Авторы:
Скобова Юлия Владимировна,
Аксенова Татьяна Александровна,
Горбунов Владимир Владимирович,
Myдров Виктор Андреевич
Реферат:
Программа предназначена для прогнозирования высокого риска артериальной гипертензии у пациентов с анкилозирующим спондилитом. Набор действий создается в специальном режиме работы пользовательского окна, в котором пользователь получает доступ к вводу данных о наличии отягощенной наследственности по артериальной гипертензии (не отягощена / отягощена); носительстве полиморфизма генов: AGT - гена, кодирующего белок ангиотензиноген (выявление мутации Т704С); АСЕ - гена, кодирующего ангиотензинпревращающий фермент (выявление мутации Alu Ins/Del); активности анкилозирующего спондилита (низкая / умеренная / высокая / очень высокая); содержании в плазме венозной крови натощак С-реактивного белка (мг/мл) и холестерина (ммоль/л). Вывод результата также осуществляется в проекции пользовательского окна: при высоком риске артериальной гипертензии появляется соответствующее сообщение. Программа носит прикладной характер, обеспечивает возможность прогнозирования высокого риска артериальной гипертензии у пациентов с анкилозирующим спондилитом, что позволяет оптимизировать алгоритм профилактики, лечения и ведения данных пациентов.
Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК;
ОС: все операционные системы линейки Windows.
Язык программирования: Object Pascal (Borland Delphi)
Объем программы для ЭВМ: 412 КБ
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.