Введение

Артериальная гипертензия (АГ), которой страдает более 40% населения РФ [1], остается основной модифицируемой причиной сердечно-сосудистой и общей смертности. Одной из причин недостаточного контроля артериального давления (АД), все еще малоизученной, является влияние сезонных, метео- и геомагнитных факторов.

Эпидемиологические исследования подтверждают, что сердечно-сосудистая заболеваемость и смертность носят сезонный характер с пиком зимой и минимумом летом. Рост смертности от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) зимой фиксируется во многих странах мира, включая Россию. Выявлены статистически значимые сезонные пики зимой уровня АД, частоты сердечных сокращений (ЧСС), холестерина, глюкозы, массы тела [2]. В исследовании PAMELA (1998) [3] было показано, что не только офисные, но и амбулаторные уровни АД подвержены сезонным колебаниям. Аналогичные результаты получены при анализе данных при самоконтроле уровня АД в домашних условиях [4]. В настоящее время опубликованы только единичные исследования, посвященные сезонной вариабельности АД в различных регионах РФ и ее прогностическому значению [5, 6]. Помимо сезонной динамики заболеваемости и смертности от ССЗ эпидемиологи также рассматривают влияние и других метеорологических факторов. Наиболее спорным на сегодняшний день можно считать воздействие солнечной/геомагнитной активности [7—9]. Доказательная база влияния геомагнитной обстановки на сердечно-сосудистую систему, в том числе на АД и ЧСС, значительно меньше, чем влияния температуры воздуха или сезонности. Одной из причин недоверия к имеющимся данным является недостаточная воспроизводимость гелиобиологического эффекта со значительной вариабельностью его амплитуды, временного лага и даже знака эффекта [10], во многом объяснимая сложностью сбора данных. Для оценки влияния сезонных и геомагнитных факторов на состояние сердечно-сосудистой системы большой интерес представляет анализ документированных колебаний АД и ЧСС в течение длительного периода. Преимущество исследований, базирующихся на измерении офисного АД — возможность обеспечения значительной статистической мощности, что важно для оценки сезонной динамики. Однако ангиоспастические реакции с развитием быстрых подъемов АД в ответ на резкие изменения геомагнитной обстановки практически невозможно зафиксировать при измерении офисного АД. Как альтернатива рассматривается самостоятельное многодневное многократное измерение АД и пульса с ведением дневника (метод самоконтроля АД—СКАД). Это метод позволяет регистрировать показатели систолического артериального давления (САД), диастолического артериального давления (ДАД), а также частоту пульса в утренние и вечерни часы на протяжении длительного времени с возможностью соотнести эти показатели не только с сезоном, но и с метео- и геомагнитными факторами. Метод отличается простотой, дешевизной и доступностью, однако имеет и ряд недостатков. Прежде всего это возможность ошибки при измерении и неточности при заполнении дневника. Амбулаторное мониторирование АД (СМАД) дает более объективную информацию и позволяет оценить полный 24-часовой профиль. Серьезным ограничением таких исследований является их относительная сложность и, как и при измерении офисного АД, одномоментный характер исследования [11]. Перспективным представляется использование методики «Дистанционный мониторинг и контроль артериального давления и частоты пульса» (ДМиКАДиЧП), в настоящее время активно внедряемой в регионах РФ. В ходе длительного наблюдения в таком исследовании могут быть проанализированы данные о динамике АД и ЧСС, полученные посредством автоматизированного многосуточного домашнего мониторирования этих показателей валидированными тонометрами с автоматической передачей объективных данных. Такой метод объединяет плюсы методик СКАД и СМАД и позволяет преодолеть их ограничения.

Целью исследования стала оценка влияния сезонов года и геомагнитной активности (магнитных бурь) на АД и ЧСС у больных АГ с использованием методики ДМиКАДиЧП в различных регионах РФ.

Материал и методы

В основу нашего исследования лег анализ базы данных многоцентрового проспективного, интервенционного, рандомизированного сравнительного исследования «Оценка клинико-экономической эффективности дистанционного наблюдения больных артериальной гипертензией», проведенного в рамках реализации стратегической инициативы социально-экономического развития России «Персональные медицинские помощники», с использованием информационной системы «Персональные медицинские помощники» (ИС ПМП), создаваемой АО «Объединенная приборостроительная корпорация» (ГК «Ростех»), экспертно-методологических информационных систем НМИЦ Минздрава России, медицинских информационных систем медицинских организаций (МИС МО), специализированных информационных систем дистанционного наблюдения (СИС ДН) российских разработчиков.

В исследования были включены больные АГ старше 18 лет, находящиеся на диспансерном наблюдении и получающие медицинскую помощь в соответствии с действующими клиническими рекомендациями, подписавшие информированное согласие на участие в исследование. Обязательным условием было наличие технической возможности для дистанционного мониторинга АД. В исследование не включались пациенты с состояниями или заболеваниями, которые можно расценить как нестабильные (острый коронарный синдром или острое нарушение мозгового кровообращения в течение 3 мес до включения, эндокринные заболевания в стадии декомпенсации, острые инфекционные заболевания). Также в исследование не были включены пациенты, состояние которых затрудняло использование ДМиКАДиЧП (психические заболевания и когнитивные нарушения, препятствующие адекватному проведению мониторинга АД, выраженные нарушения ритма сердца, заболевания с поражением сосудов верхних конечностей и др.). В исследование также не были включены пациенты с большими отличиями в значениях офисного АД, измеренного медперсоналом и данными автоматического измерения АД, выявленные при контрольных измерениях: более 10 мм для САД и более 5 мм для ДАД.

Мы проанализировали данные больных АГ, проживающих в трех городах, в которых проводилось исследование: Тюмень (1374 человека), Новосибирск (428 человек) и Сургут (548 человек). Наблюдение велось с 14.11.2023 по 23.12.2024.

Методика ДМиКАДиЧП [12]

Всем пациентам выдавались электронные тонометры с функцией автоматической передачи данных АД и ЧСС. Данные передаются в Платформу ПМП, которая обеспечивает их обработку и передачу в медицинские организации (рис. 1). Пациенты были проинструктированы относительно правил измерения АД согласно клиническим рекомендациям [13]. Проводилось не менее двух измерений АД с интервалом в 1 мин и еще одно дополнительное измерение при разнице между первыми двумя более 10 мм рт.ст. Анализировалось среднее значение последних двух измерений.

Рис. 1. Технологическая схема дистанционного мониторинга и контроля артериального давления и частоты пульса (ДМиКАДиЧП).

Анализ периодических сезонных изменений. Тип климата по Кёппену в Сургуте Dfc — влажный континентальный с прохладным летом. Средняя температура января -20°С, июля +18°С. В Тюмени — переходный от Dfc к Dfb, континентально-циклонический (переходный от европейского умеренно континентального к сибирскому резко континентальному). Средняя температура января -15°С, июля +19°С. В Новосибирске тип климата — Dfb, сибирский резко континентальный. Средняя температура января -18°С, июля +19°С. При исследовании влияния сезонности характер сезонных изменений во всех трех городах предполагался одинаковым, поскольку, как видно из представленных здесь данных, разница между типами Dfc и Dfb в данном случае не существенна: средние температуры января и июля во всех трех городах близки между собой. Поэтому для исследования сезонности мы взяли объединенную для всех трех городов выборку данных о показаниях АД и ЧСС. Временной ряд значений в объединенной выборке составлял 406 дней с 14.11.2023 по 23.12.2024.

Сезонные изменения характеризуются отклонениями среднемесячных значений исследуемого показателя от среднегодового значения. Например, для января использовали обобщенную линейную регрессионную модель (1) с бинарным индикатором binary(jan) — это факторная переменная, которая равна единице для всех дней в январе и нулю во все остальные дни периода исследования:

Y=α+β₁×date + β₂×(date)²+γ×binary(jan)+ε, (1)

где Y — зависимая переменная, представляющая собой усредненное по всем пациентам объединенной выборки значение изучаемого физиологического показателя в конкретную календарную дату. Шесть показателей — утренние и вечерние измерения САД/ДАД/ЧСС — изучались независимо друг от друга. Второе и третье слагаемые в (1) моделируют нелинейный секулярный тренд квадратичной функцией календарной даты (date). Моделирование проводилось в среде Stata 18¹.

Анализ влияния магнитных бурь. Даты магнитных бурь доступны на сайте Института космических исследований, например, архив за 2024 г. https://xras.ru/magnetic_storms.html?m=12&y=2024. По силе мы различали два типа магнитных бурь, а именно дни с геомагнитной активностью от слабой до средней интенсивности (5<K_p<7) — таких дней было всего 33 за период исследования. И дни с геомагнитной активностью от сильной до экстремальной интенсивности (K_p>7)² — таких дней было всего 9 (24.03.2024, 10.05.2024, 11.05.2024, 12.05.2024, 18.01.2025, 12.08.2024, 17.09.2024, 10.10.2024 и 11.10.2024). Соответственно, мы отдельно изучали влияние бурь первого и второго типа: условно говоря, «средних» и «сильных». Их выборки не пересекаются, а влияние характеризуется регрессионным коэффициентом при бинарной переменной binary(K_p), которая равна 1 для дней с магнитными бурями данного типа и 0 для всех остальных дней периода исследования (2):

Y=α+β₁date+β₂(date)²+spline(DOY, 5 knots)+

+γ×binary(K_p)+ε. (2)

В модели (2) сезонный тренд моделируется ограниченным кубическим сплайном даты с 5 узлами, расположенными по правилу Харрелла, который имеет линейные участки на крайних отрезках (хвостах) области определения, что обеспечивает более стабильное поведение на этих отрезках данных. Изучались альтернативные модели с лагами при переменной binary (K_p) 0 и ±1 день. Соответственно, lag=1 описывал однодневную задержку между магнитной бурей и показателем здоровья, а lag=-1, наоборот, означал, что показатель здоровья измеряется на один день раньше магнитной бури. Наиболее вероятный лаг выбирался путем максимизации абсолютной величины двустороннего t- или z-теста для коэффициента γ в модели (2) с альтернативными лагами.

Результаты

Клинико-демографические данные пациентов представлены в табл. 1.

Таблица 1. Клинико-демографические характеристики участников исследования

Для примера на рис. 2 показан секулярный тренд утреннего измерения САД (для других показателей АД установлены похожие тренды). Оба регрессионных коэффициента β₁ и β₂ в модели (1) значимы на уровне p<0,001. Характерный нисходящий тренд с выполаживанием в конце периода может быть связан с коррекцией антигипертензивной терапии, что особенно актуально в начале периода исследования.

Как видно из рис. 2, за период исследования среднее для выборки пациентов значение показателя «САД_утро» снизилось примерно на 5 мм рт.ст. В то же время для ЧСС нисходящий тренд практически отсутствует: за период исследования средние показатели «ЧСС_утро» и «ЧСС_вечер» снизились примерно на 0,5 и 1 уд/мин.

Рис. 2. Нелинейный секулярный тренд утреннего показателя САД.

Сезонные изменения. Отклонения среднемесячных от среднегодовых значений для всех изученных показателей продемонстриованы на рис. 3, что позволяет судить о наличии (или отсутствии) сезонных изменений. Рассмотрим сначала верхние четыре графика, изображающих колебание АД. Заметное сходство в сезонных профилях изученных четырех показателей АД косвенно подтверждает, что выявленные сезонные различия не случайны. Например, на всех графиках виден статистически значимый «горб» максимальных значений в августе—сентябре или сентябре—октябре. Также на всех графиках заметны периоды минимальных значений в июне—июле и в декабре. Летний минимум в июне—июле статистически достоверен только для САД, а декабрьский минимум достоверен на всех четырех графиках. По абсолютной величине разница между сезонным максимумом и минимумом для САД может достигать около 3—4 мм рт.ст., а для ДАД примерно в два раза меньше. Однако есть и различия в сезонном поведении. Например, для показателя ДАД характерен продолжительный зимний минимум с декабря по февраль, а для САД такой закономерности не выявлено.

Рис. 3. Отклонения среднемесячных от среднегодовых значений для изученных показателей артериального давления и частоты пульса.

Вертикальные отрезки показывают 95% доверительные интервалы.

Повышенные (по сравнению со среднегодовым) значения утренней частоты пульса наблюдаются в мае—июле, с максимумом в июне, а пониженные — в ноябре—феврале. График среднемесячных значений в целом напоминает синусоиду, так что, вероятно, в данном случае (исключая выпадающее значение в августе) мы наблюдаем характерную зимне-летнюю периодичность. У среднемесячных значений вечерней частоты пульса также наблюдается упорядоченное синусоидальное поведение, хорошо виден летний «полупериод» повышенных значений в мае—июле, с максимумом в июне, однако «полупериод» пониженных значений этого показателя сдвинут на месяцы с февраля по апрель, с минимумом в марте, так что этот минимум уже не зимний, а весенний. При этом летний максимум и весенний минимум статистически значимы, а амплитуда сезонных изменений ЧСС не превышает 1,5 ударов в минуту.

Влияние геомагнитной активности. Во время средних магнитных бурь (5<K_p<7) статистически значимого влияния на показатели АД и ЧСС не выявлено, однако во время сильных магнитных бурь (K_p>7) выявлено несколько статистически значимых эффектов для САД (табл. 2, рис. 4).

Таблица 2. Приросты средних значений АД и ЧСС для выборки пациентов во время сильных геомагнитных бурь с различными лагами

Примечание. ^* — p<0,05.

Рис. 4. Приросты артериального давления и частоты пульса во время сильных магнитных бурь (Kp>7).

Вертикальные отрезки показывают 95% доверительные интервалы.

Интересно, что самый значимый эффект в табл. 2 (для САД_вечер) установлен за день до геомагнитной бури, и, как показывает последняя колонка табл. 2, в трех случаях из шести это и есть наиболее вероятный интервал между магнитной бурей и откликом исследуемых нами физиологических показателей. Однако какие-либо статистические закономерности в структуре лагов на основании данных табл. 2 установить не удается. Выбор «наиболее вероятного» лага может быть продиктован случайным разбросом значений зависимой переменной, особенно если учесть, что дней с сильными магнитными бурями за период исследования было всего девять. Поэтому на данном этапе можно лишь порекомендовать будущим исследователям рассматривать как положительные, так и отрицательные лаги — т.е. форвардное смещение предполагаемого отклика.

На рис. 4 показаны приросты изученных физиологических показателей во время сильных геомагнитных возмущений. Статистически достоверные эффекты были установлены только для двух показателей из шести — для «САД утро» и «САД вечер». Однако заслуживает внимания тот факт, что все шесть эффектов на рис. 4 положительны (хотя мы этого заранее не предполагали и везде в этой работе использовали двусторонние тесты статистических гипотез). Как показывает сравнение рис. 3 и 4, амплитуда изменений показателей от месяца к месяцу значительно превышает прирост значений показателей во время магнитных бурь. Например, наибольший и статистически достоверный эффект магнитных бурь был установлен для показателя «САД вечер» и равен ~1,2 мм рт.ст., в то время как разница между средними значениями этого показателя в мае и июле равна 3,8 мм рт.ст.

Обсуждение

Первая задача нашего исследования состояла в обнаружении сезонных изменений показателей АД и ЧСС. Сезонные изменения — это регулярные и предсказуемые изменения изучаемого показателя, связанные со сменой времен года. В этой работе мы не могли наблюдать регулярность таких изменений, поскольку период исследования составлял чуть больше одного года. Поэтому результаты на рис. 3 показывают, строго говоря, лишь различия между среднемесячными значениями и средним за весь период исследования, и причины установленных различий заслуживают дальнейшего изучения. Поскольку для большинства месяцев года эти различия являются статистически достоверными, их нельзя объяснить только случайным разбросом среднесуточных значений. Поэтому нам важно было выявить общие черты в сезонном поведении четырех показателей артериального давления (САД/ДАД утро/вечер). Наличие общих тенденций в поведении среднемесячных значений позволяет предположить, что на рис. 3 мы действительно наблюдаем наложение случайных факторов на регулярные изменения, но доказать это можно только исследованием более длинных, многолетних временных рядов. Возможно, недостаточно продолжительный период нашего исследования стал причиной того, что наши результаты при исследовании сезонности противоречат выводам Международной рабочей группы по мониторингу кровяного давления и сердечно-сосудистой изменчивости (Working Group on BP Monitoring and Cardiovascular Variability): «кровяное давление подвержено сезонным колебаниям с более низкими уровнями летом и повышенными уровнями зимой» [14]. Другой причиной указанного противоречия может быть установленный нами сильный нисходящий тренд АД за период исследования (см. рис. 2), который показывает повышенные уровни кровяного давления в начале исследования, а именно зимой 2023/2024 г. Возможно, что наблюдаемые нами повышенные уровни АД в зимние месяцы следует объяснять не секулярным трендом, а регулярным сезонным поведением. Отличие от результатов крупных эпидемиологических исследований может иметь еще несколько причин. Первая — влияние антигипертензивной терапии (АГТ), которая может сглаживать влияние сезонных факторов. Так, в нашем собственном исследовании [15], проведенном на небольшой группе больных АГ Московского региона, мы не выявили значимой (клинически и статистически) динамики уровня офисного АД и ЧСС при условии, что они находились на хорошо подобранной терапии. Вторая — различные методики оценки АД в нашем и приведенных выше исследованиях. Литературные данные, полученные в исследованиях, основанных на измерении офисного АД и СМАД, имеют существенные отличия. Если среднесуточные показатели АД, как и офисные, были выше зимой, то ночное САД было выше, напротив, летом [6, 16]. Этот эффект особенно выражен у пожилых больных, находящихся на АГТ. По результатам регрессионного анализа независимым предиктором уровня ночного АД оказалась продолжительность светового дня [17]. Также было выявлено, что степень ночного снижения АД больше в холодное время года [18]. С увеличением светового дня мы можем связать повышение утреннего САД и ДАД в нашем исследовании в мае и «горб» утреннего ДАД с июля по сентябрь, то есть в период, когда день длиннее ночи, что может влиять на продолжительность и качество сна. Эффект может, по крайней мере частично, объяснятся взаимодействием между ярким солнечным светом и моноаминами мозга, в том числе мелатонином [19, 20].

Особый интерес представляют исследования, проведенные Национальным медицинским исследовательским центром профилактической медицины в 2012 — 2014 гг. в двух городах — Иваново и Саратове, находящихся в различных климатических зонах [11]. Климат в обоих городах относится к умеренно-континентальному, но для Саратова характерно более жаркое, засушливое лето и менее морозная зима. Пациентам проводилось СМАД зимой и летом. Результаты проведенного исследования в целом укладывались в известную закономерность: АД в обеих когортах пациентов в среднем было выше зимой, чем летом. Однако были выявлены некоторые интересные моменты. Так, в Саратове в зимний период зафиксировано повышение только офисного, но не амбулаторного давления. В Иваново, напротив, чаще выявлялась маскированная АГ (повышение амбулаторного АД при нормальном офисном), особенно выраженная зимой. В Саратове отмечалась тенденция к маскированной ночной АГ летом. Также летом было выявлено ускользание эффекта АГТ. Причем по данным СМАД был достигнут уровень целевых значений не только ночного, но и среднесуточного АД. Авторы логично объяснили эти различия климатогеографическими особенностями регионов. Таким образом, динамику офисного АД нельзя механически переносить на АД, фиксируемое в течение суток дома (как в нашем исследовании), в рабочее время и во время сна.

Результаты нашего исследования о связи АД с индексом геомагнитной активности в целом соответствуют результатам международных исследований. В аналитическом обзоре [21] на основании поиска англоязычных публикаций по этой тематике по базам данных PubMed, Web of Science, EMBASE, and Biomedical Reference Collection сделан вывод о том, что в большинстве работ установлен прирост как САД, так и ДАД в периоды повышенной геомагнитной активности, причем связь с САД прослеживается чаще. Величина прироста достигает 3—8 mmHg в зависимости от интенсивности геомагнитной бури. Изменения кровяного давления обычно происходят незадолго до геомагнитной бури или синхронно с ней. Интересно, что этот эффект был более заметен ночью [22], что также согласуется с нашими результатами на рис. 4: все вечерние приросты больше утренних. О более высокой чувствительности САД, по сравнению с ДАД и ЧСС, к изменениям геомагнитной активности сообщали и российские исследователи [23]. О повышении частоты пульса у когорты 197 молодых практически здоровых людей во время магнитных бурь сообщалось в работе [24]. По данным К. Otsuka (2001) [24] в дни сильных магнитных бурь у здоровых добровольцев было зафиксировано не только увеличение ЧСС на 7,5% (p=0,0002), но и снижение вариабельности ритма сердца (ВСР) на 18,6% (p<0,0001), что свидетельствует о смещении баланса вегетативной нервной системы (ВНС) в сторону активности ее симпатического звена. Аналогичная реакция на магнитные бури выявлена и у больных ИБС [25]. В российском исследовании [26] была выявлена статистически значимая корреляция между отдельными параметрами ВСР и геомагнитными индексами у более чем 60% испытуемых.

Физиологические механизмы влияния магнитных бурь до конца не изучены. Большинство исследователей расценивают ответ организма на магнитные бури как неспецифическую реакцию адаптации, аналогичную реакции на любой другой стрессовый фактор [25; 27—29]. Так, Ораевский и соавт. (1998) [26] показали, что во время магнитной бури происходит активация симпатического звена вегетативной регуляции у космонавтов в условиях полета. С.И. Раппопорт и соавт. (1998) [28], изучая гуморальное звено ответа организма человека на усиление геомагнитной активности, также пришли к выводу о неспецифической адаптивной стресс-реакции. В частности, была выявлена корреляция между увеличением АД и уменьшением продукции мелатонина во время магнитных бурь у больных АГ. Причем у здоровых добровольцев связи между АД, уровнем мелатонина и геомагнитной активностью обнаружено не было [29]. В эксперименте на животных получены данные о десинхронизации показателей сердечной деятельности и нарушении циркадной периодичности САД под влиянием усиления геомагнитной активности [30], что подтверждается более значительным повышением АД во время магнитных бурь в ночное время, о чем мы упоминали ранее.

Большинство исследователей отмечает, что реакция на магнитные бури индивидуальна, как и вообще реакция на стрессовые факторы. По данным Бреус (2009) [31], достоверное повышение АД при росте геомагнитной активности наблюдается примерно у половины обследованных добровольцев. Наличие или отсутствие магниточувствителъности не зависело от пола и возраста, но возрастало при наличии даже незначительных отклонений в сердечно-сосудистой системе. В НИИ кардиологии им. А.Л. Мясникова проводилось многодневное исследование, которое показало, что на изменение геомагнитной обстановки реагируют динамикой АД 40% здоровых добровольцев и 60% больных АГ [32]. В общем, в России сформировалась сильная научная школа в области гелиобиологии, во многом благодаря специалистам Института космических исследований, а также высокоширотному географическому положению нашей страны. Влияние геомагнитной активности на здоровье сильнее проявляется вблизи магнитных полюсов Земли, потому что магнитные бури, возникающие в результате солнечной активности, наиболее интенсивны в полярных областях. Об этом говорится в систематическом обзоре гелиобиологических исследований [33]. Также доля магниточувствительных лиц в популяции значительно зависит от среднего уровня геомагнитной активности [34]. Так, процент случаев магниточувствительности в период максимума геомагнитной активности составил 48—52%, а в период минимума — 24% [34]. В нашем исследовании реакция АД и ЧСС отмечалась только в период сильных магнитных бурь.

Эпидемиологические исследования подтверждают клиническое значение выявленных реакций сердечно-сосудистой системы. Была прослежена корреляция между вызовами скорой медицинской помощи (СМП) и повышением геомагнитной активности в ряде регионов [35, 36]. Так, в Москве во время очень сильных магнитных бурь, по данным базы вызовов СМП [36], число инфарктов миокарда возрастало на 13%, а инсультов — на 7%. Спонтанные колебания АД и эффекты ускользания АГТ, по данным многодневного мониторирования, в том числе в группе больных с гипертонической болезнью 1 стадии, также коррелируют с геомагнитной активностью, резкими перепадами атмосферного давления, волнами жары и холода [37].

Выводы

1. Нам удалось подтвердить наличие вариабельности показателей АД и ЧСС в ответ на магнитные бури и смену времен года даже у больных, находящихся на АГТ.

2. Дальнейшее изучение влияния индекса геомагнитной активности и сезонности на показатели АД и ЧСС имеют большую практическую значимость.

3. Перспективным представляется использование для этой цели методики «Дистанционный мониторинг и контроль артериального давления и частоты пульса» (ДМиКАДиЧП), позволяющего объективно оценивать АД и ЧСС в условиях реальной жизни.

Источник финансирования. Госзадание Рег. №НИОКТР 124013000806-5 Разработка алгоритма ведения больных артериальной гипертонией с коморбидной патологией с использованием платформы «Персональные медицинские помощники».

Funding source. State Task Reg. no. 124013000806-5 Development of an algorithm for managing patients with arterial hypertension with comorbid pathology using the Personal Medical Assistants platform.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

¹StataCorp. 2023. Stata 18. Statistical software. StataCorp LLC.

²K_p-индекс измеряет отклонение самой нарушенной горизонтальной составляющей магнитного поля на стационарных станциях по всему миру по их собственным локальным K-индексам. Затем глобальный K_p-индекс определяется алгоритмом, который объединяет среднесуточные зна-чения каждой станции.