Мочалова М.Н., Пономарева Ю.Н., Мудров В.А., Казанцева Е.В., Ахметова Е.С., Прокопьев М.В.
Заявка № 2014145049/14
Решение о выдаче патента РФ от 03.07.2015 г.
Изобретение относится к медицине, а именно к акушерству, и может быть использовано для прогнозирования клинического несоответствия при родах крупным плодом. Накануне родов определяют срок беременности. С помощью ультразвукового исследования определяют лобно-затылочный размер головки плода, большой поперечный размер головки плода, угол разгибания головки между позвоночником и затылочной костью плода, прямые и поперечные размеры плоскостей малого таза. Рассчитывают коэффициент плодово-тазовой диспропорции N по формуле, где: ЛЗР - лобно-затылочный размер головки плода, БПР - большой поперечный размер головки, УРГ - угол разгибания головки между позвоночником и затылочной костью плода, СГ - срок беременности, FDEr - прямой размер плоскости входа, TDEr - поперечный размер плоскости входа, FDWP - прямой размер широкой части, TDWP - поперечный размер широкой части, FDNP - прямой размер узкой части, TDNP - поперечный размер узкой части, FDEx - прямой размер плоскости выхода, TDEx - поперечный размер плоскости выхода малого таза. При коэффициенте плодово-тазовой диспропорции N, равном 1,0 и более, прогнозируют клиническое несоответствие. Способ позволяет повысить точность прогнозирования клинического несоответствия при родах крупным плодом за счет учета срока гестации, а также за счет использования значимых ультразвуковых признаков указанной патологии.
|
Cайт ФГБОУ ВО ЧГМА Минздрава России использует файлы «cookie» - небольшие текстовые файлы, размещаемые на вашем компьютере, а также сервис веб-аналитики Яндекс.Метрика, использующий технологию «cookie», с целью анализа пользовательской активности и обеспечения удобного персонализированного доступа к размещаемой на сайте информации.
Собранная при помощи «cookie» информация не используется для идентификации конечного пользователя, при этом направлена на улучшение работы сайта.
Оставаясь на сайте вы подтверждает свое ознакомление и предоставляет согласие на использование файлов «cookie» и сервиса веб-аналитики Яндекс.Метрика, обработку своих персональных данных, в том числе IP-адрес компьютера, дата и время посещения, тип браузера, тип операционной системы, тип и модель мобильного устройства.