ch, Dimopoulos G. The impact of age on intensive care. Ageing Research Reviews. 2023;84:101832, ISSN 1568-1637. https://doi.org/10.1016/j.arr.2022.101832
  5. 5. Rawson, Jarrod Leigh; Fagan, Fionnuala Mary; Burrough, Georgin Claire; Tang, Helen Michelle; Cuncannon, Moire Alys; Ellem, Katrina Louise; Enjeti, Anoop Kumar∗. Intensive care unit outcomes in patients with hematological malignancy. Blood Science 2(1):p 33-37, January 2020. | DOI: 10.1097/BS9.0000000000000038
  6. 6. Aronsson Dannewitz A, Svennblad B, Michaëlsson K. et al. Optimized diagnosis-based comorbidity measures for all-cause mortality prediction in a national population-based ICU population. Crit Care.2022;26:306. https://doi.org/10.1186/s13054-022-04172-0
  7. 7. Charlson ME, Carrozzino D, Guidi J, Patierno C. Charlson Comorbidity Index: A Critical Review of Clinimetric Properties. Psych other Psychosom. 2022;91:8–35. https://doi.org/10.1159/000521288
  8. 8. Josе Castela Forte, Iwan CC vander Horst. Comorbidities and medical history essential formortality prediction in critically ill patients. The Lancet Digital Health. 2019 June;1(2):e48 - e49.
  9. 9. Stewart, J., Bradley, J., Smith, S. et al. Do critical illness survivors with multimorbidity need a different model of care? Crit Care 27, 485 (2023). https://doi.org/10.1186/s13054-023-04770-6