Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Анна Валентиновна Тетенева

ФГБОУ ВО «Сибирский государственный медицинский университет» Минздрава России, Томск, Россия;
ОГБУЗ «Городская клиническая больница №1», Томск, Россия

Инна Давидовна Беспалова

ФГБОУ ВО «Сибирский государственный медицинский университет» Минздрава России, Томск, Россия

Роберт Олегович Фидаров

Департамент здравоохранения Томской области, Томск, Россия

Николай Дмитриевич Яровой

ФГБОУ ВО «Сибирский государственный медицинский университет» Минздрава России, Томск, Россия;
ОГБУЗ «Городская клиническая больница №1», Томск, Россия

Константин Федорович Тетенев

ФГБОУ ВО «Сибирский государственный медицинский университет» Минздрава России, Томск, Россия

Ольга Владимировна Руденко

ОГБУЗ «Городская клиническая больница №1», Томск, Россия

Владислава Владимировна Радулевская

ФГБОУ ВО «Сибирский государственный медицинский университет» Минздрава России, Томск, Россия

Иван Алексеевич Никитин

ФГБОУ ВО «Сибирский государственный медицинский университет» Минздрава России, Томск, Россия

Регистры бронхиальной астмы: роль в оптимизации медицинской помощи пациентам

Авторы:

Тетенева А.В., Беспалова И.Д., Фидаров Р.О., Яровой Н.Д., Тетенев К.Ф., Руденко О.В., Радулевская В.В., Никитин И.А.

Подробнее об авторах

Журнал: Профилактическая медицина. 2026;29(6): 118‑124

Прочитано: 159 раз


Как цитировать:

Тетенева А.В., Беспалова И.Д., Фидаров Р.О. и др. Регистры бронхиальной астмы: роль в оптимизации медицинской помощи пациентам. Профилактическая медицина. 2026;29(6):118‑124.
Teteneva AV, Bespalova ID, Fidarov RO, et al. Bronchial asthma registers: the role in optimizing patients medical care. Russian Journal of Preventive Medicine. 2026;29(6):118‑124. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/profmed202629061118

Рекомендуем статьи по данной теме:

Литература / References:

  1. Safiri S, Carson-Chahhoud K, Karamzad N, et al. Prevalence, deaths, and disability-adjusted life-years due to asthma and its attributable risk factors in 204 countries and territories, 1990-2019. Chest. 2022;161(2):318-329.  https://doi.org/10.1016/j.chest.2021.09.042
  2. Ye W, Xu X, Ding Y, et al. Trends in disease burden and risk factors of asthma from 1990 to 2019 in Belt and Road Initiative countries: evidence from the Global Burden of Disease Study 2019. Annals of Medicine. 2024;56(1):2399964. https://doi.org/10.1080/07853890.2024.2399964
  3. Kiboneka A. The evolving burden of asthma and contemporary advances in management: Implications for clinical practice in Southern Africa. World Journal of Advanced Research and Reviews. 2020;8(3):059-070.  https://doi.org/10.30574/wjarr.2020.8.3.0315
  4. Gliklich RE, Castro M, Leavy MB, et al. Harmonized outcome measures for use in asthma patient registries and clinical practice. Journal of Allergy and Clinical Immunology. 2019;144(3):671-681.e1.  https://doi.org/10.1016/j.jaci.2019.02.025
  5. Desai JR, Wu P, Nichols GA, et al. Diabetes and asthma case identification, validation, and representativeness when using electronic health data to construct registries for comparative effectiveness and epidemiologic research. Medical Care. 2012;50:S30-S35.  https://doi.org/10.1097/MLR.0b013e318259c011
  6. Tan MH, Thomas M, MacEachern MP. Using registries to recruit subjects for clinical trials. Contemporary Clinical Trials. 2015;41:31-38.  https://doi.org/10.1016/j.cct.2014.12.012
  7. Марцевич С.Ю., Лукина Ю.В., Кутишенко Н.П. и др. Медицинские регистры. Роль в доказательной медицине. Рекомендации по созданию. Методические рекомендации. М.: РОПНИЗ, ООО «Силицея-Полиграф»; 2023. https://doi.org/10.15829/ROPNIZ-m1-2023
  8. Sá-Sousa A, Fonseca JA, Pereira AM, et al. The Portuguese Severe Asthma Registry: development, features, and data sharing policies. BioMed Research International. 2018;2018(1):1495039.
  9. Unguryanu TN. Population registries of non-communicable diseases in the Russian Federation. Hygiene and Sanitation. 2019;98(12):1432-1436. https://doi.org/10.18821/0016-9900-2019-98-12-1432-1436
  10. Белевский А.С., Ненашева Н.М., Кравченко Н.Ю. и др. Данные Общероссийского регистра пациентов с тяжелой бронхиальной астмой. Терапевтический архив. 2022;94(7):865-871. 
  11. ISAR Study Group. International severe asthma registry: mission statement. Chest. 2020;157(4):805-814.  https://doi.org/10.1016/j.chest.2019.10.051
  12. Wang E, Wechsler ME, Tran TN, et al. Characterization of severe asthma worldwide: data from the International Severe Asthma Registry. Chest. 2020;157(4):790-804.  https://doi.org/10.1016/j.chest.2019.10.053
  13. Paoletti G, Pepys J, Casini M, et al. Biologics in severe asthma: the role of real-world evidence from registries. European Respiratory Review. 2022;31(164):210278. https://doi.org/10.1183/16000617.0278-2021
  14. Choi HG, Kim JH, Park JY, et al. Association between asthma and depression: a national cohort study. Journal of Allergy and Clinical Immunology: In Practice. 2019;7(4):1239-1245.e1. 
  15. Cushen B, Koh MS, Tran TN, et al. Adult severe asthma registries: a global and growing inventory. Pragmatic and observational research. 2023;14:127-147.  https://doi.org/10.2147/POR.S399879
  16. George BJ, Reif DM, Gallagher JE, et al. Data-driven asthma endotypes defined from blood biomarker and gene expression data. PloS One. 2015;10(2):e0117445. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0117445
  17. Santri IN, Irham LM, Djalilah GN, et al. Identification of hub genes and potential biomarkers for childhood asthma by utilizing an established bioinformatic analysis approach. Biomedicines. 2022;10(9):2311. https://doi.org/10.3390/biomedicines10092311
  18. di Palmo E, Cantarelli E, Catelli A, et al. The predictive role of biomarkers and genetics in childhood asthma exacerbations. International Journal of Molecular Sciences. 2021;22(9):4651. https://doi.org/10.3390/ijms22094651
  19. Cheng H, Narzo AD, Howell D, et al. Ambient air pollutants and traffic factors were associated with blood and urine biomarkers and asthma risk. Environmental Science and Technology. 2022;56(11):7298-7307. https://doi.org/10.1021/acs.est.1c06916
  20. Xi N, Wallace R, Agarwal G, et al. Identifying patients with asthma in primary care electronic medical record systems: Chart analysis-based electronic algorithm validation study. Canadian Family Physician. 2015;61(10):e474-e483.
  21. Kroes JA, Bansal AT, Berret E, et al. Blueprint for harmonising unstandardised disease registries to allow federated data analysis: prepare for the future. ERJ Open Research. 2022;8(4):00168-2022. https://doi.org/10.1183/23120541.00168-2022
  22. Van Bragt, Job Jmh, et al. SHARP: enabling generation of real-world evidence on a pan-European scale to improve the lives of individuals with severe asthma. ERJ Open Research. 2021;7(2):00064-2021. https://doi.org/10.1183/23120541.00064-2021
  23. Taushanov Z, Verloo H, Wernli B, et al. Transforming a patient registry into a customized data set for the advanced statistical analysis of health risk factors and for medication-related hospitalization research: retrospective hospital patient registry study. JMIR Medical Informatics. 2021;9(5):e24205. https://doi.org/10.2196/preprints.24205
  24. FitzGerald JM, Tran TN, Alacqua M, et al. International severe asthma registry (ISAR): protocol for a global registry. BMC Medical Research Methodology. 2020;20(1):212.  https://doi.org/10.1186/s12874-020-01065-0
  25. Exarchos KP, Beltsiou M, Votti CA, et al. Artificial intelligence techniques in asthma: a systematic review and critical appraisal of the existing literature. European Respiratory Journal. 2020;56(3):2000521. https://doi.org/10.1183/13993003.00521-2020
  26. Chan AHY, Te Ao B, Baggott C, et al. DIGIPREDICT: physiological, behavioural and environmental predictors of asthma attacks — a prospective observational study using digital markers and artificial intelligence — study protocol. BMJ Open Respiratory Research. 2024;11(1):e002275. https://doi.org/10.1136/bmjresp-2023-002275
  27. Li DD, Chen T, Ling YL, et al. A methylation diagnostic model based on random forests and neural networks for asthma identification. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2022;2022(1):2679050. https://doi.org/10.1155/2022/2679050
  28. Guida G, Bagnasco D, Carriero V, et al. Critical evaluation of asthma biomarkers in clinical practice. Frontiers in Medicine. 2022;9:969243. https://doi.org/10.3389/fmed.2022.969243
  29. Loza MJ, Adcock I, Auffray C, et al. Longitudinally stable, clinically defined clusters of patients with asthma independently identified in the ADEPT and U-BIOPRED asthma studies. Annals of the American Thoracic Society. 2016;13(Supplement 1):S102-S103. https://doi.org/10.1513/AnnalsATS.201508-519MG
  30. Shaw DE, Sousa AR, Fowler SJ, et al. Clinical and inflammatory characteristics of the European U-BIOPRED adult severe asthma cohort. European Respiratory Journal. 2015;46(5):1308-1321. https://doi.org/10.1183/13993003.00779-2015
  31. Белевский А.С., Ненашева Н.М., Кравченко Н.Ю. и др. Данные Общероссийского регистра пациентов с тяжелой бронхиальной астмой. Терапевтический архив. 2022;94(7):865-871.  https://doi.org/10.26442/00403660.2022.07.201713
  32. Авдеев С.Н., Ненашева Н.М., Жуденков К.В. и др. Распространенность, заболеваемость, фенотипы и другие характеристики тяжелой бронхиальной астмы в Российской Федерации. Пульмонология. 2018;28(3):341-358. 

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.